生命复杂性系列读书会：从信息和物理视角探索生命的内在逻辑

导语

研读硬核论文书籍，分享学界前沿成果，激发科研合作灵感，追问生命最本质的问题……生命复杂性读书会来了！

探索生命复杂性——

追问生命的起源和演化

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

生命是什么？

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。

从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。

而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

生命如何起源？

米勒在1953年的烧瓶闪电实验中得到了氨基酸，第一次用证据支持了有机物有可能通过无机物，在地球原始环境中形成。

考夫曼在70年代提出生命的自催化网络假说，几十种简单分子发生相互作用，形成自我催化、自我复制的循环，早期生命的新陈代谢。

而今年9月Science杂志刊文，研究者模拟出前生命化学自催化网络，用6种简单物质获得了自催化循环，这可能是生命起源研究的新里程碑。

对“生命如何起源”的探索，从口头神话延续到实验室，再延续到计算机里。在本系列读书会中，我们尝试梳理出生命起源研究的关键节点，与最有希望突破的前沿探索。

生命如何演化？

一旦自我复制的循环结构形成，生命的黑匣子就被打开了。但从细胞生命的诞生到高度智能的人类，中间还有漫长的演化之路。

从个体生命演化为群体的过程，可能和宇宙演化有相似之处，是最优化的。在这个过程中，个体可能会牺牲一部分的智力，与群体智能之间形成平衡。

关于人体微生物组的研究表明，“我们并不独立”，宿主生命与微生物之间的协同演化可能达到了极高的程度。全生物和全基因组研究正在成为热门领域。

而在演化历程中，个体意识从何而来？群体智能从何而来？怎样创造人工生命？还有一系列问题等待回答。

如今，信息正在成为连接物理学和生物学的一个关键概念。许多物理学家主张将信息放在物理学的核心位置，而另一些物理学家则猜测：新物理学潜藏在生物体的世界中。生物学正在成为物理学的下一个伟大前沿。

在系列读书会中，我们会着重梳理从信息和物理视角做出的生命复杂性研究，这对我们的认知既是挑战，也是更新。

揭开生命复杂性的重重谜题，有赖于生物、化学、物理、计算机等不同背景人士的共同探索。

关于集智俱乐部读书会

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统，人工智能，脑与意识，量子纠缠，张量网络，计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

生命复杂性系列读书会主要发起人：

傅渥成

东京大学博士后，南京大学物理学博士，知乎物理/生命领域优秀答主，集智科学家。研究方向：统计物理及其在生命科学问题中的应用。

小木球

分子遗传学博士，从事医药研发工作，集智科学家。研究方向：生命起源与系统生物学。

我们欢迎正在从事相关问题研究的老师、同学报名参与交流，不限专业背景。特别欢迎有交叉学科背景的朋友参加。

读书会的分享交流以论文、专著为基础，需要一定的背景知识与论文阅读能力。如果你缺少研究基础但兴趣特别浓厚，也欢迎报名。

读书会参与方式

运行模式：

从11月5日（周四）开始，每 1 周由2-3名读书会成员领读相关论文（以 PPT 讲解的形式，直播间互动交流）。

时间：

每周四晚上 19:00-21:00（暂定）持续时间预计6-8周。

方式：

此次读书会为线上闭门读书会，采用的会议软件是腾讯会议（请提前下载安装）。

费用：

为了过滤一些非专业人士，甄选出真正对生命复杂性研究感兴趣、有相关研究经验的专业人士，也为激励小伙伴们坚持学习，本期读书会将采取收费 - 退款的保证金模式。

具体规则：

1. 读书会（6-8期）保证金共计 399 元/人。

2. 满足如下条件者全额退款：

• 贡献了一次讲座（半小时以上）内容的（需要提前向主持人申请并通过试讲）；
• 完成了一篇以上读书笔记写作的（读书笔记标准：字数3千以上，图文并茂，具体请参照此文：因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果）；
• 复现读书会中某篇讲读论文的结果并提交代码；

3. 满足以下条件之一的不仅可以全额退款，还有额外奖励：

• 由读书会内容启发，产生了靠谱的新产品创意，并在读书会结束 2 个月内提交了详细的产品策划方案，并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩；
• 由读书会内容启发，萌生科研论文创意，在读书会结束 2 个月内完成初稿，并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩；

上述规则的最终解释权归集智俱乐部所有。

报名二维码：（长期有效）

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

读书会论文清单

读书会参考论文、书籍清单持续更新中，实际研读分享的篇目会根据领读情况调整。

1. 生命的微观和宏观理论

1.1 背景

关于生命科学的历史和与生命相关的物理学思考，我们可以参考以下科普书籍。

• 埃尔温·薛定谔《生命是什么》湖南科学技术出版社（2007）

• 霍勒斯·贾德森《创世纪的第八天：20世纪分子生物学革命》上海科学技术出版社（2005）

• 菲利普·纳尔逊《生物物理学：能量、信息、生命》上海科学技术出版公司（2006）

1.2 生命系统的宏观和微观理论

以下内容参考了金子邦彦《普遍生物学》（东京大学出版会出版）第二章的有关的介绍。

宏观理论

生命科学中的一个经典的宏观理论就是 Waddington Landscape（1957），这一理论定性地刻画了在基因调控的作用下，细胞发生分化的图景。Waddington 将细胞的分化比喻为从高处沿山坡的起伏自然滚落的小球，小球最开始能量较高，处于不稳定状态，这对应于干细胞、胚胎细胞等未分化的细胞状态，小球最终将会落到一个稳定的盆地（basin），这个盆地也就对应着一定的细胞分化状态，这个图像描述了干细胞分化为不同的细胞。从这个理论中，我们可以体会生命系统宏观理论的一些特色。

