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善用會吃塑膠的細菌,分解寶特瓶不用再等 450 年

Sherry
・2021/04/16 ・2556字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 536 ・七年級

生活中總有那種到商店選購了很多商品,結帳後卻發現自己忘記攜帶環保袋的經驗,這時候銅板價的塑膠袋就是把商品輕鬆帶回家的好選擇。根據統計,每年全世界使用高達 5 億個一次性塑膠袋。

你知道塑膠袋發明是為了重複使用嗎?

瑞典工程師圖林 (Sten Gustaf Thulin) 發明了第一個塑膠袋。因為相較於紙袋,塑膠袋較不容易因為潮濕或拉扯破損,利於重複使用,能減少樹木砍伐,而且相對於紙袋,塑膠袋也較能攜帶重物。透過塑膠袋的發明,圖林希望解決紙袋造成的環境問題。不過統計至今,其中超過半數的塑膠袋並沒有達成「重複使用」這個使用初衷,有許多塑膠袋反而被隨意扔棄在大自然中,造成了另一種的生態壓力。

過去幾年來,塑膠製品嚴重影響環境生態。數年前,一支我們習以為常的吸管卡進海龜鼻子裡,短短 8 分多鐘的 Youtube 影片,驚醒了許多人的環保意識,開始拒用一次性塑膠吸管,行政院環保署也在 108 年 5 月宣布一次性塑膠吸管使用規範。除了限制一次性使用塑膠吸管,部分商店與機構也紛紛推出自備環保餐具即享折扣的優惠,對於不得不使用的一次性塑膠製品,政府也提倡回收再利用。

2018 年,台灣塑膠總回收量為 53 萬公噸,而其中寶特瓶回收量則高達 54 億支,資源回收率號稱全球第三,寶特瓶的回收量更高達 95%,即便是這樣,每年仍有 2-3 億支寶特瓶流入大自然,因此除了推行塑膠減量外,科學家也開始思考如何減短膠製品的分解週期。

發現會吃塑膠的細菌

塑膠製品那麼多,那就先從民生用品最常見的 PET(苯二甲酸乙酯)說起。

PET 是一種常見的塑膠材料,在衣服、包裝及地毯都可以看到它的蹤跡,其中 PET 最廣為人知的製品就是寶特瓶。PET 價格低、輕便的特性讓他成為常見的塑膠材料,不過卻也因為結構中將兩個單體聚合在一起的酯鍵並不容易被分解,因此有著驚人的抗生物分解能力,分解一支寶特瓶至少需要長達 450 年的時間。

即便數據顯示,目前寶特瓶的回收率並不低,但在台灣每年卻還是有 2-3 億支寶特瓶沒有成功回收。這些被遺忘的寶特瓶最終被丟棄在人類的生活軌跡,好一點的丟進垃圾掩埋場,運氣不好的則被帶入山林或流進海洋,再次造成野生動物們的傷害。

PET 有著驚人的抗生物分解能力,分解一支寶特瓶至少需要長達 450 年的時間。圖/Pexels

等等!剛才說分解寶特瓶需要 450 年,那就是還有辦法分解啊,所以只要找到這些年是誰在分解寶特瓶,事情不就好喬了?

沒錯!首先想到的就是來自日本的研究團隊,他們將寶特瓶回收場的底泥、濕土、廢水,只要是有接觸到分解寶特瓶殘骸的環境樣本通通帶回實驗室。研究團隊將這些帶回來的樣本培養在 PET 塑膠薄膜上,希望看看是不是有微生物在分解 PET,可以靠著分解 PET 產生能量,維持細胞中的代謝與合成反應。

結果真的有。

2016 年,日本研究團隊發現了一株愛「吃」塑膠的新型細菌,這株細菌可以在大概 6 週的時間內,將 PET 薄膜完全分解。研究團隊將它命名為大阪堺菌 (Ideonella sakaiensis)。

生物產生的催化劑——酵素

找到新細菌然後呢?想知道他可能有什麼神奇的超能力,最快的方法就是送去定序。

研究人員根據定序結果發現細菌帶有一種水解酵素,推測這種酵素可能與大阪堺菌能分解 PET 有關。為了證明這樣的推測,研究人員進行酵素純化,並測試其分解 PET 的能力,發現在攝氏 30 度的環境中,酵素有最佳的反應效率將 PET 分解,決定命名為 PETase。

團隊在找出大阪堺菌分解 PET 的關鍵機制後,成功以化學方法純化 PETase,擺脫微生物實驗中的許多條件限制。不過能在 6 週內分解 PET 塑膠薄膜只能確定酵素有分解的能力,但是真正要面對 2-3 億支比薄膜更厚實的 PET 寶特瓶,這樣的實驗成果遠遠不夠,因此科學家們紛紛開始思考如何加快分解 PET 的反應速率。

找到能分解塑膠的酵素,那能再快一點嗎?

