《怎样找到一个适合你的博士后老板？》，《怎样掌握写好英语科技论文的诀窍》，《好推荐信的五大要素》，《算一算你离成功有多远？》，《增加你科研文章影响力的八招》，这一系列的文章全部出自于一位科学家之手，在尽心科研之余，他喜欢把自己在科研路上经过的一点一滴，困难和经验写成文字分享给更多的从事科研的人们。他的博客上写着：“论春语秋，谈科说学，声传言教。”

他叫周耀旗，美国印第安纳大学信息学院和医学院教授。

【印象】
采访周老师是一个工作日的下班之后，那天下着蒙蒙细雨，原本心里忐忑着不知该如何开场，但周老师热情的招呼顿时化解了我心中的顾虑。因为是在同一个校园，所以对周老师早有耳闻。但真正认识周老师，却是因为他在科学网上的博客。博客上的他思想飞舞，真挚明理，对博士后和博士生提出了很多中肯又实际的建议和指导。见了面后发现，周老师还是一个很谦逊，笑容可掬的翩翩君子。

--- 科学松鼠会陈筱歪

（以下为采访对话，C:陈筱歪；Z: 周教授）

研究：蛋白质，从序列预测功能

C：能给我们的读者介绍一下您从事的研究吗？

Z: 我从事蛋白质结构生物信息学方面的研究。我们都知道不同的蛋白质是由不同的氨基酸线性排列组合成的。这些氨基酸序列能自动组合变成特定的三维结构，而结构决定了功能。结构生物信息学就是发展算法（algorithms）来研究序列-结构-功能之间的关系。 比如从已知的蛋白质序列来预测它的结构，由序列或结构来预测它的功能。最终目的是能根据功能，设计出一个蛋白质结构，然后找到一个序列能自动折叠成这个结构。理想的结果是稳定性更高特定功能更强，如催化功能变得更强了。所以结构生物信息学应用前景很广。我原来学的是化学物理，后来转行到生物信息学。我的化学物理背景很有用。因为单纯用统计学的方法找规律，很多时候是不够的。蛋白质的结构性能是它的物理和化学在起作用。这是我的一点优势吧。

C：那么您测试的这些蛋白质是已经现存的，还是从理论上设计一个更好的？

Z: 两方面都做。我们用已知的蛋白质来测试我们的预测方法，然后去设计一些具备特定功能的未知的蛋白质。我们的长期目标是设计一些蛋白质药，能够去中和或除去对人体不利的蛋白质。这就需要设计蛋白质的新功能。

C: 那么这样的理论模型的准确率有多高呢？

Z: 一般来说，蛋白质结构预测理论上有两种方法。一种方法是从头算法。也就是从序列直接预测结构及功能。但是现在还很不准。现在还有一种方法叫做模板预测，用已知的结构作为模板来预测。如果能找到模板的话，这种方法预测结构还是比较可靠。我们现在有几万个模板，将序列和数据库里的这些模板进行比对，如果这个序列和某一个模板的match（匹配）的分数比其他的模板要高得多的话，就说明这匹配是非常成功的，甚至可以精确到2-3Å的水平。

然后根据预测的模板，来预测它的功能。我们最近做的一个研究就是，测试一些蛋白质有没有和RNA结合（RNA binding）的功能。比如人类基因组有两万多个基因，用我们的方法在数据库中筛选一遍，然后发现了很多以前不知道功能的蛋白质存在结合RNA的功能。 另外，还有一些我们原本以为是其他功能的蛋白质，它们也同时能够结合RNA。 我们设计的这种方法false positive（假阳性）比较少，比如我们预测100个与RNA结合的蛋白，大约90个会是对的。但是，目前的sensitivity（敏感度）还不是很高，比如总共存在100个这样功能的蛋白，我们能够找到一半左右。主要原因是现在的模板还是不够多。如果能够有一个更加完整的模板库，就可以大大地提高敏感度，这需要更多实验解析的蛋白质RNA的复合结构。我们同时正在努力进一步改进我们的方法。

C: 这样的方法是领域内共用的还是您的实验室自己设计的呢？

Z: 各个实验室会有他们自己的方法。但是我们使用的算法是我们自己设计的，是非常unique（独特）的。现在有关蛋白和RNA相互作用的研究非常热门，因为这是一个很重要的生物过程：在DNA中的信息被读取转变为信使RNA之后，很多蛋白和信使RNA会相互作用，来改变它翻译为蛋白质的水平。如果我们能找到蛋白质的哪些位点或序列和RNA作用，就可以特定性地改变它们之间的结合，从而达到调控这些生物学过程、更好的了解某些疾病的原理的目的。我们还打算将这个方法推广，不仅仅做蛋白-RNA的研究，也做蛋白-DNA结合的研究。

职业：主动思考，是科研之路的关键

C: 能不能跟我们讲一讲您是怎样决定出国学习的呢？

Z: 我是科大毕业的，当时毕业的时候有一个国家资助的机会可以出国念研究生。我当时是想留在国内做一个学者，没有想过出国。后来人数不够，我就去参加了那个考试，很幸运地考上了，就来到了纽约大学石溪分校做研究生。我一直喜欢理论，想做理论化学。当时和一个做液体统计力学的导师谈了一谈，他就决定留我在他的实验室了。我的导师是一个在学术领域内很有声望的科学家，曾经被提名过诺贝尔奖。但是我在他实验室开始时特别不顺，尝试做了好几个课题都做不出来，当时觉得很灰暗，怀疑自己不是做科研的料。后来尝试和另一个实验室合作，换了一个课题很快就顿悟了。从那时开始，我就喜欢上了做研究的感觉。

C: 后来您是怎样选择博士后的研究和实验室的？

Z: 博士毕业之后(1989年底)，由于当时国内形势不清楚，刚好一个加州的朋友开公司，找我去帮忙，于是我就去了这个做环境检测的公司从事管理工作。可是在公司工作的几年后，更加发现自己真正喜欢的是做科研而不是搞人际关系。于是自己就很坚定地回到学校继续做博士后。那个时候已经离开学术圈3，4年，很久没读论文了，不知道自己还能不能做研究，原来的老板之前的第一个学生已经在北卡成立了自己的实验室，我就去了那个实验室。后来又去了哈佛做了一轮博士后，又经过了5年成立了自己的实验室。这一路过来经历了很多。

C: 这中间每个阶段的课题还一直都是之前的方向吗？您觉得给您影响最大的人是谁？

Z: 不是，这中间课题一直在变。每一个阶段中遇到的导师对我有着不同的影响。在哈佛时候的那个老板是一个特别严谨的人，每一个细节都要求做得很完美，论文从第一稿交给他起都要经过1-2年才能完成。他可能是对我影响最深的人，从他身上我学到了如何严谨地做科研。博士时候的导师是一个放羊型的管理方式，他不断的给你方向，不断的给你新的思路，但不会给太多的指导。于是我只能自己去看很多论文，自己产生一些想法，然后去测试，去验证。我现在用这个方法管理能干的学生。

