后基因组时代的思考
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基因组学与后基因组时代基因组学(Genomics)是研究生物体的全部基因组结构与功能的科学领域。
近年来,基因组学在技术和知识的推动下,取得了突破性的进展。
随着高通量测序技术的发展和成本的下降,基因组学逐渐进入了后基因组时代,开创了生命科学研究的新纪元。
一、前基因组时代的开端基因组学诞生于20世纪90年代,当时的研究主要集中在DNA序列分析和基因功能的系统性研究上。
科学家们通过尝试性的方法破译DNA序列中的密码,成功地识别出了像人类基因组这样的复杂生物种类的基因组序列。
这些里程碑式的发现为我们解决许多重大问题铺平了道路,例如揭示人类的进化历程、疾病的发生机制等。
然而,在那个时代,我们对于完整的、全面的基因组研究还远未达到。
二、后基因组时代的来临进入21世纪以来,随着高通量测序技术的问世,基因组学研究的进展取得了巨大的突破。
高通量测序技术能够以前所未有的速度和精准度获取大规模的DNA序列信息,从而改变了我们对基因组的认知。
这种技术的出现,使得科学家们能够更全面、更高效地进行基因组学研究,同时也大大提高了基因组学的可行性和可扩展性。
1. 全基因组测序全基因组测序是高通量测序技术的一项重要应用。
它是指对一个生物体的完整基因组DNA进行测序,从而推动了对基因组的研究。
全基因组测序的发展,不仅加速了新物种的基因组测序工作,还为我们探索生物的进化机制、基因家族的起源等问题提供了更多的证据和材料。
2. 转录组学转录组学是后基因组时代的重要研究手段之一。
通过对不同组织、不同发育阶段或不同环境下的基因表达水平进行系统的研究,我们可以揭示基因在不同条件下的功能和调控机制。
转录组学的研究不仅能够帮助我们理解生命的表达规律,还有助于识别潜在的功能基因和调控元件。
三、基因组学在科学研究中的应用基因组学在科学研究中发挥了重要的作用,为众多领域的研究提供了巨大的支持和推动。
以下是一些基因组学在科学研究中的应用示例:1. 进化生物学基因组学的发展,为进化生物学研究提供了重要的工具和数据资源。
基因组学研究的现状与未来方向在科学技术快速发展的时代,人们对基因组学研究的兴趣也越来越高涨。
基因组学是研究基因组和基因在生物中的功能和相互关系的一门学科,基因组学的发展为我们了解人类生命的本质提供了基础。
本文将介绍基因组学研究的现状以及未来方向。
一、基因组学的发展现状随着基因测序和生物信息学等技术的不断发展,基因组学的研究也在不断扩展,现今涉及到基因组学的多个领域。
其中包括了基因组的测序和分析,基因组编辑和调节以及基于基因组的生物活性研究。
1. 基因组的测序和分析测序技术的不断进步,已经可以对大量的基因进行精准的测序,其中最受关注的就是全基因组测序(Whole genome sequencing,WGS)和全外显子组测序(Whole Exome sequencing,WES)技术。
这两项技术可以分别对整个基因组和基因组中编码蛋白质的外显子序列进行深度测序以获得大量的基因信息。
基因组测序技术不仅可以用来研究人类基因组,还可以用于生物多样性研究、进化分析以及种群基因学等领域的研究。
基因组测序技术的普及,使得生命科学研究者拥有了前所未有的数据,进而推动了基于大数据和人工智能的计算方法的发展。
这些计算方法可以深度挖掘基因数据,并发现潜在的基因-表型(Phenotype)相关性关系和基因-基因(Gene-gene)互作关系等,提高了科研者们研究基因的效率和深度。
2. 基因组的编辑和调节基因组编辑和调节是通过改变基因组序列或基因的表达,来研究基因在生物体中的功能和相互关系。
