Biyolojiyi Sevmem Gerekirdi (2020)
(jsomers.net)- Lise biyolojisi, yaşamın sırlarının peşinden giden bir keşif değil, adların ve sonuçların ezberlenmesi olarak aktarıldığı için embriyo farklılaşması, kalıtım ve bağışıklık gibi konuların şaşırtıcılığını gölgede bırakıyor
- Aynı DNA'ya sahip hücrelerin farklı kaderlere sahip olma süreci, kimyasal gradyanlar, gen ifadesindeki değişimler ve protein sinyallerinin zinciri olarak görüldüğünde tüm biyolojiyi açan bir soruya dönüşüyor
- Oswald Avery'nin bakteri deneyleri gibi gerçek biyoloji sorular ve deneylerle başlar; ancak ders kitapları keşif sürecini çıkarıp yalnızca sonuçları bırakarak matematik eğitimindeki formül ezberine benzer hale gelir
- Modern biyoloji ve immünolojide çok sayıda terim ve istisna vardır; ama DNA, RNA, proteinler ve hücre sinyallerini fiziksel yapı ve hareket olarak görmek, soyut akış şemalarından daha kolay anlaşılır
- Biyoloji eğitiminde çizimler, animasyonlar, yakınlaştırılabilir haritalar, simülasyonlar, fiziksel modeller gibi görsel düşünme araçlarına ve bilim insanlarının deneme-yanılmalarını gösteren anlatılara ihtiyaç var
Ezber Olarak Aktarılan Biyolojinin Sorunu
- Biyoloji dersleri Golgi apparatus, Krebs cycle, mitosis, meiosis, DNA, RNA, mRNA, tRNA gibi adların sıralandığı cansız bir ezber gibi hissettiriyordu
- Tüm hücrelerin aynı DNA'ya sahip olması başlı başına şaşırtıcıdır, fakat ders kitapları bu hayranlık duygusunu yeterince aktaramaz
- Lewis Thomas'ın The Medusa and the Snail kitabı, sperm ve yumurtanın birleştiği tek bir hücreden insan beynini doğuracak soyağacındaki hücrelerin ortaya çıkmasını yeryüzünün büyük mucizelerinden biri olarak ele alır
- Embriyo farklılaşması, tüm biyolojiyi açan sorudur
- Embriyo sıvısındaki kimyasal gradyanlar, bazı hücrelerin gen ifadesi programını hafifçe değiştirir
- Embriyo “üst” ile “alt”ı ayırt etmeye başlar
- Bir uçtaki hücreler farklı proteinler üretir ve bu proteinler daha incelikli kimyasal sinyaller salar
- Bu zincir yoluyla beyin hücreleri ile ayak hücreleri gibi farklılıklar oluşur
- Douglas Hofstadter'ın Gödel, Escher, Bach kitabından sonra hücreler, özyinelemeli olarak kendini değiştiren programlar gibi anlaşılabilir
- DNA RNA'yı yapar, RNA proteinleri yapar, proteinler de DNA'dan RNA'ya transkripsiyonu düzenler
- Bu yapı, küçük bir Lisp programında makroların makroları doğurmasına benzetilir
Soruların ve Deneylerin Eksik Olduğu Ders Kitabı
- Biyoloji dersi, yaşamın sırlarını arayan bir keşif olmaktan çok, gerçek biyologların sorularını ve deneylerini atlayan bir sonuçlar derlemesi gibiydi
- Oswald Avery'nin 1940'lardaki deneyi, kalıtsal maddeyi çevreleyen önemli bir gizemi gösterir
- Streptococcus bakterilerinde petri kabında pürüzlü büyüyen suşlar ve düzgün, parlak suşlar vardı
- Düzgün suş pürüzlü suşla karıştırıldığında sonraki nesillerin tamamının düzgün hale geldiği gözlemlendi
- O dönemde birçok uzman özelliklerden proteinlerin sorumlu olduğunu düşünüyordu, ancak Avery nükleik asitlerin rolünden şüphelendi
- Santrifüj, su, deterjan ve asitle düzgün suştan nükleik asitleri saflaştırdı ve alkolle çöktürerek lifli bir madde elde etti
- Bu maddeden pürüzlü suşa biraz eklediğinde sonraki nesil düzgün hale geldi; bu maddenin dönüştürücü ilke olduğu ortaya çıktı
- Bu deney, yaklaşık 10 yıl sonra çift sarmalın keşfine uzanacak araştırma patlamasını tetikledi
- Paul Lockhart'ın “Mathematician’s Lament” yazısı, okul matematiğinin soruları elinden alarak matematiği ucuzlattığını eleştirir
- Üçgenin alanını kişinin kendisinin keşfedebileceği bir bulmaca yerine, yalnızca alanı bulma prosedürünün verilmesi gibidir
- Biyoloji matematikten daha dağınık bir derstir; bu yüzden soru olmadan “lipid bilayers” ile “endoplasmic reticula”yı ayırt etmeniz istendiğinde olgular daha keyfi görünür
- Büyük konular, ince ve derin parçalardan yaklaşıldığında daha kolay öğrenilir
- Programlama öğrenirken küçük projeler motivasyon ve düzenleyici ilke olur
- “memoization” gibi soyut kavramlar bile gerçek bir problemi çözmek için gerektiğinde soyutluklarını yitirir
- Biyolojide de öğrenme “Embriyo nasıl farklılaşır?”, “Gözlerim neden mavi?”, “Bir hamster peyniri nasıl kasa dönüştürür?”, “Koronavirüs neden bazı insanları çok daha ağır hasta eder?” gibi sorularla başlar
