１.１　科学としての生物学

生物学とは何でしょうか？簡単に言ってしまえば、生物学biologyとは「生命の研究」のことです。生物学の範囲は広大なので、この定義は非常に広い意味での定義と言えます。生物学者は、細胞というミクロの世界から、生態系や地球全体に至るまで、あらゆるものを研究します（図1.2）。

毎日のニュースを聞いていると、私たちがいかにたくさんの生物学的側面について日々議論しているかがわかります。例えば、最近のニュースでは、ほうれん草に大腸菌Escherichia coli（図1.3）が混入したことや、ピーナッツバターにサルモネラ菌Salmonellaが混入したことなどが話題になっています。また、エイズやアルツハイマー病、がんなどの治療法の発見に向けた取り組みについても話題になっています。

地球規模では、多くの研究者が、地球を守る方法、環境問題を解決する方法、気候変動の影響を軽減する方法を見つけようとしています。このような様々な取り組みは、生物学という学問の様々な側面に関連しています。

科学のプロセス

生物学は科学ですが、では、科学とは一体何なのでしょうか？生物学の研究は、他の科学分野とどのような点で共通しているのでしょうか？

科学science（ラテン語で「知ること」を意味するscientiaに由来）というのは、一般的な真理や法則の働きについての知識であり、特に科学的手法によって得られ、検証されたものと定義することができます。この定義から明らかなように、科学においては科学的手法の適用が大きな役割を果たします。科学的手法scientific methodとは、実験や注意深く観察することなど、明確なステップを持つ研究方法です。

科学的方法の手順については後ほど詳しく説明しますが、この方法の最も重要な点は、再現可能な実験によって仮説を検証することです。仮説hypothesisとは、ある事象に対して提案された検証可能な説明のことです。

科学的手法を用いることは科学に固有のものですが、科学とは何かを決定するには不十分です。なぜなら、物理学や化学などの分野では科学的手法の適用は比較的容易ですが、考古学や心理学、地質学などの分野では、実験を繰り返すことは困難になり、科学的手法に該当しなくなっていくからです。

しかし、これらの分野の学問も依然として科学と言えるものです。考古学を考えてみましょう。考古学は、たとえ再現性のある実験が実施できなくても、仮説を裏付けることができます。例えば、考古学者は、土器の一部を発見しただけで、古代文化が存在したという仮説を立てることができます。さらに、その文化のさまざまな特徴についてさらなる仮説を立て、他に発見されたものがその仮説を支持しているものか矛盾しているものかを確かめることによって、その仮説が正しいかどうかを判断することができます。

仮説は、証明された理論になる可能性があります。理論theoryとは、観察や現象に対して検証され、確認された説明のことです。

こうしたことを踏まえると、科学は「万物の本質を理解しようとする学問」と定義した方がよいかもしれません。

自然科学

科学には、天文学、生物学、コンピュータ科学、地質学、論理学、物理学、化学、数学など、さまざまな分野があります（図1.4）が、科学者は、物質界と、そこでの現象やプロセスに関連する科学分野を自然科学natural scienceと考えています。

しかし、自然科学の定義については、完全に一致しているわけではありません。天文学、生物学、化学、地球科学、物理学を自然科学と呼ぶ専門家もいれば、自然科学を、さらに生物を研究する生命科学life science（生物学など）と非生物を研究する物理科学physical science（天文学、地質学、物理学、化学など）に分けて捉える学者もいます。

生物物理学や生化学のように、生命科学と物理科学の両方を基盤とする学際的な分野もあります。また、自然科学は、定量的なデータの使用に依存しているため、ハードサイエンスと呼ばれることもあります。一方、社会や人間の行動を研究する社会科学では、質的な評価を用いて調査や結果を導き出す傾向があります。

驚くことではありませんが、自然科学である生物学には多くの分野があります。細胞生物学者は細胞の構造と機能を研究し、解剖学を研究する生物学者は生物全体の構造を研究します。一方、生理学を研究する生物学者は生物の内部機能を研究します。生物学の中には、特定の種類の生物だけを対象とする分野もあります。例えば、植物学者は植物を、動物学者は動物を専門としています。

