[音乐]
好,那我们来看看两个非常不同的
世界,或者是学科,我们人为定义的学科。
学科也就是他们研究对象不一样,展示不一样。
生物学大家这个这个比较清楚,印象比较深是吧? 啊,生物学,我不知道大家怎么看生物学
我自己对生物学的看法一直在变,我中学的时候很怕生物学,我觉得太乱了,记不住。
而且我们也没有,中学生物学也也学学学可能也特别没意思。
所以我我非常怕,我觉得好像一点一点规律都没有,你拼命去记 一大堆物种啊,然后一大堆细胞啊,各种基因啊,各种蛋白啊
然后在大学里面我强迫自己选了一门生物课, 然后学完了以后感觉非常不好,
觉得很,还是没没没什么道理好讲,还是还是记。
啊,这个,啊 但其实我后来慢慢慢慢发现生物学是一个很漂亮很漂亮的
东西,啊它因为进化,因为因为这个这个,啊各种物种的竞争
它发它发展出了很多很多发明了,大自然发明了很多很多有意思的 啊现象、
功能,包括发明了我们,对吧?所以这是一个非常非常有意思的问题。
只不过现在我们还不太了解。
但是生物学现在总的来说还是一个描述性、 观赏性的,对吧?
那物理学另外一个极端,我们说物理学,物理学课本可能 50
年不变嘛, 50 年有点极端啊,30 年肯定没变,就几个公式
你记住几个公式就行了,然后你会灵活运用就行了 是吧?可能再加两个吧,差不多。
牛顿定律,第二定律、 万有引力定律、 欧姆定律、爱因斯坦方程、 可能加上一个波尔斯曼分布,加上一个
Maxwell 方程 啊,学另一个方程就可能就差不多了,是吧?
就这些简单的方程拿来解释很多很多的现象。
所以它把它总结得非常非常地精炼,而且是用非常定量的规律去总结,非常漂亮,啊非常完美。
缺点是什么呢?缺点它虽然很漂亮、很完美,但是它对我们一点用都没有,不能解释我们身上的。
今年是爱因斯坦广义相对论, 啊提出来的一百周年,有
有一些纪念活动,如果大家感兴科普的,大家感兴趣的话应该可以去参加有不少,你们在网上可以查查。
顺便说一下,爱因斯坦是,不是好学生哈, 高考第一次没考上,在大学很多科都挂了。
啊,大学毕业后找不到工作,到专利局去啊审专利。
所以如果 有哪个学生郁闷,自己好像怎么这个考得不好的话,想想爱因斯坦。
好,刚才说了这个生物和物理好像很不一样,
那因为很不一样,是因为它们看的侧重点不一样是吧?啊其实呢,他们没有一个明显的边界,就是
生活中呢也有很多定量的规律,啊有物理有数学,物理呢也有很多东西可以用在生物里面,所以这是在一个
比较直接的层次上的一个交叉,我再举个例子。
如果你把世界上、 地球上所有能够飞的,带翅膀的
生物都找出来,那画不下,太多了,所以这只是选了一些画在这,你全部找出来,如果你能做测量的话
量量它多重,量量它能飞多快,有横轴是多重,纵轴是飞多快。
它是一个对数 log log,egplot,否则的话,这个线是弯的,啊这个对数的话就是直了。
它们全部在这条线上,差不多,基本上在一条线上,所以有个很强的一个定量的规律,把它们连在一起了
或者限制住了,无论你这个是大自然发明的,还是我们自己造的波音
747,777 啊等等, 都在这差不多,那有些你
设计得比较巧妙一点的话,对它功能有帮助的话,比如 F16
战斗机它可能比较轻型,飞得快一点,但也不会跑到哪去,啊都差不多在这个,在在这个在在这个地方
这怎么回事呢?道理很简单。
它们都必须满足,啊很简单的流体力学。
因为你要飞的话就会有升力,那升力呢,流体力学计算
其实很跟也很,直觉上很直观,它跟这个翅膀的面积要成正比,翅膀越大,它升力越大嘛。
稍微不太直观的是第二个,它跟速度的平方成正比,不是跟速度成正比,跟平方成正比,但这个流体学也是可以算的。
那升力当然就要跟重量、 平衡啊,才能飞起来,对吧?
