运用幂律法则,寻找外星生物-读《生命的实验室》
《生命的实验室》一书来自天体生物学家的教学笔记,书中写道:“加入大学物理系,学校安排我教授一门叫作“物质性质”的本科物理学课程。”由于出生生物学背景,作者开始修改教案,用生物学案例来解释我教授的物理学定律和观点。书中不少内容,来自教学实录,从中可以看出国外优质的本科教育,是怎样跨学科启发读者思考的。
支撑整本书的,是“即使是极其简单的物理规则,也深刻地影响了从电子到大象的各个生命层级的现象”,生物体不管在那个层次,都需要遵守物理法则,进化看似能产生无数可能,但一切生物现象都受到物理定律的约束。这不仅意味着地球上的生命是这样,还意味着对于可能存在的外星生物亦是如此。
“到目前为止,太空生物学一直致力于寻找我们所知的生命化学,即氨基酸、氧气或甲烷等代谢产物。但生命不是单个分子的属性,而是从许多分子和反应的相互作用中显现出来的系统级属性。只有了解并量化这些分子和反应中的模式,然后利用它们作为生物特征的新预测因子。
而地球生物界普世的幂律法则,意味着生物体相关的被测量量之间存在着某种内在联系,这些密切关系告诉了我们生物世界的潜在秩序。由此,是否存在幂律法则,就可以用来评估是否存在外星生物。将外星生物圈视为一个多层次的网络,在这个网络中,大气、地球化学和生物化学网络作为一个耦合系统相互作用。
例如最近关于金星上磷化氢的争论,争论的核心问题是: 这是否是金星的生物信号?一般来说?是否可能是假阳性或假阴性?为了解决这些问题,你需要了解地球上的耦合网络,以及无论有没有生命存在,它们之间的差异。如果我们要毫不含糊地发现外星生命,或者甚至知道如何正确地寻找它,我们需要定量框架。而幂律法则正是这样一个框架。
如果我们去陌生的外星球旅行,有证据表明曾有像蚂蚁一样的生物通过互相传递化学物质进行简单的交流并筑巢,我们也会看到同样的反馈过程让生物形成了有序的群落。我们能够根据本质上和主导地球生物相同的物理学原理,推测其可能留下的痕迹。生命的自组织尽管显示出惊人的多样性,但其内在规律是普遍存在的。
本书的第三章,来自面向本科生的课程,课程中学生用一个学期的时间来深入探究一个课题,其中一个小组研究瓢虫身上的物理定律。即它们保护翅膀的背壳有多硬?瓢虫是怎样呼吸的?它们如何在草丛间飞翔,又如何在叶片上爬动?那些方程是如何与瓢虫的生活习性息息相关的。
书中指出:”可以把所有关于瓢虫的物理定律都输入计算机,然后模拟合成一只瓢虫…这种尝试不仅有科研上的用途,还能帮助我们深刻地理解塑造生命形式的多种多样的作用力和可能性。通过对这种规律的不断探索和理解,我们甚至能够拥有一定的预测能力,而这种能力(总结规律并进行推测、假设)是科学的本质特性之一”。从这段话引申来看,上述的经历,对复杂系统的研究,对机器人的搭建,也大有裨益。
通过将生命简化成一组方程,这种方法可有效地将遗传学和物理学联系在一起。例如瓢虫的体温,其体温的热量方程中的参数都可以看作是由基因调控的,又受到物理定律的制约。在这种情况下,组成这个方程的各个项的特征,可以被归为某一个或某几个特定的基因,或是它们产物之间的互相作用,例如热量平衡公式中有关背壳厚度的项替换为决定瓢虫背壳厚度的基因。
由于同受物理定律的制约,亲缘关系很远的生物拥有类似的结构,这被称为趋同进化。无论是黏性的、长着刚毛的足,翅膀的形状,还是背壳的颜色和厚度,瓢虫身上的各种结构告诉我们,形成这些结构的简洁公式和数学关系其实也适用于所有昆虫,只是由于捕食者、食物、栖息地,昆虫被迫不断发生细小的调整,这才产生了丰富多彩的昆虫世界。
该书之后讨论了宇宙间最容易诞生生命的环境,为何需要包含碳和水,为何生物无法在极端环境中生存。这背后的原因,来自生命定义中内在包含的两难:生命是一个“复制物质的系统,它包含一种代码,其复制准确度介于完美和错误百出之间“,这即需要构成生物的分子键能够不需太多能量就能重构,也需要其能够从外界获得能量,来修复错误。
书中有一个很有趣的思想实验,想象一颗遥远的系外行星,它比地球小,但大气层却很厚,那里的智慧生物诞生了翅膀,这会对它们的演化产生怎样的影响了?这样的思想实验,会让我们更好地了解地球的物理条件如何塑造了这里的生命形式。有了这种新的视野,我们对生命的普遍认识也将更加深刻。
只将生命看成基因的遗传决定论,这其实是过度简化的还原论。通过用方程式表达生命中的物理学原理,我们拥有了惊人的能力,能更确定地预测演化产生的结构和结果。通过定义在给定尺度上作用于生命的物理学原理,而不受其他尺度属性的影响,便可更精确地预测生命。
生命受制于物理定律,不等于生命进化中,偶然就不会发生影响。生命的核心过程,由于存在偶然因素,具有内在的灵活性,可以帮助其避免“陷入局部最优”,探索新的可能性,在选择下进行优化和改进,即使发育不全的残余部分依然零星存在于各处。演化过程到达岔路口时,一个偶然事件就可能导致一个截然不同的世界,而这是人类的智能算法未来最需要达到的特征。
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