关于生物学研究中的假说问题 - 未名空间MITBBS历史存档

关于生物学研究中的假说问题# Biology - 生物学

c*d2012-06-17 07:06

1 楼

自焚是暴力
苟嘉陵
https://chanworld.org/2017/11/16/14542/
November 16th, 21:58
自从在般若广场写了批评达赖喇嘛的「不作为之恶」一文后，已经有几个年头了。在这
段期间裡，我和不少僧俗二众的友人交换过对此事的看法。有人觉得达赖没有表达对自
焚者的批评，并无可厚非。因为他是流亡在外的藏族领袖，会对中共政权有发自内心的
愤怒，可以想见。更何况文革时期西藏的佛教庙宇大多数尽毁于红卫兵之手。所以要达
赖对那些抗议中共而自焚的年轻喇嘛们，表达否定他们行为价值的看法，有人就觉得委
实太过。本期的般若广场既然要再次探讨什么是佛教徒对政治的中道，我就打算再以出
家人的自焚为题，来讨论这个作为到底是不是佛法的中道。而我之所以要再次讨论此事
，是因为我以为此事的讨论很重要。
。。。。。。

a*e2012-06-17 07:06

2 楼

关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
生物学的机理。
其实不是这样的。
首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。
其次，实际研究进行的过程中，存在一个观测到假说，再到新观测，新假说的螺旋前进
过程。这里面还有一个朴素的假说，科学和理论是可以证伪的。早期的生态学，分类学
，以及解剖学和现代高通亮技术都是可以证伪的。因为你往往假定你所研究的对象和体
系在另外一个星系或星球或物种是同样或类似存在的。只是由于生命科学的研究还处于
原始的早期阶段，我们无法研究例外一个宇宙的生物学现象而已。这样造成生物学研究
的成果往往局限在该地区该物种，甚至该时间或环境。
第三，当前形势下发表论文和做科学研究存在着事实上的背离，例如在高通亮的研究
中人们往往没有一个完全的故事，或者高通亮的药物筛选中并不知道真正的作用靶点等
，而文章却发出。这些现象的存在和存在假说并不矛盾，基于这些研究做出的假说往往
出现在后续的研究和报道中。只不过研究人员认为他们的观测或测量太重要太新颖，而
不需要一个完整的故事就可以发表，或者往往他们在文章的结尾做出一些预测，而不加
以证明。这也是科研研究逐渐深入的事实存在。
至于很多研究人员为假说而胡编乱造，坑蒙拐骗。这是科研人员的态度和规范问题，与
科研需要假说无关。reviewer问你要文章的假说，要么是你的文章逻辑没整理好，要么
是你的工作真的没作完，或者是你的工作太重要太新颖或者技术太先进，他不敢贸然认
可你的结论。我倾向于最后一点。

M*P2012-06-17 07:06

3 楼

高通量技术里的假说不是没有，而是太复杂，需要用数学模型来表达。一般生物phd都
没有这种训练。

【在 a***e 的大作中提到】

: 关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
: 已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
: 已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
: 生物学的机理。
: 其实不是这样的。
: 首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
: 学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
: 或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
: 临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
: 生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。

n*k2012-06-17 07:06

4 楼

大赞一下，这应该是你在本版最长的铁子了吧，ONCO应该给双双双黄包了

【在 a***e 的大作中提到】

: 关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
: 已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
: 已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
: 生物学的机理。
: 其实不是这样的。
: 首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
: 学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
: 或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
: 临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
: 生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。

D*a2012-06-17 07:06

5 楼

可证伪性不是朴素的假说，是波普尔在1960年左右才提出来的。
http://www.mitbbs.com/article_t/Biology/31682673.html

u*d2012-06-17 07:06

6 楼

说的很好。道理其实也不难，当前的乱象可能主要是太多的利益、生存因素掺入的结果。

【在 a***e 的大作中提到】

: 关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
: 已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
: 已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
: 生物学的机理。
: 其实不是这样的。
: 首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
: 学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
: 或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
: 临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
: 生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。

