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2 楼
【 以下文字转载自 SciFiction 讨论区 】
发信人: casact (尝尝也), 信区: SciFiction
标 题: 《普罗米修斯》新剧照主演亮相
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 24 12:34:25 2011, 美东)
一直被冠以《异形》前传的《普罗米修斯》是众多影迷的期待之作，该片日前在《娱乐
周刊》上曝光了三张剧照，威尼斯影帝迈克尔·法斯宾德、奥斯卡影后查理兹·塞隆、
“龙纹身女孩”劳米·拉佩斯的造型首次亮相。
导演雷德利·斯科特在本片中将重归他最引以为傲的类型，打造一个原创科幻史诗
，而故事则被设置在宇宙中最危险的角落。影片讲述一队科学家开展了一场惊悚的探险
之旅，这一切将考验他们生理和精神上的局限，并让他们滞留在一个完全不同的世界，
在那里他们会发现困扰人类已久的终极问题的答案，以及生命的终极之谜。
据悉，《普罗米修斯》将拍成3D版，于2012年6月8日在北美上映。
关于雷德利·斯科特的科幻惊悚新片《普罗米修斯》的消息已经很多了，但我们至今仍
然不能确定这部影片到底和当年的《异形》有什么样的联系，是否是前传。最近，雷德
利·斯科特表示，《普罗米修斯》的最后8分钟情节将与《异形》第一部有紧密联系！
这基本就证明了《普罗米修斯》的前传性质。
雷德利称，影片的标题《普罗米修斯》来自古代的希腊神话：一个泰坦族人普罗米
修斯从神那里盗取了天火交给人类，结果受到了永世的惩罚——每天都有一只巨鹰来吃
掉他的肝脏，第二天他则又会复原如初。“火是人类最早掌握的一种技术，”雷德利说
，因为得到了这种技术，人类被“以一种永恒的可怕方式”所惩罚。
1、《异形》系列的女主角瑞普雷（西格妮·韦弗饰演）不会在《普罗米修斯》中串场
出现。
2、雷德利说使用3D和CGI“能让你完全融入这个虚拟世界”，并说拍摄《普罗米修
斯》是“我这几年拍电影中最好的时光”。不过他也强调“我是个非常相信电影应该尽
量拍实景的导演，如果有可能的话。所以本片我搭建了很多实景。”
3、根据之前的一些消息，我们猜测最后8分钟应该是关于某个幸存的“太空骑师”
（Space Jockey）族人的，它会和《异形》的开头形成某种呼应。但很有可能在整个《
普罗米修斯》中都不会出现异形的形象。当然这只是一种猜测而已。
发信人: casact (尝尝也), 信区: SciFiction
标 题: 《普罗米修斯》新剧照主演亮相
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 24 12:34:25 2011, 美东)
一直被冠以《异形》前传的《普罗米修斯》是众多影迷的期待之作，该片日前在《娱乐
周刊》上曝光了三张剧照，威尼斯影帝迈克尔·法斯宾德、奥斯卡影后查理兹·塞隆、
“龙纹身女孩”劳米·拉佩斯的造型首次亮相。
导演雷德利·斯科特在本片中将重归他最引以为傲的类型，打造一个原创科幻史诗
，而故事则被设置在宇宙中最危险的角落。影片讲述一队科学家开展了一场惊悚的探险
之旅，这一切将考验他们生理和精神上的局限，并让他们滞留在一个完全不同的世界，
在那里他们会发现困扰人类已久的终极问题的答案，以及生命的终极之谜。
据悉，《普罗米修斯》将拍成3D版，于2012年6月8日在北美上映。
关于雷德利·斯科特的科幻惊悚新片《普罗米修斯》的消息已经很多了，但我们至今仍
然不能确定这部影片到底和当年的《异形》有什么样的联系，是否是前传。最近，雷德
利·斯科特表示，《普罗米修斯》的最后8分钟情节将与《异形》第一部有紧密联系！
这基本就证明了《普罗米修斯》的前传性质。
雷德利称，影片的标题《普罗米修斯》来自古代的希腊神话：一个泰坦族人普罗米
修斯从神那里盗取了天火交给人类，结果受到了永世的惩罚——每天都有一只巨鹰来吃
掉他的肝脏，第二天他则又会复原如初。“火是人类最早掌握的一种技术，”雷德利说
，因为得到了这种技术，人类被“以一种永恒的可怕方式”所惩罚。
1、《异形》系列的女主角瑞普雷（西格妮·韦弗饰演）不会在《普罗米修斯》中串场
出现。
2、雷德利说使用3D和CGI“能让你完全融入这个虚拟世界”，并说拍摄《普罗米修
斯》是“我这几年拍电影中最好的时光”。不过他也强调“我是个非常相信电影应该尽
量拍实景的导演，如果有可能的话。所以本片我搭建了很多实景。”
3、根据之前的一些消息，我们猜测最后8分钟应该是关于某个幸存的“太空骑师”
（Space Jockey）族人的，它会和《异形》的开头形成某种呼应。但很有可能在整个《
普罗米修斯》中都不会出现异形的形象。当然这只是一种猜测而已。
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3 楼
转眼一年一过多半，生活已经把我变得浮躁不堪，回想以前，青春年少不言愁，志在四
方，无所畏惧。小的时候写作文喜欢用“时光如箭，岁月如梭”，那美好的岁月，在那
时却觉得那样的漫长，长大了才知道，是那样的珍贵，倒不是说那时的时光，更多的是
那时的心境。就说现在，有时候真不知道怎么形容每天的心情，总喜欢回忆曾经的美好
，悲伤未来的迷茫，回忆多了久了，更会不知所措，不知道怎样迎接，不知道如何向往
，总说要追求，要奋进，要不停的前进，要努力，要加油，做最好的自己，可到头来，
总是要的太多，做到的太少，每天重复着昨天，找来找去，最终的缘由却是自欺欺人的
告诉自己，明天一切都会好。
方，无所畏惧。小的时候写作文喜欢用“时光如箭，岁月如梭”，那美好的岁月，在那
时却觉得那样的漫长，长大了才知道，是那样的珍贵，倒不是说那时的时光，更多的是
那时的心境。就说现在，有时候真不知道怎么形容每天的心情，总喜欢回忆曾经的美好
，悲伤未来的迷茫，回忆多了久了，更会不知所措，不知道怎样迎接，不知道如何向往
，总说要追求，要奋进，要不停的前进，要努力，要加油，做最好的自己，可到头来，
总是要的太多，做到的太少，每天重复着昨天，找来找去，最终的缘由却是自欺欺人的
告诉自己，明天一切都会好。
S*u
4 楼
除了周开荒以外，也有一些人认为剑阁对川西的安全非常重要，还有少量军官认为明
军作为政府军，有责任收复故土并且坚守。幸好这种人并非很多，邓名很容易就打消了
他们这种不切合实际的念头，若是邓名切实掌握上百万人口，他也也会尝试占据剑阁，
至少在江油建立前哨基地。
“我们的当务之急就是恢复生产，在保证粮产量的基础上，尽可能地训练士卒。”
见一时大家都拿不出什么好的攻击目标，邓名就转入下一个议题：“我计划设立一个学
习日，在商行里工作的工人，每五天必须放假一天。而且这天商行的老板还需要付工资
给工人。”
建立明朝的朱元璋是个工作狂，也不认为天下人有休息的必要，规定除了他的生日
、春节和中秋，其他日子都要工作。虽然这个规矩没有被他的子孙执行下去，但休息日
也仅限于官吏，普通工匠依旧要日复一日的工作。而在邓名看来，间隔性的休息有助于
提高工作效率，而且对他推行全民军事训练也有很有好处：“在学习日这天上午，同秀
才都要在常备军的指导下进行训练，我们不是说过，同秀才不免除兵役么？这每隔五天
一次的训练就是兵役的一部分，不但工人要参加，商行老板也得参加，学习日官府的雇
员除了值班人员其余人也要参加军训。”
清军的绿营也不是每天都进行训练，不同将领积极程度和粮饷充足程度都不相同，
清军平均每隔五天出操一个上午，有的十天出操一个上午。就是赵良栋这样的名将，顶
多也就是上天进行一次军事训练，训练强度和范围根本无法和成都的常备军相比。
“五天一次的军训，将以亭为单位，每次一个上午，常备军自行决定训练内容，现
在的主要目标就是让同秀才能够听懂军事命令、认识旗鼓、学会队列变换。”绿营官兵
延续明军的传统，他们在平时或许吃的不好，但在出操那天肯定能够吃一顿饱饭，粮饷
的充足同样是制约清军训练的一个重要因素，在近期没有什么战争风险的时候，各级将
领总是倾向于减少训练以节约开支。邓名既然要进行日常训练，当然也不会不考虑到这
点：“学习日我们向参加训练的同秀才提供三餐、每个人定额是四斤粮食，吃不完可以
带回去；生病可以不参加，但需要郎中证明或是经过士官的检查，如果无故不参加视为
逃避兵役，罚四斤粮食。”
现在成都工商阶层并不多，邓名制定城市人口的训练制度是未雨绸缪，更多的人还
从事农业生产：“凡事种田的同秀才，农忙时学习日暂停，但差额要在农闲时补齐。都
府治下的每一个同秀才，只要年满十八、不满五十，每年就必须参加七十天的训练，在
达到这个数字后，剩下的休息日可以自由支配。”
相比把大量的粮食花费在修筑通向江油、剑阁的道路上，邓名觉得还不如用来进行
军训。由于同秀才免除了劳役，所有的修筑工作成都都需要支付报酬，而且这对常备军
也是一种锻炼，让士官能够借此锻炼控制部队的能力。
军事会议结束后，知府衙门来人找邓名，说有大批权如同秀才（俘虏）的代表在衙
门前求见邓名。
“你们欺负人了？”正打算休息一会儿的邓名立刻冒出了这个念头：“有多少人来
告状？”
“不是。”刘晋戈的手下连忙辩解道：“他们是来向提督道谢的。”
“道什么谢？”