2018 年英國樸茨茅斯大學 (University of Portsmouth) 研究團隊根據先前研究分析 PETase 的結構,發現其胺基酸序列與嗜高溫放線菌 (Thermobifida Fusca) 的水解酵素 TfH 有 52% 的相似度,但是兩者之間對於受質的專一性不同,其中 PETase 的結構相似於催化角質與脂肪酸分解的 α/β 水解酵素,因此研究團隊希望透過改變 PETase 的結構,設計出一種酵素能夠更快速分解 PET。

哈里·奧斯汀 (Harry P. Austin) 研究團隊將 PETase 的結構突變為更類似於此水解酵素,嘗試讓兩個水解酵素中的兩個活性位點,由殘基突變為保守氨基酸,使結合裂變窄,優化 PETase 對於 PET 的分解能力。在實驗中將野生型 PETase 和 PETase 雙突變體 (S238F / W159H) 透過掃描式電子顯微鏡進行比較(如圖 A-C),A 為緩衝溶液(對照組),B 為野生型 PETase,C 為 PETase 雙突變體 (S238F / W159H) ,在 pH7.2 的磷酸鹽緩衝溶液培養 96 小時後,可以看到對照組的 PET 表面沒有被分解產生的孔洞,而 PETase 雙突變體的孔洞較野生型 PETase 多且明顯,應證了雙突變的 PETase 在相同條件下,能更有效的分解 PET。

PETase 雙突變體 (S238F / W159H) 相較於野生型 PETase 更有效分解 PET。圖/參考資料 6

雖然透過科學家們的努力,在未來有機會利用蛋白質工程,嘗試更多組合,找到讓塑膠分解更快速的方法。不過以根本來說,降低塑膠使用量、在未來審慎考慮各種材料的利用,照顧好地球環境,才是我們的首要目標。

參考資料

  1. Bag with handle of weldable plastic material
  2. How plastic bags were supposed to help the planet – BBC News
  3. 從海龜氣管拔出塑膠吸管
  4. 環保署公告「一次用塑膠吸管限制使用對象及實施方式」
  5. 台灣成就!寶特瓶回收率高達95%、資源回收率全球第3 但真的夠了嗎?
  6. 塑膠垃圾別亂丟,海洋分解得花600年
  7. Yoshida, S., Hiraga, K., Takehana, T., Taniguchi, I., Yamaji, H., Maeda, Y., … & Oda, K. (2016). A bacterium that degrades and assimilates poly (ethylene terephthalate). Science, 351(6278), 1196-1199.
  8. Austin, H. P., Allen, M. D., Donohoe, B. S., Rorrer, N. A., Kearns, F. L., Silveira, R. L., … & Beckham, G. T. (2018). Characterization and engineering of a plastic-degrading aromatic polyesterase. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(19), E4350-E4357.

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既是科學家,也是樂團鼓手!──專訪數學物理學家程之寧

研之有物│中央研究院_96
・2022/03/11 ・5978字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|郭雅欣、簡克志
  • 美術設計|林洵安、蔡宛潔

在學術與搖滾的多重維度上行走

還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎?劇中常常出現的物理名詞「弦論」,是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員,她正是研究弦論的科學家,也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手,這種跨領域身份並不衝突,兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格,讓程之寧在數學和物理領域大展身手,透過數學的深入探討,她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域,為學界提供理論物理上的貢獻。

中研院數學所程之寧研究員,主要研究 K3 曲面(特殊的四維空間)的弦論,她發現模函數和有限對稱群之間有 23 個新的數學關聯,稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。圖/研之有物

萬有理論和難以捉摸的「月光」

世界從那裡來呢?物理世界的本質是什麼呢?回答這樣的大哉問,一直是理論物理學家所追求的目標。從牛頓力學(日常應用)、廣義相對論(探討很重的物質)到量子力學(探討很小的物質),隨著物理學不斷發展,我們似乎一步步接近答案,但至今卻還未走到終點。

