周末信箱：做研究的“黄金准则” | 科学人
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第１封信：周末信箱：漫漫学医路，何去何从？|科学人
第２封信：周末信箱：遇上心仪的实验室，要怎么“套磁”？｜科学人
第３封信：周末信箱：博士生面试会提些什么问题？｜科学人
第４封信：周末信箱：要不要做博士后？｜科学人
第５封信：周末信箱：我为什么要当教授？｜科学人
第６封信：周末信箱：我发Nature Materials的几点经验｜科学人
第７封信：周末信箱：研究生新生该怎么做？ |科学人
第８封信：周末信箱：企业科研该怎么做？｜科学人
第９封信：周末信箱：57本书，帮你理解科学｜科学人
第10封信：周末信箱：数学是安身立命之本 | 科学人
第11封信
做研究的5大“黄金准则”
科学人您好，
是否有老师，能分享一下做科学研究的一些心得体会。
刘春明，中国科学院植物研究所研究员，博士生导师。
从事科学研究和做其它任何工作一样，只要潜心钻研，就会发现窍门很多，只是个人体验不尽相同而已。 所谓的“ 黄金准则（golden rule）”，一般是指许许多多人公认的窍门，在一定程度上有放之四海而皆准的味道。以下我列举的五个黄金准则，是我个人所欣赏的搞科研（特别是试验学科）的灵丹妙方。有的是亲身体验的收获，有的则是师承而来。如果能够真正领会贯通这些准则，将使你的研究工作如虎添翼。
“大问题，小研究”
这个准则的关键是大和小两个字。
“大”意味着在研究开始时所提出要解决的问题一定要大。触及尽可能显著的基础科学问题，或是一个科学领域中的一个重要盲区。而对这个盲区的探索，很可能是解决一系列问题的关键枢纽。大还意味着大范围内的开放性思维，就象探照灯一样，尽可能有一个大的投射区，从而对诸多领域的研究产生影响。既要敢于挑战传统，勇于对传统观点提出异议，也不要过高估计自己的能力。一般地说来十个想法中有九个是完全是错的，或目前尚无法解析的是很正常的。即使这样，你仍然是很幸运的，系统而深入地跟踪这一个想法便有可能解决一个重要的科学问题。
此外，“大”的分寸很重要，所提出的选题要最大程度地接近你能力的极限。这里所说的能力既包括个人的知识背景，也包括有可能利用的设备条件。太低于极限的问题等于是隔靴搔痒、大材小用，探索的是相对比较肤浅的问题；而超过极限的问题不仅不现实 ，也是没有意义 。力所不能及，则自然不能有所作为。因此，在选择问题时，要综合客观和主观因素，考虑到人力、物力、资源等限制因素，在可能的范围内创造最佳条件、研究最重要的问题。用生意场的术语说是“充分利用资源，追求利润最大化！”
“小”是指研究过程中的细致化。从设计实验开始，必须做到严密谨慎，把各种细小的可能性都想到，并逐一进行阐明。做到一步一个脚印。怕麻烦不行，因为精明地绕过当时的 一个小麻烦，可能会误导自己的思考，创造了后面的一个大麻烦。一个比较容易犯的一个错误是低估事情的复杂性，只想做一个复杂实验系统中的最“重要”的部分。最近参加一个学术会议，发现至少有四个学术报告里说发现了抗盐或抗旱基因。使人感到我们的抗盐抗旱问题似乎要解决了。事实并非如此。两盆植物在胁迫情况下表现不同是有很多可能的因素造成。一个简单的逻辑，一个人如果喝了一碗水后死掉了，并不能下结论说这碗水是有毒的。究其死因，我们至少可以想出其它 360 种可能，只有通过一一排除才有可能找到真正的原因。
“复杂问题简单化”
将复杂问题简单化是科研过程中的一个最基本法则。但是，如何将复杂问题简单化，却不是那么容易，需要非常巧妙的思维。
基因微芯片出现之后所带来的转录组学研究使我们有能力对一个生物的基因组中成千上万的基因同时进行研究，并由此得到大量的基因表达量变化的数据信息。但是，令人为之失望的是在基因微芯片出现之后，虽然科学家能够大规模地解析很多基因的表达，甚至是整个基因组中所有基因在某一个或几个特殊条件下转录产物的定量变化。但是，当得到这些结果时，面对这几万个基因在不同发育时间、不同环境条件或不同组织器官内的打开与关闭以及表达量的变化，人们发现这些信息高通量地获得并没有使我们比以前对生物的功能了解更多。相反，在信息流的旋涡中，可能使人们变得更加迷茫而找不到头绪了。此时，人们被围困在信息的海洋中并同时忍受着知识的饥饿。信息只是数据的堆积，不是知识。要想通过所获得的信息来找到揭示控制事物内在规律的知识，还有相当长的距离，需要很多细胞学、遗传学、生物化学、生理学以及统计学的验证和分析。
