人类是地球生物圈中的一员，作为有智慧的生物，人类从这个生物圈中受益很多，用野生植物做药物就是其中之一。据统计，目前全世界每年有40%的药物来自野生植物的提取物。这里还未包括古老民族都有的传统疗法：直接用野生植物做药，中医的草药就是一个例子。

如果你牙疼，西医解释为细菌感染；用杀菌的消炎药治疗；中医却解释为“上火”，用清热的草药治疗。无数实践证明两种方法都有效，但哪种解释有道理，人们的看法就大相径庭了。

用高倍显微镜可以看到造成发炎的细菌，因此人们不怀疑西医的科学性。但是，中医说的“上火”，却令人难以解释。于是有人就把中医斥之为“不科学”。事实上，只是因为中医的道理更深奥，过去的条件不成熟，无法理解它而已。

中医体系在春秋战国时期就得以初步建立。公元前5世纪的扁鹊代表了那个时代的中国医学的最高成就，他所采用的切脉、望色、闻声、问病四诊法和当时广为流行的砭石、针灸、按摩、汤液、手术、吹耳、导引等方法一直沿用至今。战国晚期出现的《黄帝内经》是当时医学的集大成著作，它第一次提出了脏腑、经络学说，成为日后中医理论进一步发展的基础。它采用阴阳五行学说，作为处理医学中各种问题的总原理，为临床诊断提供了理论说明。现在世界上越来越多的人已经认识到中医的科学性，正如英国《自然》杂志主编坎贝尔博士所说，中国古代科学方法重视从宏观、整体、系统角度研究问题，其代表是中医的研究方法，这种方法值得进一步研究和学习。

归功于人们对基因复制和蛋白质制造过程越来越多的知识，现在的医学界已经认识到，人类的疾病都直接或间接地与这些制造过程有关。细菌或病毒能致病，是因为它们可以侵入细胞，影响这些复制或制造过程。当前化学家们在研究分子自复制和自组装过程，溶液的物理化学性质，如成分、浓度和酸碱度等，也会影响这些过程。比如烟酒过度后，溶液的物理化学性质会变得有利于细菌或病毒侵入后非正常复制或制造过程，因而致病。溶液的物理化学性质的这种状态，就是中医说的“上火”。在服用了中药后，溶液的物理化学性质变得不利于细菌或病毒侵入后非正常复制或制造过程，因此逐步恢复正常。

目前，解开中草药科学原理之谜的条件已经成熟，我们正需要一系列精心设计的实验，直接观察中药是如何影响细胞的物理化学性质，并进而影响基因复制和蛋白质的复制和生产。实现这种观察有不少技术上的困难，需要中医、西医和化学、物理学家们通力合作才能解决。

但是，当这个谜解开后，中医的每一点并不一定都可以用西医的理论来理解，反之亦然。中医把人这个复杂系统作为一个整体来观察和治疗，西医则从微观结构来观察和治疗人体。按照物理学的说法，这两种观点是互补的，每一种都是对另一种的补充，每一种都没有包含全部真理。因此，最好的医学应该是中西医相结合的医学。

由我国科学家精确绘制的水稻第四号染色体精确测序图发表在代表国际权威的英国《自然》杂志上。科技部、中国科学院在上海宣布，我国科学家独立完成了“国际水稻基因组计划”第四号染色体精确测序任务，对这一国际计划的贡献率达10％，这是我国迄今为止完成的最大基因组单条染色体的精确测序。

刊于《自然》杂志的论文《水稻基因组第四号染色体序列及分析》宣布，中国科学家采用克隆步移法完成了对水稻粳稻基因组第四号染色体全长序列的精确测定；拼接后总长为3500万碱基对，精确度为99.99％，覆盖了染色体全长序列98％的区域，达到国际公认的基因组测序图的标准。

科学家们在完成序列精确测定的同时，还做了大量的研究工作：对水稻第四号染色体所含基因进行预测分析，鉴定出4658个基因，为进一步鉴定这些基因的功能奠定了基础；完整地测定了水稻四号染色体的着丝粒序列，这是迄今首次完成的高等生物染色体着丝粒序列，为研究着丝粒的功能、染色体的稳定性和染色体的复制提供了基础，也为开发可转化的“人工水稻或植物染色体”提供了基础。以蓝天、白云、金色水稻为封面的本期《自然》杂志，同时也刊登了日本科学家对水稻第一号染色体的精确测序。

测序专家工作组组长、中科院国家基因研究中心的韩斌博士告诉记者，第四号染色体的测序工作于2001年4月启动，首先完成精细物理图，然后采用克隆步移法大规模测序，绘制基因组完成图。此外，研究人员还对另一个亚种籼稻品种广陆矮第四号染色体的序列也进行了测定，报道了水稻两个主要栽培稻间在基因组成、顺序及DNA序列水平上的一些异同，揭示两者之间一些亲缘和进化关系，这些数据为将来整个基因水平的比较提供了良好的示范。

韩斌博士还表示，目前世界上有一半以上的人口以水稻为主食。水稻基因组第四号染色体的序列分析结果和今后的功能基因组研究，可获得大量的水稻遗传信息和功能基因，为培育优良性状的水稻新品种打下良好的基础。同时此次测序成果，还将有助于了解小麦、玉米等其他重要粮食作物的遗传秘密，从而推动整个农作物基因组的研究。

阅读下面文字，完成下列各题。

工业化时代，学校的模式映射了工业化集中物流的经济批量模式：铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、按照时间编排的流水线场景，这种教育为工业时代标准化地制造了可用的人才。而大数据教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功。世界也许会因此安静许多，而数据将火热地穿梭在其中，人与人（师生、生生）的关系，将通过人与技术的关系来实现，正如在2013年的春节，你要拜年，不通过短信、电话、视频、微信，还能回到20年前骑半个小时自行车挨家挨户拜年的年代吗？大数据时代，无论你是否认同技术丰富了人类的情感，技术的出现，让我们再也回不到从前了。

一个学生考试得了78分，这只是一个“数字”；如果把这78分背后的因素考虑进去：家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和78分联系在一起，这就成了“数据”。大数据与传统的数据相比，就有非结构化、分布式、数据量巨大、数据分析由专家层变化为用户层、大量采用可视化展现方法等特点，这些特点正好适应了个性化和人性化的学习变化。目前教育变革的讨论,过于集中在在线教育(远程、平板、电子、数字）,这正像任何一个科技让人们最先想到的都是偷懒的哲学，自动化时代最先想到的是卓别林演的自动吃饭机，多媒体时代人们最先想到的是游戏。在线教育本身很难改变学习,在这场教育革命的浪潮中,由在线教育引发的教育由数字支撑到数据支撑变化(教育环境,实验场景, 时空变化,学习变化,教育管理变化等等),确是很多人没有在意的巨大金矿。

教育环境的设计、教育实验场景的布置，教育时空的变化、学习场景的变革、教育管理数据的采集和决策，这些过去靠拍脑袋或者理念灵感加经验的东西，在云、物联网、大数据的背景下，变成一种数据支撑的行为科学。教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。
目前的经济，已经进入后工业化的大数据时代，人与机器的主流社会关系也逐渐转向人与数据之间的关系。若干年后的社会的竞争是以服务和创新为核心的，然而我们的教育还围绕着减少犯错和标准化的魔咒。大数据教育提供了另外一种可能，标准化的教育将转向网络完成，而人才培养和个性化将主要由学校承担：越来越小的班级、越来越近的学校、越来越聚焦的教育支持、越来越个性的培养方式。这将使教育摆脱工业化时代的模式。