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【轉(zhuǎn)】裸奔的Barabasi 已有10人參與
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轉(zhuǎn)自科學網(wǎng) http://blog.sciencenet.cn/blog-404304-770977.html 系列博文之二——曼諾利斯你趕緊撤稿得了 系列博文之三——我揍你是為了你好啊你造嗎？ PS：如果你竟然不知道Barabasi是誰，請無視吧。 憤怒的萊爾帕切特【一】：裸奔的網(wǎng)絡(luò)皇帝 精選 已有 3437 次閱讀 2014-2-25 21:22 |系統(tǒng)分類:觀點評述 2014年2月10, 11, 12日三天，加州大學伯克利分校數(shù)學系、分子與細胞生物學系和電子工程與計算機科學系的萊爾帕切特（Lior Pachter）教授在他的個人博客上連續(xù)發(fā)表了三篇博文，強烈抨擊2013年8月同時發(fā)表在Nature Biotechnology上的兩篇論文： 1. The network nonsense of Albert-László Barabási 2. The network nonsense of Manolis Kellis 3. Why I read the network nonsense papers 被批評的兩篇NBT論文是： 1. Barzel B1, Barabási AL. (2013) Network link prediction by global silencing of indirect correlations. Nat Biotechnol., 31(8):720-5. 2. Feizi S1, Marbach D, Médard M, Kellis M. (2013) Network deconvolution as a general method to distinguish direct dependencies in networks. Nat Biotechnol., 31(8):726-33.  其中，”nonsense”這個詞怎么精確的翻譯，讓我思考了很久。雖然有點兒不雅，但個人以為用南京方言里的形容詞“依壁雕鑿”來描述，是比較能夠貼合萊爾寫博客時憤怒的心境。在這三篇博文里，萊爾首先不屑的指出著名的“網(wǎng)絡(luò)皇帝”（network emperor）、美國東北大學 (Northeastern University) 物理系和計算機科學與生物系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中心的埃爾伯特-拉斯洛巴拉巴西（Albert-László Barabási）教授的數(shù)學爛到掉底兒，痛批巴拉巴西那些所謂的“發(fā)現(xiàn)”其實狗屁不通，因此結(jié)論就是雖然網(wǎng)絡(luò)皇帝經(jīng)常在Nature, Science這些刊物上炫耀自己的新衣，但是全世界都真真切切地看著皇帝正在裸奔；當然這不是高潮，萊爾在第二篇里繼續(xù)抨擊另一位生物信息領(lǐng)域的大牛、MIT計算生物學研究組負責人曼諾利斯凱利斯（Manolis Kellis）副教授（2011年“甜妞”），并且使用了“不誠實和欺詐的”(dishonest and fraudulent) 的字眼，這種指責在惜名如命的學術(shù)界里，幾乎是毀滅性的指控；當然你如果認為這就是高潮，那你就錯了，萊爾在第三篇博文里洋洋得意的指出：兄弟我從2006年開始就痛恨曼諾利斯，一直想辦法抓他把柄，終于給我逮住了吧。這叫什么不怕什么偷，就怕什么惦記�。啃值芪揖褪堑胗浿@哥們，給我逮住算他倒霉。 完了。三篇博文一出，整個生信領(lǐng)域像是被丟進了顆重量級的核彈，眾皆嘩然：你要打曼諾利斯那就打吧，人家網(wǎng)絡(luò)皇帝招你啥事了��？（巴拉巴西小聲嘀咕：我招誰惹誰了？）還有，你打了人，還沾沾自喜說你一貫對人有成見，這都哪跟哪�。窟@下好了，美國的同行們一看見標題，二話不說，先拿過來慢慢一桶的爆米花；歐洲的同行們也不看球了，叼著巧克力，拎著啤酒瓶；中國的同行們一看，我靠，這么震撼，趕緊點根煙壓壓驚：大家一邊吃零食、喝啤酒、抽煙，一邊搬個馬叉坐下來慢悠悠的看熱鬧。 有啥熱鬧可看的？當然是有。首先，生信這個圈子現(xiàn)在還不大，無論是國外還是國內(nèi)，就那些人，所以有個風吹草動的很快就能傳遍整個圈子；其次，搞生信的人生活一般比較簡單，工作、生活、寫博客或者看博客，領(lǐng)域里面一般沒啥大新聞，就算是整個大新聞，那也是跑出去忽悠圈兒外的人，自己人之間忽悠起來還是挺困難的；再次，這場架打的水平那真是不一般的高，高科技打架斗毆啊，高科技打仗這是現(xiàn)在的流行趨勢，高科技打架那還真是不多見，能明明白白看懂整場架的每一招一式，非常不容易，理論上來說需要有非常強悍的數(shù)學背景，物理背景要扎實，計算機水平要高，還得有相當?shù)纳飳W功底。不要看我，我反正是沒本事看懂這架是咋打的，當然我也很認真的找各種資料，仔細閱讀博文和相應(yīng)的評論，從12號Shirley轉(zhuǎn)給我博文鏈接到今天，前后琢磨了兩周的時間。當然即使這樣，這場架還是沒大看明白，于是到處請教各位同行朋友，結(jié)合大家的觀點，湊成這篇博文。當然說實話，兄弟我這數(shù)學實在是太渣了，要是還有看走眼或者看錯的招式，盡管補充哈。 一、裸奔的“網(wǎng)絡(luò)皇帝” 萊爾寫博客的時間不長，2013年8月開始，也就半年多的時間。但絕對絕對是博客界的奇葩。萊爾寫博客的風格非常鮮明，那就是無論如何上來先噼里啪啦一頓胖揍，揍的角度自然是他最拿手的數(shù)學（這不廢話嗎？人家是貨真價實的數(shù)學家），當然嘍，個人以為你一個數(shù)學家譏笑人家物理學數(shù)學水平不咋地，這個實在有點兒不厚道。因為萊爾本來的目的就要批曼諾利斯，但郁悶的是巴拉巴西正好與曼諾利斯“背靠背”的同一期發(fā)表對同一個問題的計算分析方法，再加上萊爾本來就對巴拉巴西不爽（這個也正常，網(wǎng)絡(luò)皇帝是個極其有爭議的人物，捧他的人是鐵桿誓死捍衛(wèi)，批他的人真是批到一錢不值），所以二話不說先逮住巴拉巴西，上去就是一頓暴打。 等會兒，萊爾這么鬧騰了半天，究竟是個什么事兒？這話說起來有那么點兒復(fù)雜。這得講到網(wǎng)絡(luò)這個東西，最早的淵源呢，就是匈牙利有個天才數(shù)學家Erdos，跟他的小伙伴Renyi，在漫長的灌著水的學術(shù)生涯里，一不小心研究了一下隨機網(wǎng)絡(luò)發(fā)了八篇論文，后來覺得沒啥意思，就收手不玩了。