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dameng管理員
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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(xué)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(qǐng)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(diǎn)評(píng)述 2014年2月10, 11, 12日三天，加州大學(xué)伯克利分校數(shù)學(xué)系、分子與細(xì)胞生物學(xué)系和電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系的萊爾帕切特（Lior Pachter）教授在他的個(gè)人博客上連續(xù)發(fā)表了三篇博文，強(qiáng)烈抨擊2013年8月同時(shí)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(píng)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(gè)詞怎么精確的翻譯，讓我思考了很久。雖然有點(diǎn)兒不雅，但個(gè)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(shí)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(guó)東北大學(xué) (Northeastern University) 物理系和計(jì)算機(jī)科學(xué)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(xué)爛到掉底兒，痛批巴拉巴西那些所謂的“發(fā)現(xiàn)”其實(shí)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(dāng)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(jì)算生物學(xué)研究組負(fù)責(zé)人曼諾利斯凱利斯（Manolis Kellis）副教授（2011年“甜妞”），并且使用了“不誠(chéng)實(shí)和欺詐的”(dishonest and fraudulent) 的字眼，這種指責(zé)在惜名如命的學(xué)術(shù)界里，幾乎是毀滅性的指控；當(dāng)然你如果認(rèn)為這就是高潮，那你就錯(cuò)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(gè)生信領(lǐng)域像是被丟進(jìn)了顆重量級(jí)的核彈，眾皆嘩然：你要打曼諾利斯那就打吧，人家網(wǎng)絡(luò)皇帝招你啥事了啊？（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(duì)人有成見，這都哪跟哪�。窟@下好了，美國(guó)的同行們一看見標(biāo)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(guó)的同行們一看，我靠，這么震撼，趕緊點(diǎn)根煙壓壓驚：大家一邊吃零食、喝啤酒、抽煙，一邊搬個(gè)馬叉坐下來慢悠悠的看熱鬧。 有啥熱鬧可看的？當(dāng)然是有。首先，生信這個(gè)圈子現(xiàn)在還不大，無論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，就那些人，所以有個(gè)風(fēng)吹草動(dòng)的很快就能傳遍整個(gè)圈子；其次，搞生信的人生活一般比較簡(jiǎn)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(gè)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(chǎng)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(shì)，高科技打架那還真是不多見，能明明白白看懂整場(chǎng)架的每一招一式，非常不容易，理論上來說需要有非常強(qiáng)悍的數(shù)學(xué)背景，物理背景要扎實(shí)，計(jì)算機(jī)水平要高，還得有相當(dāng)?shù)纳飳W(xué)功底。不要看我，我反正是沒本事看懂這架是咋打的，當(dāng)然我也很認(rèn)真的找各種資料，仔細(xì)閱讀博文和相應(yīng)的評(píng)論，從12號(hào)Shirley轉(zhuǎn)給我博文鏈接到今天，前后琢磨了兩周的時(shí)間。當(dāng)然即使這樣，這場(chǎng)架還是沒大看明白，于是到處請(qǐng)教各位同行朋友，結(jié)合大家的觀點(diǎn)，湊成這篇博文。當(dāng)然說實(shí)話，兄弟我這數(shù)學(xué)實(shí)在是太渣了，要是還有看走眼或者看錯(cuò)的招式，盡管補(bǔ)充哈。 一、裸奔的“網(wǎng)絡(luò)皇帝” 萊爾寫博客的時(shí)間不長(zhǎng)，2013年8月開始，也就半年多的時(shí)間。但絕對(duì)絕對(duì)是博客界的奇葩。萊爾寫博客的風(fēng)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(xué)（這不廢話嗎？人家是貨真價(jià)實(shí)的數(shù)學(xué)家），當(dāng)然嘍，個(gè)人以為你一個(gè)數(shù)學(xué)家譏笑人家物理學(xué)數(shù)學(xué)水平不咋地，這個(gè)實(shí)在有點(diǎn)兒不厚道。因?yàn)槿R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(duì)同一個(gè)問題的計(jì)算分析方法，再加上萊爾本來就對(duì)巴拉巴西不爽（這個(gè)也正常，網(wǎng)絡(luò)皇帝是個(gè)極其有爭(zhēng)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(huì)兒，萊爾這么鬧騰了半天，究竟是個(gè)什么事兒？這話說起來有那么點(diǎn)兒復(fù)雜。這得講到網(wǎng)絡(luò)這個(gè)東西，最早的淵源呢，就是匈牙利有個(gè)天才數(shù)學(xué)家Erdos，跟他的小伙伴Renyi，在漫長(zhǎng)的灌著水的學(xué)術(shù)生涯里，一不小心研究了一下隨機(jī)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(cuò)，加了倆限制條件，即網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)模式和“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的節(jié)點(diǎn)連接模式，這樣隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)一下子就不隨機(jī)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(gè)網(wǎng)絡(luò)里，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)了很多很多有意思的現(xiàn)象，并且表明這個(gè)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(cuò)了。