學過量子力學以後，能給生物科研打開新的局面嗎？

01-26

當然直接應用量子力學的可能好像不大，更有可能的是使我對細胞內環境以及化學反應的理解更加接近真實，從而有可能提出和（或）解決一些比較獨到的問題。
我的興趣比較廣，包括有機，生化，細胞，生理（病理），進化，發育，神經，甚至意識本質，人工智慧都可以。覺得總有一些需要「於無聲處聽驚雷」的問題，可以用交叉的方向或學科，通過比較野的路子來解決。
比如之前希望能直觀的理解光合作用和氧化磷酸化的過程，對蛋白質藉助卟啉環來間接拿捏金屬離子並藉助其化合價變化進行氧化還原的機智到有點假的做法印象很深。希望能做進一步的挖掘或推廣。
更早的時候希望回答地球生物無一例外採用ATCG這四種鹼基有沒有什麼必然性？不過到後來意識到這個問題有點「狂妄」了，因為進化上的事情有太多死無對證，why A not B的問題居然更適合理論物理學家去問。
當然學量子力學應該需要不少先修知識的，比如線性代數，分析力學和電磁學。我以前太過依賴形象思維，比較畏懼排斥關於虛數，無窮，以及函數的概念。不過自己折騰過一段Python之後發現比較能接受函數作為一種「黑箱」的狀態了。作為一種滿足實際需要的操作，虛數可能並不比負數更「假」。而無窮起碼能溝通一些看似無關的概念，比如歐拉公式的證明。雖然喜歡物理學中能夠靠直覺「心同此理」的把玩問題的狀態，不過考慮到自己比較一般的學習能力，能不能堅持下來還是未知。

我剛進入研究生生涯，或者說從我大四下學期無所事事的那一時期開始，我也有你這種想法，甚至比你這種想法還要恐怖，我曾經設想過，要把物理和化學以及部分和化學結合緊密的生物的幾大學科都學精通，打通學科之間的任督二脈，完成一個物化生的完美閉環，如果我修成了這個大法，再來降維做化學的科研課題，豈不是攻無不克戰無不勝，美滋滋嗎？

然後，我光是在購買各種正版盜版電子版大部頭書籍上就花了兩千多大洋，這都無所謂，畢竟錢花了還能再掙，問題是，我買齊了所有的物理化學領域的國內外經典教材，我參考過的各種書單書目絕對比知乎上99.99%的用戶看過的都多，我還藉助學校便利優勢，諮詢了許多教授，有些教授就是某些經典教材的作者或翻譯者，舉個例子，我有一個同學，他的一個親戚是天大的物理化學教授，我還專程跟同學去天津玩的時候去她家裡拜訪過她，她的書架上堆了三排各種物理化學的教材，我在她的指導下，購入了國外三種給本科和研究生的物理化學教材，同理在其他學科上面的教材的挑選，也基本上都經歷了如此仔細的過程，總之，我的個人小圖書館懂行的一看絕對會說，全是精品！一級棒！

我個人甚至還利用大四下學期無所事事的時間，閱讀完了這些書的導論部分，並根據我個人的理解，列了一個知識圖譜，大概就是，這幾門學科是一個層級的，看完這個就能去看那個，看完那個就能反過來看這個學科的高級版，然後這個知識圖譜的最頂層就是量子力學的基本經典教材，我記得當時入了量子力學這個深坑的時候，還專門去了幾個論壇，連百度貼吧都去了，裡面有幾個物理世家的北大學子，講自己當年是如何看自己老媽留下來的寫滿了筆記的哪一版本的影印版教材入門的量子力學，以及中文版的那幾個版本都有著什麼樣的缺陷，國外的幾個大牛級別的物理學家寫的量子力學又各有什麼優缺，筆記整理了一小本，就為了我學習量子力學的時候不要被作者帶偏。