C: 我记得您曾经写过一篇博客，谈过您曾经有一个诺贝尔的梦想，能不能讲一讲您的这个梦想是怎样来的？

Z: （笑）那还是在我上大学的时候。那时候喜欢胡思乱想，当时看到杨振宁和李政道的成就，也希望自己能够以他们为榜样为科学做出一些贡献。上大学的时候也看了很多书，其中一本对我影响很大科普书就是《从一到无穷大》。（沉思几秒）想一想对我影响最大的书可能有两本，一本是初中时候我姐姐给我的一本数学书。当时暑假我没事情做，就把一整本数学书做完了，可以说是开发了我的智力。从此喜欢上了数学和科学。

C: 第二本就是《从一到无穷大》？

Z: 对。这是一本很好的科普书，它是从数学开始讲起，从1,2,3的数字怎么来的，然后讲到宇宙，哲学。这本书对我的触动很大，原来科学发展就是从这样不断的思考，想问题而来的。也就触动了我平常主动去寻找问题，解决问题的习惯。有时候会想一些很奇怪的问题，很多思考的结论是对是错对我不是很重要，重要的是享受这个推理思维的过程。平常看了很多很多的书，主要还是科普方面的书，反而在专业课方面没有投入特别多的时间（笑）。上学的时候把拿到诺贝尔当做一个科学家的终极目标，但是现在觉得这是可遇不可求的。最重要的是做的科研能不能在科学界甚至社会上有一点影响。

C: 这些思考对后来的研究有帮助吗？

Z: 刚来到美国的时候有一点懵了。之前的思考太天马行空了，但是做科研要解决的是实际的问题，所以用了一些时间来调整。但是这种思维的方式，主动地去想问题是我在科研这条路能走下来的关键。

学生：喜欢，才有动力探索

C: 您现在拥有自己的实验室，您对学生的期待是怎样的？您觉得有哪些品质是做一个研究生或者一个科研工作者需要的？

Z: 首先我希望我的学生基础要好，能独立的做一些研究。要有self-initiative（自我主动性），拿到一个课题要自己主动思考，去阅读文献，产生想法，解决问题。再有一个就是能不能有原创性（creativity），想法不管大小，关键是要有想法。这个在学校和公司都是一样的。要不断动脑，善于思考。

C: 会不会有一种可能就是不喜欢思考是因为他们不喜欢自己的专业？

Z: 这可能。如果不喜欢现在的专业就应该去寻找更喜欢的专业。我很多学生都是从物理或者化学转到现在生物信息学的领域的，有的时候转一个方向反而好，因为在新的领域你有别人没有的背景知识，有学科的交叉，这样很多问题解决的方法会宽一些。但是一定要找到自己真正喜欢的事情，只有自己喜欢了，才能坚持下去。这就是主动和被动的区别，如果每天被动的被别人赶着去做一件事情，就不能享受到中间的乐趣。

C: 您也曾经写了很多指导科技论文写作的文章，对于写作有什么建议吗？

Z: 我的建议就是不断地跟据规则来练习。比如每写一段都要有一个中心思想，每一段之间都有联系，有一些承上启下的句子来连接，使文章变成一个整体。这些方法我也经过了很长的时间养成习惯练出来的，当然也去听过一些相应的关于写作的课，明白了很多，比如怎样从一个读者的角度，怎样让文章读得通顺。总之，写作也是一个思考的过程。不想而写是写不好的。

C: 您觉得如何选择自己将来的职业道路？

Z: 还是要做自己喜欢的。如果不知道自己喜欢什么，就给自己机会不断去探索。比如我之前在公司就无法做到身心如一，但是如果不去公司，我可能不知道我还是更喜欢科研。另外更重要的是培养自己的能力，特别是创新能力。有了这些能力做哪一行都是可以做得很好。

松鼠会店庆三周年，科学圈圈坐也要举办第三期了，谢谢children为本期圈圈坐做了帅气的海报。前两期的圈圈坐我们介绍了13位松鼠（这里http://songshuhui.net/archives/8280）和8位老师（这里http://songshuhui.net/archives/31419）。而这一次，在高考来临的日子里，我们以科学职业发展为主题为大家送上一份礼物，希望为有意加入科学队伍和已经在科学队伍中奋斗的大家加油鼓劲。

本期圈圈坐的圈子移向了海外——由海外松鼠为大家采访海外的科学家嘉宾，并带来第一手资料。科学家们将讲述他们的成长经历，科学研究中的小小牢骚与趣事，顺便对科学事业进行回顾与展望。

那么就让我们请出松鼠和老师们吧：

• 松鼠Fujia首先为我们送来英国的祝福。来自牛津大学化学系的高级研究员 肖天存老师 为我们讲述了他从一个农民家庭的孩子一步步走入科学研究，走出国门并开办科技公司的经历。
• 松鼠陈筱歪采访了美国伊利诺伊州大学香槟分校（UIUC）化学系教授陆艺老师。成功培养了30多名博士生的他和我们谈谈他对研究生的期待和培养。
• 接下来，美国印第安纳大学信息学院的教授周耀旗老师则用自己的亲身经历告诉我们，只有真正热爱自己从事的事业，才能将它做到更好。
• 同样来自美国的松鼠水龙吟采访了从事物理研究的美国科学院院士叶军老师，并深深被他对于科学的那种热情所震撼，那种为科学事业奋斗终身的感觉太强烈了！
• 美国密歇根州的心理学松鼠悠扬也带来了对著名的芝加哥大学心理学和经济学教授奚恺元老师的采访。

松鼠会希望，通过经历丰富的科学家现身说法，能够帮助大家选择自己未来道路，也能让公众更加了解科学事业。

那么，敬请期待！

木遥：首先问一个困扰我很久的问题：你自己是怎么打“桔子”这两个字的？我自己的微软拼音输入法，juzi只能打出橘子，jiezi有时候能打出桔子但是有时候会失败。。。

桔子：叫“桔子”是因为那是我的输入法打出来的第一个“juzi”……有一次在msn群里，有人改了名字冒充我；结果猛犸一眼就认出来了，猛犸悠哉地说：“哈，桔子自己是不会打‘橘子’的哦～～”

木遥：你小时候看科普么？看科幻么？我觉得女生好像都不是特别喜欢看科幻。。。。不是《科幻世界》，是那种长篇科幻，阿西莫夫的《基地》之类的。

桔子：小学时候看过《数的世界》还有那种小朋友游物理/化学/数学王国的书，妈妈总和别人说我看得如痴如醉，我自己不记得……《十万个为什么》没看全，很丢人，家里的一套似乎是爸爸的，封皮黑红黄三个颜色，那种很革命举镰刀的人物形象。《科幻世界》也没看过，爸爸告诉我他喜欢儒勒凡尔纳，我就看了。我好像一直不是那种爱科学的好儿童，看童话长大的，学到的知识有——作为一个小姑娘，哭是很有用的本事。

考大学时候歪打正着，我同学后来总结说，生物是理科里边最文科的一门。大学时候和科学有关的课外书只看了阿加莎·克里斯蒂（我更喜欢波罗），开始的时候那是最好朋友给我留的作业，后来就喜欢上了。