舉例來說,如果有個東西很重又很小,就像「黑洞」,或是大爆炸時的宇宙,我們要怎麼用數學描述?於是科學家試圖整合廣義相對論和量子力學,找出所謂的「萬有理論」(Theory of Everything)──能完全解釋物理世界基本結構的核心理論。

程之寧研究的「弦論」就企圖發展成這樣一個萬有理論。弦論一如其名的「玄妙」,它設定宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。

「人類一直以來的夢想之一就是,如果能用一句話解釋所有事情,那該有多麼美好。」中研院數學所研究員程之寧說道。

程之寧的研究牽涉到數學上的「月光猜想」(Moonshine)與弦論中 K3 曲面的連結。月光猜想是存在於模函數係數與特殊群之間的數學關聯,程之寧與其研究夥伴共發現了 23 個新的關連,並稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。

基於弦論的假設,我們的世界是十維的,除了人們在日常生活中可以感知到的 3+1 維(空間+時間),還有六維是因為尺寸太小而無法用肉眼觀察的,這些看不到的維度影響著物理世界,最終也產生了我們這個物理世界所需的各種條件與特性。

綜觀程之寧的研究,橫跨了物理與數學兩個領域,她笑稱自己「天生斜槓」。在學術上,程之寧原先喜歡文學,之後卻走上數理研究的道路;在音樂上,程之寧喜愛搖滾樂,至今仍在自己的樂團裡擔任鼓手。

她如何看待自己一路走來的各種轉折?游徜在數學與物理之間,她又對這兩個領域的連結有怎樣的體會?在與「研之有物」的訪談中,程之寧侃侃而談她的經歷、想法,以及對學術研究的熱忱所在。

在弦論的設定中,宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。圖/iStock
  • 請問您是如何對數學及物理產生興趣?從何時開始?

一開始考大學時,其實我想去念中文系(笑)。不過,因為我高中是選理組,而且只念了一兩年,對文科考試比較沒把握,加上對工程科系沒興趣,最後就選擇臺大物理系就讀。

後來發生兩個轉折,第一個是我很認真的去修了大學中文系的課,結果發現真的沒有想像中容易。第二個就是我發現物理系的課還蠻有趣的,像量子力學和相對論,讓我覺得還想再多學一點、多知道一點。

我開始覺得如果念完臺大物理系就停下來,好像有一種小說沒讀完的感覺,所以就想繼續讀碩士班。那時還沒有覺得自己會走上學術研究的路,單純抱著想把故事看完的想法。

  • 後來是如何接觸到弦論?弦論是如何引起您的興趣?

後來我去荷蘭念碩士,指導教授是諾貝爾物理獎得主 Gerard ’t Hooft。他其實蠻不認同弦論,但他對於如何處理量子力學與相對論很有興趣。

當時 ’t Hooft 教授在建議我碩士題目時就說:「你也知道我不太認為弦論是一條正確的道路,不過聽說弦論最近真的在量子重力這一塊有一些成果。不如妳去讀一讀,看看是不是真的有一些東西在那裡,也可以比較一下其他量子重力理論。」

在我很認真的比較各個量子重力理論之後,就變成弦論派了(笑)。’t Hooft 教授對此也保持開放態度,他有幾個不錯的博士生後來也變成弦論學家,之後我在 Erik Verlinde 的指導下念博士時,就完全以弦論為研究主題了。

  • 研究理論物理會影響您對現實世界的理解嗎?

蠻多人會問我說,妳學了量子力學,是不是就會比較了解這個世界不是非黑即白?或問我量子力學跟宗教是不是有關?可是我覺得我分得很開,我不會去做這樣的連結,我還是活在現實裡,走路時大部分都在專注於自己不要跌倒之類的。

如果真的要講,我蠻感激我們的存在,因為我所學的東西讓我知道這是沒有必然性的。我們能這樣以一種人形的很奇怪的生物的形式存在,然後在這樣一個環境過一輩子,是機率很低的事情,而且我還蠻開心我是當人,而不是奇怪的阿米巴蟲或外星生物!有些人會從這裡連結到宗教或轉世,但我不會,我就停在這裡。

  • 來談談您的研究,伴影月光猜想與 K3 曲面弦論之間是什麼關係?

