華大教授：生物物理化學與活細胞
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2023年8月3日，應北京大學生物醫學前沿創新中心（BIOPIC）謝曉亮教授的邀請，美國華盛頓大學應用數學系Olga Jung Wan講席教授錢纮訪問BIOPIC，并作題為“Toward a Biophysical Chemistry of Living Cells”的學術講座，講座由謝曉亮主持。
生物物理化學最常見的研究對象是以蛋白質為代表的生物大分子，其背后的基礎是物理化學、尤其是吉布斯能量理論。錢纮主要聚焦于為生命系統的隨機分析和統計物理學等方面的研究，他認為對于處于平衡態的生物大分子，生物物理化學家們從吉布斯能量理論中物質濃度與能量的關系式出發，通過測量不同物質（或物質的不同形態）的濃度，就能夠計算出相關研究對象的能量信息。這意味著吉布斯能量的概念和基于能量的敘述是我們理解蛋白等生物大分子的基本途徑。隨著表征生物大分子結構技術的快速發展，以及分子動力學模擬對分子中每個原子所受力的詳細描述，使得以蛋白質為代表的生物大分子已經成為自然界中人類了解最深刻的復雜體系之一。
當科學家將研究對象轉移到活細胞時，和處于平衡態的生物大分子不同，活細胞處于非平衡穩態中，其組成十分復雜，無法簡單地利用吉布斯能量理論。錢纮提出從實驗得到的統計數據出發，從一個新角度將生物大分子和活細胞兩個體系統一理解。他假定所研究的體系有多種可能的狀態，實驗測量能夠得到一組數據，這組數據能夠描述此體系處于每種狀態的概率，只要此體系處于穩定狀態，不論其狀態是平衡或是不平衡的，只要測量次數足夠多，則該組概率值應當是可重復的，意味著該組概率只有一種可能的取值組成。
另一方面，假定系統滿足獨立同分布，錢纮認為可以用簡單的排列組合及概率計算得出系統處于每組頻率取值的概率表達式，結果發現此表達式與香農信息熵定義具有關聯：當將處于每種狀態的概率取值限定為實驗測量值，即實際情況時，可能性的概率表達式取到極值且與信息熵有著同樣形式。錢纮表示，這是完全由數據科學出發給出的一個新的理解熵極值原理的角度，無論我們研究的對象是單個生物大分子、單個細胞乃至大到種群，以上的討論都成立。
錢纮進一步補充到，在求解信息熵極值過程中，可以使用勒讓德-芬切爾變換來求解此含約束的優化問題，求解過程中引入的限制性常量實際上帶有能量的定義。除此之外，以上的全部討論的前提是所研究的體系在各可能的狀態間滿足獨立同分布假設，如果是更為復雜的體系，錢纮表示也可以用類似的思路來進行研究，最后能夠得出數學形式不一樣的熵表達式。
作為非平衡態統計力學的專家，錢纮用縝密的邏輯和極富感染力的語言，為BIOPIC師生奉獻了一場非常精彩的學術報告，深入淺出地介紹了自己從數據科學的角度理解熵、能量等熱力學概念的一些思考。在問答環節，錢纮一一解答了觀眾提出的問題，并在會后與中心研究員等就科學問題和學術合作等進行了深入探討。
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