n******g
发帖数: 2201 | 1 搞一番计算，得出的结论却是平凡的，也就是显而易见的结论。
毫无价值，被实验生物大牛所痴笑 |
T****i
发帖数: 15191 | 2 也有可能是实验生物大牛们提供的数据不行，garbage in, garbage out.
【在 n******g 的大作中提到】
: 搞一番计算，得出的结论却是平凡的，也就是显而易见的结论。
: 毫无价值，被实验生物大牛所痴笑
|
T****i
发帖数: 15191 | 3 真正的理论生物学，不应该基于对实验数据的统计。应该是建立数量化模型，模型预测
，然后实验验证模型预测。
【在 T****i 的大作中提到】
: 也有可能是实验生物大牛们提供的数据不行，garbage in, garbage out.
|
a********p
发帖数: 52 | 4 完全同意。
有兴趣的话请仔细读一下下面这篇文章。细胞周期调控是生物学研究的基本问题，应用
理论的方法和单细胞分析的定量测量技术，基本上证明大牛们搭的并且写进教科书几十
年的模型是错的。
【在 T****i 的大作中提到】
: 真正的理论生物学，不应该基于对实验数据的统计。应该是建立数量化模型，模型预测
: ，然后实验验证模型预测。
|
a********p
发帖数: 52 | 5 链接在这里：
http://www.nature.com/ncomms/2014/140901/ncomms5750/full/ncomms5750.html
【在 a********p 的大作中提到】
: 完全同意。
: 有兴趣的话请仔细读一下下面这篇文章。细胞周期调控是生物学研究的基本问题，应用
: 理论的方法和单细胞分析的定量测量技术，基本上证明大牛们搭的并且写进教科书几十
: 年的模型是错的。
|
d********m
发帖数: 3662 | |
a********p
发帖数: 52 | 7 是的，欢迎看完来拍砖
: 哥们一作是你吧。你这瓜卖的可有点厉害，推翻了几十年教科书的东西。
【在 d********m 的大作中提到】
: 哥们一作是你吧。你这瓜卖的可有点厉害，推翻了几十年教科书的东西。
|
v*******e
发帖数: 11604 | 8
你讲得太好了。
【在 T****i 的大作中提到】
: 真正的理论生物学，不应该基于对实验数据的统计。应该是建立数量化模型，模型预测
: ，然后实验验证模型预测。
|
e*******o
发帖数: 4654 | 9 讲的是好
关键是很多东西毛都没摸着 你咋建模型？
还不得先摸摸 搞点数据鼓捣鼓捣
【在 v*******e 的大作中提到】
:
: 你讲得太好了。
|
g********0
发帖数: 6201 | 10 生物体系的复杂度，连核武器爆炸模拟也望尘莫及。搞量化模型的兄弟，有时间琢磨怎
么把生物系统模拟准了，还不如算算下礼拜该买什么股票了，然后拿你的模型随便去华
尔街谋个职位，收入怎么也是千老的10倍了，从此不用呆在生物这个烂坑里刨食了，你
说多好。
【在 T****i 的大作中提到】
: 真正的理论生物学，不应该基于对实验数据的统计。应该是建立数量化模型，模型预测
: ，然后实验验证模型预测。
|
|
|
S**********e
发帖数: 620 | 11 比登月还难啊
【在 T****i 的大作中提到】
: 真正的理论生物学，不应该基于对实验数据的统计。应该是建立数量化模型，模型预测
: ，然后实验验证模型预测。
|
n******7
发帖数: 12463 | 12 你说到点上了了
研究生物问题，难度大，回报小，绝大部分时候受制于数据
牛逼的人一般不愿意搞
【在 g********0 的大作中提到】
: 生物体系的复杂度，连核武器爆炸模拟也望尘莫及。搞量化模型的兄弟，有时间琢磨怎
: 么把生物系统模拟准了，还不如算算下礼拜该买什么股票了，然后拿你的模型随便去华
: 尔街谋个职位，收入怎么也是千老的10倍了，从此不用呆在生物这个烂坑里刨食了，你
: 说多好。
|
v*******e
发帖数: 11604 | 13
摘桃子要时机合适；如果来晚了，吃屎都赶不上热的。
【在 n******7 的大作中提到】
: 你说到点上了了
: 研究生物问题，难度大，回报小，绝大部分时候受制于数据
: 牛逼的人一般不愿意搞
|
n******7
发帖数: 12463 | 14 恩，现在来了，还真是赶上吃屎
【在 v*******e 的大作中提到】
:
: 摘桃子要时机合适；如果来晚了，吃屎都赶不上热的。
|
S**********e
发帖数: 620 | 15 更受制于真实性，万一底下那块砖头是手纸糊的那就全塌了
【在 n******7 的大作中提到】
: 你说到点上了了
: 研究生物问题，难度大，回报小，绝大部分时候受制于数据
: 牛逼的人一般不愿意搞
|
n******7
发帖数: 12463 | 16 哈哈 这个事情我太有发言权了
不信邪的就尽管来摘桃子吧
【在 S**********e 的大作中提到】
: 更受制于真实性，万一底下那块砖头是手纸糊的那就全塌了
|
T****i
