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科学研究的艺术
《科学研究的艺术》
贝弗里奇
第二章实验
“实验有两个目的，彼此往往互不相干：
观察迄今未知或未加释明的新事实；以及判断为某一理论提出的假说是否符合大量可观察到的事实。
”
--雷内·杜博斯”
生物学实验
我们今天所认识的科学，可说是从文艺复兴时期实验方法的采用开始的。
然而，尽管实验对于多数学科都很重要，却并非适用于一切类型的科学研究。
例如，在描写生物学、观察生态学或者多种类型的医学临床研究中，都不用实验。
但即使如此，后一类型的研究也利用了很多同样的原则。
其主要不同点在于：
假说的检验是通过从自然发生的现象中收集资料，而不是从人为地发生于实验条件下的现象中收集资料。
在写上一章最后部分和本章第一部分时，我的对象是实验人员。
但是，对于纯观察的研究工作者，这些章节可能也有一些有益的地方。
通常，实验在于使事件在已知条件下发生，尽量消除外界无关的影响；并能进行密切的观察，以便揭示现象之间的关系。
“对照实验”是生物学实验中最重要的概念之一。
在“对照实验中有两个或两个以上的相似组群（除了一切生物体所固有的变异性外，相似组完全相同）：
一个是“对照”组，作为比较的标准；另一个是“试验”组，要通过某种实验步骤，以便人们确定它对试验组的影响。
人们通常使用“随意抽取样品”的方法来编组，即用抽签或其他排除人为挑选的方法，把样品个体编入甲组或乙组。
按照传统的实验方法，除要研究的那一个变数外，各组其它一切方面都应尽量相似，而且实验应该很简单。
“一次变化一个因素。
并把全部情况进行记录。
”这一原则现仍广泛采用，特别在动物实验方面。
但是，有了现代统计方法的帮助，现在已有可能设计同时试验几个变数的实验了。
应该尽可能在研究工作的开头进行一项简单的关键性实验，以判断所考虑的主要假说是否成立。
细节的计划则可稍后作出。
因此，在对各部分试验之前先对整体试验，往往是明智的。
例如：
当你想用纯细菌培养物再次引起疾病之前，一般最好先试着用带病组织传染；在试验化学分馏物的毒性、抗原性及其它影响前，应先试验其原始提取物。
这一原则貌似简单、明显，但常遭忽视，从而浪费了时间。
同样这个原则还有一个应用，在初步试验某个定量因素影响时，通常最好在一开始就断定在极端条件下，例如在使用大剂量的条件下，是否会产生任何影响。
与此十分相似的另一条一般原则是逐步排除的方法。
有种猜谜游戏，提出诸如“动物、植物、还是矿物”等一连串问题，就很好地说明了这种方法。
用逐步缩小可能性的方法，常常比直接但是盲目的猜测能更快地找到未知数。
该原则应用于称重时，先试验过重和过轻两个重量，然后使这两个极端重量逐步接近。
在用化学方法寻找一种未知的物质时，这种方法特别有用；但是这种方法也同样经常应用于生物学的各个分支申。
例如，在研究某种疾病的起因时，有时，我们排除各种可能的选择方案，最后只剩下一个很窄的范围，以便集中精力进行研究。
在生物学上，开始的时候进行一种小规模的初步实验往往是一种好方法。
除了经济上的考虑以外，在最初阶段就进行复杂的实验，试图对所有的问题作出全面的回答，往往很难得出理想的结果。
不如让研究工作分阶段逐步进展，因为后面的实验可能要根据前面实验的结果加以修订。
“试点”实验是初步实验的一种，常用于以人或家畜为对象的实验中。
这是一种小规模的、往往在实验室进行的实验，旨在确定是否值得进行全面的现场实验。
另一种初步实验是“观测”实验，目的是对主要实验的部署进行指导。
让我们以传染因子或毒性因子的活体滴定分析为例。
在“观测”实验中，稀释度间隔很大（如一百倍），用于每一种稀释度的动物很少（如两头）。
取得结果以后，在可能的滴定终点两侧再选择间隔小（如五倍）的稀释度，同时使用较大的动物群（如五头）。
通过这种方法，我们便可用最少量的动物而获得准确的结果。
所谓的“筛选”试验也是一种初步实验。
这是用大量物质进行的一种简单的试验，目的在于找出其中哪一种值得进行进一步试验，以便用作譬如药物之类的东西。
