当我在 2017 年开始研究病原体溢出时，我认为这将是研究生态学和研究病原体的好方法，而不必担心医学政治。我在普林斯顿大学攻读的博士学位是“定量与计算生物学”，专注于理论生态学和进化生物学，看起来是如此深奥且遥不可及的跨学科，以至于我想象自己过着一种安静的无关紧要的生活，有足够的时间在 REI 快乐购物。
现在，病原体溢出研究、野生动物病毒学研究和令人关注的功能获得研究都是热门讨论、国会调查以及对研究人员和科学资助者活动监督的新兴话题。即使是理论生态学和进化生物学，这个领域结合了证据来评估有关物种起源及其相互作用（例如蝙蝠和冠状病毒，或人类研究人员和冠状病毒）如何触发进化事件的相互竞争的理论，也突然与有关死亡的法医案件相关。全球 20 万人。为了追求深奥的和平，我发现自己处于科学界一场历史性争论的中心，现在所有深奥的争吵、八卦和荒谬都蔓延到了更广泛的公众中。
在Covid-19大流行之前，Peter Daszak在疾病生态学领域被认为是一个阴暗且不值得信任的人。我们对他关于能够预测下一次流行病的荒谬说法翻了个白眼，尽管这些说法为他带来了数百万纳税人的钱，因为这就是科学游戏的名称——宣传你的大胆想法，祝最好的推销员获胜。现在，当达扎克在国会就他的不诚实答案和欺骗模式作证时，迫切需要埋葬蛇油或蝙蝠冠状病毒推销员，并找到能够就 SARS-CoV-2 是否出现这一关键话题提供公正答案的值得信赖的科学家。来自对野生动物冠状病毒进行危险的功能获得研究的实验室。当然，除了从事这项研究的人之外，谁应该是这个主题的专家呢？公众如何应对专家的不诚实行为，混淆了他们深奥的地盘？
众所周知，Daszak 在 2018 年为 DARPA PREEMPT 呼吁写了一笔拨款，提议以 SARS-CoV-2 与野生蝙蝠 SARS 相关冠状病毒的不同方式对蝙蝠 SARS 相关冠状病毒进行精确修改。他提议与王林发和武汉病毒研究所等多位外国科学家以及另一位美国科学家拉尔夫·巴里克（Ralph Baric）一起开展这项工作。达扎克、巴里克和武汉病毒学研究所的资助被 DARPA 明智地拒绝，因为它有引起大流行的风险。
作为震中的人，我帮助撰写的 DARPA PREEMPT 拨款被接受，使我能够开发方法 将病原体归因于它们来自的储存库 （包括真实案例研究 优先监视印度喀拉拉邦的尼帕病毒 尼帕病毒爆发后）。 Daszak 和他的快乐乐队继续前进，因为 Daszak 拥有该领域人士熟知的其他资助途径，因此他和他的同事当然有办法继续他们的 DEFUSE 提案，以某种方式修改蝙蝠 SARSr-CoV这很可能产生了 SARS-CoV-2。这些研究人员设计 SARS-CoV-2 的成本还不到博士后一年的工资，所以显然这个大胆而可怕的想法就在他们的掌握之中。
当我看到达扎克坐在新冠特别委员会面前的椅子上时，他因自己欺骗的压力而秃顶，因问题的激烈而出汗，并因不诚实的愤怒而结结巴巴，我的一小部分在内心死去：我的那部分与正直的科学家一起成长，他们深切关心诚实、真理和文明的福祉。当我读到时 拉尔夫·巴里克的采访，巴里克似乎更加诚实和独立，这让我有些耳目一新，但当巴里克博士开始谈论重要的事情时——SARS-CoV-2 是否从实验室出现，以及它是否一致与 DEFUSE 相关工作的研究成果——我很伤心地看到一位科学家挥舞着他们的专业知识，挥舞着大话和花哨但虚构的数字来蒙蔽国会的眼睛，给他们留下了不真实的印象准确，并且不反映对通过使用非虚构数字获得的 SARS-CoV-2 起源证据的公正评估。
DEFUSE PI 高估 SARSr-CoV 溢出的指南
例如，巴里克就先验概率提出了一个论点，即 SARS-CoV-2 是由于溢出和实验室泄漏而出现的。为了论证这一论点，巴里克引用了一篇论文，估计每年有超过 50,000 起 SARS-CoV 溢出事件。巴里克博士没有提及一些关键细节。 该论文由 DEFUSE PI 的 Linfa Wang、Peter Daszak 撰写、石正丽等人，因此考虑到利益冲突，科学欺骗的可能性相当大，而那篇论文实际上并没有找到每年 50,000 次溢出的证据。他们发现了什么？
巴里克的合作者以及正在调查 SARS-CoV-2 可能实验室起源的科学家小组发表的一篇论文，介绍了科学欺骗的可能性非常大，高估了溢出率的宏大主张，其预期效果是让人们思考SARS-CoV 的溢出一直在发生，这正是巴里克提出的推理路线，引发了对实验室起源的怀疑——如果每年都有更多的溢出，那么我们之前关于 SARS-CoV-2 的信念就是溢出，在其他条件相同的情况下，会更高。试图欺骗的科学家只需要估计足够多的溢出效应，就可以夸大与 SARS-CoV-2 自然出现不一致的所有证据，而这正是 50,000 个数字似乎正在发生的情况。