巴拉巴西的目標(biāo)很明確：拿諾獎(jiǎng)�？墒菃栴}又來了：網(wǎng)絡(luò)這東西，給你發(fā)個(gè)啥獎(jiǎng)？跟化學(xué)不沾邊，那發(fā)個(gè)物理獎(jiǎng)吧。物理獎(jiǎng)？怎么可能啊，物理領(lǐng)域等著拿獎(jiǎng)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(jiǎng)。所以巴拉巴西要想在物理這個(gè)領(lǐng)域拿獎(jiǎng)，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(xué)的現(xiàn)象，并且像分子動(dòng)力學(xué)（MD）這樣扎扎實(shí)實(shí)的用到生物學(xué)和醫(yī)學(xué)里去，做出重大的貢獻(xiàn)，那既有可能拿生理學(xué)獎(jiǎng)，也可以仿照MD殺回去拿他的物理獎(jiǎng)。所以瞄準(zhǔn)生物就等于給網(wǎng)絡(luò)研究上了個(gè)雙保險(xiǎn)，反正只要上到應(yīng)用，跟諾獎(jiǎng)那幫評(píng)委們就有討價(jià)還價(jià)的余地了。 當(dāng)然上面一段是大背景啦。具體到本例，那就是目前生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)存在一個(gè)現(xiàn)象：我用芯片做基因表達(dá)譜的分析，觀測(cè)到有些基因表達(dá)與其他基因的表達(dá)是正相關(guān)或者負(fù)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(gè)問題描述的有點(diǎn)兒抽象，舉個(gè)形象點(diǎn)兒的例子：我和小伙伴們一起在操場(chǎng)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(dòng)躺地上不動(dòng)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(xué)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(gè)是直接的“相互作用”，其他人躺地上不動(dòng)了關(guān)我毛事��？那都是醬油，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(tuán)結(jié)）。所以生物學(xué)家們關(guān)心的，是直接的相互作用關(guān)系，因?yàn)橹苯拥年P(guān)系才可能發(fā)現(xiàn)重要的調(diào)控關(guān)系，并有助于進(jìn)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(cè)。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(zhēng)議，其中咱國(guó)內(nèi)一位數(shù)學(xué)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(xué)？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(dāng)然你要是認(rèn)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(xué)界鼎鼎有名的大家章先生合作多年，數(shù)學(xué)的水準(zhǔn)絕對(duì)的專業(yè)級(jí)的，發(fā)NBT這兩位的數(shù)學(xué)，呵呵，加起來也未必趕得上。所以咱國(guó)內(nèi)的生信學(xué)者，牛人照樣有的是。 說正事，說正事。因?yàn)榘屠臀髦皇菍儆凇斑B帶”，所以萊爾其實(shí)批評(píng)的很客氣。上來先吹捧一下，說這個(gè)鏈預(yù)測(cè)很重要啊，所以巴拉巴西弄個(gè)矩陣變換，變換完了這個(gè)計(jì)算的時(shí)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(gè)簡(jiǎn)單的例子，即包含三個(gè)節(jié)點(diǎn)的圖，發(fā)現(xiàn)時(shí)間復(fù)雜度其實(shí)只有O(n^4)，并且如果并行化的話，可以降到O(n^3)。當(dāng)然這個(gè)沒完，因?yàn)榘屠臀鞯乃惴ㄆ鋵?shí)是根據(jù)某個(gè)矩陣G (全局效應(yīng)，也就是基因表達(dá)的關(guān)聯(lián)信息)求另一個(gè)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(shí)有一個(gè)更簡(jiǎn)單的方法求精確解，因此評(píng)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(dāng)然這不算晚，萊爾還順道指出，巴拉巴西這個(gè)算法沒有辦法直接從實(shí)驗(yàn)里估算參數(shù)；陳老師當(dāng)然是繼續(xù)指出：這個(gè)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(xué)實(shí)驗(yàn)一般都比較費(fèi)錢、費(fèi)時(shí)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(shí)用價(jià)值的�！靶颖�、無重復(fù)”，或者少重復(fù)，這是計(jì)算生物學(xué)者必須面對(duì)也必須盡力解決的問題，無限實(shí)驗(yàn)是不可能的）。最后，萊爾指出，這玩意兒吧，其實(shí)準(zhǔn)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(jìn)了一個(gè)百分點(diǎn)，就一個(gè)），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(shí)候，萊爾充分的展現(xiàn)了其作為一個(gè)數(shù)學(xué)家的嚴(yán)密推導(dǎo)能力，力圖證明網(wǎng)絡(luò)皇帝這么多年其實(shí)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(gè)模型其實(shí)與實(shí)際觀測(cè)到的網(wǎng)頁(yè)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(xué)特性，但這些數(shù)學(xué)不是巴拉巴西，而是Bollobás和Riordan做的。 2. 