感慨一下数学/物理 和 生物 合作之难

普渡哥

I
生物中数学的使用有限， 主要在于生物研究从整体上仍处于描述的状态，还没有进入
预测的状态。 如果只用于描述，数学就会显得太复杂。

生物学的描述往往依赖于感觉 （或视觉）。 很多分子层面的描述，没有数据的支持，
可以称之为少量数据 + 大量想象。 国内某名家 称 动画， （ppt animation） 对生
物过程描述恒重要。要是从数理来看， 几乎是臆想 （呵呵）

经典遗传学， 是可以用数学预测 (如 豌豆性状 3：1 分离）。 但太少了。

想起一个故事： 生物老师上课： 某植物叶缘是大圆，某植物叶缘是小圆。
某植物叶缘是大齿，某植物叶缘是小齿。
数学家： 大小和形状是需要定义的！您在讲曲率，挠率， 半径，还是弧长？
生物老师： 少打岔， 认识杨树和槐树的差别吗？

关于形态分类， see  早期癌症细胞的自动分类。

II
生物学的基本思维是归纳， 数学的基本思维是演绎。 又想起一个故事：
生物学家： 我发现RNA可以是酶！  
其他生物学家：太重要了， Nobel price level work!

数学家： 哪条（物理， 化学）定理告诉你 RNA不能是酶？ 我们证明了在一个公里体
系中， 有无数这样的定理， 既不可以被证否，也不可以被证实 (a Hilbert Problem)
。看见了一个新的事实就 high 成这样， 那我们还不 high 死了。

III
生物学的基本思维是归纳，所以有一个新的事实， 大家都很兴奋。

数学的基本思维是演绎。 数学工具用的强的邻域， 只有在新的事实挑战既有的理论时
， 大家才兴奋。参见十九世纪末的物理学。

生物学研究有一个特点， 大家都在找新的事实。 欢句话说， 如果一个体系已近可以
开始演绎， 生物学的热点早已过去 （参见 老鼠派对 虫子派， 尽管虫子还离演绎差
很远）。

也就是说当你的回归方程可以用的时候， 生物学家会说让我们考虑另一种情况， 原来
的情况已近太简单！？ ：）。 so you are chasing a moving target all the time
。

IV
生物学和数学可以结合吗？ 结论是悲观的。但是我们看到的却是数学越来越多的在生
物学中引用。 为什么？

（1） 新仪器。 测序，图像， 筛选，array，这些技术的出现使得数学处理非常有用
。 凡是在instrumentation上做的， 对最终的生物问题可以不关心； 但生物学家对数
据的处理不能不关心。

（2）医学。 生物学的研究常常没有 end-point 但医学一定有end-point。 只要有了
end-point， 不管演绎， 归纳， 都可以看看对 end-point 有没有贡献。 诸位都可以
大展圣手。

V
在生物的描述中， 大量使用 报道  （report） 这个词。 一读到这 我就常常发晕，
这学科到底是 新闻 还是  科学。

在数理中， 大量使用 证明  这个词。不是说不需要想象， 但是还需要证实。个人很
欣赏这一点。 也就是大胆假设，小心求证 的意思。

生物学追求新现象， 体系自是越复杂越好。 数理追求事物之间的联系， 体系自是越
简单越好。

各位生物学家 不必担心数理背景的人来抢饭碗 （ 呵呵）， 生物学家拿手绝活就是在
只有少量事实的情况下， 对复杂体系进行探索 （a.k.a. 瞎子摸象）。 数理背景的人
一般干不了， 尽管也有例外。 这活绝对挑战人类智力， 一不小心也常常侮辱读者智
商。

数理背景的人拿手绝活就是用少数数理规律对复杂体系进行探索 （a.k.a. 夜郎自大，
具体事例见： 给我一个支点， 我就可以撬起整个地球）。  这活也绝对挑战人类智
力，但用到生物这种复杂体系上一不小心就制造喜剧效果。

VI
世事无常， 有位兄台提过 （见MHP， 事情已经起了变化。歪一下， 赞题目醒目， 恍
惚在读人民日报 ）， 以前找到几个基因有表达差异， 就可以报道了。 现在一个片子
， 所有的都在那了。 以前突变了以后， 要看对几个pathway的影响要做半年，现在
subcontract出去， 10天回来结果。 高通数据使生物学正在快速向数理靠近： 全面收
集数据， 产生假说， 在假说的基础上再全面收集数据。现在的实验室， array，
sequencing 是常规。 有了数据， 数理推断就有了坚实的基础。 谁也不能直接更数据
较劲， 是吧？

看样子， 生物和数理的合作只会加强， 不会减弱。

zzyatlantise

感觉，合作难主要是知识片面，数学的人需要生物的基础才能展现数学的力量，学生物的人因为有很强的动手能力，但是在数据处理上相对薄弱，所以也应该学这方面的内容