İmmünolojinin Karmaşıklığı ve Fiziksel Anlayış
- SARS-CoV-2 ve bağışıklık sistemiyle ilgili bir yazı hazırlarken okunan Cell makalesindeki cümleler MOI, ACE2, RNA-seq, TBK1, IFN-I, IFN-III, STAT1, MX1 gibi terimlerle o kadar doluydu ki neredeyse her cümlede Wikipedia'ya bakmak gerekiyordu
- İmmünolojinin adlandırma sistemi geniştir; leukocytes, monocytes, lymphocytes gibi kapsama ilişkileri de karmaşıktır
- Tüm interleukin'ler cytokine'dir ama tüm cytokine'ler interleukin değildir türünden çok ilişki vardır
- Biyoloji, bilişim gibi her yerinde bir ömürlük çalışmayı gizleyen soyutlamalar barındırır; ancak kasıtlı tasarlanmış bir sistem olmadığı için daha zor hissedilir
- Canlı sistemler, büyük bir global değişken durum yığını gibi görünür
- Kontrol, bir şeyi artırıp onun baskılayıcısının promotörünü düşürmek gibi yollarla sağlanır
- Doğuştan gelen bağışıklığın ön saflarındaki oyuncular olan neutrophil'ler bile birkaç türe ayrılır ve bazıları bilinen rollerinin tersini yapıyor gibi görünür
- Biyolojinin tabanında soyutlama değil, fiziksel dünya vardır
-
- yüzyıl moleküler biyolojisinin büyük vahyi yapı ile işlevin birleşimidir
- DNA, sarılıp açılabildiği ve tamamlayıcı biçimde kendini kopyalayabildiği için kalıtımın deposu olur
- Hemoglobin, oksijen atomlarının lego gibi yerine oturup kalan yerleri genişleten yapısı sayesinde verimli bir enerji deposu olarak anlaşılır
- Hücre sinyalleri de proteinler ile reseptörlerin şekillerinin birbirine uyması ve değişime uğraması süreciyle çalışır
-
- Lise tarzı DNA → RNA → protein akış şeması tek başına gen ifadesinin gerçekte nasıl “açıldığını” anlamak için yeterli değildir
- Memeli DNA'sı tek bir uzun çift sarmal halinde açılmış durmaz; histone denen küçük yuvarlak proteinlerin etrafına defalarca sarılır
- Transkripsiyon makinesi DNA sarmalı üzerinde gerçekten ilerlemek zorundadır; sarılıp görünmeyen kısımlara erişmek zordur
- Gen ifadesi, belirli bir anda transkripsiyon makinesinin DNA'nın belirli bir bölümüne erişerek çok sayıda RNA transkripti ve protein ürettiği durumdur
- Lif yapısı biraz bükülürse transkripsiyon makinesinin görebildiği kısım değişir ve üretilen proteinlerin dağılımı da farklılaşır
- Bir repressor'ın DNA üzerinde yerleşip transkripsiyon makinesini fiziksel olarak engellemesi de gen ifadesi düzenlemesinin bir örneğidir
- RNA sequencing, yani RNA-seq, dondurulmuş hücrelerin içindeki RNA transkriptlerini sayarak o anda ifade edilen proteinlerin anlık görüntüsüne yakın bir sonuç üretir
- Sonuç, genlerle transkript sayılarını eşleyen büyük bir tablodur
- Bir hücre türü ile başka bir hücre türü, sağlıklı durum ile hastalık durumu arasındaki farklar bu tablodaki dağılım farkları olarak görülebilir
- RNA-seq sonuçları yüksek boyutlu uzaydaki vektörler olarak ifade edilir; hücreler özdüzenleme ve çevreye uyumla bu ifade uzayında hareket eder
Çizimler, Yöntemler ve Tarihle Biyoloji Öğrenmek
- David Goodsell'in The Machinery of Life kitabı, elle çizilmiş illüstrasyonlarla hücreyi hızlı, kalabalık bir yer ve protein makineleriyle dolu bir dünya olarak yeniden gösteren bir kitaptır
- Bakteriyel flagellum motorunu bağlam içinde gösterir; yakın plan çizimleri ve işlevsel öğe çizimleriyle farklı ölçekleri birbirine bağlar
- “Bir odanın pirinç taneleriyle dolu olduğunu hayal ederseniz parmak ucunuzu oluşturan yaklaşık 1 milyar hücreyi gözünüzde canlandırabilirsiniz” gibi ifadelerle ölçeği hissettirir
- Hücre dünyasında hareket çoğunlukla rastgele difüzyon yoluyla gerçekleşir
- Hücre içindeki proteinler, çevredeki su molekülleri tarafından her yönden dövülerek hızla sekse de uzağa gitmeleri uzun sürer
- Büyük mesafeleri katetmek için çok yavaştır, fakat kısa mesafelerde arama yapmak için çok hızlıdır
- Hücre içi proteinler, kalabalık bir partide odanın karşısına geçmesi bir saat süren ama bu süre içinde herkesle 600 bin kez çarpışan bir duruma benzetilir
- William W. Cohen'in A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology kitabı, biyoloji makalelerini okuyabilecek düzeyde “reading knowledge” kazandırmayı hedefler
- Hücre boyutundaki bir nesne çevresindeki moleküllere birçok kez sürtündüğü için, zar yüzeyinin yalnızca %0,02'si belirli bir protein p'nin reseptörü olsa bile tüm yüzeyin reseptörlerle kaplı olduğu durumun yaklaşık yarısı kadar verim sağlayabilir
