陈辉
让思想的光照亮生物学研究的路 精选
2021-11-3 14:36
阅读:5561

       一直在生物学领域做研究的我,如今要想愉快地阅读一篇领域内或者相关领域的研究论文,似乎有种越来越困难的感觉。这是一种错觉吗?当前发表的研究论文,多数都收集了庞大的数据,阅读这些论文,时常惋惜作者的直觉和思想淹没在令人眼花缭乱的数据里,所剩无几。一种可能,作者的论文初稿是极富思想的,奈何经过几轮审稿和修改之后,思想终究抵不过发表,只好躲进数据的阴影里,暂且抑或永远掩藏光芒。也有可能,作者的论文本来就只是数据的收集和整理,缺乏基于数据分析的逻辑思考,根本没有产生思想。不论哪种情况,都值得反思,发表论文不能只是数据描述,更应该呈现数据背后的思想。思想,是学术研究的光,为后来者照亮前行的路。

    对于研究,收集数据固然重要,毕竟数据是一切理论和思想产生的基础。只是,收集数据还远远不够,唯有从纷繁复杂的数据中产生思想才称得上具有深远影响的研究。倘若达尔文(Charles Robert Darwin)只是罗列地雀的喙部形状,他可能不会提出基于自然选择的生物进化论。倘若孟德尔(Gregor Johann Mendel)只是描述豌豆性状的差异,他可能不会提出遗传学三大定律中的分离定律和自由组合定律。倘若麦克林托克(Barbara McClintock)只是纠缠于玉米籽粒的色斑,她可能不会提出转座子理论。倘若沃森(James Watson)和克里克(Francis Crick)只是徘徊在DNAX射线衍射图上,他们可能不会首先发现DNA双螺旋结构。之所以称为伟大的发现,不是因为他们收集了多少数据,而是因为他们透过数据产生了深刻的思想。

    当前,采用组学方法使生物学研究积累了海量的数据,可惜,似乎并没有产生与之相适应的深刻思想。有人说,未来的生物学是数据的生物学。我不以为然,任何时候的生物学都是思想的生物学。如今广泛使用的核酸测序技术、蛋白质质谱技术等改变了收集数据的模式,帮助科研工作者获取到多种多样的数据。但是,这些数据是否有助于我们开拓知识边界,依然取决于我们能否从这些数据中产生思想。如果发表的研究论文只有大量的数据,而缺乏归纳数据的思想,那么,即使拥有再多的数据,也难以提升我们对生物的知识积累。得益于研究技术的快速发展,今天的研究能够更加方便地收集到生物学数据,能否从分析这些数据中产生思想,将决定我们能否追赶上先驱们的脚步推动生物学研究继续向前。

    进入21世纪,特别是近十年以来,我国的生物学研究水平逐年提高,这个可以从每年发表文章的数量来判断。未来,我国的生物学研究水平能否处于世界领先,则不能仅从文章数量来衡量,终究还是要看我国科学家在生物学领域产生了多少思想,产生了多少能够推动生物学发展的深刻思想。不可否认,很多人在选择研究什么课题时往往不由个人的科学品位。既往的科研惯性思维可能会左右对课题方向的判断,科研资助机构发布的项目指南可能会限制对科学问题的思考,接二连三的热门领域也可能会转移不少人的科研方向。但是,不论选择研究一个课题的具体原因是什么,至少,让我们始终保持追光少年的初心,一直期待,一直努力,希望研究可以产生思想,有朝一日化作一束光,闪亮在人类知识体系的斑斓里。

    研究的日常往往是收集数据的枯燥无味,只有在研究的某个瞬间擦出思想的火花,研究才变得有趣。发表研究论文,不是为了讲述日复一日的实验日常,而是要与读者分享所见所思的光芒。思想,是研究者对已有数据深入分析后的所思所想,它未必就是自然真相,很多时候它仅仅只是一个思考方向,那又如何?纵观人类知识产生和积累的历史,即使已经成为知识体系组分的思想尚有可能在历史的某个时刻被抛弃或者被修正,何况论文里呈现的只是有限研究所产生的思想,不要遗憾,至少它们共同记录了人类知识积累的艰难过程。做研究没有产生思想才要遗憾,写论文没有呈现思想才要遗憾,因为始终没有遇见点亮黑暗的那束光。不要被数据淹没,要让思想的光照亮生物学研究的前行方向。

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