这其中,最广泛应用的是基因组编辑技术CRISPR-Cas9技术,CRISPR-Cas9技术可以非常精准地改变目的基因序列,进而研究基因在生物体中的功能。
此外,还有一种基于基因编辑的方法,叫做TAL-OR技术,通过改变基因的调节区间,来改变基因的表达量。
这种方式有助于我们更深入地研究基因与表型之间的关系。
3. 基于基因组的生物活性研究基因组学的研究不仅带来了基础研究的进展,也拓宽了生物科技的发展道路。
基因组编辑技术的伦理与社会问题探讨在当今科技飞速发展的时代,基因组编辑技术无疑是一颗璀璨的明星。
这项技术具有巨大的潜力,可以帮助我们治疗许多遗传性疾病,改良农作物,甚至为人类的未来发展开辟全新的道路。
然而,就像每一把双刃剑一样,基因组编辑技术在带来希望的同时,也引发了一系列复杂的伦理和社会问题,值得我们深入探讨。
首先,让我们来了解一下什么是基因组编辑技术。
简单来说,它是一种能够对生物体基因组进行精确修改的技术。
通过使用特定的工具,如 CRISPRCas9 系统,科学家们可以像在文本中编辑单词一样,对基因进行删除、插入或替换。
这使得我们能够直接干预生物体的遗传信息,从而实现对其性状和功能的调控。
在医疗领域,基因组编辑技术为治疗许多严重的遗传性疾病带来了前所未有的希望。
例如,镰状细胞贫血、地中海贫血等疾病,都是由于基因突变导致的。
通过对患者的基因组进行编辑,修复这些突变的基因,有可能从根本上治愈这些疾病,让患者重获健康。
然而,这也引发了一系列伦理问题。
比如,在胚胎阶段进行基因编辑,以防止疾病的遗传,这是否是一种合理的干预?虽然其初衷是为了避免孩子遭受疾病的折磨,但这也意味着我们在某种程度上决定了一个生命的基因组成,这是否侵犯了生命的自主性和自然发展的权利?而且,基因编辑技术的应用还可能导致社会不平等的加剧。
如果这项技术只有富人才能够承担得起,那么就会出现基因“富人”和基因“穷人”的分化。
富人们可以通过基因编辑让自己的后代拥有更优秀的基因,从而在智力、外貌、健康等方面占据优势。
这将进一步加大社会的贫富差距,破坏社会的公平和正义。
此外,基因组编辑技术还可能引发对人类多样性的威胁。
人类的基因多样性是经过漫长的进化形成的,每一种基因变异都可能在特定的环境中具有生存优势。
如果我们过度追求“完美”的基因,对基因进行大规模的编辑和统一化,那么可能会导致基因库的单一化,降低人类对未来未知环境变化的适应能力。
从法律和监管的角度来看,基因组编辑技术的发展也带来了巨大的挑战。
基因组学与后基因组时代随着科学技术的不断发展,基因组学作为一门研究基因组的学科逐渐崭露头角。
而如今,人类进入了后基因组时代,这意味着我们对基因组的认知和研究已经从单纯的基因序列分析发展为更加复杂和全面的研究领域。
本文将从基因组学的定义、技术发展、应用前景等方面进行探讨。
一、基因组学的定义和历史基因组学是一门研究生物体基因组的学科,其研究对象包括染色体、基因序列以及基因的功能和相互关系等。
基因组学的出现源于人类对生物基因组的兴趣和需求,人们通过对基因组的研究,加深了对生物学和遗传学的认识。
二、基因组学技术的发展随着科学技术的进步,基因组学技术也得到了飞速的发展。
其中最重要的突破之一就是基因测序技术的发展,例如传统的Sanger测序技术和最新的高通量测序技术,使我们能够更加快速和精确地获取基因组的信息。
此外,还有基因芯片技术、CRISPR基因编辑技术等也极大地推动了基因组学的发展。
三、基因组学的研究进展在基因组学的研究领域,人们通过分析基因组序列,挖掘其中的基因、调控区域以及非编码RNA等,进而揭示了基因的结构和功能。
同时,基因组学还涉及到分析基因表达、基因调控网络、遗传变异以及进化等方面的研究。