- Cohen, hücre boyutundaki bir nesnenin yüksek bant genişliğine sahip olup yüzlerce kimyasal sinyali tanıyabileceğini veya soğurabileceğini düşünür
- Biyolojinin yöntemlerini öğrenmek, tek tek olguları öğrenmek kadar, hatta bazen ondan daha yararlıdır
- Santrifüjle farklı yoğunluktaki parçalar ayrılır
- gel electrophoresis ile farklı boyuttaki maddeler ayrılır
- Western blot, jeli özel bir kâğıda aktarır; belirli bir proteine bağlanan bir antikor ve o antikora bağlanıp floresan yayan başka bir antikor kullanır
- Flow cytometry, hücreleri floresan antikorlarla etiketler, tek tek bir tüpten geçirirken lazer ve elektrik yüküyle sınıflandırıp sayar
- Genetik mühendislikle istenen moleküler makineler yapılır, genler tek tek kapatılır ya da tüm bir hayvanın genomu düzenlenip gözlemlenir
- Western blot, flow cytometry, RNA-seq gibi yöntemler birçok makalede tekrar tekrar karşımıza çıkar
- Horace Freeland Judson'ın The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology kitabı, keşiften önceki bilimi gösteren bir kitaptır
- Francis Crick, Jacques Monod, François Jacob ve çevrelerindeki kişilerle yapılan görüşmelere, makalelere ve mektuplara dayanarak moleküler biyoloji devrimini ele alır
- tRNA keşfedilmeden önce RNA'nın her amino asit için cepler oluşturup protein sentezlediği modeller gibi fikirler ciddi biçimde değerlendiriliyordu
- Protein sentezinin adapter aracılığıyla gerçekleştiği ve nükleik asidin bir şablondan çok dijital bir koda benzediği düşüncesi büyük bir sürprizdi
- Ders kitabının karşı tarafında, keşif öncesindeki yanlış anlamaları ve dolambaçlı yolları da içeren uygulayıcı bakışını sunar
Biyolojiyi Anlamak İçin Araçlar ve Anlatılar
- Bağışıklık sistemini çalışma sürecinde, biyolojiyi anlamayı kolaylaştıracak Bret Victor tarzı araçlara ihtiyaç olduğu düşüncesi sürdü
- YouTube'da görünmeyeni görünür kılan güçlü anlatıcılar var
- Ninja Nerd Science kanalının bağışıklık sistemi videolarının güçlü yanı, görünmeyeni görünür kılma biçimidir
- Goodsell'in kitabı ve “Inner Life of a Cell” 3D animasyonu da aynı güce sahiptir
- Web'de yalnızca bir Markdown giriş kutusu olsa bile belgeler görece kolay hazırlanıp paylaşılabilir; fakat çizim ve animasyon üretmek çok daha zordur
- Biyolojik süreçleri anlamak için çizimler ve animasyonlar zorunludur
- RNA-seq'i iPad Pro ile gerçek zamanlı çizerek anlatmak, Khan Academy tarzı derslere benzer bir deneyim yaratır
- Daha kolay biyoloji görselleştirme araçlarına ihtiyaç var
- pattern brushes in Adobe Illustrator, BioRender, CellPAINT gibi karmaşık nesneleri daha az zahmetle çizmeyi sağlayan yazılımlar gerekir
- Molecular Maya gibi araçlar daha da basitleşmeli; Bret Victor'ın Stop Drawing Dead Fish örneğindeki gibi hareketlerle animasyon yapılabilmelidir
- Vektör grafikler ve Undo geçmişi kullanıldığında, Wikipedia veya Stack Exchange gibi bilgi projelerinde yavaş yavaş iyileşen işbirlikçi düzenlenebilir görseller mümkün olmalıdır
- Ninja Nerd derslerindeki beyaz tahta çizimlerinden bazı bölümleri seçip alt diyagramlara bağlamak ve birçok kişinin doldurduğu yakınlaştırılabilir hiyerarşik haritalar da mümkün olmalıdır
- Biyoloji, gözle görülmeyen küçük makinelerin dünyası olduğundan simülasyona çok uygundur
- 3D etkileşimli simülasyonlar yapmak için gereken uzmanlık becerileri çok fazladır
- MockMechanics veya Minecraft gibi, hatta onlardan daha iyi, biyoloji odaklı araçlara ihtiyaç vardır
- Watson ve Crick'in keşfi de özel olarak yapılmış fiziksel modellere dayanıyordu
- Bret Victor'ın Dynamicland'i, bilgisayarları kullanarak sohbet eder gibi hızla model yapılabilen sürükleyici bir işbirliği alanı hayal eder
- Bağışıklık sistemi yazısını yazma sürecinde, elde tutulup manipüle edilebilen modeller; bağışıklık yanıtı sırasında epitel içinde dolaşılabilen bir müze; metin gibi aranabilir, kopyalanabilir, paylaşılabilir ve birleştirilebilir fiziksel alanlar fikrine ihtiyaç vardı
- Biyolojinin de diğer bilimler gibi romantizmi vardır; pandemi sırasında güçlü aşılar ya da ucuz, hızlı ve güvenilir testler sunan kişiler, çocukların hayalini kurabileceği isimler olmalıdır
Okuma Önerileri
- The Machinery of Life, David Goodsell
- Bionanotechnology: Lessons from Nature, David Goodsell
