生命复杂性系列读书会:从信息和物理视角探索生命的内在逻辑
探索生命复杂性——
追问生命的起源和演化
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。
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:
贡献了一次讲座(半小时以上)内容的(需要提前向主持人申请并通过试讲); 完成了一篇以上读书笔记写作的(读书笔记标准:字数3千以上,图文并茂,具体请参照此文:因果观念新革命?万字长文,解读复杂系统背后的暗因果); 复现读书会中某篇讲读论文的结果并提交代码;
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)。
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。
1.1 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. 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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