中學(xué)生評(píng)審?fù)ㄟ^的五位諾獎(jiǎng)得主論文(一) | 獨(dú)家
目前,該合集收錄以下文章:
《我們?nèi)绾握业阶约旱穆??大腦里的網(wǎng)格細(xì)胞》 – 2014年諾貝爾生理或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)得主,邁-布里特·莫澤(May-Britt Moser)
《為生物學(xué)服務(wù)的計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)》 – 2013年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主,邁克爾?萊維特(Michael Levitt)
《準(zhǔn)晶體,而非準(zhǔn)科學(xué)家》 – 2011年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主,達(dá)尼埃爾·謝赫特曼(Dan Shechtman)
《生命的轉(zhuǎn)錄:從DNA到RNA》 - 2006年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主,羅杰·科恩伯格(Roger D. Kornberg)
《蛋白質(zhì)的靶向降解:泛素系統(tǒng)》 – 2004年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主,阿龍·西查諾瓦(Aaron Ciechanover)
和所有在FYM發(fā)表的文章一樣,五位諾貝爾獎(jiǎng)得主作者們同樣需要用孩子的語言對文章進(jìn)行改寫,隨后由8-15歲的青少年審稿人出具審稿報(bào)告,通過后文章才可以發(fā)表,以確保文章易于理解并有趣。
來自瑞士的一位13歲的青少年審稿人分享了他的看法:"我對科學(xué)非常感興趣,能審核來自真正的科學(xué)家的稿件,這件事情真的很有意思! 許多論文向兒童闡述了一些危險(xiǎn)的疾病,我認(rèn)為這些信息太重要了!"
該合集的作者之一,2004年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主Aaron Ciechanover說:“獎(jiǎng)項(xiàng)與認(rèn)可不是人們追求的最終目標(biāo),把知識(shí)傳遞到世界各地并造福人類,才是作為科學(xué)家的偉大成就。我從小就喜歡閱讀科學(xué)知識(shí),我想在那個(gè)時(shí)候,我心里就埋下了科學(xué)好奇心的種子?!?/span>
為生物學(xué)服務(wù)的計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)
作者
Michael Levitt

要理解什么是計(jì)算機(jī)模擬,有個(gè)簡單的辦法是想一想電腦游戲。
假設(shè)在一個(gè)冒險(xiǎn)類游戲中,你的人物圍繞某個(gè)環(huán)境展開一系列行動(dòng)。為了讓游戲看起來真實(shí),電腦要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)與現(xiàn)實(shí)世界相仿的虛擬世界。比如你在游戲里扔球時(shí),電腦必須使用恰當(dāng)?shù)奈锢矸匠?/span>(這里應(yīng)該使用牛頓運(yùn)動(dòng)方程)來估算球的運(yùn)動(dòng)軌跡,為其運(yùn)動(dòng)路徑做出具有真性感的模擬(圖1)。
同理,如果我們知道相關(guān)法則,就能用電腦模擬其它的現(xiàn)實(shí)過程。我們不僅能模擬物體運(yùn)動(dòng),還能模擬更為復(fù)雜的過程,比如天氣、化學(xué)反應(yīng)和各種各樣的生物過程。下面我們將討論蛋白質(zhì)折疊的計(jì)算機(jī)模擬。