这篇论文实际上做了什么，是否有任何不诚实的证据或明显偏差其估计的方法？他们是如何估计每年 60,000 多起溢出事件的？请耐心听我说，因为像《Proximal Origins》一样，一篇立即让独立专家闻起来很滑稽的论文，Daszak、Linfa Wang 和石正丽也做出了一篇烂鱼般的论文，需要仔细检查才能找到难闻气味的来源。研究人员将他们的估计的秘密隐藏在一些奇特的方法之下，经过仔细检查，这些方法并不支持他们论文的主张，并且明显高估了溢出率，而没有透明地揭示他们的估计对错误数字和错误假设的依赖。
为了简单起见，作者做了以下事情：
- 根据蝙蝠的现场样本估算蝙蝠 + SARSr-CoV 的流行率
- 估计蝙蝠居住的地方
- 估计人类与蝙蝠重叠的位置
- 通过蝙蝠与人类的相互作用估计人类感染情况
然后，溢出率被估计为这些估计值的乘积——蝙蝠密度、蝙蝠中的冠状病毒流行率、蝙蝠与人类的重叠以及与蝙蝠相互作用的人类感染率。顺便说一下，这种方法是 我在 2018 年针对这个问题开发的方法的一个特例，所以我很有资格插话这个过程对各种输入的敏感性。
上面的前三个步骤对于他们论文的主要结果来说非常琐碎且无关紧要。没有人争论蝙蝠携带冠状病毒，蝙蝠生活在某些地区而不是其他地区，以及蝙蝠生活在人类也生活的某些地方。我们可以估计冠状病毒在蝙蝠、蝙蝠生活的地方以及人类与蝙蝠重叠的地方的高流行率，而不会太大影响结果，因为这些估计都是合理的，人类感染和溢出的主要障碍不是与蝙蝠重叠，而是病毒学障碍进入：蝙蝠 SARSr-CoV 与受体结合并进入人体细胞，导致人类感染。
建立直觉，当我们在海洋中游泳时，我们会遇到数十亿种病毒，但人们很少被海洋中的病毒感染，因为海洋中的病毒无法进入人体细胞。当我们的狗患有犬窝咳时，我们会依偎着它们，而我们不会生病，因为病原体也无法进入我们的细胞。我们一直在和动物玩耍，人们看着蝙蝠从卡尔斯巴德的洞穴中飞出，人们食用鸟粪已有数千年历史，但除了 2002 年和 2019 年的那次之外，我们还没有任何记录在案的 SARS-CoV 流行病，这表明感染和大流行的障碍不是蝙蝠与人类的重叠，因为重叠在历史上很常见并且相对恒定，而是病毒的特征可能使其能够进入人类。一些病毒变种可能更有能力进行跳跃，事实上，这就是为什么 DARPA PREEMPT 呼吁寻求“具有跳跃能力的准种”，并抢占这种狭窄范围的具有跳跃能力的变种进入人类。
因此，估计 SARS-CoV 溢出效应的主要关键是识别人类中的 SARS-CoV 病例。我们看到，在当前的 H5N1 疫情爆发中，人类流感病例可以相当容易地被检测到，特别是当动物中出现大规模疫情时，我们甚至能够在我们的动物中检测到这些病原体，所以我们有很多证据今天在美国牛中传播的禽流感和牛谱系可以通过某种受体结合（鸟类和牛中的流感受体结合略有不同，但不像人类受体那样不同）和大剂量病毒的混合而进入人类接触牛和家禽的农场工人。
那么 SARSr-CoV 又如何呢？为什么我们之前没有看到很多 SARS-CoV 的溢出效应？作者如何克服缺乏溢出证据的情况，估计每年有超过 60,000 起 SARS-CoV 溢出事件？
这就是它变得有点离谱的地方，人们开始获得一位勤奋科学家的愤世嫉俗，他意识到了原因 大多数发表的研究结果都是错误的。
在深入研究任何科学论文之前，值得问的是：如何 估计每年感染 SARS 相关冠状病毒的人数？理想情况下，我们可以对人群进行随机抽样，要么对因某种主诉而寻求护理的患者进行 PCR 检测，要么可能进行血清调查，提供人群中代表性人群过去接触史的免疫学证据。理想情况下，血清调查应该是高度具体的，并以减少其他冠状病毒暴露造成假阳性的可能性的方式进行，因为血清调查可以对不是我们正在寻找的目标的事物做出反应，因此我们需要进行调整这些误报。
它也确实必须是一种冠状病毒，因为病毒在接触后感染人的能力以及人们接触病毒的方式方面存在显着差异。选择合适的物种进行比较始终是生物科学的一门艺术，但通过关注物种的基本生态学（包括分子病毒学）或感兴趣的生态相互作用，可以找到令人满意的选择。奶农因为整天与奶牛一起工作而接触流感，家禽养殖者因为整天与鸡一起工作而接触流感，而这些导致流感溢出的人与动物的相互作用在蝙蝠中没有类似的情况因为我们没有家养蝙蝠，而且流感病毒学与 SARSr-CoV 非常不同。
尼帕病例通过饮用枣椰汁而接触尼帕病毒，果蝠试图饮用手术汁液而被感染——这也不是一个很好的类比，因为 SARSr-CoV 存在于不会污染人类食物的小型食虫蝙蝠中整夜喝一桶桶汁液。 MERS 病例是通过沙特阿拉伯人与骆驼的独特接触而接触单峰骆驼的，这同样不适合野生、小型、夜间活动的食虫蝙蝠。
