《机器人会梦见电子羊么》（Do Androids Dream of Electric Sheep）是作家菲利普·迪克出版于1968年的一部科幻小说。它的电影版可能更被人熟知，即《银翼杀手》以及《银翼杀手2049》。在书中随着科技进步，自然人和仿生人（Android）的界限愈发模糊，当仿生人能够无限逼近自然人，究竟会发生什么？这种设定今天看来已颇为俗套，比如这几年大火的电视剧《西部世界》也有类似的情节。不过该小说出版于上个世纪六十年代，在当时是很有先驱意义的。电影中省掉了原书中的很多线索，显得没有那么丰满，但仍值得一看。我很喜欢这部小说的题目，仿生人和电子羊这两个概念有着微妙的冲突，电子羊是对真羊的拙劣模仿。在小说设定的世界，生物大量灭绝，主角做梦都希望有一只活的羊，而非其仿品。而仿生人是对人的究极模仿，连主角这一专职消灭仿生人的猎手都越来越难区分机器与真实的人。而主角也在这一微妙的边界徘徊，陷入了一系列情感与现实的冲突。而本文试图用三个例子描述生命科学和其他学科研究间微妙的边界。

如何研究'flightsome'？

  生物学中一般将能够发挥某种功能的复合物冠以-some的结尾，比如replisome，spliceosome等等。假设我们能够定义一个flightsome，生物学家该如何研究它呢？

  这是Arjun Raj在twitter上提出的一个有趣问题。Arjun是单细胞领域大牛van Oudenaarden的弟子，目前在Penn State做教授。flightsome的基本功能是完成飞行，按照生物学研究的一般逻辑，可能需要先搞清flightsome可能包含什么，比如包含乘客，机翼，起落架，飞行员等等。然后可以仔细研究各个部件如何来到和离开flightsome，比如飞行员可能会去酒吧然后回来。之后可以研究环境对于flightsome功能的影响，比如飞鸟和天气也可降低飞行成功的概率。从实验的角度来讲，常用的方法就是跑个胶，看不同基因型以及环境要素对于蛋白含量或者活性的影响。在下方的胶图里，WT是野生型，在正常情况下可以完成飞行。没有机翼和飞行员的时候，都不能完成飞行。而没有乘客好像飞行仍会很成功。天气因素或者飞鸟可能会降低flightsome的活性。本质上通过一系列类似的实验，我们能够得到上方的调控图。

  然而这样的调控图，和我们通常理解的飞行似乎仍有很大的距离，好像并没有真正告诉我们如何驾驶飞机。我们好像仍然不知道飞机是怎么飞起来的，让我们看一个更“简单”的例子。

生物学家能修好收音机么？

  这是一篇比较经典的文章了，由Y. Lazebnik发表于Biochemistry，题目是

Can a Biologist Fix a Radio? — or, What I Learned while Studying Apoptosis，下图即是文章中的一个插图。

  如果把一台坏掉的收音机扔给生物学家，生物学家会如何修呢？根据作者的讨论，可能会先买一堆收音机，拆开，然后研究不同部件对于收音机功能的影响，比如收音机外壳对于功能可能影响不大，但如果有一个部件拆掉之后收音机完全不能工作，那么这个部件可以命名为Most Important Component(Mic)。然后可以进一步研究这个部件形状对于收音机的影响。如果发现另一个部件很重要，可以命名为Undoubtly Most ImportantComponent (U-Mic)，然后可以研究Mic和U-Mic之间的关系，比如调整Mic的尺寸可能对U-Mic的功能有影响等等。如果我们认为部件的尺寸特征是genotype，收音机的功能是phenotype，其实我们的研究就是建立起genotype和phenotype之间的关系，也就是图a所示的调控图。在生物学研究中类似的调控图可以说是随处可见。