这些研究对于人类健康、疾病治疗以及生物技术领域都具有重要意义。
四、后基因组时代的挑战与机遇随着基因组学的快速发展,人们已经进入了后基因组时代。
后基因组时代的特点是研究重心从基因组的获取和分析逐渐转向基因组的功能解析和应用研究。
这意味着我们需要在基因组的基础上进行更加深入和全面的研究,探索基因组的生物学意义和潜在价值。
同时,后基因组时代也带来了许多新的挑战,例如数据分析的复杂性、伦理道德的考量以及信息安全的保障等。
五、基因组学的应用前景基因组学的研究已经广泛应用于医学、农业、生物技术等领域。
在医学领域,基因组学的发展已经为个性化医疗和疾病预防提供了有力的支持。
在农业领域,基因组学技术的应用可以帮助改良农作物的品质和抗性。
后基因组时代的医学发展随着科学技术的不断进步和人类对基因的深入了解,我们正式步入了后基因组时代。
在这个时代,医学发展也呈现出了新的态势和前景。
基因疗法、个体化医疗和大数据技术等成为了医学领域的热点,为疾病的治疗和预防带来了前所未有的机会和挑战。
一、基因疗法:量变到质变的转变基因疗法是后基因组时代医学发展的最重要的突破之一。
通过对患者的基因进行修复或调控,可以实现对疾病的精准治疗。
基因编辑技术的快速发展,使得对基因的干预和修复变得更加容易和准确。
例如,通过基因剪切技术来治疗罕见遗传病,通过基因克隆技术来制备个体化的药物等等。
基因疗法的不断突破有望为无数患者带来新的希望和生机。
二、个体化医疗:从“一刀切”到“针对性”个体化医疗是后基因组时代医学发展的另一个亮点。
在传统医疗中,医生常常采用“一刀切”的方式对待患者,而在后基因组时代,医学界开始重视每个个体的差异以及疾病的复杂性。
通过基因测序和大数据分析等手段,可以更好地了解患者的基因组信息、疾病风险以及治疗效果预测,从而实现个体化的医疗方案制定。
这种个体化医疗的方式,将会提高治疗的效果和患者的生活质量。
三、大数据技术:信息化驱动医疗的发展在后基因组时代,医学发展离不开大数据技术的支持。
大数据技术的应用在医疗领域带来了许多重要的机遇和挑战。
通过对大规模数据的分析和挖掘,可以发现疾病的规律和趋势,提高临床决策的精确性和准确性。
同时,大数据技术还可以帮助医生进行疾病预测和风险评估,为患者提供更好的治疗方案和预防措施。
大数据技术的广泛应用将会在医学领域带来革命性的变化。
四、伦理道德挑战:年代的变迁与思考伴随着后基因组时代的到来,伦理和道德问题也开始凸显出来。
在基因编辑和个体化医疗等领域,需要对伦理和道德进行深入的思考和规范。
例如,基因编辑的道德边界如何划定,个体化医疗是否给患者带来更多的隐私泄露风险等等。
医学界和社会各界需要共同努力,建立严格的伦理法规和监管机制,确保后基因组时代的医学发展符合伦理和道德的要求。
后基因组时代的生物技术与应用随着科学技术的不断发展,生物技术领域也取得了飞速的进展。
基因组学的出现,改变了我们对生命科学的认知和研究手段。
然而,随着后基因组时代的到来,传统的生物技术也在不断演进和完善。
本文将介绍后基因组时代的生物技术与应用,深入探讨其在医疗、农业、环境保护等方面的重要性和潜力。
一、基因组编辑技术的突破基因组编辑技术是指通过人为手段对生物体的基因组进行精确和高效的编辑。
在后基因组时代,这项技术成为了生物研究领域的热点。
其中最著名的技术是CRISPR-Cas9系统,它通过靶向特定基因序列实现基因组的精准编辑。
CRISPR-Cas9系统不仅可以用于基础科学研究,还有着广泛的应用前景。
在医疗领域,基因组编辑技术为人类的基因病治疗提供了新的思路。
研究人员可以通过编辑患者体内异常基因,纠正遗传性疾病的发生。
举例来说,基因组编辑技术可以用于治疗囊性纤维化病、血液病等一系列遗传性疾病,为患者带来新的希望。