偶尔，可以安排一种小型实验或者试验，以便短时间内指出某一设想中有没有什么东西本身佐证不够，不值得进行大型的实验。
这类性质的简略实验有时可以如此安排：
若是这样的结果就有价值；若是那样的结果就没有价值。
然而，这里有一个最低的限度，即使是初步实验，把“规模”降低到这个限度之下也就没有用了。
假如实验确实有进行的价值，则应将其安排得至少很有可能取得有用的结果。
由于急躁或是缺乏资金，年轻科学家往往鲁莽从事，进行计划不周的实验，而这种实验几乎没有可能取得有意义的成果。
只有当简略实验作为某项预计会得出可靠结果的复杂实验的初步实验时，才有理由进行这种简略实验。
研究工作要在每一步确定无疑以后才能进展到下一步，否则全部工作可以被称为“草率马虎”。
这样说是很恰如其分的。
作为一次成功的实验，其最基本条件是要能再现。
在生物学实验上，这一条件常常很难满足。
在已知因素未变的情况下，如果实验的结果不同，往往说明是由于某个或某些未被认识的因素影响着实验的结果。
我们应该欢迎这种情况，因为寻找未知的因素可能导致有趣的发现。
正像我的一位同事最近对我所说：
“正是实验出毛病的时候我们得出了成果。
”然而，我们首先应该知道是不是出了错误，因为最常犯的是技术上的错误。
做实验的时候，在技术要点上采取极其审慎的态度是非常值得的。
一种新技术方法的发明人，由于勤勉刻苦，对重要的细节小心重视，有时能够获得一些结果；这是其它对该课题不够熟悉、不够刻苦用心的研究人员难以重现的。
就这一点而言，卡莱尔（Thomascarlyle）所说“天才就是无止境刻苦勤奋的能力”一语千真万确。
赖特（AlmrothWright）爵士选用罗林斯（Rawlings）伤寒杆菌菌株作为预防伤寒的接种疫苗，就是一个很好的例证。
直到最近，由于利用了某些新技术，人们才发现罗林斯菌株是一种极好的制作疫苗用的菌株。
赖特当初慎重地选择了这种菌株，其理由在大多数人看来都是微不足道的。
西奥博尔德·史密斯是一位难能可贵的大细菌学家，他在谈到研究工作时说：
“决定结果的正是我们在处理表面上微不足道、枯燥乏味、而且不胜麻烦的细枝末节时所采取的谨慎小心的态度。
”
然而，应该有辨别能力，因为可能在次要工作的无用细节上大做文章，以致浪费了时间。
对实验工作的全部细节作详尽的记录是一条基本而重要的规则。
人们经常需要回过头来参看以前的某个实验细节，而该细节所具有的意义在进行实验的时候还意识不到。
这种情况发生之频繁是令人惊讶的。
巴斯德保存的笔记就是这种精心记录全部细节的出色例证。
除了为所做的工作和所观察到的现象提供可贵的记录外，做笔记也是促使自己进行细致观察的一种有用方法。
实验人员必须正确认识自己使用的技术方法，认识这些方法的局限性和各种方法所能达到的精确程度。
他们必须非常熟悉实验用的方法，才能把它用于研究工作，并且必须能够取得稳定可靠的结果。
任何方法都难免要出差错，难免会得出使入误解的结果，实验人员应能迅速发觉这类问题。
如果可能，关系重大的估定和滴定分析都要用另一方法加以核对。
科学家对于自己的仪器也必须有所了解。
现代的复杂仪器常常很便利，但也并不都是稳妥可靠的。
所以有经验的科学家常常避免使用这种仪器，以防产生给人错误印象的结果。
在安排对象是人或珍贵家畜这种只能对之进行有限的对照实验时，常常出现一些困难。
如不能满足对照实验的基本要求，则最好放弃这种尝试。
这种说法看起来可能是不言而喻的，但是，研究人员常常觉得困难太大，而采取妥协办法作了一些无用的安排。
具备一个令人满意的对照组是必要的，而这种必要性决不是用大的数量能代替的。
儿童接种卡介苗的经过就是一个极好的例子。
卡介苗的接种是二十五年前采用的，当时认为它能使人们免于感染结核病。
尽管二十五年来作了大量的实验，但是直到今天，卡介苗在欧洲人种免疫问题上是否有价值仍有争论。
由于对照者都经不起严格的比较，大多数的实验都说明不了问题。
威尔逊（CrahamselbyWilson）教授有关卡介苗接种的评论很好地说明了实验工作的困难和可能的危险。