“因为提督的仁政啊。”使者恭维道：“提督并没有把他们送去军屯，而是允许他
们自行开荒，还给了他们不受肉刑等士人权力。”
权如同秀才都是外地迁移来的百姓，这个身份只是临时性的，等他们第一次向知府
衙门纳税后就自动转成同秀才，因此除了一个名字外，和同秀才并无丝毫不同。可这次
明军向成都送回大批贵州、陕西人，这些人同样是退役军人，不过他们的身份不是前明
军辅兵而是前清军辅兵。一开始邓名的不少手下都想针对他们制定一些歧视性政策，但
邓名不同意，以“一起为了发展”为借口，下令对清军退役士兵一视同仁。
“肯定是刘知府搞出来的。”邓名马上断定这是刘晋戈策划的形象工程，他有些生
气地说道：“我忙了一天，哪里有时间去应付这种劳民伤财的事情？还影响种地，本来
他们就已经耽误了不少农时了。”
虽然邓名有些不满，但他还没法拒绝这个请求：“如果我不去见他们，这些人多半
会心中不安，算了，我还是去一趟吧。”想到这里，邓名就穿戴整齐，带着几个卫兵赶
去知府衙门——他原先的卫士都专职去常备军但军官了，现在卫队都换成了三堵墙的人。
不过这个邓名倒是冤枉刘晋戈了，这次感恩活动确实贵州和陕西人的自发行动，不
过在听说这个消息后刘晋戈倒是非常支持，赏了提议人一些欠条，还派出卫兵维持秩序。
谭小庄就是代表团中的一个，他被送到成都后，本以为会再次进入一个军屯成为辅
兵。和其他俘虏一样，谭小庄对未来的命运已经有了心理准备，反正一直都是这种生活
，他相信自己能够适应得很好。只是一想起在贵州那短暂的自耕农生活，谭小庄还是有
些遗憾，美好的日子短得就好像是一场梦。
所以当成都官府宣布了他们的待遇时，谭小庄其他俘虏一样，几乎不敢相信这是真
的，他们依旧可以拥有自己的财产，而且成都的税赋还远远低于贵州。既然不需要承担
沉重的亩税，谭小庄也一次性申请了十亩地，并梦想着明年能够把靠近自己土地的荒地
再开出十亩来。
看到邻居有能力从都府买到铁制农具的时候，谭小庄还是很羡慕的，他眼下只能用
木制的——作为一个不享有补贴和优惠政策的前清军辅兵，谭小庄的口粮都是向邻居借
贷的，现在这些私人借贷年利息一般都高达五成，清军俘虏还要付更高的利息，谭小庄
借的都是一年翻一番的贷子——不可能有力量去购买铁器。
谭小庄知道今年是肯定还不清欠下的贷子，不过他觉得只要自己努力耕作，收获后
就可以在保证口粮、种子粮的基础上稍微还一点，绝对不需要再借更多的贷子；两、三
年后肯定能够还清，那时凭借着几十亩属于自己的土地的产出，谭小庄知道自己迟早会
拥有铁器工具，假以时日还可能去熙春路买一头牛。
“等我有了牛，就会有人家愿意把女儿嫁给我了。”在知府衙门外等待邓名驾临的
时候，谭小庄还在憧憬数年后的生活：“只要这里不发生战乱，平西王他们不打过来，
用不了几年我就能有个家了。”
对于一年翻一番的贷子，谭小庄并不认为有什么不对，贵州的贷子利息也不会比这
低，由于高税赋，还清欠债的时间只有更长，就是背一辈子然后交给儿子去还都不稀奇
。因此，谭小庄真心实意地感激邓名，希望川西能够太平下去。
“提督到！”
知府衙门的兵丁发出整齐的高呼声，将谭小庄从幻想中拉回到现实中来。
“提督大人长寿平安！”
按照事先商量好的，上百人组成的感恩代表团一起跪倒在地，向策马而来的邓名磕
头问好。前几天谭小庄得知自己被挑中为代表团的一员时，并没有什么畏惧情绪，相反
他很高兴能够亲口向邓名道谢，此行谭小庄还代表着几十个从贵州来到四川的难友——
这些人答应帮谭小庄料理他的田地，今天晚上他们会在谭小庄的家里聚集，等着听谭小
庄的见闻。
“怎么又下跪了？”邓名从马上跳下来，皱眉走到代表团前：“你们不知道都府的
规矩吗？还是存心要侮辱朝廷的功名？”
“我们都听说过提督的规矩了。”代表团的领头人很会说话，而且也没有使用“小
人”作为自称，他跪在地上回答道：“提督仁德，是我们的再生父母，我们都是发自内
心地感谢提督。”
“都起来吧。”邓名大声说道。
“谢提督。”谭小庄按照彩排时定下的礼仪，高喊了一声，然后和众人一起站起身
来。
“朝廷暂时赐给你们权如同秀才的功名，等今年收获后，你们就会在缴纳保护费后
成为同秀才。”邓名走上知府衙门前的石阶，对众人发表演说，用一个疑问开头：“你
们心里是不是有一丝奇怪？奇怪朝廷为何要给你们功名？”
不奇怪是不可能的，谭小庄和同伴们已经多次讨论过此事，都想不通为何成都这里
为何如此优待百姓，把珍贵的秀才功名如同白送一般地给予民众。
“因为朝廷对你们寄予厚望，我中华自古天子与士人共治天下，朝廷希望都府这里
的百姓不要满足于做一个草民，而是以士人自勉，时刻记得自己有功名在身；能够做到
见官不拜，能够在官府前挺直腰板。”不等下面的人交头接耳，邓名就朗声说出了答案
：“士人应该能够做到见善若惊、嫉恶如仇，只有这样才配得上朝廷的功名。在场的诸
君，我希望你们以后时刻以士人的标准要求自己，仗义执言、锄强扶弱，帮助那些需要
你们帮助的人，成为一个名符其实的士人，成为国家的栋梁、朝廷的支柱。”
……
“我有了一个新的决定。”送走了代表团后，邓名没有返回住处，而是把李晋戈、
熊兰二人找来。
“不知提督有何打算？”熊兰马上问道，邓名的主意层出不穷，对此他和刘晋戈早
已经习惯了，不过既然今天邓名把他叫来，那熊兰怀疑这主意会与他的银行有关。
“知府衙门可以出售银行的许可证，都府应该允许私人银行成立。”跟着邓名从浙
江来的义勇兵中，就有一些人经在钱庄中工作过，还有几个人曾经当过钱庄的掌柜或是
帐房。
在成都见到银行后，这些人就曾托关系辗转送话到邓名眼前，希望能够在成都开钱
庄。邓名曾经见过这些人几次，商讨过一些钱庄的事情，在见识过熊兰是如何训练收银
员后，邓名觉得开办商业银行变得更加急迫。
不过邓名之前迟迟无法下定决心，因为他对金融了解有限，在他的印象中银行若是
出问题可能会给社会经济造成毁灭性的打击。如何挽救金融危机邓名更是一无所知，所
以他虽然动心但一直下不了这个决心，总觉得还是把银行控制在政府手中更安全一点儿。
“刚才我问了一些人，这些新到成都的人几乎人人都借贷，年息都是翻番，而且还
是利滚利！”邓名对刘晋戈和熊兰说道：“这么高的利钱！这是要逼出人命吗？”
“不高啊。”熊兰对邓名的惊奇感到有些不解，给一无所有的人借贷本来就要收很
高的利钱，全国都是如此，不过这话一出口熊兰就有点后悔了，他意识到邓名是从小锦
衣玉食的宗室，长大后身边也有忠心耿耿的卫士，从来没有为钱发愁过自然不明白这种
贷子对贫农来说是多么重要，别说一年翻一番，必要时就是翻两番都有人借。
“这是那些贵州人和陕西人借的吧？云南人一般都是找那些赎他们回来的亲友借，
川人虽然不一定有亲友，但看在同乡份上，利钱也就五成。”刘晋戈作为行政官，对民
情的了解程度远在邓名之上。
“你们都知道？”见刘晋戈和熊兰都一点儿也不吃惊，邓名更加惊奇了：“你们不
阻止吗？”
“为什么要阻止呢？”刘晋戈脸上露出疑惑之色：“这是周瑜打黄盖，一个愿打，
一个愿挨，我们为什么要阻止？自古以来就没有人阻止啊。”
“提督，您有命令，说贷款只能给予同举人。”熊兰没有急着说话，而是联系邓名
的前言后语思考了一会儿，刚才邓名那句允许民间开银行的话给熊兰一些提示，他急忙
辩解道：“银行只向退役军人提供低息贷款，这也是为了感谢他们多年为国效力啊。”
“嗯，我明白了。”邓名点点头，他终于看明白在这个时代只有自己会为此感到气
愤，刚才那些高利贷的受害者说起此事时，也是一副天经地义的模样，也没有丝毫向自
己诉苦的意思，只是很普通的民生问题，他们谈论高利贷的口气和谈论庄稼长势时并无
丝毫不同。
“都府会成立一批私人银行，等他们成立后熊行长你的银行就不再提供贷款业务了
，所有的贷款都交给他们去办。你的工作就是向这些私人银行提供贷款，保证它们能够
顺利经营下去，你借给这些银行的钱是不受利息的，但他们要接受你的查账，每一笔贷
款都需要符合我们定下的规矩。”邓名打算把那些开过钱庄的浙江人，还有熊兰的帐房
们都召集来，制定一套审查制度；邓名依旧对私人银行不放心，所以这些商业银行必须
向政府公开账目，暂时能进行的也就是存、贷款业务：“一口气多开几家，这样他们互
相竞争就不会放高利贷了……嗯，不对，他们说不好会联手垄断，要定下规矩，有担保
物的贷款年息不许超过一成；没有担保物的，只要是给农民的、挖矿的就不许超过两成
；至于给同举人的，不许收利息，由知府衙门给担保，再代付给他们一成利息。”
“就是我们以后不放贷子了？”熊兰听明白邓名的话后，显得有些不甘心：“这可
都是能收利钱的啊。”
“你以后的工作除了保证物价稳定，就是保证私人银行能够运行下去，能够让他们
贷款给需要的人，同时严查他们的账目。至于他们收的利钱，我当然要抽税，而且这可
不是产粮或挖矿，我会征很高的税，比开商行还要高。”
……
此时，厦门的延平郡王府来了一位贵客，郑成功亲自站在门口迎接这位客人。
“张尚书来了。”郑成功向张煌言客气地问好。
但张煌言回礼却显得有些草率，脸色明显有些不善。
“张尚书请。”郑成功在心里叹息一声，不过脸上没有表现出来，而是客气地请张
煌言入内，到他的书房私下商议。
达素已经给杭州解围，张煌言无意和山东、河南绿营硬碰硬，而马逢知则是打不过
。由于邓名的帮助，张煌言的力量远比另一个宇宙强大，水师也相当可观，清军把马逢