埃博拉病毒病例的发生主要是由于在埃博拉病毒的几次大规模爆发之一期间接触丛林肉和其他人——毕竟SARS-CoV-1首先出现在以果子狸为中间宿主的动物贸易网络中，因此从丛林肉的角度可能更合适，但埃博拉病毒的病毒学与蝙蝠 SARSr-CoV 的病毒学非常不同，因此我们需要注意这一限制，并确保任何血清调查都不太可能受到许多大规模埃博拉病毒爆发的影响，这些爆发具有显着的影响。人与人之间的传播。所有这些人类生态相互作用和接触途径各不相同，导致这些病例的病毒在接触人类后感染人类的基线能力也有显着差异，因此我个人会避免使用这些其他病毒作为比较，而是估计与 SARS 相关的冠状病毒感染，避免采集可能被人际传播感染的样本，以正确估计与 SARS 相关的冠状病毒的年度溢出率。
好吧，太好了，所以我们已经考虑过如果我们表现得善良和诚实的话，我们会如何做到这一点。 DEFUSE PI 做了什么？下面是他们方法的核心内容，隐藏在补充表 4 中，大多数人都忽略了。
他们没有对临床样本进行 PCR 检测。相反，他们结合了多种蝙蝠病毒的血清流行率研究。血清调查的特异性未知，或者在 94-100% 之间，通过针对尼帕病毒的 94% 特异性测试，他们得到 3-4% 的血清阳性率——换句话说，我们真的不知道那些 3-4% 血清阳性病例是否存在实际上是血清阳性，或者只是不太具体的测试的假阳性。除了尼帕病毒与 SARSr-CoV 的比较在生态上不合适之外，对 7 或 171 个样本中的 227 个阳性样本进行的血清调查无法得出结论，这 7 个阳性样本不是我们预期的假阳性结果如此低的特异性。
沿着同样的批评路线，研究人员还对中国 199 人进行了 SARSr-CoV、HKU10-CoV、HKU9-CoV 和 MERS-CoV 血清阳性检测，尽管对 199 人进行了 4 种不同病毒检测，但他们只发现了两种病毒血清学检测呈阳性。当您进行 796 次检测且只有 2 次检测呈阳性时，这也在血清学检测的误报误差范围内，众所周知，血清学检测具有不完美特异性的局限性。我向你保证，Daszak、王林发和石正丽都意识到了这一局限性，但他们没有在论文中提及这一点，也没有在他们的方法中对此进行调整。
我们越仔细地检查这张表，每个血清阳性病例的例子就开始显得更加可疑。他们估计，在果蝠中发现的马来西亚病毒的血清阳性率为 6.5%——同样，果蝠在生态和进化上与那些携带 SARS 相关冠状病毒的小型食虫蝙蝠截然不同——这一估计来自于人们吃的水果，而这些水果被人类吃掉了一部分。果蝠，这是食虫蝙蝠永远不会发生的生态相互作用。
Peter Daszak、王林发、石正丽等。声称 14 年在刚果进行的一项研究估计埃博拉病毒的血清阳性率为 2015%。然而， 如果你阅读了实际的研究，作者没有报告 14% 的血清阳性率——他们报告了 0.5 个样本中马尔堡病毒的血清阳性率为 809%（同样，血清学检测没有任何阳性结果），而在一个经历了 2.5 次埃博拉病毒爆发的地区，埃博拉病毒的血清阳性率为 14%。自 1976 年以来，我们并不清楚 2.5% 的埃博拉病毒血清阳性病例中有多少实际上是源自溢出效应，而不是人际传播，而且我们无法使用人际传播事件来估计蝙蝠与人类的溢出效应。
最后也是最大的血清流行率是最荒谬的地方。 DEFUSE PI 估计的最高血清流行率（并在他们的模型中用于估计蝙蝠 SARSr-CoV 溢出率）来自 SARS-CoV-2 引起大流行后对 SARS-CoV-2 的血清调查。就像刚果的埃博拉病毒血清调查一样（与原始论文相比，作者高估了 6-7 倍），人们无法判断这些 SARS-CoV-2 血清阳性样本中的哪一部分是由于蝙蝠和病毒的溢出造成的。这些 SARS-CoV-2 病例中有多少是由于人际传播造成的。我敢打赌，3 个样本中的 2 例 SARS-CoV-12 血清反应阳性病例比 3 例独立的蝙蝠溢出病毒更有可能是接触过在全球人类大流行中传播的病毒的人。
回顾一下，作者对蝙蝠 SARSr-CoV 溢出的估计来自对许多其他蝙蝠病毒的血清调查，这些病毒由于非常不同的生态过程而溢出（例如，果蝠掉落的水果、埃博拉病毒的丛林肉消费、尼帕病毒的枣椰汁消费）。血清调查结果要么与血清学测试的合理假阳性率无法区分，要么与没有正当理由引用的文献相比报告过多，要么很可能是由于人与人之间的传播，就像他们对 SARS-CoV-2 的血清调查一样，而不是由于独立的蝙蝠溢出事件。
在大约 31 项血清学检测中，总共有 1,500 项血清学阳性检测，即 2% 的人类血清学阳性检测结果对蝙蝠病毒的特异性低于 98%，而蝙蝠病毒的溢出是由与 SARSr-CoV 完全不同的生态相互作用驱动的。
