導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇生物信息學方向，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

要確定商務英語專業(yè)的學生應該學習哪些職業(yè)技能，要先確定該專業(yè)學生可以從事哪些職業(yè)崗位的工作。 

商務英語專業(yè)的建設、發(fā)展正在逐步走向成熟。但實際上，商務英語專業(yè)本質(zhì)上還是沒有一個明確的、具體的研究方向。原因在于它仍然沒有脫離語言作為工具這個本質(zhì)，而商務在該專業(yè)中一直處于被淡化的地位。原因在于它包含的領域過于寬泛，如國際經(jīng)濟與貿(mào)易、市場營銷、人力資源管理、財務、電子商務、法律等。國際經(jīng)濟與貿(mào)易專業(yè)的可就業(yè)崗位有：外貿(mào)業(yè)務員、單證員等；市場營銷專業(yè)的就業(yè)崗位有，市場調(diào)查員、廣告策劃專員等；人力資源管理專業(yè)的就業(yè)崗位有：人力資源總監(jiān)、職業(yè)經(jīng)理人、培訓師、人事部主管；財務相關專業(yè)崗位有：會計、出納、會計主管等。因此，要確定商務英語專業(yè)職業(yè)技能，則應該參考各相關專業(yè)的就業(yè)崗位群，再具體到具有崗位的職業(yè)技能以及職業(yè)技能涉及的實踐教學內(nèi)容。各相關專業(yè)的職業(yè)技能總結起來包括：基本職業(yè)技能（語言、商務知識、辦公軟件使用）、核心職業(yè)技能（各崗位相關專業(yè)理論、實踐知識、業(yè)務能力）、綜合職業(yè)技能（職業(yè)道德、人文素養(yǎng)、身心素質(zhì)、人際技能）等。 

二、職業(yè)技能實踐教學現(xiàn)狀 

如今，商務英語專業(yè)的學生處于一個比較尷尬的地位：語言能力不如英語專業(yè)的學生，商務專業(yè)能力不如學習商務相關專業(yè)的學生，實踐能力和職業(yè)技能也無法和專業(yè)學生相比。 

原因在于各高校的商務英語專業(yè)的課程設置偏重語言的教學，沒有注重專業(yè)技能的培養(yǎng)，而實際上，商務相關專業(yè)就業(yè)崗位對從業(yè)人員的專業(yè)業(yè)務能力要求遠大于語言能力的要求。 

對于專業(yè)職業(yè)技能的實踐教學的開展和研究也處于初級階段。實踐教學設備、師資、課程設置、教學內(nèi)容、教學方法，還有其他方面的保障還不夠完善。 

三、根據(jù)崗位要求有針對性的培養(yǎng)職業(yè)技能 

1.課程設置。課程設置要保障學生的專業(yè)知識結構能夠支撐學生將來的就業(yè)、從業(yè)和職業(yè)發(fā)展。也就是專業(yè)知識、語言訓練、職業(yè)技能的培養(yǎng)應該成為商務英語專業(yè)培養(yǎng)方案中的核心部分，并且占用重要比重。改變商務英語專業(yè)注重培養(yǎng)語言能力，簡單增加商務知識的現(xiàn)狀，要讓職業(yè)技能教學涵蓋語言的學習和堅固專業(yè)知識的學習。 

2.教學模式。采用CBI的教學模式即Content Based Instruction（以內(nèi)容為依托的教學），就是直接用實踐操作完成語言講專業(yè)知識，學習專業(yè)知識的同時，提高語言的應用能力。也就是用職業(yè)技能的實踐教學實現(xiàn)專業(yè)知識、語言教學和實踐操作的“三位一體”的教學模式。 

3.三位一體。專業(yè)職業(yè)技能實踐教學“三位一體”的教學模式的實現(xiàn)要求有設備、師資、機構和管理的保障。職業(yè)技能的實踐操作離不開設備，如：辦公軟件的操作需要的計算機設備；崗位核心職業(yè)技能需要的業(yè)務流程的模擬訓練實訓軟件、硬件設備等。市場營銷專業(yè)相關的職業(yè)崗位實訓設備等。師資保障則需要“復合型、雙師型”教師。要培養(yǎng)專業(yè)職業(yè)技能復合型人才，就要求教師首先是專業(yè)知識、語言能力、業(yè)務崗位實踐操作綜合實力過硬的復合型、雙師型教師。機構保障指的是校企合作。商務英語專業(yè)應該與行業(yè)企業(yè)進行廣泛的合作，建立實訓基地，讓學生在就讀期間或者是暑假到企業(yè)中實習、實訓，在真實的崗位上實踐所學的知識。在管理上，針對獨立院校學生自主學習能力欠缺的特點，從制度要求和日?？己酥斜Ｕ险n上下，課內(nèi)外的教學和學習效果。 

4.課、證、崗、賽相結合。此外，課、證、崗、賽的教學模式貫穿其中。其中課程的教材、教學內(nèi)容一定要傾向職業(yè)技能的實踐操作。證書的考取也要融入到教學中，要求學生有職業(yè)資格證，所以要證明學生具備職業(yè)技能還有幫助學生考取相應的資格證書。崗，指的是崗位技能訓練。這需要校企緊密合作完成。真正要獲得專業(yè)職業(yè)技能實踐能力只有到具  [本文由wWw.dYLw.nEt提供，第 一進行和服務，歡迎光臨dYLW.neT]體的實際工作中才能有真切的體驗和確實的收獲。所以，商務英語專業(yè)一定要和企業(yè)有廣泛的合作來保證實踐教學的圓滿實現(xiàn)。賽，指的是參加與專業(yè)相關的實踐技能大賽。鼓勵學生參加國際、國家、省級和學院級別的各項比賽。讓學生通過比賽，鞏固和實踐課堂中所學的知識。 