知、张煌言联军逼到了海边后，张煌言就开始组织撤退，把马逢知裹挟来的十几万大军
都运到了舟山。
南京城下邓名分给张煌言不少的粮食和银两，马逢知又在杭州周围大肆掠夺了一番
，眼下舟山暂时还没有什么问题，不过无法长久坚持。同样是邓名的原因，这个宇宙的
张煌言对郑成功计划远征台湾也不是坚决反对，撤退到舟山后张煌言还给厦门送来一封
信，向郑成功询问台湾的具体地理和可能的耕地面积——马逢知希望将来能分一杯羹，
在台湾建立一个军屯解决舟山的军粮和人口问题。
郑成功知道张煌言也有此意，所以很快就回了一封信，告诉舟山方面，台湾欢迎每
一个能种地的辅兵，当然移民工作要等他做好对荷兰人的战争准备、在台湾登陆后才能
开始。本来福建和浙江明军的关系就不错，在南京城下的时候邓名更是竭尽全力拉近两
路明军领袖的距离，上次郑成功的友善回信让舟山和厦门的关系变得更加融洽。
在这个时候，张煌言突然从舟山匆匆赶来厦门，郑成功知道只有一个原因。
“张尚书这是兴师问罪来了啊。”向书房走去的时候，郑成功在心里默默想着：“
少主一片苦心，搞不好要前功尽弃了，可，可这件事我又怎么能后退半步？”
军作为政府军，有责任收复故土并且坚守。幸好这种人并非很多，邓名很容易就打消了
他们这种不切合实际的念头，若是邓名切实掌握上百万人口，他也也会尝试占据剑阁，
至少在江油建立前哨基地。
“我们的当务之急就是恢复生产，在保证粮产量的基础上，尽可能地训练士卒。”
见一时大家都拿不出什么好的攻击目标，邓名就转入下一个议题：“我计划设立一个学
习日，在商行里工作的工人，每五天必须放假一天。而且这天商行的老板还需要付工资
给工人。”
建立明朝的朱元璋是个工作狂，也不认为天下人有休息的必要，规定除了他的生日
、春节和中秋，其他日子都要工作。虽然这个规矩没有被他的子孙执行下去，但休息日
也仅限于官吏，普通工匠依旧要日复一日的工作。而在邓名看来，间隔性的休息有助于
提高工作效率，而且对他推行全民军事训练也有很有好处：“在学习日这天上午，同秀
才都要在常备军的指导下进行训练，我们不是说过，同秀才不免除兵役么？这每隔五天
一次的训练就是兵役的一部分，不但工人要参加，商行老板也得参加，学习日官府的雇
员除了值班人员其余人也要参加军训。”
清军的绿营也不是每天都进行训练，不同将领积极程度和粮饷充足程度都不相同，
清军平均每隔五天出操一个上午，有的十天出操一个上午。就是赵良栋这样的名将，顶
多也就是上天进行一次军事训练，训练强度和范围根本无法和成都的常备军相比。
“五天一次的军训，将以亭为单位，每次一个上午，常备军自行决定训练内容，现
在的主要目标就是让同秀才能够听懂军事命令、认识旗鼓、学会队列变换。”绿营官兵
延续明军的传统，他们在平时或许吃的不好，但在出操那天肯定能够吃一顿饱饭，粮饷
的充足同样是制约清军训练的一个重要因素，在近期没有什么战争风险的时候，各级将
领总是倾向于减少训练以节约开支。邓名既然要进行日常训练，当然也不会不考虑到这
点：“学习日我们向参加训练的同秀才提供三餐、每个人定额是四斤粮食，吃不完可以
带回去；生病可以不参加，但需要郎中证明或是经过士官的检查，如果无故不参加视为
逃避兵役，罚四斤粮食。”
现在成都工商阶层并不多，邓名制定城市人口的训练制度是未雨绸缪，更多的人还
从事农业生产：“凡事种田的同秀才，农忙时学习日暂停，但差额要在农闲时补齐。都
府治下的每一个同秀才，只要年满十八、不满五十，每年就必须参加七十天的训练，在
达到这个数字后，剩下的休息日可以自由支配。”
相比把大量的粮食花费在修筑通向江油、剑阁的道路上，邓名觉得还不如用来进行
军训。由于同秀才免除了劳役，所有的修筑工作成都都需要支付报酬，而且这对常备军
也是一种锻炼，让士官能够借此锻炼控制部队的能力。
军事会议结束后，知府衙门来人找邓名，说有大批权如同秀才（俘虏）的代表在衙
门前求见邓名。
“你们欺负人了？”正打算休息一会儿的邓名立刻冒出了这个念头：“有多少人来
告状？”
“不是。”刘晋戈的手下连忙辩解道：“他们是来向提督道谢的。”
“道什么谢？”
“因为提督的仁政啊。”使者恭维道：“提督并没有把他们送去军屯，而是允许他
们自行开荒，还给了他们不受肉刑等士人权力。”
权如同秀才都是外地迁移来的百姓，这个身份只是临时性的，等他们第一次向知府
衙门纳税后就自动转成同秀才，因此除了一个名字外，和同秀才并无丝毫不同。可这次
明军向成都送回大批贵州、陕西人，这些人同样是退役军人，不过他们的身份不是前明
军辅兵而是前清军辅兵。一开始邓名的不少手下都想针对他们制定一些歧视性政策，但
邓名不同意，以“一起为了发展”为借口，下令对清军退役士兵一视同仁。
“肯定是刘知府搞出来的。”邓名马上断定这是刘晋戈策划的形象工程，他有些生
气地说道：“我忙了一天，哪里有时间去应付这种劳民伤财的事情？还影响种地，本来
他们就已经耽误了不少农时了。”
虽然邓名有些不满，但他还没法拒绝这个请求：“如果我不去见他们，这些人多半
会心中不安，算了，我还是去一趟吧。”想到这里，邓名就穿戴整齐，带着几个卫兵赶
去知府衙门——他原先的卫士都专职去常备军但军官了，现在卫队都换成了三堵墙的人。
不过这个邓名倒是冤枉刘晋戈了，这次感恩活动确实贵州和陕西人的自发行动，不
过在听说这个消息后刘晋戈倒是非常支持，赏了提议人一些欠条，还派出卫兵维持秩序。
谭小庄就是代表团中的一个，他被送到成都后，本以为会再次进入一个军屯成为辅
兵。和其他俘虏一样，谭小庄对未来的命运已经有了心理准备，反正一直都是这种生活
，他相信自己能够适应得很好。只是一想起在贵州那短暂的自耕农生活，谭小庄还是有
些遗憾，美好的日子短得就好像是一场梦。
所以当成都官府宣布了他们的待遇时，谭小庄其他俘虏一样，几乎不敢相信这是真
的，他们依旧可以拥有自己的财产，而且成都的税赋还远远低于贵州。既然不需要承担
沉重的亩税，谭小庄也一次性申请了十亩地，并梦想着明年能够把靠近自己土地的荒地
再开出十亩来。
看到邻居有能力从都府买到铁制农具的时候，谭小庄还是很羡慕的，他眼下只能用
木制的——作为一个不享有补贴和优惠政策的前清军辅兵，谭小庄的口粮都是向邻居借
贷的，现在这些私人借贷年利息一般都高达五成，清军俘虏还要付更高的利息，谭小庄
借的都是一年翻一番的贷子——不可能有力量去购买铁器。
谭小庄知道今年是肯定还不清欠下的贷子，不过他觉得只要自己努力耕作，收获后
就可以在保证口粮、种子粮的基础上稍微还一点，绝对不需要再借更多的贷子；两、三
年后肯定能够还清，那时凭借着几十亩属于自己的土地的产出，谭小庄知道自己迟早会
拥有铁器工具，假以时日还可能去熙春路买一头牛。
“等我有了牛，就会有人家愿意把女儿嫁给我了。”在知府衙门外等待邓名驾临的
时候，谭小庄还在憧憬数年后的生活：“只要这里不发生战乱，平西王他们不打过来，
用不了几年我就能有个家了。”
对于一年翻一番的贷子，谭小庄并不认为有什么不对，贵州的贷子利息也不会比这
低，由于高税赋，还清欠债的时间只有更长，就是背一辈子然后交给儿子去还都不稀奇
。因此，谭小庄真心实意地感激邓名，希望川西能够太平下去。
“提督到！”
知府衙门的兵丁发出整齐的高呼声，将谭小庄从幻想中拉回到现实中来。
“提督大人长寿平安！”
按照事先商量好的，上百人组成的感恩代表团一起跪倒在地，向策马而来的邓名磕
头问好。前几天谭小庄得知自己被挑中为代表团的一员时，并没有什么畏惧情绪，相反
他很高兴能够亲口向邓名道谢，此行谭小庄还代表着几十个从贵州来到四川的难友——
这些人答应帮谭小庄料理他的田地，今天晚上他们会在谭小庄的家里聚集，等着听谭小
庄的见闻。
“怎么又下跪了？”邓名从马上跳下来，皱眉走到代表团前：“你们不知道都府的
规矩吗？还是存心要侮辱朝廷的功名？”
“我们都听说过提督的规矩了。”代表团的领头人很会说话，而且也没有使用“小
人”作为自称，他跪在地上回答道：“提督仁德，是我们的再生父母，我们都是发自内
心地感谢提督。”
“都起来吧。”邓名大声说道。
“谢提督。”谭小庄按照彩排时定下的礼仪，高喊了一声，然后和众人一起站起身
来。
“朝廷暂时赐给你们权如同秀才的功名，等今年收获后，你们就会在缴纳保护费后
成为同秀才。”邓名走上知府衙门前的石阶，对众人发表演说，用一个疑问开头：“你
们心里是不是有一丝奇怪？奇怪朝廷为何要给你们功名？”
不奇怪是不可能的，谭小庄和同伴们已经多次讨论过此事，都想不通为何成都这里
为何如此优待百姓，把珍贵的秀才功名如同白送一般地给予民众。
“因为朝廷对你们寄予厚望，我中华自古天子与士人共治天下，朝廷希望都府这里
的百姓不要满足于做一个草民，而是以士人自勉，时刻记得自己有功名在身；能够做到
见官不拜，能够在官府前挺直腰板。”不等下面的人交头接耳，邓名就朗声说出了答案
：“士人应该能够做到见善若惊、嫉恶如仇，只有这样才配得上朝廷的功名。在场的诸
君，我希望你们以后时刻以士人的标准要求自己，仗义执言、锄强扶弱，帮助那些需要
你们帮助的人，成为一个名符其实的士人，成为国家的栋梁、朝廷的支柱。”
……
“我有了一个新的决定。”送走了代表团后，邓名没有返回住处，而是把李晋戈、
熊兰二人找来。
“不知提督有何打算？”熊兰马上问道，邓名的主意层出不穷，对此他和刘晋戈早
已经习惯了，不过既然今天邓名把他叫来，那熊兰怀疑这主意会与他的银行有关。