这样一个有千丝万缕的联系基因及其产物的复杂存在形式、及其相互作用所涉及的信息量如此之大，足以令很多人望而生畏。任何想从中找到有价值的知识（请注意，我这里说的是有价值的知识，而不是数据！）都会有点大海捞针的感觉。所以，如果没有一些简单的、有严格控制条件的实验系统去解析这些包罗万象的复杂生物信息，我们对生物的认识就很难有所提高。
回到复杂问题简单化这个题目，我很欣赏在北京机场高速看到的一幅广告语：科技就是简单：“攻于心，简于形”！做试验科学也是这样，设计试验体系时的大量信息获得与信息整理是耗脑伤神的“攻于心”，一个具体巧妙简单的试验设计当然就“简于形”了！
“正因果因负因果的存在而有意义”
你在展示一个阳性结果的同时，必须展示足够多的阴性结果，从而排除其它可能的出现，最大程度上减少主观或客观因素的干扰。例如，在一个患有遗传病的病人基因组内找到一个点突变并不能因此而下结论说该点突变是引起遗传病产生的原因。你必须在一个比较大的群体内研究，展示所有的患病个体都带有该基因的纯合突变，而所有不患病个体都带有正常的基因。这种表型与基因型之间的连锁分析可以为我们提供一个比较可信的间接证据。如果想拿到直接证据，你需要从正常人体内分离该基因，转到病人体内，从而使病人康复。但是由于伦理道德因素，我们在没有搞清楚其功能之前，不可能在人身上只以实验动物为对象做这个试验。
在研究中人们会不知不觉地犯一些主观错误，就是去刻意寻找支持肯定答案的证据。这是科学研究的大忌。例如，一个学生正在研究基因 X，他认为该基因应该在花器官中表达。为了证实这一点，他做了 RT-PCR（一种敏感的分子检测手段），如果他试了 3 次，都是负结果，到第 4 次是他终于看到了你所想看到的阳性结果。一个很多人容易犯的错误是在一声“乌拉！”之后，他便心安理得地认为第四次结果是对的。其实，只要他稍微多动一下脑子，就应该想到如果不去重复第四次的结果，只凭 3 负 1 胜的比例去下结论是有很大问题的，也难以令人信服。
实验过程中出现假阳性很正常，但如果不保持清醒的头脑，对诸多可能性的存在正确分析，那就违背了做科学揭示事物真相的基本目的。 即使在发表的结果中出现假象也是常有之事，关键是错误一旦发生了，要及时纠正，千万不要掩掩盖盖。不敢面对失误的人，只会走向更大的失败。
“不要拿着鸡蛋碰石头”
这一规则阻止你去与比你强的对手直接竞争。荷兰籍的电脑程序奠基人之一戴克斯加（Edsger W. Dijkstra）曾经说过，“如果你知道你的同事和你有同样的想法，或正在做着同样的事情，而你并没有比他更先进的设备和更便利的条件，你要放弃干这件事，去干一件更新颖的事。当你不能肯定你是否有优势时，也不要去冒险”。设想你花了三年去研究， 正洋洋得意准备写文章时，突然发现别人已经把这个工作领先发表了，没有比这更令人倒胃口。
也就是说，只有当你确认你拥有世间唯一的开山之剑，而又剑艺高超，才允许你在这个领域里竞争。该规则可以保证确保如果你的工作有进展的话，都是领先和独特的。
值得注意，这一规则并不是鼓励你象强盗一样去欺负弱者。虽然我们鼓励同行之间的合作和竞争，但是更多的是鼓励你去创新，走自己的路，而非老是“跟踪国际先进水平”。搞一个“国内先进”或“国内首创”的成果鉴定又有什么意义。科学没有国界，它是一种全人类范围内的、集体参与的对未知世界的探索行为。
因此，即使当你的实验室很强大，拥有所谓自己的开山之剑时，也尽量不要随便去觊觎别人的领域。这是对同行的一种尊重。如果你对同行的工作感兴趣，跟他交流，希望和他一起合作，做一些更“新”的事情，一般来说这种方式会被同行认可，甚至愿意为你提供方便。前提是你不能与虎谋皮，去做别人正在做的事情。这是不成文的潜规则，需要大家自觉遵守。