四、總結 

篇2

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）03-0156-02

21世紀是生命科學的世紀，應人類基因組計劃（human genome project，HGP）和生物科學迅猛發(fā)展的要求，迅速興起的生物信息學（Bioinformatics）成為生命科學浪潮中的弄潮兒。生物信息學是由林華安博士于1987年提出的，而它的起源可以追溯到20世紀50年代末計算機在生物研究中的應用。到20世紀末期，伴隨著計算機技術和網(wǎng)絡技術的革命性發(fā)展，生物信息也突飛猛進地發(fā)展起來。它的誕生和發(fā)展是應時所需，是歷史的必然，已經(jīng)悄然滲透到生物科學的每一個角落。生物信息學是一門交叉科學，它包含了生物信息的獲取、加工、存儲、分配、分析、解釋等在內(nèi)的所有方面，它綜合運用數(shù)學、計算機科學和生物學的各種工具，來闡明和理解大量生物數(shù)據(jù)所包含的生物學意義。生物信息學現(xiàn)已迅速發(fā)展成為當今生命科學最具吸引力和重大的前沿領域，為生物學、計算機科學、數(shù)學、信息科學等專業(yè)的高素質(zhì)人才提供了更廣闊的發(fā)展天地。生物信息學不僅是一門新學科，更是一種重要的研究開發(fā)工具。從科學的角度來講，生物信息學是一門研究生物和生物相關系統(tǒng)中信息內(nèi)容與信息流向的綜合系統(tǒng)科學。只有通過生物信息學的計算處理，人們才能從眾多分散的生物學觀測數(shù)據(jù)中獲得對生命運行機制的系統(tǒng)理解。生物信息學專業(yè)是教育部1998年頒布的《普通高等學校本科專業(yè)目錄》中新增的一個目錄外專業(yè)，專業(yè)代碼070403W，在今年教育部新頒的《普通高等學校本科專業(yè)目錄（2012年）》中專業(yè)代碼調(diào)整為071003，設在生物科學類。從2002年起，我國一些高等院校開始向教育部申請設立生物信息學本科專業(yè)，目前有武漢大學、西南交通大學、河北大學、同濟大學、浙江大學、蘇州大學、華中科技大學、太原理工大學、重慶郵電大學、山西農(nóng)業(yè)大學、湖南農(nóng)業(yè)大學、哈爾濱醫(yī)科大學、福建農(nóng)林大學、南方醫(yī)科大學等14所高校學校先后獲得批準。湖南農(nóng)業(yè)大學是湖南省目前唯一經(jīng)教育部批準設立生物信息學本科專業(yè)的學校。湖南農(nóng)業(yè)大學生物信息學專業(yè)2004年獲教育部批準成立，2005年正式開始招生。2005年招收65人，2006年招收46人，2007年招收55人，2008年招收45人，2009年招收47人，2010年招收45人，2011年招收51人，2012年招收48人，經(jīng)過八年的建設，已經(jīng)畢業(yè)四屆學生，積累了一定的辦學經(jīng)驗，對生物信息學的專業(yè)內(nèi)涵、人才培養(yǎng)目標、教學內(nèi)容、課程設置等有了較深刻的認識。具體地說，我們積極開展專業(yè)調(diào)研工作，學習和借鑒國內(nèi)外高校專業(yè)建設的經(jīng)驗，根據(jù)本專業(yè)教學規(guī)范，制定和修訂了較科學的教學計劃、教學大綱和考試大綱。根據(jù)專業(yè)建設的需要，積極引進專業(yè)教師，師資隊伍的規(guī)模逐步擴大、知識結構不斷優(yōu)化，專業(yè)培養(yǎng)目標基本明晰，教育管理水平得到提高。雖然通過大家的努力，我們在生物信息學的專業(yè)建設和人才培養(yǎng)方面取得了一定成績，但在高素質(zhì)應用型人才培養(yǎng)方面存在一些不足，主要表現(xiàn)在：

1.缺乏標準的生物信息學高素質(zhì)應用型人才培養(yǎng)模式。由于設立生物信息學專業(yè)的高校有綜合性大學、農(nóng)業(yè)院校、醫(yī)科大學、電子信息院校等，對生物信息學專業(yè)人才培養(yǎng)的認識各異，造成課程設置的側重點存在較大差異。事實上，國外在生物信息學專業(yè)的課程設置方面也缺乏成功的經(jīng)驗，圍繞“哪些是生物信息學專業(yè)的必修課程”和“生物信息學專業(yè)的本科生需要哪些基本背景”之類的問題爭議頗多。我國高等教育的傳統(tǒng)模式在創(chuàng)新性人才和交叉學科人才的培養(yǎng)方面本身就存在不少薄弱環(huán)節(jié)，如何通過生物信息學專業(yè)課程教學與實踐加強學生的研究能力，從而加快培養(yǎng)不同專業(yè)背景的“復合型”人才是擺在我們面前的一項艱巨任務。

