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细数化学世界的10大未解之谜

2017年关注我们的十大排名,给你一个不一样的前十名排行投票:化学,无疑是这世界上充满未解之谜最多的科学领域之一,有太多太多的未知等待着我们去发现,去破解。下面十大排行网(Top10.ph)为大家带来了化学世界的10大未解之谜,你最好奇哪个?
  • 生命从何而来?
    生命从何而来?
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    有研究者推断,在第一种能够自我复制的聚合物(类似DNA或蛋白质一类的分子,是由许多更小单位构成的长链)的形成过程中,泥土等矿物质可能起到了催化剂的作用。还有人认为,正是因为深海热泉源源不断地提供能量,才会产生结构复杂的化学物质。

    我们现在要做的就是,找到一种方法,在加热的试管里面触发化学反应,验证上面提到的那些假说。科学家已经取得了一些进展,他们的研究表明,一些化学物质可以自发排列,形成更加复杂的结构——例如氨基酸,还有众所周知的核苷酸(nucleotides,DNA的组成单元)。2009年,现供职于英国医学研究委员会剑桥分子生物学实验室的约翰·萨瑟兰德(John Sutherland)所带领的团队已经证实,在“原始汤”中,确实可能存在自发的核苷酸合成过程。

    其他一些科学家则着重研究了特定RNA类似于酶的催化特性,为“RNA世界假说”提供了一些证据。通过这些步骤,科学家也许可以弄清楚,无生命物质如何转变成能自我复制、自我维持的系统,从而填补生命进化史上的这个缺失环节。这些发现促使化学家展开想象,去创想原始生命可能的化学构成。

  • 分子如何形成?
    分子如何形成?
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    在高中化学课本里面,分子结构可算是最主要的内容之一。但是,这些看上去由“球”(代表原子)和“棍”(代表化学键)构成的模型已经有些年头了。并不是没有更新的模型,问题在于,科学家在更为准确的分子外观模型方面,并未取得一致意见。

    近100年后,分子轨道模型成为认可度最高的一种。但对于这种模型是否研究分子的最佳工具,化学家仍然没有达成一致。原因在于,这类分子模型,以及其他所有简化了的假想模型都不够精确,只能部分描述分子结构。事实上,分子就是电子云中的一团原子核,并通过相反的静电力,与另外一团原子核进行着一场永不停止的“拔河游戏”,而且所有的组成部分都在不停地运动和重组。现有的分子模型通常试图将这样一种处于动态的实体变为静态,并且明确各个组分之间的关系,这种做法会显示出分子的一些突出性质,但同时也会将其他信息忽略掉。

    现在,科学家可以根据量子第一性原理(quantum firstprinciples),通过计算机模拟来计算分子的结构和性质——只要电子数量相对较少,就能获得精确度很高的结果。“计算化学可以极度现实化和复杂化,”马克斯说。因此,计算机模拟越来越被看作是一种虚拟实验,用来预测一个化学反应的过程。但是,一旦某个反应的模拟计算不再局限于几十个电子,计算量就将变得巨大无比,即使最先进的计算机恐怕也无法胜任。因此,我们面临的挑战将会是能否放大模拟范围,比如细胞中的复杂分子过程或某些复杂材料的分子结构。

  • 环境如何影响人类基因?
    环境如何影响人类基因?
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    对化学家而言,最让人兴奋、也最具挑战性的是,基因表达的调控似乎涉及一些化学事件。这些事件发生在“中尺度”(mesoscale)水平上,主角是比原子和分子更大的分子复合体,涉及复合体之间的相互作用。染色质(chromatin)是由DNA和蛋白质组成的复合物,具有一种层级结构。DNA双螺旋缠绕在一个个圆柱形的、由组蛋白(histones)构成的蛋白颗粒上,然后这些蛋白颗粒会聚集起来,形成更高级的结构。目前我们对这种结构还知之不多(请参见对页插图)。细胞活动极好地控制了这种组装过程——一个基因以何种方式,被定位到染色质的哪个位置,也许就决定了它能否正常表达。

    染色质在形成高级结构的过程中,DNA和组蛋白还会发生化学修饰。一些小分子会结合到DNA和组蛋白上,就像标签一样,告诉细胞里的分子机器该对基因采取何种措施:应该阻止还是放任基因的表达。这种“标记过程”叫做“表观遗传”(epigenetic)现象,因为该过程不会改变基因携带的遗传信息。