发帖数: 15191 | 17 把生物体和股市做比较是一种误解，两者非常不同。虽然都是复杂系统，但生物过程基
本都是严格调控的，有Buffer，有负反馈，output 在一定范围，或者有规律的
oscillation, 不会上天入地， 重要参数都可以测量，所以我觉得早晚都可以建模预测
。股市虽然复杂程度也许不如生物体，单个股票可能相当于简单生物过程，但宏观上有
突发事件，微观上有内部消息，你搞什么量化模型，这两个你不知道，预测就只能在短
期和统计意义上有效。一个突发事件或者内部消息可能就玩儿完。如果打比方的话，突
发事件和内部坏消息，更象系统崩溃。另外你公布了模型，或者自己动作太大，就会改
变系统状态，可能导致预测失效。生物不存在这个问题，因为研究者/建模者不是系统
的一部分，只是外在观察者。搞什么模型，还不如集合一帮人一起做市，当庄家。作为
普通散户，真正赚大钱的，还是得FA做的非常好，甚至有内部消息，还得耐得住上下波
动。TA我觉得是辅助，或者主要用TA，长期多次的话赚赚小钱。不过不用建量化模型，
也一样赚小钱。当然我见识有限。
【在 g********0 的大作中提到】
: 生物体系的复杂度，连核武器爆炸模拟也望尘莫及。搞量化模型的兄弟，有时间琢磨怎
: 么把生物系统模拟准了，还不如算算下礼拜该买什么股票了，然后拿你的模型随便去华
: 尔街谋个职位，收入怎么也是千老的10倍了，从此不用呆在生物这个烂坑里刨食了，你
: 说多好。
|
x****6
发帖数: 4339 | 18 看了一下，首先祝贺发了nat commu的一作。
类似approach的文章读了很多，用微分方程来研究细胞/组织内动态的人越来越多，q-
bio这个新领域基本都是干这个的。我个人很欣赏这种生物定量化的尝试！
三个疑问？
1. 你们用了9个微分方程来描述这个系统，涉及20+个参数，这些参数的取值都是实验
测出来的吗？系统的行为对这些参数，特别是估测的，敏感吗？
2. 你们的模型除了fit观测数据以后，有没有做出预测，并且指导实验去验证？
3. 有没有考虑过噪音可能对系统造成的影响？文章开头提了异质性细胞群体，但是模
型里没有噪音项？
谢谢。
【在 a********p 的大作中提到】
: 链接在这里：
: http://www.nature.com/ncomms/2014/140901/ncomms5750/full/ncomms5750.html
|
a********p
发帖数: 52 | 19 多谢。
1. 这是一个关键的问题，可能也是生物建模里最有挑战性的问题。还好细胞周期调控
是一个很老的领域，从已发表的文献里面我们可以找到一些测量的参数值，其他的一些
还是只能设置到生理水平附近的数值。不过在系统分析和仿真这一部分，我们做了参数
敏感性分析，也就是在很大数值范围内来赋予参数值，来看对输出有没有影响。尽管我
们没有能够遍历所有的参数空间，但是我们的分析证明在很大的参数空间里证明系统能
够维持稳定的输出。并且我们做了系统简化分析，在核心调控单元(Rb&E2F)里给出了动
力学的数学解析分析和数学预测。而且这些预测是和已有的知识不一样的，这些都被后
面的单细胞分析所证实。
2. 如果您仔细读文章尤其是建模那一部分的话就会发现，我们没有用模型fit数据，而
是恰恰相反，是由动力学方程得出和常识不一样的预测，而后由定量的实验系统加以证
明。
3. 对系统更加准确的描述应该使用随机模型，比如Gillespie算法或者近似的随机微分
方程，可以在描述动力学的同时也描述系统随机性的一面，不过我们这篇文章侧重于系
统的动力学特性，常微分方程组是足够的。我们也有做过随机微分方程组的分析，结论
和常微分方程组分析类似，输出是分布，和单细胞测量的数据更吻合。常微分方程组相
对而言更容易理解。
我们在文章开头强调细胞之间的异质性，是在说明传统的pool over分析是不合适的，
因为像rt-PCR和western这些方法从一开始就把所有细胞混在一起，单细胞水平上的动
力学特性就完全被淹没了，这也是传统方法的致命缺陷。
【在 x****6 的大作中提到】
: 看了一下，首先祝贺发了nat commu的一作。
: 类似approach的文章读了很多，用微分方程来研究细胞/组织内动态的人越来越多，q-
: bio这个新领域基本都是干这个的。我个人很欣赏这种生物定量化的尝试！
: 三个疑问？
: 1. 你们用了9个微分方程来描述这个系统，涉及20+个参数，这些参数的取值都是实验
: 测出来的吗？系统的行为对这些参数，特别是估测的，敏感吗？
: 2. 你们的模型除了fit观测数据以后，有没有做出预测，并且指导实验去验证？
: 3. 有没有考虑过噪音可能对系统造成的影响？文章开头提了异质性细胞群体，但是模
: 型里没有噪音项？
: 谢谢。
|
T****i
发帖数: 15191 | 20 你有摘烂桃子的经验？
【在 n******7 的大作中提到】
: 哈哈 这个事情我太有发言权了
: 不信邪的就尽管来摘桃子吧
|
|
|
x****6
发帖数: 4339 | 21 谢谢你及时回复，都make sense!