2.生物信息學專業(yè)實踐教學平臺建設有待進一步完善和加強。高等學校的教育目標是培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的高素質(zhì)人才。實踐教學與理論教學共同擔負著培養(yǎng)高素質(zhì)人才的任務，在提高學生實踐能力、培養(yǎng)應用型人才方面具有更重要的作用。隨著知識經(jīng)濟的發(fā)展，素質(zhì)教育的深入，高教質(zhì)量工程的實施，實踐教學改革的開展，打造、建設和優(yōu)化生物信息學專業(yè)實踐平臺以培養(yǎng)高素質(zhì)生物信息學專業(yè)人才顯得極其迫切和極為重要。目前，我校關于生物信息學專業(yè)學生實踐能力培養(yǎng)的專業(yè)實踐平臺還存在許多不足，主要表現(xiàn)為以下四個方面：（1）專業(yè)實驗室建設明顯滯后。目前與生物內(nèi)容相關專業(yè)實驗在植物科學國家級實驗教學中心的實驗室開展；生物數(shù)據(jù)挖掘、生物軟件開發(fā)和生物信息分析等相關專業(yè)實驗在生物安全省級實踐教學中心的計算機房開展；至今為止還沒有一個真正意義上的生物信息學專業(yè)實驗室，這對實驗教學開展、學生科技活動進行與輔導、課程設計和畢業(yè)設計教學開展與輔導、教學科研工作的深入造成極為不利影響，并隨著研究生的招生，實驗室建設嚴重不足問題將更顯突出。（2）課程教學體系系統(tǒng)性差。由于生物信息學是一個新興學科，生物信息學專業(yè)在我國的創(chuàng)辦時間不長，在生物信息學專業(yè)實踐教學方面沒有多少成功的經(jīng)驗值得借鑒，加上專業(yè)建設時間不長，這方面自身經(jīng)驗積累不足，許多想法和思路有待驗證、改善和落實，實踐教學內(nèi)容設置、內(nèi)容銜接和效果評估建設等方面還欠缺，傳統(tǒng)性實驗開展較多，開放性實驗開展過少，最新技術方法（如：云計算）和社會對專業(yè)技術新要求在專業(yè)實驗教學中融入還不夠，內(nèi)容還不成體系，系統(tǒng)性還存在許多不足。（3）開放型實踐教學體系建設還是空白。目前高校對開放實驗改革中進行的實踐和探討基本上停留在把少部分實驗項目改革成了開放實驗，開放實驗內(nèi)容單調(diào)簡單、面窄浮淺、不成體系，系統(tǒng)性和創(chuàng)新性非常欠缺，效果往往達不到預期要求，也遠不能滿足不斷學科發(fā)展和社會發(fā)展需要。我校生物信息學專業(yè)開放性實踐教學體系建設也同樣處于空白，關于生物信息學專業(yè)開放性實踐教學體系建設需要緊急推動和落實。（4）實習基地建設還存在不足。目前，我校生物信息學專業(yè)還沒有專門的校外實習基地，影響了學生實踐動手能力的提高。

3.師資隊伍需要進一步優(yōu)化。教師隊伍的素質(zhì)、水平?jīng)Q定了專業(yè)建設的質(zhì)量。生物信息學是一個交叉學科，生物信息學專業(yè)需要既熟悉生物學背景，又要熟悉信息類知識的專業(yè)課教師和學術帶頭人。目前，我校生物信息學系現(xiàn)有專職教師10人，其中教授5人，副教授2人，有博士學位的9人。聽起來實力蠻雄厚，但真正科班出身、從事生物信息研究的老師并不多，很多是從原植物保護專業(yè)的師資調(diào)整過來的，有些是近年引進的，還沒有形成穩(wěn)定的學術梯隊。還沒有科研及教學成果獎，也沒有主編規(guī)劃教材出版，師資隊伍的學術水平尚待進一步提高，師資隊伍需要進一步優(yōu)化。

4.教育教學改革需要進一步深化。生物信息學專業(yè)開辦了八年，我們在教學改革建設方面也做了一些工作，但需要進一步深化；在人才培養(yǎng)模式、實驗室建設、課程建設等方面做了一點探索，獲得湖南農(nóng)業(yè)大學教改項目4項，如2006年的《生物信息學專業(yè)建設及人才培養(yǎng)模式的探索》、《生物信息數(shù)據(jù)處理中心開放式實驗室建設與服務模式研究》，修改了培養(yǎng)方案，發(fā)表了幾篇教學教改論文。在教學手段上，本專業(yè)教師能夠結合生物信息學學科特點，開展利用現(xiàn)代化手段進行輔助教學的教學改革探索，我們鼓勵教師積極使用一些優(yōu)秀的教學軟件，也鼓勵教師結合自己的教學經(jīng)驗，努力開發(fā)電子課件，對于學生的深入學習起到了重要的作用。我們在教學改革方面雖然做了一些工作，但遠不能適應本專業(yè)的發(fā)展要求。

5.就業(yè)渠道拓展不夠。由于生物信息學專業(yè)是新興的專業(yè)，專門的產(chǎn)業(yè)尚沒有完全成熟，目前主要分布在醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)之中，因此，就業(yè)渠道有待擴展。

當前，生物信息學在國內(nèi)外的發(fā)展基本上都處于起步階段，各國所擁有的條件也大體相同。因此，這是我國生物信息學研究趕超國際先進水平的極好機會。生物信息學研究投資少，見效快，可充分發(fā)揮我國基因信息資源豐富的優(yōu)勢，以及湖南農(nóng)業(yè)大學在生物學領域，尤其是微生物基因組研究方面的特長，經(jīng)過十幾年或更長時間的努力，湖南農(nóng)業(yè)大學的生物信息學專業(yè)有可能會成為湖南省的優(yōu)勢特色專業(yè)。

參考文獻：

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[4]舒坤賢，袁帥.生物信息學實踐教學體系的構建與實踐[J].湖南人文科技學院學報，2012，（2）：118-120.

