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原标题：《佘振苏教授主讲才斋讲堂第六十五讲：复杂性思维》
核心提示：10月24日，北京大学工学院教授佘振苏以“当代科学思想创新的呼唤：复杂性思维”为题，分享了他在创建与实践复杂系统学新框架的研究思路，将物理学与人类的意识联系起来，介绍了一个融合量子与道的知识体系。佘振苏指出，社会人文科学的本质就是意识力学。从物理学的角度看，生命体是量子相位场和概率幅的高度耦合。对应来讲，“量子相位场”就是“意识”，“概率幅”就是“实体”。为人类答疑解惑需要发展意识学科，现在的解决对象主要有健康、教育和管理3个方面，解决类似“如何提高工作效率”、“如何提高专注力”等实际问题。之后，佘教授以提高专注力为例，阐明了这个理论在实际方面的应用。专注力主要来自于兴趣和志向，其中兴趣是自发的，属于阳性，志向是强制的，属于阴性。专注力的提高主要有两步，第一是了解自己对哪些事情专注力高；第二是在做其他事情的时候，设想在高专注力状态下的心态和动力。从理论上来看，人对专注力高的事情会形成固定的意识场，设想当时的场景，就是将意识场移植，保证在做其他事情的时候也有较高的专注力。
机械科学的思维充满局限，科学的意义不仅仅是发展一种技术，更需要去发展人们的智慧，必须要探索一些新思路、新框架、新理念、新方法以应对挑战。在10月24日的才斋讲堂第六十五讲上，北京大学工学院教授佘振苏以“当代科学思想创新的呼唤：复杂性思维”为题，分享了他在创建与实践复杂系统学新框架的研究思路，将物理学与人类的意识联系起来，介绍了一个融合量子与道的知识体系。
佘振苏提出，复杂性科学的研究始于世纪之交，目前，更多的学者将注重点放在“复杂性网络”方面。然而“复杂性网络”虽然相对实在，却只是冰山一角，很难体现复杂性科学的精神。钱学森晚年已对如何面对复杂性提出了一些学说，却未受到重视，佘教授继承并发展了这方面思想的研究，有《人体复杂系统科学探索》和《复杂系统学新框架》两本著作。他将物理的“量子”与人类的“道”相融合，提出新的概念，用以解决日常生活中的问题。
“科学界常用‘自由能最低’来解释蛋白质较快的折叠速度，这并不是完美的答案。这时，就应该用‘场’来解释，蛋白质的折叠是靠‘场’来驱动的。”复杂系统学的本体论是“一元二面多维多层次”，它适合所有的系统。在量子力学中，速度需要量子势场的驱动。在复杂系统学中，人的意识场对应的就是量子势场，意识驱动人的行为。由此看来，“修身养性”“淡定”“超脱”等不仅仅是人文表述，而是已经落到实处，可以建立在物理的基础上。
佘振苏指出，社会人文科学的本质就是意识力学。从物理学的角度看，生命体是量子相位场和概率幅的高度耦合。对应来讲，“量子相位场”就是“意识”，“概率幅”就是“实体”。为人类答疑解惑需要发展意识学科，现在的解决对象主要有健康、教育和管理3个方面，解决类似“如何提高工作效率”、“如何提高专注力”等实际问题。之后，佘教授以提高专注力为例，阐明了这个理论在实际方面的应用。专注力主要来自于兴趣和志向，其中兴趣是自发的，属于阳性，志向是强制的，属于阴性。专注力的提高主要有两步，第一是了解自己对哪些事情专注力高；第二是在做其他事情的时候，设想在高专注力状态下的心态和动力。从理论上来看，人对专注力高的事情会形成固定的意识场，设想当时的场景，就是将意识场移植，保证在做其他事情的时候也有较高的专注力。佘教授已经进行过成功的实践，他曾经担任过奥委会的科技指导，采用以上提高专注力的方法，对运动员进行静耐力的训练，其指导的运动员多次夺奖，在上个月的刚刚又斩获一枚金牌。
最后，佘振苏教授强调，他提出的说法是未经科学证明的假说，是可以批判的说法，科学本身就是在不断修正，他十分欢迎大家批评与讨论。他表示，我们都需要进行思维观的转化，突破西方的思维观，以“人”为关注点，站在科学的角度，进行多维化思考。
蛋白质折叠为什么趋向能量最低构象？
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蛋白质折叠为什么趋向能量最低构象？
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「蛋白质的折叠趋向于能量最低的构象」这个说法大体是对的，如果从自由能的角度谈谈「稳定性」只能看到一个表象，这里面还有更多值得讨论的东西。
平时我们讨论一个化学反应进行的方向，当然都是在「自由能」的意义下而言的。从自由能的角度看，蛋白质从去折叠到折叠还要跨过一个能垒，当然，多数情况下跨过能垒之后能量最低的构象就是自由能最低的构象。但是这样问题就结束了吗？蛋白质折叠问题远不止是这样，我们还会谈「能量」，而且必须谈「能量」。因为从自由能的角度看，要让自由能降低，可以让能量降低，也可以让熵增高。而事实上，我们见到的蛋白质往往都是选择降低能量，增加有序，而不是增加无序。这个问题不是完全用物理化学就能解释清楚的。要真的理解为什么是折叠的时候蛋白质总是「趋向于能量最低的构象」，就必须要看到其中有进化的遗产。