巴拉巴西反復(fù)的強(qiáng)調(diào)代謝網(wǎng)絡(luò)是無尺度網(wǎng)絡(luò)里的一個(gè)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(duì)錯(cuò)誤的耐受性和面對(duì)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(shí)也極為脆弱，從頭到尾把巴拉巴西批個(gè)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(dòng)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(píng)論里指出這玩意兒就是個(gè)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(gè)驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)來調(diào)控。Carl Bergstrom和同事認(rèn)為對(duì)于絕大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)，其實(shí)只需要控制一個(gè)節(jié)點(diǎn)，就能調(diào)控整個(gè)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��？就為你這場(chǎng)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(yán)謹(jǐn)?shù)淖C明了網(wǎng)絡(luò)皇帝的數(shù)學(xué)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(xué)的水平？我的自尊受到了森森的傷害）；第二，巴拉巴西的幾個(gè)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(cuò)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(zhǔn)備今天一天寫完。寫的實(shí)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(zé)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��！當(dāng)然你還得清楚，萊爾的打擊目標(biāo)是曼諾利斯，所以，接下來的場(chǎng)面，比上述的要?jiǎng)疟亩啵鸷车牧考?jí)大為提升。 最后，雖然我數(shù)學(xué)是個(gè)渣，但我圈兒里同行們可基本上都比我的數(shù)學(xué)好，所以寫這篇博文之前我專門請(qǐng)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(diǎn)撥，馬上茅塞頓開，佩服佩服�。� ============================================================================= 1. 2.26，昨晚收到好友的信，指出博文里的幾處錯(cuò)誤，趕緊修改了一下。另外，巴拉巴西這個(gè)算法的矩陣求逆，老實(shí)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(dāng)年上課的時(shí)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(diǎn)評(píng)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(píng)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(chǎng)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(gè)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(zhēng)議，那也說明他這皇帝沒有白當(dāng)。還有，萊爾批人的風(fēng)格一貫是痛打，批評(píng)巴拉巴西這篇其實(shí)已經(jīng)是很客氣了。這是有原因的，因?yàn)榘屠臀魅似泛�，能力�?qiáng)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(xué)術(shù)，但對(duì)他為人基本上是沒有什么意見的。所以搞學(xué)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(gè)伯克利的教授肯定不是混出來的，他在生信這個(gè)領(lǐng)域里最有名的兩個(gè)軟件TopHat和Cufflinks，這個(gè)做基因組測(cè)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(xué)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(xué)好肯定是沒話說。 如果說，對(duì)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(duì)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(chéng)實(shí)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(gè)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(zé)呢？首先，萊爾總結(jié)這兩篇論文的方法學(xué)，都提到同一個(gè)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(gè)方法不知道是哪位學(xué)者在哪個(gè)領(lǐng)域里最先提出來的，但拿來分析生物學(xué)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(jiǎn)單：通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)觀測(cè)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(xué)模型比巴拉巴西做的簡(jiǎn)單，更加優(yōu)美。巴拉巴西是將整個(gè)觀測(cè)到的數(shù)據(jù)作為一個(gè)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(cè)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(gè)節(jié)點(diǎn)通過另一個(gè)節(jié)點(diǎn)與第三個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的間接作用；所以舉一反三，G(dir)^3就是第一個(gè)節(jié)點(diǎn)通過中間倆節(jié)點(diǎn)與第四個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的間接作用。