弦論中有很多的可能性,我們可以挑選特定的四維,然後假設這四維空間是個 K3 曲面。例如說,我們可以把兩個甜甜圈乘起來,在上面做特殊的奇異點,來製造出一個 K3 曲面。這個曲面有一些很有趣的對稱性。從弦論的角度來講,我們可以透過這個過程,找出一個解釋為何有伴影月光猜想的框架。

「把維度乘起來」這個概念很難想像,但這在數學上是成立的。我舉例一個我們能想像的「乘起來」:如果有一個空間是一條線,另一個空間是一個圓,乘起來就變成一個圓柱形,從一個方向剖面可以切出圓,另一個方向則切出線。而在數學上,不管幾維,能不能在紙上畫的出來,都可以這樣操作。

程之寧向「研之有物」採訪團隊解釋「把維度乘起來」的概念。圖/研之有物
  • 如何透過計算,發現捉摸不定的「月光」?

有時候這看似湊巧,一個數學上的函數正好就是弦論某個問題的答案。但其實並不是真的那麼巧,弦論看起來很有彈性,好像什麼都可以解釋,但它其實有非常多結構及限制。

當我在計算一個弦論理論時,它的內部結構可能原本就具有某些特定的性質,然後我再去觀察數學中,有這樣性質的函數可能就只有一兩個,只要再初步算一下,就能知道哪一個是答案。弦論學家日常的計算常常是這樣的,所以這是巧合嗎?是也不是。

  • 您曾經發現 23 個新的伴影月光猜想,您對這類題目特別有興趣嗎?

我覺得數學有兩種,有些數學家喜歡系統性的事情,就像蓋房子一樣,在數學裡建造一個很美麗、非常有系統性的結構,可以把很多事情都放入這個結構來理解。

另一種比較少數的,就是喜歡獵奇,去收集分類奇奇怪怪的特殊東西,例如有這些性質的函數在哪裡?可能你算出來就是 5 個,你也不知道為什麼。月光猜想很明顯就屬於這一類。

兩種的樂趣感覺是不一樣的,我覺得應該都很棒,但我可能是屬於偏好獵奇的這種。

  • 您的研究連結了物理上的弦論與數學上的月光猜想,您怎麼看待這兩個知識體系的互動?

弦論是一個需要很多數學理論配合的物理理論,它是一個有點繁複的框架,我們什麼都要會一些,才能看懂這個理論。當你把許多不一樣的學門的知識加起來,有時候就會在某一個學門──例如幾何──有意想不到的收穫。

弦論在數學上也扮演探索與找尋新方向的角色,讓數學家有新的發現。雖然最後數學定理的證明還是得仰賴傳統數學方法,但在這二三十年間,我們一直從弦論身上找尋數學研究的新方向或有趣的猜想,看到了弦論與數學之間的互動。

數學家有兩種,一種人喜歡建立美麗又有系統性的結構,另一種人喜歡尋找和收集奇怪特殊的數學物件(比如函數),程之寧表示自己屬於後者。圖/研之有物
  • 剛才一開始提到,您高中只念了一兩年,是因為對學校沒有興趣嗎?

其實我一直都覺得上學很無聊。我小時候臺灣教育和現在很不一樣,一班 50 幾個人,老師必須盡量軍事化管理,大家最好都一模一樣,比較好管理。我和學校一直處於互相磨合的狀況,我自認已經努力配合學校,但學校一直覺得我在反抗,這可能是一個認知上的差別。

舉例來說,我小學的時候不想睡午覺,可是老師說大家都一定要睡午覺,不睡午覺的人要罰抄課文,所以我早上到學校時就會把已經抄好的課文交給老師。我覺得我這樣做是在配合老師的規定,可是以老師的立場會覺得我在反抗,學校教育中我遇到了很多類似的情況。

還有就是不喜歡高中的升學氛圍,同學和老師好像都只有一個活著的目標,就是「考大學」。我當時無法習慣升學氛圍,感覺好像活在平行宇宙一樣。

  • 高中休學後,您去唱片行工作,可否談談當時的想法?

我國中開始聽音樂,這是我除了看書之外的重要興趣,我也很快就喜歡上了搖滾樂。高中休學的時候,我唯一的謀生技能可能就是我對音樂的各類知識吧!所以我就去了唱片行,這是唯一一個我會做又有興趣的工作,還好那時候還有很多唱片行(笑)。

  • 對音樂的熱忱,讓您與朋友共組了樂團,並擔任鼓手。您是否比較過樂團生活和學術研究之間的異同之處?