“知府衙门可以出售银行的许可证，都府应该允许私人银行成立。”跟着邓名从浙
江来的义勇兵中，就有一些人经在钱庄中工作过，还有几个人曾经当过钱庄的掌柜或是
帐房。
在成都见到银行后，这些人就曾托关系辗转送话到邓名眼前，希望能够在成都开钱
庄。邓名曾经见过这些人几次，商讨过一些钱庄的事情，在见识过熊兰是如何训练收银
员后，邓名觉得开办商业银行变得更加急迫。
不过邓名之前迟迟无法下定决心，因为他对金融了解有限，在他的印象中银行若是
出问题可能会给社会经济造成毁灭性的打击。如何挽救金融危机邓名更是一无所知，所
以他虽然动心但一直下不了这个决心，总觉得还是把银行控制在政府手中更安全一点儿。
“刚才我问了一些人，这些新到成都的人几乎人人都借贷，年息都是翻番，而且还
是利滚利！”邓名对刘晋戈和熊兰说道：“这么高的利钱！这是要逼出人命吗？”
“不高啊。”熊兰对邓名的惊奇感到有些不解，给一无所有的人借贷本来就要收很
高的利钱，全国都是如此，不过这话一出口熊兰就有点后悔了，他意识到邓名是从小锦
衣玉食的宗室，长大后身边也有忠心耿耿的卫士，从来没有为钱发愁过自然不明白这种
贷子对贫农来说是多么重要，别说一年翻一番，必要时就是翻两番都有人借。
“这是那些贵州人和陕西人借的吧？云南人一般都是找那些赎他们回来的亲友借，
川人虽然不一定有亲友，但看在同乡份上，利钱也就五成。”刘晋戈作为行政官，对民
情的了解程度远在邓名之上。
“你们都知道？”见刘晋戈和熊兰都一点儿也不吃惊，邓名更加惊奇了：“你们不
阻止吗？”
“为什么要阻止呢？”刘晋戈脸上露出疑惑之色：“这是周瑜打黄盖，一个愿打，
一个愿挨，我们为什么要阻止？自古以来就没有人阻止啊。”
“提督，您有命令，说贷款只能给予同举人。”熊兰没有急着说话，而是联系邓名
的前言后语思考了一会儿，刚才邓名那句允许民间开银行的话给熊兰一些提示，他急忙
辩解道：“银行只向退役军人提供低息贷款，这也是为了感谢他们多年为国效力啊。”
“嗯，我明白了。”邓名点点头，他终于看明白在这个时代只有自己会为此感到气
愤，刚才那些高利贷的受害者说起此事时，也是一副天经地义的模样，也没有丝毫向自
己诉苦的意思，只是很普通的民生问题，他们谈论高利贷的口气和谈论庄稼长势时并无
丝毫不同。
“都府会成立一批私人银行，等他们成立后熊行长你的银行就不再提供贷款业务了
，所有的贷款都交给他们去办。你的工作就是向这些私人银行提供贷款，保证它们能够
顺利经营下去，你借给这些银行的钱是不受利息的，但他们要接受你的查账，每一笔贷
款都需要符合我们定下的规矩。”邓名打算把那些开过钱庄的浙江人，还有熊兰的帐房
们都召集来，制定一套审查制度；邓名依旧对私人银行不放心，所以这些商业银行必须
向政府公开账目，暂时能进行的也就是存、贷款业务：“一口气多开几家，这样他们互
相竞争就不会放高利贷了……嗯，不对，他们说不好会联手垄断，要定下规矩，有担保
物的贷款年息不许超过一成；没有担保物的，只要是给农民的、挖矿的就不许超过两成
；至于给同举人的，不许收利息，由知府衙门给担保，再代付给他们一成利息。”
“就是我们以后不放贷子了？”熊兰听明白邓名的话后，显得有些不甘心：“这可
都是能收利钱的啊。”
“你以后的工作除了保证物价稳定，就是保证私人银行能够运行下去，能够让他们
贷款给需要的人，同时严查他们的账目。至于他们收的利钱，我当然要抽税，而且这可
不是产粮或挖矿，我会征很高的税，比开商行还要高。”
……
此时，厦门的延平郡王府来了一位贵客，郑成功亲自站在门口迎接这位客人。
“张尚书来了。”郑成功向张煌言客气地问好。
但张煌言回礼却显得有些草率，脸色明显有些不善。
“张尚书请。”郑成功在心里叹息一声，不过脸上没有表现出来，而是客气地请张
煌言入内，到他的书房私下商议。
达素已经给杭州解围，张煌言无意和山东、河南绿营硬碰硬，而马逢知则是打不过
。由于邓名的帮助，张煌言的力量远比另一个宇宙强大，水师也相当可观，清军把马逢
知、张煌言联军逼到了海边后，张煌言就开始组织撤退，把马逢知裹挟来的十几万大军
都运到了舟山。
南京城下邓名分给张煌言不少的粮食和银两，马逢知又在杭州周围大肆掠夺了一番
，眼下舟山暂时还没有什么问题，不过无法长久坚持。同样是邓名的原因，这个宇宙的
张煌言对郑成功计划远征台湾也不是坚决反对，撤退到舟山后张煌言还给厦门送来一封
信，向郑成功询问台湾的具体地理和可能的耕地面积——马逢知希望将来能分一杯羹，
在台湾建立一个军屯解决舟山的军粮和人口问题。
郑成功知道张煌言也有此意，所以很快就回了一封信，告诉舟山方面，台湾欢迎每
一个能种地的辅兵，当然移民工作要等他做好对荷兰人的战争准备、在台湾登陆后才能
开始。本来福建和浙江明军的关系就不错，在南京城下的时候邓名更是竭尽全力拉近两
路明军领袖的距离，上次郑成功的友善回信让舟山和厦门的关系变得更加融洽。
在这个时候，张煌言突然从舟山匆匆赶来厦门，郑成功知道只有一个原因。
“张尚书这是兴师问罪来了啊。”向书房走去的时候，郑成功在心里默默想着：“
少主一片苦心，搞不好要前功尽弃了，可，可这件事我又怎么能后退半步？”
r*q
5 楼
【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: rnaseq (RNA-Seq), 信区: Statistics
标 题: 推荐一个R package for gene-set/pathway analysis
关键字: gene-set pathway analysis R Bioconductor
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Nov 9 21:22:20 2010, 美东)
如果你做gene-set or pathway analysis, 可以试一下GAGE method. Package may be
installed through Bioconductor or by itself. The package is available at:
http://bioconductor.org/help/bioc-views/release/bioc/html/gage.html
GAGE method has been published at:
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/10/161
发信人: rnaseq (RNA-Seq), 信区: Statistics
标 题: 推荐一个R package for gene-set/pathway analysis
关键字: gene-set pathway analysis R Bioconductor
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如果你做gene-set or pathway analysis, 可以试一下GAGE method. Package may be
installed through Bioconductor or by itself. The package is available at:
http://bioconductor.org/help/bioc-views/release/bioc/html/gage.html
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http://www.biomedcentral.com/1471-2105/10/161
m*g
6 楼
Continental Airlines
Flight 88 777 Beijing Capital (PEK)
Newark Liberty (EWR)
More Information 03:45pm -10Oct, Mon
05:15pm -10Oct, Mon
Nonstop
Coach
Flight Duration :
13hr 30min
Total Trip Time:
13hr 30min
Continental Airlines
Flight 89 777 Newark Liberty (EWR)
Beijing Capital (PEK)
More Information 12:05pm -03Apr, Tue
01:45pm -04Apr, Wed
Nonstop
Coach
Flight Duration :
13hr 40min
Total Trip Time:
13hr 40min
Flight 88 777 Beijing Capital (PEK)
Newark Liberty (EWR)
More Information 03:45pm -10Oct, Mon
05:15pm -10Oct, Mon
Nonstop
Coach
Flight Duration :
13hr 30min
Total Trip Time:
13hr 30min
Continental Airlines
Flight 89 777 Newark Liberty (EWR)
