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岑少宇:《美国科学院院报》到底说了什么?
最后更新: 2020-04-14 10:06:17【文/ 观察者网专栏作者 岑少宇】
4月8日,《美国科学院院报》(PNAS)发表了一篇文章,在国际学术圈与中国舆论场内,又掀起了些许波澜。有些媒体和自媒体在报道时,将其视为病毒溯源的重要证据;与之相反,学术界却对其有不少批评意见。
实际上,文章将新冠病毒分为A、B、C三类,认为A类最“古老”,在学术上还有争议。而认为A类在美澳分布最多,则完全是媒体翻译错误导致的。如果以错误翻译为论据,在舆论上可能反而导致不利的结果。下面就详细展开。
PNAS论文好眼熟
这篇题为《Phylogenetic network analysis of SARS-CoV-2 genomes》的文章,与之前被部分人引为“溯源证据”的两篇论文有些相似之处:即西双版纳热带植物园(版纳所)的《Decoding the evolution and transmissions of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) using whole genomic data》,以及多位中国科学家共同撰写的《On the origin and continuing evolution of SARS-CoV-2》。
看英文名字也许你还不熟悉,不过一提坊间流传的说法——“五毒说”和“S型、L型”,大概就知道了吧。
PNAS论文的配图
被错误归纳为“五毒说”的版纳所文章的配图
《On the origin and continuing evolution of SARS-CoV-2》的配图
三篇论文都是根据早期样本的基因差异建立网络,看着相似一点都不奇怪。只不过版纳所和PNAS的主要归类,都是依据网络的结构,而S型、L型的归类则是根据两个互相关联的位点——8782与28144,PNAS论文的网络中,A类与B类分支也正是据这两个位点形成的。
一些媒体与自媒体对文章的解读也相似,认为其中某一个类群更为“古老”,进而认为“古老”类群在哪个地方多,那个地方就可能是起源地。
遗憾的是,“古老”类型的推断并不成立。PNAS论文与另两篇论文一样,都用蝙蝠冠状病毒序列RaTG13作为参考。我在之前的文章中就指出过:
蝙蝠冠状病毒序列RaTG13与新冠病毒虽然接近,但要用来确定“祖先”还差得太远。RaTG13与新冠病毒大约有4%的差异,即1000个以上的核苷酸,而新冠病毒的差异也就十几个,根本不能确定RaTG13哪些地方与真正的“祖先型”接近。
大牛Andrew Rambaut一连喷了好几条推特,以下只是其中的三条:
这篇文章有许多地方都犯了大错,包括内容、发现结论和发布的途径。
首先是试图用蝙蝠病毒RaTG13给新冠树定根。这是最接近的非人病毒,但和新冠仍有超过1100个核苷酸的差异。然而请注意,由于某些原因,图上连到蝙蝠的分支比1100个核苷酸短些。
实际上,关于内容我想说的就这么多,根定错了,所有的结论(包括《每日邮报》里的那些)都得不到支持了。
Andrew有一条推特尤为重要,可以直观看到用RaTG13为什么错了。他用差不多时间段的156个基因组,建了一棵树(JC69是Jukes和Cantor 1969年建立的模型),图中右侧往下一串密密麻麻的,就是新冠的分支,而上面一个孤零零的红点,则是RaTG13,用相距这么远的玩意儿定根不是搞笑吗?
你可以说RaTG13是目前最接近新冠的蝙蝠病毒,但用它定根,很可能差之毫厘谬以千里,有失严谨。
在方法上,PNAS论文还广受诟病的一点是,这么晚还在用仅仅160个样本,如果是2月的文章,还说得过去,可现在还发这样的文章,迟钝得简直像IE浏览器。
版纳所等文章提前上网进一步放大了PNAS论文的滞后感,但即使忽略这一点,PNAS论文确实也没有带来多少新东西。但后者甚至没有提及这两篇已有颇多讨论的类似文章。
不过,我在这里要为论文作者说两句公道话,现在固然已经公布了大量样本基因,但一般而言,它们对溯源并无帮助。我在最近的文章里写过:
后面采集的样本其实主要是在把“树”做大,对挖“深”根部没什么帮助……最多也就是整体判断下,“大树”有没有什么“异常”。
因此,作者没有用上后来的几百上千个数据,并不是什么过错。
但早期数据的弊病,作者也没有克服。我曾说明:
中国一开始对疾病的判断限定与海鲜市场有关,美国等一开始限定与中国有关,从避免恐慌、避免挤兑医疗资源的角度来说,是可以理解的,但给溯源带来了更多困难。
现有的早期样本的比对研究,都无法摆脱这个困扰。而且样本少的情况下,稍有缺失,就会有很大影响。
早期样本的数量需要增加,但如果只是在原有数据中,稍微放宽选取的时间,是没有用的;如果新测了一些早期样本,但这些样本是按照旧原则确定的,同样也没用。简单地说,测来测去都是市场相关、武汉相关或中国相关的病例,那么溯源问题几乎不会有突破性的进展。
怎么做才有用呢?对于这样一个存在大量轻症且可自愈的疾病,需要广泛寻找更早的疑似病例检测。
可见,在这样的情况下,论文作者用的数据不多,不是什么大问题,但在数据没有根本性突破的时候,确实做了无用功。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 陈轩甫 
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