木遥：你有没有因为面对错误和失败抓狂过？

桔子：如果我没有理解错你的问题，是指在我的科研中么？曾有这样一段对话，物理男说：“我们只要一根笔、一张纸，和一个垃圾桶就可以做科研。”桔子说：“好牛啊。”物理男说：“不。不算牛。哲学系的只要一根笔，一张纸，随便写点什么都是研究结果。”桔子说：“那我们生物的只要一个垃圾桶。”

这个意思是，在生物研究里边，发现自己的结果和观点是错误的，这种时候很多；许多时候并不是操作失误，莫名其妙的再重复一遍结果就变了，生物变数多吧。所以随时做好了结果跑到垃圾箱的心理准备，老板听到你的结论又变了一般也会面不改色。

尽管生物一直想要变成逻辑的科学，但现在还无法脱离“描述”，所以很重要的是靠“看”。常常是不论推翻和支持，看到了就是有意义的成果。沮丧常是因为没结果，做不出就说明这条路走不通，白做了，不过我在实验室有酒。

木遥：如果你以后的孩子表现出对科学明显的排斥或者至少是对大自然的奥秘无动于衷（并且经过诱导仍然如此），你是认为这是他/她的自由选择应予保护还是错误倾向应予纠正？

桔子：（好遥远……）我是被放养的，以至于不觉得自己曾经叛逆过，感谢爸爸妈妈和老师们给我的尊重和自由，我想我有孩子以后，不会太强迫他。他如果觉得诗词歌赋好玩，笑我不懂，我可以说，你还不懂原子微管五羟色胺呢……不过现在说这个是站着说话不腰疼。

木遥：上个世纪末有一句流传很广的话是“二十一世纪是生物学的世纪”，当然这句话争议也很大，你怎么看这句话呢？

桔子：呵呵，不严肃地说，一句话害了多少少年儿童～还是毛爷爷好：“学好数理化走遍全天下。”

现在生物学的口碑恐怕不是这么伟大。我想过，为什么现在好多人都说学生物的不好找工作。因为虽然同是理科，但生物恐怕比数理化专业性强，研究的路容易走得窄。除非热爱这门科学，一门心思将来做研究；否则，当想要干点别的的时候就会发现自己的理科基础并不是很强，生物学也不是很多地方都用得上。另外，我觉得现有的生物研究人员多于实际需要，第一是因为它（曾）是热门专业，第二是因为它现在还靠人海战术，这是会变的。讲个笑话，我师姐答辩答high了，对在座老师说：“我将来要发明一个机器或至少编一个程序，这样我们就不用在实验室里看着几个小时的实验，浪费生命。”老板听了脸色发青，说：“那我要你们博士生干什么用的？”

同样的道理，有人说：“生物的重要性只要看生物研究有多少经费。”美国科学院确实把一半以上的钱都用于生物研究——实际上这也是因为生物建立在消耗物质的基础上，我们实验室一天肯定能比你数学实验室多产生垃圾，多消耗能源。

实际上现在科研界和科技领域，还是挺百花争鸣的吧，看各种大众科学杂志上的研究进展，也不一定大部是生物。

不过我也不是说生物不重要，人是好奇的，有关自然的科学是最直观、同我们距离最近的科学，有未解的迷就想解开。常常能见到一些paper上发表的实验，可以称之为“可爱”，比如本来只在细胞里边行使功能的东西，科学家让它翻个个儿长到细胞外边去，好像显摆一下，这个东西多有用，我能让它带着整个细胞到处跑——我感觉有时候生物研究可以让人类特别好地展示自己的智慧，同时满足人的解惑欲，这也是我为什么喜欢生物。另外从应用的方面来看，上世纪DNA结构和中心法则出现，现在能看到生物大分子、控制细胞命运，人能知道一个药物分子究竟通过细胞的什么组件，如何对细胞作用；人也认识到自己和许多低等生物这么像，就可以脱离人做实验，让别的动物代我们受死……这些成果都是几十年之内来的。我们突然认识到原来不一定要屈服于疾病，甚至不一定服从衰老——这多诱人。所以人类肯定还会动力十足地继续。

一个世纪100年，我不敢胡乱说它究竟是谁的世纪。90年以后再答……

木遥：北大生命科学学院院长饶毅曾经给一场院内辩论赛出了如下的题目：正方：学习生命科学有前途。反方：学习生命科学没有前途。你会愿意当哪一方辩手？

桔子：我不愿意辩论……

木遥：那你喜欢做研究么？

桔子：本科不是很懂什么是做科研，不过很幸运，实验用的是形态学的方法，用电镜，那时候就觉得生物真美啊，每天都惊叹；而且形态学那些实验，靠观察，只要仔细观察就能发现点什么，所以心情上很受鼓励，那时候整天做实验就很high。后来研究生，发现不是所有研究都是那样靠眼睛观察的，和以前反差很大，基本上没有形态学的东西，都是分子的、遗传的，刚开始不适应，但是逐渐就开始觉得做研究的思路很好玩，像拼图一样，用一点点结果把一个全局拼出来。将来干什么还没仔细想。。真难说，其实我实验很挫败感的时候都有心去学public health，然后去WHO工作，去帮非洲难民，至少自己做什么都看得到。。做生物，成果慢慢的。。也不知道希望啥。我想想。。

木遥：你最希望在我们有生之年看到科学的哪一样重大进展，要现实一点的。

桔子：我使劲想想……对了你希望啥呢？我建议把我的圈圈坐最后改成我采访你……

（在桔子的强烈要求下，下面暂时变成木遥回答问题了。）

======================我是反客为主的分割线======================

木遥：我想了三件事情。第一是更好的能源储存技术，确切说来就是让便携设备的电池不要那么大那么热。。。。第二是随时随地不限速度的无线网络，是真正的随时随地，不管人在哪里。第三是更好的锻炼身体的方式，坐在一个椅子里然后被机器噼里啪啦的拽一拽就把肌肉拽出来了（这个不太靠谱。。。。但是按说也不是完全不可能的。。。。）

桔子：还得把脂肪拽没。

木遥：那个我不care...

桔子：可是你被拽出来了还是锻炼么。。锻炼的一个目的其实是心理上的。

木遥：我承认这样没法实现锻炼意志品质的目的。但是生长肌肉本身是个纯生理的事情，理论上不必然要求长时间的坚持运动阿。

桔子：肌肉细胞要生长需要时常伸缩不说，即使有肌肉，神经没有通过锻炼发育（没有刺激，神经细胞就不会长得那么猛，没那个需要），还有关节和骨头强度不够。关节怎么拽。。得运动对这个部位产生刺激，才能生长，包括里边的血管。。你别没控制好又给世界增加一个癌症难题。

木遥：肌肉的生长本质上也不过就是个生理化学过程。你把营养都储备好了，相应的激素都给到了，生物讯号都模拟出来了，为啥肌肉生长不出来？

桔子：算了，我觉得还是别让未来的少年儿童看到你这个可怕的想法，回头新增了一个“肌肉癌”。。你变成绿巨人你就高兴了。我问你，心肺功能你想怎么办？很弱的心肺功能都没法支持那么强的肌肉。