从这 31 项与 SARSr-CoV 溢出相关性可疑的血清阳性检测中，作者估计每年有 60,000 例 SARSr-CoV 溢出。如果我们根据非特异性测试的误报进行调整，并删除那些因与食虫微型蝙蝠之间从未发生过的相互作用而出现的病毒，那么由此产生的估计每年将少于 1 次 SARS-CoV 溢出，因为我们没有关于此类溢出的经验记录，除了一次SARS-CoV-1爆发和墨江矿工感染了与RaTG13相关的病毒。仔细检查数据表明，从上述血清调查中得出的任何数字都会大大高估每年人群中 SARSr-CoV 溢出（实际感染）的比率，而事实是我们没有证据表明每年有 60,000 例溢出。这个数字是由一系列方法组成的，这些方法可追溯到血清调查的不适当并发症，并且未针对低特异性和不同的感染生态驱动因素进行调整。
从那篇由 DEFUSE PI 撰写的论文中，该论文具有很大的欺骗潜力，而且毫无疑问，补充表 S4 中隐藏着明显的方法学局限性，拉尔夫·巴里克 (Ralph Baric) 向国会作证，声称 50,000 年来每年有 20 次溢出，因此有 1 万次溢出，因此，SARS-CoV-2 从实验室出现的可能性要高出一百万倍。达扎克等人。知道如果他们能够提高溢出率，科学家们就会走上巴里克走过的路。
巴里克博士的数字是错误的。他没有尽职调查研究他在向国会提供看似专家意见时所使用的数字的局限性，但实际上是对由存在巨大利益冲突的科学家撰写的文献进行了肤浅的阅读，并得到了同样是人云亦云的人的重复。他完全有理由相信他的同事报告的数字，他们于 2018 年提议修改武汉的蝙蝠 SARS 相关冠状病毒。
正如您所知，我尝试通过仔细检查我引用的论文的方法和补充信息来进行尽职调查。桑切斯等人。 (2021) 声称估计每年有 60,000 起 SARSr-CoV 溢出事件，但在大量方法之下，结果完全来自于血清调查，不包含任何有关 SARSr-CoV 溢出率的信息。当我看到像巴里克这样的人在没有仔细阅读论文或考虑统计方法（我帮助开发的方法！）的局限性的情况下重复这些数字时，重复这些说法就好像它们是合理的、公正的，没有可能被那些有能力的人欺骗一样。如果实验室起源的事件中损失最大，并且可以预见地利用这些高估来夸大实验室事故的证据，我不禁对国家科学院的这位成员表示担忧，该机构的成立是为了提供公正的结果向政策制定者提供科学评估，并没有向政策制定者提供公正的科学评估。
请原谅我，但即使我在除 SACNAS（墨西哥裔和美洲原住民科学促进会）以外的任何科学协会中没有任何会员资格，我也感到有公民责任诚实地报告这些数字，而不是玩科学电话鹦鹉学舌的数字来自因可能引起大流行而接受调查的人。
还有更多。
“生物统计学学士学位”
Baric 博士是“高效反向遗传系统”技术的创始人之一，该技术是从头开始高效合成 RNA 病毒的方法，以便您以后可以对其进行修改。瓦伦丁·布鲁特尔 (Valentin Bruttel)、托尼·范·东根 (Tony Van Dongen) 和我研究了新冠疫情之前人们从头开始合成冠状病毒的方法，研究了 SARS-CoV-2 的基因组，并得出以下判断：“核酸内切酶指纹表明 SARS-CoV-2 的合成来源”。就我个人而言，我更喜欢的标题是指纹与合成来源“一致”，这就是我试图在这里和论文中传达它的方式，但“表明”是该小组更喜欢的，这是一个公平的词，并且我不认为这是我要死在的山上，所以“指示”的用法就像在煤矿里死去的金丝雀“指示”有毒气体的存在，但并不能“证明”它，因为金丝雀也会死于有毒气体其他原因。
Anyhoo，进行一个通俗科学回顾：合成病毒是通过将大小相似的 DNA 块与特殊的剪切/粘贴位点粘合在一起而制成的。研究人员观察基因组，并使用沉默突变添加/删除剪切/粘贴位点，这些突变会改变 DNA 序列，以产生这些类似大小的块，而不影响最终的病毒。由此产生的病毒通常在其基因组中留下规则间隔的剪切/粘贴位点，这些位点与密切相关的冠状病毒的不同之处在于完全沉默的突变。 SARS-CoV-2 具有规则间隔的剪切/粘贴位点，就像弗兰肯斯坦缝合在可预测的接缝处连接手臂和腿一样，并且这些剪切粘贴位点充满了沉默突变。
我们检查了其他冠状病毒的基因组，以量化切割/粘贴位点异常间距的野生冠状病毒几率（野生冠状病毒中的几率为 1/1400）和沉默突变的热点（野生冠状病毒中的几率为 1 万分之一）。这些可能性足够低，因此我们写了一篇论文，记录了这种模式，并将其与新冠疫情前制作反向遗传学系统的方法结合起来。
巴里克在国会作证时被问及我们的论文：
巴里克对我们的工作有一些强烈的看法。