篇3

中圖分類號：G4233文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2017）06-0019-02

近些年，生物信息學順應時代變化而成為生命科學的新興領域。[1]生物信息學主要是對核酸和蛋白質(zhì)兩個大方向的數(shù)據(jù)進行處理與分析。[2]目前，生物信息學作為基礎課程在各高校生物科學專業(yè)及相關專業(yè)開設。其教學質(zhì)量的高低對于培養(yǎng)學生的綜合能力具有重要的意義。[3]因此，各高校在教材選擇、課程安排、教學內(nèi)容、實踐教學等方面不斷進行改進。[4]優(yōu)秀的生物信息學教材是提高教學質(zhì)量的基礎。對不同的教材進行對比分析，從中選取適合相關專業(yè)的教材，是教師的必要工作。本文對五種生物信息學教材進行分析，為不同專業(yè)對于教材的選擇提供參考和建議。

一、研究方法及教材簡介

（一）文獻研究法

筆者主要從以下三個方面進行文獻檢索。首先，搜索與生物信息學教材分析相關的著作。其次，利用中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫等檢索與教材分析相關的期刊論文。最后，借鑒優(yōu)秀教師的教案，仔細閱讀并進行分析。深入了解相關生物信息學教材分析的背景以便進行整理分析。

（二）對比研究法

本文主要選取了五種生物信息學教材，根據(jù)教材的基本框架結構及特點，對其進行對比分析，分析總結不同教材之間異同。

二、生物信息學教材分析

隨著課程改革的不斷完善，針對不同地區(qū)、不同專業(yè)，教材的使用也趨向多元化。生物信息學教材是教師進行教學活動的基礎。對不同的生物信息學教材進行對比，以便教師作出最適合的選擇。如表1所示，對五種教材從宏觀角度進行內(nèi)容上的分析。

如表1所示，從中可看出這五種教材從整體編寫方面，都涵蓋了核酸和蛋白質(zhì)兩個主要層面。主要內(nèi)容包括：生物信息學的概念及發(fā)展歷程、數(shù)據(jù)庫的介紹、生物信息學常用統(tǒng)計方法、基因組學、蛋白質(zhì)組學等幾大方面。并且，大多數(shù)教材都附有思考題，有利于學生課后對知識進行運用及加深理解。只是隨著生物信息學的飛速發(fā)展，不同版本的教材增添了新的相關的知識。同時不同教材的側重點略有差異。

另一方面，從表1中可看出，五種教材所包含的章節(jié)為7到15章不等。這說明，隨著科學技術的不斷發(fā)展，更多的前沿知識不斷地填充到教材中。所以，隨著時間的變化，不同的教材，具有各自的特色。

首先，教材的側重點不同。隨著各物種的基因組計劃的不斷完成，生物信息學發(fā)展實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。并且融入到各個領域中。例如：由李霞、雷建波編寫的《生物信息學》，側重介紹了生物信息學與疾病的相關聯(lián)性。教材在內(nèi)容和形式上有所創(chuàng)新。突出實用性，以臨床實際問題作為編寫出發(fā)點；而劉娟編寫的《生物信息學》一書中，以豐富的實例，重點介紹了相關數(shù)據(jù)庫和軟件的功能、應用策略和使用方法。在章節(jié)編排上涉及微陣列數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，突出了生物信息學與數(shù)學的融合。

其次，不同教材的難度存在差異性。陶士珩編寫的《生物信息學》較基礎，包含了生物信息學基本內(nèi)容，力求使學生全面了解和掌握生物信息學領域的重要基礎知識與基本操作技能。而陳銘編寫的《生物信息學》，根據(jù)生物信息學多學科融合的特點，增添編程與統(tǒng)計學知識，教材所涉及的知識范圍廣泛。使得無論是對教師還是學生來講，都要求具有深厚的學科背景。

最后，學科之間聯(lián)系程度差異。生物信息學作為一項生物科學的工具，不僅僅應用于生物學，同時，在醫(yī)學、農(nóng)業(yè)專業(yè)、計算機科學等領域。[10]但不同教材所體現(xiàn)生物信息學與其他學科的聯(lián)系程度不盡相同。例如：吳祖建編寫的《生物信息學分析實踐》一書，主要包含了數(shù)據(jù)庫檢索、引物設計、序列分析等諸多技術問題。書中以圖表形式為主，文字介紹為輔，以讓學生學會操作為主，將生物信息學與計算機科學緊密結合。

三、結語

生物信息學重要特點為學科交叉性，涉獵范圍廣。不同的生物信息學教材適用于不同專業(yè)。本文對五種教材進行對比分析，根據(jù)教材不同特色并結合不同專業(yè)特點，為教師選擇適合的教材提出建議。陶士珩、劉娟編寫的兩版不同《生物信息學》，內(nèi)容基礎，適用農(nóng)業(yè)專業(yè)和師范專業(yè)作為教學用書；李霞、雷健波編寫的教材，主要突出了與醫(yī)學相關聯(lián)系，適用于醫(yī)學專業(yè)用書；陳銘、吳祖建所編寫教材，注重與計算機科學的關聯(lián)，實踐性強，有利于培養(yǎng)學生動手操作能力，適用于計算機專業(yè)。

參考文獻：

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[8]陳銘.生物信息學（第二版）[M].北京：科學出版社，2015.