Waddington Landscape

我们在中学阶段学到过的细菌生长曲线也属于这种宏观理论，只不过这一理论是可以帮助我们进行定量（或半定量）估算的。生物系统的宏观理论通常具有鲜明的唯象理论（phenomenology）的特色。

细胞生长曲线

微观理论

然而，除了这种宏观的定性理论之外，我们也可以建立起各种关于生命的微观理论，例如生物体内各种分子含量及其涨落的统计理论、细胞间的物质和信息传输的理论等等。

关于这种「微观」理论，我们可以参考以下这篇论文：

• Zipf's Law in Gene Expression Chikara Furusawa,Kunihiko Kaneko Physical Review Letters（2003）

微观理论和宏观理论的整合

怎样才能把生命的微观理论和宏观理论整合起来？我们可以采用以下一些思路：

(1) 通过对各种微观的状态的求和或平均，建立起宏观理论，例如下面这篇论文所采用的方法。

• Universal Relationship in Gene-Expression Changes for Cells in Steady-Growth State Kunihiko Kaneko, Chikara Furusawa, Tetsuya Yomo Physical Review X（2015）

(2) 利用重整化的思路，我们可以对一些系统进行粗粒化。

(3) 在时间尺度上的整合，例如用绝热近似（adiabatic approximation）的方法来将快慢变量进行分离，这是在物理学领域已有广泛应用的方法。

2. 生命系统中的信息

2.1 信息、互信息及其在生命科学中的应用

相关理论的介绍：

• Information Processing in Living Systems Gašper Tkačik, William BialekAnnual Review of Condensed Matter Physics（2016）

感兴趣的朋友也可以了解相关理论的一些重要的应用。例如，利用互信息，预测蛋白质的结构。

• Direct-coupling analysis of residue coevolution captures native contacts across many protein families Faruck Morcos,Andrea Pagnani,Bryan Lunt.et al.Proceedings of the National Academy of Sciences（2011）

2.2 传递熵和Granger因果

• Measuring Information Transfer Thomas Schreiber Physical Review Letters（2000）

2.3 非平衡统计现象中的信息

• CHD8 dosage regulates transcription in pluripotency and early murine neural differentiation Sabina Sood,Christopher M. Weber,H. Courtney Hodges.et al.Proceedings of the National Academy of Sciences（2020）

此外，更多关于非平衡统计在生命科学中的应用，可以参考：

• Nonequilibrium physics in biology Xiaona Fang,Karsten Kruse,Ting Lu.et al.（2019）

3. 集体行为和个体信息

3.1 生物集体行为的基本模型

• The Physics of the Vicsek model Francesco GinelliThe European Physical Journal Special Topics（2016）

3.2 研究生物集体行为的数据驱动方法

• Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish Yael Katz,Kolbjørn Tunstrøm,Christos C. Ioannou.et al. Proceedings of the National Academy of Sciences（2011）

3.3 个体信息理论

4. 生物进化中的一些基本概念和理论

4.1 生物进化中的一些基本概念和理论

可以参考：
Martin A.Nowak《进化动力学：探索生命的方程》高等教育出版社（2010）

4.2 生物信息的起源

这篇文章从对称破缺的角度讨论了生物信息的起源：

• The origin of a primordial genome through spontaneous symmetry breaking Nobuto Takeuchi, Paulien Hogeweg, Kunihiko KanekoNature Communications（2017）

一篇较早的文章从序列进化的角度也讨论了这一问题：

• Evolution of biological information Thomas D. SchneiderNucleic Acids Res.（2000）

4.3 进化与机器学习的相似性（进化中的降维）

• Evolutionary dimension reduction in phenotypic space Takuya U. Sato; Kunihiko Kaneko（2020）

5. 生命系统的复杂性

在本节中，我们将围绕「大脑」这一系统，通过对大脑活动的复杂性的定量刻画，讨论生命系统复杂性刻画中的一些基本方法和思路。

5.1 大脑的经济学

• The economy of brain network organization Bullmore, ET, Sporns.et al.Nat. Rev. Neurosci（2012）

5.2 整合信息理论

5.3 大脑的临界性

• Critical brain networks John M. Beggs, Nicholas TimmeFront. Physiol.（2012）

5.4 大脑复杂性的操作性定义

• Hierarchical Connectome Modes and Critical State Jointly Maximize Human Brain Functional Diversity Rong Wang,Pan Lin,Mianxin Liu.et al.physical review letters（2019）

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