那这个重量跟体积成正比,那体积的 1/3
次方和这个翅膀到 1/2 次方,差不多就是这个,它的线性,这个生物的线性的尺度或者飞机的线性尺度,你做一个估算的话。
那你把它放在一起的话,你就发现它的飞行速度呢,应该正比于它重量的 1/6
次方, 那就这条线,啊,所以万变不离其宗。
大自然在进化中也发明了这条规律,我们在造飞机的时候呢,也必须得制造这条规律
否则飞不起来。
细胞里面的微分几何。
刚才一个同学问我是说他不太理解为什么历史不一样,我们发现的东西就不一样,唉,这是一个很好的例子。
假如我们开始的时候不是去成天去丈量土地,我们去分谁得多少的话,那可能开始
我们不会是平面几何,因为在细胞里面几乎没有平面的东西。
假如我们就曾曾经生活在细胞里面,而且看各种各样奇奇怪怪的形状,可能我们会先发明微分几何,这是什么结构呢?
这是内质网的结构,你知道大家细胞里面有个内质网,内质网可以折叠那些要运到
外面的蛋白,包括我们的胰岛素,都是在内质网里面折叠的,它需要一个特殊的环境。
这个内质网,它要有,啊,它要有什么功能呢?
它要在里面折叠很多蛋白,所以它的这个这个这个啊,它这个这个表面积啊要很大,这个表表面上面一个都是核糖体
它这个核糖体呢,就是粘在这个内质网这个表面,然后这个啊
这个这个这个mRNA呢,是在这个在这个这个胞质里面然后跟这核糖体结合,然后它折的时候呢,就直接把它放到里面去了。
折好了这个氨基酸序列就直接放到内质网里面去了,所以这个核糖体是横跨这个内质网的这个这个这个表面。
然后它里面因为要产生一个一种特殊的环境,啊,所以它里面整个是相通的
你看所以它有两个东西,一个是要里面要相通,还有呢它表面积很大,所以它有很多核糖体,可以折叠很多蛋白。
开始不知道这个内质网什么结构的,你们可能现在的书都没有把这个东西放进去,因为这个是去年
应该是去年刚发表的,啊,不是,它这个是错了哈,这个是 哎,这个是
2013 年发表的吗? 时间过得很快,那就是
2013 年发,前年发表的 前年发表的。
这是MIT的啊几个组合作啊,用这个是用三维的这个电镜重构。
你们看在书里面内质网都是这样的,具体什么结构大家不清楚 就知道它是一片一片的,啊,然后他们发现呢就是实际上是这个结构。
这是什么结构呢?这个结构看起来熟悉不熟悉啊? 螺旋,还有呢?还有在猜的吗?
你们的,你们这成天泡在生物书里面太多了
没有去大的这个这个,呃,这个这个 Shopping Mall
去看看呢?啊?不是什么? 说大点声音,这不像停车场嘛?
你们很多停车场都是这样设计的, 一圈一圈开上去,如果是地下的话一圈圈开下去。
停车场为什么要设计成这样呢?首先它要能连起来。
第二,它要停更多,尽量地停很多车。
所以它这两个功能呢和内质网的功能是一样的,就因为这个两个功能
决定了它应该是这种结构,这还不够。
这个结构呢,实际上是在这个这个1776 年一个数学家已经提出来的一个
凭空想象出来的一个结构,就微分几何的一个一个前兆。
它叫它叫螺旋,它叫这个螺旋面 Helicoid
螺旋面,就是一个螺旋,但它不是一个一个一个线,它是一个面,这样螺旋上去,它叫螺旋面,这是微分几何的一个结构。
这个结构怎么能得到呢?这个结构通过这两条就可以得到,你要最大的尽量大的表面积,然后让它连通
然后呢,这个面呢,不要弯来弯去。
因为你要把面折叠的话,会这个,需要有要有能量的。
就是让它尽量的平,表面尽量大。
让它连起来,然后一个,你就可以,最优的结构就是这个。
所以你看在细胞里面,它也发明了非常非常漂亮的,看上去很悬乎的结构。
而且看上去跟我们现在呢,也跟我们日常生活有关系的结构,跟功能有关系。
植物里面也有很多有意思的东西。
大家听过这个数列吗?