後來事實證明，導致我科研一開始入門太慢，課題進展不順的最重要的原因就是，我大四以及研一第一個學期沒有經常去實驗室搬磚熟悉課題（我就在圖書館和宿舍修打通我的任督二脈了），錯過了最好的入門期，導致最後做什麼都慢一步，而我自己的打通任督二脈的計劃，也在看完了三四本大部頭之後就宣告失敗，更扯淡的是，我看完了四個版本的高等有機化學的國外經典大部頭，但對於我課題的幫助幾乎為零，我最後對於我自己課題方向的深入理解，來源於我自己整理出來的一百篇最相關的經典文獻，事實證明，後來的許多師弟師妹也都是通過短期看完我整理的那一百多篇文獻迅速入門的。

（我有一個師妹，懶得讀論文，但是最後也發了幾篇好文章，當然跟有小老闆改文章有關，但是基本框架和思路得是自己的啊，她的名言就是，一般不看論文全文，只看introduction和conclusion部分，中間的只看圖片，懶得看長篇大論的分析。）

而那些經典教材多半都送給了之後也想修鍊打通學科任督二脈大法的師弟師妹了，我知道，我勸不住他們，必須他們自己在這條路上碰壁之後，才能明白所謂專註的力量是指什麼，不要總覺得別處有所謂的捷徑，你練級的時候沒有葵花寶典，你落難時也不會有彌賽亞。

但是，量子力學的那幾本經典教材儘管很重，但是我還是沒捨得扔，甚至後來改版時，我還補齊了最新版，雖然我知道我肯定不會看，但是也要留一個紀念，因為他是我22歲那一年的一個深刻的教訓。

等畢業多年之後，我再也不想打通任何一個學科的任督二脈了，因為什麼都沒有掙錢更重要，想想你連叫個外賣的錢都沒了，還整啥狄拉克方程呢？

不知道題主有沒有讀過大而不同(More Is Different)這篇文章。

我對這篇文章的理解是，不同層級有不同層級的自然規律。上層的現象和規律是通過底層規律的複雜相互作用而體現出來的，即使可以用底層規律進行定性分析，也無法通過其推導得到。

像現在的量子力學的底層原理已經十分透徹了，然而即使借用現在最強大的計算機，我們也無法用單純量子力學模擬計算出生物大分子體系的化學反應變化。因為原子與原子自己的相互作用太過複雜，這種複雜性使得我們只能從更高一層的規律去分析理解它們（比如各種分子力學方法）。

所以我對題主的想法持悲觀態度。即使學過量子力學，你也最多只能給生物科研增加一個新的分析視角（然而實際的實驗現象可能是多因素作用結果，你只是正好用其中一個因素成功地解釋了它），而且無法單純憑這些知識預測如在大分子上加上某個基團後催化效果的變化這類實際的問題。

哈，好巧，你說的我都做過。

卟啉我做過原卟啉IX和Ru，Co，Mn的配合物

鹼基當然不止ATCG這四種，還有U，Q，pseudoU，D，I，X

這些玩意你越學你就會發現，所有為什麼都可以用自然選擇四個大字來圓

以及這些玩意都沒有炒股有意思

想多了。

先給你降維到化學來分析分析再升維回到生物……

在有機化學領域現在有一個趨勢是paper中加計算。做機理的計算基本上解決的問題就是找最低能量過渡態然後比較幾個途徑中哪一個更favor。

事實上現在計算都是跟著實驗的屁股走，主要還是以實驗證據為主，計算出結果不對一定是因為你計算有問題而不是實驗有問題，所以計算目前在一份工作中仍然是輔助成分，錦上添花——

當然我不否認計算的價值，但是由於化學體系的複雜程度用計算只能去無限逼近真實情況但是不能完全預測真實情況，所以任何計算結果還是沒有改變黑箱科學研究的本質。

唉舉個栗子吧。

最近金屬有機界大牛John F. Hartwig一篇JACS全文討論了一下LX型配體的銅催化下氧親核試劑的Ullmann偶聯機理，其中主流的四種機理有：自由基機理，中性機理，陰離子機理還有一個配體脫除的陰離子機理：