  然而我们仍然没有回答原本的问题，即生物学家能否修好一台坏掉的收音机。假设我们有无穷的研究资源，可以买来大量的收音机，搞清每一个部件的可能作用和跟其他部件的关系，我们有可能得到一幅巨大的类似于图b的调控图景（比如大肠杆菌的代谢网络）。从生物学角度，可能可以说我们已经将收音机研究透彻，我们已经知晓每一个部件的作用，已经没有什么值得研究了。但是且慢，我想这个生物学家仍然修不好这个收音机。第一个原因是缺乏定量的知识。比如虽然我们知道Mic这个元件在系统中的作用，但如果这个元件坏了，该如何制造一个新的Mic元件呢？我们至少需要知道这个元件长宽究竟多少，由何种材料制作等等信息，最好我们还要知道加工知道这个部件加工允许有多大的误差。所以我们不应该满足于一个巨大的相互作用图景，还应该尽量定量刻画其中的元件。

  让我们更进一步，假使我们知道了每个元件的精确尺寸，似乎我们就能成功成功的把它修好了。但问题在于，我们只能维修或者复刻某种特定型号的收音机。倘若有了一个新的型号，我们还是无从下手，以上所有的工作都要重新来一遍。归根结底，我们还是没有一个关于收音机的可预测模型。这个模型可以帮助我们了解收音机中哪些部件是关键的，如何组合即可以工作。其实也是大大减小我们需要调节的参数空间。在模型的基础上，我们就不需要精确的复制某些系统部件，而可以去鉴别关键的部件并使之工作。

神经生物学家能理解微处理器么？

  下面我们来到一个有点不同的研究领域。Could a Neuroscientist Understand a Microprocessor?这是2017年发表于PLoS Comput Biol的一篇文章，目前被引用了217次，比上一篇文章还多了一些。

 作者选择了MOS 6502芯片，并试图用神经科学的方法对其进行研究。MOS 6502芯片是摩托罗拉在1975年推出的一款微处理芯片，距今已经约五十年了。它包含约3500个晶体管，价格是同时期的英特尔8080处理器芯片的六分之一左右。很多知名的电子产品，包括沃兹尼亚克设计的苹果二号主机（Apple II），任天堂的NES都是采用MOS 6502作为处理器。作者希望了解，神经科学中常用的数据采集以及分析手段，是否可以帮助我们了解微处理器的工作方式。毕竟对于微处理器，我们已经知道它的基本设计（ground truth）。

  文中研究了芯片的三种“行为”，三种不同的游戏：分别是Donkey Kong (1981), Space Invaders (1978), 和Pitfall (1981)。这些早期的电子游戏由于设计较为简单，之前已被用于研究强化学习等问题。作者探讨了一系列神经科学领域的方法，这里仅举两个例子：其一，切除晶体管对于系统行为的影响（Lesion studies）。每次作者移除某个晶体管，然后观察游戏是否能够正常进行。通过这种方法可以研究是否存在Donkey King晶体管，或者Space Invader晶体管。测试结果如下图所示，不同颜色代表对三个不同游戏有影响的晶体管。很多晶体管对某个游戏没什么作用，而对某个游戏有用的晶体管分布于不同位置。对一个游戏关键的晶体管对其他游戏不一定有什么作用，我们很难从图中找到任何规律。事实上每个晶体管只是完成一个简单的功能，比如full-adder，而跟运行某个游戏并没有什么关系，所以下面的图景可能出发点就是错误的。类似的在神经科学中，切除一部分脑区也可以使得某些功能丧失。但这类实验往往也是难以诠释的，因为神经系统的可塑性完全可以使得其他脑区来完成受损部分的功能。何况在神经体系中，很少有精确的实验手段能够像芯片这个例子一样干净的切除一个晶体管（神经元）。

  作者的另外一个尝试是研究晶体管“活性”，晶体管可以被打开或者关闭，所以在时序上可以类似于神经元的spike。我们可以计算某个区域甚至单个晶体管的spike速率，与最新更新的像素点亮度之间的关系。作者研究了几个区域内晶体管活性和系统输出之间的关系，发现有些关系比较简单，而有些比较复杂，很多关系是非线性的。这些结果其实也很难反映晶体管的作用，输出的明暗更可能是跟游戏环节有关。类似的在神经科学研究中，某个神经元在个体完成功能时显示出活性，有可能也是在该功能计算任务的上游或者下游。而这方面的研究，可能只能提供比较初步的信息。

  分子生物学在过去几十年取得了重要的革新和成果。本文仅希望通过几个小例子说明尚存在很多问题需要交叉学科方向的研究，任重而道远。