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我们搭建的由100台电脑组成的计算机集群依旧不能使我放心，我担心其计算速度依然不足以让我们离开代谢图书馆里的第一个书架，不过若昂的计算机技能像魔法一样让我印象深刻。他巧妙地提高了计算机的工作效率，使得它们的计算能力提高了数倍，最终把我们远远地送到了图书馆深处。
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若昂的演算始于一种广为所知的代谢：大肠杆菌代谢葡萄糖，它能够以这种单糖为原料合成所有必需的60种基本物质。为了验证大肠杆菌的代谢方式是否独一无二，若昂首先设计了1 000多种大肠杆菌的“邻里代谢”，它们中的每一种都与大肠杆菌的代谢相差仅一个生化反应。如果大肠杆菌的代谢是一本利用葡萄糖合成所有必需物质的说明书，那么这些设计出来的代谢就是这本说明书最接近的山寨版本。首要的问题在于：这些人造的代谢模式是否具备所有利用葡萄糖合成必需物质的信息？
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经过演算若昂很快发现，不是一个、两个或者三个，而是数百个大肠杆菌的“邻里代谢”能够依靠葡萄糖维系生命。这个发现说明了一个简单而重要的结论：认为大肠杆菌代谢葡萄糖这个性状独一无二是一种错误的偏见，基因型所在的社区里包含众多类似的基因型。但是更让我们吃惊的发现还在后面。
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若昂利用大肠杆菌作为起点深入代谢图书馆的探险，把他引向了距离这个起点越来越远的地方。演算的目的是为了测试我们能够以这种方式深入到图书馆的何处：我们希望从一种能够支持生命存活的代谢到达与它相邻的代谢，再从相邻的代谢到与之相邻的代谢，依此类推，同时保持生物利用葡萄糖的能力。在保证主题不变的基础上，代谢基因型能够被编辑的最大限度是多少呢？当若昂给我展示计算结果时，我的第一反应是不相信。他找到的距离最远的代谢，也就是D值最高的代谢，与我们开始时的大肠杆菌代谢仅有20%的相似性。从算法的角度来看，我们几乎已经穿过了整个图书馆，那可是相距最远的馆藏之间80%的距离。在这个距离上，只要再深入一步，我们就找不到包含葡萄糖代谢的文本了。
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因为担心单一的实验可能不具有代表性，我要求若昂再多执行一些随机游走的计算，一共1 000个。对每一个基因型的运算都以保证相同的代谢为前提，演算可能到达的最远距离（D值），对相邻基因型进行尽可能多的尝试。这不是不可能的，因为这座图书馆里最不缺的就是岔路。当结果返还到我手中后，我又一次被震惊了。所有的随机游走都到达了和第一个结果几乎一样远的位置。每一个结果与原始大肠杆菌的代谢模式的差距都几乎达到了80%。
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我们实验室的研究员找到了1 000多种与大肠杆菌代谢基因相差巨大的代谢模式，它们唯一的共同点只有能够利用葡萄糖作为单一碳源和能源进行合成代谢这一点。如果我们继续下去，肯定还能找到更多类似的代谢型，多到我们数不过来。不过我们后来终于学会了如何估计某些代谢型在图书馆内的数量，比如包含2 000个代谢反应、能够利用葡萄糖的代谢文本大约有10750种。
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不要说图书馆，哪怕是仅仅包含葡萄糖代谢的文本就已经是一个超宇宙常数了。代谢图书馆里堆到天花板的那些书，其实不过是在用不同的方式诉说着同一个故事。
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万万没想到的是，我们在探索过程中还发现了这座图书馆的一个更诡秘的特征。那数千个随机游走的算法并没有终结在文本内容相同的书堆中，也就是一小群类似的代谢反应模式里。随机游走沿途经过的所有代谢模式，不论是与原本的大肠杆菌还是其他模式相比，都一样天差地别。每种代谢基因型所编码的代谢模式，包含的生化反应都各不相同。不像现实中的图书馆会设置历史书籍区或科学书籍区，代谢图书馆并没有严格地按代谢的类别划分区域。
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最让我们惊讶的是，当我们以任意一种代谢模式作为新起点，以保证生物的存活为前提，以保证某种特定的性状不变为前提进行随机游走时，我们最终总是能找到一些类似的文本，而不论它们离起点有多远。这似乎意味着，图书馆中主题相同的馆藏相互联系，形成了一张网络，我把这张网络称为基因型网络（genotype network）。它看起来可能有点像图3-6中那张由直线构成的网络，整个矩形即代表代谢图书馆，而其中的线段将同一个社区的文本（图中的圆圈）连在一起。这张图只能作为视觉上的辅助，以二维代替五千维，以有限的圆圈代表难以计数的文本，不过除此之外，我们暂时还没有更好的办法来演示如此诡异的图书馆。
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图3-6 基因型网络示意图
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在一座普通的图书馆里，你很有可能在历史图书区找到一本有关查尔斯·达尔文的书，当然你也可以在传记图书区找到类似的书。而如果在一所采用美国国会图书馆分类法的大型学术图书馆里，你应该能够在QH区（代表“科学：自然史，生物学”）、DA区（“世界史，不列颠”）、GN区（“人类学”）、PR区（“英国文学”），甚至BL区（“宗教，神话，理性主义”）找到类似的书。但是在代谢图书馆的组织原则里，你找不到一丝这样分区的痕迹，你也找不出两本分别在HM区（“社会学，概论”）和BT区（“教化论”）的书有何关联，除非你沿着“达尔文生平”这个线索，循着一本又一本相邻的书在图书馆内前进。没有这些以不同口吻和角度描写达尔文的馆藏作为线索，你很快就会迷失在浩瀚的书海里，寸步难行。
