生物与医学2022cell.com编辑精选
生物学家能修好收音机吗？研究细胞凋亡的几点心得（2002）
Can a biologist fix a radio? What I learned while studying apoptosis (2002)
入门 · 约 30 分钟读完前置知识：分子生物学基本概念、系统生物学背景
导读
这篇 2002 年的论文由研究细胞凋亡（apoptosis）的生物学家撰写，提出一个思想实验：让生物学家用他们惯用的研究方法（敲除元件、观察表观变化）去修理一台收音机，结果只会得到一堆看似相关却毫无用处的“发现”。作者借此批评当前生物学缺乏工程学式的整体理解——大量数据并不等于真正理解系统如何运作。
HN 关注点：是因为它触及一个长期争论：大数据时代的生物学（组学、通路图）是否真的在“理解”生命系统，还是只是在给元件贴标签；评论区还延伸出神经科学与微处理器的著名后续论文。
后来怎么样
这篇论文成为系统生物学领域的经典批评文献，其思想实验启发了后续一系列类比研究，如 2017 年的《神经科学家能理解微处理器吗？》，被广泛引用以讨论生物学研究范式的局限。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 1 补充 2
补充推荐后续论文：用神经科学方法研究 6502 也无法理解处理器，说明数据多不等于理解
这篇论文启发了另一篇有趣的后续研究《神经科学家能理解微处理器吗？》。作者用流行的神经科学方法研究一台运行雅达利游戏的 6502 处理器，发现比如某些晶体管对运行《太空侵略者》是“ uniquely 必需的”，但当然始终无法真正理解处理器的工作原理。这凸显了即使我们现在能从生物系统获取海量数据，仍有很多信息在范式上就是无法理解的。
aesthesia查看英文原文
This paper inspired another fun followup: "Could a Neuroscientist Understand a Microprocessor?" [0] The authors investigated a 6502 running Atari games using popular neuroscience methods, finding things like transistors that are uniquely necessary to run Space Invaders, but, of course, never getting close to an actual understanding of how the processor functions. It really highlights how even with the huge amounts of data we are able to get from biological systems now, there's still a lot of information we paradigmatically can't understand. [0]: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1005268
补充真正整体层面理解生物机制的是生物物理学家，而非遗传学或分子生物学
我认为这两篇文章最终都源自“手绑实验”那篇经典。说实话，遗传学家、分子生物学家和生物化学家都没有在整体层面逆向工程生物学的技术，这个任务留给了生物物理学家——他们综合多种技术揭示了核糖体、马达蛋白、神经元功能、DNA 复制的结构基础等众多生物过程的内在机制。
dekhn查看英文原文
I believe both this and the microprocessor article ultimately derive from this gem, http://www2.biology.ualberta.ca/locke.hp/dougandbill.htm ("hand tying experiments") for the record, neither geneticists, molecular biologists, nor biochemists, have the techniques to reverse engineer biology at the holistic level. That task was left to the biophysicists who combined a collection of techniques to uncover the inner workings of a wide range of biological processes (ribosome, motor proteins, neuron function, the structural basis of DNA replication...) I would be remiss in failing to mention https://en.wikipedia.org/wiki/There%27s_Plenty_of_Room_at_the_Bottom and https://en.wikipedia.org/wiki/What_Is_Life%3F which inspired me to a career of nanomedicine.
支持调侃生物学家用“-ome”命名法掩盖系统复杂性
曾有一条推文尝试用生物学术语描述飞机如何载人：你只需要一个 pilotome（飞行员组）、一个 enginetome（引擎组）和一个 aircraftome（飞机组），抑制剂是鸟击和恶劣天气。简单吧？Derek Lowe 对此有评论。笑点在于：生物学家会用一个“-tome”后缀来命名复杂系统中极其复杂的单元，从而掩盖了底层的复杂性——这不是故意的，只是我们认知的极限。
refurb查看英文原文
There was a tweet that tried to describe how an airplane transports people in biological terms. If I remember correctly, all you need to fly an airplane is a pilotome, an enginetome, and a aircraftome. Inhibitors are bird strikes and weather. Easy right? Found Derek Lowe’s commentary on it: https://www.science.org/content/blog-post/flightosome [The joke is that biologists will describe incredibly complex units in a complex system by just labeling it a -tome, which obscures the underlying complexity. Not intentionally, that’s just the limit of our knowledge].
质疑定量动力学模型才是出路，但参数难测导致定性通路图仍是无奈之选
带定量参数的生物过程“电路图”被称为“动力学模型”，正在慢慢流行起来。定量反应动力学常数很难获得，所以才有了那种“A 促进 B 并抑制 C，B 促进 D，C 促进 D”式的定性描述——即使这么简单一句话也完全说不出 A 和 D 之间的关系。没人会认为零已知常数的通路图就是理想状态，但由于确定这些常数实在太难，这些没有约束力的图往往仍是能做到的最好结果。
whatshisface查看英文原文
The "circuit diagram" of a biological process, complete with quantitative parameters, is known as a "kinetic model," and I think these are slowly growing in popularity. Quantitative reaction kinetic constants are quite hard to obtain, hence the qualitative "A raises B and lowers C, B raises D, C raises D" mess where even that simple sentence I told you gives you nothing about the relationship between A and D. I don't think anyone looks at a process diagram with zero known constants and says "that's the way that things should be," but at the same time, it's so difficult to tell what those constants are that the uselessly unconstrained diagrams are still, oftentimes, the best that can be done.
历次讨论
- 2022Hacker News 讨论帖76 分 · 18 评
- 2024Hacker News 讨论帖77 分 · 36 评
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