- A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology, William W. Cohen
- The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology, Horace Freeland Judson
- The Medusa and the Snail: More Notes of a Biology Watcher, Lewis Thomas
1 yorum
Hacker News yorumları
Krebs döngüsü gibi sınavda sorması kolay “bildiklerimiz”e fazla ağırlık veriliyor; oysa asıl odak “nasıl öğrendiğimiz” olmalı
Örneğin A Brief History of Everything’in izlediği tarzda, “farklı kütleye sahip izotoplar kullanarak DNA’daki fosfor hakkında bilgi edindik” gibi süreçler daha önemli
Genel olarak “ne” sorusu, tarih olmadan anlamlı değil. 20. yüzyılın ortasında neden DNA’nın peşinde olunduğunu, ondan önce nelerin bilindiğini de katarak bilimi bir soruşturma gibi geriye doğru izlemek çocuklar için çok daha yararlı. Araştırma yolunu anlama becerisi, birkaç hücre organeli bilgisinden çok daha aktarılabilir
Yine de biyolojiyi seçmeli derslerden çıkarmamın asıl nedeni, biyolojinin fizik ve kimyaya kıyasla zeki öğrencilerin dersi olarak görülmemesiydi. Biyokimya döngülerinin ezberle bir şekilde halledilebilmesi de var; fizikte gereken kalkülüse göre çoğu zaman daha kolay olabilir. Ama basit bir itibar meselesi de büyük rol oynuyor ve bu rasyonel değil
Biyoloji alanında istatistik post-doc’u olarak çalışan bir arkadaşım var; gerçekte biyolojide matematiksel yetkinliğe yönelik derin bir talep var. Sadece okuldayken bu pek fark edilmiyor gibi
Açıkça açıklamazsanız insanlar nedeni kendileri uyduruyor ve bu bazen yanlış oluyor. Örneğin “mola zamanı olduğu için yukarıda çalışan kimse yok, dolayısıyla tehlikeli bölgeye girebilirim = düşen cisim riski yok” diye düşünüyorlar; oysa kötü sabitlenmiş bir nesne düşebilir, radyografik muayene planlanmış olabilir ya da zeminde bir delik olabilir
Kuralın nedenini bilmek, o kuralı hatırlamayı da kolaylaştırıyor
Ama fiziğin hikâyesi büyüleyici. Her deneyin neden, kim tarafından ve neyi kanıtlamak için yapıldığını bilirseniz, bütün bilim; karakterlerin ve tartışmaların iç içe geçtiği bir pembe dizi gibi çok daha ilginç ve akılda kalıcı oluyor
“İnce ve derin bir kesit” ifadesi bunu gerçekten iyi özetliyor. Bağlam olmadan sadece ezberlenecek şeyler önümüze atılıyor
Bence fizik öğrencilerine konuya ciddi biçimde başlamadan önce Brian Greene’in The Fabric of the Cosmos kitabı okutulmalı. Biyoloji için de “şimdiye kadar bildiklerimiz ve hâlâ bilmediklerimiz”i gösteren benzer bir kitap olmalı; bilen varsa söylemesini isterim
O anda bilimi birden anladım ve son 20 yıldır “bilim” adı altında gerçekleri öğrendiğimi, ama aslında bilimi anlamamış olduğumu fark ettim
İyi bir örnek Hershey-Chase deneyi. Bilim, olguları öğrenip ezberlemek değil; evreni tam doğru yerden dürterek bir şeyleri öğrenmeye yarayan yaratıcı bir süreç. Bilim insanının mühendisten çok sanatçıya daha yakın olduğunu, benimse kesinlikle mühendis tarafında olduğumu da fark ettim
Yeni bir kavram öğrenirken hâlâ bu yöntemi kullanıyorum. Öncesinde ne vardı ve değişim neden mantıklıydı, bunu öğrenmeye çalışıyorum
Çünkü bilimi dünya hakkındaki olguların bir listesi olarak değil, bir süreç olarak görmeyi sağlıyor. Bu kitap, çeşitli alanlardaki o dönemin anlayış düzeyini; her birinin yeni sorular ve sorunlar doğurup yeniden araştırıldığı bir gelişmeler dizisi olarak ele alıyor
“Bir bilgisayar bilimciye bir biyoloğun yöntemleri delice görünebilir. Sorun, hücrelerin çok küçük, çok fazla ve çok karmaşık olması; bu yüzden bir programcının adım adım hata ayıklayıcıyla gördüğü gibi analiz edilememeleri” kısmı, biyoloji dışındaki insanların en çok hafife aldığı nokta gibi geliyor.
Artık hücrelerin ve proteinlerin nasıl çalıştığı hakkında çok şey biliyoruz, ama belirli bir hücrenin içinde, yerinde ve kendi hâlindeyken tam olarak ne olup bittiğini anlamak hâlâ son derece zor. Birçok ölçüm yöntemi, ölçmeye çalıştığı şeyi büyük olasılıkla yok eder ya da değiştirir. Heisenberg’in belirsizlik ilkesinde olduğu gibi, ölçme eylemi durumu değiştirir.
Her şey sıcaklığa, kesme kuvvetine, iyonik kuvvete, pH’a vb. duyarlıdır ve çoğu yöntem çözünürlük ve sinyal elde etmek için tam da bu tür düğmelere dokunur. Bu yüzden ölçüm tekniğini seçmeden önce bile ne olup bittiğini düşündüğünüzü netleştirmeniz gerekir ki onu bozmayasınız.
