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生物体系本身的问题
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生物体系本身的问题# Biology - 生物学
c*m
1
需要买个割草机,俺现在一窍不通,请问大家有没有推荐?买个什么型号?大概什么价
格?
谢谢!
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T*i
2
我认为是复杂性。这种复杂性不是简单部分的线性叠加,而是非线性的,甚至可能有混
沌的部分,参见最典型的混沌问题,长期天气预报。这种非线性体系不是靠提高技术手
段,比如计算能力,就能解决的。只有把这个体系分解开来,研究很小的一个部分,比
如小到一个基因及其调控,或一个蛋白及其相互作用,可以近似为线性体系,才可以弄
得很清楚,但这些结果是否在整个体系中成立,总是有疑问的。这就是 in vitro 和
in vivo 经常差别很大的原因,也是为什么基础研究的很多成果不能用到临床的原因。
象这种非线性体系,再怎么提高技术手段,搞high throughput,也只能得到很片面的
结果,也就是一些data而已。而就算你有足够的实验能力和计算能力得到和分析每个小
的部分,你也没有足够的计算能力得到整个体系的结果。人类的思维目前来看主要还是
线性思维,也是生物学家能理解的。现在我们能做到的就是逐步逼近,用线性
模型去模拟非线性的系统。现在的所谓genomic 等high throughput 方法还是线性的。
这些技术对于解决非线性系统的问题作用有限。而长远来看,有赖于理论突破。
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b*s
3
好坑。
其实不说整个大的体系。就局部小体系而言,很多phenotypical的东西还处于描述阶段
或者非常简单的定量。50年前怎么定量,现在依旧是怎么定量。很少有PI愿意focus在
这上面。因为所有的好杂志都极端追求mechanism,导致做这些东西很难发好文章。一
方面是大通量的数据,另一方面phenotype的个体variation很大。很多PI为了发文章甚
至会有选择的择取符合hypothesis的个体或者数据。所以很多实验,甚至是big3上的都
难以重复。

【在 T****i 的大作中提到】
: 我认为是复杂性。这种复杂性不是简单部分的线性叠加,而是非线性的,甚至可能有混
: 沌的部分,参见最典型的混沌问题,长期天气预报。这种非线性体系不是靠提高技术手
: 段,比如计算能力,就能解决的。只有把这个体系分解开来,研究很小的一个部分,比
: 如小到一个基因及其调控,或一个蛋白及其相互作用,可以近似为线性体系,才可以弄
: 得很清楚,但这些结果是否在整个体系中成立,总是有疑问的。这就是 in vitro 和
: in vivo 经常差别很大的原因,也是为什么基础研究的很多成果不能用到临床的原因。
: 象这种非线性体系,再怎么提高技术手段,搞high throughput,也只能得到很片面的
: 结果,也就是一些data而已。而就算你有足够的实验能力和计算能力得到和分析每个小
: 的部分,你也没有足够的计算能力得到整个体系的结果。人类的思维目前来看主要还是
: 线性思维,也是生物学家能理解的。现在我们能做到的就是逐步逼近,用线性

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w*x
4
我觉得是很多stochastic的现象用deterministic的眼光看很不靠谱。。。
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c*r
5
非线性复杂巨系统当然有办法分析,只要有数据。理论不是问题,计算也不是问题,生
物的问题就在于数据无法收集。如果说生物体内的一举一动都能记录下来,小到分子,
短到微秒级或更短,那搞清机理还很困难吗?