科学的推論

どのような形態であれ、科学に共通しているのは「知る」という究極の目標です。好奇心と探究心が、科学の発展の原動力なのです。科学者は、世界とその仕組みを理解しようとします。そのために、彼らは帰納的推論と演繹的推論という2つの論理的思考法を用います。

帰納的推論inductive reasoningは、関連する観察結果を用いて一般的な結論を導き出す論理的思考の形式です。このタイプの推論は、記述的科学descriptive scienceによく見られます。生物学者のような生命科学者は、観察を行い、それを記録します。これらのデータは、質的または量的なものであり、生データraw dataを図面、絵、写真、またはビデオで補足することもできます。そうした多くの観察結果から、科学者は証拠に基づいて結論を推論することができます（帰納的推論）。

帰納的推論では、注意深い観察や大量のデータの分析によって、一般的な結論を導き出します。脳の研究がその例です。この種の研究では、人々が食べ物の画像を見るなどの特定の活動をしている間に、多くの活動中の脳を観察します。そして、この活動中に「光った」脳の部分が、特定の刺激（この場合は食べ物の画像）に対する反応をコントロールする部分であると予測するのです。放射性の糖誘導体が脳の活動領域に過剰に吸収されると、様々な領域が「光」を放つようになります。科学者はスキャナーを使って、結果的に放射能が増加する様子を観察します。そしてその後、脳のその部分を刺激して同様の反応が起こるかどうかを確認します。

それに対し、演繹的推論（演繹法）では、帰納的推論とは逆の方向に思考パターンが進みます。演繹的推論deductive reasoningは、一般的な原理や法則を用いて特定の結果を予測する論理的思考の一形態です。科学者は、一般的な原理から、その一般的な原理が正しい限り成立する具体的な結果を推論（演繹）し、予測することができます。

気候変動の研究は、このタイプの推論を示しています。例えば、特定の地域で気候が温暖化すれば、動植物の分布が変化するはずだ（南の暖かい地域に住む動物が北上するなど）と予測することができます。

どちらのタイプの論理的思考も、記述的科学と仮説に基づく科学という、科学研究の2つの主要な道筋に関連しています。記述的descriptive（発見的discovery）科学scienceは、観察、探索、発見を目的とした帰納的な科学であり、仮説に基づく科学hypothesis-based scienceは、特定の疑問や問題、そしてその答えや解決策の可能性を検証することから始まる演繹的な科学です。

この2つの研究形態の境界は曖昧なことが多く、ほとんどの科学的活動は両方のアプローチを組み合わせて行われます。この境界が曖昧なのは、観察が、いかに簡単に具体的な問いにつながるかを考えるとよくわかります。例えば、1940年代のある紳士は、自分の服や愛犬の毛皮に付着したひっつきむし（オナモミなどの種）に小さなフック構造があることを観察しました。よく観察してみると、ひっつきむしが服をつかむ仕掛けは、ジッパーよりもしっかりしていることがわかりました。そして、同様の働きをする最適な素材を探して実験を重ね、現在のマジックテープと呼ばれる面ファスナーを生み出しました。記述的科学と仮説に基づく科学は、常に関わりあっているのです。

科学的方法

生物学者は、生物界に問いを投げかけ、科学的根拠に基づいた答えを求めることで、その世界を研究しています。この手法は科学的手法と呼ばれ、他の科学分野にも共通しています。科学的手法は古代から用いられていましたが、最初に記録したのはイギリスのフランシス・ベーコン卿（1561-1626）です（図1.5）。ベーコンは、科学的探求のための帰納的方法を確立しました。科学的手法は、生物学者だけが使うものではなく、ほとんどの分野の研究者が、論理的で合理的な問題解決の方法として応用できます。

科学的プロセスは、通常、観察（多くの場合、解決すべき問題）から始まり、それが疑問につながります。観察から始まる簡単な問題について考え、科学的方法を適用して問題を解決してみましょう。ある月曜日の朝、生徒が教室に到着すると、すぐに教室が暖かすぎることに気づきます。これは観察であり、「教室が暖かすぎる」という問題でもあります。そして、生徒は問いを投げかけます。”どうして教室がこんなに暖かいんだ？”