在农业领域,基因组编辑技术也被广泛应用于作物的改良和优化。
通过编辑作物基因组中的关键基因,科学家们可以增加作物的产量、提高抗病虫害能力以及提高抗旱能力,从而满足不断增长的人口需求和粮食安全的问题。
这项技术还可以应用于粮食品质的改进,提供更加营养丰富的食品。
二、合成生物学的崛起合成生物学是利用工程原理和设计原则来构建和改造生物系统的新兴学科。
在后基因组时代,合成生物学的发展引起了广泛关注。
通过合成生物学的方法,研究人员可以设计和合成出具有特定功能的生物体、酶或化合物。
合成生物学在化学合成、药物开发、能源生产等方面具有广泛的应用。
举例来说,科学家们利用合成生物学方法成功合成了抗癌药物阿奇霉素,为治疗癌症提供了新的药物选择。
此外,利用合成生物学的原理,我们还可以开发新的能源生产方式,例如利用微生物发酵合成生物柴油和生物乙醇等。
这些能源替代品有望解决目前能源紧缺和环境污染的问题。
三、基因组学与环境保护后基因组时代的生物技术在环境保护方面也发挥着重要作用。
基因组学与后基因组时代随着人类对基因的研究不断深入,基因组学逐渐成为生命科学领域的重要分支。
基因组学研究的核心是对基因组的组成、结构、功能以及相互作用的理解。
这项技术的发展,不仅让我们更深入的了解人类是如何运作的,也为生物医学领域带来了前所未有的进展。
但是,随着技术的不断发展,”后基因组时代“也在不断向我们逼近。
基因组学是基因研究的综合体,在生物医学领域扮演着至关重要的角色。
基因组学研究的核心理念是将基因组上的个体基因、非编码RNA以及其他特殊序列等信息整合起来,并对其进行分析及全面的解读。
随着技术的不断发展,我们已经能够开展更加深入和精细的研究,这也带来了更广泛的应用前途。
过去的基因研究,往往注重研究自然选择和突变等对基因组的影响。
虽然这些研究为人类的基因组研究奠定了基础,但不能解释人类基因组的完整结构和功能特点。
而随着时间的推移,我们已经开始对基因组更加全面和细致的研究和探讨。
目前,基因组学的研究现在已经被扩展到了生态学、环境学、农业学、药物学以及其他许多方面。
新型测序技术、生物计算和人工智能等工具,不断提高着我们对基因组的理解和感知能力。
这使我们有了更多的数据,也让我们得以开发出更全面和创新的解决方案。
例如,机器学习算法可以大幅提高基因组学研究人员对大规模数据的分析能力,从而加速了基因组学所需的计算时间。
生物计算则有望让我们个性化地了解疾病、提高药物研发效率,同时还能潜在应用于植物改良、生物材料等善后。
但同时,我们也开始意识到,基因组学研究也有局限性,这些局限性反映在一些无法得到突破的问题上。
例如,对于基因序列数据的体积问题,目前的测序技术不可能将所有信息全部全面确定下来,或许只是"基因组学"在各个领域中发展的一小部分。
这种基因组学的制约,使我们必须寻找新的解决方案来补充现有技术的局限性。
而逐渐浮现的是“后基因组时代”概念。
所谓“后基因组时代”,是相对于基因组学而言的,象征着我们在研究哪些不能归结于基因组背后所托管的因素——几乎所有的生物过程都是由多种因素一起表现出来的。
人类基因组计划与后基因组时代研究人类基因组计划是指20世纪末从1990年开始实施的一个协调全球性的计划,取得了极为重要的科学成果。
该计划的目的是鉴定、测序并分析人类基因组的所有基因,以及解决在生物科学、医学和人类的生命科学领域面临的难题。
通过人类基因组计划,可以加深对人类生物学和机能的基础了解,还可以探索和治疗各种常见疾病和罕见疾病,深入研究复杂疾病,例如肿瘤、心血管疾病、类风湿关节炎、白血病、帕金森病等,并提供新的基因诊断和治疗方法。