他的结论是：
“这些结果表明，在从事以人为对象的对照实验时，非常重要的一点是保证受接种的儿童和作为对照的儿童在包括下列各种因素在内的各个方面都十分相像：
年龄，种族，性别，社会、经济以及居住条件，智力水平，父母合作程度，感染疾病的可能性，享受幼儿保健等机构的福利，以及病时得到的治疗。
”
威尔逊教授在谈话中向我指出：
一种据称是对人类有效的药物，如果不在实际使用之前做过有决定意义的实验，那么想在其后用未经治疗的对照者进行实验，简直是不可能的。
于是，这种据称是有效的药物就被普遍采用，至于它是否真正有效，则无从得知。
例如，巴斯德的狂犬病治疗法从未经过充分的实验，以证明这种治疗法对于被狂犬咬过的人们有防止狂犬症的效能。
因而，一些权威人士怀疑该疗法是否真有价值。
但是，现在已经不可能再去进行一种试验：
不给受狂犬咬过的对照组的人进行治疗。
使各组处于不同环境之中，有时是现场实验中不可缺少的组成部分。
在这种实验中，人们难以确定观察到的差异究竟是由观察的特定因素造成，还是由与不同环境相关的其它变量造成。
有时，我们用这样的方法克服这个困难：
照样再编成试验组和对照组，从而，暴露甚至消除环境造成的任何影响。
如果不能排除那些观察到、但认为是外来的变量，那么，也许有必要使用一系列的对照组，或进行一系列的实验，以便把被比较的两个群体中每一已知的差异从实验上分离出来。
如有可能，应该用某种客观的尺度来评定实验结果。
然而，这一点有时做不到，比如，当实验结果是关系到临床症状的严重性或是对有机体组织结构变化进行比较时，对实验结果的评定可能会受到主观因素的影响。
这时，应该保证对结果进行判断的人肯定不知道每一个个体属于哪一组，以求得到其判断的客观性，这一点是重要的。
不论科学家确信他自己是如何的客观，如果在进行判断时他知道哪些病例属于哪一组的话，就很难保证他的判断没有下意识地受到偏见的影响。
一个责任心强的实验人员，由于意识到这种危险，甚至也有可能犯那种使他的判断偏向到与预期结果相反方向上的错误。
当然，智力活动上完完全全的老实态度是实验工作的首要基本条件。
在完成了实验，并且必要时借助生物统计学评定了实验结果以后，应将实验结果与已知有关该课题的一切加以联系，作出解释。
实验的部署与估价
生物统计学，即把数理统计的方法应用于生物学，是一门比较新的学科。
它对研究工作的重要性直到最近才得到普遍的承认。
第一章已经提到了有关这个学科的著作，这里我不想多说，只想提请读者注意几个普遍性的规律，并强调指出研究人员要至少懂得这些一般原理的必要性。
对统计方法略知一二，对于涉及到数值的任何形式实验性或观察性研究都是必不可少的；而对有一个以上变量的复杂实验，则更是如此。
首先，初做研究工作的人必须懂得：
在实验部署阶段就必须考虑到统计学。
否则，实验的结果可能没有进行统计学上处理的价值。
因而，生物统计学不仅涉及实验结果的解释，而且也用于实验的部署。
人们通常认为：
除纯粹的统计方法外，生物统计学还包括把这些方法应用于实验时所涉及到的各种更为广泛的问题，诸如实验设计的一般原则以及有关的逻辑性问题等。
费歇尔爵士对生物统计学方法的发展作出了很大贡献。
他的著作《实验的设计》一书就讨论了这些问题。
选择对照组和试验组时，首先要顾及逻辑和常识。
举例说，人们通常犯这样的错误：
加以比较的各组不在同一时间，即把今年获得的资料同前几年获得的资料加以比较。
这样获得的证据，虽然可以作出一些有益的启示，但是决不可能证明什么结果。
“你手拿小桶把海水淘，如果赶上落海潮，你和月亮都有大功劳。
”在生物学研究中，可能有许多意想不到的因素，影响着处在不同时间、不同地点的群体。
在考虑了一般因素以后，应用统计方法决定必需的组群的大小，根据重量．年龄等等选择动物。
并且，在考虑到这些因素的同时，将动物分入各组，而不失随意选择样品的原则。
由于生物固有的变异性，从来没有两个动物组或植物组是完全相似的。
即使费尽苦心保证两组中所有的个体在性别、年龄、体重及品种等各方面近于相同，总还是会有一些由迄今尚不能认识的因素所造成的差异。