对吧?你们高中的时候是不是经常会有,玩这个东西。
这是这个意大利数学家斐波那契,我忘了是哪年了,几百年前,肯定是几百年前了。
他们吃饱饭没事干提出来的。
他提出这个数列的时候啥也没想 就是好玩,好玩。
他说我就想没事干,我就造一个数列 第一个是1 ,第二个是 2 ,后面的就是前面的和。
1+1=2 ,1+2=3 ,2+3=5 3+5=8 ,一直到无穷。
他造了这样一个数列,当时也不知道有什么用。
后来发现跟很多东西连在一起。
这个数列两个相邻数的比, 当这个越往后走的话
它趋于黄金分割,最漂亮的无理数,对吧?黄金分割,0.618。
你就比比看,你不相信的话。
而且可以解出来,用这个公式可以把这个解出来,确实是趋于那个 根号
2 减 1 除 2。
这个,然后呢,这些植物里面呢
如果有这种螺旋的,基本上都符合下面这个规律。
向日葵也好、 松果也好、 菠萝也好,只要它长得还可以啊,不要 这个有时候没长好,那没办法。
然后你看它都有,它都可以有两个这个,叫 spiral。
一个是这样的,对吧?还有一个是这样的。
那你去数有多少个,你这个数,数数数一圈过来发现有 13 条。
这个菠萝也是这样数,数数数数数,数一圈过来发现有 8 条。
8,13,8,13,然后这个向日葵你去数 这样转的这个
sprial,34,34 个,往这边转的,34个。
往这边转的,21。
21,34 都是两个相邻的斐波那契,这个数。
很有意思吧? 好 那下面说一个这个。
刚才说了这个 James ,James Watson 的老板 是一个微生物学家,Luria
他是一个意大利裔的 微生物学家, Luria。
他呢 当时就研究微生物。
他和一帮物理学家合作,包括这个 这个Delbruck,解决了一个非常有意思的问题,很简单的问题。
但是呢,是一个很经典的一个生物和数学的一个结合, 然后解决了一个非常有意思的问题。
这两个人都很有历史,这个人是作为这个 James Watson
的老板 当然虽然他没有 James Watson有名,但是他的贡献并不比 James Watson 小。
他开始了整个这个东西,他开始了。
也可能没有他就没有 James Watson,对不对?从那个时候开始,他们就有一帮人在想
基因是怎么回事,突变是怎么回事,基因的物质基础是什么。
这个人呢是个物理学家,他读完博士以后呢
就想,不知道干嘛,因为他觉得好像物理很多东西都做完了。
他就到欧洲周游一圈,转了一圈,然后跟波尔啊,跟薛定谔啊,那些人谈,那些人都让他去做生物。
最后他还真听了他们的,他就去做生物了。
他去做生物,到这个,他到美国,到 Caltech 跟那个摩根做果蝇的遗传。
开始了,跟他学。
后来他发现果蝇太复杂了。
那个时候他觉得很复杂,现在可能大家觉得不复杂。
他说太复杂,他说有没有比果蝇更简单的生物?他说我们物理里面有很多很多很复杂的原子,但是我们一开始都是从氢原子开始。
他说如果我搞清楚了氢原子,那可能对理解其他的原子会有帮助。
然后人家跟他说最简单的生物那可能就是细菌跟病毒了。
好,他就去研究细菌跟病毒。
所以他就联络了一帮人, 他们成立了一个叫 Phage Group
叫病毒小组,对分子生物学的诞生起了非常非常大的作用。
这个人还有,跟我们北大有点联系就是说, 他的学生的学生是饶毅,所以他是饶毅的爷爷。
[笑]
他们当时是研究一个什么问题呢?他们并不是为了研究这个问题而研究这个问题,他们是想从这个问题里面研究一些更基本的东西。
但这个问题本身是什么呢?这个问题本身就是说, 细菌啊,它会对噬菌体会有耐受性
对吧?那现在我们都知道,我们这个对这个,用多了这个抗生素,我们细菌都会有耐药性。
那这个耐药性是怎么产生的?那当时就对噬菌体,就细菌的病毒嘛。
它会吃细菌嘛,它会杀死细菌,有些细菌对它也有耐受性。
假如你把细菌涂到板子上面,这 suppose 是一堆细菌啊,现在有点变形了。
然后你用这个病毒去攻击它的话,或者你把板子上就放好病毒,因为细菌涂上去,一般试验是这么做的。
你就会发现呢,基本上所有的细菌都死了,但偶尔会有一个不死。
这个不死呢,它会长出一个 cloning 出来,是吧? 长出一个
cloning ,它是越长越大,然后你再用病毒去攻击它呢,它就不怕了 所以就有了耐受性。
当时大家都觉得这个东西呢跟基因有关系 跟突变有关。
但是呢,搞不太清楚。 假如是突变的话,它是先天的还是后天的?