后來巴拉巴西，真好也是匈牙利裔，一看這玩意兒不錯，加了倆限制條件，即網(wǎng)絡(luò)生長模式和“強者恒強”的節(jié)點連接模式，這樣隨機網(wǎng)絡(luò)一下子就不隨機了，變成了一種奇怪的，被巴拉巴西稱為“無尺度”(Scale-free) 網(wǎng)絡(luò)。從這個網(wǎng)絡(luò)里，學者們發(fā)現(xiàn)了很多很多有意思的現(xiàn)象，并且表明這個星球上，如果不是所有那也是絕大部分的網(wǎng)絡(luò)，都是無尺度網(wǎng)絡(luò)。所以巴拉巴西后來得意洋洋的主要根據(jù)自己的研究結(jié)果，寫了兩本暢銷并且極其忽悠的書：《鏈接》和《爆發(fā)》。問題就來了：巴拉巴西你這要干啥的？吃飽了撐得沒事干，寫兩本書出來娛樂娛樂大眾？你要這么想，那你就錯了。巴拉巴西的目標很明確：拿諾獎�？墒菃栴}又來了：網(wǎng)絡(luò)這東西，給你發(fā)個啥獎？跟化學不沾邊，那發(fā)個物理獎吧。物理獎？怎么可能啊，物理領(lǐng)域等著拿獎的多了去了，你看人家希格斯辛辛苦苦的活著為的啥？還不是為了等著拿獎。所以巴拉巴西要想在物理這個領(lǐng)域拿獎，難度真的不是一般的高。所以，后面的事情就很容易理解了：生物。如果網(wǎng)絡(luò)的理念能夠解釋生物學的現(xiàn)象，并且像分子動力學（MD）這樣扎扎實實的用到生物學和醫(yī)學里去，做出重大的貢獻，那既有可能拿生理學獎，也可以仿照MD殺回去拿他的物理獎。所以瞄準生物就等于給網(wǎng)絡(luò)研究上了個雙保險，反正只要上到應(yīng)用，跟諾獎那幫評委們就有討價還價的余地了。 當然上面一段是大背景啦。具體到本例，那就是目前生物學網(wǎng)絡(luò)存在一個現(xiàn)象：我用芯片做基因表達譜的分析，觀測到有些基因表達與其他基因的表達是正相關(guān)或者負相關(guān)，但是生物分子存在直接或間接的相互作用關(guān)系，因此，怎么從這些關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)直接的調(diào)控關(guān)系？好吧，我知道這個問題描述的有點兒抽象，舉個形象點兒的例子：我和小伙伴們一起在操場上踢球，老馬控球，以嫻熟的技術(shù)過了我，我不高興了，二話不說上去一腳直接把老馬踹翻。其他小伙伴諸如老貓、老狗、老羊等一看：哇，這么兇猛！嚇得腿發(fā)軟，紛紛自動躺地上不動了。好，小兔子正好經(jīng)過，一看，哇？這小子一腳踹翻這么多？第二天科學網(wǎng)博客頭條：華工某教授神功蓋世一腳踹翻數(shù)十位同事�？闯鰡栴}了吧？就直接的關(guān)聯(lián)來說，我的腳只踹到老馬身上，就這一個是直接的“相互作用”，其他人躺地上不動了關(guān)我毛事�。磕嵌际轻u油，不算數(shù)的（本例隆重感謝老馬友情客串，故事純屬虛構(gòu)，模仿有礙團結(jié)）。所以生物學家們關(guān)心的，是直接的相互作用關(guān)系，因為直接的關(guān)系才可能發(fā)現(xiàn)重要的調(diào)控關(guān)系，并有助于進一步的功能研究。而間接的關(guān)系一般來說木有任何的說服力，所以這種信息屬于垃圾信息。 因此，這兩篇文章要解決的問題，就是從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)里尋找直接或間接的分子間互相作用，也就是網(wǎng)絡(luò)里關(guān)鍵“邊”(linkage or edge)的預(yù)測。第一篇論文2012年10月22日投稿，2013年4月23日接收；第二篇論文2012年9月12日投稿，2013年6月11日接收。兩篇論文在線發(fā)表了之后，立即引來各種爭議，其中咱國內(nèi)一位數(shù)學功底奇好的前輩高人，看見這兩篇論文氣的暴跳如雷：這也能叫數(shù)學？二話不說把自己正在做的東西也投了Bioinformatics： 3. Yu X1, Li G, Chen L. (2013) Prediction and early diagnosis of complex diseases by edge-network. Bioinformatics. 2013 Nov 29. [Epub ahead of print] 這篇論文怎么樣，我反正不說。當然你要是認為發(fā)在NBT上的論文怎么說都應(yīng)該比Bioinformatics的好，那我只能呵呵了。陳老師雖然是咱華工電信系的校友，可是他跟數(shù)學界鼎鼎有名的大家章先生合作多年，數(shù)學的水準絕對的專業(yè)級的，發(fā)NBT這兩位的數(shù)學，呵呵，加起來也未必趕得上。所以咱國內(nèi)的生信學者，牛人照樣有的是。 說正事，說正事。因為巴拉巴西只是屬于“連帶”，所以萊爾其實批評的很客氣。上來先吹捧一下，說這個鏈預(yù)測很重要啊，所以巴拉巴西弄個矩陣變換，變換完了這個計算的時間復(fù)雜度是O(n^6)，萊爾看到這二話不說先去了趟茅房，回來之后萊爾一琢磨，舉了個簡單的例子，即包含三個節(jié)點的圖，發(fā)現(xiàn)時間復(fù)雜度其實只有O(n^4)，并且如果并行化的話，可以降到O(n^3)。當然這個沒完，因為巴拉巴西的算法其實是根據(jù)某個矩陣G (全局效應(yīng)，也就是基因表達的關(guān)聯(lián)信息)求另一個矩陣S (局部效應(yīng)，也就是直接相互作用關(guān)系)。這就牽涉到矩陣求逆的問題，問題是巴拉巴西的求逆第一是求近似解，第二是搞的還特麻煩。萊爾發(fā)現(xiàn)其實有一個更簡單的方法求精確解，因此評論道：這玩意兒的難度充其量也就是本科生線性代數(shù)的家庭作業(yè)(the entire exercise would be suitable for an undergraduate linear algebra homework problem)。當然這不算晚，萊爾還順道指出，巴拉巴西這個算法沒有辦法直接從實驗里估算參數(shù)；陳老師當然是繼續(xù)指出：這個算法還要求樣本的規(guī)模比變量多（注：陳老師近年來以“小樣本、無重復(fù)”的理念名震領(lǐng)域，主要是生物學實驗一般都比較費錢、費時間，巴拉巴西的模型里參數(shù)超多，樣本如果比參數(shù)多，那基本上是不具有任何實用價值的。“小樣本、無重復(fù)”，或者少重復(fù)，這是計算生物學者必須面對也必須盡力解決的問題，無限實驗是不可能的）。