現(xiàn)在我們用冒險(xiǎn)游戲“刺客信條”來做例子。假設(shè)你的任務(wù)發(fā)生在意大利佛羅倫薩,你在計(jì)算機(jī)模擬的佛羅倫薩大街小巷里穿行。你一邊走,一邊看各式房屋和名勝古跡,比如美麗的米蘭大教堂。游戲玩久了,你對佛羅倫薩的地理知識(shí)會(huì)大幅增長。有了這些知識(shí),將來你可以在真實(shí)的佛羅倫薩漫步。你不僅會(huì)感到親切,還能找到與電腦游戲里不同的地方。
雖然你并沒有真正造訪過這個(gè)城市,但游戲給你帶來了關(guān)于這個(gè)城市的真實(shí)的知識(shí)。而且,通過計(jì)算機(jī)模擬進(jìn)行學(xué)習(xí)是一個(gè)安全的過程。玩游戲時(shí)你不怕受傷,可以在游戲里做真實(shí)生活中不敢做的動(dòng)作。有的游戲還讓你體驗(yàn)真實(shí)生活中體驗(yàn)不到的東西,比如具有飛行能力、遇到想象中的生物等等。
在科學(xué)世界里,我們也可以利用計(jì)算機(jī)模擬來獲得知識(shí)。先建立一個(gè)我們正在研究的物理或者化學(xué)過程的模型,然后用計(jì)算機(jī)來模擬這個(gè)過程。模型建立在描述過程的數(shù)學(xué)方程式之上(如圖1,該模型用牛頓運(yùn)動(dòng)方程來描述球的運(yùn)動(dòng)過程)。
計(jì)算機(jī)幫助我們看到過程如何隨時(shí)間而展開,從而檢驗(yàn)?zāi)M結(jié)果是否與真實(shí)世界發(fā)生的相一致。如果一致,那模型就是有效的,它能幫助我們更好地理解現(xiàn)象。如果不一致,那模型就需要修改。修改模型的過程中我們能發(fā)現(xiàn)對過程的理解錯(cuò)在哪里。
由于模擬沒有危險(xiǎn)性,我們可以把所有的模型都挨個(gè)試一遍,包括在真實(shí)世界中不可能探索的情形。計(jì)算機(jī)模擬有時(shí)會(huì)讓我們驚掉下巴:一個(gè)“胡亂狂野”的模型對現(xiàn)象的描述竟然最為貼切。計(jì)算機(jī)模擬給我們足夠的自由去發(fā)揮創(chuàng)造力,尋找通常情況下很難解釋的事實(shí)現(xiàn)象。
在將計(jì)算機(jī)模擬服務(wù)于科學(xué)時(shí),有一條被我稱為“正好”(just right)的重要原則。這條原則的意思是模型既不能過于簡單也不能過于復(fù)雜。過于簡單,就無法將研究對象的具體細(xì)節(jié)都描述清楚。過于復(fù)雜,我們也就無法用它去獲取更多有益的知識(shí)。
我認(rèn)為每位科研人員都應(yīng)該對自己的工作有一種簡單、基礎(chǔ)性的理解,以便向其他人解釋自己在研究什么。如果有人聲稱自己做出了重大發(fā)現(xiàn),但那個(gè)發(fā)現(xiàn)卻復(fù)雜得無法解釋,我就會(huì)充滿疑惑,很難相信他們真的知道自己在做什么。
我自己永遠(yuǎn)在尋找正確而最簡單的模型,如下面圖2的蛋白質(zhì)折疊模型。我相信日常生活中也是如此:每個(gè)解釋都有一個(gè)恰如其分的程度。我建議你們追求問題的最簡答案 — 要不多也不少,剛剛好。
現(xiàn)在,我要向你們展示如何利用計(jì)算機(jī)模擬和“正好”原則來理解生物學(xué)中的一個(gè)重要現(xiàn)象:蛋白質(zhì)折疊。對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的研究是結(jié)構(gòu)生物學(xué)的一部分。先來想想生物體是如何運(yùn)作的。在生物體內(nèi)存在很多線狀的結(jié)構(gòu),叫蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)能折疊起來形成三維結(jié)構(gòu)。
每個(gè)蛋白質(zhì)都有自己獨(dú)特的結(jié)構(gòu),這在每個(gè)生物體內(nèi)都是完全相同的。神奇的是,這些立體的蛋白質(zhì)履行著生命體的一切職能——形成身體結(jié)構(gòu)、進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)、促使肌肉運(yùn)動(dòng)、消化食物等等。所以,理解蛋白質(zhì)折疊過程,認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)最終結(jié)構(gòu)的形成是一個(gè)非常重要的科學(xué)問題。