首先，巴里克博士说，我们不会期望在其他蝙蝠品种中发现这些位点。然而，下面是武汉病毒研究所制作的最后一个反向遗传学系统，rWIV1——他们使用了几个预先存在的位点（4387、12079和27352）来制作他们的感染性克隆，否则他们敲除了一个位点（1571）并又添加了四个（8032、10561、17017 和 22468）。反向遗传系统使用预先存在的限制性图谱并对其进行最小程度的修改以创建合适的产品。对于 SARS-CoV-2，假设的祖细胞可能具有 BsaI 和 BsmBI 酶高度保守的限制性位点，大多数 CoV 具有太多的 BsaI 和 BsmBI 位点，阻碍了有效合成，在我们的理论中，研究人员删除了一些它们具有沉默突变，以产生 SARS-CoV-2 中观察到的模式。
巴里克声称我们不会期望在其他冠状病毒中找到这些位点，但之前的工作与他的说法相矛盾。巴里克继续说道：
巴里克声称最小的碎片对他来说太小了，不舒服。他说大约有 300 个碱基对。事实上，它有 652 个碱基对，是 Baric 声称的两倍多。巴里克随后表示他不会制造那样的克隆体，这会激怒他。这种争论类似于看到一张简笔画，然后说它不可能是人类画的，因为不成比例的手臂或不等大小的腿会激怒你。然而，更具体地说，回顾一下 rWIV1 基因组——它包含一个非常短的片段，C2 片段，C2 片段有 1500 个碱基对长，无可否认比我们的片段长，但小片段是可以管理的，特别是如果它们包含基因组区域您不打算进行修改，因此它们可以用作构建完整病毒的最终链接。 Baric还声称第一个片段太小，但第一个片段有2,188个碱基对长，比rWIV1的片段C2长，几乎与rWIV1的片段C1一样长。
在评估特定基因组是否是研究相关产品时，它有助于评估先前的工作并确定这是否有助于研究人员实现既定目标。换句话说，假设这是一个与研究相关的产品，你可以用它做什么？它是否使某些工作变得容易而另一些工作变得困难或不可能？在rWIV1中，研究人员最初并没有制作C2片段，直到他们在试图大规模生产C片段时意识到C片段对细菌有毒，因此他们不得不将C片段切成两段才能实现实验目的。在 DEFUSE 中，研究人员希望交换 Spike 基因并在 Spike 基因内插入编辑，例如弗林蛋白酶切割位点。 SARS-CoV-2 中的限制性图谱可以允许这样的工作吗？
在之前的作品中，有熟悉的名字：Ben Hu、Linfa Wang、Peter Daszak、Shi ChengLi 等人。 (2017)，研究人员使用限制性内切酶 BsaI 和 BsmBI 来交换刺突基因。胡等人。 (2017) 是新冠病毒爆发之前，研究人员唯一一次在冠状病毒感染性克隆上使用这对限制性内切酶——BsaI 和 BsmBI，顺便说一句，这正是我们发现限制性位点间距异常的两种限制性内切酶以及 SARS-CoV-2 沉默突变的热点。 SARS-CoV-2 的限制性图谱将允许研究人员使用与 2017 年完全相同的方法交换 Spike 基因并插入弗林蛋白酶切割位点。
此外，小片段是唯一两侧有不同酶的片段 - 所有其他片段的两侧都可以专门有 BsmBI 或 BsaI，从而简化了消化并实现了这些作者在 2017 年使用的相同插入方法。哎呀，作者可以使用完全相同的插入方法2017 年，他们使用 BsmBI 两侧的刺突基因来复制他们对新感染性克隆的研究——SARS-CoV-2 中的这种反向遗传学系统非常适合他们的研究项目。
Baric 在国会就我们的研究主题作证时，使用了虚构的数字（300bp）和主观主张（令人恼火的小片段），试图反驳我们论文中片段长度奇怪模式的 1/1400 异常。和许多其他人一样，他避免评论我们 1 万分之一的沉默突变热点异常，这些突变点与 DEFUSE PI 在 20 年使用的剪切/粘贴位点相同，这些位点在 SARS-CoV-2017 中产生了异常片段长度。沉默突变模式是这个难题的重要组成部分，因为它是一个更重要的结果，并且无法解释我们如何如此幸运地通过关注这些限制性位点产生了规则空间位点的模式来发现如此多的沉默突变这看起来很人为，而且从统计数据来看，这在冠状病毒中是异常的。
巴里克称我们的工作为“生物统计废话”，但我们的数字是根据野生冠状病毒基因组、标准方法和可重复代码根据经验估计的。如果有任何生物统计学的废话，那可能是 Daszak 等人。在补充表 S4 中隐藏糟糕的血清调查，Baric 在没有尽职调查的情况下每年引用 60,000 次溢出，以及 Baric 自己的“BS”，因为缺乏更好的词，对与之前的工作相关的片段长度的实际经验数字胡说八道，或者胡说八道令巴里克恼火的片段意味着反向遗传学系统对武汉正在进行的研究项目没有用处。
当科学家误导国会时