【在 T****i 的大作中提到】
: 我认为是复杂性。这种复杂性不是简单部分的线性叠加,而是非线性的,甚至可能有混
: 沌的部分,参见最典型的混沌问题,长期天气预报。这种非线性体系不是靠提高技术手
: 段,比如计算能力,就能解决的。只有把这个体系分解开来,研究很小的一个部分,比
: 如小到一个基因及其调控,或一个蛋白及其相互作用,可以近似为线性体系,才可以弄
: 得很清楚,但这些结果是否在整个体系中成立,总是有疑问的。这就是 in vitro 和
: in vivo 经常差别很大的原因,也是为什么基础研究的很多成果不能用到临床的原因。
: 象这种非线性体系,再怎么提高技术手段,搞high throughput,也只能得到很片面的
: 结果,也就是一些data而已。而就算你有足够的实验能力和计算能力得到和分析每个小
: 的部分,你也没有足够的计算能力得到整个体系的结果。人类的思维目前来看主要还是
: 线性思维,也是生物学家能理解的。现在我们能做到的就是逐步逼近,用线性

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T*i
8
谢谢。进了我女野人的wish list。
还好,我还挺喜欢写程序的,就是觉得太累,不象做实验可以有很多间隙。

【在 e*******o 的大作中提到】
: http://www.greenteapress.com/compmod/html/book002.html#toc7
: 如果对于计算机排斥,可以看看第一章。

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d*y
9
都是一糊口的工作而已……
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e*o
10

女野人??

【在 T****i 的大作中提到】
: 谢谢。进了我女野人的wish list。
: 还好,我还挺喜欢写程序的,就是觉得太累,不象做实验可以有很多间隙。

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m*2
11
你说的对,长远来看,依赖于理论的突破。
那么与此同时呢?我们干啥?会中文的可以把生命都贡献给mitbbs灌水,老外怎么办?
????????????

【在 T****i 的大作中提到】
: 我认为是复杂性。这种复杂性不是简单部分的线性叠加,而是非线性的,甚至可能有混
: 沌的部分,参见最典型的混沌问题,长期天气预报。这种非线性体系不是靠提高技术手
: 段,比如计算能力,就能解决的。只有把这个体系分解开来,研究很小的一个部分,比
: 如小到一个基因及其调控,或一个蛋白及其相互作用,可以近似为线性体系,才可以弄
: 得很清楚,但这些结果是否在整个体系中成立,总是有疑问的。这就是 in vitro 和
: in vivo 经常差别很大的原因,也是为什么基础研究的很多成果不能用到临床的原因。
: 象这种非线性体系,再怎么提高技术手段,搞high throughput,也只能得到很片面的
: 结果,也就是一些data而已。而就算你有足够的实验能力和计算能力得到和分析每个小
: 的部分,你也没有足够的计算能力得到整个体系的结果。人类的思维目前来看主要还是
: 线性思维,也是生物学家能理解的。现在我们能做到的就是逐步逼近,用线性

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b*n
12
没错,我觉得生物实验的观测方法和手段,以及对误差的控制,远远不如物理和化学实
验。所以在某些压力之下,有可能会选择性的选取有利的数据和结果,而重复者往往都
是抱着中性的态度去重复,自然难以得到文章中的结果。

【在 b******s 的大作中提到】
: 好坑。
: 其实不说整个大的体系。就局部小体系而言,很多phenotypical的东西还处于描述阶段
: 或者非常简单的定量。50年前怎么定量,现在依旧是怎么定量。很少有PI愿意focus在
: 这上面。因为所有的好杂志都极端追求mechanism,导致做这些东西很难发好文章。一
: 方面是大通量的数据,另一方面phenotype的个体variation很大。很多PI为了发文章甚
: 至会有选择的择取符合hypothesis的个体或者数据。所以很多实验,甚至是big3上的都
: 难以重复。

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b*n
13
我也觉得,只要有大量可靠的数据,即使无法给出代数方程一般的精确描述,也可以用
统计学的方法挖掘出一定信息。

【在 c****r 的大作中提到】
: 非线性复杂巨系统当然有办法分析,只要有数据。理论不是问题,计算也不是问题,生
: 物的问题就在于数据无法收集。如果说生物体内的一举一动都能记录下来,小到分子,
: 短到微秒级或更短,那搞清机理还很困难吗?

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t*t
14
复杂,别说逆向工程一个细胞了,就是逆向工程一个cpu也不简单
看看汉芯
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