飘忽不定的诺贝尔奖机遇：如何理解和用好NMT数据？

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作者：许越   点击查看作者自传

2）      NMT数据重复性的挑战

从上面这些例子和解读可以看出，NMT的活体生理数据（或未来的生理指标）与大家比较熟悉的传统生命科学数据有较大的不同。以至于很多第一次拿到NMT数据的老师和同学，看到这些大的大，小的小，或者‘飘忽不定’的数据时，当初对NMT技术的美好憧憬，顷刻间化作了眉间的愁云。 

尤其是NMT进入中国初期，大家都没有什么太多经验，很多老师同学在摸索的时候，也不太清楚所测的离子分子的生理学意义，就把材料不分‘男女老少’，也不管‘强壮赢弱’，通通交给NMT去检测。如同我们总发现在计算机面前，出错的多半是我们自己一样！NMT系统会忠实地把真实数据反馈给我们。

因此，NMT数据重复性的挑战，主要来自于两个方面。

一是生理指标（即：离子分子种类）的选择，

二是材料的筛选。

一）离子分子种类的选择通常比较直截了当，大家都知道自己想要的是什么。但是常常忽视的一点是，尤其在摸索初期，最好能够找一个你自己相对比较熟悉，几乎可以预期的第二个，或可以用作参比/参照的另一个离子/分子，这样做的好处是，打个比方，当你用体温作为一个参照，如果某一‘样本’的体温极不正常的时候，你就知道了，你正在研究的未知生理指标的数据也是不正常的。

二)材料的筛选在大家注意了‘男女有别’‘年龄各异’之外，一个比较容易忽视的地方是‘强弱不同’的甄别，还有老师同学们这个时候固执地认为要保证实验材料的科学性，就必须保证‘强弱’都有，忘记了本文前面所述“生理学是研究活体生物及其各组成部分的正常功能的学科”。那么，‘正常功能’应该是指‘强者（健康者）’吧。 

因此，NMT数据重复性的挑战，本质上是对NMT技术使用者生理学知识和实验材料准备工作水平的双重考验。 

3）      ‘飘忽不定’的机遇

下面是一位水稻科研人员多年前在旭月测得的数据。大多数老师和同学们看到这样的数据会非常失望。

下面是同一位老师和旭月工程师一起出去吃午饭，无意中记录下的数据。看出有什么规律吗（黄线部分是他们吃饭前记录到的，就是上面的那个图（非完全按照比例））？

下面是另外一位老师转基因水稻H⁺的NMT数据。是我们的工程师无意间记录下来的，因为老师当时自己没有设备，所带材料又多，无法这样长时间检测。

让我们在来回顾一下，人类心电图是怎么发现，Willem Einthoven是怎么因此获得1924年诺贝尔医学奖的吧。

现在，摆在已经位于世界NMT应用前列的中国科学家面前的问题是，我们如何从这些“飘忽不定”的NMT活体生理数据里找到诺贝尔奖的线索，不是吗？！