最后，萊爾指出，這玩意兒吧，其實準確性比已有的算法提高的非常有限，也就是巴拉巴西論文里Fig. 3C里說的，AROC從0.67上升到0.68（不解釋了成不？總之就是改進了一個百分點，就一個），所以根本就不能稱為啥新算法。因此，巴拉巴西的網(wǎng)絡(luò)是“依壁雕鑿”的。 在第一篇博文即將結(jié)尾的時候，萊爾充分的展現(xiàn)了其作為一個數(shù)學家的嚴密推導(dǎo)能力，力圖證明網(wǎng)絡(luò)皇帝這么多年其實一直是在裸奔： 1. 巴拉巴西以“BA模型”（無尺度網(wǎng)絡(luò)模型，最早用在互聯(lián)網(wǎng)分析上）出名 (Barabási and Albert ‘Emergence of Scaling in Random Networks“, Science, Vol. 286 15 October 1999, pp. 509-512)。Lada Adamic和Bernardo Huberman 立即指出這個模型其實與實際觀測到的網(wǎng)頁鏈接結(jié)構(gòu)是不符合的。Willinger, Alderson和Doyle指出，無尺度網(wǎng)絡(luò)的確具有某些有趣的數(shù)學特性，但這些數(shù)學不是巴拉巴西，而是Bollobás和Riordan做的。 2. 巴拉巴西反復(fù)的強調(diào)代謝網(wǎng)絡(luò)是無尺度網(wǎng)絡(luò)里的一個代表性的例子，但是Reiko Tanaka的論文“Scale Rich Metabolic Networks”指出說代謝網(wǎng)絡(luò)里木有尺度是扯淡，尺度是rich的。 3. Réka Albert, Hawoong Jeong & Albert-László Barabási 2000年發(fā)表在Nature的論文里，指出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)面對錯誤的耐受性和面對攻擊的脆弱性（《鏈接》這本書里的最核心的理念）。John Doyle在PNAS上專門發(fā)了篇文章，指出這種“耐受性”其實也極為脆弱，從頭到尾把巴拉巴西批個遍。 4. 巴拉巴西在2005年發(fā)表的Nature論文”The origin of bursts and heavy tails in human dynamics”，指出人類的活動具有爆發(fā)性的特征（《爆發(fā)》這本書里的核心理念）。Daniel Stouffer, Dean Malmgren and Luis Amaral在隨后的評論里指出這玩意兒就是個人造的(artifact) 的結(jié)果，并且被分析的電子郵件模式也不具有代表性。 5. Liu, Slotine and Barabási在2011年發(fā)表的Nature論文“Controllability of complex networks”，指出致密的、均一的網(wǎng)絡(luò)可以通過少數(shù)幾個驅(qū)動節(jié)點來調(diào)控。Carl Bergstrom和同事認為對于絕大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)，其實只需要控制一個節(jié)點，就能調(diào)控整個網(wǎng)絡(luò)。 寫到這里，兄弟我真想大吼一聲，萊爾你有完沒完？這架你打的累不累啊？就為你這場架，我寫的都寫累死了，你難道真的不累？ 本部分結(jié)論：第一，萊爾從算法的角度嚴謹?shù)淖C明了網(wǎng)絡(luò)皇帝的數(shù)學也就是本科生的水平（我要哭出來了，兄弟我看不懂啊，好多同行看的也是稀里糊涂的，難道咱這幫都是中學的水平？我的自尊受到了森森的傷害）；第二，巴拉巴西的幾個主要概念，比如BA模型，代謝網(wǎng)絡(luò)的無尺度性，網(wǎng)絡(luò)容錯性、爆發(fā)特征和絡(luò)可控性，都被同行們批的焦頭爛額，所以；第三，陛下你還是穿上衣服吧，別光著屁股受涼了。 不好意思，本來準備今天一天寫完。寫的實在太累了。尤其是“光腚五條”，我的的確確是木有精力挨篇看完，就算是萊爾指責巴拉巴西的算法有問題，看的也是稀里糊涂，所以，看到這兒，我想你能夠明白：萊爾真是超牛啊！當然你還得清楚，萊爾的打擊目標是曼諾利斯，所以，接下來的場面，比上述的要勁爆的多，震撼的量級大為提升。 最后，雖然我數(shù)學是個渣，但我圈兒里同行們可基本上都比我的數(shù)學好，所以寫這篇博文之前我專門請教了各位同行好友，這里特此鳴謝：Shirley，陳老師，師兄，丹丹師弟，和世華兄。都是高手啊，三兩句一點撥，馬上茅塞頓開，佩服佩服啊！ ============================================================================= 1. 2.26，昨晚收到好友的信，指出博文里的幾處錯誤，趕緊修改了一下。另外，巴拉巴西這個算法的矩陣求逆，老實說不怎么困難，線性代數(shù)我現(xiàn)在是忘干凈了，但問題是當年上課的時候，這種求逆并不是什么不得了的難題。所以萊爾說的有道理。 憤怒的萊爾帕切特【二】：曼諾利斯你趕緊撤稿得了 精選 已有 4177 次閱讀 2014-2-26 13:15 |系統(tǒng)分類:觀點評述 郁悶了，萊爾的博客三部曲痛扁NBT的網(wǎng)絡(luò)研究論文，我這湊熱鬧的觀戰(zhàn)評論看來也得寫三篇了。好吧，這是第二篇，終于講到正題上了，前面只是開口羹而已。先嘮叨幾句，八一八萊爾其人。首先，這場架里，無論是挑釁者，還是挨打者，都不是泛泛之輩。網(wǎng)絡(luò)皇帝那就不用說了，有死忠跳出來力挺的，這個正常，能被大家稱為皇帝的，水平豈能一般？裸奔的皇帝，那也是皇帝。所以喜歡的必然是鐵桿，不喜歡的也是一貫的痛恨，能有這么大的爭議，那也說明他這皇帝沒有白當。還有，萊爾批人的風格一貫是痛打，批評巴拉巴西這篇其實已經(jīng)是很客氣了。這是有原因的，因為巴拉巴西人品好，能力強還能不得罪人，屬于人見人愛型的，又是一副帥鍋形象，所以大家即使嘀咕他的學術(shù)，但對他為人基本上是沒有什么意見的。所以搞學術(shù)人品好真是太重要了。 萊爾既然敢跳出來硬憾網(wǎng)絡(luò)皇帝，自然也不是一般人。首先，他這個伯克利的教授肯定不是混出來的，他在生信這個領(lǐng)域里最有名的兩個軟件TopHat和Cufflinks，這個做基因組測序數(shù)據(jù)分析的人應(yīng)該是都必須得知道，這倆都是分析RNA-seq數(shù)據(jù)的利器。