到底是哪個機理？

自由基實驗排除自由基機理，動力學實驗排除中性機理，剩下兩個實在排除不了了才做的計算：

找了一下過渡態，強行結尾……

因此計算引入有機化學算是一個好趨勢，但是目前這個程度的計算，只能是計算結果輔助機理研究，不能是計算結果決定機理過程。那些個什麼基組啊，從頭算啊，都是無限逼近真實情況而不是到達真實結果。

升一維到生物，同樣的只能輔助不能決定。因為生物體系更加複雜。反而我覺得金屬有機學好之後倒是能解釋不少生物上的酶催化的作用機理。

當然量子力學學一學百利無一害，畢竟化生專業已經很久沒有接觸理性思維了。不過還是那句話，量子力學量力學啊！

其實挺簡單的。

去做統計力學，專門研究化學問題，然後找個做分子或者結構的女朋友...

emmmmm...還是說點正經的。量子力學是工具而不是方向，沉醉於工具的學習有時候是在做無用功，而且學工具這件事本身也並沒有那麼難。學習這件事應該自上而下，首先想好要研究什麼，再設計方法，最後把缺失的工具補全。

當然這就要求你有一個比較高的視野，但是視野這東西可以找別人幫忙的。有時候多和人聊聊天，進境會比自己看書大得多。

學個數學建模，去搞系統生物學吧。

[伸手一指]

如果你覺得葉綠體知道拿什麼操作來搞氧化還原很神奇，那麼，如果知道其實光的能量的傳遞，從其他光合色素傳遞給中心葉綠素，用的是量子力學，所以能量傳遞效率接近百分之百，會不會感覺更神奇呢？

我個人感覺很神奇的還有：生物結構的演化就好像用熱力學拼樂高玩具；多細胞生物的個體發育有嚴格的信號編程，也一樣像樂高玩具；草履蟲和植物細胞也用神經遞質（但是不產生動作電位）；真社會性生物的群落作為一個整體，有時就好像一個巨大的個體；一些細菌能夠利用胞間通訊來決定自己將來的「細胞分化」方向，包括要不要長菌膜，誰來負責繁殖，要不要一部分變成感受態，有時這種行為給人感覺也好像它的群落是一個多細胞個體。

當然作為一個數學渣渣，我是通過一些替代途徑去解決我困擾的一些生物問題的，可以列出來給題主參考一下：

遇到如果實在想不通的問題，可以通過一些生物學概念去考慮。

一是控制論資訊理論系統論的概念，

二是robust（抗變性）和耗散結構，平衡態/遠離平衡態的概念，

三是用系統建模的理念來描述和理解生態系統和自然選擇，

四是大自然不關心「你」也不評價「你」，只要一個機制和物理、化學原理不矛盾，生物就有可能拿來用（所以有時會出現沙漠植物長個透鏡啊什麼的???）

所以看多了，好像面對很多問題，一開始費解「生物結構怎麼這麼巧妙這麼聰明」，時間久了倒也不覺得奇妙了。

有一個紀錄片題主可能感興趣：《神秘的混沌理論》。

補充：想起來，為什麼生物用actg，而不用別的分子作為遺傳物質，中文維基有討論，題主可以百度一下（百度……咦好像哪裡不對）。

糖鏈骨架有很多種，但是要麼不好合成，要麼性質不適合我們的環境，要麼性能不夠優良。

比如

https://zh.m.wikipedia.org/wiki/%E8%98%87%E7%B3%96%E6%A0%B8%E9%85%B8

https://zh.m.wikipedia.org/wiki/GNA

甘油核酸，結合就比DNA穩定，意味著解螺旋過程更為耗能。

但是在生命起源過程中，rna不一定是最開始產生的物質：

http://wap.sciencenet.cn/blogview.aspx?id=846594

「對於RNA是否是第一個自發的自我複製系統（「RNA第一」假說），還是RNA是之前別的系統的演化產物仍然眾說紛紜[4]。例如有一個研究觀點就是認為不同類型的核酸，被稱為前RNA（pre-RNA）是第一個能進行自我複製的分子，之後才逐步被RNA所取代，至於前RNA生命今日已經滅絕。」

https://zh.m.wikipedia.org/wiki/RNA%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%AD%B8%E8%AA%AA