木遥：一定要绿巨人那么强么。。。。长一点点肌肉就停下来，然后让心肺去适应一阵，然后再长。。。。本质上青春期长身体的时候肌肉长得也很快阿。

桔子：你没抓住那时候的好时机？

木遥：……

木遥：然而你还没回答问题。。。。

桔子：小麦亩产万斤，人类更好利用太阳能，更便宜的治疗艾滋病吧。我觉得我说的三个比你现实。。

木遥：我觉得我说得比你现实。。。。

桔子：哈哈。。艾滋病那个可能，实际上好多欧洲美国科学家都在研究。今年我还写了一个诺贝尔奖医学的，当时那个法国人就在非洲。他们研究，不是空谈的，不是光在实验室研究信号通路。我印象特深，那人说，不是治愈，是让他们never get sick，就像现在癌症的新疗法的idea一样。你记得癌症小红猪翻译的一篇么？与敌共存，有些异曲同工。就是说，你感染了，原来的思路是，就是要杀死你所有的病毒，治愈你。但是那个是非常贵和不容易实现的，现在的努力方向（便宜一点的），先短期治疗，然后疫苗，让你自己的免疫系统去努力抗衡。。这样让他们永远不发病。

======================我是回到主题的分割线======================

木遥：你到底是干啥的。。。简单介绍一下你的专业吧，也包括那个大家都问的问题，就是2008年你们专业最吸引你的话题是什么。。。

桔子：你知道“高尔基体”和“内质网 ”么？不知道没关系，细胞知道吧。恩，细胞里很挤，有好多大分子和小泡泡推推搡搡的。它们多数情况下并不是悠哉地在“细胞汤”里游泳（扩散作用），跑到一个地方随便干点活；而是很有序地被运到特定地方。人们总说，“高尔基体”就是细胞的邮局，新合成的蛋白质要从“内质网”出发，先被送到邮局，在这里一级一级地分拣、盖邮戳（就是蛋白的修饰过程，连个糖分子什么的），出邮局门的时候坐上特殊的小车跑到细胞的各个角落发挥它们的作用。我研究的就是新合成的蛋白质怎么被包裹好，然后怎么目标明确地被送到邮局去。

说到邮局——高尔基体，你肯定能猜到这是一个人的名字。细胞里的这个结构就是在1898年以他的发现者Golgi命名的。我实验室崇拜Golgi这个人，不光老板办公室里挂着他的大头像，做实验用来热有毒物质的微波炉里边也用他头像镇着，微波炉里灯一亮，他的脸面就格外神圣，偶尔水开锅了，一口有毒物质就飙上去了。Golgi和他的竞争者Ramon获得了1906年的诺贝尔奖，我实验室曾经养了两只好打架的金鱼，起名“Golgi”和“Ramon”，放在一个缸里它俩就背鳍直竖地开咬，所以只好放在两口缸，缸紧贴着，只能干瞪眼，不能动手。后来Ramon很悲惨地先去见上帝（幸好不是Golgi，不然老板该怒了），我们就在女厕所里为它举行了隆重的葬礼；后来Golgi也不行了，我们让它追随竞争者去了，然后老板规定实验室里不能养宠物，Golgi和Ramon的友情成了绝唱。

我们这个专业特别窄，而且我现在以搞副业为主，所以我眼中的大事就是不务正业……先给你个链接，然后贴图。http://socrates.berkeley.edu/~sherwood/sherwood/sherwoodhome.html

或者 http://www.gallerypauleanglim.com/Gallery_Paule_Anglim/Katherine_Sherwood.html

这是一位纯艺术家的网站，她今年二月办了一个画展，名叫“高尔基之门”（Golgi’s Door），因为主题是“神经细胞和大脑”——这个名字是为了纪念Golgi对发现神经细胞的重要贡献。绘画里除了那些枝枝杈杈的“神经细胞”、大脑、头颅这些生物成分，还有许多神话人物的元素。现实一点的比如这幅《Ramon的复仇》——哈，冤家对手总不缺席。

这个《pump, drug, computer》，你能看出来吗？

正经的，我自己的领域好像没有什么巨开创的结果，虽然paper频出。往广了说，我的系名叫“分子、遗传及细胞学系”，很大吧……

我觉得比较好玩的结果是上月一个研究海底荧光生物的组意外地发现了迄今为止最大的单细胞生物——像一颗葡萄一样大，是阿米巴的近亲，在800米深的海底滚。他们从海底把这些小葡萄粒捞出来，本来以为是……就叫它们doo-doo ball……后来发现居然能动，是活的。从细胞学的角度来讲挺不可思议，数学家和物理学家都做过计算，细胞大小很大以后对细胞就不利了，因为表面积相对较小，从表面吸收的东西运到细胞中心多远啊，从中间运出来也不容易（尽管实际上这个葡萄里边最重要的细胞元件确实靠近细胞膜）。从行为学，这个像阿米巴的球在海底还定向移动，而不是飘来飘去（一天只能走一个身长），以前人们认为只有对称的生物才能定向爬，因为你得认得自己的前后左右。

然后严肃的，近些年癌症和衰老方面的研究成果挺多。比如两年前建立了癌症基因组数据库（cancer genomics database）。一般癌细胞都是基因组发生了突变，导致它一个劲儿地疯长。研究人员就给癌症患者和健康人的基因组分别测序，这二者不一样的地方就很可能是导致癌症的地方。为了得到有统计意义的结果，得给上万人测序然后确定起决定性作用的基因突变。这个数据库不仅对癌症诊断，对靶向治疗、基因治疗都是很有意义的。2008年结果很多，比如发现了一种胶质细胞瘤（一种神经细胞癌）的新相关基因，在12%患者的癌细胞里，这个基因都发生了突变。

还有你记得DNA写过一篇克隆猛犸象的文章么？猛犸离现在很久远，都没有完整细胞保留下来，研究人员就取得碎片，测出了基因组。因为都是碎片，再加上年代久远损毁严重，所以coverage必须在10以上才能对结果比较confident（也就是说重复的数量达到10以上），但是现在只有0.7，已经很不容易了。据说明年还会测出非洲象的基因组序列，然后用猛犸的这个粗略的结果和非洲象比较，可以帮助纠正一些错误，还可以确定测出来的这一堆序列分别分布在哪条染色体（我有23对染色体，猛犸比我多，有28对，哈哈）然后可以克隆猛犸……。

说到这只猛犸，想起另一个克隆的故事，是上上月实现的。一些日本人从冰箱里拿出一只冻了16年的老鼠，冻得很丑，取出这只老鼠细胞的细胞核（细胞里装DNA的地方），放到别的老鼠的空细胞里边，然后这细胞就被冻老鼠灵魂附体了——由这个细胞发育的老鼠就是冻老鼠的克隆。有人就说，这个技术成功了，可以依照此法克隆猛犸啊。但是猛犸专家都很不份儿……

