在自然界的数学中，自由是根本
数字有一种有趣的方式。 年轻的数学学生会学习各种策略，以更轻松地解决问题。 比较分数？ 找到一个公分母或转换为小数。 在进行用于描述 DNA、RNA 或蛋白质序列活动的数学运算时，策略会变得更加复杂。 在科学中，当你制作一个模型时，它的参数决定了它的预测。 但是，当不同的参数集导致相同的预测时，您会怎么做呢？ 呼叫一半2/4 或 3/6 -- 无论哪种方式，结果都是一样的。 在物理学中，此类参数集称为规范自由度。 它们在我们如何理解电磁学和量子力学方面发挥着关键作用。 令人惊讶的是，在计算生物学中，当试图模拟不同突变如何相互作用时，也出现了规范自由度。 现在，冷泉港实验室 （CSHL） 定量生物学家已经为生物序列模型中的规范自由度开发了一个统一的理论。 他们的解决方案可能是从植物育种到药物开发，应用范围不胜数。 诚然，大多数人从未听说过轨距自由。 那么，它们有多常见呢？ CSHL 副教授 Justin Kinney 说，当谈到用于描述大量遗传数据集的计算机模型时，它们基本上无处不在，他与副教授 David McCandlish 共同领导了这项研究。 “规范自由度在生物序列工作原理的计算模型中无处不在，”Kinney 说。 “从历史上看，他们被当作烦人的技术细节来处理。 我们是第一个直接研究它们的公司，以便更深入地了解它们的来源以及如何处理它们。 到目前为止，计算生物学家已经使用各种临时方法来解释规范自由度。 Kinney、McCandlish 和他们的同事正在寻找更好的方法。 他们共同开发了一种统一的方法。 他们的新数学理论为科学家提供了可用于各种生物应用。 这些公式将使科学家能够更快、更有信心地解释研究结果。 研究人员还发表了一篇配套论文，揭示了这些仪表自由的最终来源。 事实证明，模型需要它们来反映真实生物序列中的对称性。 也许与直觉相反，让生物模型以简单直观的方式运行需要它们更大、更复杂。 “我们证明了这个规格自由对于解释特定基因序列的贡献是必要的，“McCandlish 补充道。 这些研究共同强烈表明，Kinney 和 McCandlish 的统一方法不仅仅是解决理论问题的新策略。 它可能被证明对未来农业、药物发现等领域的努力至关重要。