因此，無論這個(gè)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(xué)的知識(shí)，G(obs)~=G(dir)/[I-G(dir)]，把這個(gè)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?yán)锏膮?shù)的個(gè)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(gè)很強(qiáng)的限制，那就是數(shù)列必須得是無窮的，對(duì)吧？可是學(xué)過網(wǎng)絡(luò)的人應(yīng)該都知道“六度空間”這個(gè)說法：人類社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)不是無限的，平均是6度；對(duì)于萬維網(wǎng)來說，《鏈接》這本書講的是19度。無論這個(gè)度數(shù)是6還是19，這都表明真實(shí)的無尺度網(wǎng)絡(luò)里，數(shù)列無窮的假設(shè)其實(shí)是不成立的。并且，很顯然，從直覺上來說，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，或者節(jié)點(diǎn)的平均度數(shù)，對(duì)這個(gè)近似的估算會(huì)造成相當(dāng)?shù)挠绊憽栴}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(gè)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(bǔ)充材料里去了（這個(gè)是絕對(duì)不能說的，給審稿人看見這個(gè)，論文估計(jì)就沒可能發(fā)NBT了），輕描淡寫的提了一下，認(rèn)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(jiǎn)化成簡(jiǎn)單的公式求近似解；第二，因?yàn)閿?shù)列不是無窮，所以必須加一個(gè)放縮的系數(shù)。這個(gè)問題就來了：這個(gè)系數(shù)你咋來的？很顯然，兩種方法，要么你瞎掰一個(gè)數(shù)字，要么你從已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)里通過數(shù)據(jù)擬合獲得，對(duì)吧？這個(gè)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(gè)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(jì)評(píng)估與方法的競(jìng)賽)，這個(gè)比賽主要是建立實(shí)驗(yàn)與細(xì)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(xué)數(shù)據(jù)里能否推斷真實(shí)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(gè)比賽項(xiàng)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(dá)數(shù)據(jù)，推斷分子的相互作用和調(diào)控關(guān)系。估計(jì)是當(dāng)時(shí)參賽的結(jié)果非常糟糕，例如曼諾利斯的論文就指出，“針對(duì)酵母的提高是因?yàn)樗械姆椒ù蚍侄己艿汀?the strong S. cerevisiae improvements are due to low scores for all methods)，他夸自己的方法的同時(shí)把研究現(xiàn)狀說出來了。這個(gè)打分很低的問題，在生物學(xué)上有更合理的解釋，這個(gè)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(gè)“真正問題”，是什么呢？這就得說到生物信息學(xué)預(yù)測(cè)，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(gè)職業(yè)生物信息學(xué)家，你是絕對(duì)不可以越過底線的。這個(gè)底線就是，你不能既做裁判，又做運(yùn)動(dòng)員。你利用訓(xùn)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(yàn)算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)性能，這個(gè)也并不是說不可以，只是你必須必須聲明，因?yàn)檫@玩意兒叫“自洽檢驗(yàn)”(self-consistency validation)，對(duì)搞生信的來說，這種檢驗(yàn)就是笑話，因?yàn)槟阒恍枰?jiǎn)單地通過修改參數(shù)，必然可以把自洽檢驗(yàn)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(duì)訓(xùn)練集達(dá)到100%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，這玩意兒實(shí)在木有任何技術(shù)難度，即使受過三個(gè)月生信訓(xùn)練的本科生，也能明白這東西其實(shí)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(yàn)數(shù)據(jù)，也就是DREAM5提供的測(cè)試數(shù)據(jù)來直接推斷分子間的直接相互作用。當(dāng)然他這方法不可取，太麻煩，參數(shù)太多，并且也就提高一個(gè)百分點(diǎn)。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(xùn)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(cè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)不對(duì)？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(xùn)練β參數(shù)，分別是0.95和0.99，然后，他拿著訓(xùn)練好的模型去預(yù)測(cè)測(cè)試集。問題是，奇跡出現(xiàn)了，在預(yù)測(cè)測(cè)試集的時(shí)候，β參數(shù)變成了0.5！這就麻煩了，萊爾揪住這個(gè)0.5不放，說你這個(gè)0.5是咋來的？你是根據(jù)訓(xùn)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(cuò)了嗎？這玩笑開大了吧。那你要不是根據(jù)訓(xùn)練集估出來的，莫非你是拿測(cè)試集估出來的？那這個(gè)玩笑開得就更大了：你拿著獨(dú)立的測(cè)試集來估參數(shù)，你又拿著同樣的測(cè)試集來評(píng)估預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，這不成自洽檢驗(yàn)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(shí)候，他就看過，還專門下載了正文和補(bǔ)充材料仔細(xì)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(gè)β參數(shù)是你從訓(xùn)練集里估出來的嗎？