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我们在代谢图书馆里正是这么做的。含义相同的无数文本在图书馆内就像散布在宇宙中的星辰，中间隔着广袤的未知空间。但实际上它们并非处于孤立状态。它们之间以城际高速相连，高速路上灯火通明。
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到这里为止，我们仅仅对一个主题的馆藏完成了分类，即以葡萄糖为维生物质的代谢，除此之外还有许多其他的主题。有的代谢类型能够以乙醇、乙酸以及数十种其他物质支持生命。我们以相同的归档方式对它们进行了制图：以某种代谢表现型作为前提进行随机游走的演算，如以能够利用乙醇为例，直到我们无法在保有这种性状的基础上再前进一步。我们针对80种不同的物质进行了计算，而每次我们都能看到类似的模式。建立在同一种物质代谢基础上的基因型的代谢相似度可以仅为20%，正是它们在代谢图书馆中连成了一张宽广而稀疏的网。
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有了这个普遍规律作为初步结果，我们便斗胆将目标转向了能够同时利用多种物质维生的代谢类型，如能够同时利用乙醇、葡萄糖以及乙酸。（能够利用多种物质的优势显而易见：生物不至于因为其中一种物质耗尽而无法生存。）由于这种代谢方式更复杂，所以会不会只有图书馆内某个角落里为数不多的代谢型能够实现？事实证明我们又想错了。我们研究了能够利用5种、10种、20种乃至60种不同物质的代谢型。每一个随机游走的演算都到达了距离起点相当远的位置。即便是同样能够利用60种不同物质的不同代谢模式之间也只有30%的生化反应相同。即使如此，这些数量在万亿级别的表现型相同的代谢，依旧组成了一张相互联系的基因型网络。
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到了这一步，我几近狂喜。我们偶然发现了代谢图书馆内组织构建的最基本原则。首先，许多代谢型都能够以相同的物质作为能源，这与具体的能源物质种类关系不大。生物通过对不同化学反应进行千奇百怪的组合，合成了必需物质。其次，相同的能源并不意味着相同的代谢，这些代谢型往往只有一小部分生化反应存在交集。最后，我们演算得到的代谢型都在一张巨大的网络中相互联系，这张网络就是基因型网络。每一类代谢都有各自的基因型网络，所有的网络在代谢图书馆里互相纵横交织，仿佛一块致密的绸缎。
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我们以有限的预算完成了这项工作，我们的计算机集群在面对代谢图书馆里的馆藏数量时依旧显得力不从心。不过我们依旧为这个大得超出想象的图书馆绘制了一张粗糙的地图，仿佛乘坐浴缸进行了一次环球旅行。
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同一表现型的不同代谢文本提高了我们找到该性状的概率，而且是成倍提高。此外，进化可不仅仅是一名在图书馆里闲逛的读者。相反，它会招募大量生物进入这座图书馆里寻找新的文本，每发生一次基因转移，生物在代谢图书馆中就深入一步。有着数十亿读者在朝着图书馆内不同的方向展开探索。
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与我们在现实生活中逛图书馆相比，进化探索自然图书馆的方式还有一个不同之处。为了便于理解，我们可以假设有一个生物个体遭遇了一场变故，很可能是一个基因的删除，因此从安全前行的道路上偏离，与原本维持它生存的代谢文本失之交臂。发生在它身上的基因删除可能会摧毁某个关键分子的合成能力，而这个个体毫无生还的可能，自然选择将慷慨地赐予它死亡。这就是代谢图书馆，在那里，有些读者会在延绵数代的探索中消亡，而有的则得以生还。
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从局外人的角度来看，图书馆中的探索者们，无论是细菌还是蓝鲸，并没有比尘埃泥土特别到哪里去。在自然图书馆面前，生命卑微得像无根的野草，在世间到处漂泊流浪。无数生命用自己的身躯试验着不同的化学反应组合，不断地试验，不断地重复。有些一命呜呼，有些则侥幸生还，继而把自己的经验传递给下一代。生命犹如风中翻腾的黄沙，生命进化的过程并不比无处安身的风尘高贵多少。
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基因型网络就是那股风，没有它，生命的黄沙就失去了前行的动力。如果代谢某种物质的解决方案是唯一的，那么所有探索图书馆的读者就不得不挤在某本书周围。任何企图到附近书架开小差的个体都会被淘汰。而如果内容类似的文本稍微多一些，读者们也只能围在图书馆的某一小块区域内。多亏基因型网络的存在，生命才能在保证原有性状的同时，深入探索图书馆的各个角落。
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生物进化的关键因素有两个，基因型网络只是其中之一。我们现在来看看第二个因素：代谢图书馆中社区内性状的高度多样性。
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想象一下，一小块泥土中有着数十亿个细菌，只要偶尔给它们一点接济，比如一片掉落的叶子，一具腐烂的尸骸，或者一个从树上掉下的熟透的苹果，百无禁忌，它们就能生生不息。这些食物中营养物质丰沛，不过前提必须是细菌有能耐消化和吸收它们。换句话说，也就是细菌有适当的酶，可以利用外来的物质合成自己需要的生物成分。当可用的食物全部耗尽，只要有一个细菌拥有利用不同物质的能力，它就很可能会成为其他嗷嗷待哺的细菌的救世主。此时，新的性状就是微生物们延续生命的关键。