萊爾在Google Scholar上的接近2萬5的引用，也很容易說明萊爾起碼是穩(wěn)定的一流上的學者�？此难芯繂挝荒阋材苊靼姿难芯勘尘昂脱芯颗d趣，數(shù)學好肯定是沒話說。 如果說，對于巴拉巴西，萊爾只是在恭維一番之后輕飄飄不痛不癢的踩了幾腳而已，那對于曼諾利斯來說，萊爾可就沒有那么好的脾氣了。萊爾在博文的第一段就直接指控曼諾利斯等人的論文“也”是“不誠實和欺詐的”(also dishonest and fraudulent)。奇怪啊，為什么用“也”呢？皇帝得跳出來表示他是無辜的。這個用詞的分量很重，重到什么程度？可以直接讓人身敗名裂。 怎么指責呢？首先，萊爾總結(jié)這兩篇論文的方法學，都提到同一個名詞：“網(wǎng)絡(luò)去卷積”(network deconvolution)，陳老師的論文里用的也是這詞。這個方法不知道是哪位學者在哪個領(lǐng)域里最先提出來的，但拿來分析生物學網(wǎng)絡(luò)，這還是首次，所以從新穎性上來說，這種技術(shù)歷來是NBT, Science等雜志最喜歡的話題。就問題描述和背景介紹方面，曼諾利斯寫的比巴拉巴西更清楚，也更簡單：通過實驗數(shù)據(jù)觀測到的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)里，有直接相互作用和間接相互作用，如何去除間接效應(yīng)的影響獲得直接的相互作用關(guān)系？此外，曼諾利斯的數(shù)學模型比巴拉巴西做的簡單，更加優(yōu)美。巴拉巴西是將整個觀測到的數(shù)據(jù)作為一個矩陣G求直接相互作用的矩陣S。而曼諾利斯做了大膽的假設(shè)，即觀測到的矩陣G(obs)=G(dir)+G(dir)^2+G(dir)^3… 這里面G(dir)就是直接相互作用，G(dir)^2是咋回事呢？這是描述一個節(jié)點通過另一個節(jié)點與第三個節(jié)點之間的間接作用；所以舉一反三，G(dir)^3就是第一個節(jié)點通過中間倆節(jié)點與第四個節(jié)點之間的間接作用。因此，無論這個網(wǎng)絡(luò)有多大，G(obs)都可以寫成G(dir)的函數(shù)。這樣利用高中數(shù)學的知識，G(obs)~=G(dir)/[I-G(dir)]，把這個公式變形，根據(jù)G(obs)可以直接算G(dir)，也就是求近似解。這樣矩陣里的參數(shù)的個數(shù)就大大減少了，并且過擬合(overfitting)的可能性也大大減小了。 但是這樣問題就來了，萊爾非常敏銳的發(fā)現(xiàn)了G(dir)+G(dir)^2+G(dir)^3…= G(dir)/[I-G(dir)]有一個很強的限制，那就是數(shù)列必須得是無窮的，對吧？可是學過網(wǎng)絡(luò)的人應(yīng)該都知道“六度空間”這個說法：人類社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的度數(shù)不是無限的，平均是6度；對于萬維網(wǎng)來說，《鏈接》這本書講的是19度。無論這個度數(shù)是6還是19，這都表明真實的無尺度網(wǎng)絡(luò)里，數(shù)列無窮的假設(shè)其實是不成立的。并且，很顯然，從直覺上來說，網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，或者節(jié)點的平均度數(shù)，對這個近似的估算會造成相當?shù)挠绊�。問題是怎么消除這種影響呢？這就得說曼諾利斯真是夠大膽的，他悄悄地加了一個縮放參數(shù)，把公式變?yōu)椋篏(obs)=γ* [G(dir)+G(dir)^2+G(dir)^3…]，這事兒他在正文里可不說，放到補充材料里去了（這個是絕對不能說的，給審稿人看見這個，論文估計就沒可能發(fā)NBT了），輕描淡寫的提了一下，認為這種線性放縮是木有影響的(“the effect of linear scaling on the input matrix is that … it does not have an effect”)，萊爾立即指出這是不可能的。 所以我們現(xiàn)在知道：第一，根據(jù)無窮數(shù)列可以簡化成簡單的公式求近似解；第二，因為數(shù)列不是無窮，所以必須加一個放縮的系數(shù)。這個問題就來了：這個系數(shù)你咋來的？很顯然，兩種方法，要么你瞎掰一個數(shù)字，要么你從已有的訓練數(shù)據(jù)里通過數(shù)據(jù)擬合獲得，對吧？這個放縮參數(shù)γ，在經(jīng)過一系列公式推導(dǎo)和變形之后，變成另一個放縮參數(shù)β，還是參數(shù)，然后根據(jù)這玩意兒就可以用G(obs)求解G(dir)。好，這回是真正有問題了。這就得講到DREAM (Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods, 反向設(shè)計評估與方法的競賽)，這個比賽主要是建立實驗與細胞網(wǎng)絡(luò)推斷和定量建模理論研究之間的聯(lián)系。DREAM想回答的基本問題就是，從生物學數(shù)據(jù)里能否推斷真實的生物分子的相互作用以及網(wǎng)絡(luò)。其中2010年DREAM5里的一個比賽項目是“Network Inference Challenge”（網(wǎng)絡(luò)推斷挑戰(zhàn)），即根據(jù)基因芯片獲得的基因表達數(shù)據(jù)，推斷分子的相互作用和調(diào)控關(guān)系。估計是當時參賽的結(jié)果非常糟糕，例如曼諾利斯的論文就指出，“針對酵母的提高是因為所有的方法打分都很低”(the strong S. cerevisiae improvements are due to low scores for all methods)，他夸自己的方法的同時把研究現(xiàn)狀說出來了。這個打分很低的問題，在生物學上有更合理的解釋，這個要放在下一篇博客里介紹。所以網(wǎng)絡(luò)去卷積的方法，主要還是用在大腸桿菌的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)推斷上。 那么，萊爾說的這個“真正問題”，是什么呢？這就得說到生物信息學預(yù)測，其自身發(fā)展有一定的游戲規(guī)則，很多東西你可以忽悠，比如論文的討論部分，你拿著小喇叭使勁吹沒有關(guān)系，但有些基本性的問題，作為一個職業(yè)生物信息學家，你是絕對不可以越過底線的。這個底線就是，你不能既做裁判，又做運動員。