估計(jì)曼諾利斯實(shí)驗(yàn)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(gè)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(bǔ)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(rèn)為你拿著訓(xùn)練集估參數(shù)，然后直接拿這玩意兒去預(yù)測(cè)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(zhēng)議，我可以高高興興說審稿人認(rèn)可啊，反正NBT正式出刊之后，之前的記錄會(huì)在網(wǎng)上刪掉，這樣誰也沒辦法指責(zé)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(gè)多月的時(shí)間，這一點(diǎn)點(diǎn)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(diǎn)開萊爾的博文看到時(shí)候，當(dāng)時(shí)真是牙都笑掉了：人家就補(bǔ)充材料的Fig. S4里加上一句話，反正文章這么長(zhǎng)，而且審稿周期這么長(zhǎng)，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(huì)這么考慮，就算是編輯，也想著作者加一句話，對(duì)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(bǔ)充材料的一個(gè)小角落里，哪有人去看啊。反復(fù)看了兩個(gè)星期，再請(qǐng)教同行好友，終于琢磨明白了，這句話有還是沒有，對(duì)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(shí)候會(huì)老老實(shí)實(shí)拿訓(xùn)練集來估參數(shù)，完了之后拿著同樣的參數(shù)來預(yù)測(cè)測(cè)試集，好嘛，大家都做不出來，實(shí)驗(yàn)不能重復(fù)是必須要撤稿的，計(jì)算結(jié)果不重復(fù)，那顯然是必須撤稿�，F(xiàn)在加上這句話，大家看了會(huì)覺得奇怪，你拿測(cè)試集當(dāng)訓(xùn)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?yàn)閚ot technical sound，所以大家第一會(huì)覺得生物學(xué)家真是好騙，NBT這幫評(píng)委真是弱智啊，第二會(huì)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(rèn)可他論文接收時(shí)補(bǔ)充材料的版本，當(dāng)然這個(gè)版本是顯然經(jīng)過同行評(píng)議的，那么這篇文章必須撤稿，因?yàn)槿R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(rèn)可他正式發(fā)表的論文，包括被同行評(píng)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(xué)術(shù)不端，只能說評(píng)委們的智商太低。但是從必須撤稿轉(zhuǎn)變到灌水，這個(gè)過程并沒有同行評(píng)議，那么這里面是否存在學(xué)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(gè)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(dāng)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(dāng)天晚上8:31分，就在萊爾的博客里反駁，并貼出一個(gè)非正式的回應(yīng)，措辭強(qiáng)硬的回?fù)暨@些指責(zé)都是“誹謗的、無根據(jù)的、誤導(dǎo)性的和其實(shí)是不對(duì)的”(defamatory, baseless, misleading, and factually incorrect)，并且洋洋灑灑的寫了5頁(yè)，有圖有真相的樣子，證明他的方法對(duì)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(cè)結(jié)果對(duì)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(gè)啥�。磕憔蛷膶�(shí)驗(yàn)室里找個(gè)學(xué)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(dòng)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(gè)總結(jié)了。曼諾利斯以閃電般的速度成功把一個(gè)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(shí)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(diǎn)評(píng)述 前兩篇博文一出，領(lǐng)域頓時(shí)沸騰了：生信從有這個(gè)領(lǐng)域開始，打架打成這個(gè)場(chǎng)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(gè)大家都是一樣的：超級(jí)喜歡八卦。其實(shí)大家都知道萊爾寫博客的風(fēng)格，喜歡搞噱頭，喜歡把人家一點(diǎn)點(diǎn)小小的問題無限放大痛批，喜歡夸大其詞。所以有人評(píng)價(jià)，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(gè)里面有9個(gè)是反對(duì)他的結(jié)論，或者覺得過分夸大。但等你回來仔細(xì)看萊爾的博文，你發(fā)現(xiàn)他講的其實(shí)是對(duì)的。當(dāng)然師兄說萊爾也有失手的時(shí)候，那應(yīng)該算是小概率的事件，而且爭(zhēng)執(zhí)的本身也不傷筋動(dòng)骨。 兩篇博文各位人馬的反應(yīng)相當(dāng)?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(duì)生信這個(gè)領(lǐng)域是毀滅性的。果真如此？ 當(dāng)然，在第一次看萊爾博文的時(shí)候，因?yàn)槲冶救耸蔷W(wǎng)絡(luò)皇帝的粉絲，所以覺得你這是雞蛋里硬挑骨頭，有爭(zhēng)議又能怎么地�。坑袪�(zhēng)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(gè)心胸狹窄的教授啊，大學(xué)趕緊關(guān)門得了�？吹降诙�，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(cuò)的時(shí)候？