从物理化学的角度，我们可以认为，能量最低的天然态构象可以让分子结构最稳定……不过稳定就对生物体就最好么？你马上就可以反驳我说，太稳定反而会不利于与其它蛋白质（或者其它生物分子）结合，不如选择一个更无序、更松散的结构让自己的自由能减少。在漫长的进化过程中，对于不同功能蛋白质而言，它需要做出一个选择，到底是去往能量更小的方向，还是去往熵更大的方向。因为完全也可能有另外一种进化的途径，使得蛋白质自由能降低是通过进化得越来越无序而产生的。
那么蛋白质分子究竟会怎样进化呢？为了从更生物的角度说明这个问题，不妨先了解：「不是所有的氨基酸序列都是蛋白质的序列。」
假设一个蛋白质全是由 D E K R H 这样的带电氨基酸构成，电荷电荷之间充满了相互排斥，这条序列很可能根本没有办法折叠成一个密堆的结构，这样的序列并不是我们通常意义上的蛋白质序列，但这样的序列并非没有功能， 正因为没有固定的结构，它们很可能与许多种不同的分子去结合，现在研究的「Intrinsically unstructured proteins」中就富含带电氨基酸。此外，如果一条序列可以折叠到许多个能量最低的状态，而蛋白质要用来实现具体的生物功能往往需要有一种比较固定的构象。那些可能折叠到其它各种构象的序列很可能出现错误的折叠从而使得特定的蛋白质失去功能，更危险的情况就是发生聚集。这些对生命而言都是致命的，因此在进化中，对于需要有固定结构的那些蛋白质分子，其序列是经过进化而「设计」的。这样的序列往往可能有以下的特征：
如图，蛋白质的折叠也可以看成是能量与熵的竞争。能最好地反应能量跟熵的竞争的图莫过于「能量漏斗」了（左图）。大多数的漏斗图都是纵轴为能量，横轴为熵，漏斗的顶部和底部都是自由能比较小的点（右图），因此进入这样一个漏斗之后，「往下掉」并没有表面上看起来那么简单。从顶部折叠到底部，必然面对着用能量降低来对抗熵的减小。这是抽象地讨论蛋白质折叠问题的一个普遍的方式。蛋白质折叠的能量漏斗是内能的漏斗，而不是自由能的漏斗。各类预测蛋白质天然态结构的模型首先考虑的也是能量，能量的问题能解决了，采取考虑 Loop 区的结构，进一步提高预测能力。
图片来源：http://www.bioscience.org/2009/v14/af/3415/fulltext.php?bframe=figures.htm 显示全部
平时我们讨论一个化学反应进行的方向，当然都是在「自由能」的意义下而言的。从自由能的角度看，蛋白质从去折叠到折叠还要跨过一个能垒，当然，多数情况下跨过能垒之后能量最低的构象就是自由能最低的构象。但是这样问题就结束了吗？蛋白质折叠问题远不止是这样，我们还会谈「能量」，而且必须谈「能量」。因为从自由能的角度看，要让自由能降低，可以让能量降低，也可以让熵增高。而事实上，我们见到的蛋白质往往都是选择降低能量，增加有序，而不是增加无序。这个问题不是完全用物理化学就能解释清楚的。要真的理解为什么是折叠的时候蛋白质总是「趋向于能量最低的构象」，就必须要看到其中有进化的遗产。
从物理化学的角度，我们可以认为，能量最低的天然态构象可以让分子结构最稳定……不过稳定就对生物体就最好么？你马上就可以反驳我说，太稳定反而会不利于与其它蛋白质（或者其它生物分子）结合，不如选择一个更无序、更松散的结构让自己的自由能减少。在漫长的进化过程中，对于不同功能蛋白质而言，它需要做出一个选择，到底是去往能量更小的方向，还是去往熵更大的方向。因为完全也可能有另外一种进化的途径，使得蛋白质自由能降低是通过进化得越来越无序而产生的。
那么蛋白质分子究竟会怎样进化呢？为了从更生物的角度说明这个问题，不妨先了解：「不是所有的氨基酸序列都是蛋白质的序列。」
假设一个蛋白质全是由 D E K R H 这样的带电氨基酸构成，电荷电荷之间充满了相互排斥，这条序列很可能根本没有办法折叠成一个密堆的结构，这样的序列并不是我们通常意义上的蛋白质序列，但这样的序列并非没有功能， 正因为没有固定的结构，它们很可能与许多种不同的分子去结合，现在研究的「Intrinsically unstructured proteins」中就富含带电氨基酸。此外，如果一条序列可以折叠到许多个能量最低的状态，而蛋白质要用来实现具体的生物功能往往需要有一种比较固定的构象。那些可能折叠到其它各种构象的序列很可能出现错误的折叠从而使得特定的蛋白质失去功能，更危险的情况就是发生聚集。这些对生命而言都是致命的，因此在进化中，对于需要有固定结构的那些蛋白质分子，其序列是经过进化而「设计」的。这样的序列往往可能有以下的特征：