Bu nedenle temel ilkeleri çok iyi bilsek bile, belirli bir ortamda işlevi mühendislik yoluyla tasarlamak hâlâ zordur. Mühendislik çok fazla ölçüm ve geri besleme gerektirir.
Yazılımın neden hızla mühendisleşebildiği de buradan görülebilir. İstediğiniz yere nispeten kolayca bir prob yerleştirebildiğiniz ve bazen deterministik olarak tam ne olup bittiğini anlayabildiğiniz bir alandır. Yazılımla karşılaştırıldığında diğer tüm alanlar bulanık bir karanlığın içinde fotoğraf çekmek gibidir.
Bir programda hata ayıklarken kaç kez tekrarlı deney yapmanız gerektiğini düşünmek zorunda kaldığınızı hayal edin. Yazılımda kod az önce başarısız olmuşken hiçbir değişiklik yapmadan tekrar çalıştırmak akıl almazdır; ama diğer mühendislik alanlarında az önce başarısız olan şeyi kaç kez yeniden deneyeceklerini tartışmak için toplantı yapıldığı bile olur.
Bilgisayar biliminin benzersiz olmasının nedeni, fiziksel olguları matematik yasalarını yürütüyormuş gibi görünen makinelere ehlileştirmekte olağanüstü başarılı olması olabilir. Elbette rowhammer ya da tekil olay hataları gibi fiziğin başını kaldırdığı zamanlar da var, ama bugün makinelerin fiziksel doğasını ne kadar az dikkate almak zorunda kaldığımız gerçekten etkileyici.
Bununla birlikte diğer mühendislik alanları da başarı dereceleri farklı olsa da benzer soyutlamalar kurmaya çalışır. Dünyanın dört bir yanındaki elektrikçilerin, elektronların tuhaf kuantum zihnini anlamadan güç sistemleri kurup bunlar hakkında akıl yürütebilmesini sağlayan basit bir elektrik standartları külliyatı zaten oluşturuldu. Biyoloji de bir gün böyle olacak gibi, ama sanki bunun için henüz yaklaşık bir yüzyıl erken.
Artık analitik kimya kâbusları görmüyorum; ama anlaşılmaz nedenlerle deneyler sürekli başarısız olduğunda yaşanan kendinden nefret etme düzeyini tattıktan sonra, kod hata ayıklamanın siniri neredeyse sevimli geliyor.
Elbette artık yerelde LLM çağrısı çalıştırınca dağıtımdaki yazılım sürümüyle tüm diğer koşullar aynı görünmesine rağmen bambaşka yanıtların çıktığı bir çağdayız; bu yüzden belki de “eskiden öyleydi” demek gerekir.
Belirsizlik ilkesi, konum ve momentum gibi iki fiziksel büyüklüğün, yani eşlenik değişkenlerin, aynı anda keyfi bir kesinlikle bilinemeyeceği anlamına gelir. Başka bir deyişle, iki dalga fonksiyonu kendi uzaylarında aynı anda keyfi derecede küçük bölgelere yerelleştirilemez.
Bu, birbirinin Fourier dönüşümü olan iki fonksiyona uygulanır ve konum ile momentumun böyle olmasıyla ilgilidir. Terimler biraz kaba, ama işe yarayacak kadar doğru. Ölçüm yüzünden dalga fonksiyonunun değişmesiyle ilgili değildir.
Onu öğütücüye atıp parçaları analiz ederek dişli çarkların boyutlarını geriye doğru tahmin edebilirsiniz, ama yalnızca tek bir saati öğütemezsiniz. Bir seferde yüz bin saati öğütmeniz gerekir ve bunların içinde dakika uzunluğu ile saat uzunluğu birbirinden farklı birçok saat modelinin karmaşık biçimde karışmış olması kaçınılmazdır.
Giriş düzeyi biyoloji derslerinde eksik anlatıldığını düşündüğüm şeylerden biri, insan hücresinin hâlâ ne kadar bilinmez olduğudur. Ders kitapları bin proteini listeleyip yanına “işlevi bilinmiyor” yazmak istemez herhâlde. Ama şaşırtıcı derecede geniş bir alanda hâlâ keşfedilmemiş topraklar var.
Son birkaç yılda bile RNA’nın tamamen yeni türlerini keşfediyoruz: https://www.science.org/content/blog-post/enter-glycornas
Kuantum alanı → atomlar, atomlar → kimya, kimya → biyokimya, biyokimya → hücresel yaşam, hücresel yaşam → çok hücreli yaşam, çok hücreli yaşam → bilinç, bireysel bilinç → toplumsal olgular şeklinde ilerliyor.
https://podcasts.apple.com/en/podcast/ask-a-spaceman/id958825741?i=1000651175650
“Devasa konulara en iyi, ince ve derin dilimler hâlinde yaklaşılır” kısmı bende güçlü bir karşılık buldu.
Programlamayı ilk öğrenirken ders kitapları işe yaramamıştı; ancak küçük kişisel projeler yapmaya başlayınca anlamaya başladım. Proje yalnızca motivasyon değil, aynı zamanda düzenleyici ilkeydi; yoldan topladığınız rastgele demir tozlarını hizalayan bir mıknatıs gibiydi.