既然你这么热心，我也来谈谈我个人的观点和印象。
我自己的训练是生态和进化，虽然不是直接做系统生物学的，但一直很关注这个领域，
前年在苏州冷泉港会议上听过游老板的报告。
正如你说的，细胞层次的动态系统，特别是细胞周期，其实是一个老领域了，最近的技
术发展带来的实验数据极大的带动了定量化的进程。
建模有一个基本的dilemma，我想在生物里尤其是这样，那就是模型考虑越多细节离直
觉越远，越难以理解，虽然它可能在一点参数范围内能够更精确的描述这个系统。
显然，你们的工作的采取的是比较精细的描述系统，当然已经比较简化了，我见过用80
个微分方程描述细胞内cAMP的动态过程的。
另外一个方向的例子是stan leibler早期关于细菌趋化运动中的适应性的研究，他们采
取的是先通过实验观察一通，拿到一些intuition，然后提出一个简单的模型，一个负
反馈来解释。这个模型是现象学层面的，不直接涉及分子机制。而之后其他的人工作，
如John doyle，在分子层面找到支持前面模型的证据。我觉得这个工作的漂亮指出在于
对复杂的生命现象给出了相对简单、易于理解的直觉。
所以，我个人的观感是，精细刻画细胞动态系统一方面可以在很大程度上证明我们对研
究对象有一定程度的理解，但是它的局限性也很明显，那就是受限于系统的复杂性和组
成成分之多，往往模型只能在实验观测范围极其一定外围的区域内成立（correct if I
am wrong）；也就是说这个知识可能没有什么普适性：比如换一个环境（在动物体内
，或者培养环境，或者把细胞放在其他细胞周围），可能就要重新建模或者至少重新参
数化。
这是我个人的意见，想听听你的看法。
【在 a********p 的大作中提到】
: 多谢。
: 1. 这是一个关键的问题，可能也是生物建模里最有挑战性的问题。还好细胞周期调控
: 是一个很老的领域，从已发表的文献里面我们可以找到一些测量的参数值，其他的一些
: 还是只能设置到生理水平附近的数值。不过在系统分析和仿真这一部分，我们做了参数
: 敏感性分析，也就是在很大数值范围内来赋予参数值，来看对输出有没有影响。尽管我
: 们没有能够遍历所有的参数空间，但是我们的分析证明在很大的参数空间里证明系统能
: 够维持稳定的输出。并且我们做了系统简化分析，在核心调控单元(Rb&E2F)里给出了动
: 力学的数学解析分析和数学预测。而且这些预测是和已有的知识不一样的，这些都被后
: 面的单细胞分析所证实。
: 2. 如果您仔细读文章尤其是建模那一部分的话就会发现，我们没有用模型fit数据，而
|
a********p
发帖数: 52 | 22 我很同意你的意见。实际上生物学有两个基础，化学和物理。生物体是由化学为基础的
，以物理为组织原则的系统。传统的分子生物学和生物化学太关注于化学这个层次，更
关注细节。他们的贡献是发现了那些组成元件以及原件之间的生物化学联系，但是仅凭
这些还不算了解这个系统，还需要了解系统的物理学组成原则，这牵涉到系统的动力学
特性。并且，生物学是一个典型的非线性系统，他的组成原则比起许多工程系统（线性
系统）会有一些特有的难以捉摸的性质，所以对生物系统的定量研究以后或许在工程上
也会有指导意义。
我个人认为系统生物学不是拿大数据堆起来的，而应该用定量的方法去准确和简洁的了
解生物系统的物理组成原则，这样发现的才是具有美感的科学，也是能坚持的住的科学
。stan leibler树立了很好的榜样。
我们研究提出的控制模型，你如果把它放到像干细胞或者细胞衰老等等各种context下
面去，你发现它同样可以很简洁的解释那些现象，尽管我们并没有提供这些context下
面的实验数据。我个人感觉这是一个简单的但是有覆盖度的模型。
80
【在 x****6 的大作中提到】
: 谢谢你及时回复，都make sense!