人类基因组计划意义深远,是生物科学研究的一座丰硕之山,也是未来医学创新和发展的重要基石。
人类基因组计划结束之后,开启了后基因组时代研究。
后基因组时代研究是基于基因组的科学,各个学科和领域中都开展着相关的研究。
在这个新的时代中,重点是通过比较整个生物南山中不同的基因组,来了解品种差异和物种之间的关系,以及这些差异会影响哪些生物学特征。
这种比较方法是全面的,包括基因表达差异、蛋白质组学、后转录修饰、代谢组学等方面。
研究结果有助于发现更深入的生理学和遗传学知识,特别是生物进化中的分支点和友好关系,这些知识可以为保各种生物种类提供更有效的途径和提高风险评估。
后基因组时代研究主要围绕着以下几个方向:1. 结构与动态重组基因组在不同的细胞阶段或生理状况下,会出现结构和位置上的差异,如基因重组可能导致染色体变异、基因扩增和缩减等。
因此,后基因组时代的研究主要是探究染色质的结构与动态重组的变化机制和功能。
2. 功能修饰基因组修饰是指一类在DNA序列上进行的化学修饰,它具有广泛的作用,可调节基因本身的表达,并影响基因组的稳定性等,这些变化可以代替基因序列的改变产生多样化的运用。
现代技术可以从全基因组角度来描述和比较这些修饰和调控方式。
3. 代谢组学代谢组学通过分析生物体中的生物分子变化,研究人类和动物关于膳食结构和环境压力的适应能力以及基础代谢通路的变化机制。
通过代谢组学,可以更全面地了解生物代谢通路的变化,推断出到底对这些物种的发生所起的作用。
后基因组时代的思考:两大科学的抉择
从科学研究的历史来看,形成一门学科并非一件容易的事。
但在人类基因组计划实施的短短几年间,以××组学(-omics)构成的学科如雨后春笋般,迅速地在生命科学界蔓延。
最早出现的是与DNA相关的“基因组学”(genomics),随后又产生了许多与各种生物大分子或小分子相关的“组学”,如蛋白质组学(proteomics)、转录组学(transcriptomics)、代谢组学(metabolomics)等。
复合名词则更是不可胜数,以基因组学为例,在文献中就可以看到结构基因组学、功能基因组学、癌症基因组学、药物基因组学、毒理基因组学、环境基因组学和营养基因组学等。
这些术语的出现,从积极的方面来看,表现了生命科学的活力和迅速发展的势头。
从消极的方面来看,则暗示了一种浮躁和轻率。
本文试图对后基因组时代出现的这诸多的“组学”进行一番梳理,并对这些新兴学科进行反思和讨论。
工程型与概念型大科学
人类基因组计划常被人们誉为生命科学的“登月计划”。
这一比喻应该说是很恰当的,不仅说明这两者都是大科学,有大量人力物力的投入,而且表明两者都拥有一个清晰、具体的目的。
对于前者而言,是测出人类基因组所含的32亿个碱基对;对于后者来说,则是让人类跨越38.4万千米的空间距离,登上月球。
换句话说,这两个计划都属于科学工程。
凡是工程都具有这样一个特点:目的明确,可进行评估和度量。
比如要建造一幢楼房或架设一座桥梁,显然我们是有着明确的目的,而且可以对工程的实施进度和完成情况进行具体的和定量的评判。
尽管“登月计划”和人类基因组测序工作要远比盖房子复杂和困难,但本质上都符合工程的范畴。
根据这一标准,笔者把生命科学领域中研究目的可以被明确界定和度量的大科学,如测定物种基因组全序列的基因组学,称为“工程型大科学”。
生命科学领域中还存在另外一类大科学,例如“相互作用组学”(interactomics)、药物基因组学、环境基因组学等。
它们与工程型大科学有着很大的区别,因为其研究目的不是明确可辨的,通常也难以对其进行具体的评估。
这类大科学通常围绕着某种概念来进行研究,例如相互作用组学是以“相互作用”这一概念为主导,环境基因组学则以“环境”这一概念为核心。