Beijing Capital (PEK)
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01:45pm -04Apr, Wed
Nonstop
Coach
Flight Duration :
13hr 40min
Total Trip Time:
13hr 40min
a*e
7 楼
不妨试试晚上睡前喝一杯红酒，明天一切会更好
【在 h*******4 的大作中提到】
: 转眼一年一过多半，生活已经把我变得浮躁不堪，回想以前，青春年少不言愁，志在四
: 方，无所畏惧。小的时候写作文喜欢用“时光如箭，岁月如梭”，那美好的岁月，在那
: 时却觉得那样的漫长，长大了才知道，是那样的珍贵，倒不是说那时的时光，更多的是
: 那时的心境。就说现在，有时候真不知道怎么形容每天的心情，总喜欢回忆曾经的美好
: ，悲伤未来的迷茫，回忆多了久了，更会不知所措，不知道怎样迎接，不知道如何向往
: ，总说要追求，要奋进，要不停的前进，要努力，要加油，做最好的自己，可到头来，
: 总是要的太多，做到的太少，每天重复着昨天，找来找去，最终的缘由却是自欺欺人的
: 告诉自己，明天一切都会好。
【在 h*******4 的大作中提到】
: 转眼一年一过多半，生活已经把我变得浮躁不堪，回想以前，青春年少不言愁，志在四
: 方，无所畏惧。小的时候写作文喜欢用“时光如箭，岁月如梭”，那美好的岁月，在那
: 时却觉得那样的漫长，长大了才知道，是那样的珍贵，倒不是说那时的时光，更多的是
: 那时的心境。就说现在，有时候真不知道怎么形容每天的心情，总喜欢回忆曾经的美好
: ，悲伤未来的迷茫，回忆多了久了，更会不知所措，不知道怎样迎接，不知道如何向往
: ，总说要追求，要奋进，要不停的前进，要努力，要加油，做最好的自己，可到头来，
: 总是要的太多，做到的太少，每天重复着昨天，找来找去，最终的缘由却是自欺欺人的
: 告诉自己，明天一切都会好。
a*n
8 楼
都忘了，郑成功那边是啥情况？
【在 S**********u 的大作中提到】
: 除了周开荒以外，也有一些人认为剑阁对川西的安全非常重要，还有少量军官认为明
: 军作为政府军，有责任收复故土并且坚守。幸好这种人并非很多，邓名很容易就打消了
: 他们这种不切合实际的念头，若是邓名切实掌握上百万人口，他也也会尝试占据剑阁，
: 至少在江油建立前哨基地。
: “我们的当务之急就是恢复生产，在保证粮产量的基础上，尽可能地训练士卒。”
: 见一时大家都拿不出什么好的攻击目标，邓名就转入下一个议题：“我计划设立一个学
: 习日，在商行里工作的工人，每五天必须放假一天。而且这天商行的老板还需要付工资
: 给工人。”
: 建立明朝的朱元璋是个工作狂，也不认为天下人有休息的必要，规定除了他的生日
: 、春节和中秋，其他日子都要工作。虽然这个规矩没有被他的子孙执行下去，但休息日
【在 S**********u 的大作中提到】
: 除了周开荒以外，也有一些人认为剑阁对川西的安全非常重要，还有少量军官认为明
: 军作为政府军，有责任收复故土并且坚守。幸好这种人并非很多，邓名很容易就打消了
: 他们这种不切合实际的念头，若是邓名切实掌握上百万人口，他也也会尝试占据剑阁，
: 至少在江油建立前哨基地。
: “我们的当务之急就是恢复生产，在保证粮产量的基础上，尽可能地训练士卒。”
: 见一时大家都拿不出什么好的攻击目标，邓名就转入下一个议题：“我计划设立一个学
: 习日，在商行里工作的工人，每五天必须放假一天。而且这天商行的老板还需要付工资
: 给工人。”
: 建立明朝的朱元璋是个工作狂，也不认为天下人有休息的必要，规定除了他的生日
: 、春节和中秋，其他日子都要工作。虽然这个规矩没有被他的子孙执行下去，但休息日
p*g
9 楼
好象还要装其他bioconductor package吧.
be
【在 r****q 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
: 发信人: rnaseq (RNA-Seq), 信区: Statistics
: 标 题: 推荐一个R package for gene-set/pathway analysis
: 关键字: gene-set pathway analysis R Bioconductor
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: 如果你做gene-set or pathway analysis, 可以试一下GAGE method. Package may be
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: http://bioconductor.org/help/bioc-views/release/bioc/html/gage.html
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be
【在 r****q 的大作中提到】
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: 关键字: gene-set pathway analysis R Bioconductor
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: 如果你做gene-set or pathway analysis, 可以试一下GAGE method. Package may be
: installed through Bioconductor or by itself. The package is available at:
: http://bioconductor.org/help/bioc-views/release/bioc/html/gage.html
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m*g
10 楼
楼上,CO 直飞,所有费用1102刀.半年往返.
www.onetrip.com
包子.
www.onetrip.com
包子.
wy
11 楼
郑成功准备从台湾开始，征服地球了
【在 a**n 的大作中提到】
: 都忘了，郑成功那边是啥情况？
【在 a**n 的大作中提到】
: 都忘了，郑成功那边是啥情况？
e*t
12 楼
lz is Weijun Luo? haha
ay
13 楼
香菇这个保障私人银行不破产的搞法难道不是巴马兄弟救华尔街的翻版
【在 S**********u 的大作中提到】
: 除了周开荒以外，也有一些人认为剑阁对川西的安全非常重要，还有少量军官认为明
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: 他们这种不切合实际的念头，若是邓名切实掌握上百万人口，他也也会尝试占据剑阁，
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: 见一时大家都拿不出什么好的攻击目标，邓名就转入下一个议题：“我计划设立一个学
: 习日，在商行里工作的工人，每五天必须放假一天。而且这天商行的老板还需要付工资
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: 、春节和中秋，其他日子都要工作。虽然这个规矩没有被他的子孙执行下去，但休息日
【在 S**********u 的大作中提到】
: 除了周开荒以外，也有一些人认为剑阁对川西的安全非常重要，还有少量军官认为明
: 军作为政府军，有责任收复故土并且坚守。幸好这种人并非很多，邓名很容易就打消了
: 他们这种不切合实际的念头，若是邓名切实掌握上百万人口，他也也会尝试占据剑阁，
: 至少在江油建立前哨基地。
: “我们的当务之急就是恢复生产，在保证粮产量的基础上，尽可能地训练士卒。”
: 见一时大家都拿不出什么好的攻击目标，邓名就转入下一个议题：“我计划设立一个学
: 习日，在商行里工作的工人，每五天必须放假一天。而且这天商行的老板还需要付工资
: 给工人。”
: 建立明朝的朱元璋是个工作狂，也不认为天下人有休息的必要，规定除了他的生日
: 、春节和中秋，其他日子都要工作。虽然这个规矩没有被他的子孙执行下去，但休息日
r*q
14 楼
True. It requires packages ‘graph’ and ‘multtest’to be installed. But
you may install them without Bioconductor too.
【在 p***g 的大作中提到】
: 好象还要装其他bioconductor package吧.
:
: be
you may install them without Bioconductor too.
【在 p***g 的大作中提到】
: 好象还要装其他bioconductor package吧.