就是说,我这个突变开始就有,这一大群细菌里面本来就有一个碰巧突变了。
所以有病毒攻击的话呢,它就活下来了。
那当然它的子孙后代也有这个突变,它当然就活下来了。
这是一种解释。
还有一种解释就是说,开始大家都是一样的,只不过你病毒攻击它的时候呢,每个人都在拼命地抵抗病毒
大部分人都光荣牺牲了。
哎,有一个它很巧妙,也不知道怎么回事, 用现在话说,maybe
epigenetics ,maybe 它有些什么特殊的地方, 它成功了。
然后成功了呢,就把这个成功的这种东西呢,也遗传下去了。
也不是说不通,特别是现在有 epigenetics 的话,这种 DNA modification
也可以说通,对吧? 那到底是怎么回事,先天的还是后天的?
他们觉得呢,研究这些,一系列这种东西呢,可能就对基因的本质,对突变的本质呢会比较清楚。
他们倒不是说,为了研究这个,为了治病,他们更没想到要治病。
然后呢 这个,我这个幻灯片
没放很多啊,本来可以讲的更多的,但是我看,我可以再跟大家讲一讲。
然后这个 Luria 啊,是在做这个实验。
他就老是做这个实验,做这个实验他又很,他非常苦恼为什么呢?他发现他这个实验啊,不能重复。
他每次做的结果呢,都不太一样。
他非常非常苦恼。
你们做生物实验觉得不能重复,那你们就肯定觉得自己错了嘛,对吧?他有时候发现全部都死了,有时候发现呢,一大堆都没死
就非常不能重复,他就特别苦恼。
然后他在,他当时是在这个 University Indiana
那个地方你们可能去过的人不多,我去过好几次, 那个是一个很小的小镇。
然后呢,那个地方呢, 没什么好玩的,一出去就是玉米地,除了玉米还是玉米。
就很 boring,这个所以 boring 对于科学上呢,有时候也有帮助 这是 Luria 自己说的,后来他自己说的。
他说当时这个他们没有什么 好玩的东西。
然后每个周末呢, 他们这些教授们呢,就会开车到镇上唯一的一个
会所,我们现在叫会所,他叫 Country club。
这个我们一般说会所有贬义。
其实人家那个不一定是贬义,就是大家可以去放松的地方。
在去那个会所大家去放松一下,一般这个周六晚上。
但那个会所呢,只能做三件事: 喝酒,喝啤酒啊,喝威士忌啊等等啊喝酒;跳舞
它放音乐那你就跳舞;还有呢,它角落上有一台老虎机,赌博。 只能三件事。
然后他说他酒也喝得不多,跳舞也不感兴趣,他自己也不喜欢赌博。
他说没事干他就去看他同事赌博,他就老是站那儿看老虎机,看别人拉老虎机。
他看看看,他觉得这个老虎机怎么跟我的实验一样呢。
它这个重复性这么小, 它有人拉半天拉不出来,有人一拉,邦邦邦邦全出来了。
对,它这个数字跟概率有关啊。
他就去找这个 Delbruck,Delbruck就是那个饶毅的爷爷,找饶毅的爷爷。
然后他说这个他说这个东西,他说你看这个现象,他说我的试验重复不出来
它是不是这个,这个里面怎么回事,是不是跟概率有关?Delbruck 说对,肯定跟概率有关,我们来算算看怎么回事。
好,那咱们就来算算怎么回事。
那你假设有两种情况 一种突变是先天的,一种突变是后天的。
好,你看,他这个实验是什么实验呢?这个又乱了啊,这个本来是一瓶细菌的。
很多一大堆这个小小小蓝点,你就想象它一大堆细菌在这。
它这个实验是,所以这个设计实验呢也很巧。
他为什么当时设计成这个样子呢?其实很有意思,他是先把那个细菌呢,
晚上呢,放在每一个试管里面放一点点,大概只有 100 个。