但是,在“相互作用”和“环境”指导下的研究内容是模糊的,研究边界也是变化的。
此外,这类大科学不同于工程型大科学的另一特点是,研究永无止境,没有结束的客观依据或判定标准。
人类基因组序列一旦测完,就可宣称人类基因组计划结束。
但是根据什么来判断酵母相互作用组的研究工作完成与否呢?笔者把这类没有明确目的和判定尺度的大科学研究称为“概念型大科学”。
当然,对这两种类型的大科学的区别有时是很微妙的。
美国国立癌症研究所在1997
年发起了一个“癌基因组解剖学计划”(Cancer Genome Anatomy Project,CGAP),其目的是要收集和分析与癌症有关的遗传和基因组数据。
这个计划内的两个子计划——哺乳动物基因收集(Mammalian Gene Collection)和癌细胞染色体畸变计划(Cancer Chromosome Aberration Project),则分别属于工程型和概念型大科学。
因为前者有可以判据的目标——收集所有人和小鼠的基因表达产物(全长cDNA),后者却无法判定其目标的实现——收集所有癌细胞的染色体畸变类型。
从这个意义上说,代谢组学或蛋白质组学都更接近概念型大科学,因为没有标尺测量它们的完成情况。
两难的抉择
迄今为止,在生物学的大科学研究领域,基因组学最为成功,从低等微生物到高等动植物中的许多物种的基因组都已被破译。
基因组学的成功理所当然,因为它是典型的工程型大科学。
此外,基因组学成功的另外一个原因是对技术的强烈依赖性。
只要技术可行,目的就能达到。
在1980年代初提出测定人类基因组的想法时,许多科学家都认为这是一个不可能实现的计划,因为当时的测序能力极低,一年不过数万个碱基。
随着DNA自动测序技术的出现和发展,测序能力迅速提高,在1998年已达到年测序能力9000万碱基,2003年估计会达到每年5亿碱基。
这种对技术的依赖也正是工程型大科学的一个主要特征。
所以,如果要准备开展一个大科学项目,那么应该着眼于那些研究目的明确、技术方法可行的工程型大科学项目。
但是,生命科学领域的工程型大科学也有其先天不足。
首先,这类大科学不是针对具体的生物学问题来进行的,也不能回答或解决具体的生物学问题。
其研究的最终结果只是为生物学问题的研究准备一个数据库,提供一种进行大规模、高通量研究的基础。
例如芽殖酵母(S. cerevisiae)基因组全序列的测定,一方面给出了所有基因的信息,另一方面让基因芯片分析、蛋白质相互作用组研究成为可能。
如果这些数据没有被用于进一步的功能性研究,其价值将会大打折扣。
科学研究的标准之一是可重复性,不同的实验室得到同样的结果才是真实可信的。
但是,在工程型大科学中,这一标准就难以贯彻了。
很少有人愿意把一个已经测完的基因组,再投入大量的人力和物力去重测一遍。
虽然人们会制定一套标准来防止错误,如美国国立卫生研究院和能源部设立了测序合格的三个标准,但显然还会有不少错误的信息存在于数据库中。
不久前,美国人类基因组计划的专家分析了国际人类基因组计划(HGP)公布的人类基因组序列,以及美国塞莱拉(Celera)公司采用鸟枪法测定的人类基因组序列,认为塞莱拉公司并没有做什么事,只是把公共数据库里的数据重新拼装而已。
塞莱拉公司的专家则否认这一指控。
这一案例表明,即使对同一个基因组分别测序,两个数据库的差异也是不容易说清楚的。
蛋白质组数据的问题更为严重,因为实验条件的微小差别,都可以导致不同的蛋白质表达谱。
国际蛋白质组织在2002年4月,专门成立了旨在建立统一标准的蛋白质组学标准计划(Proteomics Standards Initiative)。
工程型大科学的这种不可重复性对研究者和科研管理者都是一个挑战:怎样评判这类生物学大工程的质量?