蛋白質(zhì)是由幾千個(gè)原子通過相互作用而形成的大分子。如果用計(jì)算機(jī)來模擬蛋白質(zhì)內(nèi)部的分子及其相互作用,那情況一定會(huì)過于復(fù)雜。上世紀(jì)七十年代早期,我和亞利耶·瓦謝爾(Arieh Warshel)開始研究這個(gè)問題。1975年,我們在一本重要的學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表了研究結(jié)果[1]。
我們發(fā)現(xiàn)可以建立一個(gè)簡單的蛋白質(zhì)模型,這個(gè)模型就像是一條項(xiàng)鏈,上面串著不同類型的珠子,每種珠子都和其它珠子略有不同(圖2A)。每個(gè)珠子代表一組(如10個(gè))原子及其相互作用。一種特定的珠子(如紅珠子)被另一種特定的珠子(如藍(lán)珠子)所吸引。
這個(gè)簡單的模型對蛋白質(zhì)折疊(圖2B)做出了充分而有效的解釋,并被用做很多其它分子計(jì)算的模型[2]。這些模擬幫助我們理解甚至預(yù)言不同的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu),并且更好地認(rèn)識(shí)它們的生物活性。同時(shí)我們還能用電腦來設(shè)計(jì)分子,用到藥物開發(fā)中去。


生物系統(tǒng)面臨的獨(dú)特挑戰(zhàn)在于,必須準(zhǔn)備應(yīng)對未來某個(gè)時(shí)候可能發(fā)生的意外情況。而一個(gè)系統(tǒng)如何才能為沒有經(jīng)歷過的情形做準(zhǔn)備呢?答案很簡單:多樣性。大自然往往會(huì)在系統(tǒng)內(nèi)部創(chuàng)造大量的變化,使得系統(tǒng)有能力適應(yīng)和修正其工作過程,應(yīng)對不可預(yù)見的挑戰(zhàn)。
比如對動(dòng)物來說,每個(gè)后代都從父親和母親體內(nèi)隨機(jī)獲得一半遺傳信息(DNA),這使得每個(gè)后代都是獨(dú)一無二的,增強(qiáng)了物種內(nèi)部的多樣性。這提高了動(dòng)物群體應(yīng)對未來的能力和整個(gè)物種對意外情況的抗逆性。
生物學(xué)教給我們的這條多樣性原則也適用于日常生活的許多方面。比如,一個(gè)多樣化的社會(huì)才是強(qiáng)大的社會(huì),其中不同社會(huì)背景、性別、教育的人們學(xué)習(xí)如何共存、相互理解和接受他人。在學(xué)?;蛟诩遥覀兤鋵?shí)總能找到辦法與周圍的人協(xié)商解決問題。有時(shí)我們不得不應(yīng)付困難復(fù)雜的社會(huì)情境,而有些人就是比其它人更擅于處理沖突。
我們的生命本身也是多樣的,潮起潮落,充滿意外。能否營造更好的未來、更穩(wěn)定的社會(huì),這部分取決于我們保證生命多樣性的能力?;飧鞣N社會(huì)情境和個(gè)人情形需要高情商。我相信我們可以用計(jì)算機(jī)模擬來幫助每個(gè)人提高情商。
用計(jì)算機(jī)模擬來提高情商,一種可能的形式是在互動(dòng)游戲中模擬難以對付的社會(huì)情境,允許玩家嘗試不同的策略來解決問題(圖3)。
例如有同學(xué)在課堂上侮辱你。你該如何回應(yīng)才不至于斷絕將來與這位同學(xué)合作的可能性?利用計(jì)算機(jī)模擬,你可以看到采取不同回應(yīng)后產(chǎn)生的不同結(jié)果。這種游戲在促進(jìn)情商發(fā)展方面可以發(fā)揮重要作用。

圖3:服務(wù)于情商開發(fā)的計(jì)算機(jī)模擬。
計(jì)算機(jī)模擬或許能對生活中復(fù)雜情況的處置提供啟示。想象有一個(gè)如圖所示的游戲,允許你來體驗(yàn)一個(gè)復(fù)雜場景并嘗試不同的回應(yīng)方法、獲得不同的結(jié)果。這個(gè)游戲或許能幫助人們獲得更高的情商。(摘自Rockpapershotgun網(wǎng)站)
最后,我想和讀者們分享我在科研和生活中的一些感想。
首先,做你所愛的事,這很重要。不要做你父母想讓你做的事,不要做社會(huì)讓你去做的事。努力從事你真正熱愛的工作,就是你能擁有的最好的人生。
