导语
研读硬核论文书籍,分享学界前沿成果,激发科研合作灵感,追问生命最本质的问题……生命复杂性读书会来了!
探索生命复杂性——
追问生命的起源和演化
生命作为最典型的复杂系统,从细胞到个体再到群体,在不同层次上都展现出各种复杂性,引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流,我们策划“生命复杂性”系列读书会,组织精读和讨论相关研究。
生命是什么?
在物理学家薛定谔的《生命是什么》中,生命以负熵为食,能够新陈代谢和自我复制。
在自创生理论看来,生命就是一个复杂的化学网络,每时每刻都在不断地生成自己,仅仅是化学过程。
从计算的视角,生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
而从信息的视角,生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。
对“生命是什么”的定义,流派众多在本次读书会中,我们尝试跳出生物学的桎梏,从物理和信息的角度,理解生命是什么,个体与环境的边界是什么。
生命如何起源
米勒在1953年的烧瓶闪电实验中得到了氨基酸,第一次用证据支持了有机物有可能通过无机物,在地球原始环境中形成。
考夫曼在70年代提出生命的自催化网络假说,几十种简单分子发生相互作用,形成自我催化、自我复制的循环,早期生命的新陈代谢。
而今年9月Science杂志刊文,研究者模拟出前生命化学自催化网络,用6种简单物质获得了自催化循环,这可能是生命起源研究的新里程碑。
对“生命如何起源”的探索,从口头神话延续到实验室,再延续到计算机里。在本系列读书会中,我们尝试梳理出生命起源研究的关键节点,与最有希望突破的前沿探索。
生命如何演化?
一旦自我复制的循环结构形成,生命的黑匣子就被打开了。但从细胞生命的诞生到高度智能的人类,中间还有漫长的演化之路。
从个体生命演化为群体的过程,可能和宇宙演化有相似之处,是最优化的。在这个过程中,个体可能会牺牲一部分的智力,与群体智能之间形成平衡
关于人体微生物组的研究表明,“我们并不独立”,宿主生命与微生物之间的协同演化可能达到了极高的程度。全生物和全基因组研究正在成为热门领域。
而在演化历程中,个体意识从何而来?群体智能从何而来?怎样创造人工生命?还有一系列问题等待回答。
如今,信息正在成为连接物理学和生物学的一个关键概念。许多物理学家主张将信息放在物理学的核心位置,而另一些物理学家则猜测:新物理学潜藏在生物体的世界中。生物学正在成为物理学的下一个伟大前沿。
在系列读书会中,我们会着重梳理从信息和物理视角做出的生命复杂性研究,这对我们的认知既是挑战,也是更新。
揭开生命复杂性的重重谜题,有赖于生物、化学、物理、计算机等不同背景人士的共同探索。
关于集智俱乐部读书会
集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动,其目的是共同深入学习探讨某个科学议题,了解前沿进展,激发科研灵感,促进科研合作,降低科研门槛。
读书会活动始于 2008 年,至今已经有 40 余个主题,内容涵盖复杂系统,人工智能,脑与意识,量子纠缠,张量网络,计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者,促进了科研合作发表论文,孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP,2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。
生命复杂性系列读书会主要发起人:
傅渥成
东京大学博士后,南京大学物理学博士,知乎物理/生命领域优秀答主,集智科学家。研究方向:统计物理及其在生命科学问题中的应用。

小木球
分子遗传学博士,从事医药研发工作,集智科学家。研究方向:生命起源与系统生物学。
我们欢迎正在从事相关问题研究的老师、同学报名参与交流,不限专业背景。特别欢迎有交叉学科背景的朋友参加。
读书会的分享交流以论文、专著为基础,需要一定的背景知识与论文阅读能力。如果你缺少研究基础但兴趣特别浓厚,也欢迎报名。

读书会参与方式
运行模式:

从11月5日(周四)开始,每 1 周由2-3名读书会成员领读相关论文(以 PPT 讲解的形式,直播间互动交流)。
时间:
每周四晚上 19:00-21:00(暂定)持续时间预计6-8周。
方式:
此次读书会为线上闭门读书会,采用的会议软件是腾讯会议(请提前下载安装)
费用:
为了过滤一些非专业人士,甄选出真正对生命复杂性研究感兴趣、有相关研究经验的专业人士,也为激励小伙伴们坚持学习,本期读书会将采取收费 - 退款的保证金模式。

具体规则:

1. 读书会(6-8期)保证金共计 399 元/人
2. 满足如下条件者全额退款
3. 满足以下条件之一的不仅可以全额退款,还有额外奖励:
  • 由读书会内容启发,产生了靠谱的新产品创意,并在读书会结束 2 个月内提交了详细的产品策划方案,并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩;
  • 由读书会内容启发,萌生科研论文创意,在读书会结束 2 个月内完成初稿,并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩;
上述规则的最终解释权归集智俱乐部所有。

报名二维码:(长期有效)

第一步:扫码填写报名信息。
第二步:信息填写之后,会弹出对应的课程购买信息,提交保证金399元。(购课相当于提交保证金,符合退费条件后可退费)
第三步:添加负责人微信,拉入对应的读书会讨论群(需遵守群规)
我们也会对每次分享的内容进行录制,剪辑后发布在集智学园官网,读书会付费报名成员和集智VIP成员(详情见文末)可以观看录播。
读书会论文清单
读书会参考论文、书籍清单持续更新中,实际研读分享的篇目会根据领读情况调整。
1. 生命的微观和宏观理论