    现在比较清楚的是,在遗传上,除了遗传密码里的关键信息,细胞还有一套完全不同的“化学语言”——这就是表观遗传。英国伯明翰大学的遗传学家布莱恩·特纳(Bryan Turner)说:“人类的很多疾病都与遗传相关,包括癌症在内,但是一种潜在的疾病最终是否发作,通常还要看环境因素能否通过表观遗传的方式起作用。”

  • 大脑如何思考,并形成记忆?
    大脑如何思考,并形成记忆?
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    对记忆而言,抽象的原理与概念——比如一串电话号码,或者是一段情感体验——都会“印刻”在大脑里,持续不断的化学信号形成了神经网络的各种特定状态,从而实现了这种“印刻”。那么,化学物质是如何创造出一段既持续又动态,还能够被回忆、修改以及遗忘的记忆的呢?

    我们日常的陈述性记忆往往是通过一种叫做“长时程增强”(long-termpotentiation,缩写为LTP)的过程来编码的,LTP与NMDA受体有关,并伴随着神经元突触形成部位的增大。随着突触的生长,它与相邻神经元的连接也逐渐增强,具体表现就是到达突触间隙的神经脉冲所引起的电压升高。这一过程的生物化学机制在过去数年内业已阐明。其中涉及了神经细胞内的肌动蛋白纤维的形成,肌动蛋白作为细胞的一种基础骨架成分,是决定细胞大小形状的材料。如果用生化药物阻碍新形成的纤维进一步稳固,在突触发生的改变还没有得到巩固之前,这些纤维会在很短的时间内再次解散。

    关于记忆是如何工作的,目前还存在着大片空白,需要很多化学方面的细节来填补。比方说,如何提取以前储存的记忆?美国哥伦比亚大学的神经科学家、诺贝尔生理学或医学奖得主埃里克·坎德尔(Eric Kandel)表示:“这是个深奥的问题,目前的分析刚刚起步。”

  • 到底存在多少种元素?
    到底存在多少种元素?
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    学校教室墙上贴着的元素周期表(the periodic table)一直都在不停地修订,这是因为人类发现的元素数量在不停增长。使用粒子加速器让原子核对撞,科学家可以制造出新的“超重元素”(superheavy elements)。相比从自然界发现的92种元素,超重元素的原子核拥有更高的质子(proton)数与中子(neutron)数。它们巨大的原子核非常不稳定——在极短的时间内(通常只有几千分之一秒到几分之一秒),它们就会衰变(这种衰变具有放射性)。但是,在它们存在的时间内,这些新的人工合成元素,例如钅喜(seaborgium,第106号元素)以及钅黑(hassium,第108号元素),和其他元素一样,都具有能够被准确定义的化学性质。通过精妙设计的实验,科学家们抓住少量的钅喜和钅黑在衰变之前短暂存在的一瞬间,测量了它们的部分化学性质。

    由于物理学家认为,只要原子核拥有“魔数”数目的质子和中子,就会特别稳定,因此他们想在元素周期表中找出一个名为“稳定岛”(island of stability)的区域——在这个区域中,超重元素更稳定,寿命更长,目前的合成技术还无法合成出这样的元素。但是,超重元素的大小是否有极限?依据相对论的一项简单计算告诉我们,电子无法被拥有超过137个质子的原子核束缚。更加复杂的计算也证实了这个极限。然而,来自德国法兰克福-歌德大学的核物理学家沃尔特·格雷纳(Walter Greiner)却坚持认为:“元素周期表绝对不会在第137号元素前止步不前;事实上,它永无止境。”但是,要想通过实验来验证格雷纳的断言,从目前的研究水平来看,这还是一个很遥远的目标。

  • 我们能用碳元素制造出电脑吗?
    我们能用碳元素制造出电脑吗?
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    如果电脑芯片能用石墨烯(graphene,一种单层网状碳单质材料,参见《环球科学》2008年第5期《延续摩尔定律的新材料》一文)来制造,那么,未来的电脑将比现在的硅芯片电脑运行速度更快,性能更加强劲。石墨烯发现于2004年,2010年的诺贝尔物理学奖就颁给了石墨烯的发现者,但要将石墨烯为代表的各种碳纳米材料技术推向实际应用,最终还依赖于化学家能否创造出精密度达原子级别的结构。

    现在IT领域都对石墨烯抱以厚望,希望能够将窄带状或网状的石墨烯材料应用到计算机工业中,做出达到原子尺度的器件,集成到芯片中,这样新一代计算机就能比目前基于硅技术的产品拥有更强的性能。石墨烯可以做成各种形状,所以碳纳米管时代的连接、放置问题就不复存在了。但是,德希尔继续指出,要把石墨烯制作成我们需要的形状,达到单个原子尺度,目前的工艺(例如刻蚀技术)都无法企及。