“Memoization” gibi soyut kavramları bile kendi sorunumu çözmek için gerektiğinden öğrenmek istedim ve kendi örneğimin ışığında soyutluk kayboldu.
Somut bir motivasyona ve problem alanına dalmadan böyle bir deneyimi neredeyse hiç yaşamadığımı düşünüyorum. İyi bir yazı insanı o eşiğe kadar götürebilir.
Smart Biology adlı sitede hücre sistemlerini ele alan harika 3D animasyon videoları var.
https://www.smart-biology.com/
Kişisel kullanım fiyatı da oldukça uygun: https://smart-biology-academy.getlearnworlds.com/courses
Bu şirkette çalışmıyorum ve finansal bir çıkar ilişkim de yok. Sadece gerçekten çok iyi işler yapıyorlar ve daha çok bilinmelerini isterim. Okuldayken böyle videolar olsaydı keşke.
Lisede biyolojiyi severdim. Öğretmen gerçekten sıkıcı taraftaydı; dersin yarısında fiilen uyurdum ama eve gidip ödev için ders kitabını okuyunca tamamen büyülenirdim.
Öğretmen ne zaman beni uyandırıp soru sorsa cevabı hep biliyor olurdum; bu da sınıf arkadaşlarımın eğlendiği, tekrar eden bir şakaya dönmüştü. Sırrı yalnızca konuyu ilginç bulmam ve kolayca özümsediğimi hissetmemdi.
Bir konuya merak duymamayı başkalarına yükleme fikrini pek sevmiyorum. Bir şeyi öğrenmeye ne kadar açık olduğumuzu; mevcut ilgi alanlarımız, yaşam deneyimlerimiz, beynimizin gelişim düzeyi gibi öğretim biçiminin dışındaki pek çok etken belirliyor.
Örneğin şu anda jeolojiyi okul yıllarıma göre çok daha derinden takdir ediyorum; levha tektoniğinin öğretilme biçimi değiştiği için değil, benim değiştiğim için olduğundan epey eminim.
“X konusu öğretilseydi severdim”, “Y bakış açısından öğretilseydi severdim” dediler ama lise öğretmenimiz tam da öyle öğretmişti.
15 yaşımızdaki hâlimize dönüp baktığımızda, o zamanki bizle şimdiki biz arasındaki farkı hatırlamak zor oluyor sanırım. O dönemdeki duygularımızı, şimdiki deneyimleme biçimimize de anlamlı gelecek şekilde yeniden kurguluyoruz.
Genelde çoğu sinir bozucu 20-40 çocuktan oluşan 3-5 sınıfa bakıp, başka insanların belirlediği geniş kapsamlı içerikleri öğrenmelerini sağlamaları gerekiyor. Aynı anda davranış sorunlarını düzeltmeleri, velilerle ve yöneticilerle de uğraşmaları gerekiyor.
Çoğu, her öğrenciye özel derinlemesine keşif sağlayacak kadar alan uzmanı değil; öyle olsalar bile zaten zor olan iş imkânsız hâle gelirdi. Herhangi bir biçimde kişiselleştirilmiş eğitim diye bir şeyin var olması bile şaşırtıcı.
Fizik öğretmenlerimden birinin sevgisi bulaşıcı derecedeydi; zaten meraklı olan öğrenciler çok şey öğrendi, isteksiz gelen öğrenciler bile gösteriler ve deneyler tarafından içine çekilmekten kaçamadı.
İki lise biyoloji dersi almadan önce biyolojiye hayrandım; sonrasında toparlanmam yıllar sürdü. Bunun merak eksikliğiyle ilgisi yoktu. En azından benim derslerimde odak, şeylerin adlarını ezberlemekti. Hayret duymaya zaman yoktu; önemli olan endoplazmik retikulum çiziminin üzerine etiketleri yazıp yazamadığındı.
Yazıyı bir suçlama oyunu olarak okumaktansa, biyoloji dersinin genel olarak çok daha iyi bir şekilde öğretilebileceğini söylediği şeklinde gördüm. Bu benim için de doğru, senin söylediklerinde de doğru görünüyor. Sen, berbat biçimde sunulmasına rağmen o dersi sevmişsin.
Yazar da sanki bu yönde konuşuyor gibi görünüyor. Bir denemeci ya da köşe yazarı için belki de böyle bir inanca bir ölçüde ihtiyaç vardır.
Yine de bu beklentinin temel seviye hâline gelmemesi gerektiğine katılıyorum.
Bert Hubert’in şu ifadesini seviyorum: “Gösterişli bir uzay gemisi arka bahçeye iner, kapısı açılır ve öğrenebileceğiniz her şeyi incelemeye davet edilirsiniz. Teknolojisi bizim yapabileceklerimizden milyonlarca yıl ileridedir. İşte biyoloji budur.”
Ben biyolojiyi, gri yapışkan kıyameti yaşamış bir gezegende bulunan, insan anlayışının ötesinde bir nanoteknoloji diye adlandırırım. Yüzeydeki olası her delik artık kaçak birimlerle enfekte olmuştur ve durmaksızın bir geliştirme silahlanma yarışı sürer. Bazıları devasa hareketli megayapılara ve anlaşılması zor kolektif zekâlara bile bağlanmıştır.
İnsan uzuvlarının biyonik mühendisliğini düşündüğümüzde, modern bilimin kopyalamakta zorlandığı pek çok ödünleşime sahip bir sistem uğruna saf güç ve hızdan feragat ettiğimizi hatırlamalıyız.