回过头来看生命科学领域的概念型大科学,它们显然有着诱人的另外一面:这类研究的内容或目的通常是与生物学现象或问题紧密相关的。
例如,癌细胞染色体畸变计划的实施,有助于了解癌变机理和对肿瘤的诊断。
此外,这类大科学与常规实验室研究有着紧密的联系,各种小型实验室的研究力量都能够加入到这种类型的研究工作中。
而工程型大科学常常局限于一些大型的研究实体,如在美国,公共的测序工作主要是由三个测序中心承担。
目前,概念型大科学种类和项目要远远多于工程型大科学,原因在于公众和政府更愿意把钱投到有实际意义的研究中,科学家更容易参与到与生物学问题和现象相关的研究中。
对于概念型大科学而言,研究的核心理念必然涉及到概念和假设。
如果起始的概念和假设是正确的,那么研究工作就是有意义的。
反之,研究工作的价值就很成问题。
而工程型大科学就不存在这种潜在的危险。
美国国立卫生研究院在2002年10月宣布,启动一项被称为“单型作图”(Haplotype Map)的计划,在3年时间内投入1亿美金,构建人类基因组的单型图
谱。
“单型”(haplotype)是一个从基因组研究中形成的新概念:基因组的DNA序列并不是随机的排列在一起,而是由被称为“单型”的基本结构单元所组成。
启动“单型作图”计划的假设是,“单型”在不同人种是不一样的,而且单型与疾病有着密切的关系。
但是,有许多科学家反对这一计划,认为这个概念和假设都尚未被证实,很有可能不是这么回事。
由此可见,从事概念型大科学的风险要远大于工程型大科学。
借用一下数学术语,工程型大科学是收敛的,有一个终点;而概念型大科学是发散的,难以界定其最终的研究目的,因此概念型大科学要取得工程型大科学那样的成功常常是很困难的。
美国在1970年代初曾掀起过一场攻克癌症的战争。
当时是由总统挂帅,国会立法,实施“国家癌症计划”。
然而,30多年过去了,尽管投入了远远超过人类基因组计划的人力和物力,却没有取得人们所预期的成果,因为癌症的复杂性远远超过了人们在计划启动时对癌症的理解。
今天,在后基因组时代出现的这些形形色色的概念型大科学,究竟有多少成果可以收获还是很难估计的。
从上述讨论中可以看到,生命科学领域中的这两类大科学有某种互补性,工程型大科学的短处正好是概念性大科学的长处,反之亦然。
古人曾说过,鱼与熊掌不可兼而得之。
对于这两类大科学来说,是否也是只能选取其中之一种,还是有某种方式可以同时兼顾?以笔者看来,系统生物学是一种能够把这两类不同的大科学进行整合的途径。
工程型大科学实际上就是所谓“发现的科学”,以构造数据库为主要任务;概念型大科学本质上属于“假设驱动的科学”,以研究生物学问题为主线。
而系统生物学的特点,正是整合“发现的科学”和“假设驱动的科学”。
发布时间:2005年02月27日。