仮説を立てる

仮説とは、提案された検証可能な説明であることを思い出してください。問題を解決するために、いくつかの仮説を提案することができます。例えば、「教室が暖かいのは、誰もエアコンをつけていないからだ」というのが1つの仮説です。しかし、この問いに対して他の回答があるかもしれないので、他の仮説を提案することもできます。2つ目の仮説は、「教室が暖かいのは、停電してエアコンが効かないからだ」というものになるかもしれません。

仮説を選択したら、生徒は予測predictionを立てることができます。予測は仮説と似ていますが、一般的には 「もし … … なら、 … …だろう」という形式をとります。例えば、1つ目の仮説の予測は、「もし生徒がエアコンをつけたら、教室が暖かすぎることはなくなるだろう 」というものです。

仮説の検証

妥当な仮説は、検証可能でなければなりません。また、反証可能falsifiable（実験結果が間違っていることを証明できるという意味）でもなければなりません。重要なのは、科学は何かを「証明」しようとするものではないということです。なぜなら、科学的理解は常にさらなる情報によって修正されるからです。

この反証可能性というステップが、科学と非科学の違いです。例えば、超自然的なものの存在は、検証可能でもなければ、反証可能でもありません。仮説を検証するために、研究者は1つまたは複数の仮説を排除するように設計された1つまたは複数の実験を行います。各実験には、1つまたは複数の変数と1つまたは複数の対照があります。

変数variableとは、実験の中で変化する可能性のあるあらゆる部分を指します。対照群control groupは、実験群のすべての特徴を備えていますが、研究者が仮説を立てた操作が与えられていないことが特徴です。したがって、実験群の結果が対照群と異なる場合、その違いは外部の要因ではなく、仮説に基づいた操作によるものでなければなりません。以下の例での変数と対照を探してみてください。

最初の仮説を検証するために、学生はエアコンがオンになっているかどうかを調べます。エアコンがオンになっていても機能しない場合は、別の理由があるはずなので、生徒はこの仮説を棄却します。2つ目の仮説を検証するために、生徒は教室の照明が機能しているかどうかを確認します。そうであれば、停電は起きていないので、生徒はこの仮説を否定します。生徒は、適切な実験を行って各仮説を検証します。1つの仮説を否定しても、他の仮説を受け入れられるかどうかは決まらないことに注意してください。他の仮説を受け入れることができるかどうかは決まらず、有効でない1つの仮説を排除するというだけなのです（図1.6）。生徒は科学的方法を用いて、実験データと矛盾する仮説を否定します。

この「暖かい教室」の例は、観察結果に基づいていますが、他の仮説や実験では、より明確な対照があるかもしれません。例えば、月曜日の授業に出席した学生が、講義に集中できないことに気づいたとします。この現象を説明する1つの観察結果として、”授業の前に朝食を摂ると、注意力が高まる “というものがあります。学生は、この仮説を検証するために、対照を用いた実験を計画することができます。

仮説に基づく科学では、研究者は大まかな前提条件から特定の結果を予測します。このような推論を演繹的推論といい、一般的なものから特定のものへと推論していきます。しかし、この逆も可能で、科学者は多くの具体的な観察結果から一般的な結論を得ることがあります。このような推論を帰納的推論と呼び、特定のものから一般のものへと推論を進めていきます。研究者は、科学的知識を深めるために、帰納的推論と演繹的推論を併用することがよくあります（図1.7）。

近年、様々なデータベースに登録されたデータが急激に増加した結果、仮説を検証するための新たなアプローチが開発されました。データベースに登録されているデータをコンピュータのアルゴリズムや統計的に解析することで、データの解析やその解釈の方法を提供する、いわゆる「データ研究」（「イン・シリコin silico」（「シリコン内で」という意味）研究とも呼ばれる）という新しい分野が生まれています。これにより、生物学とコンピュータサイエンスの両方の専門家の需要が高まり、有望な就業機会となるでしょう。

科学的手法というと、あまりにも厳格で構造的な印象を受けるかもしれません。しかし、科学者はこの順序に従うことが多いものの、柔軟性もあるということを覚えておきましょう。実験の結果、アプローチの変更が必要な結論が得られることもあります。また、実験の結果、まったく新しい科学的問いが出てくることもあります。

多くの場合、科学は直線的に進むものではありません。推論や一般化を繰り返し、研究を進めながらパターンを見つけていくのです。科学的な推論は、科学的手法だけではわからない複雑なものです。また、必ずしも科学的ではない問題を解決するためにも、科学的手法を応用することができます。