在这里，我想提醒读者一点，得到试验结果和文章发表之间有一个时间差，这个时间差平均是 12 个月左右（杂志档次越高，这个时间差越小）。也就是说，即使你看到的是最新一期杂志上所发表的文章，一般说来，该工作已经在一年以前已经完成。在读文章中你能够想马上想到的新主意，一般做这个工作的人已经想到，甚至可能已经做到了。
如果让我对科研信息的新旧程度提出一个“刘氏序列”的话，可以得到以下排列：酒吧传闻 〉专题报告 〉会议摘要 〉在线预览 〉最新期刊 〉过期期刊 〉综述文章 〉专著书籍 〉教科书〉教师讲义。
有些条目，如最新期刊 〉过期期刊，好像是显而易见之事。但是实际工作中不是每个人都能够将这一序列的理解付诸于行动。能够跟踪相关领域内每期刊物所发表的最新文章的学生和老板还是少数。它意味着你必须对至少 10 种不同杂志的连续跟踪。
这个顺序在大多数情况下具有科学性。但是，在实际中并不排除因特例而出现与“刘氏序列”冲突的情况。例如，有些老师的讲义或许会超前一个或几个位置。我这样说也是给自己留个台阶，否则有人一定要跟我较真的。
“只要这个方法是灵的，
不要随便改变它”
这一准则要求我们在实验过程中必须严格服从操作指南（protocol），循规蹈矩。这一原则并不反对你对实验操作步骤进行调整，但是任何的调整必须是一一进行，并对此做出比较试验。
例如，某一步骤要求你必须将你的化学反应放在 37 度下保温 12 小时，如果你认为也可能不需要这么长的话，那你得首先设计 4 个反应试验：分别保温 1 小时、保温 6 小时，保温12 小时、保温 24 小时，然后比较结果的差别。通过这种比较你可以再得出一种趋势，是缩短或是延长更好。如果证明 1 小时是可以的话，你便可对操作指南进行改善。如果你有足够多的时间，你可以对每一步进行优化研究，甚至对操作规程的所有步骤进行最佳化研究。但是这是一个很花时间的事情。一般情况下，我们使用的操作规程一般都没有经过最优化研究，但是它至少是一个灵验的规程，任何的改变都有可能产生失败的结果。这就是该原则的由来。
这个原则对一部分中国学生尤其重要。我发现，同样一个操作指南（protocol），如果我将它给我的荷兰籍助手的话，他一般会原封不动地按照里面的要求把实验做完。不光如此，你十年之后再让他做同一个实验的话，他可以马上把这张操作说明找到，按照同一方法把实验做好。相反，相当一部分中国学生会对其中各每一步提出质问，为什么这里必须保温 30 分钟，25 分钟也应该可以吧？三天之后，他的操作便已经同原来的规则大相径庭了。
这样做的最大危害是在他养成这种“灵活机动”的习惯之后，他如果有了一个重要的实验结果需要重复时，连他自己也忘记自己做过那些改变了。如前所述，一个不能重复的结果是不能发表的。所以它可能不得不花出几周甚至几个月的时间来搞明白结果的由来（有的甚至永远找不回来）。这就是不良习惯的代价！ 我自己在刚从事研究时也是如此，后来吃亏一多，人就学会服从规矩了。我所说的创新是思考科学问题上创新，在操作过程中要严格服从指南。这就象汽车的设计理念可以创新，但你在车床上加工某一个螺丝的时候，你必须严格服从操作规程，否则你就不可能加工出合格的螺丝。
设想如果每人加工螺丝时做一点改变，你最后无法用这些螺丝来组装你的有创新理念的汽车，那改变螺丝的意义就不存在了。
有句有点伤人心的名言，“由于机器不会思考，机器比人更加可靠”。事实确实如此。要想使你的实验多出成果，你的实验步骤应该象机器的操作一样准确。中国的名言用在这里很合适：没有规矩，何以成方圆？
总之，这个“黄金五则”是我多年经验和教训的总结。我希望每一个开始想做科学的人能真正读懂，悟到这个“道”将使你受益终生。
刘春明
惑而不从师，其为惑也，终不解矣。
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（编辑、排版：Sol_阳阳）
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