要重视从数据中提出新观点和新理论

作者:yunmu  于 2021-9-17 06:19 发表于 最热闹的华人社交网络--贝壳村

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原著: Paul Nurse(诺贝尔奖获得者)in【Nature】09/13/21         

20 年前,我的老朋友悉尼·布伦纳(Sydney Brenner)在接受诺奖时提出警告说:“我们正在被数据的海洋所淹没,却又处于知识的饥饿之中。”   这句话对今天的生物学[还有医学]显得更为贴切了。Brenner 曾把秀丽隐杆线虫转变为[人类疾病研究的]生物模型,  他是分子生物学的创始人之一。

在参加学术讲座的很多时候,我感觉自己被数据淹没了。一些发言者似乎认为,如果要得到听众的重视,就必须释放出排山倒海的大量数据。至于研究的框架是什么,以及为什么要收集数据;正在测试哪些假设;和研究中浮现出什么想法等等统统被忽略了。研究人员似乎不愿意得出生物学结论或提出新的看法。同样的情况也发生在书面出版物中, 好像讨论或推测这些数据意味着什么是不正确似的。

我对此有不同的看法:在研究中, 数据收集和描述是必要的,但它们不是研究的全部。我们还需要思考,即使是只是假设性的看法。 同时我们必须认识到,这个想法会随着事实和论据的积累而改变或完善。

为什么研究人员会对公布他们的想法有所保留?也许他们担心提出一个以后被证明是错误的看法,可能会损害他们获得晋升或资助的机会。但是,正如查尔斯·达尔文所说:“错误的事实对科学的进步是非常有害的,因为它们往往会持续很长的时间;但是错误的观点,如果有某些证据支持,不会造成什么伤害。 因为每个人都从证明这些看法的错误中获益;当这样做时,前往错误的道路就关闭了,而通往真理的道路同时打开了。” 也就是说,获取正确的事实非常重要,但新的观点也是有益的,只要它们是基于已有的证据, [在新证据面前]易于纠正。

请不要误会我的意思。我们也需要从新技术产生的数据来促进理解。“无假设研究”的重要性是众所周知的:哲学家弗朗西斯·培根 1620 年将其作为“经验方法”的一部分提出。在他的著作Novum Organum 中,他认为确立科学真理的第一步应该是通过系统观察来描述事实。但这只是第一步。例如,如果达尔文在描述了雀喙的形状和大小之后停止思考,没有继续提出自然选择进化的观点,那将是千古之憾。

下一步是从数据中提取知识。为了重新聚焦于这个目标,我们必须改进我们的工作流程,更加重视升华为理论, 并转变我们的研究文化。

把开发新技术和新方法的工程师和实验者嵌入到生物学问题中,  通过对生物学的深入了解,  而不仅仅是收集越来越多数据,  才会提得出重要的[科学]问题。这些问题将维持研究人员坚持不懈地在数据中挖掘模式和知识的热情,并且还将影响收集数据[的质量]

 还有其他必要的步骤。开发适当的分析工具,包括数据挖掘和机器学习程序。确保数据是可用的,正确注释的和公开共享的。 对生物现象中涉及的分子和细胞成分进行建模,以分析它们的动态行为和相互作用。有时只写下方程而不寻求解决方案可能也会有所帮助,因为它对模型构建增加了严格的要求。

需要更多的理论。我的榜样包括进化生物学家比尔·汉密尔顿和约翰· 史密斯,以及遗传学家芭芭拉·麦克林托克和弗朗西斯·克里克。他们的论文充满了信息丰富的生物学直觉,使人们读起来愉悦易解。这种思维将加速从描述到知识的转变。理论学家可以在考虑信息在生命系统信息流动中找到肥沃的土壤,这可以帮助他们更好地理解巨量的生物数据。

寻求以理论和知识为主导可能需要研究文化的转变。应该鼓励理论化,并且应该在实验论文中包含理论, 以将数据放在上下文中。编辑和资助者不应将这样的尝试视为无稽之谈。正如达尔文所说,允许思想受到攻击,被驳回或修改。某种“领域的专制”有时会抑制与当前共识不同的解释的产生, 但这是错误的。因为如果新的想法不令人满意,那么它们将会很快被淘汰掉, 而研究却会取得新的进展。    

当然, 我们不应该容忍虚假事实,但期刊和研究资助者应该对合理的新想法和解释持开放的态度,尤其是当它们与当前的共识相悖时。评审委员会应该宽容他们考虑提拔或资助的人的一些假说被证明是不正确的。

这种方法不仅会促进研究,还会促进教学。如果学生们被讲授说生物学是需要思想的——而且这些料想值得讨论和研究,他们会更有动力,也会受到更多的启发。

原文标题Biology must generate ideas as well as data  https://www.nature.com/articles/d41586-021-02480-z  

 


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