有些人覺得我這樣很跳 tone,但我自己覺得還好。音樂和學術都是我發自內心覺得好玩的東西,兩者也有相同之處,例如它們都需要創造性,也都有需要了解的框架。數學需要嚴謹的證明,音樂演奏也需要遵循結構,例如不能掉拍。

音樂領域還有一點和數學類似──玩樂團的圈子也是以男性為主。我們樂團則是只有一個男生,其他都是女生,可能我真的天生對框架有點遲鈍,玩團之後才發現:「怎麼大家都是男生?」

程之寧表示,學術界仍有許多性別不平等問題未受重視。圖/研之有物
  • 也就是說,目前數學學術圈仍是男性主導,在研究路上,您有因為性別而感受到一些衝擊或眼光嗎?您怎麼面對?

有。那感覺很明顯,日復一日地要去面對,尤其是年紀還比較輕、還必須每一天去證明自己的能力的時候,特別有感。

我遇到時的反應就是,在心裡暗罵一句髒話,然後繼續做我要做的事。我不會想改變別人的想法,感覺那是浪費時間,就算環境給我的阻礙是這樣,我還是繼續去做該做的事。

可是有些事情沒那麼簡單,現在我也當過老師,有時候會看到年輕女生在學術界因為性別而被欺負,或遭到不公平待遇、甚至騷擾。

對此我感到心痛,覺得為何我們學術領域還是這樣的狀況?甚至為什麼性騷擾至今還是一個議題?可以確定的是,學術界許多性別不平等問題未受到重視。

  • 您現在已經有傑出的研究成果,還會因為性別而遭受質疑嗎?

我現在比較會遇到一個狀況反而是來自學生的質疑。我在荷蘭阿姆斯特丹大學教書時,有時候學生會因為我是女教授,而且我的外表在許多歐洲人眼中看起來就像小妹妹,所以比較容易去挑我的毛病。

在課堂上,下面坐的可能都是男學生,只有一兩個女學生,那個氣氛就會變得很奇怪。例如說偶爾會聽到學生評論我的身材或樣貌。

我有和其他一些在歐洲或美國的女性教授聊過這樣的問題,似乎不少人都有類似的不太愉快的經驗。感覺不是很好。

  • 看到您最近的研究和人工智慧(AI)有關,為何會想往這個方向發展?

我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾,看看 AI 下圍棋,讚嘆「哇!好厲害!」這樣就好,可是我覺得我一定可以真的去理解它,這可能就是數學家的自大吧!

另一方面,我知道對科學研究來說,未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念,我可能會用到這個新工具,或以後我可能會需要教這樣的課,因為學生是下一代的科學家。因為這些原因,我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡,也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題,是 AI 有可能幫得上忙的,我看到了一些潛力。

  • 弦論和 AI 感覺差距很大,AI 也可以應用到弦論的研究嗎?

乍看之下,弦論的確比較抽象,也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性,我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論,是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。

而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰,在沒有現成的演算法可以用的情形之下,可以自己做出需要的功能嗎?這過程我覺得也非常很有趣,而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情,我覺得很有挑戰性,也蠻好玩的。

除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外,我也試著物理研究當做靈感來源,找出新的 AI 的可能性,我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作,嘗試做出一些創新的演算法,真的還蠻有趣的。

  • AI 對您而言是全新的領域,您如何面對跨領域遇到的門檻?

一開始會覺得真的要去碰這個新的領域嗎?其實現在也還是偶爾會有這樣的懷疑。我在弦論領域可能已經是專家,但去了一個新的領域,我學得不會比二十歲的人快,要怎麼去跟人家競爭?是不是在浪費時間?

但也會想,與其想這麼多,不如先做再說。到目前為止我做了兩年多,感覺還蠻好的,我有學到東西,也有做出小小的貢獻。

其實我還蠻感激有這樣的學習機會。對我來說當科學家最大的好處就是,去搞懂一個新的東西就是工作的一部分。當科學家雖然蠻辛苦,但就結果論來說,我還蠻開心能當一位科學家!

延伸閱讀

  1. Moonshine Master Toys With String Theory | Quanta Magazine
  2. Mathematicians Chase Moonshine’s Shadow | Quanta Magazine
  3. 林正洪教授演講 一 怪物與月光(Monster and Moonshine),《數學傳播》

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