1.1 背景

关于生命科学的历史和与生命相关的物理学思考,我们可以参考以下科普书籍。
  • 埃尔温·薛定谔《生命是什么》湖南科学技术出版社(2007)
  • 霍勒斯·贾德森《创世纪的第八天:20世纪分子生物学革命》上海科学技术出版社(2005)
  • 菲利普·纳尔逊《生物物理学:能量、信息、生命》上海科学技术出版公司(2006)

1.2 生命系统的宏观和微观理论

以下内容参考了金子邦彦《普遍生物学》(东京大学出版会出版)第二章的有关的介绍。

宏观理论

生命科学中的一个经典的宏观理论就是 Waddington Landscape(1957),这一理论定性地刻画了在基因调控的作用下,细胞发生分化的图景。Waddington 将细胞的分化比喻为从高处沿山坡的起伏自然滚落的小球,小球最开始能量较高,处于不稳定状态,这对应于干细胞、胚胎细胞等未分化的细胞状态,小球最终将会落到一个稳定的盆地(basin),这个盆地也就对应着一定的细胞分化状态,这个图像描述了干细胞分化为不同的细胞。从这个理论中,我们可以体会生命系统宏观理论的一些特色。

Waddington Landscape
我们在中学阶段学到过的细菌生长曲线也属于这种宏观理论,只不过这一理论是可以帮助我们进行定量(或半定量)估算的。生物系统的宏观理论通常具有鲜明的唯象理论(phenomenology)的特色。
细胞生长曲线

微观理论

然而,除了这种宏观的定性理论之外,我们也可以建立起各种关于生命的微观理论,例如生物体内各种分子含量及其涨落的统计理论、细胞间的物质和信息传输的理论等等。
关于这种「微观」理论,我们可以参考以下这篇论文:
  • Zipf's Law in Gene Expression Chikara Furusawa,Kunihiko Kaneko Physical Review Letters(2003)

微观理论和宏观理论的整合

怎样才能把生命的微观理论和宏观理论整合起来?我们可以采用以下一些思路:
(1) 通过对各种微观的状态的求和或平均,建立起宏观理论,例如下面这篇论文所采用的方法。
  • Universal Relationship in Gene-Expression Changes for Cells in Steady-Growth State Kunihiko Kaneko, Chikara Furusawa, Tetsuya Yomo Physical Review X(2015)
(2) 利用重整化的思路,我们可以对一些系统进行粗粒化。
(3) 在时间尺度上的整合,例如用绝热近似(adiabatic approximation)的方法来将快慢变量进行分离,这是在物理学领域已有广泛应用的方法。

2. 生命系统中的信息

2.1 信息、互信息及其在生命科学中的应用

相关理论的介绍:
  • Information Processing in Living Systems Gašper Tkačik, William BialekAnnual Review of Condensed Matter Physics(2016)
感兴趣的朋友也可以了解相关理论的一些重要的应用。例如,利用互信息,预测蛋白质的结构。
  • Direct-coupling analysis of residue coevolution captures native contacts across many protein families Faruck Morcos,Andrea Pagnani,Bryan Lunt.et al.Proceedings of the National Academy of Sciences(2011)

2.2 传递熵和Granger因果

  • Measuring Information Transfer Thomas Schreiber Physical Review Letters(2000)

2.3 非平衡统计现象中的信息

  • CHD8 dosage regulates transcription in pluripotency and early murine neural differentiation Sabina Sood,Christopher M. Weber,H. Courtney Hodges.et al.Proceedings of the National Academy of Sciences(2020)
此外,更多关于非平衡统计在生命科学中的应用,可以参考:
  • Nonequilibrium physics in biology Xiaona Fang,Karsten Kruse,Ting Lu.et al.(2019)

3. 集体行为和个体信息

3.1 生物集体行为的基本模型

  • The Physics of the Vicsek model Francesco GinelliThe European Physical Journal Special Topics(2016)

3.2 研究生物集体行为的数据驱动方法

  • Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish Yael Katz,Kolbjørn Tunstrøm,Christos C. Ioannou.et al. Proceedings of the National Academy of Sciences(2011)

3.3 个体信息理论

4. 生物进化中的一些基本概念和理论

4.1 生物进化中的一些基本概念和理论

可以参考:

Martin A.Nowak《进化动力学:探索生命的方程》高等教育出版社
(2010)

4.2 生物信息的起源

这篇文章从对称破缺的角度讨论了生物信息的起源:
  • The origin of a primordial genome through spontaneous symmetry breaking Nobuto Takeuchi, Paulien Hogeweg, Kunihiko KanekoNature Communications(2017)
一篇较早的文章从序列进化的角度也讨论了这一问题:
  • Evolution of biological information Thomas D. SchneiderNucleic Acids Res.(2000)

4.3 进化与机器学习的相似性(进化中的降维)

  • Evolutionary dimension reduction in phenotypic space Takuya U. Sato; Kunihiko Kaneko(2020)

5. 生命系统的复杂性

在本节中,我们将围绕「大脑」这一系统,通过对大脑活动的复杂性的定量刻画,讨论生命系统复杂性刻画中的一些基本方法和思路。

5.1 大脑的经济学

  • The economy of brain network organization Bullmore, ET, Sporns.et al.Nat. Rev. Neurosci(2012)

5.2 整合信息理论

5.3 大脑的临界性

  • Critical brain networks John M. Beggs, Nicholas TimmeFront. Physiol.(2012)

5.4 大脑复杂性的操作性定义

  • Hierarchical Connectome Modes and Critical State Jointly Maximize Human Brain Functional Diversity Rong Wang,Pan Lin,Mianxin Liu.et al.physical review letters(2019)
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