（木遥尾注：在采访过程中桔子同学屡次悍然拒绝交出照片，请同学们发动群众的力量声讨桔子吧……）

自我介绍：denovo，科学工作者+文艺女青年。ID是很装x的拉丁文，其实只是专业文献里一个常用词汇而已；头衔是很神奇的留美女博士，其实毕业至今也没有人管我叫过Dr. denovo，不是不失望的。8岁的时候写好了诺贝尔获奖感言，18岁的时候觉得只能为科学发展贡献自己的一份力量，28岁的时候人生唯一目标就是不要成为科学前进路上的绊脚石，好在这个目标很容易实现，因为我之于科学最多就是恒河一粒沙，应该绊不倒人的。

Melipal：好，先解释下denovo啥意思好了……

denovo：嗯，拉丁文的de novo就是“新的”或者“从头开始”这个意思。

Melipal：听说你是做生物统计学的，我对这个学科的了解非常少，可否用几句话介绍一下，这个学科的研究对象是什么？和你本科专业的关系又是怎样的？你又提到自己是做基因统计的，是分析基因组研究的数据，那么从这些数据中可提取什么样的信息？是关于生物群体的还是个体的？

denovo：其实我的专业准确的说是统计遗传学，属于生物统计学的一个小分支。我们主要是对于遗传学，尤其是人类遗传学的数据，进行统计分析，来找出其中有意义的特点。同时也要针对遗传学的特性，开发新的统计方法。举个例子说吧，我现在分析的是人类基因组数据，主要是和疾病相关的。现在大家关注的焦点是复杂疾病，也就是非单基因引起的疾病，通常这些疾病的发生同时受到多种因素，包括不同基因和不同环境因素的影响。对于单基因遗传病来说，已经有一套成熟的遗传方法，在不清楚病理基础的情况下也可以从基因组里成千上万的基因中找出致病的位点，不过因为单基因遗传病有很大的选择压力（生病的个体容易被选择掉所以在人群中的比例会降低），所以病的种类不多，影响范围也么有那么大，现在能找到的单基因病都被解决掉啦，做单基因遗传病的最大难题已经不是方法，而是再找到一个罕见的疾病……
复杂疾病就不一样，因为有多个基因以及环境因素的参与，单个基因受到的选择压力比较小，所以发病几率高，解决的意义更大。但是也正因为有多个因素参与，每个因素和疾病之间的关系就不那么稳定，比较难找出致病基因——现在也不叫致病基因了，叫做“易感基因”（predisposing gene），就是你有某个基因型，会比没有的人有更高的得病几率。因此，我们需要更新，更强大，更敏锐的统计方法来分析实验数据，尽可能找出这些基因来。
从操作上讲，我们收集某种特定复杂疾病（糖尿病，阿尔兹海默氏症等等）的病人和对应的健康对照组，比较他们基因组的异同，通过统计的方法，找出在病人中比例显著高于在健康人中比例的那些基因型，为后续的生化研究提供备选基因。生化和分子生物学研究是最终确定性的环节，但是因为这些方法目前基本还处于比较小规模研究的阶段（时间，资金都有限制），不可能像遗传学一样进行超大规模筛选，所以我们如果能够提供可靠的备选基因，是非常有意义的。
我本科就学生物，毕业论文做的发育遗传学方向，当时觉得这个方向国内做的人很少，学院也没有这方面的课程，所以一门心思想读个研究生，纯洁地期待将来回学校开这门课，让学生们可以接触到这个有意思的方向，汗……
研究生我申请到了一个“遗传与发育生物学系”，结果第一年上课和尝试不同实验室后，又觉得遗传更有意思，就选了人类遗传的实验室——系里唯一一个……
做人类遗传的项目需要很多统计知识进行数据处理，所以我又去上统计课，并且接触到统计遗传学，博士论文算是半实验半理论的。现在人类遗传学的测序等方法都有很多企业在做，大多数时候其实可以把实验部分外包给公司，自己专心分析数据，提取出其中有用的信息，所以博士毕业后我就选择到了一个统计遗传学的实验室做博士后。

Melipal：俗套问题，今年在你这个领域内，比较重要的工作有哪些？

denovo：从去年到今年，本领域最热门的话题都是“个人基因组”（personal genome）。去年，DNA双螺旋结构提出者之一，遗传学界的权威沃森（James D. Watson），以及short-gun测序方法的发明人，遗传学界的传奇叛逆人物文特（J. Craig Venter），先后获得了他们的全基因组序列并且向社会公开，任何人都可以使用这些序列资源做研究。今年11月的《自然》杂志上又同时发表了两篇论文，一篇是去年10月中国华大完成的“炎黄一号”，也就是第一个中国人的全基因组序列测量，另一篇则是今年2月Illumina公司完成的第一个非洲人的全基因组序列测量。测量一个全基因组的时间从沃森所耗费的几个月下降到非洲人的几个星期，资金投入也从几百万美金下降到10万美金左右（而且美元还在看跌！哦也）。所有人都在期待这个时间和资金进一步降低，让遗传学研究进入“全基因组时代”。

这十年来，因为新方法和技术的迅速发展，遗传学对人类全基因组的研究能力已经提高了几个数量级，从最开始采用300多个“微卫星标记”（microsatellite markers），到几百万个“单核苷酸多态性”（SNP），直到上面所说的全基因组测序，也就是直接测量人类基因组中的所有30亿个核苷酸。事实上，使用数百万“单核苷酸多态性”来研究人类全基因组的方法才开发几年，广泛应用在复杂疾病上并且产生研究成果——也就是发表的学术论文——不过才是今年的事，世界变化之快实在令人震惊。

全基因组测序与这个方法相比的优势主要有两点，一个是可以直接测量每个位点，提高统计功效，理论上来说更容易筛选出易感基因（不过实际操作有很多复杂之处）；另一个就关系到这两年的另一个研究热点：结构异型（structural variation，我不确定这个翻译是否通用）。简单地说，以前我们主要是研究单个核苷酸或者一些比较小型的插入/删除位点，前两年有人发现，其实基因组中存在很多更大的插入/删除事件，并且可能重复发生，造成某段DNA序列在不同人体内有不同的数目，比如说你身上只有一个，我却有4、5个。学界为此十分激动，因为这提供了一个全新的视角，引起疾病易感性的可能不是单纯的有/无某个基因型，也可能是多/少的差别。如果能够做全基因组测序，我们就不会错过任何一个结构异型。

Melipal：与基因有关的疾病能在所有疾病中占多少比例？看你前几个问题的回答，是不是说以后如果基因测序可以普及，人们就可以了解自己有没有某些易感基因，然后针对某些疾病进行必要的防范？

denovo：我不知道该怎么计算这个比例，这样吧，我举一些复杂遗传疾病的例子：哮喘、糖尿病、阿尔兹海默症、癌症、心脏病、高血压、肥胖症、自闭症、精神分裂症、抑郁症……这里要注意的是，说他们是遗传疾病并不需要知道其确切的易感基因，遗传学有一套比较完备的观察方法（家庭研究、孪生子研究以及领养研究）来确定某个疾病是否有遗传因素存在。

你后面这个问题，就是人们对我上面提到的“个人基因组”如此热衷的原因之一。理论上来说，如果全基因组测序得到普及，你就可以将自己的基因组与所有已知易感基因型比较，从而了解自己得某种疾病的风险，然后进行必要的防范，包括基因治疗和对于环境因素的控制。不过对于复杂疾病来说，基因治疗并不实际，控制环境因素更重要，比方说你知道自己得肺癌的几率较高，就一定要戒烟。

