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2022年3月23日 (三) 15:26的版本
基本信息
类别 | 信息 |
---|---|
姓名 | 罗伯特罗森 Robert Rosen |
出生时间 | 1934年6月27日 |
出生地点 | 美国 纽约 布鲁克林 |
死亡时间 | 1998年12月28日 |
死亡地点 | 美国 纽约 罗切斯特 |
母校 | 芝加哥大学 |
研究领域 | 数理生物学 量子遗传学 生物学 |
就职机构 | 纽约州立大学布法罗分校 达尔豪斯大学 |
学术导师 | 尼古拉斯·拉舍夫斯基 Nicolas Rashevsky |
罗伯特·罗森(1934年6月27日——1998年12月28日)是美国达尔豪斯大学的理论生物学家和生物物理学教授。[1]
职业
1934年6月27日,罗伯特罗森出生于纽约市布朗斯维尔(位于布鲁克林)。他学习了生物、数学、物理、哲学和历史,尤其是科学史。1959年,在芝加哥大学尼古拉斯·拉舍夫斯基教授的指导下,他获得了关系生物学博士学位,这是一个更广泛的数学生物学领域专业。他在芝加哥大学一直待到1964年,写了《罗伯特罗森自传回忆录》。后来在布法罗大学(现为纽约州立大学的一部分)担任副教授,同时在理论生物学中心担任联合职务。
1970年,他在加州圣巴巴拉市罗伯特·哈金斯民主制度研究中心作为访问学者休假一年,这一十分具有开创性的行为催生出了他的预期系统理论概念的诞生和发展,而这一理论是他在关系复杂性方面更大理论工作的必然结果。1975年,他离开纽约州立大学布法罗分校,进入加拿大新斯科舍省哈利法克斯的达尔豪斯大学,担任生理学和生物物理学系的基拉姆研究教授,直到1994年提前退休。[2]他身后留下了妻子、女儿(朱迪思·罗森 Judith Rosen)和两个儿子。
1980——1981年,他曾担任通用系统研究学会(现称为国际系统科学学会 ISSS)主席。
研究
罗伯特罗森的研究涉及生物学最基本的方面,特别是“什么是生命”和“生物为什么是活着的”两个问题。他作品中的几个主要主题是:
·基于自主生命体的范畴理论模型,提出了复杂的具体定义
·从关系生物学和量子遗传学的角度发展复杂系统生物学
·将生命体作为“预期系统”建立严格的理论基础
罗伯特罗森认为,当代的物理模型是建立在笛卡尔和牛顿形式主义基础上的,适用于描述一个充满机制的世界,不足以解释或描述生物系统的行为。他认为,“什么是生命”这个基本问题不能从简化论的科学基础中得到充分的解决,因此他尝试用还原论的科学方法和实践来研究有机体,牺牲生命系统的功能组织,以研究其部分。据罗伯特罗森说,一旦生物组织被摧毁,整个生物体就无法被重新捕获。他提出了一个研究生物组织的坚实理论基础,即生物学不仅仅是已知物理学的一个子集,它可能会为物理学和一般科学提供深刻的教训。[3]
罗伯特罗森的工作结合了复杂的数学观点和潜在激进的关于生命系统和科学本质的新观点,他被称为“生物学的牛顿”。[4]基于集合理论,他的工作也被认为是有争议的,人们担心他使用的一些数学方法缺乏足够的证据,但罗伯特罗森的遗作《生命本身》(2000)[5][6]以及最近由他的学生Aloisius Louie撰写的专著阐明并解释了其作品中的数学内容。
关系生物学
罗伯特罗森的工作提出了一种需要发展的方法论,除了目前分子生物学家对科学的简化方法之外。他称这种方法为关系生物学。关系是他的导师尼古拉斯·拉舍夫斯基(Nicolas Rashevsky)使用的一个术语,在罗伯特罗森第一次报告这个课题之前,拉舍夫斯基发表了几篇关于集合理论关系在生物学中的重要性的论文。[7]罗伯特罗森对生物学的关系方法是对尼古拉斯·拉舍夫斯基 Nicolas Rashevsky的n元关系处理的扩展和放大,他在20多年的时间里发展出了生物和社会“有机体”的代表。
罗伯特罗森的关系生物学认为,有机体,甚至所有的系统,都有一种被称为组织的独特属性,且这种属性不是还原论语言的一部分,例如分子生物学,尽管它在系统生物学中被越来越多地使用。它不仅仅涉及到结构或材料方面。例如,组织包括所有材料部件之间的关系,材料部件相互作用的影响之间的关系,与时间和环境的关系等等。[8]许多人将复杂系统的这一方面总结为“整体大于部分之和”。在某种意义上,部件之间的关系和交互效果之间的关系必须被视为附加的“关系”部件。
