2.2 万物源于比特，生命呢？

导读

• 本章介绍生物信息学、大数据医疗可能对健康、诊断、治疗带来的促进。可穿戴智能设备也许会创造一个生活数据海洋，与医疗信息结合，可能产生有趣的结果。
• 本章前半段是理解后面内容的铺垫，对信息学有了解的读者可以直接跳过分割线之间的内容，如果太过晦涩，直接跳过也可以。

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20世纪的物理学大师惠勒(John Archibald Wheeler)提出：“万物源自比特”。
“换言之，任何事物（任何粒子、任何力场，甚至时空连续统本身），其功能、意义和存在本身都完全（即便在某些情境中是间接地）源自……比特。”

“万物源于比特”概念，是哲学本体论追问终极意义的一个新观点，也是物理学探索终极不可分的一个可能。

克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon，1916年4月30日－2001年2月26日），美国数学家、电子工程师和密码学家，被誉为信息论的创始人。

比特是新物理量纲，是克劳德.香农(Claude Elwood Shannon)将信息度量这个模糊概念定义为信息熵的单位。
信息熵来源于热力学熵，表示无序、随机程度。热力学熵度量粒子无序程度，信息熵描述事件的概率分布。每一种可能结果发生的概率越接近，人们就越难预测，这种情况下一条消息中所含的信息量就越多，信息熵越大。“信息是不确定性，是出人意料，是困难程度，是熵。”
香农用比特(bit)这个单位来测量信息熵，一比特就是一个二进制位，二进制则用来对信息进行编码。通过信息熵这个概念，信息量的大小和对其编码所需二进制位的多少联系到了一起。信息第一次以可量化的形式展现在了人们面前，之后信息时代的各种技术都依赖于香农的信息论。
香农的论文《通信的数学理论》引发了诸多领域的革新。生物学中的基因编码，社会学中的模因论，都和信息论有着密切的关系。

生物信息学是利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学问题的边缘学科。
目前主要的研究方向有：序列比对、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应预测，以及建立进化模型。

生物信息学兴起与信息学兴起一脉相承。发现DNA是“生命编码”、蛋白质多级结构蕴含海量信息这些成果后，生物信息学很大一部分研究方向转向了基因和蛋白质，因此获得巨大成果。医学专家和生物学专家运用生物信息学成果，让基因、蛋白质成为生物医学的重要发展方向。基因、蛋白质承载的是信息，是生命的密码和生命“运行”的状态。生命与信息的关系成为科学家最热衷的研究方向。

生物信息学，用研究信息的方法研究生命

生物学研究对象生成大量嘈杂数据。生物信息数据挖掘利用数学工具从大量数据中提取有用的生物学信息，包括重新组装在霰弹枪定序法测序过程中被打散的DNA序列、从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构、利用mRNA微阵列或质谱仪的数据检验基因调控假说。

分子生物学中两类信息流是生物信息学的研究对象：

第一类信息流源于分子生物学的中心法则：DNA序列被转录为mRNA序列，后者被翻译为蛋白质序列。蛋白质序列继而折叠为具功能的三维结构。按照达尔文演化理论，这些功能被生物体的环境所选择，从而驱动群体中DNA序列的进化。因此，第一类的生物信息学应用关注于中心法则中任一阶段的信息传递，包括DNA序列中基因的组织与控制、确定DNA中的转录单位、从序列预测蛋白质结构以及分子功能分析。
第二类信息流是基于科学方法：提出关于生物学活动的假设，设计实验以验证这些假设，评估结果与假设的相容性，然后根据实验数据对原假设作扩展或修正。第二类的生物信息学应用关注于这一流程中的信息传递，包括产生假设、设计实验、通过数据库将实验结果组织起来、检验数据与模型的相容性以及修正假设的各个系统。

如果生命密码就是这样的数据？

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认识生物信息学最直接的例子就是：基因检测和蛋白质检测，以及因此出现的基因疗法和蛋白质疗法。基因和蛋白质承载着两种最重要的生物信息：

• 基因是生命的密码，可以理解为手机操作系统或者安装的App；
• 蛋白质是生命的运行形态，可以理解为手机里App运行起来的样子。

生物信息学研究*生命手机的App编程*和*生命手机App运行优化升级*

生物信息学两个任务是：

• 破解生命手机的操作系统和App，编写生命手机的操作系统和App；
• 运行和优化生命手机的操作系统和App，升级生命手机操作系统和App的用户体验。

与生物信息学和生物医学直接相关的另外一个领域是：生活数据海量搜集与挖掘。
几年前，医疗企业还仅仅希望收集指定患者群体的特定数据。比如给患者佩戴专门的传感器，可以随时监控患者的体征指标，比如：心率、血压、血糖、呼吸、体温等数据，并以此检测患者的症状。这样做的最初目的是远程医疗和远程诊断。远程诊断技术发展每年都有重大进步，离大规模使用仍然有许多问题需要解决。

可穿戴设备都有直接的健康目的

随智能手机兴起，可穿戴智能设备随即兴起。我们佩戴的Apple Watch，各种智能手环、专业运动监测穿戴设备等都属于可穿戴智能设备。这些设备可以获得佩戴者很多数据。如运动、作息、心率、活动范围和活动规律等。医疗专家期待大量这些数据与数据生成人群的医疗数据绑定，从中获得有益于诊断、医疗的成果。

从基因和蛋白质的微观角度研究生命信息、从众多个人构成的大群体的宏观角度进行数据挖掘，此二者为生命与信息搭建了可视的通道。人们一边担心个人隐私安全一边尝试各种生命信息分享。

很多人并不担心自己的基因信息外泄会给自己带来不利，理由是现在技术条件下，如果想要获得某个人的基因，非常容易。只要获得某人的毛发、唾液、脱落的表皮碎屑就可以达到目的。既然基因信息难以封闭式保护，因此也没有付出巨大成本去保护。

更多的人把分享自己的可穿戴设备信息作为社交活动，比如分享跑步数据、分享出游路径和心率信息。人们虽然偶尔会担心泄露个人隐私，但越来越多的人在知情的情况下，依旧热衷分享。

可穿戴设备，看你的了！

生物信息学已经给出了可见有用的成果：基因检测和蛋白质检测。那么我们有理由期待可穿戴设备产生的数据挖掘可以为人类健康、长生、幸福、快乐给出惊喜。

2.疾病、亚健康、健康
2.2 万物源于比特，生命呢？