- 在折叠之后能量会最低，而且最低的构象能量要比其它的构象能量都低很多，这是保证蛋白质不会发生错误折叠的一个约束。
- 保证了有一个能量最低的点，还需要保证折叠的道路不能太曲折。虽然能量最低的构象确实能量最低，但是在折叠的道路上，并不是「每次都作最佳选择得到最好累积结果」，这样仍然存在错误折叠或者聚集的风险。假如有一个最优的结构虽然能量低，但是折叠的道路过于曲折（高阻挫），很可能「正确折叠」的要求会太高。为了避免这样的问题，一种可能的方案是考虑是引入分子伴侣，但显然也不可能每个蛋白都要由他们来负责折叠，错误折叠对一个生命来说实在太可怕了，很可能若干种的功能就无法正常实施。在漫长的进化的过程中，可以相信，那些折叠的道路不那么曲折的变异将更可能会被保存下来。这个原则叫做「阻挫最小」原则。
如图，蛋白质的折叠也可以看成是能量与熵的竞争。能最好地反应能量跟熵的竞争的图莫过于「能量漏斗」了（左图）。大多数的漏斗图都是纵轴为能量，横轴为熵，漏斗的顶部和底部都是自由能比较小的点（右图），因此进入这样一个漏斗之后，「往下掉」并没有表面上看起来那么简单。从顶部折叠到底部，必然面对着用能量降低来对抗熵的减小。这是抽象地讨论蛋白质折叠问题的一个普遍的方式。蛋白质折叠的能量漏斗是内能的漏斗，而不是自由能的漏斗。各类预测蛋白质天然态结构的模型首先考虑的也是能量，能量的问题能解决了，采取考虑 Loop 区的结构，进一步提高预测能力。
图片来源：http://www.bioscience.org/2009/v14/af/3415/fulltext.php?bframe=figures.htm 显示全部
简单说，对于热力学过程，能量越低越稳定。
具体到蛋白质折叠，下面一幅图解决问题：
周围一圈是未折叠构象，中间的N代表native state。蛋白质折叠的驱动力主要是salt bridge和hydrophobic effect，这两种效应提供的自由能用来弥补（pay for）折叠导致的更高有序度（熵减）。
你就想象在上图的漏斗模型的边缘放一个小钢球，它最终滚动到native state的时候能量才是最低最稳定的。
在上图中，你还可以看到一些能量低于未折叠构象，但是高于native state的亚稳态，通常在残基突变的情况下，蛋白质就有可能落到亚稳态中而无法折叠成native state。一个一级结构并不说明折叠构象就是唯一的，关于这一点，可以参考维基词条“Prion”。
为了加深对亚稳态的印象，下面贴两张错误的漏斗模型：
显示全部
具体到蛋白质折叠，下面一幅图解决问题：
周围一圈是未折叠构象，中间的N代表native state。蛋白质折叠的驱动力主要是salt bridge和hydrophobic effect，这两种效应提供的自由能用来弥补（pay for）折叠导致的更高有序度（熵减）。
你就想象在上图的漏斗模型的边缘放一个小钢球，它最终滚动到native state的时候能量才是最低最稳定的。
在上图中，你还可以看到一些能量低于未折叠构象，但是高于native state的亚稳态，通常在残基突变的情况下，蛋白质就有可能落到亚稳态中而无法折叠成native state。一个一级结构并不说明折叠构象就是唯一的，关于这一点，可以参考维基词条“Prion”。
为了加深对亚稳态的印象，下面贴两张错误的漏斗模型：
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实际上这个问题本身是不成立的，或者是在此一时刻不成立。因为迄今为止，蛋白质物理学的研究，都是以小型单体可溶性球蛋白为对象，在这一层次上说，蛋白质的折叠的确是带有简单热力学的印记。但是也正因为如此，蛋白质物理学家常常提醒大家，在考虑蛋白质物理学问题时，一定要特别了解这些结论的边界。比如如果对于多亚基可溶性蛋白/膜蛋白这样的蛋白而言，这样的结论就是不成立的，因为这些蛋白的折叠质量控制过程，涉及到多种分子伴侣如热激蛋白等的参与或者多种修饰酶的参与，并不全然是一个自发的过程，而是一个受遗传严格控制的过程，在这一过程中，比较少关注蛋白质折叠的能量问题。
知乎用户，自由学者
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关于折叠过程，楼上的都讲得差不多了，能量景图和自由能都可以很好的说明。
但要说原因，我觉得目前还能难解释，只能说是一种自然的选择。
扩展阅读：http://www1.lsbu.ac.uk/water/protein2.html
但要说原因，我觉得目前还能难解释，只能说是一种自然的选择。
扩展阅读：http://www1.lsbu.ac.uk/water/protein2.html
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