出了個(gè)錯(cuò)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(shí)候，我已經(jīng)氣得暴跳如雷了。 我發(fā)火有道理，因?yàn)槿R爾太過分。萊爾博文的標(biāo)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(huì)議(咱領(lǐng)域里頂級(jí)的會(huì)，不過我沒參加過，一是審稿極嚴(yán)，二是過于注重方法，三是會(huì)議論文很雞肋，國(guó)內(nèi)不算數(shù)的，學(xué)生也不能拿來畢業(yè)，你要讓我拿看家的GPS來投這個(gè)會(huì)議，那你殺了我我也不干，舍不得啊)，他在茶歇時(shí)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(dú)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(jì)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(qiáng)的凈化選擇。論文一經(jīng)發(fā)表，萊爾立即寫了篇評(píng)論送給Science，說這篇文章的統(tǒng)計(jì)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(zé)，二話不說就給拒了。所以萊爾只好把這篇評(píng)論貼到預(yù)印本文庫(kù)（這篇評(píng)論已經(jīng)打不開了）里。當(dāng)然，關(guān)于GO統(tǒng)計(jì)的問題，不做過多評(píng)論，如果你從數(shù)學(xué)的角度來講，這是有問題的，但如果你從生物學(xué)功能的角度來講，其實(shí)不是問題。而且這樣的批評(píng)萊爾寫的太多了，一般都無傷大雅，對(duì)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(píng)在Google上排的很靠前，這個(gè)對(duì)他很不方便，而且他認(rèn)為萊爾在預(yù)印本這種地方貼他的批評(píng)，這種方式是錯(cuò)誤的，因?yàn)樗荒芊瘩g。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(kù)不好的地方是，發(fā)表的東西不能刪除，不像期刊，補(bǔ)充材料還可以修改，但是預(yù)印本會(huì)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(píng)論被Science拒稿，只好投到預(yù)印本文庫(kù)上，這也是最后一種學(xué)者可以表達(dá)他對(duì)領(lǐng)域關(guān)注的方式，難道這么做是錯(cuò)的？難道曼諾利斯就批評(píng)不得？（所以第一次看到這里其實(shí)我在偷偷的笑：NS這些雜志從來就不關(guān)注細(xì)節(jié)的技術(shù)性問題，那這東西投Science當(dāng)然上不去） 當(dāng)然，上述這件事情只是壓死駱駝的最后一根稻草，因?yàn)槿R爾接著就敘述，早在2007年，因?yàn)樯诺牧硪粋�(gè)會(huì)議RECOMB審稿的問題，他對(duì)曼諾利斯已經(jīng)有了成見。當(dāng)時(shí)曼諾利斯等人向這個(gè)會(huì)議投稿了一篇文章，那時(shí)候，其已經(jīng)是領(lǐng)域內(nèi)冉冉升起的新秀，風(fēng)頭強(qiáng)勁。會(huì)議主辦方當(dāng)然是高度重視，于是給送審，其中一個(gè)審稿人就是萊爾。萊爾一看這論文就覺得有問題，當(dāng)然，仍然是方法學(xué)的問題。這里就不討論曼諾利斯這個(gè)方法學(xué)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(píng)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(guó)內(nèi)舉辦了一個(gè)國(guó)際會(huì)議，請(qǐng)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?cè)趺茨苁漳�？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(gè)會(huì)，請(qǐng)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(huì)還咋開��？所以趕緊換人審稿，怎么說也得收個(gè)幾篇。這種事兒哪個(gè)領(lǐng)域都應(yīng)該是有的：自己的東西永遠(yuǎn)應(yīng)該接收，別人的東西永遠(yuǎn)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(jì)RECOMB會(huì)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(fēng)頭正勁年輕學(xué)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(yán)重，第一，從此以后再也不參加RECOMB的會(huì)議，第二，從此對(duì)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(gè)就屬于個(gè)人成見影響學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)了，理論上來說，你對(duì)這個(gè)人有先入為主的成見，那你對(duì)他批評(píng)的可信程度就得大打折扣了，對(duì)吧？曼諾利斯一看有機(jī)可乘，二話不說在博客的評(píng)論里寫到，萊爾對(duì)我們RECOMB論文的批評(píng)我是第一次知道（complete news），并且這種批評(píng)也是毫無根據(jù)的。并且表示了真誠(chéng)的震驚，悲哀和麻煩的 (frankly shocked, saddened, and troubled)。他這個(gè)評(píng)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(shí)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(gè)毛��？ 講完這些，萊爾繼續(xù)講生信領(lǐng)域里方法學(xué)的問題，那就是方法學(xué)很重要，大家做模型、做數(shù)學(xué)、做算法，不能老是踩著西瓜皮做，滑哪兒做哪兒，生物學(xué)家你要忽悠也成，有個(gè)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(dāng)然了，搞生物的數(shù)學(xué)、物理這些東西一般都不怎么好，這是現(xiàn)實(shí)，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(xué)太難了，我看不懂。所以萊爾表示很疑惑，那就是：人家數(shù)學(xué)學(xué)得不好，難道你就可以沒完沒了的忽悠人家？所以，他認(rèn)為，搞計(jì)算生物學(xué)的同行們做研究應(yīng)當(dāng)更加嚴(yán)肅一些。