但是实现这个美好愿望有一个前提，那就是我们已经发现了大量易感基因。但事实上，在复杂疾病的研究上，我们目前都还是在摸索，并没有大的突破，只有少量疾病的少量易感基因已经被确切定位，比如说阿尔兹海默症（Alzheimer's disease，以前被称为老年痴呆症，现在因为这个名字政治不正确已经被改掉了）的ApoE。很多疾病的“易感基因”确实有一些研究支持，但是也还很有争议。美国已经有一家公司在开发躁狂型抑郁症（bipolar disorder）的遗传测试方法，这件事引发了一场不小的争论，研究者认为这是一种相当不负责任的行为，因为目前躁狂型抑郁症虽然有一堆“易感基因”被报道，却没有一个得到公认；然而病人家属和一些医生却坚持说，只要有可能的测试方法存在，不需要多么精确，就可以对他们有帮助。

Melipal：说到寻找易感基因，依照现在的研究结果来看，拥有这个基因与真正得病之间的关系大不大？应该如何排除其他因素的干扰（比如某些疾病的患者生活习惯或是经历上有共性，这对引发疾病可能更重要），进行验证呢？

denovo：其实，对于复杂疾病来说，单个易感基因与真正得病的关系并不是非常明显。通常来说，如果某个基因型的拥有者得病的几率比其他人高几倍，就足以令研究者兴奋不已了。普通人得某种复杂疾病的几率通常是在百分之一上下，所以拥有这个基因型也不过是百分之几。也有一些例外，比如刚才提到的阿尔兹海默症，拥有ApoE基因的第四基因型的人，在75岁以前发病的几率，比没有这个基因型的人要高几十倍。
不过要注意我刚才说的是“单个易感基因”，复杂疾病复杂的原因之一，就是因为有多个易感基因的相互作用，造成了单个易感基因的效果不显著。如果要说所有遗传因素对疾病到底有多大的影响，这在各个疾病都不相同。我比较了解的是精神方面的疾病，自闭症（autism）的遗传因素占80%左右，躁狂型抑郁症（bipolar disorder）则在50%左右，精神分裂症（schizophrenia）还要更低。
你提到的排除其他因素的干扰确实是复杂疾病研究中非常重要的一个问题。“其他因素”不光是环境因素，也包括遗传背景，比如说，白人、黑人、亚洲人的遗传背景都有相当大的差别。解决这个问题的方法主要有两个，一个是在前期采样的过程中尽可能选取遗传背景接近的人，越接近越好，当年冰岛的deCODE公司做出许多成果的一大原因，就是冰岛人群相对比较封闭，因此遗传背景近似度较高。在美国的很多研究就采用犹他州人群，也是这个缘故。同样，采样的时候也要考虑到环境因素接近，比如说做肺癌的研究，就最好把抽烟的和不抽烟的人分开来研究。另一个解决方法就是在后期的数据分析中，将已知有影响的因素也加入到模型当中。不过最重要的还是前期采样，后期分析的调整只能是亡羊补牢。

Melipal：易感基因的定位，能不能再仔细说一些呢？

denovo：目前最常用的方法是关联分析。简略近似地来说，我们把基因组中每一段序列在病人和健康对照组中的基因型做比较，如果这一段序列的某种基因型在病人中的比例显著高于在对照组中的比例，那么我们就把这段序列作为备选的易感基因。备选基因需要在不同的实验室，不同的取样范围中得到多次重复证实之后，才能成为一个公认的易感基因。“易感基因”也是一种近似的说法，其实我们认为造成疾病易感性的序列不一定在基因范围之内，只是之前的技术限制使得我们只能将精力集中在已知基因的编码序列周围。

还有一种方法就是家族连锁分析，就是在同一家族成员的基因组上，寻找和“生病”这个事实共同出现的基因组序列。这个采样上会比较困难，需要比较大的家族谱系，但是理论上来说，因为是家族样本，遗传背景的相似度高，灵敏性也要强一些。

Melipal：不过在家族背景上，同一家族成员携带相同基因是很可能的事情啊，不一定都和家族病有关。那要怎么样才能知道，就是某个或某几个共有的基因组序列诱发了某种疾病呢？

denovo：没错，其实就是因为同一家族的成员携带大量相同的序列，所以我们说他们“遗传背景”接近。在家族连锁分析里面，我们要找的是和疾病“共同出现”的基因，就是说，这个家族里有得病的，也有不得病的，我们要找那些得病的人有，健康的人没有的基因组序列。这样，因为背景噪音小，发现真正信号的可能就大很多。

Melipal：选取遗传背景接近的人有利研究，是不是说这项工作要尽快啊，毕竟现在的人口流动性要比以往任何时期都大得多，再拖延拖延，恐怕就流动得原形尽失……

denovo：这点确实是个问题。比如说我们采用美国东部白人样本，有时就会发现其中也有很明显的遗传背景差别，因为他们这几百年的流动性非常大。所以遗传学研究尽量会寻找相对封闭的人群，现在还是有一些这样的人群，因为信仰或者生活习惯等原因，不太与其它人群通婚，遗传背景的同质性就会比较高。在美国，一个是犹他州的摩门教徒的人群，一个是主要居住在宾夕法尼亚州的Amish人，他们到现在还不用电，驾马车。在中国比较封闭的山区，也有这样的人群存在，接下来几十年应该还够用。中国更严重的问题是家族研究的资源确实越来越少，因为你知道，如果大家都是独生子女，就不可能有大的家族谱系。

Melipal：再补问一问题，针对今年全基因组测序的进展的
全基因组测序如今已经针对个别人完成了，现在有没有什么计划，打算利用这一技术做大样本统计遗传学研究的？是不是由于10万美元的成本，短期内大规模的应用还是不太现实？

denovo：是的，现在的限制就是成本。如果能降到一千美元左右，肯定有很多疾病研究采用这种方式。现在使用的方式（用几百万个单核苷酸多态性覆盖整个基因组范围）的成本差不多就是这个范围，而全基因组测序的优势要大得多。除了统计遗传之外，遗传学各个分支都会需要这个技术，2007年《自然·遗传学》杂志给很多著名遗传学家的“年度问题”就是，如果一千美元就可以测一个全基因组，你想做什么？每个人都提出了自己的想法，很多都非常有意思。

按照目前的发展速度，我们有理由期待全基因组测序的价格会继续迅速下降。也许过不了几年，我们统计遗传学的疾病研究就能用上这个技术了。不过在技术成熟之后，统计上的理论研究也必须跟上，一是因为如此海量的数据在统计上提出了更多更复杂的要求，二是除单核苷酸多态性之外的所谓“结构异型”的分析，也要采用和从前不同的方法。
目前已经有不少国际合作项目，要测量很多人的全基因组序列，比如说“千个基因组项目”（1000 genome project），这就是一个有世界各知名高校、研究所、生物技术公司参与的大型项目，计划测序一千个全基因组，主要目的是探索人类基因组中的各种变异/多态性等存在的范围和形式，为将来的研究打下基础。中国也有自己的“炎黄计划”，要测量一百个中国人的全基因组，前面提到的今年11月号自然上面发表的文章，被测者就被称为“炎黄一号”。