: 既然你这么热心，我也来谈谈我个人的观点和印象。
: 我自己的训练是生态和进化，虽然不是直接做系统生物学的，但一直很关注这个领域，
: 前年在苏州冷泉港会议上听过游老板的报告。
: 正如你说的，细胞层次的动态系统，特别是细胞周期，其实是一个老领域了，最近的技
: 术发展带来的实验数据极大的带动了定量化的进程。
: 建模有一个基本的dilemma，我想在生物里尤其是这样，那就是模型考虑越多细节离直
: 觉越远，越难以理解，虽然它可能在一点参数范围内能够更精确的描述这个系统。
: 显然，你们的工作的采取的是比较精细的描述系统，当然已经比较简化了，我见过用80
: 个微分方程描述细胞内cAMP的动态过程的。
|
C*****s
发帖数: 292 | |
g********0
发帖数: 6201 | 24 我认为生物体和股市还是一回事并且股市系统要简单的多。比如你选取了20个参数来模
拟一个生物过程，你总要用某种技术来测量具体数值吧？你不可能完全采用
noninvasive的方法，总的加点标记物什么的，也许从表观上生物系统仍能“正常”工
作，但实际上某个子系统在你实验操作这个突发事件的影响下已经崩溃了。你摸拟的是
一个部分崩溃的系统，怎么能代表生物系统的真实情况。同理，因为你只选了20个参数
，那其他未选参数就构成了内部消息。将来在新环境条件下这些内部消息就会发生作用
导致你的模型无法适用。
【在 T****i 的大作中提到】
: 把生物体和股市做比较是一种误解，两者非常不同。虽然都是复杂系统，但生物过程基
: 本都是严格调控的，有Buffer，有负反馈，output 在一定范围，或者有规律的
: oscillation, 不会上天入地， 重要参数都可以测量，所以我觉得早晚都可以建模预测
: 。股市虽然复杂程度也许不如生物体，单个股票可能相当于简单生物过程，但宏观上有
: 突发事件，微观上有内部消息，你搞什么量化模型，这两个你不知道，预测就只能在短
: 期和统计意义上有效。一个突发事件或者内部消息可能就玩儿完。如果打比方的话，突
: 发事件和内部坏消息，更象系统崩溃。另外你公布了模型，或者自己动作太大，就会改
: 变系统状态，可能导致预测失效。生物不存在这个问题，因为研究者/建模者不是系统
: 的一部分，只是外在观察者。搞什么模型，还不如集合一帮人一起做市，当庄家。作为
: 普通散户，真正赚大钱的，还是得FA做的非常好，甚至有内部消息，还得耐得住上下波
|
F****y
发帖数: 145 | 25 谢谢尼,ammon和Xiao86, 生物板终于有人从名利和铜臭中伸出头讨论科学的美.
【在 a********p 的大作中提到】
: 我很同意你的意见。实际上生物学有两个基础，化学和物理。生物体是由化学为基础的
: ，以物理为组织原则的系统。传统的分子生物学和生物化学太关注于化学这个层次，更
: 关注细节。他们的贡献是发现了那些组成元件以及原件之间的生物化学联系，但是仅凭
: 这些还不算了解这个系统，还需要了解系统的物理学组成原则，这牵涉到系统的动力学
: 特性。并且，生物学是一个典型的非线性系统，他的组成原则比起许多工程系统（线性
: 系统）会有一些特有的难以捉摸的性质，所以对生物系统的定量研究以后或许在工程上
: 也会有指导意义。
: 我个人认为系统生物学不是拿大数据堆起来的，而应该用定量的方法去准确和简洁的了
: 解生物系统的物理组成原则，这样发现的才是具有美感的科学，也是能坚持的住的科学
: 。stan leibler树立了很好的榜样。
|
n******7
发帖数: 12463 | 26 我知道不少桃子是烂的
谁摘谁倒霉
【在 T****i 的大作中提到】
: 你有摘烂桃子的经验？
|
l*****7
发帖数: 8463 | 27 你们要比胡芦画瓢。
可惜的是你们仅知道一个破胡芦的几个碎片，
就看谁画得像，不太离谱了。 |
S**********e
发帖数: 620 | 28 外行的看，这种理论模型做起来之后，基本上就和宇宙大爆炸的模拟，黑洞的预测，有
生命的星星计算一个道理吧。最终只能成为一件漂亮的艺术品，科幻小说思路的来源。
而传统的生物学或者遗传学虽然片面，但是目标是干预分子通路或者病理通路。
【在 a********p 的大作中提到】
: 我很同意你的意见。实际上生物学有两个基础，化学和物理。生物体是由化学为基础的
: ，以物理为组织原则的系统。传统的分子生物学和生物化学太关注于化学这个层次，更
: 关注细节。他们的贡献是发现了那些组成元件以及原件之间的生物化学联系，但是仅凭
: 这些还不算了解这个系统，还需要了解系统的物理学组成原则，这牵涉到系统的动力学