２種類の科学：基礎科学と応用科学

科学界ではここ数十年、科学の種類の違いによる価値の違いについて議論されてきました。単に知識を得るために科学を追求することに価値があるのか、それとも、科学的知識は、特定の問題の解決や私たちの生活の向上に応用できる場合にのみ価値があるのか？この問いは、「基礎科学」と「応用科学」という2つの科学の違いに注目しています。

基礎科学basic science、つまり「純粋」な科学は、短期的に応用できるかどうかに関係なく、知識を広げることを目的としています。基礎科学は、社会的、商業的に価値のある製品やサービスの開発を目的としたものではありません。基礎科学の当面の目標は、知識のための知識ですが、だからといって、最終的に実用化に結びつかないとは限りません。

これに対して、応用科学applied scienceまたは技術technologyは、科学を使って現実世界の問題を解決することを目的としており、例えば、作物の収穫量を向上させたり、特定の病気の治療法を見つけたり、自然災害の脅威にさらされている動物を救ったりすることを可能にします（図1.8）。応用科学では、通常、研究者が問題を定義します。

ある人は、応用科学を「役に立つ」と感じ、基礎科学を「役に立たない」と感じるかもしれません。このような人たちは、知識習得を勧める科学者に「何のために？」というような質問を投げかけるかもしれません。

しかし、科学の歴史を注意深く見てみると、基礎的な知識が、大きな価値を持つ多くの顕著な応用をもたらしていることがわかります。多くの科学者は、研究者が用途を開発する前には科学の基本的な理解が必要だと考えています。したがって、応用科学は、研究者が基礎科学で生み出した結果に依存しています。一方で、基礎科学から脱却して、実際の問題を解決することが必要だと考える科学者もいます。どちらのアプローチも有効です。しかし、基礎科学が生み出す幅広い知識の基盤がなければ、科学者が解決策を見出すことは難しいでしょう。

基礎科学と応用科学が協力して現実的な問題を解決する例として、DNAの構造が明らかになり、DNAの複製を司る分子メカニズムが解明されたことが挙げられます。人間に固有のDNAは、私たちの細胞の中にあり、生命維持に必要な指示を出しています。DNAが複製されると、細胞が分裂する直前に自身の新しいコピーが作られます。DNAの複製メカニズムを理解することで、科学者たちは実験室での技術を開発することができました。現在、研究者たちは遺伝性疾患の特定、犯罪現場にいた個人の特定、父子関係の判定などに使用しています。基礎科学がなければ、応用科学も存在し得ないでしょう。

基礎研究と応用研究の関係を示すもう一つの例が、ヒトゲノム計画です。これは、ヒトの染色体を分析して地図を作成し、DNAサブユニットの正確な配列と各遺伝子の正確な位置を決定する研究のことです。（遺伝子は、機能的な分子をコードする特定の塩基配列によって表される遺伝の基本単位であり、個人の遺伝子の集合体がゲノムgenomeです)。

研究者たちは、ヒトの染色体をより深く理解するために、この計画の一環として、他のあまり複雑でない生物を研究しました。ヒトゲノム計画（図1.9）では、単純な生物を対象とした基礎研究に加え、後にはヒトゲノムを対象とした研究が行われました。そして、これらのデータを応用研究に活用し、遺伝的に関連する病気の治療法や早期診断を行うことが重要な目的となりました。

科学者は、基礎科学でも応用科学でも、慎重に研究計画を立てるのが普通ですが、中にはセレンディピティserendipity、つまり幸運な事故やラッキーな驚きによって発見されることもあります。

スコットランドの生物学者アレキサンダー・フレミングAlexander Flemingは、ブドウ球菌の入ったシャーレを誤って開けたままにしておいたところ、そのシャーレに不要なカビが生えてきたことからペニシリンを発見しました。皿の上に不要なカビが生え、細菌が死んでしまったのです。菌が死んだ理由を知りたいというフレミング氏の好奇心と実験の結果、アオカビPenicilliumという菌が作り出す抗生物質ペニシリンpenicillinが発見されました。高度に組織化された科学の世界でも、観察力と好奇心に運が加われば、思いもよらない画期的な発見があるのです。