[9]李霞，雷建波.生物信息學（第二版）[M].北京：人民衛(wèi)生出版社，2015.

篇4

生物信息學作為一門新興的交叉性學科，綜合生物學、計算機科學和信息技術試圖，從大量數(shù)據(jù)中尋找具有指導和開創(chuàng)性價值的依據(jù)，為生命科學研究提供必要的、有效的系統(tǒng)模擬和信息預測結果。目前，生物信息學在生物醫(yī)學、生物工程、植物學、動物學、生態(tài)學、遺傳學、制藥和高科技產(chǎn)業(yè)領域中的應用越來越廣泛，產(chǎn)生巨大的影響力和推動力。

一、生物信息學在生物科學領域的作用

生物科學是研究生物結構、功能、發(fā)生和發(fā)展規(guī)律，及其與周圍環(huán)境關系的科學。在分子生物學技術突飛猛進的發(fā)展過程中，生物科學從傳統(tǒng)的個體及群體表征研究逐步演變?yōu)閮?nèi)在分子機制的研究，隨著基因測序技術的發(fā)展，生物科學領域的研究不僅聚焦于生物個體的內(nèi)在分子機制，同時還從大量的生物個體的基因數(shù)據(jù)中獲取和解析生命的本質(zhì)和規(guī)律，并以此嘗試對生命過程進行干涉和改造。而在獲取、解析、干涉和改造的過程中扮演重要角色的就是生物信息學。

生物信息學是在生物科學領域各個學科發(fā)展的過程中逐步產(chǎn)生的一門綜合性學科，該學科在生物科學領域的應用極為廣泛。目前，植物基因組研究取得了重大進展，水稻、大豆、小麥等農(nóng)作物的遺傳圖譜、基因序列、基因組注釋已公布于美國國立生物技術信息中心（NCBI）的生物信息數(shù)據(jù)庫中。利用生物信息學的相關方法和技術能夠對這些數(shù)據(jù)進行查詢、統(tǒng)計和分析，從而更好地理解和認識植物基因組的功能，指導后續(xù)的科學研究和生產(chǎn)應用。傳統(tǒng)的生物學分類方法已經(jīng)鑒定及分類了成千上萬的物種，但是隨著生物科學的發(fā)展和認知，越來越多的物種在遺傳進化上的分類依據(jù)較為模糊，而利用生物信息學結合傳統(tǒng)的分類學可以更好的研究生物類群間（植物、動物、微生物等）的異同性、親緣關系、遺傳進化過程和發(fā)展規(guī)律，這在當今的生物分類學中應用日趨廣泛。生物信息學還可以綜合利用數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機等學科對生態(tài)系統(tǒng)進行模擬和計算分析，探索物種間基因流動的本質(zhì)，揭示生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)和能量循環(huán)規(guī)律，從而為找到?jīng)Q定生態(tài)系統(tǒng)平衡和穩(wěn)定的根本因素提供重要的依據(jù)，幫助生態(tài)系統(tǒng)平衡的恢復。此外，通過生物信息學技術構建遺傳工程菌，降解目標污染物的分子遺傳物質(zhì)，從而達到催化目標污染物的降解，維護生態(tài)環(huán)境的空氣、水源、土地等質(zhì)量，也是當今生態(tài)環(huán)境保護的新興研究方向。

二、生物信息學的學科內(nèi)容和課程要求

生物信息學主要由基因組學、蛋白質(zhì)組學、系統(tǒng)生物學、比較基因組學、計算生物學等學科構成，主要涉及的內(nèi)容有生物數(shù)據(jù)的收集、存檔、顯示和分析，體外預測、模擬基因及蛋白質(zhì)的結構和功能，對生物的遺傳基因圖譜進行分析處理，對大量的核苷酸和氨基酸序列進行比對分析，確定進化地位等。從生物信息學的概念及其涉及的內(nèi)容中可以明確生物信息學不是一門獨立的學科，所以要求教師在教學過程中掌握多領域的知識和技能，才能較好地把握該課程。

1.高等數(shù)學和統(tǒng)計學基礎

生物信息學將數(shù)學和統(tǒng)計學作為主要的計算理論基礎，主要包括數(shù)學建模、統(tǒng)計方法、動態(tài)規(guī)劃方法、數(shù)據(jù)挖掘等方面。此外還包括隱馬爾科夫鏈模型（HMM）在序列識別上的應用，蛋白質(zhì)空間結構預測的最優(yōu)理論，DNA超螺旋結構的拓撲學，遺傳密碼和DNA序列的對稱性方面的群論等。因此，在生物信息學教學過程中要求教師具備數(shù)學及統(tǒng)計學的計算方法的基礎知識，能夠利用牛頓迭代法、線性方程回歸分析、矩陣求擬、最小二乘法等進行數(shù)學建模和計算，從而對基因和蛋白質(zhì)序列進行比對、進化分析和繪制遺傳圖譜等。