Melipal：如果是你，1000美金就能做的话你做不？

denovo：我做，当然做~~~其实我前段时间申请工作时，提交的研究计划就是针对全基因组测序的疾病研究，发展现有的统计理论和方法，必要时开发新的方法，然后在时机成熟（也就是成本下降）后可以立即用于疾病研究。

Melipal：那么你愿意做自己的基因组吗？

denovo：哦，你刚才说的是自己的基因组啊，愿意啊，也可以公开，反正学术界的人本来就没有秘密，我们前几天还开玩笑，同学去了公司的，都找不到，在学术界的，一google全翻个底朝天。哈哈。

Melipal：哈哈，换作我，1000美金还是有些贵，不过1000RMB的话，可能真的就考虑去做了……

denovo：嗯，是呀，关键是现在做了也没太大实用性，主要是看着好玩。如果真能预测疾病的话我想还是值得……

Melipal：不过先预备一份基因组数据呢，我觉得也没啥坏处是吧？这样如果可以用随时就能用上了。

denovo：是啊。不过等等的话，也许将来的技术发展了，错误率变得更低呢。对于统计来说错误率只要比较低，就是可以模型化，可以容忍的东西，但是对于个人来说，千分之一的错误率可就意味着三十亿碱基对里面错了三百万个……哈哈。

Melipal：另外再提个个人问题，你那个回国开课的纯洁愿望，现在看来现实么？

denovo：关于个人问题，我现在还是有这个美好愿望，当然现在回国就不可能教发育生物学了，只能改教遗传:) 有一个比较现实的问题就是，刚刚毕业的博士回国寻找教职相对来说比较难一些，一方面，我们这个学科目前的状况决定绝大多数人要再接受博士后训练，另一方面，国内对于海归老师的期待还是比较高的，一般希望招到的都是已经有一定成就的人。所以，我还在做博士后:P

Melipal：末了再问个更私人化的问题，看你的blog似乎有不少游记啊，你是不是很喜欢旅游？接下来有啥比较有意思的旅行目的地么？推荐一些也行，本人贪玩:P

denovo：哈哈，这个问题我喜欢，我可能就是比较喜欢新鲜事物，所以喜欢去不同的地方，看不同的风景和人。我现在琢磨的地方主要是印度，老挝，危地马拉，智利/秘鲁这些，因为发展中国家比发达国家好玩多了，可惜家里人总不让我一个人去，找同伴也不容易。我还想去土耳其，可是他们居然不给中国公民个人旅游签证！所以下一个最现实的目的地应该是新西兰或者北欧吧，也许趁着冰岛降价去凑个热闹:)

Melipal：照片要不要发一张，嘿嘿~~

denovo：思考了一下还是来张遮遮掩掩的吧。要是被老板认出来了可不好……嗯，这就是发展中国家之一，墨西哥……

Melipal：又是在哪个名胜的照片，好羡慕~~

denovo：在墨西哥一个叫做Coba的玛雅遗址。

Melipal采访后记：该访谈可谓一波三折，不是本人在忙其他事情没心思搞提问，就是denovo出差在外不能回信。于是圈圈就断在我这里了，没有形成首尾相接的环路，惭愧惭愧。最后好歹等到两人都有时间了，一天之内搞定一切，不对，是多半天，把催命小桔子吓一跳……

简介：Topaz，被松鼠们亲切地称为“偷拍”。其自我介绍如下：“在中科院某所做一个比较失败的博士生，研究方向是地球化学。基本工作是在科学这个大工地里面做些诸如敲石头之类的民工活，简称‘科学民工’。业余研究研究松岛枫和松树会的关系，捏造姬十三和松岛枫的绯闻等。”——最后一条果然不辜负偷拍之名……

denovo: 偷拍你好~~~我对地球化学很不了解，能不能详细说一下你的具体研究领域，对象，方法等等？

Topaz: 总地来说，地球在45亿年的历史中经历着不断演化，而生命也随着地球的演化而演化至今。科学家发现，在20多亿年前和10~6亿年前是两个特殊阶段，地球大气中的氧气含量在这两个阶段分别发生了两次很大的升高。而与这两次氧气升高同时发生了生命的飞跃。20多亿年前的氧气含量升高时期，生命从原核生物进化到了真核生物；10~6亿年前的氧气含量升高阶段，生命从真核生物又进化到了后生生物（动物）。特别是在10~6亿年前这一时期，地球上还出现了超大陆裂解的事件，就是说地球上大陆本来是一整块，然后忽然裂开变成了单独的几个大陆;随后还出现了“雪球地球“事件，也就是全部地球被冰雪覆盖住了，冰盖一直持续到赤道地区。我们研究的对象就集中在10~6亿年前这一阶段，通过对地球残留的信息（也就是石头）采集和分析，研究这一时期超大陆裂解、“雪球地球”、以及生命演化这些事情之间的关系。

denovo: 这个雪球地球听起来很夸张，它和普通的冰川期有很大差别吗？

Topaz: “雪球地球”也是冰川期，不过要恶劣得多。距离我们比较近的有两次著名冰川期事件，一次大概100万年前，北大西洋沿岸的大陆边缘都铺上了厚厚的冰层；另一次在大概21000年前，北美和欧洲的大部分地区被厚达2公里的冰层覆盖，并且导致海平面下降了120米之多，这两次冰期影响了大概30%的地球。而“雪球地球”事件发生在8~6亿年前，冰雪一直覆盖到赤道附近，几乎整个地球都被冰层覆盖。

denovo: 这个时代生命演化有什么特殊和有趣之处吗？

Topaz: 这个时代是地球生命演化最重要的时期。在“雪球地球”之前，地球上只有比较原始的菌藻类、和少量多细胞植物等微观生命。而“雪球地球”之后，生物界忽然发生巨大的变化。在世界范围内地球上出现了宏观生命，特别是具有组织结构和功能划分的后生动物。在我国的华南地区保存了最丰富的这一时期的生物化石，古生物学家们发现了“瓮安生物群”、“庙河生物群”和“蓝田植物群”。这其中最让人兴奋的是在我国南方发现了地球上最早的动物胚胎化石和两侧对称动物。因此可以说这个时期是地球早期生命从简单到复杂进化过程中的一个重要环节。

denovo: 啊，那你们不是爽大了，可以挖到好多鬼子挖不到的东西。你要亲自出去采集石头样品什么的吗？你们去的地方会很特别吗？如果出去的话，主要感觉好玩还是辛苦呢？

Topaz: 石头是当然要采集的，不然我们就无从下手了。而去哪里采石头就跟研究对象有关了，我们的对象主要在南方的山区，比如贵州湖南之类的。现在条件都还不错，出野外考察啥的不算太辛苦，偶尔采样品敲石头的时候会累一些。不过好玩也谈不上，那些山啊石头啊看多了就都那样子。我印象比较深的有一次在河沟边翻石头，刚翻起一块，窜出一条一米多长的蛇，过了一个多小时才缓过劲来。

denovo（擦汗）: 本来都想改行去你们专业了，听到这里我决定放弃。对了，刚才你说的超大陆裂解，是在我们所熟知的“大陆漂移说”所提出的各大板块分离成为今天的各大洲之前的事情吧？