:
: be
o*r
15 楼
这种文章已经发了，四处推荐是拉点击还是引用？不客气地说，这东西就是垃圾（当然
，现在大多数文章都是垃圾，包括我自己的），而且比较离谱。
，现在大多数文章都是垃圾，包括我自己的），而且比较离谱。
r*q
16 楼
这位兄台, 不必如此义愤填膺吧? 做研究发文章, 难道不就是要让别人知道吗? 这个帖
子无非是想让大家知道有这么个方法和程序, 感兴趣的话可以一试.
工作好不好, 别人用不用, 引不引, 即非我这一推荐说了算, 亦非你这一通贬低就能
左右的.
当然, 你如果读了全文, 使用了软件, 确有高见, 不足之处请一一指出, 某愿洗耳恭听.
【在 o********r 的大作中提到】
: 这种文章已经发了，四处推荐是拉点击还是引用？不客气地说，这东西就是垃圾（当然
: ，现在大多数文章都是垃圾，包括我自己的），而且比较离谱。
子无非是想让大家知道有这么个方法和程序, 感兴趣的话可以一试.
工作好不好, 别人用不用, 引不引, 即非我这一推荐说了算, 亦非你这一通贬低就能
左右的.
当然, 你如果读了全文, 使用了软件, 确有高见, 不足之处请一一指出, 某愿洗耳恭听.
【在 o********r 的大作中提到】
: 这种文章已经发了，四处推荐是拉点击还是引用？不客气地说，这东西就是垃圾（当然
: ，现在大多数文章都是垃圾，包括我自己的），而且比较离谱。
o*r
17 楼
这么说吧，这篇文章从初稿到接受花了11个月，对于BMC bioinformatics而言绝对不是
正常的速度，估计很多时间是花在说服reviewer那个1-to-1 comparison上面。为啥说
他是垃圾？因为这个前提就是错的，生物试验中的replicate是为了去掉一些偶然因素
对试验结果的影响，你们现在这么搞是反其道行之。举个例子，如果某个gene set里的
基因都受某个蛋白直接调控（比如TF），他们的mRNA level和这个蛋白的活性或者浓度
成正比，而且fold change特别大，但是这个蛋白和phenotype没关系，他的活性在
replicate中随机波动。如果是unpaired group analysis，这个set不会显著，但是用
你们的1-to-1 comparison，大多数情况下这个set都是highly significant，估计最后
这个set within top 10，而且不管用啥不同的试验条件都是highly consistency（本
来这个蛋白就是indepent的）。
你们用consistency来说明自己的方法好，但是没有证明你们找到而别人没有找到的东
西biologically significant,在这之前，一切claim都是空中楼阁，这就是bioinfo让
不少人看不起的原因。
正常的速度，估计很多时间是花在说服reviewer那个1-to-1 comparison上面。为啥说
他是垃圾？因为这个前提就是错的，生物试验中的replicate是为了去掉一些偶然因素
对试验结果的影响，你们现在这么搞是反其道行之。举个例子，如果某个gene set里的
基因都受某个蛋白直接调控（比如TF），他们的mRNA level和这个蛋白的活性或者浓度
成正比，而且fold change特别大，但是这个蛋白和phenotype没关系，他的活性在
replicate中随机波动。如果是unpaired group analysis，这个set不会显著，但是用
你们的1-to-1 comparison，大多数情况下这个set都是highly significant，估计最后
这个set within top 10，而且不管用啥不同的试验条件都是highly consistency（本
来这个蛋白就是indepent的）。
你们用consistency来说明自己的方法好，但是没有证明你们找到而别人没有找到的东
西biologically significant,在这之前，一切claim都是空中楼阁，这就是bioinfo让
不少人看不起的原因。
r*q
18 楼
I feel that I am going through one harsh reviwing process with a very
hostile reviwer for publishing my work in mitbbs.
Let’s talk about science first. Yes, 1-on-1 comparison is a key feature of
GAGE. The random fluctuations of TF you mentioned are not rare. But if a big
fluctuation is real random, and you will only see the target gene set
significant in only a small subset of the samples. The global p-value will
remain in-signficant due to the insignificance in other samples. What if
this gene set is extremely significant in only one or two of pair-wise
comparisons? This does occur occasionally. Don’t you think this is caused
by one or two outlier samples? Such outlier or low-quality sample(s) should
be kicked out in the data quality assessement step, rather than included in
the real analysis. I also see this partial significance phenomenon in some
big clinic/cancer dataset with tens of replicate samples. The ability to
detect significant changes in a sub-group of the samples is actually an
advantage in this case. Because diseases like cancers are complex and
heterogeneous in regulatory mechanism, consistent significance in part of
the samples actually suggests that gene set or the underlying mechanism only
play a role in those samples. In other words, this reflects a distinct sub-
class of cancer for those significant samples.
Throughout the paper, we extensively validate GAGE in 3 aspects: consistency
, sensitivity/selectivity, as well as BIOLOGICAL RELEVANCE. GAGE was
compared to two most frequently used methods in many different array
datasets. We have showed that GAGE consistently identified BIOLOGICALLY
RELEVANT changes other methods do not see.
As for the timeline of reviewing process, 11 month is not that bad. Multiple
things: reviwers were slow, boss was busy, I was busy in a major transition
time, etc. Honestly, that reviewing process has been quite pleasant. No
reviewers had problem with the 1-on-1 comparision approach, but rather, one
liked it a lot.
Many users liked GAGE a lot. I made a few major updates on the package and
submitted it Biocondutor upon their request. You point on partial
significance is a good concern for the users, and we will try to describe
this in document of our next release of the package.
Anyway, I would suggest anybody reading this post, including you, give it a
try before you rush to any conclusion or trash it.
【在 o********r 的大作中提到】
: 这么说吧，这篇文章从初稿到接受花了11个月，对于BMC bioinformatics而言绝对不是
: 正常的速度，估计很多时间是花在说服reviewer那个1-to-1 comparison上面。为啥说
: 他是垃圾？因为这个前提就是错的，生物试验中的replicate是为了去掉一些偶然因素
: 对试验结果的影响，你们现在这么搞是反其道行之。举个例子，如果某个gene set里的
: 基因都受某个蛋白直接调控（比如TF），他们的mRNA level和这个蛋白的活性或者浓度
: 成正比，而且fold change特别大，但是这个蛋白和phenotype没关系，他的活性在
: replicate中随机波动。如果是unpaired group analysis，这个set不会显著，但是用
: 你们的1-to-1 comparison，大多数情况下这个set都是highly significant，估计最后
: 这个set within top 10，而且不管用啥不同的试验条件都是highly consistency（本
: 来这个蛋白就是indepent的）。
hostile reviwer for publishing my work in mitbbs.
Let’s talk about science first. Yes, 1-on-1 comparison is a key feature of
GAGE. The random fluctuations of TF you mentioned are not rare. But if a big
fluctuation is real random, and you will only see the target gene set
significant in only a small subset of the samples. The global p-value will
remain in-signficant due to the insignificance in other samples. What if
this gene set is extremely significant in only one or two of pair-wise
comparisons? This does occur occasionally. Don’t you think this is caused
by one or two outlier samples? Such outlier or low-quality sample(s) should
be kicked out in the data quality assessement step, rather than included in
the real analysis. I also see this partial significance phenomenon in some
big clinic/cancer dataset with tens of replicate samples. The ability to
detect significant changes in a sub-group of the samples is actually an
advantage in this case. Because diseases like cancers are complex and
heterogeneous in regulatory mechanism, consistent significance in part of
the samples actually suggests that gene set or the underlying mechanism only
play a role in those samples. In other words, this reflects a distinct sub-
class of cancer for those significant samples.
Throughout the paper, we extensively validate GAGE in 3 aspects: consistency
, sensitivity/selectivity, as well as BIOLOGICAL RELEVANCE. GAGE was
compared to two most frequently used methods in many different array
datasets. We have showed that GAGE consistently identified BIOLOGICALLY
RELEVANT changes other methods do not see.
As for the timeline of reviewing process, 11 month is not that bad. Multiple
things: reviwers were slow, boss was busy, I was busy in a major transition
time, etc. Honestly, that reviewing process has been quite pleasant. No
reviewers had problem with the 1-on-1 comparision approach, but rather, one
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Many users liked GAGE a lot. I made a few major updates on the package and
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significance is a good concern for the users, and we will try to describe
this in document of our next release of the package.
Anyway, I would suggest anybody reading this post, including you, give it a
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【在 o********r 的大作中提到】
: 这么说吧，这篇文章从初稿到接受花了11个月，对于BMC bioinformatics而言绝对不是
: 正常的速度，估计很多时间是花在说服reviewer那个1-to-1 comparison上面。为啥说
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: 基因都受某个蛋白直接调控（比如TF），他们的mRNA level和这个蛋白的活性或者浓度
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: replicate中随机波动。如果是unpaired group analysis，这个set不会显著，但是用
: 你们的1-to-1 comparison，大多数情况下这个set都是highly significant，估计最后
: 这个set within top 10，而且不管用啥不同的试验条件都是highly consistency（本
: 来这个蛋白就是indepent的）。
o*r
19 楼
先说你后面的：
：consistency
不试验证明找到的新的发现是真的，而且有biological significance以前，啥都不算
，俺永远predict RB1和RB有关，这个基本上永远没错，而且永远consistent。
：sensitivity/selectivity
By simulation?没用，每个人都可以找到一个model说明自己的方法是世界上最牛的（
别人也可以设计另一个model证明你的东西完全错了）。用俺前老板的话，simulation
只能证明你的方法没用，不能证明有用。
：BIOLOGICAL RELEVANCE.