罗森说,组织必须独立于看似构成生命系统的物质粒子。正如他所说:
罗森的抽象关系生物学方法关注于对生物体和所有复杂系统的定义,就其内部组织而言,它们是开放的系统,不能被简化为它们相互作用的组成部分,因为控制有机体复杂生物动力学的代谢、复制和修复组件之间是一种多重复杂关系。
他有意地选择“最简单的”图和类别来表示只赋予离散集合的“有效”拓扑小类别集合中的代谢-修复系统,并且设想这种选择是最一般和限制较少的。然而,事实证明 [math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统的有效衍生是“有效因果闭合的”。唐纳德·c·米库勒基·罗伯特·罗森: 这是一个恰当的问题及其答案——为什么有机体不同于机器?或者用简单的术语来说,新陈代谢的催化剂(新陈代谢的“有效原因”,[9]通常被认为是酶)本身就是新陈代谢的产物,因此,从严格的数学意义上来说,可能不会被认为是连续机器或自动机范畴的子范畴: 这与法国哲学家笛卡尔的假设直接矛盾,即所有的动物都只是复杂的机器或机制。罗森说:“我认为,解决这些问题(主体-客体边界和什么构成客观性)的唯一办法是承认因果关系的闭环是‘客观的’;即科学审查的合法对象。任何机器论或机械论都明确禁止这些操作。”[10]罗森关于“有效闭合”的论证,是为了在机械论科学中提出这样一个明确的悖论: 一方面,生物体是由这种因果闭合定义的,另一方面,机制又禁止它们; 因此,我们需要修正我们对自然的理解。这种机械论的观点甚至在今天的大多数普通生物学和大多数科学中依然盛行,尽管有些人声称社会学和心理学中的还原论方法已经失败,并且自20世纪70年代初以来已经失宠。然而,这些领域尚未就新观点应该是什么达成共识,大多数其他学科也是如此,这些学科努力保留生命和复杂系统的”机器隐喻”的各个方面。
复杂性和复杂科学模型系统
澄清简单科学模型和复杂科学模型之间的区别成为罗森后来发表报告的主要目标。罗森认为建模是科学和思想的本质。他的著作《预防系统》[11]详细描述了他所说的建模关系。他展示了真实的建模关系和仿真之间的深刻区别,后者不是基于这样的建模关系。
在数学生物学中,他被认为是一类生物有机体关系模型的创始人,这类关系模型被称为[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统,他设计这类系统是为了捕捉物质系统成为通常被称为“活的”的最简单的功能有机体所需要的最低能力。在这种系统中,M代表新陈代谢,R代表简单生物体的“修复”子系统,例如活性的“修复”RNA分子。因此,他在任何给定系统中决定或“定义”生命的模式是一种功能模式,而不是物质模式;尽管他在20世纪70年代发表的报告中考虑了最简单的[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统在酶(M)、RNA (R)和功能复制DNA(他的beta图谱)方面的具体动态实现。
然而,他在这个方向上更进一步,声称当研究一个复杂的系统时,人们“可以抛开物质并且只研究组织”来学习那些对定义整个系统类至关重要的东西。然而,罗伯特罗森以前的一些学生对此过于字面化,他们没有完全吸收罗伯特罗森的观点,即需要一种动态实现特定分子形式的抽象组分的理论,以便为最简单的功能有机体(例如单细胞藻类或微生物)闭合建模循环。罗伯罗森,1970。生物学的动力系统理论,纽约:威利交叉科学。[12]他支持这一说法(实际上他归因于尼古拉斯·拉舍夫斯基),因为生命有机体是一类系统,具有极其广泛的物质“成分”、不同的结构、不同的栖息地、不同的生存和繁殖方式,然而我们却能够以某种方式将它们全部识别为活的或功能性的有机体,而不管它们多么有生命力。
他的方法,就像拉舍夫斯基 Rashevsky最新的有机组合理论一样[13][14],强调生物组织多于分子结构,试图绕过对包括生理学家在内的所有实验生物学家都很重要的结构-功能关系。相比之下,对任何特定有机体,甚至是某种有机体的特定物质细节的研究,只会告诉我们这种有机体是如何“做到这一点的”。这样的一项研究并没有涉及到所有功能性生物体的共同特征,即“生命”。因此,与理论生物学相关的方法将使我们能够以这种方式来研究生物,这种方式能够保持我们试图了解的、只有功能性生物才具有的那些基本特性。
罗伯特罗森的方法在概念上属于现在所知的功能生物学,以及复杂系统生物学,尽管是一种高度抽象的数学形式。