G*e2012-06-17 07:06

7 楼

很详细的阐述
但是我跟一些人一样，不喜欢hypothesis driven的提法
我觉得不管是hypothesis driven还是data driven
单方面的提法都把会人训练得死死的
老想着hypothesis叫做想入非非
老做实验没有hypothesis叫做只会做饭不会享受
我更喜欢“idea driven”的提法
不管是大规模的data，还是一张简简单单的western blot
都有可能是就的hypothesis的灭亡，新的hypothesis的诞生
我在做实验的过程中，就受到过度强调hypothesis driven的迫害，深深感受到idea
driven的重要性，解释一下：
在做某个实验之前，老板很有idea，带着问题让我做实验，我觉得他的idea不怎样，但
是还是比我强很多，只好做了；
在做的过程中，我小心翼翼做，尽力要推翻老板的hypothesis，得以羞辱他，老板总是
焦急盼望着是否能得到他想要的结果。。。
在得到结果之后，我很激动推翻了老板的hypothesis，老板总是想用各种
excuses来ignore阴性结果（或者和他hypothesis相反的结果），想想做什么其他的实
验才能support他的hypothesis，或者
换个实验手段，换个体系。。。我总在背后说，就这样算了吧，找个新的idea吧，换个
hypothesis吧，我们需要idea来drive啊！！！

【在 a***e 的大作中提到】

: 关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
: 已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
: 已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
: 生物学的机理。
: 其实不是这样的。
: 首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
: 学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
: 或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
: 临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
: 生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。

r*s2012-06-17 07:06

8 楼

现实是，很多人都是提出一个假设，然后千方百计的找适合自己的假设的数据来支持（
证实，而非证伪），而对于那些不利的数据视而不见。更糟糕的的是编造数据来适合自
己的假设。
另外，很多情况下，我们如何判断自己的数据是否可信呢？我们都知道，生物实验的重
点是很多细节问题，往往是稍微错了一点，就得到全然不同的结果。很多时候，都太迷
信自己的数据，比如说“数据就是数据啦“等等。说个跑题的例子，比如最近的那个关
于中微子的速度大于光速的实验，最后证实是实验出了问题，当时他们发表的时候为什
么那么迷信自己的数据呢？
Anyway，这个问题是很tricky的一个问题，毕竟大家是在做研究，所谓的“re-search"
，谁也不知道正确答案是什么，只能无限的靠近了。
还有一个关于生物论文里面的“story" 问题。很多大牛都是推崇所谓的"story" 的，
我辈也不得不向之靠近。可是大家想一想，数学，物理，化学里有所谓的"story" 一说
吗？当你说这个词的时候，自己已经不相信它了。为了一个动听的故事，很多文章都要
做很多无用功，加很多图，往往为了一个完美的故事，最后一个图根本就是错的，凑出
来的。这也是为什么工业界的人试了很多发在CNS上的文章，却发现绝大多数不能重复
。这也是为什么某诺奖得主说，现在的文章90%是错的。

【在 a***e 的大作中提到】

: 关于生物学研究中的假说问题由来已久。在早期的生态学，分类学，以及解剖学研究中
: 已经存在。特别是现在高通亮测序技术，GWAS，-omics 等的出现，人们总是认为假说
: 已经不需要了，只需要做大规模的观测，测量，和筛选就能够发现生物学的现象和阐明
: 生物学的机理。
: 其实不是这样的。
: 首先研究开始以前，都存在一个假说：实验者所观测，测量和筛选的对象对某个生命科
: 学的过程和现象是重要的。而这个假说往往得到了先验证明，或者是通过朴素的归纳，
: 或者是通过严格的证伪。例如，分类学是基于生殖隔离的判断，解剖学是有着无数原始
: 临床实践为基础，而大规模的测序技术等是因为前人已经证明基因组序列对所有物种的
: 生命现象是非常关键的。目前这些被广泛接受的理论还没有被证伪。

G*e2012-06-17 07:06

9 楼

太赞同了！！！
很多人就是为了make a CNS story而做research
前几天看到一个HHMI，都把文章投到PLOS的杂志，Plos one居多，没仔细读，不知道是
发不了大的还是故意的

search"

【在 r********s 的大作中提到】

: 现实是，很多人都是提出一个假设，然后千方百计的找适合自己的假设的数据来支持（
: 证实，而非证伪），而对于那些不利的数据视而不见。更糟糕的的是编造数据来适合自
: 己的假设。
: 另外，很多情况下，我们如何判断自己的数据是否可信呢？我们都知道，生物实验的重
: 点是很多细节问题，往往是稍微错了一点，就得到全然不同的结果。很多时候，都太迷
: 信自己的数据，比如说“数据就是数据啦“等等。说个跑题的例子，比如最近的那个关
: 于中微子的速度大于光速的实验，最后证实是实验出了问题，当时他们发表的时候为什
: 么那么迷信自己的数据呢？
: Anyway，这个问题是很tricky的一个问题，毕竟大家是在做研究，所谓的“re-search"
: ，谁也不知道正确答案是什么，只能无限的靠近了。

p*m2012-06-17 07:06

10 楼

prmote OA吧我们这也有个HHMI只投plos系列杂志而且呼吁大家都这么干。我现在也
觉得CNS很evil，别的不说，每次回了家看paper还得连学校VPN就很evil...