你利用訓練數(shù)據(jù)集估算參數(shù)，可以；你利用估算的參數(shù)再來檢驗算法對訓練數(shù)據(jù)集的預(yù)測性能，這個也并不是說不可以，只是你必須必須聲明，因為這玩意兒叫“自洽檢驗”(self-consistency validation)，對搞生信的來說，這種檢驗就是笑話，因為你只需要簡單地通過修改參數(shù)，必然可以把自洽檢驗的性能做到極高。做不到？兄弟你聽說過“線性擬合”嗎？輕松做到靈敏度和特異性都100%，也就是對訓練集達到100%的預(yù)測準確性，這玩意兒實在木有任何技術(shù)難度，即使受過三個月生信訓練的本科生，也能明白這東西其實就是造假。巴拉巴西的算法有好處，就是不需要什么額外的參數(shù)，所以可以直接根據(jù)檢驗數(shù)據(jù)，也就是DREAM5提供的測試數(shù)據(jù)來直接推斷分子間的直接相互作用。當然他這方法不可取，太麻煩，參數(shù)太多，并且也就提高一個百分點。曼諾利斯這套算法是必須要估算β參數(shù)的，那理論上應(yīng)該怎么操作呢？合理的做法是，他自己找一套訓練集，先把β參數(shù)估出來，完了之后再用同樣的參數(shù)去預(yù)測檢驗數(shù)據(jù)，對不對？所以萊爾這就發(fā)現(xiàn)問題了，首先，曼諾利斯找了兩套不同的數(shù)據(jù)集來訓練β參數(shù)，分別是0.95和0.99，然后，他拿著訓練好的模型去預(yù)測測試集。問題是，奇跡出現(xiàn)了，在預(yù)測測試集的時候，β參數(shù)變成了0.5！這就麻煩了，萊爾揪住這個0.5不放，說你這個0.5是咋來的？你是根據(jù)訓練集估出來的嗎？那不合理啊，你估出來的是0.95和0.99，你難道是不小心寫錯了嗎？這玩笑開大了吧。那你要不是根據(jù)訓練集估出來的，莫非你是拿測試集估出來的？那這個玩笑開得就更大了：你拿著獨立的測試集來估參數(shù)，你又拿著同樣的測試集來評估預(yù)測準確性，這不成自洽檢驗了？并且你文章里還不說，這不忽悠審稿人嗎？萊爾還繼續(xù)舉證，說這篇論文上線的時候，他就看過，還專門下載了正文和補充材料仔細閱讀，完了之后重復(fù)他們結(jié)果，愣是重復(fù)不出來，所以他寫信問作者，說你們這個β參數(shù)是你從訓練集里估出來的嗎？估計曼諾利斯實驗室的人收到這信還搞不清楚萊爾是何方神圣，就回信說，兄弟我悄悄告訴你，這個參數(shù)是不一樣的，你別跟別人說啊。后來作者們琢磨著這么玩兒不厚道啊，要是被人查出來就麻煩了，于是論文在線發(fā)表，正式出刊之前，他們又聯(lián)系編輯，把補充材料里的Fig. S4的描述文字改了一下，把不同的β參數(shù)都加上了。所以，各位可以看明白了，審稿人事先必然是認為你拿著訓練集估參數(shù)，然后直接拿這玩意兒去預(yù)測新的數(shù)據(jù)，獲得了好的性能，值得發(fā)NBT。好，等文章接收了，我再改過來，這樣以后有爭議，我可以高高興興說審稿人認可啊，反正NBT正式出刊之后，之前的記錄會在網(wǎng)上刪掉，這樣誰也沒辦法指責我。問題是，不怕什么偷就怕什么惦記，13年7月這篇論文上線，8月正式出刊，就這么短短的一個多月的時間，這一點點小小的漏洞被萊爾敏銳的抓住了。真是夠狠啊。 我在12日下午第一次收到Shirley轉(zhuǎn)來的鏈接，點開萊爾的博文看到時候，當時真是牙都笑掉了：人家就補充材料的Fig. S4里加上一句話，反正文章這么長，而且審稿周期這么長，作者不小心忘記給出β參數(shù)而已，至于這么小題大做嗎？我相信不光是我會這么考慮，就算是編輯，也想著作者加一句話，對這文章能有多大的影響？何況這句話都不在正文里，而是放在補充材料的一個小角落里，哪有人去看啊。反復(fù)看了兩個星期，再請教同行好友，終于琢磨明白了，這句話有還是沒有，對這篇文章是質(zhì)的影響：如果沒有這句話，那么同行們按照行業(yè)規(guī)則，重復(fù)你工作的時候會老老實實拿訓練集來估參數(shù)，完了之后拿著同樣的參數(shù)來預(yù)測測試集，好嘛，大家都做不出來，實驗不能重復(fù)是必須要撤稿的，計算結(jié)果不重復(fù)，那顯然是必須撤稿。現(xiàn)在加上這句話，大家看了會覺得奇怪，你拿測試集當訓練集，這種文章就算是投PLOS ONE，那也基本上是不可能接收的，因為not technical sound，所以大家第一會覺得生物學家真是好騙，NBT這幫評委真是弱智啊，第二會非常佩服曼諾利斯：真不是一般的牛人啊，灌水都要跑NBT上灌。 所以，如果你認可他論文接收時補充材料的版本，當然這個版本是顯然經(jīng)過同行評議的，那么這篇文章必須撤稿，因為萊爾寫的是，他看到文章之后就二話不說下載了作者提供的源代碼和數(shù)據(jù)，重新算了一遍，結(jié)果文章里所有的結(jié)果都重復(fù)不出來，這不叫造假，這還能叫啥？但是如果你認可他正式發(fā)表的論文，包括被同行評議的原文，以及同行沒有看見的那句至關(guān)重要的話，那這篇文章只能算是灌水，沒有什么學術(shù)不端，只能說評委們的智商太低。但是從必須撤稿轉(zhuǎn)變到灌水，這個過程并沒有同行評議，那么這里面是否存在學術(shù)不端？是否還應(yīng)該撤稿呢？ 萊爾很不客氣的指出：如果能夠拿著這個代碼按他論文講的重復(fù)一遍，能做出文章里的結(jié)果，他就給這人100刀，當然嘍，要是重復(fù)不出來，那可以考慮撤稿。在萊爾的博文發(fā)表之后，曼諾利斯迅速的做出回應(yīng)，在博文發(fā)表當天晚上8:31分，就在萊爾的博客里反駁，并貼出一個非正式的回應(yīng)，措辭強硬的回擊這些指責都是“誹謗的、無根據(jù)的、誤導(dǎo)性的和其實是不對的”(defamatory, baseless, misleading, and factually incorrect)，并且洋洋灑灑的寫了5頁，有圖有真相的樣子，證明他的方法對縮放參數(shù)不敏感，證明引入放縮參數(shù)的有效性，證明預(yù)測結(jié)果對于輸入的參數(shù)有穩(wěn)健性，等等。這回同行們徹底不干了，某前輩高人就跟我嘀咕，說曼諾利斯你跟他吵個啥啊？你就從實驗室里找個學生，拿著原版的論文把結(jié)果重復(fù)一遍，你能重復(fù)出結(jié)果，那萊爾馬上就閉嘴了。問題是：誰敢？重復(fù)不出來那就真要撤稿了。所以，曼諾利斯接下來的舉動非常符合常理，那就是保持沉默。 故事講到這里，基本上可以做個總結(jié)了。曼諾利斯以閃電般的速度成功把一個可以撤稿的故事轉(zhuǎn)變成一篇水文，萊爾以超越閃電般的速度迅速發(fā)現(xiàn)漏洞，并且順手就是一巴掌，打完了之后洋洋得意，四顧周圍叫囂著：還有誰？