量子生物化学与量子遗传学
罗森还质疑他所认为的生物化学和遗传学的主流解释的许多方面。他反对这样一种观点,即生物系统的功能方面可以通过聚焦物质方面来调查。举个例子: 罗森质疑生物活性蛋白质的功能能力可以仅仅通过基因编码的氨基酸序列来研究。他说,这是因为蛋白质必须经过一个折叠过程才能获得其特有的三维形状,然后才能在系统中发挥功能。然而,只有氨基酸序列是基因编码的。蛋白质折叠的机制尚不完全清楚。基于这样的例子,他得出结论,表型不能总是直接归因于基因型,生物活性蛋白质的化学活性方面不仅仅依赖于构成它的氨基酸序列: 一定还有其他一些重要因素在起作用,然而他并没有试图指明或确定。
克里斯托弗·兰道尔 Christopher Landauer和克里斯蒂·贝尔曼 Kirstie L.Bellman在一篇论文中提出了一些关于罗森数学论证的问题[15],这篇论文声称罗森使用的一些数学公式从逻辑来看是有问题的。然而,也许值得注意的是,伯特兰·罗素和阿尔弗雷德·诺思·怀特黑德在他们著名的关于集合论悖论的数学原理中也提出过这些问题。罗森在他的早期论文中的数学公式也是基于集合论的,这类问题的集合范畴自然重新浮出水面,而在他2000年去世后出版的新书《论生命本身》中提到了这些问题。此外,[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统的基本问题早在1973年就已经被其他作者利用范畴论中的Yoneda引理和(数学)结构中的相关函子结构解决了[16][17]。这种避免集合论悖论的[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统的一般范畴论扩张的基础是William Lawvere的范畴方法和他对高维代数的扩张。新陈代谢复制系统在数学和逻辑上扩展到广义[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统,或 G-MR,这体现在罗伯特·罗森与其他作者在1967——1980年间公认的信件,以及与尼古拉斯 · 拉舍夫斯基1972年前的书信往来。
罗森的观点越来越被理论生物学所接受,目前有几种讨论:[18][19][20][21]
埃尔温·薛定谔 Erwin Schrödinger在他1945年的著名著作《什么是生命》中讨论了量子遗传学的问题。罗森在《生命本身》和《论生命的本质》一书中对这些问题进行了批判性的讨论。
与其他生命理论的比较
[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统只是目前几种生命理论中的一种[22],包括Tibor Gánti的化子(Chemoton), Manfred Eigen和Peter Schuster的超循环[23][24] [25][26],Humberto Maturana 和 Francisco Varela 的自创生,以及Stuart Kauffman[27]的自催化集,类似于Dyson早期的提议[28]。
包括[math]\displaystyle{ (M{,}R) }[/math]系统在内的所有灵感都来源于Erwin Schrödinger的《生命是什么》一书,[29]但起初他们之间似乎没有什么共同点[30],主要是因为作者之间没有交流,他们在主要出版物中也没有提到任何其他理论。尽管如此,两者之间的相似之处,乍看之下可能要显而易见得多,例如 Gánti 和罗森大厦之间的相似之处。[31][32][33]直到最近,几乎没有人试图比较不同的理论并一起讨论它们。
最后的共同祖先(LUCA)
一些作者将生命起源的模型与L(last)U(universal)C(common)A(ancestor)相提并论[34],这是一个严重的错误,没有认识到L指的是最后的共同祖先,而不是更古老的第一个祖先: 大量的进化发生在LUCA出现之前。[35]
Gill和 Forterre的基本观点是:[36] LUCA不应与最初的细胞混淆,而是长期进化的产物。作为“最后一个”意味着LUCA之前有一系列更古老的“祖先”。
出版物
罗森写了一些书和许多文章。他出版的书籍精选如下:
- 1970, Dynamical Systems Theory in Biology New York: Wiley Interscience.