国会监督委员会目前正在调查一个非常严重的问题，即 SARS-CoV-2 可能与研究相关的起源，这可能是美国纳税人通过 Daszak 的生态健康联盟分包给武汉病毒研究所资助的研究的结果。每次我讨论这个问题时我都必须强调，有1万美国人死亡。全球有 20 万人死亡。这不是一件好笑的事情，现在不是自负、平庸和科学废话的时候。许多证据都指向与研究相关的起源，这些证据都与彼得·达扎克、王林发和石正丽之间的合作有关。
多么令人好奇和不幸的是，巴里克自己的估计是由这些连续相互矛盾和不诚实的研究人员做出的科学估计，认为实验室起源的可能性不大。当然，与研究相关的事故应该涉及研究人员，而这些研究人员继续通过发表误导世界了解事实真相的论文来混淆科学。他们的专业知识、我们的期刊以及媒体在大流行后对专家的信任都被用来误导世界。
当我看到这些科学家用欺诈性的数字误导国会议员时，我的心都死了。数字是科学的核心和灵魂，是可重复的测量单位，我们必须忠实地交流，以确保其他人可以将他们的发现与我们的发现进行比较。
当一本《自然》杂志上发表了向国会和其他代表人民意愿的管理者鹦鹉学舌般的糟糕数据时，我的内心已经死了。爱思唯尔（Elsevier）是另一家从中国获得大量收入的公司的子公司，悦刻公司（RELX Corp）是另一家从中国获得大量收入的公司，其高层聘用了前中国政府官员。我们所依赖的科学、交流数字的核心机构似乎没有阅读补充表 S4 中的数字，也没有迫使作者评估他们的估计的适用性。这些期刊拒绝发表文章来普及与实验室起源一致的证据。
一小群科学家可能引发了一场流行病，他们正在利用科学——数字和估计以及他们自己的专业知识，赋予对方法发表评论的权威——以及像我们的期刊和科学院这样的科学机构，来对他们的同事和科学家的潜在作用产生怀疑。他们的资助者在这次与研究相关的事故中。由于不抵制这种对科学和科学机构的滥用，不与这种不道德行为作斗争，许多学术病毒学家正在增加对其学科的不信任，通过增加这一小群研究人员及其资助者将造成的附带损害来提高问题的风险。
我的一部分在内心死去，因为我成为一名科学家正是为了消除废话并得出真相，我认为我们的机构旨在支持这一点，我认为其他科学家有足够的勇气大声疾呼，但这里有科学家在国会里胡说八道，用糟糕的科学掩盖真相，在大期刊上发表糟糕的数据，大多数其他科学家在科学怯懦的流行中保持沉默。
事实是，我们对与 SARS 相关的冠状病毒溢出没有可靠的估计。事实是，之前没有发生过大流行，这表明低溢出率和/或高度传播的 SARS 相关冠状病毒（如 SARS-CoV-2）的低几率结合在一起。
SARS-CoV-2 是一种异常现象，我们没有证据表明与 SARS 相关的冠状病毒会定期传播。我们在 Covid 之前观察到的唯一有据可查的与 SARS 相关的冠状病毒溢出是 SARS-CoV-1，这是一次动物贸易爆发，导致在地理广泛的动物贸易网络中发生许多溢出事件，接触者追踪和血清调查发现早期感染不仅集中在在动物处理者中，特别是在果子狸处理者中，对 25 只动物进行了采样，其中 7 只检测呈阳性（主要是果子狸），其祖病毒与人类中发现的病毒有 99% 相似。所有讲述 SARS-CoV-1 出现的一致故事的证据都是在不需要先例的情况下收集的，因为与其他人畜共患病一样，利用现代知识和方法很容易追踪与 SARS 相关的冠状病毒的爆发。
自 SARS-CoV-1 以来，中国至少发生了 6 起实验室事故，因此在之前记录的 7 起 SARS-CoV 出现事件中，只有 1 起是因动物贸易爆发而引发的溢出事件，另外 6 起是实验室事故。除此之外，我们没有其他数据——巴里克提到的 60,000 起溢出事件从未发生过，它们是通过一堆方法变出的模糊数字，这些方法建立在未经调整的假阳性 SARS-CoV-2 血清调查、尼帕血清调查的隐藏、腐烂的基础上。 ，在人与人之间传播的地区进行了埃博拉病毒血清调查，公布的血清阳性率远低于 Daszak、Wang 和 ChengLi 模型中使用的血清阳性率。
坏科学家破坏科学
国会和其他调查人员迫切需要诚实的定量生物学家，最好是那些具有生态学和进化生物学、分子生物学、数学模型和用于研究病原体溢出的统计方法知识的人。可悲的是，这样的科学家很少见。我是普林斯顿大学定量和计算生物学项目的第一届学生，我是班上第一个毕业的人，也是我所知道的唯一一个也研究病原体溢出的人。
定量素养在生物学中很少见，因为从历史上看，生物学一直是一门从事田野工作（捕捉蝙蝠、调查大象）和实验室工作（制作缓冲液、等分样品、设计引物等）的学科。了解分子方法的人并不常见对于生物工程，疾病发病率的流行病学估计方案（例如蝙蝠SARSr-CoV溢出）、蝙蝠采样的现场方法、估计弗林蛋白酶裂解位点进化的进化方法以及评估竞争理论的法医统计方法。