如果你是通过翻文献或者GO code/IPR之类的，算了，太主观了。比如找到一个set和
Ubiquitin有关，估计啥phenotype都能往上套。想要证明这个东西是对的，唯一的方法
是做试验，比如说你predict某些gene overexpression会引起 metastasis，那就去动
物体内去验证，至少也要在cell line里证实。当然，现在绝大多数bioinfo的文章都是
主观说biologically relevant，包括我自己的不少文章，只能说这样的结果最多是
suggestive，没有试验证实前只能是假设。
现在回到前面：
：The random fluctuations of TF you mentioned are not rare. But if a big
fluctuation is real random, and you will only see the target gene set
significant in only a small subset of the samples. The global p-value will
remain in-signficant due to the insignificance in other samples.
你这个是假设，根本不是证明。给你个最简单的例子，假设某TF一半时间active，一半
时间inactive，和phenotype没关系。active时受它调控的genes表达量是原来的1000倍
（不过分吧），假设random fluctuation是2倍，你自己去看你们的方法会给啥结果。
：consistency
不试验证明找到的新的发现是真的，而且有biological significance以前，啥都不算
，俺永远predict RB1和RB有关，这个基本上永远没错，而且永远consistent。
：sensitivity/selectivity
By simulation?没用，每个人都可以找到一个model说明自己的方法是世界上最牛的（
别人也可以设计另一个model证明你的东西完全错了）。用俺前老板的话，simulation
只能证明你的方法没用，不能证明有用。
：BIOLOGICAL RELEVANCE.
如果你是通过翻文献或者GO code/IPR之类的，算了，太主观了。比如找到一个set和
Ubiquitin有关，估计啥phenotype都能往上套。想要证明这个东西是对的，唯一的方法
是做试验，比如说你predict某些gene overexpression会引起 metastasis，那就去动
物体内去验证，至少也要在cell line里证实。当然，现在绝大多数bioinfo的文章都是
主观说biologically relevant，包括我自己的不少文章，只能说这样的结果最多是
suggestive，没有试验证实前只能是假设。
现在回到前面：
：The random fluctuations of TF you mentioned are not rare. But if a big
fluctuation is real random, and you will only see the target gene set
significant in only a small subset of the samples. The global p-value will
remain in-signficant due to the insignificance in other samples.
你这个是假设，根本不是证明。给你个最简单的例子，假设某TF一半时间active，一半
时间inactive，和phenotype没关系。active时受它调控的genes表达量是原来的1000倍
（不过分吧），假设random fluctuation是2倍，你自己去看你们的方法会给啥结果。
r*q
20 楼
I can’t agree with you at all on the performance validation. To be concise,
I followed the standard paradigm used in the community. You may only want
to challenge this, when (1) you prove concretely that this paradigm is wrong
; (2) you do not use this one in your own research. Your example on ‘RB1
related with RB’ is misleading and improper. One thing is sure here, a good
method has to be consistent, an inconsistent method is never a good method.
We can argue on this for days. But GAGE has been tested and successfully
applied to tens of the high throughput studies. You don’t have to believe
me. But let the user’s experience be the final judge.
：你这个是假设，根本不是证明。给你个最简单的例子，假设某TF一半时间active，一半
：时间inactive，和phenotype没关系。active时受它调控的genes表达量是原来的1000倍
：（不过分吧），假设random fluctuation是2倍，你自己去看你们的方法会给啥结果。
The example you proposed is an assumed case indeed. I know what you say, one
or two extremely small p-values can make the global p-value to be
significant. This is possible if the things you proposed occurred literally.
But in reality, this rarely (if not never) occurs. Why? First, not all
target genes but only a small subgroup (usual less than 40%) of the TF
targets are immediate responsive to a single TF activation/inactivation,
some of them even change towards an opposite direction. The test statistic
and p-value will be modestly small considering the big within group variance
in this case. Second, all our analysis is done under log2 or ln scale.
Meanwhile, I have never seen a log2 ratio (or fold change) bigger than 8 in
reality (at least for affymetrix GeneChip).
If you insist on your assumed situation, it is not that hard to come up with
a simple extra step to filter other this type of false positive. For
example, to require at least some portion of individual p-values than their
geometric mean or a sensible cutoff.
【在 o********r 的大作中提到】
: 先说你后面的：
: ：consistency
: 不试验证明找到的新的发现是真的，而且有biological significance以前，啥都不算
: ，俺永远predict RB1和RB有关，这个基本上永远没错，而且永远consistent。
: ：sensitivity/selectivity
: By simulation?没用，每个人都可以找到一个model说明自己的方法是世界上最牛的（
: 别人也可以设计另一个model证明你的东西完全错了）。用俺前老板的话，simulation
: 只能证明你的方法没用，不能证明有用。
: ：BIOLOGICAL RELEVANCE.
: 如果你是通过翻文献或者GO code/IPR之类的，算了，太主观了。比如找到一个set和
o*r
21 楼
I can’t agree with you at all on the performance validation. To be concise,
I followed the standard paradigm used in the community. You may only want to
challenge this, when (1) you prove concretely that this paradigm is wrong;
(2) you do not use this one in your own research. Your example on ‘RB1
related with RB’ is misleading and improper. One thing is sure here, a good
method has to be consistent, an inconsistent method is never a good method.
We can argue on this for days. But GAGE has been tested and successfully
applied to tens of the high throughput studies. You don’t have to believe
me. But let the user’s experience be the final judge.
我又没有说别人不能用你的方法，你可以说你的方法天花乱坠，我也可以发表我认为你
的方法是垃圾的看法，这是学术自由。我只是从我的角度解释为啥我认为你的方法是垃
圾。我同意现在90%的bioinfo的文章是用你的方法来证明，我以前也干过（从最开始我
就没有试图隐瞒这一点），这并不代表我认为他是对的。如果没有理论上的问题的话，
一般我认为这类文章就是a method, not the method。我用的例子"RB1 is related
with RB"有啥问题？这个推论基本上是成立的，而且是绝对consistent，只不过没提出
任何有scientific significance的东西而已。至于你说的关于consistency的两点，我
没意见，不过你说的是一个正命题和逆反命题，好的方法是应该有consistency，并不
代表有consistency的就是好方法，这中间的逻辑关系你不会不知道吧？
The example you proposed is an assumed case indeed. I know what you say, one
or two extremely small p-values can make the global p-value to be
significant. This is possible if the things you proposed occurred literally.
But in reality, this rarely (if not never) occurs. Why? First, not all
target genes but only a small subgroup (usual less than 40%) of the TF
targets are immediate responsive to a single TF activation/inactivation,
some of them even change towards an opposite direction. The test statistic
and p-value will be modestly small considering the big within group variance
in this case. Second, all our analysis is done under log2 or ln scale.
Meanwhile, I have never seen a log2 ratio (or fold change) bigger than 8 in
reality (at least for affymetrix GeneChip).
没错，我举的例子是假设，问题是你用来证明sensitivity/precision难道不是从
assumed case来的？这就是为啥我说simulation只能证明一个方法的错误，永远证明不
了他的正确。当你需要套上一层又一层的约束条件时，你的方法就越来越没用。你在
GAGE的文章中可没给自己加啥条件，你自己读读你的conclusion，"generally
applicable", "consistently outperform"。。。你们的方法可是claim 适用
experimental sets（嗯，还特意讨论了两者的差别），指定一个受TF正调控的set难道
少见吗？比如clustering就很容易得出这么一个set。另外，关于你说的这个不同方向
的问题，在一个pathway里你好像声称是允许的。至于你说的log2 ratio的问题，这个
是affy的技术因素，先有backgound signal，又有satuation，另外假设basal line
fluctuation是2倍也偏高。
说到底我要说的是你们的方法得出的"statistically significant"的set不一定
related to phenotype （statistical significance is different from biological
significance)。另外因为强调用1-to-1 comparison，你扩大了随机因素影响结果的
可能性。
I followed the standard paradigm used in the community. You may only want to
challenge this, when (1) you prove concretely that this paradigm is wrong;
(2) you do not use this one in your own research. Your example on ‘RB1
related with RB’ is misleading and improper. One thing is sure here, a good
method has to be consistent, an inconsistent method is never a good method.
We can argue on this for days. But GAGE has been tested and successfully
applied to tens of the high throughput studies. You don’t have to believe
me. But let the user’s experience be the final judge.
我又没有说别人不能用你的方法，你可以说你的方法天花乱坠，我也可以发表我认为你
的方法是垃圾的看法，这是学术自由。我只是从我的角度解释为啥我认为你的方法是垃
圾。我同意现在90%的bioinfo的文章是用你的方法来证明，我以前也干过（从最开始我
就没有试图隐瞒这一点），这并不代表我认为他是对的。如果没有理论上的问题的话，
一般我认为这类文章就是a method, not the method。我用的例子"RB1 is related
with RB"有啥问题？这个推论基本上是成立的，而且是绝对consistent，只不过没提出
任何有scientific significance的东西而已。至于你说的关于consistency的两点，我
没意见，不过你说的是一个正命题和逆反命题，好的方法是应该有consistency，并不
代表有consistency的就是好方法，这中间的逻辑关系你不会不知道吧？
The example you proposed is an assumed case indeed. I know what you say, one
or two extremely small p-values can make the global p-value to be
significant. This is possible if the things you proposed occurred literally.