: 特性。并且，生物学是一个典型的非线性系统，他的组成原则比起许多工程系统（线性
: 系统）会有一些特有的难以捉摸的性质，所以对生物系统的定量研究以后或许在工程上
: 也会有指导意义。
: 我个人认为系统生物学不是拿大数据堆起来的，而应该用定量的方法去准确和简洁的了
: 解生物系统的物理组成原则，这样发现的才是具有美感的科学，也是能坚持的住的科学
: 。stan leibler树立了很好的榜样。
|
a********p
发帖数: 52 | 29 画瓢没有错，哪一个研究不是画瓢，不是要讲一个故事。但是画瓢要有章有法，你把方
方面面考虑全面了才能画的更像。科学研究应该是一个无限逼近真相的过程。
【在 l*****7 的大作中提到】
: 你们要比胡芦画瓢。
: 可惜的是你们仅知道一个破胡芦的几个碎片，
: 就看谁画得像，不太离谱了。
|
x****6
发帖数: 4339 | 30 话糙理不糙，你说的这点区别和我上面讲的建模的dilemma是相通的。实用性并不是科
学一定追求的；科学追求的是对客观世界的理解。所以一般物理学家倾向于用最简单的
模型因为简单才能够被人脑理解；而用简单来描述复杂往往伴随着“美”。
建模也有实用的那一部分，其实就是工程了。比如药物代谢、发酵罐控制，这些模型直
接指导医学和工业的实践，参数肯定是要很详细的。
上面Nat commu作者的工作，我认为属于前面一种。
【在 S**********e 的大作中提到】
: 外行的看，这种理论模型做起来之后，基本上就和宇宙大爆炸的模拟，黑洞的预测，有
: 生命的星星计算一个道理吧。最终只能成为一件漂亮的艺术品，科幻小说思路的来源。
: 而传统的生物学或者遗传学虽然片面，但是目标是干预分子通路或者病理通路。
|
|
|
T****i
发帖数: 15191 | 31 说的太好了！不能同意更多。
那些大数据文章基本上没啥大用，不能用来找真正的规律。生物学让统计学给统治了真
是悲剧。
【在 a********p 的大作中提到】
: 我很同意你的意见。实际上生物学有两个基础，化学和物理。生物体是由化学为基础的
: ，以物理为组织原则的系统。传统的分子生物学和生物化学太关注于化学这个层次，更
: 关注细节。他们的贡献是发现了那些组成元件以及原件之间的生物化学联系，但是仅凭
: 这些还不算了解这个系统，还需要了解系统的物理学组成原则，这牵涉到系统的动力学
: 特性。并且，生物学是一个典型的非线性系统，他的组成原则比起许多工程系统（线性
: 系统）会有一些特有的难以捉摸的性质，所以对生物系统的定量研究以后或许在工程上
: 也会有指导意义。
: 我个人认为系统生物学不是拿大数据堆起来的，而应该用定量的方法去准确和简洁的了
: 解生物系统的物理组成原则，这样发现的才是具有美感的科学，也是能坚持的住的科学
: 。stan leibler树立了很好的榜样。
|
S**********e
发帖数: 620 | 32 最终会成为一个艺术家也不错，其实人类最高的境界不仅仅是科学，更是艺术。如果用
科学搭建艺术品那是再好不过。你这种态度比较合理，不能说这是生物学的未来，可以
说这是一门学科。
【在 x****6 的大作中提到】
: 话糙理不糙，你说的这点区别和我上面讲的建模的dilemma是相通的。实用性并不是科
: 学一定追求的；科学追求的是对客观世界的理解。所以一般物理学家倾向于用最简单的
: 模型因为简单才能够被人脑理解；而用简单来描述复杂往往伴随着“美”。
: 建模也有实用的那一部分，其实就是工程了。比如药物代谢、发酵罐控制，这些模型直
: 接指导医学和工业的实践，参数肯定是要很详细的。
: 上面Nat commu作者的工作，我认为属于前面一种。
|
T****i
发帖数: 15191 | 33 实验生物学当然很重要。但现在的问题不是说片面的问题，而是太多虚假数据，选择性
数据。我听说有老板让手下的人做实验，结果不符合他假说就很生气，说一定是哪错了
，应该是什么样的。这种老板颇有一些。还有薄厚做实验，每组10个样本，各取三个最
“好”的数值，就是能得到统计意义的数值来写文章。从这点看，高通量的方法至少做
假难点。
【在 S**********e 的大作中提到】
: 外行的看，这种理论模型做起来之后，基本上就和宇宙大爆炸的模拟，黑洞的预测，有
: 生命的星星计算一个道理吧。最终只能成为一件漂亮的艺术品，科幻小说思路的来源。
: 而传统的生物学或者遗传学虽然片面，但是目标是干预分子通路或者病理通路。
|
S**********e
发帖数: 620 | 34 噪音太大的大数据根本无法依赖。
统计在某种情况下是有意义的，尤其是流行病学，庞大的数据。理想情况下基数特别大
，筛选出来的因素还是靠谱。