他做不到 一个细菌,我们现在可以做到一个细菌了,他那个时候做不到。
他只能很稀很稀,他确定大概不会超过 100 个。
他觉得这个 100 个呢,差不多就是应该是一样的了。
然后就长,长长长一晚上长满了。
好,长满大概有 10 的 8 次方那么多个,长满了。
长满了就铺板,这个板上是有病毒的。
然后假如 这个突变是后天的,就是开始它还都没有突变,全部都是一样的基因。
涂在这个板子上,那每一个细菌,它都有一个很小的概率 扛住了,但这个概率是独立的。
就是它抗住跟它抗住没关系,是吧?每个人独立的。
就像你丢个硬币一样的,你碰巧是头就是头,再丢一次,跟你上次是不是头没关系。
所以呢,每一个细菌就有小概率事件会发生。
然后这个分布是什么分布呢?叫二项分布。
跟丢硬币是一模一样的。
只不过丢硬币呢,这个事,这个概率是 一半,一半。
这个概率呢,可能是万分之一,万分之九千九百九十九。
万分之一也活下来了,但本质上是一样的,所以这是一个二项分布。
这个分布是可以算出来的。
你做过很多这种主板呢,你就会知道 它的均值是多少啊,它的方差是多少啊,可以算出来。
我们这个这个,这个不是我画的,这是这个里面画的,这画的不太好,它每次都是两个,肯定不是两个,有时候一个。
比如说三个,有时候没有,它这个这个,这概率嘛。
但是呢,可以严格算出来。
假如你平均,然后这个,这个概率有什么特点呢?这个分布 应该是个小概率事件,它是一个扩充分布。
扩充分布什么特点呢? 它的均值啊,和方差是一样大的。
也就是说,假如平均是两个的话, 那你呢,也就差不多从 0 到 4 涨落了。
要么就没有,要么就 1 个,要么就 2 个,要么就 3个,要么就 4 个,你看到 8 个的可能性很小很小了。
这就是泊松分布的特点,就像我们丢硬币一样的。
如果我们丢 200 次, 我们丢,丢,我们丢 200
次,然后呢,我们均值 100 次是头 均值 100 次是头。
然后呢,它的涨落, 大概是多少到多少是可以算出来的。
然后对这个小概率事件呢,它的特点就是一个这样的一个扩充分布。
好,这是一种可能,后天的。
假如说先天是什么样的呢?细菌完了再长长长长长。
在这一管细菌里面呢,因为每个突变也是随机的嘛,对吧?它有个小的突变率嘛。
好,忽然间这个地方有个突变了。
那如果是在第二天 早上之前发生突变的,它还来不及传代呢,所以这里面只有一个突变
那这个呢,它突变比较早,它还开始,哎,那个突变就产生了,它有个概率嘛它。
在这个管子里面它就比较走运。
那产生以后,这个突变它的子代呢也都有这个突变。
然后你一涂板的话,就去发现有一大堆,都能够有耐受性。
是吧?所以这个概率也是可以算出来的。
就看你这个突变呢,什么时候发生,什么时候发生概率是可以算出来的。
因为每每,每个时候都有发生的可能嘛,而且越往后发生的可能越大,因为它这个这个,这个这个, 这个这个细菌越多,可以算出来。
然后这个算出来呢,也可以把这个涨落算出来。
突然就发现这个涨落啊,非常非常大,就跟虎机一样,就跟它不可重复的试验一样。
有时候啥也看不到,有时候一大堆,你以为你做错了呢,整个板子都,都有 耐受性。
然后可以去做试验,去比,他们发现就跟这个完全符合。
不光是完全符合。
他们可以通过这个,这个分布啊,反推大肠杆菌的突变率,推出来是10 的 -8 次方。
非常了不起,就是 10 的 -8 ,所以他们因为,主要因为这个工作得了诺贝尔奖。
然后还有一个人也跟着拿了诺贝尔奖,然后饶毅说他是不应该拿诺贝尔奖的,
搭了个便车。