生物技术创新创业分享 http://blog.sciencenet.cn/u/SNPs 美国HudsonAlpha研究院的研究员。做分子鉴别诊断平台技术的开发和免疫组库基础科研。

博文

什么样的知识越多越反动?(多重PCR解密) 精选

已有 14764 次阅读 2009-12-16 12:28 |个人分类:多重PCR技术|系统分类:科研笔记| 生物技术, 创新, 创业

毛主席说过“路线错了,知识越多越反动。”这可能是指政治而言的,但是用到科学上也未尝不可。

世上的知识有已知的(你我不知,至少有别人知道),还有等待我们去发明和发现的新知。有些知识可以促进人们去发现新东西,而有些知识就妨碍人们去开拓新领域。有些人用尽心思积累了大量没用而且对新知识有阻力的东西,那他和他的知识就是反动的了。

比如说,二十多年前在我的老家鞍山,我们一些有兴趣的人在市中心人民广场成立了一个英语角,练口语。结果来了一个附近学校的英语教师,开口就是很多很少用 得到的单词,结果把许多本来对英语有兴趣的人吓跑了。我不是英语专业的,讲的都是VOA上面的英语900句里面学来的,反而有很多朋友原意和我练习。可能 那位老师觉得知道很多不常用的单词可以显出他的水平,可是如果那些词汇连讲英语的都不用还有是么用途?他用那些词汇显示他的水平的同时并没有增加学生的学 习激情,反而增加了他们对“英文难”的认识,减少了他们的成功机会。

再比如研发缝纫机,许多最后没有成功的专利都是去模仿人的缝纫动作:用一根线,一根针,上下穿过布。而最后成功的方法是摆脱模仿人的动作:用上下两根线。那固执地模仿人的“成功经验”就变成了禁锢自己的枷锁了。

再比如我们做的多重PCR,要想在一个反应体系里面使许许多多对引物同时工作,最大的难点就是解决引物之间反应条件不兼容的问题。每对引物有他们喜欢的 “退火”温度(与靶基因片断结合的温度),当引物多到三对以上就成为“众口难调”了。而解决这个问题的最明显的方法就是找到每对引物的Tm值 (melting temperature,定义是在该温度时有一半引物可以和靶序列杂交)并精心设计,使所有参与多重PCR的引物都用同一个(或相接近)Tm值。几乎所有 的多重PCR设计都是从这里开始的,因为所有的教科书都讲Tm对PCR反应的重要性。大家这么“盲目”地追求最佳Tm,很少有人怀疑它的合理性。

我们的tem-PCR和arm-PCR技术的成功就是因为我有意“忽视”了Tm.我来仔细分析一下这里的道理:

大家知道估算Tm值的有好几个公式(有nearest neighbor, AT content等方法),网上都有现成的软件。许多学生接到设计PCR反应的任务后第一件事就是找对应的Tm值。可是大家是否想过,这样做是否真的有用? 第一,同一个引物用不同的软件计算可能得到差别很大的不同Tm值(我的一个研究生做过试验,用电脑随机产生一千个20个碱基长的引物,送到不同的网站上用 不同的公式做Tm值计算,结果有许多引物的Tm值相差6-8ºC!);第二,计算Tm值都有很多辅助参数,比如引物浓度,酶浓度,离子浓度,温度等等,我 们在做计算时大都没有把这些参数考虑进去;第三,公式估计出的Tm值和实际测量到的有不小的出入;第四,就算最佳Tm值被找到了,它最多也就是说引物在这 个温度条件下都可以和靶基因片断杂交,但是它并不能保证DNA多聚酶就喜欢这些引物并用同样的效率来做DNA合成的启动。而这最后一点才是多重PCR成功 的关键。

所以,大多数人所信赖的公式和知识不但没有帮助我们解决问题,反而成了创新的绊脚石。我们大家用Tm也有一定道理,它的确比随机选择引物的成功率高一些(高20%,我们也有试验证明),但是大家都用它不是因为它足够好,而是因为它不够坏!

那么这类“貌似”真理的知识实际上就是很反动的,因为它会防止很多人继续寻找真正的答案。

以此类推,那些掌握了一些“貌似”真理的知识分子就很危险,尤其是那些自认为掌握着绝对真理的人就更加反动。因为他们会挥动“真理”的大棒,打击继续寻求真理的人。满足于自己已有的知识,不是去创造新的知识,反而防止其他人的追求,也是反动的。

如果你在创新的路上碰到了障碍,你最先怀疑的就应该是你最信任的所谓“真理”。只有怀疑你已知的知识,才能发现新的知识。写在书中的不都是真理,FDA批准了的也不都是最好的,博士,教授讲的更不都是对的。

真理不怕怀疑,它怕你不怀疑。

https://wap.sciencenet.cn/blog-290052-279036.html

上一篇:一些有关免疫学的博文
下一篇:用方程式表达人生
收藏 IP: .*| 热度|

25 研学交流 武永军 武夷山 杨学祥 张国庆 鲍得海 陈小斌 吴雄斌 刘进平 刘颖彪 吕喆 马乐宽 柳东阳 李传海 侯成亚 李泳 左正伟 盛弘强 李海峰 nipy yuxing628 yinglu pkuzeal leiyunting colorfulll

发表评论 评论 (11 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-4-30 01:24

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部