【在 G********e 的大作中提到】

: 太赞同了！！！
: 很多人就是为了make a CNS story而做research
: 前几天看到一个HHMI，都把文章投到PLOS的杂志，Plos one居多，没仔细读，不知道是
: 发不了大的还是故意的
:
: search"

G*e2012-06-17 07:06

11 楼

你这么一说，我倒是明白我们老板为什么老是抓住他的hypothesis不放的原因了。
因为很fancy啊，会得到很有意思的story
可是不能对哪些不利的数据视而不见啊！！！

search"

【在 r********s 的大作中提到】

: 现实是，很多人都是提出一个假设，然后千方百计的找适合自己的假设的数据来支持（
: 证实，而非证伪），而对于那些不利的数据视而不见。更糟糕的的是编造数据来适合自
: 己的假设。
: 另外，很多情况下，我们如何判断自己的数据是否可信呢？我们都知道，生物实验的重
: 点是很多细节问题，往往是稍微错了一点，就得到全然不同的结果。很多时候，都太迷
: 信自己的数据，比如说“数据就是数据啦“等等。说个跑题的例子，比如最近的那个关
: 于中微子的速度大于光速的实验，最后证实是实验出了问题，当时他们发表的时候为什
: 么那么迷信自己的数据呢？
: Anyway，这个问题是很tricky的一个问题，毕竟大家是在做研究，所谓的“re-search"
: ，谁也不知道正确答案是什么，只能无限的靠近了。

G*e2012-06-17 07:06

12 楼

找到了是这个人 Patrick O. Brown
http://www.hhmi.org/research/investigators/brown.html
好多篇plos one
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?cmd=Search&db=pubmed&t

【在 p*****m 的大作中提到】

: prmote OA吧我们这也有个HHMI只投plos系列杂志而且呼吁大家都这么干。我现在也
: 觉得CNS很evil，别的不说，每次回了家看paper还得连学校VPN就很evil...

p*m2012-06-17 07:06

13 楼

这哥们是Plos的创始人之一啊呵呵我说的那个哥们是另外一个创始人 Mike Eisen

【在 G********e 的大作中提到】

: 找到了是这个人 Patrick O. Brown
: http://www.hhmi.org/research/investigators/brown.html
: 好多篇plos one
: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?cmd=Search&db=pubmed&t

G*e2012-06-17 07:06

14 楼

原来如此
自产自销

【在 p*****m 的大作中提到】

: 这哥们是Plos的创始人之一啊呵呵我说的那个哥们是另外一个创始人 Mike Eisen

M*P2012-06-17 07:06

15 楼

他手下自然不在乎发plosone

【在 G********e 的大作中提到】

: 找到了是这个人 Patrick O. Brown
: http://www.hhmi.org/research/investigators/brown.html
: 好多篇plos one
: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?cmd=Search&db=pubmed&t

t*l2012-06-17 07:06

16 楼

大顶楼主！

p*u2012-06-17 07:06

17 楼

开始做实验之前是要有一个hypothesis的，但是随着试验的进行要根据数据不断修改
hypothesis随后得到一个真正的假说的结论。至于有的人牵强附会无视对其不利的实验
结果，那不是hypothesis的问题，是他本人的问题。

c*r2012-06-17 07:06

18 楼

我们的工作是hypothesis driven的，我们的hypothesis是data driven的。。。

l*12012-06-17 07:06

19 楼

So what?
Is he (your PI) took left or right pathway? from below attached figure
from below b) nature sister?
a)
Huang S. (2009)
Non-genetic heterogeneity of cells in development: more than just noise.
Development.136: 3853-3862.
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19906852
b)
Strohman RC (1997)
The coming Kuhnian revolution in biology.
Nat Biotechnol. 15: 194-200.
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9062910
//bialystocker.net/files/kuhn.pdf

【在 G********e 的大作中提到】

: 你这么一说，我倒是明白我们老板为什么老是抓住他的hypothesis不放的原因了。
: 因为很fancy啊，会得到很有意思的story
: 可是不能对哪些不利的数据视而不见啊！！！
:
: search"

h*a2012-06-17 07:06

20 楼

Well said

【在 c********r 的大作中提到】

: 我们的工作是hypothesis driven的，我们的hypothesis是data driven的。。。