  • 如何捕获更多太阳能?
    如何捕获更多太阳能?
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    在地球上,几乎所有的生命最终都由太阳的能量驱动,而能量来自光合作用(photosynthesis)。这恰恰说明了,太阳能电池并非需要极高的转换效率,它们只须像树叶那样,通过廉价的方法提供充足的能量。

    今年年初,美国麻省理工学院的丹尼尔·诺切拉(Daniel Nocera)和合作者展示了一种硅基薄膜,在这种薄膜中,一种以钴(cobalt)为主要成分的光催化剂(photocatalys)能促进水分子分解。据诺切拉估算,1加仑(约3、8升)水分解,提供的能量就能够满足一个发展中国家家庭一天的用量。诺切拉说:“我们的目标是让每个家庭都拥有自己的电站。”

    经过艰苦努力,他的研究小组已经合成出一些可用于最终分子器件的基本结构单元。但是,在他们面前还有大量的挑战。有机分子,例如自然界用到的那些,很快就会分解或破坏。然而,植物会不断的生产出新的蛋白质来替代那些被破坏的,但至少目前,人造树叶还无法完全模拟一个活细胞进行光合作用的方式及其中的化学机制。

  • 制造生物燃料的最佳途径是什么?
    制造生物燃料的最佳途径是什么?
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    生物燃料(biofuel),例如用谷物制得的乙醇,或者由各种种子制成的生物柴油(biodiesel),都已经在能源市场上占得一席之地。

    因而,将粮食转变为能源,也许并不是最好的办法。一个解决方案就是,利用其他并非那么重要的生物质(biomass)来获取能源。如果用美国每年产生的农业及木料类残渣来制取生物燃料,足够满足一个第三世界国家在交通方面对汽油和柴油的需求。

    将这些低等级的生物质转化为燃料,需要打破坚硬的植物分子,例如木质素(lignin)、纤维素(cellulose),两者都是植物细胞壁的主要成分。化学家已经知道如何做到这些,但现在的方法成本过高,效率低下,因而从经济上讲,还不适合通过这种方法来大量生产生物燃料。更实际地,这些生物质的转换将越来越多地以最结实的生物质为原料,并将它们转化为液态燃料,这样才能方便快捷地通过管道运输。而液化过程将在作物收割的现场完成。

  • 我们能研制出全新类型的药物吗?
    我们能研制出全新类型的药物吗?
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    20世纪90年代,化学家曾对“组合化学”寄予厚望:利用一些基本构建单元,随机组装出成千上万的新分子,然后再筛选出需要的分子。这种方法一度被认为是药物化学的未来,如今它的光环却已渐渐消退。

    但是,如果化学家能合成足够多的分子类型,然后找到理想的方法,从中筛选出需要的那几种,组合化学就有可能迎来第二春。生物技术或许能提供帮助——例如,每一种分子都能够连接到一段DNA“条形码”上,这样既能识别有用的分子,又能把它们从大量分子中提取出来。或者,科学家还可以按照达尔文进化论的思想,在实验室中逐步改造候选分子库。他们就可以用DNA编码潜在的蛋白质药物分子,然后通过“易错”复制,制造出成功药物的变异体,从而在每一轮的复制和选择中,寻找效果得到改善的药物分子。

  • 我们能实时监测自身的化学变化吗?
    我们能实时监测自身的化学变化吗?
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    随着科学的进步,化学家们不再满足于仅仅构建分子,他们还希望与分子进行交流:即在活细胞与传统计算机之间搭起一座桥梁,并通过光纤来传递这些信息。

    在生物医药领域,各式各样的新型化学传感器也拥有最引人注目的潜力。例如,早在癌症病变发展到能被普通的临床手段检出之前很久,一些癌细胞基因的产物就已经进入血液循环了。如果能检测到这些早期的化学变化,将有助于医生及时且准确地做出诊断。快速基因组检测技术将使得医生可以根据每个人的自身状况开出调理药方(即个性化医疗)。

    一些化学家预见,在未来,传感器能够连续不断、静悄悄地监视着与人的健康、疾病有关的各种生物化学反应。这或许能够为手术中的外科医生或者输送治疗药物的自动化系统提供实时数据和信息。这些未来的应用都依赖于化学技术的进步,而这些化学技术能够选择性地感知特定物质和化学信号,甚至在监测对象的浓度处于非常微小的数量级时也能办到。