科学研究の報告

科学研究が基礎科学であれ応用科学であれ、他の研究者がその発見を発展させるためには、科学者は研究成果を共有する必要があります。科学研究では、計画、実施、結果の分析において、他の科学者との共同作業が重要となります。そのため、科学者の仕事の重要な側面は、仲間とのコミュニケーションと仲間への成果の発信です。

科学者が成果を共有するには、学術会議やカンファレンスで発表する方法がありますが、この方法では出席者の中でも限られた人にしか伝わりません。多くの科学者は、科学雑誌に掲載される査読付きの原稿で結果を発表します。査読付き論文peer-reviewed manuscriptsとは、科学者の同僚や同業者が査読した科学論文のことです。同僚は、同じ研究分野の専門家であることが多い有資格者のことで、科学者の研究が出版に適しているかどうかを判断します。査読のプロセスは、科学論文や補助金申請に含まれる研究が、独創的で、重要で、論理的で、完全なものであることを確認するのに役立ちます。研究費を要求する補助金申請grant proposalも査読の対象となります。科学者が自分の研究を発表するのは、他の科学者が同じような条件、あるいは異なる条件で実験を再現し、その結果を発展させるためです。

科学論文は、クリエイティブな文章とは大きく異なります。実験計画には創造性が求められますが、科学的な結果を発表するには一定のガイドラインがあります。まず、科学的な文章は、簡潔で、正確でなければなりません。また、科学論文は、簡潔でありながら、他の人が実験を再現できるように十分に詳細である必要があります。

科学論文は、序論、材料と方法、結果、そして考察introduction, materials and methods, results, and discussion.といういくつかのセクションで構成されています。この構造は「IMRaD」形式と呼ばれることもあります。通常、論文の冒頭には、謝辞と参考文献のセクション、そしてアブストラクトabstract（簡潔な要約）があります。論文の種類や掲載されるジャーナルによっては、さらにセクションが追加されることもあります。例えば、レビュー論文ではアウトラインが必要なものもあります。

序論introductionでは、その分野で知られていることについて、簡単だが幅広い背景情報から始めます。優れた序論は、研究の根拠も示します。実施した作業を正当化するとともに、研究者が研究を推進するための仮説や研究課題を提示する論文の最後についても簡単に触れています。序文では、発表された他者の科学的研究に言及しているため、学術誌のスタイルに従った引用が必要です。適切な引用をせずに他人の作品やアイデアを使用することは、盗用plagiarismとなります。

材料と方法materials and methodsのセクションでは、研究者が使用する物質や、データ収集に使用した方法や技術について、完全かつ正確に記述します。この記述は、他の研究者が実験を繰り返して同様の結果を得ることができるように十分に徹底したものでなければなりませんが、冗長である必要はありません。このセクションには、研究者がどのように測定を行ったか、生データを調べるためにどのような計算や統計分析を行ったかなどの情報も含まれます。材料と方法のセクションでは、実験を正確に説明していますが、それについて論じてはいません。

学術誌によっては、結果resultsのセクションの後に議論のセクションを設ける場合もありますが、両方を組み合わせるのが一般的です。両方のセクションを組み合わせることができない学術誌の場合、結果セクションでは、発見した内容を説明するだけで、それ以上の解釈はしません。研究者は結果を表やグラフで示しますが、重複した情報は提示しません。議論discussionのセクションでは、研究者は結果を解釈し、変数がどのように関連しているかを説明し、観察結果の説明を試みます。結果を既に発表されている科学的研究の文脈の中に置くためには、広範な文献検索を行うことが不可欠です。そのため、研究者はこのセクションにも適切な引用を行います。

最後に、結論conclusionのセクションでは、実験結果の重要性をまとめます。科学論文は、研究者が述べた1つまたは複数の科学的疑問にほぼ確実に答えていますが、優れた研究であれば、さらに多くの疑問が生じるはずです。したがって、よくできた科学論文は、研究者や他の人が研究結果を継続して発展させることができます。

レビュー論文review articleは、オリジナルの科学的知見や一次文献を提示するものではないため、IMRADの形式には従いません。その代わりに、レビュー論文は一次文献として発表された知見を要約し、コメントしたもので、一般的には広範な参考文献のセクションを含んでいます。