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- 1978, Fundamentals of Measurement and Representation of Natural Systems, Elsevier Science Ltd,
- 1985, Anticipatory Systems: Philosophical, Mathematical and Methodological Foundations. Pergamon Press.
- 1991, Life Itself: A Comprehensive Inquiry into the Nature, Origin, and Fabrication of Life, Columbia University Press
Published posthumously:
- 2000, Essays on Life Itself, Columbia University Press.
- 2012, Anticipatory Systems; Philosophical, Mathematical, and Methodological Foundations, 2nd Edition, Springer
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拓展阅读
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- "Reminiscences of Nicolas Rashevsky". (Late) 1972. by Robert Rosen.
外部链接
- 罗森尼复杂性Panmere网站:“朱迪思 · 罗森的网站提供了免费的个人简历、关于她父亲作品的讨论,以及罗伯特·罗森作品的免费再版。”
- 罗伯特·罗森: 这个问题及答案是: 为什么有机体不同于机器?
- 罗伯特·罗森:1934年6月27日——1998年12月30日
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集智文章传递
过去几十年,生物数据集的规模与复杂性大幅增长,这使得机器学习越来越多地用于为潜在生物过程构建信息与预测模型。所有机器学习技术都在让模型与数据相匹配;然而,具体的方法多种多样,乍一看似乎令人眼花缭乱。对于不同类型的生物数据,该如何选择特定的机器学习技术?
2021年9月,发表在 Nature Reviews Molecular Cell Biology 上的综述文章“给生物学家的机器学习指南”,向读者简要介绍了一些关键的机器学习技术:既包括分类、回归、聚类模型等传统机器学习方法,也包括最近开发和广泛使用的涉及深度神经网络的技术。本文还记录了一些最佳做法与入门要点,并展望了机器学习应用于生物学的一些最令人兴奋的前景。
Nat. Methods|利用深度学习进行基于生物物理学和数据驱动的分子机制建模
本文介绍由美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统生物学系系统药理学实验室的Mohammed AlQuraishi等人发表于Nature Methods 的研究成果:研究人员报道了可微程序与分子和细胞生物学结合产生的新兴门类:“可微生物学”。
集智课程
为了能够更加深入地讨论生命的本质结构和意识等重要问题,并在不同学科间建立有效沟通的桥梁,自生成结构第一季主要围绕形成自生成结构与自复制自动机研究背景相关的基本共识展开。前期将从科学哲学、复杂科学和生物学等学科的不同角度来分别介绍,各个学科在关注生命和意识本质的主体性和生成过程性问题的学科进展和背景,建立起其讨论的基础话语体系。后半部分将进行《自复制自动机》部分内容的学习,在学习中辨析冯诺依曼建立的冯诺依曼计算机结构、自复制自动机以及元胞自动机等模型与自指、图灵机及当代神经网络之间的关系等。
在本课程中,我们邀请了北京师范大学教授张江、电子科技大学教授吕琳媛,为我们揭示《规模》所代表的新的世界观与新的规律。
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