蛋白质与语言的结构相似性

在生物学和语言学这两个看似毫不相关的领域中，蛋白质和语言 却展现出了惊人的相似性。它们都以基本单元为起点，通过组合规则 构建出复杂结构，进而传递 信息和功能。这种类比不仅揭示了自然界中隐藏的共性，也为自然语言处理 (NLP) 和 生物信息学 的交叉研究提供了新的视角。

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1. 结构类比

1. 基本单元与层次结构

• 语言： 字母组成单词，单词组合成短语，短语进一步组合成句子 。
• 蛋白质： 氨基酸 (amino acids) 序列组成多肽链 (polypeptide chain)，多肽链折叠形成二级结构 (α-螺旋、β-折叠)，进而构建三级、四级结构，最终形成功能蛋白。

类比关系：

• 字母 ↔ 氨基酸
• 单词 ↔ 氨基酸序列
• 短语 ↔ 二级结构
• 句子 ↔ 三维结构（蛋白质折叠后形成的功能结构）

就像字母排列成单词，进而构建有意义的句子，氨基酸也按特定顺序排列，并通过化学键和空间排布折叠成特定的三维结构，从而实现 生物功能。

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2. 组合规则类比

语言的语法规则

在语言中，上下文无关文法 (Context-Free Grammar, CFG) 定义了单词和短语如何组合以构成合法的句子。比如：

• S → NP VP （句子由名词短语和动词短语组成）
• NP → Det N （名词短语由限定词和名词组成）

蛋白质的折叠规则 (Folding Rules)

在蛋白质中，氨基酸的极性、疏水性、氢键、二硫键 等化学和物理规则决定了氨基酸序列如何折叠成稳定的三维结构。

类比关系：

• 语法规则 (Grammar Rules) ↔ 折叠规则 (Folding Rules)
• 语法错误 (Syntax Error) ↔ 错误折叠 (Misfolding, 如朊蛋白病)

就像语法错误会导致句子 语义不通 或 歧义，错误的氨基酸排列或折叠会导致 蛋白质功能异常。例如，阿尔茨海默症中的 β淀粉样蛋白错误折叠 就是这种错误的生物体现。

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3. 层次关系类比

语言中的层次关系

• 成分结构 (Constituency): 语言中短语和短语间存在层次关系，例如名词短语、动词短语、介词短语等。
• 依存结构 (Dependency): 语言中词与词之间存在依赖关系，例如主谓关系、修饰关系。

蛋白质中的层次关系

• 层级折叠 (Hierarchical Folding): 蛋白质从一级结构 (氨基酸序列) 开始，逐步折叠成二级结构 (α-螺旋、β-折叠)、三级结构和四级结构。
• 化学依赖关系: 氨基酸侧链之间通过 氢键、二硫键、疏水作用 等相互作用，决定了蛋白质的最终空间构型。

类比关系：

• 成分结构树 (Constituency Tree) ↔ 层级折叠 (Hierarchical Folding)
• 依存结构树 (Dependency Tree) ↔ 氢键、二硫键等化学依赖关系

在语言中，动词与宾语 之间存在依赖关系；在蛋白质中，氨基酸侧链 间的相互作用决定了折叠方式和最终的空间构型。

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4. 功能和语义类比

语言中的语义结构

• 语义： 句子的语义由词语和短语之间的依赖关系决定，并受上下文影响。
• 上下文语义： 词语的含义会因上下文而发生变化。

蛋白质中的功能结构

• 生物功能： 蛋白质的三维结构决定了其生物功能，如催化、调控、信号传导等。
• 配体结合与相互作用： 蛋白质的功能受到 结合位点、相互作用伙伴 和 细胞环境 的影响。

类比关系：

• 语义 ↔ 生物功能
• 上下文语义 ↔ 配体结合、蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI)

在语言中，词的含义依赖于上下文；在蛋白质中，功能依赖于 结合位点、相互作用伙伴 和 细胞环境。例如，某种蛋白质在一种细胞内可能起到 抑制作用，在另一种细胞内则起 激活作用。

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5. 信息传递和编码类比

语言的信息编码字词和语法规则用于编码信息，构建有意义的句子。

蛋白质的信息编码遗传密码 (Genetic Code) 将 DNA 序列翻译为氨基酸序列，并通过折叠规则编码生物功能。

类比关系：

• 字词 ↔ 氨基酸
• 语法规则 ↔ 密码子规则 (Codon Rules)

在语言中，不同的语法结构会导致语义的差异；在蛋白质中，不同的 密码子 (Codons) 编码同一种氨基酸，但突变可能导致 错义 (Missense) 或 无义 (Nonsense) 突变，从而影响蛋白质功能。

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6. 前沿研究与应用

自然语言处理和 生物信息学 (Bioinformatics) 已经在某些应用上建立了联系，比如：

• 依存路径分析，同样的算法可以用于 蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 提取。
• 图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs)： 同时用于语法依存树和蛋白质结构图。
• DeepMind 开发的 AlphaFold 利用 深度学习 和 神经网络，预测蛋白质三维结构。类似于神经网络翻译，它也是使用同样的序列到序列 (Seq2Seq) 模型。
• 类似于 NLP 中的 Transformer 模型，AlphaFold 模拟了氨基酸序列间的 依赖关系 和 上下文语义。

7. 跨学科视角的力量

蛋白质与语言之间的类比，为 生物信息学、自然语言处理、人工智能 的交叉研究提供了新的视角。这种跨学科的思考方式，不仅加速 蛋白质结构预测、药物设计和生物信息提取的进展，也在深层次上揭示了自然界和信息世界之间的共性与美感。

如果继续追究，这种美感是如何产生的，本质上要归功于微积分和递归关系。自然界所有的力量和变化都可以用微积分来描述，体现为连续变化和累积效应。而递归则产生了自相似性。信息世界的模式是自然界的渐变和自相似性的数字映射，具有同样的代数拓扑结构，同样的拓扑连通性。

如果提取BERT的多层自注意力机制的Attention Weights，把它构造成高维图数据结构，想必它具有“自相似连通性”，而且其推演过程具有“递归组合产生的特性”，本质上是 对数据进行高维变换的同时，保持每个 Token 与其他 Token 的依赖关系，在重新排列上下文依赖的时候保持句法和语义连通性不变。这种特性抽象为：拓扑连通性和循环依赖性。BERT和自然语言的“上下文依赖”和“指代链”具有一种宽松的等价关系，代数拓扑称之为：“同伦现象” （Homotopy）。

推而广之，算法的本质，实际上是在保持基本数据拓扑特征不变的前提下，通过变换和重构，使其更易于计算和处理。就像橡皮圈在挤压变形后，孔洞的数量和连通性依然保持不变，数据结构在变换过程中，其拓扑特性也被保留并传递。这种变换不仅优化了计算过程，更揭示了数据背后的本质联系，为算法的高效性和准确性提供了理论基础。

目前火热的大语言模型的可解释性研究的实质是，揭露BERT之类的大语言模型在多大程度上，对自然语言进行挤压变形的时候仍然保留了其中的孔洞，还是像青春期的少年们，背着家长悄悄的去打了个耳洞，或者鼻子上套个环。

下图是一个自相似的曼德布洛特集：

8. 打油诗一首：

开口上同调，闭口纤维丛。

千层映射绕，没人看得懂。