但是在很简单的动物模型，经常都是假阳性。很多有统计学意义的区别，其实并没有生
物学意义。比如为了发文章，搞10个老鼠，算出来没区别，再加10个，有统计学区别，
然后就做了个图，告诉别人这是老鼠水平上的区别。其实很多情况下，都是为了区别而
做的区别。更别说细胞水平的，很多区别如果达不到肉眼可辨，其实没意义。
【在 T****i 的大作中提到】
: 说的太好了！不能同意更多。
: 那些大数据文章基本上没啥大用，不能用来找真正的规律。生物学让统计学给统治了真
: 是悲剧。
|
a********p
发帖数: 52 | 35 我觉得深入理解生物系统还是很有可能指导实际应用的。深入理解的最终目的应该是提
出有统一和预测能力的模型，在这个基础上你选择target的准确性会大大提高。比如现
在的肿瘤临床领域的combination therapy。对于上百个oncogene，不可能让我们组合
式的试一遍，而对于系统的深入理解可以让我们明确各个节点的角色，或许能得到新的
和更精准的见解来指导用药。
【在 x****6 的大作中提到】
: 话糙理不糙，你说的这点区别和我上面讲的建模的dilemma是相通的。实用性并不是科
: 学一定追求的；科学追求的是对客观世界的理解。所以一般物理学家倾向于用最简单的
: 模型因为简单才能够被人脑理解；而用简单来描述复杂往往伴随着“美”。
: 建模也有实用的那一部分，其实就是工程了。比如药物代谢、发酵罐控制，这些模型直
: 接指导医学和工业的实践，参数肯定是要很详细的。
: 上面Nat commu作者的工作，我认为属于前面一种。
|
S**********e
发帖数: 620 | 36 这个野心很大啊，为什么化疗到最后都会依赖呢？你可以说药物不够针对性，但是肿瘤
就和拍不死的小强一样。你按住它的脑袋，它自己把脑袋削掉，然后长出三头六臂。
过去这些年，我认为纯生物最牛的发现就是ips了，可以把终极分化的细胞拖回去到原
点，非常不可思议。但是在动物体内的成年干细胞就很难了。衰老更是像肿瘤一样。你
明明知道一条通路很关键，调控一下理论上管用，但是其他毛病就出来了。很多低等动
物的模型搞出来非常漂亮的假说，但是到人身上非常遥远。即使老鼠的研究都不一定靠
谱，尤其是rapamycin的那个science，里面有很多caveat。
【在 a********p 的大作中提到】
: 我觉得深入理解生物系统还是很有可能指导实际应用的。深入理解的最终目的应该是提
: 出有统一和预测能力的模型，在这个基础上你选择target的准确性会大大提高。比如现
: 在的肿瘤临床领域的combination therapy。对于上百个oncogene，不可能让我们组合
: 式的试一遍，而对于系统的深入理解可以让我们明确各个节点的角色，或许能得到新的
: 和更精准的见解来指导用药。
|
S**********e
发帖数: 620 | 37 是啊，这个行业基本上会被这些人慢慢搞死。
假说经常都很牛很科幻，否则也不会上科学杂志。但是数据经常都很虚伪。而且更悲观
的是不经常会有人去指出错误，因为他们会称这是所谓的争议，只要你势力够雄厚，就
会有人给你站队，然后科学就彻底糊涂了。
【在 T****i 的大作中提到】
: 实验生物学当然很重要。但现在的问题不是说片面的问题，而是太多虚假数据，选择性
: 数据。我听说有老板让手下的人做实验，结果不符合他假说就很生气，说一定是哪错了
: ，应该是什么样的。这种老板颇有一些。还有薄厚做实验，每组10个样本，各取三个最
: “好”的数值，就是能得到统计意义的数值来写文章。从这点看，高通量的方法至少做
: 假难点。
|
T****i
发帖数: 15191 | 38 Exactly。曾经看到有的文章，显微镜照片根本看不出区别，统计数字差30%，差异还显
著。这种文章我觉得实在过分。还有更过分的， 什么10%差异显著的。这种就算统计学
意义，有没有生物学意义都两说着。
【在 S**********e 的大作中提到】
: 噪音太大的大数据根本无法依赖。
: 统计在某种情况下是有意义的，尤其是流行病学，庞大的数据。理想情况下基数特别大
: ，筛选出来的因素还是靠谱。
: 但是在很简单的动物模型，经常都是假阳性。很多有统计学意义的区别，其实并没有生
: 物学意义。比如为了发文章，搞10个老鼠，算出来没区别，再加10个，有统计学区别，
: 然后就做了个图，告诉别人这是老鼠水平上的区别。其实很多情况下，都是为了区别而
: 做的区别。更别说细胞水平的，很多区别如果达不到肉眼可辨，其实没意义。
|
c****u
发帖数: 584 | 39 有些好的计算证明一个模型错的，预测存在一些未知的component.