然後，

「我以前太過依賴形象思維，比較畏懼排斥關於虛數，無窮，以及函數的概念。不過自己折騰過一段Python之後發現比較能接受函數作為一種「黑箱」的狀態了。作為一種滿足實際需要的操作，虛數可能並不比負數更「假」。而無窮起碼能溝通一些看似無關的概念，比如歐拉公式的證明。」

這一段話我曾經也有同感。

後來看了兩本書，一本是《數學橋高等數學觀賞之旅》，一本是《隱藏的現實》，所以漸漸接受了：數學作為一種對對應關係進行描述的語言，其實是一種嚴密的形容事物對應關係的哲學和世界觀……這樣的概念。

虛數嘛，個人理解，如果沒有那種物理工具的用途和物理意義，其實就是一種邏輯構建，一種基於邏輯的用數學語言描述的一種哲學，（就是，在想像當中，有一種抽象存在，在數學的語言里作為虛數表示。現實中有沒有其實並不必須），僅此而已。

但是詭異的是很多數學工具原本沒有現實世界的意義，最後都發現了它在現實世界當中的描述現實事物的那種用途。

一點學習心得，希望看起來不要像胡言亂語，讓人聽不懂在說什麼……

補充：整體論還原論或者層展的問題其他答主已經講得很清楚了。可以參考一下別的答案。這個問題的本質是，複雜系統尺度不同性質不同，目前看不到可能性說有一種宏觀微觀通用的，精確而定量的萬物理論。所以沒事不要走火入魔，不要練功。

然後哲學的一些形式邏輯，離現實世界還是比較遠的。那個也可以不練。

先把這些學科的本科教材學完吧。

數學：實分析，複分析，傅立葉分析，泛函分析，高等代數，微分幾何，群論，拓撲學。為再之後的代數幾何等現代數學工具打基礎。

物理：四大力學，高等四大力學，量子光學，凝聚態理論。

生物：細胞生物學，分子生物學，神經生物學。

化學：無機化學，有機化學，結構化學。

至於量子力學到底能不能用來研究意識，這不是目前有實驗基礎能夠進行探究的課題。

當然研究是沒有禁令的，想研究什麼是你的自由，至於能不能通過同行審議，那就是另一回事了。

生物光子學的量子理論需要用到高等量子力學，所以還是要學的。

生物需要的是人工智慧，從量子力學出發搞第一性對於生物這種複雜體系來講太困難了。

正好，你感興趣的這些領域我基本都上過理論課（量子力學、理論物理、線性代數，力學和電磁學、有機，生化，細胞，生理（病理），進化，發育，神經，甚至意識本質）

然而我科研還是渣，大概是因為不像你那樣，都感興趣？

提問描述中講了一堆研究課題，但基本都屬於生物化學的基礎科學研究。真想搞的話，就得把生化的基礎知識學了，然後在生化的某個領域達到專家水平，了解該領域的前列線研究動向（如果這課題以有人做就沒意義了）；同時你還得了解科學研究的套路

現在網上也有很多科研視頻教程，隨便選一個來聽聽（如酸談專欄 | 解螺旋醫學SCI科研助手），然後你就會放棄了

出現在TL上，所以隨便寫下，

首先LZ你是高中生或者剛上大學么？從你的興趣點來看，如果只是需要理解，幫助不大。當然如果你目標是設計或者改造這樣一套系統，那你肯定需要學計算化學所需要的一切基礎知識（包括量子力學）。

只從理解的角度來說，我覺得你舉得這幾個例子比較trivial。。

比如ATCG，Formation of nucleobases in a Miller-Urey reducing atmosphere 生命起源新證據：用簡單氣體創造RNA鹼基