還有誰？還有王法嗎？還有法律嗎？沒有回應(yīng)。挨打的不吭氣了，看打架的正忙著吃爆米花、喝啤酒、抽香煙呢，哪有時間管這事兒，哥們繼續(xù)吧。 然后？沒有然后了。 憤怒的萊爾帕切特【三】：我揍你是為了你好啊你造嗎？ 精選 已有 1136 次閱讀 2014-2-26 16:15 |系統(tǒng)分類:觀點評述 前兩篇博文一出，領(lǐng)域頓時沸騰了：生信從有這個領(lǐng)域開始，打架打成這個場面，科技含量這么高，不說絕后，最起碼也是空前了。咱搞生信的，跟其他領(lǐng)域做的東西不一樣，但有一個大家都是一樣的：超級喜歡八卦。其實大家都知道萊爾寫博客的風格，喜歡搞噱頭，喜歡把人家一點點小小的問題無限放大痛批，喜歡夸大其詞。所以有人評價，說萊爾發(fā)博客之后，你先別看，跑到Twitter上看看其他研究者有什么反應(yīng)。一般來說，10個里面有9個是反對他的結(jié)論，或者覺得過分夸大。但等你回來仔細看萊爾的博文，你發(fā)現(xiàn)他講的其實是對的。當然師兄說萊爾也有失手的時候，那應(yīng)該算是小概率的事件，而且爭執(zhí)的本身也不傷筋動骨。 兩篇博文各位人馬的反應(yīng)相當?shù)牟灰粯�，有些人就站出來，說萊爾是條漢子，好樣的，小喇叭你吹就吹吧，你整天吹那就不厚道了。所以師弟就說是該有人出來管管，再這么吹就是逆天的節(jié)奏了。另外一些人就跳出來反駁，痛斥萊爾的博文對生信這個領(lǐng)域是毀滅性的。果真如此？ 當然，在第一次看萊爾博文的時候，因為我本人是網(wǎng)絡(luò)皇帝的粉絲，所以覺得你這是雞蛋里硬挑骨頭，有爭議又能怎么地��？有爭議說明人家紅啊，你無非就是沒有人家名氣大，嫉妒唄，伯克利怎么有這么個心胸狹窄的教授啊，大學趕緊關(guān)門得了。看到第二篇，更生氣了：人家就改了一句話，你夠了，行嗎？搞科研哪有不出錯的時候？出了個錯就吵成這樣？你還好意思做教授，跟潑婦似得。所以，在看到第三篇博文的時候，我已經(jīng)氣得暴跳如雷了。 我發(fā)火有道理，因為萊爾太過分。萊爾博文的標題是：我為啥要讀這些“依壁雕鑿”的網(wǎng)絡(luò)論文。博文上來就直接談到，2013年7月在柏林召開的ISMB會議(咱領(lǐng)域里頂級的會，不過我沒參加過，一是審稿極嚴，二是過于注重方法，三是會議論文很雞肋，國內(nèi)不算數(shù)的，學生也不能拿來畢業(yè)，你要讓我拿看家的GPS來投這個會議，那你殺了我我也不干，舍不得啊)，他在茶歇時間閑的無聊坐一邊望呆。突然，曼諾利斯走過來，說要跟他單獨談?wù)�。談啥哩？是這樣的，曼諾利斯解釋說，他12年9月在Science上發(fā)表了一篇ENCODE計劃里論文，主要是談人類演化出來之后獲得的調(diào)控功能受到了很強的凈化選擇。論文一經(jīng)發(fā)表，萊爾立即寫了篇評論送給Science，說這篇文章的統(tǒng)計方法有問題，接著指出了一些小問題，結(jié)果Science一看這么技術(shù)性的指責，二話不說就給拒了。所以萊爾只好把這篇評論貼到預(yù)印本文庫（這篇評論已經(jīng)打不開了）里。當然，關(guān)于GO統(tǒng)計的問題，不做過多評論，如果你從數(shù)學的角度來講，這是有問題的，但如果你從生物學功能的角度來講，其實不是問題。而且這樣的批評萊爾寫的太多了，一般都無傷大雅，對曼諾利斯的影響基本接近為零。問題是，曼諾利斯解釋道，這篇批評在Google上排的很靠前，這個對他很不方便，而且他認為萊爾在預(yù)印本這種地方貼他的批評，這種方式是錯誤的，因為他不能反駁。曼諾利斯建議，你有意見，挺好，別發(fā)網(wǎng)上，影響不好。并且，預(yù)印本文庫不好的地方是，發(fā)表的東西不能刪除，不像期刊，補充材料還可以修改，但是預(yù)印本會記錄作者所有的操作。 萊爾的反應(yīng)？首先是很困惑，接著就發(fā)火了。他覺得，我的技術(shù)性評論被Science拒稿，只好投到預(yù)印本文庫上，這也是最后一種學者可以表達他對領(lǐng)域關(guān)注的方式，難道這么做是錯的？難道曼諾利斯就批評不得？（所以第一次看到這里其實我在偷偷的笑：NS這些雜志從來就不關(guān)注細節(jié)的技術(shù)性問題，那這東西投Science當然上不去） 當然，上述這件事情只是壓死駱駝的最后一根稻草，因為萊爾接著就敘述，早在2007年，因為生信的另一個會議RECOMB審稿的問題，他對曼諾利斯已經(jīng)有了成見。當時曼諾利斯等人向這個會議投稿了一篇文章，那時候，其已經(jīng)是領(lǐng)域內(nèi)冉冉升起的新秀，風頭強勁。會議主辦方當然是高度重視，于是給送審，其中一個審稿人就是萊爾。萊爾一看這論文就覺得有問題，當然，仍然是方法學的問題。這里就不討論曼諾利斯這個方法學是否真的有問題，但萊爾作為這篇論文的審稿人之一，他給出的評審意見是拒稿。但最終的結(jié)果是，論文發(fā)表了。這幾天同行前輩告訴我一件趣事，說萊爾喜歡拒稿是出名的，國內(nèi)舉辦了一個國際會議，請他審稿，他的意見是拒，結(jié)果后來收了，他氣得暴跳如雷，打電話痛罵主辦方，說這么爛的文章你們怎么能收呢？有些人是出了名的喜歡拒稿，不管你做成啥樣，他都能給你挑出一堆毛病然后拒掉。這事兒以前看海良的博文也講過，說搞了個會，請一位大牛審稿，結(jié)果論文統(tǒng)統(tǒng)拒掉。結(jié)果大家傻眼了，一篇文章不錄取，這會還咋開��？所以趕緊換人審稿，怎么說也得收個幾篇。這種事兒哪個領(lǐng)域都應(yīng)該是有的：自己的東西永遠應(yīng)該接收，別人的東西永遠應(yīng)該拒掉。要是人人都這么干，那誰也別發(fā)文章得了。所以估計RECOMB會議組織這一看曼諾利斯的文章被拒掉了，大吃一驚，趕緊換人審稿，這種風頭正勁年輕學者還是少得罪的好，所以文章收了。然后就是萊爾很生氣，后果自然也非常嚴重，第一，從此以后再也不參加RECOMB的會議，第二，從此對曼諾利斯有了森森的成見。所以這倆的梁子，就這么結(jié)下來了。這個就屬于個人成見影響學術(shù)評價了，理論上來說，你對這個人有先入為主的成見，那你對他批評的可信程度就得大打折扣了，對吧？曼諾利斯一看有機可乘，二話不說在博客的評論里寫到，萊爾對我們RECOMB論文的批評我是第一次知道（complete news），并且這種批評也是毫無根據(jù)的。并且表示了真誠的震驚，悲哀和麻煩的 (frankly shocked, saddened, and troubled)。他這個評論剛發(fā)出來，底下馬上就有人跟帖，說兄弟你別在那里裝無辜了成不？萊爾在博文里提到你的論文有問題，并給出拒稿意見之后，你自己又根據(jù)質(zhì)疑修改了論文。