2.生物科學基礎

生物信息學包含的生物類學科有，生物化學、分子生物學、遺傳學等基礎學科，基因工程、蛋白工程、生物技術等應用學科。根據(jù)其課程特點，學生在學習生物信息學課程前需要學習生物化學、分子生物學、遺傳學、基因組學、蛋白質(zhì)組學等基本生物學課程，對于基因序列、蛋白質(zhì)序列、啟動子、非編碼區(qū)等概念有深刻的理解，同時需要對一些重要的生物學數(shù)據(jù)庫有一定的了解，如美國基因數(shù)據(jù)庫（GeneBank）、歐洲分子生物學實驗室數(shù)據(jù)庫（Embl）和日本核酸數(shù)據(jù)庫（DDBJ）等。此外，要求學生能夠利用生物學數(shù)據(jù)庫查找基因序列、蛋白質(zhì)序列、基因及蛋白質(zhì)結構模型，能夠讀懂數(shù)據(jù)庫中基因和蛋白質(zhì)的信息注釋，能夠計算蛋白質(zhì)序列的分子量和等電點，能夠為擴增特定的基因片段設計引物，能夠對特定物種進行系統(tǒng)發(fā)育分析等。

3.計算機科學基礎

計算機是生物信息學的主要輔助工具，利用生物信息學研究生物系統(tǒng)的過程需要能夠熟練使用計算機對大量的生物信息數(shù)據(jù)進行處理和分析，這主要包括對數(shù)據(jù)信息進行搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。所以，學生在學習生物信息學的過程中需要了解和掌握一些常用的生物信息學軟件，如BLAST和FASTA序列比對分析軟件，Oligo和Primer引物設計軟件，VectorNTI、DNASTAR、DNASIS等綜合分析軟件。此外，學生還需要學習和掌握一些常用的計算機語言，如正則表達式、Unix shell腳本語言和Perl語言。

利用生物信息學在處理和分析海量生物數(shù)據(jù)的過程中，計算機軟硬件資源需要配合處理分析軟件的運行，因此要求計算機操作系統(tǒng)使用Unix和Linux操作系統(tǒng)，這些操作系統(tǒng)需要大量的操作命令進行輸入執(zhí)行過程，對于經(jīng)常使用Windows操作系統(tǒng)的學生來說是一個較難跨越的障礙。

三、生物信息學課程教學中存在的問題

目前國內(nèi)大多數(shù)高校的生物信息學教學采用傳統(tǒng)的教學模式，即以課堂式的理論教學為主，缺乏必要的實踐教學。理論教學模式固定、教學方法單一、教學內(nèi)容狹窄，通常是介紹性、科普性的課程，甚至作為公選課程。少數(shù)高校開展生物信息學的實踐課程教學，但多以驗證性實驗為主，缺乏和專業(yè)相適應的綜合性、設計性實驗，而開放性實驗更無從談起。

1.教學模式固定單一

生物信息學在內(nèi)容層面涵蓋諸多學科領域，注重應用性和實踐性。然而，目前大部分高校把生物信息學作為一門孤立的課程，這導致教師需要將大多數(shù)課程內(nèi)容壓縮到一門課程進行教學，在有限的教學時數(shù)下灌輸大量內(nèi)容，增加了學生學習的難度，降低了教學質(zhì)量。再者，大多數(shù)高校僅開展生物信息學的理論教學，忽視實踐教學過程，造成生物信息學理論與實踐內(nèi)容的脫節(jié)，使學生在學習完理論知識后難以深入理解和吸收，無法將所學的知識應用到后續(xù)的工作和學習中，最終未能體現(xiàn)出該門課程的價值。

2.教師專業(yè)背景薄弱

作為一門交叉學科，生物信息學的教學要求教師具有較強的數(shù)學、生物學和計算機科學背景。然而，目前從事生物信息學教學的教師即便具備深厚的生物學背景，但是多數(shù)教師在數(shù)學和計算機方面較為薄弱，并不具備完整的生物信息學知識體系，對生物信息學發(fā)展趨勢也了解不多。在師資缺乏的情況下，院系開設生物信息學課程，教師為了完成教學任務，僅僅在教學中進行介紹性的講解，在課程考查方式上通過小論文、綜述和課外活動等方式完成該課程的學習。因此，無論是理論教學還是實踐教學均無法實現(xiàn)該課程大綱的要求，從而影響學生對生物信息學課程的理解和掌握，生物信息學的實踐操作能力更無從談起。

3.實踐教學薄弱，專業(yè)教材缺乏

生物信息學實踐課需要學生在網(wǎng)絡環(huán)境下用計算機學習NCBI數(shù)據(jù)庫的檢索與使用、序列比對分析軟件的應用、蛋白質(zhì)空間結構圖視軟件的應用、序列拼接軟件的應用等。但是目前，大多數(shù)高校開設的生物信息學課程多以理論教學為主，實踐教學課時非常少或者為零，學生對于生物信息學課程的學習僅僅通過教材上抽象的文字描述進行理解和掌握，這導致學生在理論課中學到的知識無法在實踐課中進行驗證或操作，嚴重影響了生物信息學的教學質(zhì)量，也偏離了教學大綱中強調(diào)的重在培養(yǎng)學生實踐操作能力的培養(yǎng)目標。