【在 n******g 的大作中提到】
: 搞一番计算，得出的结论却是平凡的，也就是显而易见的结论。
: 毫无价值，被实验生物大牛所痴笑
|
T*******x
发帖数: 8565 | 40 有道理
【在 T****i 的大作中提到】
: 把生物体和股市做比较是一种误解，两者非常不同。虽然都是复杂系统，但生物过程基
: 本都是严格调控的，有Buffer，有负反馈，output 在一定范围，或者有规律的
: oscillation, 不会上天入地， 重要参数都可以测量，所以我觉得早晚都可以建模预测
: 。股市虽然复杂程度也许不如生物体，单个股票可能相当于简单生物过程，但宏观上有
: 突发事件，微观上有内部消息，你搞什么量化模型，这两个你不知道，预测就只能在短
: 期和统计意义上有效。一个突发事件或者内部消息可能就玩儿完。如果打比方的话，突
: 发事件和内部坏消息，更象系统崩溃。另外你公布了模型，或者自己动作太大，就会改
: 变系统状态，可能导致预测失效。生物不存在这个问题，因为研究者/建模者不是系统
: 的一部分，只是外在观察者。搞什么模型，还不如集合一帮人一起做市，当庄家。作为
: 普通散户，真正赚大钱的，还是得FA做的非常好，甚至有内部消息，还得耐得住上下波
|
|
|
a****c
发帖数: 339 | 41 赞！如果有一天明确了各个节点的角色，尤其是各个节点突变后所能够造成的参数空间
变化，那岂不是可以抢在自然选择前面，把可能的耐药机制先画出来？
【在 a********p 的大作中提到】
: 我觉得深入理解生物系统还是很有可能指导实际应用的。深入理解的最终目的应该是提
: 出有统一和预测能力的模型，在这个基础上你选择target的准确性会大大提高。比如现
: 在的肿瘤临床领域的combination therapy。对于上百个oncogene，不可能让我们组合
: 式的试一遍，而对于系统的深入理解可以让我们明确各个节点的角色，或许能得到新的
: 和更精准的见解来指导用药。
|
x****6
发帖数: 4339 | 42 道理上确实是这样，上一个帖子我在考量你的工作在“科学”和“工程”之间的连续统
上的位置时停顿了一下，确切来说我认为是科学、有工程的倾向。因为，如果scale up
一下，把方程组扩大，把关注的范围从局部基因网络扩大到全基因组，确实是可以做到
预测癌症之类的。但前提是scale up之后，这个庞大的模型会不会失真？
众所周知，生物数据噪音极大，你们文章的数据就是一个例子。9个方程组考量四五条
（？）反馈，也许噪音的影响还不大，可是90个方程组，也许噪音就要overwhelm实际
的机制。我个人认为除非实验技术出现飞跃，能够高通量，高精确度的大规模测量分子
动态，很难想象这种Bottom-up、基于分子动力学的模型能够有效指导医学活动。当然
，一些人如谢晓亮已经开始在开发这种技术了。
我和Stan聊过类似的话题，他认为从基因为中心的角度去看待生命系统可能是有问题的
，应该要高一个层次，他称之为module,具有现象学上的意义，比如行为。我的理解是
在长期进化的结果下，有一些适应特定功能的关系，相较分子层面的复杂交互关系更简
单；而它们很大程度上对系统的行为起决定作用。我现在还举不出例子，他前两年PNAS
上关于细菌游泳行为的工作可能算是一个。
【在 a********p 的大作中提到】
: 我觉得深入理解生物系统还是很有可能指导实际应用的。深入理解的最终目的应该是提
: 出有统一和预测能力的模型，在这个基础上你选择target的准确性会大大提高。比如现
: 在的肿瘤临床领域的combination therapy。对于上百个oncogene，不可能让我们组合
: 式的试一遍，而对于系统的深入理解可以让我们明确各个节点的角色，或许能得到新的
: 和更精准的见解来指导用药。
|
a********p
发帖数: 52 | 43 对于scale up之后系统失不失真，实际上是一个怎么样对系统准确描述的问题。具体到
每一个微分方程实际上只有两个方面：对调控的数学表达和参数值的量化。如果这两方
面能做到尽量准确，那么最终对于整个系统的描述也应该比较靠谱。关于第一个方面，
需要尽可能知道每个元件，这是生物化学应该做的事情。同时也需要对各种不同的调控
类型建立准确的数学描述，这是生物物理可以解决的问题。我觉得不同的调控类型，像
转录调控，磷酸化，降解，各种epigenetic调控等等对于系统动力学的影响是不一样的
，而他们各自或许会遵守一些共同的规律，能够了解这些规律就可以把方程式写的准确
。而对于系统参数的测量，现在也有很多生物物理手段可以办到。
基因的序列只能决定每个组成元素的功能，而有关各个基因的表达动力学曲线才蕴含着
系统的性质，因为它是由与它有调控关系的其他节点决定的。所以，能准确测量尽可能
多的节点的动力学特性对了解系统的性质至关重要，它可以验证我们的数学分析正不正