But in reality, this rarely (if not never) occurs. Why? First, not all
target genes but only a small subgroup (usual less than 40%) of the TF
targets are immediate responsive to a single TF activation/inactivation,
some of them even change towards an opposite direction. The test statistic
and p-value will be modestly small considering the big within group variance
in this case. Second, all our analysis is done under log2 or ln scale.
Meanwhile, I have never seen a log2 ratio (or fold change) bigger than 8 in
reality (at least for affymetrix GeneChip).
没错，我举的例子是假设，问题是你用来证明sensitivity/precision难道不是从
assumed case来的？这就是为啥我说simulation只能证明一个方法的错误，永远证明不
了他的正确。当你需要套上一层又一层的约束条件时，你的方法就越来越没用。你在
GAGE的文章中可没给自己加啥条件，你自己读读你的conclusion，"generally
applicable", "consistently outperform"。。。你们的方法可是claim 适用
experimental sets（嗯，还特意讨论了两者的差别），指定一个受TF正调控的set难道
少见吗？比如clustering就很容易得出这么一个set。另外，关于你说的这个不同方向
的问题，在一个pathway里你好像声称是允许的。至于你说的log2 ratio的问题，这个
是affy的技术因素，先有backgound signal，又有satuation，另外假设basal line
fluctuation是2倍也偏高。
说到底我要说的是你们的方法得出的"statistically significant"的set不一定
related to phenotype （statistical significance is different from biological
significance)。另外因为强调用1-to-1 comparison，你扩大了随机因素影响结果的
可能性。
r*q
22 楼
I understand your points. But I don’t agree your intepreation of GAGE at
all. I was trying to be concise in my last reply. Since you've read GAGE
paper in detail and made quite a few misinterpretations, let me clarify
things here.
About consistence. Thoughout GAGE paper, I was talking about consistence
together with biologicl relevance. You may want to double check the paper on
this. If you think to show the consitency of a method is meaningless, what
would be a meaningful property to show instead?
As for the biological relevance, we didn't do experiments to verify GAGE
results in the paper as there is no need to do so. We have plenty solide
experimental evidences. For example, GAGE selected the golden standard TGF
signaling pathway in the BMP6 dataset. GAGE called Oxidative_
Phosphorylatiation, Mitochondria pathways etc in type 2 diabetes, which were
been verified in the original papers. GAGE predictions have been
experimentally verified again and again in other microarray studies.
You said it is useless to do simulation for sensitivity/selectivity
evaluation. Then let me know what you want to do here other than simulation?
We called GAGE generally applicable. Generally applicable never means you
want to apply it to an improper test (or bad data) and expected it to make
sensible prediction. I don't think this is an ‘extra condition’ GAGE need
to work. Meanwhile, GAGE requires log transformation on array data (Figure 1
). You don’t want to call this a limitation. We proposed GAGE as a
generally applicable method, but we never claim this is a perfect method.
All I said here is that the users can try GAGE in there analysis.
all. I was trying to be concise in my last reply. Since you've read GAGE
paper in detail and made quite a few misinterpretations, let me clarify
things here.
About consistence. Thoughout GAGE paper, I was talking about consistence
together with biologicl relevance. You may want to double check the paper on
this. If you think to show the consitency of a method is meaningless, what
would be a meaningful property to show instead?
As for the biological relevance, we didn't do experiments to verify GAGE
results in the paper as there is no need to do so. We have plenty solide
experimental evidences. For example, GAGE selected the golden standard TGF
signaling pathway in the BMP6 dataset. GAGE called Oxidative_
Phosphorylatiation, Mitochondria pathways etc in type 2 diabetes, which were
been verified in the original papers. GAGE predictions have been
experimentally verified again and again in other microarray studies.
You said it is useless to do simulation for sensitivity/selectivity
evaluation. Then let me know what you want to do here other than simulation?
We called GAGE generally applicable. Generally applicable never means you
want to apply it to an improper test (or bad data) and expected it to make
sensible prediction. I don't think this is an ‘extra condition’ GAGE need
to work. Meanwhile, GAGE requires log transformation on array data (Figure 1
). You don’t want to call this a limitation. We proposed GAGE as a
generally applicable method, but we never claim this is a perfect method.
All I said here is that the users can try GAGE in there analysis.
o*r
23 楼
我很理解你不同意我对GAGE的看法，我也没有准备说服你。
关于你说的consistency和biological relevance放一起的说法，嘿嘿，你认为我说的
RB1 gene和RB相关这个论述是缺乏consistency呢还是biological relevance？至于你
说不做实验验证的理由是不需要，这个说法是在让人失望。你说找不到人做实验都比这
个强无数，不需要实验验证说明啥？说明你们找到的所谓consistent and
biologically relevant的东西都是别人找到的。难道你向你的潜在用户推荐的时候说
，我的东西好，找到的东西都不需要实验验证，因为那些都有人发现了。。。话说我自
己用这种方法发文章的时候还是做出了新的预测，并且试图找人实验证实，只是最后未
果。这就是我说的证明你东西的办法：predict一个没有人预测过的东西，然后做实验
去证明。
最后，重申一下，我前面指出的场景是有可能出现的：通过clustering找到了一个co-
regulated set（实际和某TF活性相关），并且可能有biological relevance，自然就
成为一个candidate gene set。然后用你们的GAGE，发现他的确十分signifcant，但是
用GSEA和PAGE都没有发现，人很兴奋，花了大力气最后找到了真相：原来是一个和
phenotype毫不相干的TF捣鬼。。。当然，发现这个TF和gene set之间的关系可能也是
一大发现。。。
关于你说的consistency和biological relevance放一起的说法，嘿嘿，你认为我说的
RB1 gene和RB相关这个论述是缺乏consistency呢还是biological relevance？至于你
说不做实验验证的理由是不需要，这个说法是在让人失望。你说找不到人做实验都比这
个强无数，不需要实验验证说明啥？说明你们找到的所谓consistent and
biologically relevant的东西都是别人找到的。难道你向你的潜在用户推荐的时候说
，我的东西好，找到的东西都不需要实验验证，因为那些都有人发现了。。。话说我自
己用这种方法发文章的时候还是做出了新的预测，并且试图找人实验证实，只是最后未
果。这就是我说的证明你东西的办法：predict一个没有人预测过的东西，然后做实验
去证明。
最后，重申一下，我前面指出的场景是有可能出现的：通过clustering找到了一个co-
regulated set（实际和某TF活性相关），并且可能有biological relevance，自然就
成为一个candidate gene set。然后用你们的GAGE，发现他的确十分signifcant，但是
用GSEA和PAGE都没有发现，人很兴奋，花了大力气最后找到了真相：原来是一个和
phenotype毫不相干的TF捣鬼。。。当然，发现这个TF和gene set之间的关系可能也是
一大发现。。。
r*q
24 楼
‘RB1 is related to RB’ is a statement, not a prediction or inference. You
may develop this into a problem to solve, but it is nothing more than a
meaningless or trivial one. I don’t see any comparability between solving
this problem and gene set analysis.
I never say experiment evidence is not needed. I just say it was not needed
to do our own verification experiment there. GAGE identified so many
pathways that GSEA and PAGE did not, and whose biological relevance has been
well established in literature through independent experiments. These are
novel predictions, but not novel knowledge. For a method paper, this is
sufficient and acceptable to most people, I guess (you may have higher
standard on this).
GAGE applies to gene sets derived from pathways, GO, domain expert's
knowledge, etc, and experiment set for sure as describe in the paper. Many
of these experiment set are 1-directional target sets of some TFs. These
come from clustering analysis, or curated databases, or CHIP-chip
experiments. But I’ve never see over 40% genes in such gene set changed (
over noise level) towards a single direction in analysis, no matter how
relevant that TF or regulatory mechanism is. I can’t say that case you
mentioned is impossible, but I can say for sure it is rare. Again, it is not
hard to tell this type of false positive given that GAGE provide all
individual p-values if this does occur.
Again, I didn’t expect to convince you on GAGE's performance. I respect
your independent thoughts and appreciate your critique. This discussion may
also be helpful to the potential users here. But I still insist that user’s
own experience be the ultimate judge on the method.
may develop this into a problem to solve, but it is nothing more than a
meaningless or trivial one. I don’t see any comparability between solving
this problem and gene set analysis.
I never say experiment evidence is not needed. I just say it was not needed
to do our own verification experiment there. GAGE identified so many
pathways that GSEA and PAGE did not, and whose biological relevance has been
well established in literature through independent experiments. These are
novel predictions, but not novel knowledge. For a method paper, this is
sufficient and acceptable to most people, I guess (you may have higher
standard on this).
GAGE applies to gene sets derived from pathways, GO, domain expert's
knowledge, etc, and experiment set for sure as describe in the paper. Many
of these experiment set are 1-directional target sets of some TFs. These
come from clustering analysis, or curated databases, or CHIP-chip
experiments. But I’ve never see over 40% genes in such gene set changed (
over noise level) towards a single direction in analysis, no matter how
relevant that TF or regulatory mechanism is. I can’t say that case you
mentioned is impossible, but I can say for sure it is rare. Again, it is not
hard to tell this type of false positive given that GAGE provide all
individual p-values if this does occur.
Again, I didn’t expect to convince you on GAGE's performance. I respect
your independent thoughts and appreciate your critique. This discussion may
also be helpful to the potential users here. But I still insist that user’s
own experience be the ultimate judge on the method.
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