絢麗的圣誕樹背后，是滿滿的學問與難題。

今天，打開朋友圈，莫名其妙刷到一堆人艾特微信官方，表示要戴圣誕帽……

更有甚者開始向微信要圣誕樹……

不過，想要圣誕樹的【壞笑】，你來對了地方，接下來鎂客君帶你看遍萬種圣誕樹。

關(guān)于挑選圣誕樹，你不知道的那些事

作為和鎂客君一樣熱愛傳統(tǒng)文化的你，是不是也以為圣誕樹只有一種：松樹？

No！很多樹都可以用來作圣誕樹，其中常被使用的樹的品種包括松柏類（松科、杉科、柏科和南洋杉科的統(tǒng)稱）、松科冷杉屬、云杉屬和松屬。

其實關(guān)于圣誕樹，里面的學問可多著呢！今天鎂客君就帶大家一起了解下來龍去脈。

圣誕節(jié)是歐美的新年節(jié)日，其重要性也就等同于我們的“春節(jié)”，所以在挑選圣誕樹這件事上，他們要比我們用心的多。

一般圣誕節(jié)前一星期，家里的爸爸們就會根據(jù)客廳的大小、預算、家人的喜好（樹的顏色、氣味、高矮胖瘦）、要掛多少裝飾等因素，開始去店里或莊園買圣誕樹，買來的圣誕樹一般都是砍下來的，也有可能是盆栽。買回來一般是要在家里放上兩到三個星期的。

因為要在家里放上一段時間，這棵樹帶給他們的除了快樂，還有煩惱。

你想想看，隨著家中圣誕樹擺放的時間越長，樹上針形葉脫落的情況就越嚴重。并且，因為圣誕樹是從外面的寒冷之地移到溫暖的室內(nèi)，自身的新陳代謝會受到很大的影響，從而隨著放置時間的變長，顏色也會改變。

這樣，在圣誕節(jié)前后長達半月的假日里，怎樣保持家中圣誕樹的美觀和整潔就成了一個問題。（對于不愿打理的懶人來說尤其重要?。?/p>

一樹難求！科學家用基因測序等生物學工具來培育“完美”圣誕樹

綜合各種需求，想要挑選一棵稱心如意的樹并不容易：

由上圖可以看出，圣誕樹種類真的很多，并且不同種類的樹之間，顏色、氣味和形狀的差別還是很明顯的，當然在挑選時一定需要注意的是：葉片脫落和顏色變化情況。

以美國常用圣誕樹為例，見下表：

除了形狀、氣味之外，有的樹顏色會變化，還有個別樹具有很長時間的留針能力。

但顏色好看的卻多數(shù)都沒有頑強的生命力。

為了消除樹自身特有的缺陷，將眾多樹公認的優(yōu)點集于一身，科學家決定利用基因測序和基因計算等生物學工具，以輔助培育出堪稱完美的圣誕樹。

雖然鎂客君簡單總結(jié)為“完美”二字，但是要做到完美，科學家要完成一個巨大的工程?。。?/p>

四十年研究不輟，“不完美”問題遲遲未被解決：痛點在基因數(shù)據(jù)收集

據(jù)生物學家研究，圣誕樹的種類只是以科、屬分類，就已有七種，每一科（屬）下還有至少數(shù)十種樹，考慮到地區(qū)等差異，類別劃分至少要達到上百種。

為了研究它們各自的特征，自1978年以來，華盛頓州立大學的Gary Chastagner就開始每年在圣誕樹種植莊園和各類零售店游走、拍照和咨詢，并把各類圣誕樹的枝條剪下帶回去嫁接和研究。

和北卡羅來納州立大學的研究合作者John Frampton一起，他們利用特有的轉(zhuǎn)錄RNA，將收集的DNA轉(zhuǎn)化為蛋白質(zhì)，從而找出對應于每一種特征的相關(guān)基因。

歷經(jīng)四十余年，他們從世界各地數(shù)百棵圣誕樹中采集篩選了1200千兆字節(jié)的基因數(shù)據(jù)作為基本的樣本數(shù)據(jù)。如今，康涅狄格大學的計算生物學家Jill Wegrzyn將對收集的數(shù)據(jù)進行分析。對于這一工作，Wegrzyn表示：“我們正在對基因列表進行一些序列上的調(diào)整，并且試圖將它們組合在一起，以得到不同組合情況下的基因表達。不過這不是一件容易的事，尤其對松柏科植物來說。”

為什么難度這么高？

不像玉米或大豆等植物，松柏類植物基因組大約有20億，是人類基因數(shù)據(jù)的7倍，所以想要獲得它們的全套基因數(shù)據(jù)，研究人員需要花費大量的時間、金錢和精力來檢測和篩選。此外，Chastagner在收集基因數(shù)據(jù)的過程中，同時觀察和記錄了第10天、第20天和第30天的細胞分裂狀況與基因表達之間的關(guān)系。

關(guān)于這一絕不輕松的任務，Wegrzyn表示，這1200千兆字節(jié)基因數(shù)據(jù)的處理，大約需要他花費5年的時間。

圣誕樹的變身：量子計算或可為其提供新的轉(zhuǎn)機

對于改進圣誕樹這一研究，Chastagner表示：“這些物種的遺傳改良潛力巨大，但實際情況是，使用基因工程對其進行改進，技術(shù)本身的復雜性是我們研究的阻礙。”所以要想研制出“完美”的圣誕樹，還需至少幾年。

不過鎂客君覺得，既然AI是數(shù)據(jù)處理的引擎，而基因數(shù)據(jù)也是一種數(shù)據(jù)，所以AI或可為其解決難題。只是現(xiàn)在的難點在于，怎么將基因數(shù)據(jù)存儲在計算機里？或許量子計算機是必由之路了。

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