所以你知道這事兒了好吧。所以，你按照意見修改了論文，是吧？啥時候啊，是在人家審稿前還是審稿后？還有，如果你沒按意見改文章，那你反駁個毛��？ 講完這些，萊爾繼續(xù)講生信領(lǐng)域里方法學的問題，那就是方法學很重要，大家做模型、做數(shù)學、做算法，不能老是踩著西瓜皮做，滑哪兒做哪兒，生物學家你要忽悠也成，有個度就行了，別往死了忽悠還以此為樂，忽悠到同行都看不過去了，那就真是麻煩了。當然了，搞生物的數(shù)學、物理這些東西一般都不怎么好，這是現(xiàn)實，比如，我們做生信，講到算法啦，模型啦之類的，聽眾馬上給打斷，說不好意思，你這數(shù)學太難了，我看不懂。所以萊爾表示很疑惑，那就是：人家數(shù)學學得不好，難道你就可以沒完沒了的忽悠人家？所以，他認為，搞計算生物學的同行們做研究應(yīng)當更加嚴肅一些。所有人在做期刊的評委，基金委員會的評委，或者各種組委會的成員，大家的態(tài)度都一樣，那就是少“樹新蜂”，多談?wù)効茖W。對吧？這個恐怕不光是國外，國內(nèi)也一樣啊，大家都是天天講，做科研要扎實，不要玩忽悠。所以，萊爾的結(jié)論是：不要忽悠生物學家，不要忽悠計算學家，統(tǒng)計學家和數(shù)學家 (Don’t fool the biologists. Don’t fool the computer scientists, statisticians, and mathematicians)。 講到這里，我想各位自有判斷。對，有不少學者也表示，你那是對人家有成見在先，天天惦記著修理人，你這批評咋還好意思發(fā)出來？當然有不少學者認為：講學術(shù)，那就扎扎實實的講學術(shù)，萊爾是有成見，可是他說的對不對？他講錯了大家都鄙視他，他要是講的對，你不能說因為他有成見那就變成錯的了。這篇博文發(fā)表之后，評論真是很精彩，不過實在太長了，我也沒耐心看完。但讀者很多不乏領(lǐng)域里的重量級學者，例如瑞士洛桑大學 (UNIL)的Marc Robinson-Rechavi教授，第一個寫評論說感謝你寫了這么多廢話 (Thank you for writing these posts)，并且你做了這么多的事情，這些東西也寫不到你的簡歷里去。然后繼續(xù)說，我看見有人譴責你批評人的方式，如果是我，那我就不會按這種方式發(fā)帖，但令我震驚的是，某些科學家們有一種文化趨勢，即認為同行之間面子的尊重比對事實和邏輯上的真實尊重更為重要。如果你錯了，那就應(yīng)該讓人知道，但是暗示說這種揭短的方式是不禮貌的行為，那與我們這些科學家的職業(yè)操守是背道而馳的。另一位學者，瑞士巴塞爾大學的Erik van Nimwegen教授也評論，說兄弟我想告訴你的是，盡管我不能同意你每句話，但是我確實很好地理解了你為啥這么干，并且我對你正在努力做得事情表示深有共鳴。并且看了你的博客，我就納悶為啥我寫博客就不能寫成這樣呢？是不是因為我沒有足夠的勇氣，或者因為其他原因我不愿花時間做這種事兒呢？最后，Erik總結(jié)說，我認為領(lǐng)域內(nèi)太多的頂級學者不愿意對糟糕的工作發(fā)表評論，我知道許多學者在私底下會討論某個學者在灌水，即使這樣的水文發(fā)表在高影響力的期刊上，但是絕大多數(shù)都不會在公開場合說。這件事情很重要，尤其是對剛剛進入領(lǐng)域的年輕學者來說，應(yīng)當?shù)靡庾R到很多人其實就是在灌水，所以應(yīng)該對研究非常的嚴格。 在總結(jié)之前，對于利用網(wǎng)絡(luò)去卷積的方法，從基因表達的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)里預(yù)測真是的分子間直接相互作用，就預(yù)測的準確性來說，不少同行是不相信的，或者部分不相信。有幾個原因，第一，無論用什么算法，你使用的訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量是決定性的。如果你的數(shù)據(jù)質(zhì)量不是100%的準確，例如，80%是對的，剩下20%是錯的，你如果能用算法做到90%的準確性，你覺得可能嗎？生物學的數(shù)據(jù)恰恰充滿了噪音 (noise)，實驗上都未必敢斷言必然是正確的，計算怎敢做此推斷？第二，分子間的相互作用，發(fā)生在什么層面？你用基因表達芯片檢測基因表達的水平，那自然是檢測mRNA的存在與表達水平，對不對？可問題是分子間的相互作用，可以是轉(zhuǎn)錄，轉(zhuǎn)錄后和翻譯后三個層面的調(diào)控關(guān)系，并且這三層調(diào)控關(guān)系，互相之間不必須有關(guān)聯(lián)。例如，蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用，和激酶-底物的磷酸化調(diào)控，這倆跟mRNA的共表達或者不共表達可能僅存在微弱的關(guān)聯(lián)，或者完全無關(guān)。這里，我們再次邀請老馬出場，把“老馬模型”拿出來再講講。球場上，我有幾條腿？兩條。腿的個數(shù)可以看成是mRNA的個數(shù)，我用一條腿踹倒一個老馬，那這個踹人的腿就是一個蛋白質(zhì)，而老馬可以是這個蛋白質(zhì)的相互作用分子。現(xiàn)在問，我有10條腿，能踹倒幾個老馬？當然你可以建立模型，說這個簡單，1條腿支持，剩下9條腿踹人，能踹倒9個老馬。所以這里就等于是10個mRNA分子翻譯出來的蛋白質(zhì)，其中9個與另外9個其他分子相互作用。理論上應(yīng)該是這樣的，對吧？問題是現(xiàn)實情況未必如此，例如，我一條腿小宇宙爆發(fā)了(比如磷酸化)，就這一條就踹翻9個老馬，可以不？這個在實驗上來說，合理，激酶蛋白質(zhì)表達量不變，其單純活星的改變，可以影響底物修飾狀態(tài)的水平。換種情況，比如說哥們我不高興了，要兩條腿支撐，剩下8條腿踹倒8個老馬，可以嗎？這在實驗上同樣可以，因為蛋白質(zhì)可以被降解，所以蛋白質(zhì)的表達水平與其mRNA的表達水平，不需要有必然的聯(lián)系。所以，從基因表達數(shù)據(jù)里推測不同層次的分子間相互作用，這個問題本身就強人所難了。這也是為什么我從來不參加領(lǐng)域內(nèi)任何各種競賽的原因：你把大家栓的跟個粽子一樣，然后要大家比較誰的游泳姿勢更優(yōu)美，這種比賽有啥意思呢？就算我拿了冠軍，一個大粽子在那里拱啊拱的跟個蛆一樣，優(yōu)美還能優(yōu)美到哪里去？所以這個命題本身是有嚴重的理論缺陷的。