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生命的软件

有生之年,我们总是觉得生活尽在掌握之中。根据目前公认的科学分类,数学被誉为科学皇后,也是最难领会的一门,物理、化学紧随其后,最后,才是生物。但是这种科学等级划分却有偏颇误导之嫌:因为我们现在知道生物学中所包含的数学远远超过我们的想象。

随着DNA被发现,分子论进入生命科学殿堂,生物学才得以升堂入室迈入化学领域。随后,随着人类基因图绘制计划得到认可,生物学才离数学更近了一步。

Aleppo

A World Besieged

From Aleppo and North Korea to the European Commission and the Federal Reserve, the global order’s fracture points continue to deepen. Nina Khrushcheva, Stephen Roach, Nasser Saidi, and others assess the most important risks.

如今生命研究的标志性口号就是“系统”生物学。长久以来,研究生命自然现象和遗传现象的学者分成两大阵营:表观遗传派和一般遗传派。前者注重环境对生物体的影响,后者强调双亲与子女之间的相似性。表观遗传派的观点显然是错误的,因为上下代之间必然存在稳定性遗传因素。但是一般遗传派认同的上下代之间的遗传物质决定整个有机体的观点却与细胞无法无限分裂的理论相为矛盾。

须被遗传的并非最终那个有机体,而是导致遗传发生的“配方”。想想那道古老的哲学谜题:当木船上的厚木板逐渐腐烂到面目全非,以至破坏原船,这些木板是不是一直处于不断的替换之中呢?“系统”生物学正是认识到了这一点,即不变的是木船的设计——它决定了木船与厚木板之间的关系。

这种想法为“遗传程序”的概念铺平了道路。DNA被发现后,与计算机程序颇为相似的“遗传程序”这一比喻说法不言而喻, 因为DNA可以被视化为一种线性符号,被计算机当作程序来识别。如同计算机程序,DNA中并不存有遗传编码的最后目标状态,而是包含了能确定并控制所有遗传目标和遗传媒介之间的关系的方法。这种方法(其实是一种真正的讯息)由具体的符号组成。

一项惊人的观察结果为此推论提供了依据:病毒就像程序中的独立小程序,利用细胞作为必需的机器进行繁殖(通常通过破坏核心组织)。计算机编程普及时,人们发现有些软件也有此般表现,它们被称为“病毒”。当人们有能力在试管内处理控制DNA时,“遗传程序”这一比喻变得更为准确:科学家可以设计实验,仅仅通过修改硅片上的记号重新编排分子序列。

这一比喻说法来自著名数学家兼计算机科学家阿兰·图灵(Alan Turing),他和John von Neumann以及其他理论家,发现了所有数学数字和逻辑之间的联系。图灵提出可以使用一种简单的、被他称之为“通用图灵机”的机器,来阅读并修改线性序列符号,以进行计算和逻辑推理。这不仅需要机器本身将这些(可视化为一盘磁带的)符号进行物理分离,更需要磁带本身带有支持机器运行的数据。因此该数据可分为两种类型:一种为含有能被机器识读的逻辑序列“含义”的程序;以及提供支持程序运作内容的纯数据。

遗传工程依靠运用操纵DNA分子(无论是自然还是人工的) 来重组异质分子。结果,如今许多细菌都能制造出人类蛋白。但这只是遗传工程的冰山一角。有机体之间的基因转移已得到普遍应用,由核克隆技术产生的多利羊,使“通用图灵机”成为极具启迪性的、尽管还难以解释清楚的分子模式。

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若我们考虑这个比喻说法的实际价值,将有一个惊人的结果。我们已经发现,一些计算机程序成果立刻就被认为极具确定性和创新意义,但它们同时也是难以预知的。面对无法预测的未来,这一比喻暗示着,作为物质系统的生物体,将找到一种目前看来不可能的解决方案,以使他们的后裔能在难以预测的条件中得以生存。

当然,这个比喻还受到一个简单事实的制约:计算机无法生产计算机。新生物学的挑战就在于知晓如何才能使这变成现实。