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第1章 21世纪,是生物的世纪!

走进不科学  | 作者:网络收集|  2026-01-15 09:50:19 | TXT下载 | ZIP下载

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  2022年。

  中科大校内。

  西区AED。

  楼体外部,由启功先生所提的‘图书馆’三个字在阳光下熠熠生辉,字里行间散发着融入每个科大人血脉中的坚韧与朝气。

  与此同时,图书馆内。

  一位年轻的男子正独坐在无人一角,奋笔疾书:

  “众所周知。”

  “21世纪,是生物的世纪。”

  “大概在在2000年前后吧,这句口号不知不觉就流行开来了,之前计算机其实也很火,但大家都知道那时候纳斯达克崩了,互联网的泡沫爆破,生物更是承担了重要的历史使命。”

  “这些反映在一群高中生身上,就是生物成了那时候各个学校分数线最高的专业,基本上不是第一就是第二。”

  “甚至大二时候的转系热门榜中,生物也是名列第一。”

  “当时我们专业的同学都戏称,咱们也算是放弃了进清北的机会来拥抱21世纪的未来的。”

  “结果谁能想到,十几年过去,‘21世纪是生物的世纪’成了我们本专业人士共同的笑谈——笑谈的并不是这句话本身,而是我们这群学生物专业的人。”

  “用现在的话来说就是‘这是一个悲伤的故事’。”

  随后年轻人顿了顿,似乎感应到了什么,拿起手机按开了屏幕。

  结果手机没有任何信消息传来。

  年轻人嘴角一抽,低头继续写了起来:

  “其实在我看来,‘21世纪是生物的世纪’本句话现在越来越能看到会成为现实了。

  现在生物行业的发展趋势其实已经逐渐明朗,随着科技的发展,很多生物学上的领域都可能会在未来的一段时间得到突破。”

  “行业中的优秀人才当然也能够获得名誉和经济上的双重丰收的——身边就有很好的例子,某学长滕校前十高校博士毕业,现在在国内基因测序创业公司做CTO年薪百万,公司若是能上市就能身价破亿。”

  “这十年,计算机,物理,自动化等技术运用于生物科学岂止是突飞猛进?

  别的不说,你看看医院里面诊断设备,和十年前比比,进步了多少?”

  “十年以前,生物测序还是一个极其高昂、能发大paper的项目。

  现在呢?

  像样一点的医院都能做了。”

  “又例如十年以前,基因定位也是个大项目,耗时耗力,而现在它的价格已经低到起点作者都能承担的起了。”

  “十年以前,生物学界还流传着一句话:

  生物学家整天做实验分析数据,计算机和数学家分析解释数据。

  可现在呢?

  生物系的博士毕业要是只会做实验,不会几门语言,不会R,都不好意思和人打招呼了。”

  “如今30年过去,外行对生命科学认识还停留在花花草草,种田施肥,鸡鸭鱼肉,望闻问切,开刀打针,打枪跑PCR……还停留在工作不好找,出来没人要的时候……”

  “殊不知,生命科学早就今非昔比了。”

  “比如2012年左右开始火的大数据,就是生命科学在08年开始的测序技术飞跃推动的。

  此外AI,machine learning,遗传算法,哪一个不是生命科学带起来的?

  我从科大少年班开始学习大数据的分析,11年开始接触AI和machine learning,这些都是在生命科学专业的专业课程里学的。

  而这些概念是什么时候火的?——最少往后三年!”

  写到这儿。

  青年的情绪也逐渐有些被调动起来了,写出的字迹也不由深刻了几分:

  “目前来说,整个生物圈最大的问题就是卷。”

  “这就像是抽奖,抽奖不需要智力,谁都能上,只需要钱和劳力,于是大家就卷吧。”

  “大家知道的的很可能会中奖的号码就这么几组,于是经常出现多个课题组试图抽取同一个号码的情况。”

  “先抽到的就占先机,然后就开始拼速度,学生干活干到11点,周末不休息;

  学生把结果发给导师,导师半夜爬起来审核提交。”

  “宁可把自己辛苦得到的抽奖号码送到垃圾期刊那里发布,也要快对手一步。”

  “于是乎,名校教授、作品等身的研究者,因为抽奖先后次序的争议打得天昏地暗,体面尽失。”

  写着写着,青年忽然回过了神:

  这可是自己博士答辩的材料,后半部分显然是不能出现在那种场合的。

  于是他摇了摇头,将这部分的文稿从字体中心划了个长横。

  与此同时,青年不远处的书桌上忽然传来了椅子磕碰的声音。

  青年此时思路已断,便下意识的抬头望去。

  发现原来是一对已经完成学习的狗……咳咳,小情侣离开座位时传来的响动。

  青年忽然想到了自己的纸片人老婆,今晚是去找蒂法还是爱丽丝呢?

  随后他回过神,轻轻甩了甩头,继续写道:

  “当然了,就目前而言,生物这个领域距离标准的爆发可能还有一定距离。”

  “一个像计算机那样爆发的学科有什么条件呢?”

  “我认为是有三个前提:

  1.低成本开发。

  2.高容错让开发人员能快速立项并迭代。

  3.2C的商业模型。”

  而很遗憾的是,目前生物相关的产业并不具备该条件。

  “比如转基因的作物需要极高的研发成本——类似Monsanto的巨型筛选机器,且容

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