另外，目前還沒有適用于生物科學專業(yè)的生物信息學教材。國內(nèi)各大高校使用的教材多為國外教材的影印版或者中文翻譯版本，這些教材偏重介紹生物信息學的理論和方法，涉及的實踐內(nèi)容較少，學生需要具有較高的相關知識才能接受和使用這些教材。因此，部分高校在生物信息學教學過程中往往使用自家編寫的簡化教材，從而造成生物信息學教學內(nèi)容不統(tǒng)一，教學大綱混亂等情況。

4.實踐課程經(jīng)費不足，實踐教學環(huán)境落后

當今，許多發(fā)達國家都很重視生物信息學的教學和研究，積極開展各種生物信息資源的收集和分析工作，培養(yǎng)大量生物信息學人才，為整個生物學的理論研究及其相關產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新（主要是醫(yī)藥和農(nóng)業(yè)）提供指導和支撐。國內(nèi)對生物信息學的關注和認識起步較晚，其發(fā)展落后于國際發(fā)達國家。國家和高校對生物信息學的教學和科研資金投入力度不大，缺乏必要的儀器設備，生物信息學的實踐教學條件得不到保障，比如大多數(shù)高校的生物科學專業(yè)沒有相應的計算機實訓室，配套軟件也相對匱乏，落后于國際發(fā)展水平。

四、生物信息學教學模式改革的探索

1.修改理論和實踐教學大綱，編寫適用的實踐教材

根據(jù)當今生物信息學的發(fā)展方向，制定和修改理論教學大綱，除了引物設計、基因和蛋白質(zhì)序列比對、基因和蛋白質(zhì)結構功能預測等基本內(nèi)容外，還需添加系統(tǒng)進化樹分析、聚類分析、蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡譜圖等較為綜合的內(nèi)容。另外，增加實踐教學課程比例，充實實踐教學內(nèi)容，結合理論教學內(nèi)容增加綜合性、設計性實驗，適當提供科研環(huán)境，鼓勵開展開放性實驗。

目前國內(nèi)并沒有系統(tǒng)的、專業(yè)的生物信息學實踐教材，因此針對高校生物科學專業(yè)方向的特點，聯(lián)合多學科領域（數(shù)學、生物科學、計算機科學）編寫相應的生物信息學實踐教材，在制定、修改實踐教學大綱和編寫教材的過程中結合學生的接受能力，由淺入深，多設實例和相關練習，使學生循序漸進的理解和掌握生物信息學的原理和方法，掌握更多的生物信息學工具。

2.緊密聯(lián)系科研、基于實踐問題開展教學

通過實踐教學把生物信息學教學與科研有機結合起來，能夠促進教學與科研的共同發(fā)展。在緊密聯(lián)系科研的過程中，采用基于問題的教學（PBL）方法，通過實踐教學環(huán)節(jié)，培養(yǎng)和訓練學生把所學的生物信息學的知識和方法應用于各種生物科學領域的科研活動中，通過解決實際問題訓練學生的實踐技能，從而促進教學與科研的雙重發(fā)展。例如，在生物信息學實踐教學中多加入生產(chǎn)和科研中遇到的經(jīng)典實例，鼓勵學生利用相關的生物信息學軟件及相關的理論和方法解決問題。學生也可以選擇自己感興趣的課題，利用自己熟悉的、合適的生物信息學軟件和相關知識開展課題研究。此外，專業(yè)教師在指導學生課題研究的過程中還可以發(fā)現(xiàn)理論和實踐教學的不足，不斷的完善生物信息學理論和實踐課程大綱和內(nèi)容，提高教學質(zhì)量。

3.開展多學科實踐結合的教學模式

生物信息學屬交叉學科，包含了不同領域的專業(yè)知識和技能，為使生物信息學教學達到教學的目標，該課程教學需要采用多學科實踐結合的教學模式。

多學科實踐結合的教學模式是指聯(lián)合不同領域、不同學科、不同專業(yè)的課程在教學的過程中結合生物信息學涉及到的知識和技能進行基礎性、鋪墊性教學。比如，在高等數(shù)學和統(tǒng)計學的教學過程中，針對生物信息學的需求，適當增加數(shù)學建模、統(tǒng)計方法、動態(tài)規(guī)劃方法、數(shù)據(jù)挖掘等方面的基礎內(nèi)容，同時，開設實例實踐教學，使學生理解和掌握隱馬爾科夫鏈模型，牛頓迭代法、最小二乘法等方法的應用原理和規(guī)則；在生物科學專業(yè)課程設置上，尤其是實踐課程的教學過程中，結合生物信息學涉及的引物設計、序列比對分析、基因及蛋白質(zhì)結構功能預測等方面開展相應的設計性、綜合性、開放性實驗項目，使學生了解和掌握基本的生物信息學原理及軟件的應用；在計算機科學的教學過程中，應根據(jù)生物信息學的需求，開設正則表達式、Perl語言、R語言等課程學習，以及增加Linux和Unix操作系統(tǒng)課程學習，使學生在學習生物信息學前打好堅實的基礎。

值得注意的是，生物信息學課程與其他課程的開設時間和順序需要有一定的探索和評估，對于開設該課程的時間把握是開展多學科實踐結合的教學模式的關鍵因素。過早開設生物信息學則會導致學生在不具備相應學科基礎的條件下跨越式的接觸生物信息學，無法理解和掌握相關的知識和技能；過晚開設則會使學生學習了相關學科知識和技能后，由于課程銜接不緊，導致在學習生物信息學時出現(xiàn)理解滯后和無法適應的現(xiàn)象。因此，針對不同專業(yè)和學科的特點，根據(jù)具體情況進行統(tǒng)籌安排，使生物信息學和其他相關學科課程有很好的銜接和過渡，以確保和提高生物信息學的教學質(zhì)量。

