对几乎所有专业来说，趁手好用的科研工具都可算是决定一个项目成败的关键。但是，如果根本不存在正确的工具，会发生什么情况呢？
这种“潮流”背后的现实，即现成的工具往往存在不足：它们要么成本太高，要么无法完全满足需求。在相对较新的研究领域，比如纳米塑料等尤其如此，资助者和制造商跟不上这些研究的步伐。
不管是funding的压力还是实验的需求，新生代的科学家们正客串起临时工程师的角色。他们从头开始设计和编程机器，以填补自己研究需求的空白。
作为未来各大lab的打工人，你一定会想：坑爹呢这是！打工我还得自备生产工具的嘛。可谁让现实比人强，这不《Nature》前段时间就有篇文章介绍了三位科研狗“自制装备”的经验，希望对广大童鞋有所帮助——
进化是我们拥有的用于蛋白质工程最强大的工具之一。就像你可以培育狗来嗅出癌症或培育玫瑰具有某种颜色一样，你可以在分子水平上指导进化——这对于发现蛋白质很有用。
在 MIT 攻读蛋白质工程博士学位时，我研究了一种名为 PACE（phage-assisted continuous evolution 噬菌体辅助连续进化）的技术，这是一种利用病毒进化来设计蛋白质的快速方法。我们使用了M13噬菌体，这是一种感染细菌后能在短短20分钟繁殖的病毒。
问题在于进化是不可靠的：有时生物会灭绝，因为它们进化得太慢，跟不上环境的变化。当用它来设计蛋白质时，研究人员需要向生态系统提出适量的挑战，以推动病毒进化而不杀死它们。
在攻读博士学位期间，我设计了一个机器人来照顾我的蛋白质的进化。PRANCE（phage and robotics assisted near continuous evolution 噬菌体&机器辅助的近连续进化）可以同时监测数百个不断进化的群体。如果它注意到一个种群即将灭绝，它会让环境变得更容易容忍——因此制造更好的蛋白质的命中率会从 0 变成 100。
PRANCE 只应用了基本的机器人技术，但却能完成一些非常酷的事情。作为一个液体处理机器人，它使用移液器来运输物质。它还使用读板器来测量微生物种群的发光，以了解它们是否生机勃勃或即将灭绝。
机器人可能不如人类聪明，但它们可以 24x7 地进行移液。生物学家往往喜欢复杂的事物，但现实往往是越简单越好。我在 MIT 建造了两台这样的机器，在弗朗西斯·克里克研究所则有另一台。
只需购买、插入并按下按钮即可的精美桌面设备和自己手搓仪器之间可谓天差地别。建造第二台 PRANCE 机器人是一个真正的成熟过程：我们发现所有我们不知道的依赖关系都很重要。实际上，每当我们制造新的工具时，事情就会变得更容易。
发明来自于冒险，你的第一版工具可能简陋到是用胶带攒起来的，但随后你又制作了另一个版本，然后又迭代到下一个版本……然后某一天你会突然发现自己的装备已经从马克1变成了反浩克装甲。
在 NPL，我们的主要职责是研究、开发和维护测量标准。我的专业领域涉及测量结构，正在与英国铁路运营商 Network Rail 开展合作以升级对全国火车隧道的监控。
NickMcCormick
英国的铁路网是维多利亚时代工程中的一项壮举，绝大部分建于19世纪30到70年代。仍在运营的700条隧道总长约320公里，其中约有 80% 还是用一两百年前的砖石建造的。考虑到它们的年龄，高频率的安全检查尤为重要。
但现实是，隧道检查仍然像十九世纪那样靠人眼辨别。工人们拿着手电穿过隧道，观察内部情况，偶尔用棍子敲击隧道，看看是否有任何材料松动或开始碎裂。工作环境困难且危险；长长的隧道脏乱不堪。列车必须停下来等待检查，几乎所有工作都在周日凌晨2点至4点之间，否则将造成乘客延误。
为了完成 Network Rail 的委托，我们开发了名为 DIFCAM Evolution 的高分辨率摄像系统，以此远程绘制隧道内部地图。该设备基于非常复杂的立体线扫描相机，可以捕获全彩图像，还可以生成高度图。它可以安装在火车上，在时速 100 公里的情况下工作。它扫描隧道表面，拍摄数千张照片，使我们能够评估隧道的形状和纹理。
DIFCAM 还能够帮助识别各种各样潜在的问题。例如，可以通过隧道高度和砂浆深度的微小变化来检测有从隧道内部掉落危险的砖块。比较一段时间内的图像使我们能够监测变化率，预测一块砖石是否即将倒塌，并确定周围的砂浆是否仍然足够。
我们使用数字图像相关性——在非常高的放大倍率下逐个像素地比较两幅图像，并观察结构是如何变化的。
最大的挑战来自穿过隧道时，无法使用 GPS 定位。因此我们使用车轮上的编码器来触发摄像头，从而一次生成一行图像。我们还使用特殊的相机来测量设备沿火车轨道床的位置，以提高测量的可靠性。高度比较图像还可用于估计修复可能需要多少材料，然后评估修复是否正确完成。
图像数据能帮助处理各种各样的问题。最重要的是，成像使我们能够从方程式中消除人眼的主观性。
2017年，我在阿尔卑斯山上海拔3000多米的松布里克天文台（Sonnblick Observatory）工作，收集和分析雪样，研究比如冰芯中的有机物，以此揭示大气变化如何影响气溶胶和有机物。为了准确起见，寻找未受污染的雪原地带非常重要，这也是我到松布里克的原因。
我们蒸发样本中的水，然后燃烧残留物并分析蒸汽。结果显示：到处都发现了塑料纳米粒子的证据，主要是聚丙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯，直径通常小于200微米。这让我意识到需要自己动手开发一台仪器，以便更准确地分析这些塑料颗粒。
海洋中的微塑料污染众所周知，科学家们通常使用孔径大约300微米的网来过滤测量。但最近我们才意识到塑料会碎裂成越来越小的颗粒并通过空气传播。用光谱法识别纳米尺寸颗粒具有挑战性，因为设备中使用的波长对于颗粒尺寸来说太大，并且激光会引起太多反射。
我花了三周的时间埋头编码。这台基于TD-PTR-MS（热解吸 - 质子转移反应 - 质谱法）方法的机器既是一部物理设备，也是一个软件。物理组件使用真空从样品中除去水分而不污染样品。然后，水被转移到我开发的另一个系统中——实际上是一个黑匣子，可以像一个非常小的烤箱一样控制温度。我需要使盒子能够与 TD-PTR-MS 仪器通信，以分析样品并识别其中发现的塑料痕迹，因此需要定制软件，然后我又使用开源程序从头开始构建该软件。
我们在乌得勒支大学（Utrecht University）开发了几个这样的系统，然后在莱比锡的亥姆霍兹环境研究中心（Helmholtz Centre for Environmental Research）也有一个。
因为这套系统的加持，我现在已获准招聘博士生，并将项目范围拓展到城市和乡村居住空间以及湖泊和海洋中的纳米塑料。
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