必须认识到，获得完全相似的组群是不可能的。
对付这一困难的方法是：
估计到这种变异性，并在评定实验结果时加以考虑。
在合理的范围内，最好为实验选择彼此差异很小的动物，但也不必千方百计去做到这一点。
这个做法的目的是增加实验的敏感性。
但亦可用增加组群中个体数量等其它方法来达到这一目的。
在一定情况下，可用数学技巧来校正个体或组群之间的差异。
解决实验用动物差异问题的另一个方法是“配对”，即把彼此酷似的动物一一分对（如用一对孪生子或同胎动物）。
把每一动物与其“对偶”加以比较，即可获得一系列的实验结果。
采用一胎双生的动物，在数量上常常是非常经济的，当实验对象是购买价格与饲养费用高昂的动物时，这一点就很重要。
新西兰进行的乳脂产量实验表明：
每对同胎双生母牛提供的资料不少于各包括五十五头的两组母牛所提供的资料。
在生长率实验方面，同胎双生的小牛比普通小牛的用处要大二十五倍。
在第一次试验某种实验步骤时，常常很难事先估计需要多少动物以保证得到明确的结果。
在使用价格昂贵动物的情况下，可先用少量动物进行试验，然后重复这个试验，直至累积的结果足以满足统计要求。
这种做法也许比较经济。
统计学的一个基本概念是：
被观察的组群中的个体，是一个无限大的、假想的群体中的一个样品。
我们现在有专门的方法能随意抽取样品，并能估计样品必须的大小使其足以代表整体。
所要求的样品数量取决于物质的变异性，并取决于实验结果所能容许的误差大小，即所要求的精确度。
费歇尔认为：
从前，过分强调了实验时一次只能变化一个因素的重要性。
他指出：
部署实验时，同时检测几个变数是有显著好处的。
采用适当的数学方法，能使一个实验包括几个变数。
这种做法不仅能够节省时间和精力，而且比分开处理每个变数能够提供更多的资料。
之所以如此，是由于每个因素都从不同情况的角度受到考察，而且可以观测到各因素间的任何相互作用。
实验上孤立地处理单一因素的传统方法，常常意味着对该因素的限定有些主观武断，并且是在受到限制、过于简化的条件下进行试验。
但是，动物实验却不如植物实验那样常用复杂的、多因素的实验方法，虽然在做几种不同成分饲料组合的喂养试验时，采用这种方法很有好处。
当然，同任何其它研究技巧一样，统计学有其有用之处，也有它的局限性。
因此，必须认识它在研究工作中恰当的地位和作用。
其价值主要在于对假说的检验，而不在着手于新发现。
新发现的作出可能是由于考虑了最细微的暗示，不同组群之间统计数字上最细小的差异，从而想到有可深入研究的东西；而统计学则往往关系到事先精心安排实验，用以检验一个已经形成的观念。
此外，研究人员决不能为了给统计分析提供足够的数据，而在准确地观测以及细致地处理实验细节方面有所牺牲。
有一点是人们容易忘记的：
在解释实验结果的时候，要用到常识，而利用统计学并不会减少这样做的必要性。
在处理两组间存在显著差异的现场实验数据时，特别容易产生谬误。
差异并不一定是由被考察的因素所造成，因为可能存在某种其它变数，其影响及重要程度还未被人认识。
这不仅是学术上的可能性，预防结核病、普通感冒和牛乳腺炎的许多接种实验中出现的混乱，都可作为例证说明这一点。
在接种疫苗的同时，常伴随有良好的保健措施和其它条件，这些都可能影响实验的结果。
从统计中可以看出：
吸烟者的平均寿命不如非吸烟者的平均寿命长，不过，这并不一定说明吸烟就会缩短寿命。
因为不吸烟的人可能在别的一些更重要的方面更加注意自己的健康。
在精心设计的实验中，由于最初是随意抽取样品的，因而保证了组群间能正确比较，这时，这样的谬误就不会产生。
统计学家对于供他分析的数据，在可靠性和准确度方面，容易估计过高。
如果他同时又不是一个生物学家的话，尤其如此。
所以，实验人员应该声明，测量仅仅是进行到厘米、克或其它某个单位的量级。
统计学家能有一些生物实验方面的亲身体验是对他有帮助的。
而且，统计学家应该充分熟悉他所协同的实验的各个方面。
统计学家和生物学家之间的密切合作常使他们能够运用受过教育的人所具有的常识，而不致陷入一大堆艰深的数学之中。