从我对一个有争议的问题应用跨学科卓越的相当孤独的优势来看，我看到山下有强大的科学家拼命地爬到我的位置，试图抹黑我们的工作，但失败了。在他们努力抹黑公平工作并放大不良工作的过程中，我们目睹了科学家放弃激发科学信任的客观性、诚实和谦逊的一种非常危险的模式。我们看到科学家放弃了向国会代表等管理者提供公正咨询的公民义务。
巴里克只是向国会就 SARS-CoV-2 的限制图谱编造了一些小数字，当时较小的数字增强了他的论点，而他利用了 Daszak 和 ZhuangLi 编造的较大数字，但没有说明这些数字来自哪里，因为较大的数字增强了他的论点。那么争论。允许科学家随意处理数字的明显后果是，估计实验室事故可能性的真实数字将被掩盖，不熟悉科学家方法的公众将无法辨别哪些数字是正确的，并且在应该有更大确定性的地方，怀疑将会加剧。
科学总是有万金油推销员和荒唐的争论。达扎克在新冠疫情爆发前是一位著名的万金油或蝙蝠汤推销员，他兜售超乎想象的论点，称他可以预测下一次大流行，从而获得数百万美元的 PREDICT 资金，对世界各地的随机动物进行采样将使我们更安全地获得数百万美元的资金。在 CEPI 的全球病毒组项目资助中，与 SARS 相关的冠状病毒即将出现，从而获得 NIH/NIAID 数百万美元的资助。在新冠疫情爆发之前，我们都对小贩翻白眼，尽管有些人，比如我，觉得有公民责任去后退并反驳荒谬的主张或毫无根据的理论。当一半的科学在兜售，另一半在倒退时，科学就会停止，数以百万计的美元就会被浪费，因为它们被授予那些基于糟糕的统计数据、糟糕的逻辑和恶意而提出糟糕想法的不值得的接受者。
世界各地的科学家都需要更加认真地对待新冠病毒起源问题，并开始尽自己的一份力量，变得更加客观、更加优秀、更加谦虚，以与这些天在国会面前游行的令人憎恶的科学保持距离。我们的科研机构、其信誉和资金都依赖于我们的客观性。著名科学家的违法行为越来越长，他们的行贿行为也越来越明显，对科学和我们的社会构成了严重威胁。不存在反科学运动，对科学的最大威胁来自内部。我们让不诚实的科学家变得默默无闻，以便更多有道德的科学家能够脱颖而出。我们需要向世界展示什么是好的科学，什么是好的科学。
克里斯蒂安·安德森（Kristian Andersen）和埃迪·霍姆斯（Eddie Holmes）发表了一篇论文，称实验室起源“令人难以置信”，而安德森认为这种情况“非常有可能”，并且没有承认在武汉进行危险的冠状病毒研究的资助者推动、编辑和推广了他们的工作。安德森在宣誓作证时声称，在福奇的审查下，他没有获得 NIH/NIAID 的资助，但他确实获得了——福奇本可以拒绝安德森的资助，但在安德森发表论文声称实验室起源于福奇资助的实验室之后， “难以置信”，福奇向安德森提供了数百万美元的 NIAID 资金。
这种行为破坏了对科学的信任。
福奇在国家电视台上鹦鹉学舌地模仿安徒生等人的论文，但没有透露他的机构向武汉提供的资金，以及他在推动这篇论文中所扮演的角色，同时假装他不知道作者是谁。福奇随后撒谎说他从未资助过武汉关注的功能获得性研究，但现在我们收到的收据显示，NIH 向 Ralph Baric 提供了功能获得性资助豁免，以研究嵌合 WIV 冠状病毒结构，NIAID 被列为胡本山的资助者等人 2017 年的研究制造了非自然的冠状病毒嵌合体，目的是寻找更具传染性的东西，甚至拉尔夫·巴里克 (Ralph Baric) 也向国会承认，达扎克向 NIAID 提交的 2018/2019 年关于武汉冠状病毒工作的进展报告是令人关注的功能研究进展。
这种行为破坏了对科学的信任。
当一种看起来像 DEFUSE 研究产品的病毒在武汉出现时，达扎克（Daszak）拒绝了 DEFUSE，而他计划在武汉制造这种病毒。当他被任命为美国驻世界卫生组织调查特使，或领导《柳叶刀》新冠病毒起源调查，或为美国国家科学院致函 OSTP 声称实验室来源不可信时，Daszak 并没有透露 DEFUSE，而是似乎选择他所有的朋友在这些科学委员会和报告中与他一起投票。达扎克就其研究的风险向美国政府撒谎，并就他计划在武汉开展这项工作向国会撒谎。
这种行为破坏了对科学的信任。
我可以继续说下去，但重点是，我非常关心科学，我认为科学面临的最大威胁，因为它蔓延到国会调查中，是许多杰出的科学家不诚实和不道德，没有后果，这需要改变。我非常关心科学，以至于我宁愿成为那个告诉世界我的工作是错误的人，也不愿让世界相信不正确的科学是正确的，而这些人宁愿兜售谎言以保护自己的声誉，即使这会破坏所有科学。
