3D-ВИЗУАЛИЗАЦИЯ МАКРОМОЛЕКУЛ В БИОИНФОРМАТИКЕ: ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ
DOI: 10.23951/2312-7899-2021-4-12-35
Биоинформатики часто описывают собственную научную деятельность как практику работы с большими объемами данных с помощью вычислительных устройств. Существенной частью этого самоопределения является создание способов визуального представления результатов такой работы, некоторые из которых направлены на построение удобных репрезентаций данных и демонстрацию закономерностей, присутствующих в них (графики, диаграммы, графы). Другие являются способами визуализации объектов, непосредственно не доступных человеческому восприятию (микрофотография, рентгенограмма). И создание визуализаций, и особенно создание новых компьютерных методов визуализации рассматриваются в биоинформатике как значимые научные достижения. Репрезентации трехмерной структуры белковых молекул занимают особое место в деятельности биоинформатиков. 3D-визуализация макромолекулы, с одной стороны, является, подобно графику, представлением результатов компьютерной обработки массивов данных, полученных материальными методами, – данных о взаимном расположении элементов молекулы. С другой стороны, подобно микрофотографии, такие 3D-структуры должны служить точными отображениями конкретных научных объектов. Это приводит к параллельному существованию двух противоречивых эпистемических режимов: творческий произвол в создании удобных, коммуникативно успешных моделей сочетается с верностью объекту «как он есть на самом деле». Парадокс усиливается тем, что научное исследование репрезентируемых объектов (определение свойств структуры, ее функций, сравнение с другими структурами) посредством компьютеров само по себе вообще не требует визуализации. Ее очевидно высокая ценность для биоинформатики не выглядит оправданной, если иметь в виду значительную искусственность и художественность получаемых изображений. Однако статус этих изображений становится яснее при соотнесении с более ранними представлениями о роли визуального в научном поиске. Высокая оценка визуализации как итогового результата научного исследования была характерна для науки эпохи Возрождения. Художественная репрезентация идеальных существенных свойств вместо строгого соответствия конкретному биологическому объекту – эпистемическая добродетель, типичная для натуралистов XVII–XVIII веков. И то и другое предполагало тесное сотрудничество ученого с художником; и стандарты визуализации макромолекул в биоинформатике вырастают из аналогичного сотрудничества (рисунки Гейса). Стремление же к максимальной точности и детализации наследует регулятиву «механической объективности» (как определяли это Л. Дастон и П. Галисон), для которого важным оказывается и устранение субъекта из процесса производства изображения (в биоинформатике – передача этих функций компьютерным программам). Таким образом, 3D-визуализация белковых структур несет на себе следы исторически разных ценностных ориентиров, но научная практика XX–XXI веков, дополненная компьютерными технологиями, позволяет им сочетаться в конкретных дисциплинарных единствах.
Ключевые слова: эпистемология, визуализация, научный объект, биоинформатика, анализ данных
Библиография:
Глазычев 1989 – Глазычев В.Л. Гемма Коперника. Мир науки в изобразительном искусстве. М.: Советский художник, 1989.
Дастон, Галисон 2018 – Дастон Л., Галисон П. Объективность. М.: Новое литературное обозрение, 2018.
Йейтс 2019 – Йейтс Ф. Театр Мира. М.: Циолковский, 2019.
Леск 2013 – Леск А. Введение в биоинформатику. М.: Бином, Лаборатория знаний, 2013.
Лисович 2015 – Лисович И.И. Скальпель разума и крылья воображения: научные дискурсы в английской культуре раннего Нового времени. М.: Изд. дом ВШЭ, 2015.
Мерло-Понти 1992 – Мерло-Понти М. Око и дух. М.: Искусство, 1992.
Chadarevian 2018 – Chadarevian S. John Kendrew and myoglobin: protein structure determination in 1950s // Protein Science. 2018.Vol. 27. P. 1136–1143.
He, Petoukhov 2011 – He M., Petoukhov S. Mathematics of bioinformatics. Theory, practice and applications. Hoboken: John Wiley & Sons Inc., 2011.
Humphreys 2009 – Humphreys P. The philosophical novelty of computer simulation methods // Synthese. 2009. Vol. 169 (3). P. 615–626.
Kendrew 1964 – Kendrew J.C. Myoglobin and the structure of proteins : Nobel lecture, December 11, 1962 // Nobel Lectures, Chemistry, 1942–1962. Amsterdam, 1964. P. 676–698.
Lenhard 2007 – Lenhard J. Computer simulation: the cooperation between experimenting and modelling // Philosophy of science. 2007. Vol. 74 (2). P. 176–194.
Lenhard 2019 – Lenhard J. Calculated surprises: a philosophy of computer simulation. New York: Oxford University Press, 2019.
Morrison, Morgan 1999 – Morrison M., Morgan M. Models as mediating instruments // Models as mediators: perspectives on natural and social science / eds. M. Morrison, M. Morgan. New York: Cambridge University Press, 1999. P. 10–37.
Pevsner 2015 – Pevsner J. Bioinformatics and functional genomics. 3rd ed. Singapore: John Wiley & Sons Inc., 2015.
Rheinberger 2000 – Rheinberger H.-J. Cytoplasmic particles. The trajectory of a scientific object // Biographies of scientific objects /еd. by L. Daston. Chicago, 2000. P. 270–294.
Stevens 2013 – Stevens H. Life out of sequence: a data-driven history of bioinformatics. Chicago: University of Chicago Press, 2013.
Tjio, Levan 1956 – Tjio J.H, Levan A. The chromosome number of man // Hereditas. 1956. Vol. 42. P. 1–6.
( 1.9 MB ) 
( 1.86 MB )
Выпуск: 4, 2021
Серия выпуска: Выпуск №4
Рубрика: СТАТЬИ
Страницы: 12 — 35
Скачиваний: 1430
Дополнительная информация: Исследование выполнено при поддержке Междисциплинарной научно-образовательной школы Московского университета «Сохранение мирового культурно-исторического наследия». This research has been supported by the Interdisciplinary Scientific and Educational School of Moscow University “Preservation of the World Cultural and Historical Heritage”.