有时，由于著者将其实验结果仅作为平均数提出，而致使科学报告受到损害。
平均数往往提供不了多少资料，而且可能给人以错误的印象。
应该给出出现次数的分布，并且，与个体有关的数字常常有助于形成一幅完整的画面。
图解有时也给人以错误印象，绘制图解所依据的数据须加以批判地审查。
如果图解上标绘的点不够密集，也就是说观测的次数不够频繁，那么，用直线或曲线把这些标绘点连结起来有时是缺乏根据的。
这些线段也许并不代表真实位置，因为我们不知道两点之间究竟出现了什么情况，例如，很可能出现了意想不到的上升或下降。
给人错误印象的实验
有关在研究工作中运用推理、假说和观察可能出现的危险将在本书适当章节加以讨论。
为了防止对实验过分信赖的任何倾向，这里也应提醒读者：
实验有时也会给人以十分错误的印象。
出现差错的最常见原因是技术上的错误。
实验人员必须对自己使用的技术规程极端熟练，否则就不能信赖实验的结果。
即使是出自专家之手的技术方法，也要经常对照已知的“肯定”、“否定”样本来进行检验。
除了技术上的疏忽外，还有更难以捉摸的原因使一些实验“出毛病”。
享特（JohnHunter）故意让自己传染上淋病，以观察淋病是否是一种同梅毒有显著区别的疾病。
但不幸他用以接种的物质同时含有梅毒菌，结果，两种疾病他都传染上了。
从而长时间内形成了一种错误的概念：
二者都是同一种疾病的表象。
尼达姆（Needham）用肉汤罐所作的实验使他自己和别人都相信自然发生是可能的。
当时，还没有足够的知识来证明这种谬误究竟是由偶然的污染，还是由于加热不足未能保证完全消毒而造成。
近几年，我们见到一次显然是成功的实验，证明了棒曲霉素对于普通感冒有治疗价值。
统计学上的要求得到了满足。
但是，迄今为止从未有人证明得益于棒曲霉素，而第一次的实验何以获得成功至今仍是个谜。
当我看到防止羊群发生肉蝇病的所谓米尔斯手术时，我认识到它的重要性。
米尔斯的发现所具有的极大的潜力大大地激发了我的想象力。
我进行了一次数量达几千头羊的实验，而且，不等结果出来，就劝说研究肉蝇问题的同事们也在别的地方进行实验。
大约一年以后得到结果，手术对我所试验的羊群完全无效。
其他人的试验，以及所有以后进行的试验都证明这种手术对羊群具有极有价值的保护性。
至于我的实验为何失败则找不出令人满意的解释。
所幸的是：
我当初对自己的判断很有信心，所以劝说同事们也在国内其它地方进行试验。
因为，我当时假如更谨慎一些，假如等到结果出来再说，就有可能把这种手术的采用推迟许多年。
美国进行的几次大规模实验证明：
免疫措施大大降低了1943年以及1945年流行性感冒的发病率。
但在1947年，同样类型的疫苗却失败了。
后来发现，这次失败是由于1947年的流感病毒菌株不同于前几年流行的那种，也即用来制造疫苗的那种病毒菌株。
世界上不同地区的科学家，使用近似的生物体却得出相反的结果，这决不是罕见的现象。
这种现象有时可追溯到意想不到的因素，例如，实验豚鼠对白喉毒素有极为不同的反应，就可追溯到豚鼠饲料的不同。
有时，尽管进行了充分的调查研究，仍然无法找出差异的原因。
在美国伊顿（MonroeEa-ton）博士的实验室里能使流行性感冒病毒在老鼠中蔓延，而在英国安德鲁斯（c．H．An&ewes）博士的实验室里就做不到，即使他使用了同样品种的老鼠和同样病毒菌株、同样的笼子以及完全相似的方法。
我们必须记住：
严格地说，实验结果有效，仅仅是对于实验进行时所在的条件而言，在生物学上尤其如此。
在必然受到限制的条件下，所得到的实验结果究竟有多大的实用范围，关于这一点，在作结论的时候必须十分小心谨慎。
达尔文有一次半认真地说：
“大自然是一有机会就要说谎的。
”班克罗夫特（WilderDwightBancroft）指出：
所有的科学家由切身经历都知道，使实验得出正确的结果常常是多么困难，即使在知道该怎么做的时候也是如此。
因此他说，对于旨在得到资料的实验，不应过分信任。
上面援引的例子都是一些所得结果实际上是“错误”的，或是给人以错误印象的实验。