当我看到科学家们破坏公众对科学的信任时，我的心就死了——讽刺的是，他们同时鹦鹉学舌地声称他们的诽谤者是“反科学”的（正如彼得·霍特兹所做的那样，但没有透露他也将危险的病毒学工作分包给了武汉病毒研究所）！我一生中从未见过如此令人憎恶的科学，福奇在 NIAID 任职期间引发的生物科学欺诈的溃烂现在正暴露在光天化日之下，而这种光可能会揭示科学资助、出版和科学基础的弱点。职业发展的手段导致选择小贩，而牺牲诚实的后行小贩。少数高度矛盾的科学家正在滥用科学、他们对科学权力职位的任命、他们作为专家的可信度以及他们在期刊上的出版物，其明显意图和效果是误导世界关于 SARS-CoV-2 可能的实验室起源。
科学一直是一个有基本规则的认识论战区，但随着新冠病毒的起源，许多基本规则似乎已被放弃。科学家们正在发表关于“难以置信”的实验室起源的废话，实验室起源理论是“阴谋论”，每年有“60,000”个与SARS相关的冠状病毒溢出，菜市场的爆发是自然起源的“决定性”证据，越野车声称 SARS-CoV-2 进化树中有两个分支的代码是两次溢出的证据，在 2 亿条读取中（其中一小部分是貉），SARS-CoV-200,000,000 的一次读取被《大西洋月刊》誉为“最有力的证据”然而”的自然起源等等。大多数发表的研究结果都是错误的，背后对科学的厌恶正在蔓延到国会，在这个过程中，少数极其直言不讳、强大但矛盾重重的科学家的傲慢正在对学术科学的声誉造成巨大损害。
我拒绝参与这样的系统。我正在尽我所能来对抗这个领域的不良科学。这就是为什么我阅读拉尔夫·巴里克的论点，并用锋利的铅笔仔细评估它们，以确保他的数字相加并且他的概率适当地倍增。这就是为什么我首先以开放的心态阅读 Proximal Origin、Worobey 等人、Pekar 等人、Crits-Cristoph + Debarre 等人、Daszak 等人以及其他论文，然后在原谅自己呕吐和哭泣之后很少，有一种后退的愿望。
在某些时候，我们需要那些后退一步的科学家——通常没有国家科学院职位、NIH/NIAID 联系，或者与爱思唯尔的利润动机保持一致——获得充分的机会来撰写他们所看到的科学并讲述科学无需经过小贩在国会的证词过滤。如果国会能够听到科学的真正含义，该领域合格专家的仔细检查和公正判断是什么样子，如果他们能找到一位公正的科学顾问，渴望帮助他们在这个认识论战区得出正确的答案，我们可以挽救科学的可信度，并对那些放弃帮助社会了解真相的公民义务的不道德科学家、资助者、出版商和其他科学机构施加必要的智慧热情。
看到一个更成熟的科学家在国会作证时充满了基本错误，显然对数据和理论推理的概率方法掌握肤浅，就像拉尔夫·巴里克所做的那样，这很糟糕，看到彼得·达扎克的谎言渗透到话语中也很糟糕。糟糕的是，当我想用时间做其他事情来帮助文明时，我发现自己间接捍卫我们的发现，通过我的子堆栈与科学家的国会证词争吵，因为期刊太冲突，无法发表科学家的相互竞争的观点和民主党人的观点。 Covid特别委员会的成员似乎在指向实验室起源的证据和合理方法上被成功误导。
最重要的是，我一生都在努力成为最好的科学家，却发现 NIAID 更喜欢步兵和傻瓜，他们愿意兜售谎言来掩盖 NIAID 资助了令人关注的功能研究成果的明显事实，这真是太糟糕了在武汉，此类研究可能引发了一场大流行（或者这可能是解放军的一个项目，但科学家们仍在提供掩护）。令人遗憾的是，科学家作为一个整体并没有站出来捍卫真理，相反，现代科学的权力体系似乎有自己的利益。美国将继续资助健康科学，因此即使 NIAID 进行改革，科学也会继续下去，但我们有义务确保继续进行的科学是安全有效地使用税款。
随着科学渗透到国会，我对世界看到这种现代科学状态感到失望，大多数发表的发现都是错误的，风险管理不善，像福奇、柯林斯和法勒这样的资助者是教皇，他们能够给不方便贴上标签这些理论在美国政府审查制度的支持下传播虚假信息，科学家编造数字，而其他科学家则鹦鹉学舌地重复他们的数字，而不了解这些数字是如何计算的，也不知道真实的数字是什么。
许多科学家对虚假信息表示遗憾，但很少有人批判性地审视科学家提供的信息的质量。我们在扔石头之前要清理我们的科学系统。如果大多数发表的发现都是错误的，那么我们为什么要资助科学呢？为什么我们不先资助元科学几十年，以开发更好的方法来确保科学家发表真相、资助者管理风险+资助富有成效的想法？
人们希望“好人”最终获胜，但这从来都不是必然的。如果我们希望好人获胜，如果我们希望科学能够为社会提供一切，我们就需要反击像达扎克这样的不诚实的骗子、巴里克的不良数据、爱思唯尔的出版偏见、NIAID 的资助偏见、过度影响力来自主要健康科学资助者的科学，以及破坏科学的所有其他社会恶性现象。
转载自作者 亚组
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