Çok sayıda bağımsız hareketi ve eklemi destekler, ağırlık sınırlarını karşılar, çalışmayı durdurmadan çeşitli kendi kendini onarma tekniklerini uygular. Yaygın ham maddelerle, vasıfsız hatta belki de bilinçsiz emek tarafından üretilip bakımı yapılır ve kapsamlı bir sensör paketi içerir.
Aşırı kırılgan olmadan, darbelerden gelen mekanik enerjiyi depolayıp salacak şekilde esner; deformasyon algılandığında seçici olarak güçlenir. Uzun vadeli enerji depolama bölgeleri aynı zamanda darbe sönümleyici görevi görür; kendi çalışma sıvısının bir kısmını yenileyen küçük üreticiler barındırır ve buharlaşmalı soğutma ile otomatik mikro aktivasyon gibi ısı yönetimi alt sistemlerine de sahiptir.
Hücrenin yumuşak ve pörsük bir kese olması, onun “teknoloji” ya da “robotik” olmadığına artık bir itiraz sayılmaz. Bu kasıtlı mühendisliktir. Nanoteknoloji iskelelerinden oluşan karmaşık bir destek yapısı sürekli yeniden şekillenerek “yumuşaklığı” bir işlev olarak taklit eder.
Yazının sonundaki ana fikir, yani biyolojiyi akıl yürütmeyle ele almak için daha iyi araçlara ihtiyacımız olduğu ve biyoloji dersinde gerçeklik ile içerik arasındaki uçurumun diğer derslere kıyasla özellikle büyük olduğu noktası, yeterince işlenmiyor gibi görünüyor.
Tamamen katılıyorum. Şu anda doğal dünyanın en karmaşık fikirlerini basit dil ve statik diyagramlardan oluşan bir pipetle azar azar içeri çekiyoruz; bu ortamların ve okulun kendi kısıtlarının birleşimi biyolojiyi doğal olarak ezber dersine doğru itiyor.
Biyolojiyi doğada ortaya çıktığı biçimiyle akıl yürütmek, bu ortamlar içinde akıntıya ters gitmek gibi. Mümkün, ama varsayılan değil. İyi biyoloji öğretmeni hikâyeleri istisna; varsayılan değil.
Karmaşık olan şeyler için, o karmaşıklığı yansıtan ama kullanımı kolay sistemlere ihtiyaç var. Mesele, iletişim ve anlama yöntemlerini nasıl kuracağımız.
Biyoloji gerçekten çok karmaşık. “Kullanımı kolay sistem” diye bir şey hiç olmayabilir. Biz hâlâ o okyanusun kıyısında taşların renklerini sayma aşamasındayız.
Örneğin gelişim biyolojisinde, yani tek bir hücrenin işlev gören bir bebeğe dönüşmesi sürecinde hücrenin neye gelişeceğine nasıl karar verdiğini açıklayan üç teori var. Britanya modeli, yavru hücrenin ana hücreden ne olacağına dair talimat aldığıdır; Amerikan modeli, yavru hücrenin etrafına bakıp yakındaki hücreler arasında bir kamuoyu yoklamasıyla karar verdiğidir; Las Vegas modeli ise çok sayıda apoptoz ve iflasın karıştığı tamamen rastgele bir süreç olduğudur.
Sorun şu ki, bu modellerin doğru olduğunu düşünmemiz bile alan açısından kaygı verici. İçten içe bunların hiçbirinin doğru olamayacağını biliyoruz, ama düzgün biçimde yanlışlayamadık.
Açık söylemek gerekirse, gelişim biyologları kendi teorilerinin berbat olduğundan neredeyse eminler ve bunun dayanağı neredeyse tamamen sezgi. Biyologların “büyük teori” kokusu aldıklarında bile ne kadar temkinli davrandığını düşünün; karmaşıklık bu kadar büyük.
Biyolojinin gerçek durumunu yansıtırken aynı zamanda anlaşılabilir bir şeye indirgenebileceğinin garantisi yok. Doğa bize böyle bir şey sunmak zorunda değil.
Bugün sembol sistemlerinde zayıf ama anlamada çok iyi olan pek çok insan var; sembol sistemlerinin uzmanları ise anlamada çoğu zaman acemi olabiliyor.
Anlamaya daha iyi uyan sembolik biçimleri mi kaçırıyoruz, yoksa anlamayı feda edip sembol sistemlerini mi fazla yücelttik, bundan emin değilim.
Yine de akıl yürütme hâlâ bizim payımıza kalabilir.
İnsanların yaklaşık 150 kişi arasındaki ilişkileri akıl yürütebilecek bilişsel kapasitesi var. Eğer bu, zihnimizde tutabileceğimiz gen sayısı için makul bir üst sınırsa işimiz bitti. Her hücrede binlerce farklı protein ve çok daha fazla sayıda küçük molekül var. Tek bir geni kaldırdığınızda, tepki olarak yüzlercesinin değişmesi yaygındır.
Bu kadar büyük sistemleri kafamızda tutamayız. Bazı kısımları mümkün olabilir, ama genler o kadar birbirine bağlı ki ayrı “parçalar” arasında makul sınırlar çizmek çok zor.
Biyoloji sezgiye aykırı biçimlerde de davranır. Geri besleme döngüleri, rastgelelik ve uzun kuyruklu dağılımlar biyolojik sistemlerde çok önemli kavramlardır; insanlar ise bunları düşünmekte kötü olmakla meşhurdur.