Topaz: 其实地球上的大陆经历了不止一次的分分合合，也就是说地球上的大陆经历了多次拼合——裂解的过程。距我们现在最近的一个超级大陆是Pangaea超大陆，大概在3~1.8亿年前，而我们研究的10~6亿年之间那个叫Rodinia超大陆。

denovo（脸红）: 唉，接下来我要问一些更弱智的问题了……我不太分得清地球物理和地球化学的区别，是仅止于用不同的方法去研究同样的对象（地球）吗？

Topaz: 这个问题比较难解释，地球物理和地球化学最基本的区别应该还是是用于研究地球的方法和手段，而手段不同的话研究的对象也会有所差别的。我个人感觉地球物理学更擅长研究看不见摸不着的东西，比如地球的构造、地核转速、地幔流动等等；而地球化学更侧重研究具体的对象，比如对具体样品（岩石、水等）的分析。但是事实上，由于现在对地球的认识越来越多，研究手段越来越多，这些概念所涵盖的范围也越来越模糊了。举个很简单的例子，AGU（美国地球物理协会）是现在世界上最有影响力的地学组织，实际上它里面不仅仅有地球物理，也有地球化学、大气科学、空间科学等等。

denovo（脸红）: 说到这个我想起来了，好象地球系都有大气天文之类的专业，所以地球化学的研究对象也不仅止于地球了？

Topaz: 地球化学家当然不仅仅研究我们脚下的地球，陨石、月球、火星等都是我们的研究对象。我国探月工程的首席科学家欧阳自远先生就是著名的地球化学家。举个例子，我们怎么样才能知道火星上究竟有没有存在过生命？从火星上弄几块石头或者土块回来直接找蚂蚁化石肯定不行，所以就需要研究生命存在所遗留下的痕迹。通过化学分析可以知道这些火星样品的化学成分，而其中有一些成分的特殊特征只有生命现象才能产生，这就可以证明生命曾经存在。其实NASA最早获得的陨石样品、月球样品都是通过地球化学手段进行分析和判断的。

denovo: 噢。那你们应该改叫星球化学嘛……现在问个惯例问题，你们领域去年有什么特别有意义的进展？

Topaz: 地球化学领域近年来特别有意义的进展大概应该算是量子计算化学的引入和发展。简单的说，地质过程会引起各种元素组份（主要指同位素组成）在岩石、水、大气等物质之间变化，这些变化最早都是利用实验模拟或者经验公式推导出来的。近些年量子计算化学的引入，使我们可以对这些变化做最精确地计算。其使用价值显而易见，比如海水中沉积碳酸盐这种事情，海水温度控制着碳酸盐中碳氧同位素的变化，如果知道温度和同位素变化之间的关系，那么我们只要找到地球任意时期的碳酸盐沉积，就可以推导出当时的海水温度了。这对研究地球的温度变化、历史演化都有很重要的意义。

denovo: 说到温度了历史了，全球气候变化也归你们管吧？这个量子计算化学有没有对全球变暖的研究作出什么贡献呢？你知道，时至今日还是有人坚持全球变暖是个骗局……

Topaz: 这个新方法目前还没有非常广泛的使用，不过它确实具有很好的应用潜力。不过科学家已经有很多不同方法测量古代海洋温度、季风变化等，比如最常用珊瑚/石笋中记录的氧同位素来获得几百年至几万年前的这些信息。很多科学家就发现，在过去几万年间海洋的温度是有周期性变化的，所以就有人怀疑目前全球变暖是地球气候周期性变化的结果，而非温室效应导致的。我个人觉得温室效应会导致全球变暖，但是它是不是目前地球升温的主要原因可能还需要再证实。不过从整个碳循环的角度来说，目前化石燃料的燃烧，将大量有机碳转化为无机碳，这对地球的整个物理化学循环过程确实破坏很大。

denovo: 也就是说，不论温室效应是否全球变暖的罪魁祸首，咱们都不能听之任之，这个看来已经没什么争议了。唉，没有人掐架，这个世界是多么的寂寞啊……

Topaz: 今年也有件很热闹的事情，是关于生命起源的争议。长期以来，生命起源就存在着“外来”和“本地”的争议。德国和美国的科学家总结了前人对海底热泉的研究，并对海底热泉的生态系统进行了系统的化学——地球化学——生物地球化学过程分析。他们提出热泉与地球早期环境非常相似，因此这种生态系统与地球早期生命的形成可能有很大的联系。而西班牙科学家利用最新的速冻技术模拟出外太空的冰，并在其中发现了很多类似生命的构造。因此他们提出设想，既然冰存在类似生命体的形态，那么这些外太空的冰就可能为初始生命提供一个非常好的孕育环境。

denovo（激动地挥舞起荧光棒）: 好热闹！这场架似乎还不止一个热点可看啊，除了“本地”与“外来”的分歧，还有“热”和“冷”的差别。我们大家比较普遍接受的想法，是在高温下生命的产生会比较容易，因为反应速度快之类的……在冰里面产生类似生命的形态，这个听起来比较陌生。事实上我一直都以为，“外来”的意思就是在别的星球或者什么地方的高温下发生的生命，落脚到地球而已。这些科学家有没有提出低温下生命形态发生原理的假说呢？和高温下的有差别吗？

Topaz: 其实这些科学家也仅仅提出了一种假设，并没有确凿的证据和理论。他们认为，大自然和生命都具有非常发达的复制能力，那么初级生命与这些外太空冰中形态的相似可能就是相互复制的结果。

denovo: 这样也可以啊……嗯，我期待着他们提出进一步的理论假设，或者找到证据！好了，除了吵架之外，我们最关心的是八卦，你们今年有什么“最轰动八卦”？

Topaz: 还真有一个。美国有个天才的地球化学家，年轻的时候做了点错事，被美国政府关起来，一关就是快10年。这家伙在监狱里估计没事干，尽想科研了，结果最近一被放出来就有很多颠覆性的成果。不过他大概是不好意思，只是在背后指导别人做这些工作，自己不亲自公开发表。

denovo: 啊！我有一个做科研的朋友经常感慨，现在分心的事情太多了，要是有人把他关起来，什么也不能干，只能想科研，一定可以变成大牛。不是传说魏格纳也是生病的时候悟出大陆漂移说的么，看来坐牢生病等限制行动自由的条件是多么有利于科研啊！不过他做的应该是比较理论的东西吧？我们实验科学的同学们就不用做这个梦了……（经过五分钟窃窃私语后）啊啊啊！原来这个大牛我也知道！世界是这样的小，咱们还是就此打住吧。最后，拿张帅哥照出来，让大家看看年轻有为玉树临风并且热爱松岛枫的偷拍到底是什么样子吧！

Topaz: 照片挑张尤抱琵琶半遮面的工作照吧，基本反映了我的工作性质。