因為這四個(AUCG)就是可以從簡單無機環境生成，T在DNA裡面代替U，知乎有人問過。

至於光合作用，氧化磷酸化。。進化的篩選量級（暴力搜索）對於一般人來說，很難有合理的感覺（和經驗差距太大），所以你覺得機智。

從個人感覺來說，你現在尋找問題的品味似乎不是很對。當然如果你的問題是如何設計或者改造一套這樣的系統，那我是讚賞的，不過從直覺來說，不是這個時代能解決的問題（不過也沒難到看不到希望）。

題主可以去問問能找到的身邊的生物方面的大牛，比如發表過N篇Nature、Science、Cell的達人，問問他們量子力學對他們的幫助有多大。我想，結果大概，不出意料的話，他們應該回答是：蛤？

what are you弄啥呢？

事實上，在物理上有個類似的問題，很多剛開始學物理的人都會想：哲學或者科學史，會不會對物理研究有所幫助呢？我個人的感覺是：基本沒有。理由也很直接，學習那些無非是想提煉一些思路，然後希望對科研有所幫助。然而，那些思路往往都是很大方向，甚至是脫離具體研究問題的。這些思路，其實並不能幫我們解決，諸如怎麼搞定這個變態的多維積分，或者怎樣把這個微分方程的解猜出來等等，這些。而，那些大方向上的問題，說實話，並不是一般的科研人員能掌控的----你可以去想，但別人未必買賬；一些大牛們自然可以提出未來的方向之類的，然而他們也並非靠的是哲學或者科學史的研究，他們可能思考的是：如何將自己發展出來的方法和手段，推廣到更大的範圍。

wetbench的funding多，一般來說，做實驗的學閥們把計算的部分外包出去，只是需要做計算的人給點符合實驗結果的理論計算，讓自己看上去像是一個科學家而不是一個鍊金術師。

所謂，計算與實驗相吻合的時候就相信做計算的，計算與實驗不吻合的時候就相信做實驗的。。。

作為一個……本科BME的人來說，本科就是一部啥都學，啥都沒學好的血淚史。我看只要和科學有聯繫的課程我們都要學一學。

但是，科研做的是減法啊，學的多那是基礎，真正和一個人專註的科研前沿相關的內容就針尖那麼大。我迄今為止沒發現本科學的一籮筐課程和科研有什麼關係，當然我意思也不是本科什麼都別學了。

試論證一下量子糾纏和量子相干形成DNA的雙螺旋結構是否成立。考慮一下DNA的雙螺旋結構是否會產生和構建神經脈衝系統。對於量子多體系統的矩陣演算法考慮和AI有什麼關係。

開卷有益嘛，多學點總是好的。不過你如果想通過學習量子力學對你的生物科研帶來什麼直接性的幫助，我覺得比較難。因為量子力學這個玩意，其實是一個相對很小的尺度上的概念。而生物學，我們研究的更多是生化反應的「宏觀體系」，這個尺度的反應已經基本上不考慮波函數的形狀了，所有的原子基本上都被考慮成了「球球」。因此如此說來，學一些分子動力學、統計力學或許會對你的生物科研更有幫助（畢竟做生化的很多要做動力學計算）。。。

並不。本科物理化學，博士方向量子動力學模擬，現在博士後做人類基因組學。實驗室跟我背景相似，博士出身量子場論，統計力學的大有人在，PI本人也是分子動力學方向的博士，師從諾獎（你猜是誰）。總體來說如果說有幫助的話也是思維方式和數學物理素養，部分演算法可以借鑒，知識層面沒有直接嫁接。主要是研究對象的尺度差距太大了，一個鹼基的原子電子就那麼多根本解不了那麼多DOF的薛定諤方程啊。當然有些化學知識對生物還是有幫助的，畢竟尺度還接近。

每個學科有自己視野範疇，雖然有時候有交叉有互助，但是更要尊重其他學科的研究。不要想理論物理一統天下，或者經濟學理論解釋一切動物行為。

生物體內的DA反應等，可以通過量子化學計算的手段來判斷是否為酶促反應。so，在合成生物學或者生物合成領域還是有所為的。另外，計算蛋白領域可能也是基於量子化學計算的。