最近联系报考研究生的邮件比较多些。很多学生在邮件中均提到对拟报考的导师的学科方向很感兴趣。研究生可能未来需要走上一条异于常人的科研道路，和本科生最大的区别就在于研究生需要探索未知的世界，而不是如大多数本科教育获得前人整理好的知识。现在越来越多的本科生，乃至中学生通过各种途径，了解或者亲身参与到一些科学实践中来。有些优秀的学生，能够在导师（们）指导下，完成从问题、方案、数据和讨论的全过程，发表科研论文，表现出非常大的潜力。兴趣、抱负、敢干、实干、机遇和学术传承在学士、硕士、博士和博士后阶段的比重各有不同。若遇到能抓住一两个兴趣点，又力争极致，导师和学生方能教学相长，分享学术淳香。因此，我寻找硕士生，关注学生能否敢干、能否实干；博士生则需要了解兴趣点、专业技能和潜在的抱负。博士后最好不用我们去寻找，同道则来，不亦乐乎！

爱因斯坦（《关于理论物理学的方法》，1933）：纯粹的逻辑思维不能给我们任何关于经验世界的知识；一切关于实在的知识，都是从经验开始，又终结于经验。这样的论断用在探索自然、发现物种多样性为主要目标之一的现代分类学，简洁明了。分类学与物理、化学、数学等并无二致，属于纯粹科学，致力于探索基本的自然过程，而不仅仅为解决实用主义者的需求。后者或可作为副产品之一，用于解决实际需求。学科培育过程中，如以需求为导向，则本末倒置，抓住芝麻，掉了西瓜；学科发展了，自然会有相应的副产品。有位老师曾经教导过我：起步阶段，两者不可偏废，总要能生存，才能求发展。但是解决了基本的平台问题，就需要回到学科本源，好好做科学。

生物学发展如此之快，如果能够如伽利略所言，把物种多样性的发生、分化与维持的片段和过程都能够数学化，那将是多么令人神往的奇妙？本科到研究生的生物学教育和培训过程中，需要扶持和加强数学、物理和化学素质的培育，才可能实现生物数学化的想法。今天下午有幸和陶老师等参加讨论。陶老师原来在加拿大数学系工作，回国后一直从事理论生态学研究工作。由于我们都在一层楼办公，经常碰到开开玩笑。听过他几次很正式的学术报告。基本的印象就是：1）基础概念和假说还没有说完，他的时间就用完了；2）认真围绕他的概念和假说去看几篇文献，发现比他讲的更加纯粹。当面请教过几次后，个人判断他追求的是纯粹的研究，而生物数学化是会者不难、难者不会。但是，今天他表达的寄生行为过程的数学化，我却是听懂了，并大为赞同。［此段并未前去征得陶老师本人首肯，但我对他的纯粹学科的风格是大为钦佩的。］

以昆虫行为学为例：这本身就是昆虫学和动物行为学领域非常前沿的高难问题。专业学者本身就面临很多挑战，如昆虫生物学特性和行为模式的解析。但是把这些复杂的现象，分解为一些统计学家或者计算机工作者能直观理解的简单的过程，则数学化的进程就完成了大半。以高速发展的基因组学为例，毫无疑问生物学工作者面临的不止是数据的获取和分析问题。但是，由于ACGT和计算机能够处理的二进制的天然的内在联系，很快就让计算机专业的专家转变为一流的生物信息学家或者计算生物学家。

感觉和其他学科学者合作需要几个前提：1）明确的问题；2）明晰需求，形成共性；3）各行其是，建立点对点的交叉。我和计算机学者合作过，也合带过研究生。现在的专业教育和专业发展，无形中产生了很多壁垒。数理化特别好的，很多都去研究或者从事热门学科；而相对冷门的学科，如宏观生物学则缺乏深厚的数理素质教育。两者相遇，很难产生共鸣。因此，有了问题和需求，互相解释清楚可不是一件容易的事情；同时也需要彼此对一个问题能够由共同的兴趣，也需要发挥各自的特长。现阶段，在博士后资源不是特别丰富的现实情况下，合作培养研究生是一种不同学科交叉的较好模式：1）研究生还处于学习知识和培训技能的阶段，犹如仔玉，可耐打磨；2）导师分别从不同的学科熏陶，研究生容易形成多学科、多角度思考与解决问题的习惯；3）研究生没有形成专业的思维定式，可以成为专业导师之间沟通的桥梁。

每个学科发展的阶段不同，形成的阶段性热点不同。我个人不是太喜欢太热的工作，而更加倾向于钻研发展了一定阶段，但是仍然存在的共性问题。但是这些问题之所以存在，其中很多都源于本专业工作者缺乏数理基础。以我喜好的物种多样性研究，特别是生物系统学方向为例，计算机技术和测序技术的出现，产生了大量数据收集、处理和分析的热点问题，也带来了几十年学科革命性的变化。这些数据相关的工作，均对数理基础提出了很高的要求。现在组学时代的到来，原来的一些概念、技术和方案已经到了需要调整，乃至革命的阶段。期待有更多对生物学感兴趣的数理高手加入这样的物种多样性研究数学化的工作中来！