Tek bir hücre bile çok büyük ve tuhaftır. Dokuları ya da organları unutun gitsin.
Bu yüzden öğrencilere hesaplamalı modellemeyi erken öğretmenin gerçekten önemli olduğunu düşünüyorum. Beynimiz için fazla karmaşık; bu yüzden bilgisayar modellerine güvenmek zorundayız.
Yazı güzel kaleme alınmış, ama öncülüne katılmıyorum.
En azından Birleşik Krallık’ta — ABD farklı olabilir — yazarın öğrenemediği için yakındığı pek çok kavram ve alttaki akıl yürütme gerçekten öğretiliyor.
A-Level düzeyinde epigenetik değişikliklerin fiziksel temelini öğreniyoruz. Yazarın genleri açıp kapatmak diye açıkladığı kısım bu; bu bile fazlasıyla ikili bir basitleştirme, gerçekte ise ekspresyonun yukarı ya da aşağı regülasyonuna daha yakın. Tek bir genin birden fazla farklı protein ifade edebilmesini sağlayan alternatif splicing gibi ilginç süreçleri de öğreniyoruz.
Sıradan bir Russell Group üniversitesinde lisansın ilk yılında bile biyoloji tarihi derslerde büyük yer tutuyordu; özellikle genetiğin bir alan olarak evrilme sürecinde. Biyolojinin kategorilerinin ve kavramlarının özünde bulanık olduğu da çok açık biçimde ortaya konuyordu.
Bakterilerde zarla çevrili organeller olmadığını söylerken, dersin konusu olan magnetosome’un bunun açıkça istisnası olduğu hâlde neden böyle dediğini sorduğumuzda bir öğretim görevlisinin verdiği yanıtı net hatırlıyorum: Biyolojide “her zaman doğru” deniyorsa bunun %80’den fazla olduğu; “asla olmaz” deniyorsa gerçekte %20’den az gerçekleştiği anlamına geldiğini söylemişti.
Daha geniş ve önemli kavramlar pahasına kimyasal ayrıntıları ezberlemeye bazen fazla odaklanıldığına katılıyorum; Krebs cycle gibi. Ama yazarın bu örneği abarttığını düşünüyorum.
Yazarın öğrenemediği için yakındığı kavramların ve alttaki akıl yürütmenin gerçekten öğretildiği de doğru; daha geniş kavramlar yerine kimyasal ayrıntıların ezberine bazen fazla ağırlık verildiği de doğru.
Ancak yazar neredeyse kesin olarak sadece lise biyolojisinden söz ediyordu.
ABD’de AP Biology öğretmenleri, kavramları öğretmek ile son sınıf öğrencilerinin gireceği AP sınavına göre öğretmek arasında bir denge kurmak zorunda. O sınava hazırlıkta Krebs cycle’ı ezberleyip sınavdan hemen sonra unutmak gibi şeyler var.
Benim öğretmenim bu dengeyi oldukça iyi kurmuştu ve ben çok şey kazandım, ama kişiden kişiye değişebilir. Öğrenciler sınavda iyi sonuç alıp üniversitenin zorunlu biyoloji dersinden muaf olabiliyor; oysa o üniversite dersi muhtemelen çok daha iyi olurdu. Benim durumum da tam olarak buydu.
Lisedeki biyoloji öğretmenim Dinnetz gerçekten harikaydı.
Ders konularını canlandırmanın — daha doğrusu ölüme bağlamanın — bir yolunu bulmuştu. Her yeni kavramı öğretirken, o kavram olmasaydı nasıl öleceğimizi anlatırdı. Son derece akılda kalıcı derslerdi.
Biyoloji dersinde biyolojinin yaşamın sırlarına yönelik bir keşif olarak sunulmadığı, ders kitaplarının araştırma ruhunu söküp attığı sözüne tamamen katılıyorum.
Gerçek biyologlarla, onların sahip olduğu gerçek sorularla, yanıtları bulmak için yaptıkları gerçek deneylerle karşılaşmadık; bize yalnızca sonuçlar verildi.
Yalnız biyoloji değil, araştırmayı, merakı ve hayranlığı teşvik eden iyi kitapların ya da öğrenme materyallerinin neler olduğunu merak ediyorum.
Aklıma ilk gelen Feynman’s Lectures.
Biyoloji sızdıran bir soyutlamadır; temeller sağlam değilse titiz biçimde bir şey yapmak çok zordur. Hacker News’te müzik üzerine dönen tartışmalara da benzer. İnsanlar müziğin kendisinden çok programlama kavramlarını nota yazımıyla ilişkilendirmekle ve Batı müziğinin sunuluş biçiminden yakınmakla daha fazla ilgileniyor.
Biyolojide yüzeysel ampirik deneme yanılmanın ötesine geçip bir şey yapmak istiyorsanız merkezî dogmayı ve biyokimyayı sağlam biçimde anlamalısınız. Özellikle “hacker tipi” insanların çoğu ilkini, yani DNA çevirimi ve transkripsiyonunu, yalnızca belli belirsiz bilir ve orada kalır.
Titiz çalışmak istiyorsanız biyokimya hakkında mutlaka sezgi kazanmalısınız. Aksi halde biyoteknoloji dünyasının bootcamp çıkışlı web geliştiricisi gibi, olsa olsa deney tüpü yıkamaya uygun olursunuz.
A Brief History of Nearly Everything - Bill Bryson
Entangled Life - Merlin Sheldrake
The Hidden Life of Trees - Peter Wohlleben