第二,不放棄。相信自己,不為成敗大喜大悲。記住,每件壞事都有益處,而每件好事都有壞處,我們從好事和壞事中都能學(xué)到東西。要始終相信自己,最終別人也會(huì)相信你。
第三,盡量做別人沒做過的事。我們每個(gè)人都是特殊和獨(dú)一無二的。試著去表達(dá)你的獨(dú)特之處,而不是做他人的翻版。
第四,準(zhǔn)備好犯錯(cuò)誤。我總是說一個(gè)好的科學(xué)家有90%的時(shí)間在犯錯(cuò)誤,而一個(gè)相當(dāng)好的科學(xué)家99%的時(shí)間都在犯錯(cuò)誤。為什么呢?因?yàn)槿绻闶悄泐I(lǐng)域里的頂尖人才,那就要解決最難的問題。如果你不準(zhǔn)備犯錯(cuò)誤,那說明你永遠(yuǎn)不回去挑戰(zhàn)那些難題。
第五,請做一個(gè)善良的人。要慷慨、熱情,這是每個(gè)人都要努力培養(yǎng)的品質(zhì)。
最后想和你們談的事跟計(jì)劃有關(guān)。我覺得人生確實(shí)需要提前計(jì)劃,但計(jì)劃得太多會(huì)讓你失望。人生從來不會(huì)完全按照計(jì)劃發(fā)生,計(jì)劃外的事經(jīng)常找上門來。如果你整天忙于按照原計(jì)劃開展人生,你反而會(huì)錯(cuò)過新的機(jī)會(huì)。最好是在遵循計(jì)劃和隨時(shí)準(zhǔn)備迎接意外之間找到微妙的平衡。
致謝:
本文的采訪和部分寫作由以色列理工學(xué)院研究生Noa Segev完成。
審稿人:
來自以色列Natan Alterman Ort 初中的學(xué)生, 年齡:13-15歲.
在“Beit Chinuch” 技術(shù)科學(xué)課的課堂里,有很多在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域成績優(yōu)秀的學(xué)生。他們對一切有關(guān)科學(xué)的事物感興趣,總是質(zhì)疑周圍的世界,并希望更好地理解之。
參考文獻(xiàn):
[1] Levitt, M., & Warshel, A. (1975). Computer simulation of protein folding. Nature, 253(5494), 694.
[2] Cragnell, C., Rieloff, E., & Skepo?, M. (2018). Utilizing coarse-grained modeling and monte carlo simulations to evaluate the conformational ensemble of intrinsically disordered proteins and regions. Journal of molecular biology, 430(16), 2478-2492.
邁克爾·萊維特是美國斯坦福大學(xué)的結(jié)構(gòu)生物學(xué)教授。2013年,他與另外兩位科學(xué)家(Martin Karplus和Arieh Warshel)共同獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。
關(guān)于Frontiers for Young Minds
Frontiers for Young Minds 創(chuàng)刊于2013年,是瑞士Frontiers出版社專為孩子們創(chuàng)辦的科學(xué)期刊,也是Frontiers花費(fèi)多年心血培育的純公益項(xiàng)目。
它的運(yùn)作模式和科技期刊完全相同,旨在從青少年時(shí)代即培養(yǎng)孩子們的科學(xué)思維,并提供與世界一流科學(xué)家交流的機(jī)會(huì)。截至目前,有大約3500名青少年審稿人參與評(píng)審,大約600名科學(xué)導(dǎo)師來指導(dǎo)他們的審稿流程。
Frontiers for young minds的750篇文章已獲得1000多萬次瀏覽和下載,擁有英語、希伯來語和阿拉伯語三個(gè)版本。期刊編輯委員會(huì)目前由來自64多個(gè)國家的科學(xué)家和研究人員組成。