所有人在做期刊的評(píng)委，基金委員會(huì)的評(píng)委，或者各種組委會(huì)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(xué)。對(duì)吧？這個(gè)恐怕不光是國(guó)外，國(guó)內(nèi)也一樣啊，大家都是天天講，做科研要扎實(shí)，不要玩忽悠。所以，萊爾的結(jié)論是：不要忽悠生物學(xué)家，不要忽悠計(jì)算學(xué)家，統(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)學(xué)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(duì)，有不少學(xué)者也表示，你那是對(duì)人家有成見在先，天天惦記著修理人，你這批評(píng)咋還好意思發(fā)出來？當(dāng)然有不少學(xué)者認(rèn)為：講學(xué)術(shù)，那就扎扎實(shí)實(shí)的講學(xué)術(shù)，萊爾是有成見，可是他說的對(duì)不對(duì)？他講錯(cuò)了大家都鄙視他，他要是講的對(duì)，你不能說因?yàn)樗谐梢娔蔷妥兂慑e(cuò)的了。這篇博文發(fā)表之后，評(píng)論真是很精彩，不過實(shí)在太長(zhǎng)了，我也沒耐心看完。但讀者很多不乏領(lǐng)域里的重量級(jí)學(xué)者，例如瑞士洛桑大學(xué) (UNIL)的Marc Robinson-Rechavi教授，第一個(gè)寫評(píng)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(jiǎn)歷里去。然后繼續(xù)說，我看見有人譴責(zé)你批評(píng)人的方式，如果是我，那我就不會(huì)按這種方式發(fā)帖，但令我震驚的是，某些科學(xué)家們有一種文化趨勢(shì)，即認(rèn)為同行之間面子的尊重比對(duì)事實(shí)和邏輯上的真實(shí)尊重更為重要。如果你錯(cuò)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(xué)家的職業(yè)操守是背道而馳的。另一位學(xué)者，瑞士巴塞爾大學(xué)的Erik van Nimwegen教授也評(píng)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(shí)很好地理解了你為啥這么干，并且我對(duì)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?yàn)槲覜]有足夠的勇氣，或者因?yàn)槠渌蛭也辉富〞r(shí)間做這種事兒呢？最后，Erik總結(jié)說，我認(rèn)為領(lǐng)域內(nèi)太多的頂級(jí)學(xué)者不愿意對(duì)糟糕的工作發(fā)表評(píng)論，我知道許多學(xué)者在私底下會(huì)討論某個(gè)學(xué)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(huì)在公開場(chǎng)合說。這件事情很重要，尤其是對(duì)剛剛進(jìn)入領(lǐng)域的年輕學(xué)者來說，應(yīng)當(dāng)?shù)靡庾R(shí)到很多人其實(shí)就是在灌水，所以應(yīng)該對(duì)研究非常的嚴(yán)格。 在總結(jié)之前，對(duì)于利用網(wǎng)絡(luò)去卷積的方法，從基因表達(dá)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)里預(yù)測(cè)真是的分子間直接相互作用，就預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性來說，不少同行是不相信的，或者部分不相信。有幾個(gè)原因，第一，無論用什么算法，你使用的訓(xùn)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(zhǔn)確，例如，80%是對(duì)的，剩下20%是錯(cuò)的，你如果能用算法做到90%的準(zhǔn)確性，你覺得可能嗎？生物學(xué)的數(shù)據(jù)恰恰充滿了噪音 (noise)，實(shí)驗(yàn)上都未必敢斷言必然是正確的，計(jì)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(dá)芯片檢測(cè)基因表達(dá)的水平，那自然是檢測(cè)mRNA的存在與表達(dá)水平，對(duì)不對(duì)？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(gè)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(dá)或者不共表達(dá)可能僅存在微弱的關(guān)聯(lián)，或者完全無關(guān)。這里，我們?cè)俅窝?qǐng)老馬出場(chǎng)，把“老馬模型”拿出來再講講。球場(chǎng)上，我有幾條腿？?jī)蓷l。腿的個(gè)數(shù)可以看成是mRNA的個(gè)數(shù)，我用一條腿踹倒一個(gè)老馬，那這個(gè)踹人的腿就是一個(gè)蛋白質(zhì)，而老馬可以是這個(gè)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(gè)老馬？當(dāng)然你可以建立模型，說這個(gè)簡(jiǎn)單，1條腿支持，剩下9條腿踹人，能踹倒9個(gè)老馬。所以這里就等于是10個(gè)mRNA分子翻譯出來的蛋白質(zhì)，其中9個(gè)與另外9個(gè)其他分子相互作用。理論上應(yīng)該是這樣的，對(duì)吧？問題是現(xiàn)實(shí)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(gè)老馬，可以不？這個(gè)在實(shí)驗(yàn)上來說，合理，激酶蛋白質(zhì)表達(dá)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(gè)老馬，可以嗎？這在實(shí)驗(yàn)上同樣可以，因?yàn)榈鞍踪|(zhì)可以被降解，所以蛋白質(zhì)的表達(dá)水平與其mRNA的表達(dá)水平，不需要有必然的聯(lián)系。所以，從基因表達(dá)數(shù)據(jù)里推測(cè)不同層次的分子間相互作用，這個(gè)問題本身就強(qiáng)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(jìng)賽的原因：你把大家栓的跟個(gè)粽子一樣，然后要大家比較誰的游泳姿勢(shì)更優(yōu)美，這種比賽有啥意思呢？就算我拿了冠軍，一個(gè)大粽子在那里拱啊拱的跟個(gè)蛆一樣，優(yōu)美還能優(yōu)美到哪里去？所以這個(gè)命題本身是有嚴(yán)重的理論缺陷的。當(dāng)然這個(gè)不是我看到的最搞笑的命題，更搞笑的是去年有個(gè)比賽，要求利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的磷酸化！當(dāng)時(shí)我就震撼了：違背常識(shí)了。