幸好，这都是个别的例子。
然而，更常见的是由于不知道确切的、必要的条件，致使实验不能证明什么问题。
例如法拉第早期试图以磁铁获得电流的实验就一再失败。
这样的实验表明，如众所周知，证明否定命题是非常困难的。
而且，对于从这样的实验中得出明确结论的愚蠢做法，科学家们往往是能识别的。
据说，有些研究机构故意销毁“否定实验”的记录；此外，不予发表那些未能证实所要检验的假说的研究结果，是一种很可取的做法。
提要
大多数生物实验的基础是对照实验。
进行对照实验时，以随意抽取样品的方式将个体编入组群，这些组群除去需要进行研究处理的那个因素，其它各方面都应相同，并应考虑到生物体固有的变异性。
先进行整体试验，后进行分部试验；并按步骤排除各种可能性，这是两项有用的原则。
在进行实验时，密切注视细节，作出详细的笔记以及客观解释实验结果，都是很重要的。
生物统计学不仅用于实验结果的解释，而且用于实验的部署。
生物统计学的一个基本概念是：
有一个无限大的假想群体，实验组群或数据是从中随意抽取的样品。
应通过对变异性的估计，并在评定实验结果时将其考虑在内，来克服由于生物体固有的变异性所造成的困难。
如同研究工作所使用的其它手段一样，实验并不是万无一失的。
不能从实验上论证一种假设并不等于证明这种假设是不正确的。
第三章机遇
“机遇只垂青那些懂得怎样追求她的人。
”
--查理·尼科尔
实例
让我们先看几个说明机遇在其中起了作用的发现实例，这样来讨论机遇在科学研究中的作用就容易得多了。
这些小故事据信都有可靠的来源，每个都注明了一个出处，尽管很多故事是参照了好几处的材料。
本节只收入了十个，而在附录部分又收入了另外十九个说明机遇作用的故事。
巴斯德由于度假而中断了对鸡霍乱的研究，他在继续进行研究的时候碰到了一个意想不到的障碍：
几乎所有的培养物都变成无菌的了。
他试图用再度移植到肉汤中并给家禽注射的方法来复活培养物。
这种再度培养物大部分不能生长，而家禽未受感染。
他正想要丢弃一切，从头开始的时候，突然想到用新鲜培养物给同一些家禽再次进行接种。
他的同事杜克劳（Duclaux）写道：
“使大家吃惊的是：
几乎所有这些家禽都经受住了这次接种，而先前未经接种的家禽，经过了通常的潜伏期以后，则全部死掉了。
这一点甚至连巴斯德自己或许也大吃一惊，他没有预料到这样的成功。
”这导致了对减弱病原体免疫法原理的确认。
细菌染色的最重要方法是丹麦内科医生革兰（HauschristlanJoachimGram）发明的。
他叙述了他在试图对肾切片显现双染色的过程中是如何偶然发现这种方法的。
革兰希望把细胞核染成紫色，把细管染成棕色，所以用了龙胆紫，接着又用了碘溶液。
他发现，这样处理过的组织，能用酒精使其迅速褪色，但某种细菌仍保持蓝紫色。
龙胆紫和碘意想不到地相互作用，并与一种只存在于某种细菌中的物质相互作用。
从而不仅提供了一种很好的染剂，而且提供了一种简便的试验法，它在辨认不同的细菌方面证明有极高的价值。
冯·梅林（BaronJosephVonMering）教授和闵可夫斯基（OscarMinkowski）教授1889年在斯特拉斯堡研究胰脏在消化过程中的功能时，用手术切除了一个狗的胰脏。
过后，一个实验助手发现这只狗的尿招来了成群的苍蝇。
他将此事报告了闵可夫斯基。
闵可夫斯基分析了尿后发现其中有糖。
正是这一发现，使我们认识了糖尿病和后来用胰岛素控制糖尿病的方法。
不久前苏格兰人邓恩（shawDunn）在研究肢体严重压伤后肾损伤的起因时，尝试了各种方法。
其一是用四氧嘧啶怍注射。
他发现四氧嘧啶能使胰脏的胰岛组织坏死。
这一意外的发现给糖尿病的研究提供了极为有用的工具。
法国生理学家里基特（charlesRicher）在用实验室动物试验海葵触手的提取物，以测定其毒素剂量时，突然发现，与第一次相隔一段时间第二次的微小剂量常使动物迅速死亡。
起先他对此大为震惊，简直不能相信这是他自己做出来的结果。
确
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