當然這個不是我看到的最搞笑的命題，更搞笑的是去年有個比賽，要求利用基因表達數(shù)據(jù)預(yù)測蛋白質(zhì)的磷酸化！當時我就震撼了：違背常識了。當然你非要跟我爭說這個可以做，那我也表示理解，反正找個機器學習算法，啥問題不能算��？你要是允許我出千，放個自洽檢驗?zāi)贸鋈ズ鲇�，那我給你做到準確性100%毫無壓力。但這東西做了那不也就是個笑話？所以各種比賽，我認為應(yīng)當舉辦，大家認認真真想辦法解決問題，但也就樂一樂拉倒了，別太當真，反正超出我理解范圍之外的比賽我是沒有本事參加。 那么，命題本身有問題，是不是就不值得研究？那倒不是。因為從充滿噪聲的生物學數(shù)據(jù)里獲取有價值的信息，就是生信學者必須面對的問題，納稅人拿錢給你發(fā)工資，那你就別抱怨，盡自己所能做到方法學能做到的極致。這個要求并不過分，對吧？一般來說，生信的預(yù)測不可能達到100%準確，往往都存在著理論的上限。例如當年著名的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題，有學者就把已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)挑出來，看看相同或高度相似序列是否可以存在不同的二級結(jié)構(gòu)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這個比例大約是18%（記不大清楚確切數(shù)字了），所以根據(jù)序列預(yù)測蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)，你從理論上來說，準確性就不可以高于82%。很多學者做二級結(jié)構(gòu)的預(yù)測能做的相當高比如78%，那這個算法其實去噪音的能力已經(jīng)非常強悍。而且這樣的準確性對實驗學家的后續(xù)實驗已經(jīng)有足夠的參考意義。對于萊爾批評的這兩篇論文，就方法學而言，幾乎已經(jīng)做到登峰造極。曼諾利斯如果自己不搞事兒，他這個方法也還湊合了。所以，整個生信領(lǐng)域的學者，幾乎是盡自己的一切能力，努力的提高各種預(yù)測的準確性，在沒有新的原理報道之前，盡力將算法的準確性逼近理論上限，這樣的努力，不應(yīng)當被批評。至于灌水，這個恐怕不能五十步笑一百步吧？更何況誰是五十步，誰是一百步，這還不一定的事情。 總結(jié)：1. 萊爾對曼諾利斯的確有個人成見。尤其是曼諾利斯認為公開揭他的短是錯誤的這件事情，讓萊爾認為自己受到了傷害，并且迅速的抓住曼諾利斯一個稍縱即逝的小把戲，重重地還了一擊。2. 萊爾的博文引發(fā)了大家諸多的思考，例如，對人有成見，是否其相應(yīng)的批評就可以不相信？如果就事論事，這件事情有人做錯了，那是否就應(yīng)該是錯的？3. 學術(shù)批評是否不應(yīng)該公開？我想這個問題不光是國內(nèi)，你瞧國外也是一樣。那如果學術(shù)批評不公開，學術(shù)不端又怎么能被發(fā)現(xiàn)？這恐怕無論在國內(nèi)還是國外，都值得思考。4. 適度的、無傷大雅的、并且能引發(fā)大家思考的忽悠，這個蠻好而且值得鼓勵。網(wǎng)絡(luò)皇帝如果一點忽悠都不帶的，哪有人會關(guān)注網(wǎng)絡(luò)研究？萊爾寫博客如果不夸大其詞，他的博文還有誰看？不是原則性上的忽悠，沒有關(guān)系�？墒呛鲇七^頭了，并且的的確確有學術(shù)不端的行為存在，那恐怕就不能無限的包容了。5. 生信是個高度交叉的學科，需要數(shù)學、物理、化學、計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學和生物學，還有等等等等的學科的各種知識和背景，沒有哪位學者，能夠同時精通這么門學科的知識，因此，密切的合作和交流是必須的，至少在閱讀和思考萊爾博文的同時，我請教了多位領(lǐng)域內(nèi)的學者和朋友，這是必須的。6. 萊爾批評人的模式，是非常符合網(wǎng)絡(luò)控制的理念：通過少數(shù)幾個或者一個關(guān)鍵性的節(jié)點，就能調(diào)控整個網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)。所以，萊爾只批頂尖的大牛，不打小蝦米。這一點還是蠻厚道的。所以，Shirley開玩笑說萊爾現(xiàn)在的綽號叫“美版方舟子”，打假模式挺相似，都是誰紅敲打誰，這樣做從網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的角度來說，是合理的。而且無論怎么說，萊爾對領(lǐng)域內(nèi)的不嚴謹現(xiàn)象多多少少有震懾的作用，對領(lǐng)域的健康發(fā)展有百利而無一害。無非就是大家做研究認真點兒就完了，你不搞事，他批你又有何懼？7. 萊爾寫博客，首先萊爾本人是真的火了，博文走毒舌、勁爆的路子，而且搞數(shù)學的邏輯特嚴謹，批人批的過癮。其次，對巴拉巴西和曼諾利斯來說，這兩位的知名度那也是更高了，對前者來說還好，Google搜索，批他的博文也就排在第9個，畢竟人家學術(shù)影響力在那里，而且只是方法用的麻煩了一點兒，研究結(jié)果有點兒爭議，不懼；對后者來說，Google網(wǎng)頁排在第4個，那可就真是個大麻煩了。至于其他上過萊爾博客的那些大牌學者，估計要偷著樂了：順帶著自己的影響力也增加啊，賺大了。8. 無數(shù)的問題，無數(shù)的挑戰(zhàn)，這就是生信領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，是不是很有樂趣和做學術(shù)的動力？對吧，所以還是生信有前途。 [ Last edited by dameng on 2014-2-26 at 19:15 ] |
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好長，但看完了，寫的有趣，通俗易懂。我是生物學愛好者，覺得大分子作用是靠分子空間結(jié)構(gòu)，而空間結(jié)構(gòu)是由分子或原子間作用力決定。但瓶頸在于沒有完全弄懂分子間作用力多大，以及如何決定大分子空間結(jié)構(gòu)，如果能預(yù)測的話，那就能模擬rna空間結(jié)構(gòu)是如何和其他調(diào)控蛋白作用來影響基因表達了。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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