當(dāng)然你非要跟我爭(zhēng)說這個(gè)可以做，那我也表示理解，反正找個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，啥問題不能算��？你要是允許我出千，放個(gè)自洽檢驗(yàn)?zāi)贸鋈ズ鲇�，那我給你做到準(zhǔn)確性100%毫無壓力。但這東西做了那不也就是個(gè)笑話？所以各種比賽，我認(rèn)為應(yīng)當(dāng)舉辦，大家認(rèn)認(rèn)真真想辦法解決問題，但也就樂一樂拉倒了，別太當(dāng)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?yàn)閺某錆M噪聲的生物學(xué)數(shù)據(jù)里獲取有價(jià)值的信息，就是生信學(xué)者必須面對(duì)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(xué)能做到的極致。這個(gè)要求并不過分，對(duì)吧？一般來說，生信的預(yù)測(cè)不可能達(dá)到100%準(zhǔn)確，往往都存在著理論的上限。例如當(dāng)年著名的二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問題，有學(xué)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(jí)結(jié)構(gòu)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這個(gè)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(cè)蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)，你從理論上來說，準(zhǔn)確性就不可以高于82%。很多學(xué)者做二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)能做的相當(dāng)高比如78%，那這個(gè)算法其實(shí)去噪音的能力已經(jīng)非常強(qiáng)悍。而且這樣的準(zhǔn)確性對(duì)實(shí)驗(yàn)學(xué)家的后續(xù)實(shí)驗(yàn)已經(jīng)有足夠的參考意義。對(duì)于萊爾批評(píng)的這兩篇論文，就方法學(xué)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(gè)方法也還湊合了。所以，整個(gè)生信領(lǐng)域的學(xué)者，幾乎是盡自己的一切能力，努力的提高各種預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，在沒有新的原理報(bào)道之前，盡力將算法的準(zhǔn)確性逼近理論上限，這樣的努力，不應(yīng)當(dāng)被批評(píng)。至于灌水，這個(gè)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(duì)曼諾利斯的確有個(gè)人成見。尤其是曼諾利斯認(rèn)為公開揭他的短是錯(cuò)誤的這件事情，讓萊爾認(rèn)為自己受到了傷害，并且迅速的抓住曼諾利斯一個(gè)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(duì)人有成見，是否其相應(yīng)的批評(píng)就可以不相信？如果就事論事，這件事情有人做錯(cuò)了，那是否就應(yīng)該是錯(cuò)的？3. 學(xué)術(shù)批評(píng)是否不應(yīng)該公開？我想這個(gè)問題不光是國(guó)內(nèi)，你瞧國(guó)外也是一樣。那如果學(xué)術(shù)批評(píng)不公開，學(xué)術(shù)不端又怎么能被發(fā)現(xiàn)？這恐怕無論在國(guó)內(nèi)還是國(guó)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(gè)蠻好而且值得鼓勵(lì)。網(wǎng)絡(luò)皇帝如果一點(diǎn)忽悠都不帶的，哪有人會(huì)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(xué)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(gè)高度交叉的學(xué)科，需要數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和生物學(xué)，還有等等等等的學(xué)科的各種知識(shí)和背景，沒有哪位學(xué)者，能夠同時(shí)精通這么門學(xué)科的知識(shí)，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(shí)，我請(qǐng)教了多位領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者和朋友，這是必須的。6. 萊爾批評(píng)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(gè)或者一個(gè)關(guān)鍵性的節(jié)點(diǎn)，就能調(diào)控整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。所以，萊爾只批頂尖的大牛，不打小蝦米。這一點(diǎn)還是蠻厚道的。所以，Shirley開玩笑說萊爾現(xiàn)在的綽號(hào)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(duì)領(lǐng)域內(nèi)的不嚴(yán)謹(jǐn)現(xiàn)象多多少少有震懾的作用，對(duì)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(rèn)真點(diǎn)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(xué)的邏輯特嚴(yán)謹(jǐn)，批人批的過癮。其次，對(duì)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(duì)前者來說還好，Google搜索，批他的博文也就排在第9個(gè)，畢竟人家學(xué)術(shù)影響力在那里，而且只是方法用的麻煩了一點(diǎn)兒，研究結(jié)果有點(diǎn)兒爭(zhēng)議，不懼；對(duì)后者來說，Google網(wǎng)頁(yè)排在第4個(gè)，那可就真是個(gè)大麻煩了。至于其他上過萊爾博客的那些大牌學(xué)者，估計(jì)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(xué)術(shù)的動(dòng)力？對(duì)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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6樓2014-04-08 11:55:35
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