确，如果不正确，我们需要回过头去看看我们的模型忽略了哪些东西。数学分析和实验
验证是一个相辅相成的过程。
关于细胞整个系统，我觉得他也是模块化的。以我们研究的Rb/E2F网络为例，小小的一
个网络，有限的几个节点， 还是可以划分为更细的几个模块，模块之间在一定程度上
是绝缘的。实际上就是这种模块化为我们研究这个大系统带来了很大的方便，使得研究
可以从小模块开始，然后再累加和组装起来。
up
【在 x****6 的大作中提到】
: 道理上确实是这样，上一个帖子我在考量你的工作在“科学”和“工程”之间的连续统
: 上的位置时停顿了一下，确切来说我认为是科学、有工程的倾向。因为，如果scale up
: 一下，把方程组扩大，把关注的范围从局部基因网络扩大到全基因组，确实是可以做到
: 预测癌症之类的。但前提是scale up之后，这个庞大的模型会不会失真？
: 众所周知，生物数据噪音极大，你们文章的数据就是一个例子。9个方程组考量四五条
: （？）反馈，也许噪音的影响还不大，可是90个方程组，也许噪音就要overwhelm实际
: 的机制。我个人认为除非实验技术出现飞跃，能够高通量，高精确度的大规模测量分子
: 动态，很难想象这种Bottom-up、基于分子动力学的模型能够有效指导医学活动。当然
: ，一些人如谢晓亮已经开始在开发这种技术了。
: 我和Stan聊过类似的话题，他认为从基因为中心的角度去看待生命系统可能是有问题的
|
r**********x
发帖数: 68 | 44 数学模型有助于理解问题。数学最能体现还原论，用数学模型可以高度精确概括逻辑思
路，而且是正确无疑的。如果得出的结论与现实的一样，那说明模型是正确的。这样才
是好的模型，也是好的理论分析。
薛定谔的生命是什么造就概括出寿命问题，但是对于找一个显而易见的理论，现在大部
分生物学家都没有理解其中的机理。虽然结论是平凡的，但是如用用数学模型来描述却
没有人做，所以才没有人真正理解他。 |
r**********x
发帖数: 68 | 45
化疗的耐药性，其实可以用进化论来解释，只要化疗不能杀死所有的癌细胞，那么那些
在化疗环境学可以生存的癌细胞（变异）就会按照指数曲线来生长（马尔萨斯人口增长
模型就是一个微分方程），最后就是耐药（依赖不准确）。
如果药物不像那颗小行星撞击地球从而导致大型恐龙灭绝，那么所以的癌症治疗药物都
会有耐药性，包括靶向，PD-1免疫药物。
我可以做一个化疗耐药的模型，基本可以解释和预测可能的耐药问题。
【在 S**********e 的大作中提到】
: 这个野心很大啊，为什么化疗到最后都会依赖呢？你可以说药物不够针对性，但是肿瘤
: 就和拍不死的小强一样。你按住它的脑袋，它自己把脑袋削掉，然后长出三头六臂。
: 过去这些年，我认为纯生物最牛的发现就是ips了，可以把终极分化的细胞拖回去到原
: 点，非常不可思议。但是在动物体内的成年干细胞就很难了。衰老更是像肿瘤一样。你
: 明明知道一条通路很关键，调控一下理论上管用，但是其他毛病就出来了。很多低等动
: 物的模型搞出来非常漂亮的假说，但是到人身上非常遥远。即使老鼠的研究都不一定靠
: 谱，尤其是rapamycin的那个science，里面有很多caveat。
|
j***h
发帖数: 3205 | |
a********p
发帖数: 52 | 47 真心期望做生物医学研究，尤其是有关cell signaling的应该修一些工程和系统的课程
，比如signals and systems。现在各种信号通路的研究，生物化学上或许能发现新的
细节，从系统的角度看只不过在一遍又一遍的找相关性罢了。
Btw, 这篇PNAS的观点文章评论的很真切:
http://www.pnas.org/content/113/34/9384.full |
S**********e
发帖数: 620 | 48
这些都是很理想状态下的假说，你根据这些理论做出来模型，这没问题。
最终还是很悬吧。你是可以做一个模型来解释耐药问题，预测嘛，我不太信。好吧，算
你赢你可以预测，但是有什么办法可以提高五年十年存活率？结果你还是输。
好比我们原来比赛长跑10公里，你知道你没有办法赢过我。你偷换了一个概念，自己做
100米处设置了一个虚假终点，冲到那说你胜利了。可是我们原定目标是10公里。。。
【在 r**********x 的大作中提到】
:
: 化疗的耐药性，其实可以用进化论来解释，只要化疗不能杀死所有的癌细胞，那么那些
: 在化疗环境学可以生存的癌细胞（变异）就会按照指数曲线来生长（马尔萨斯人口增长
: 模型就是一个微分方程），最后就是耐药（依赖不准确）。
: 如果药物不像那颗小行星撞击地球从而导致大型恐龙灭绝，那么所以的癌症治疗药物都
: 会有耐药性，包括靶向，PD-1免疫药物。
: 我可以做一个化疗耐药的模型，基本可以解释和预测可能的耐药问题。
|
