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要重視從數據中提出新觀點和新理論

作者:yunmu  於 2021-9-17 06:19 發表於 最熱鬧的華人社交網路--貝殼村

作者分類:翻譯|通用分類:其它日誌

原著: Paul Nurse(諾貝爾獎獲得者)in【Nature】09/13/21         

20 年前,我的老朋友悉尼·布倫納(Sydney Brenner)在接受諾獎時提出警告說:「我們正在被數據的海洋所淹沒,卻又處於知識的飢餓之中。」   這句話對今天的生物學[還有醫學]顯得更為貼切了。Brenner 曾把秀麗隱桿線蟲轉變為[人類疾病研究的]生物模型,  他是分子生物學的創始人之一。

在參加學術講座的很多時候,我感覺自己被數據淹沒了。一些發言者似乎認為,如果要得到聽眾的重視,就必須釋放出排山倒海的大量數據。至於研究的框架是什麼,以及為什麼要收集數據;正在測試哪些假設;和研究中浮現出什麼想法等等統統被忽略了。研究人員似乎不願意得出生物學結論或提出新的看法。同樣的情況也發生在書面出版物中, 好像討論或推測這些數據意味著什麼是不正確似的。

我對此有不同的看法:在研究中, 數據收集和描述是必要的,但它們不是研究的全部。我們還需要思考,即使是只是假設性的看法。 同時我們必須認識到,這個想法會隨著事實和論據的積累而改變或完善。

為什麼研究人員會對公布他們的想法有所保留?也許他們擔心提出一個以後被證明是錯誤的看法,可能會損害他們獲得晉陞或資助的機會。但是,正如查爾斯·達爾文所說:「錯誤的事實對科學的進步是非常有害的,因為它們往往會持續很長的時間;但是錯誤的觀點,如果有某些證據支持,不會造成什麼傷害。 因為每個人都從證明這些看法的錯誤中獲益;當這樣做時,前往錯誤的道路就關閉了,而通往真理的道路同時打開了。」 也就是說,獲取正確的事實非常重要,但新的觀點也是有益的,只要它們是基於已有的證據, [在新證據面前]易於糾正。

請不要誤會我的意思。我們也需要從新技術產生的數據來促進理解。「無假設研究」的重要性是眾所周知的:哲學家弗朗西斯·培根 1620 年將其作為「經驗方法」的一部分提出。在他的著作Novum Organum 中,他認為確立科學真理的第一步應該是通過系統觀察來描述事實。但這只是第一步。例如,如果達爾文在描述了雀喙的形狀和大小之後停止思考,沒有繼續提出自然選擇進化的觀點,那將是千古之憾。

下一步是從數據中提取知識。為了重新聚焦於這個目標,我們必須改進我們的工作流程,更加重視升華為理論, 並轉變我們的研究文化。

把開發新技術和新方法的工程師和實驗者嵌入到生物學問題中,  通過對生物學的深入了解,  而不僅僅是收集越來越多數據,  才會提得出重要的[科學]問題。這些問題將維持研究人員堅持不懈地在數據中挖掘模式和知識的熱情,並且還將影響收集數據[的質量]

 還有其他必要的步驟。開發適當的分析工具,包括數據挖掘和機器學習程序。確保數據是可用的,正確註釋的和公開共享的。 對生物現象中涉及的分子和細胞成分進行建模,以分析它們的動態行為和相互作用。有時只寫下方程而不尋求解決方案可能也會有所幫助,因為它對模型構建增加了嚴格的要求。

需要更多的理論。我的榜樣包括進化生物學家比爾·漢密爾頓和約翰· 史密斯,以及遺傳學家芭芭拉·麥克林托克和弗朗西斯·克里克。他們的論文充滿了信息豐富的生物學直覺,使人們讀起來愉悅易解。這種思維將加速從描述到知識的轉變。理論學家可以在考慮信息在生命系統信息流動中找到肥沃的土壤,這可以幫助他們更好地理解巨量的生物數據。

尋求以理論和知識為主導可能需要研究文化的轉變。應該鼓勵理論化,並且應該在實驗論文中包含理論, 以將數據放在上下文中。編輯和資助者不應將這樣的嘗試視為無稽之談。正如達爾文所說,允許思想受到攻擊,被駁回或修改。某種「領域的專制」有時會抑制與當前共識不同的解釋的產生, 但這是錯誤的。因為如果新的想法不令人滿意,那麼它們將會很快被淘汰掉, 而研究卻會取得新的進展。    

當然, 我們不應該容忍虛假事實,但期刊和研究資助者應該對合理的新想法和解釋持開放的態度,尤其是當它們與當前的共識相悖時。評審委員會應該寬容他們考慮提拔或資助的人的一些假說被證明是不正確的。

這種方法不僅會促進研究,還會促進教學。如果學生們被講授說生物學是需要思想的——而且這些料想值得討論和研究,他們會更有動力,也會受到更多的啟發。

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

 


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