五、結語

生物信息學是現(xiàn)代基因組學時代的開闊者，也是生物科學研究的重要的工具和載體。針對生物信息學的特點，高校生物科學專業(yè)課程設置、教學方法、教學模式和教學軟硬件等需進行一定的改革，將多學科實踐結合的教學模式運用到生物信息學的教學實踐中，在提高教學質(zhì)量的同時將更好的提升學生科研、應用和創(chuàng)新能力。

參考文獻：

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[4]張菁晶，馮晶，朱英國.全基因組預測目標基因的新方法及其應用.遺傳，2006， 28（10）：1299-1305.

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生物信息學是一門新興的交叉學科，有非常明顯的理工科特性，即在有良好的生物醫(yī)學背景下，注重數(shù)學思維和計算機操作能力，這對于我們目前以醫(yī)學專業(yè)學習為主的高等醫(yī)學教育產(chǎn)生一定的挑戰(zhàn)。如何在有限的學時基礎上，完成生物信息學教學任務的同時，讓學生初步掌握科研、臨床中應用生物信息學的能力，形成理工科處理醫(yī)學問題的思維，是目前在八年制學生中開展生物信息學教學迫切需要研討的問題。筆者作為主講教師于哈爾濱醫(yī)科大學完成了兩輪八年制生物信息學教學任務，通過教學過程、課后調(diào)研及考試分析，總結了八年制學生對學習生物信息學的一些認識和學習期間遇到的問題，在這里共同探討，以便于推進醫(yī)學院校生物信息學的教學工作，培養(yǎng)更高理論和實踐層次的醫(yī)學人才。

一、授課對象

課程面向臨床醫(yī)學八年制學生93人、基礎醫(yī)學八年制（基地班）學生60人，學生入學錄取分數(shù)高于生源地重本線50分以上。開課時兩個專業(yè)的學生均處于大學三年級，已經(jīng)學完高數(shù)、計算機基礎等理工基礎課，分子生物、細胞生物等生物學基礎課，以及組胚、生理等醫(yī)學基礎課，開課學期同時學習遺傳、免疫、病理和藥理學課程；部分學生參加PBL教學，已經(jīng)完成呼吸、消化、循環(huán)系統(tǒng)的知識學習。

二、教材和課程內(nèi)容選擇

面向兩個軌道分別開展《醫(yī)學信息分析方法》（36學時）和《生物信息學概論》（56學時）兩門課程。兩個軌道均以人民衛(wèi)生出版社規(guī)劃教材《生物信息學》2010年第一版為主講教材[2]，結合臨床醫(yī)學和基礎醫(yī)學的學科特點，采取教師自主選擇內(nèi)容的方式講授。

在臨床專業(yè)中以疾病理論和分析方法為中心，專題式講解疾病分析相關資源、研究策略和常用軟件工具。36學時的《醫(yī)學信息分析方法》講授疾病數(shù)據(jù)資源和系統(tǒng)理論、遺傳多態(tài)與疾病定位、轉錄調(diào)控信息學與復雜疾病分析、miRNA表達與疾病分類、疾病狀態(tài)表觀遺傳改變，及測序技術與疾病研究進展等6個專題。每個專題包括4學時理論課程和2學時上機實踐。理論課程強調(diào)分子生物學基礎、實驗設計思想和分析理念，實踐課程以疾病為中心，由教師指引，學生自主完成一個小規(guī)模的實驗設計、數(shù)據(jù)下載到結果分析的全程化信息學實踐。

在基礎專業(yè)中強調(diào)生物醫(yī)學研究數(shù)據(jù)資源、計算生物醫(yī)學方法和實驗設計手段，系統(tǒng)講解生物信息學在生物醫(yī)學研究中的理論和實踐技術。講授內(nèi)容涉及序列數(shù)據(jù)資源與分析方法、分子進化、基因表達與調(diào)控、蛋白質(zhì)組學信息學、網(wǎng)絡系統(tǒng)生物學、遺傳和表觀遺傳計算分析、疾病的計算系統(tǒng)生物學等較全面的生物信息學方法和理論，要求學生能夠在生物醫(yī)學研究中貫穿理工科分析思維，不僅能熟練運用相應的網(wǎng)絡資源和軟件工具，還能對生物信息學方法理論有一定了解，熟悉不同方法的擴展性應用。理論和實踐課基本按照2比1分配，實踐課程根據(jù)內(nèi)容需要選取生物學或醫(yī)學問題進行全程模擬實驗。

三、考試形式和分析

現(xiàn)階段，兩個八年制專業(yè)的生物信息學教學以必修考查課形式進行，采取開卷考試、實驗報告和標書設計三種考核方式，以便于了解學生對本門課程的學習和對生物信息學研究思想的領悟情況。

開卷考試試題均為主觀題，其中理論基礎題考查概念、重要的研究思路和經(jīng)典的研究方法；案例分析題要求學生能夠在學過的或書本上的知識基礎上，聯(lián)系生物醫(yī)學知識進行案例分析，選取相應的方法解決特定的問題；思維拓展題給定學生主題詞，由學生進行以生物信息學方法為工具的課題流程設計?？荚嚱Y果表明學生能夠通過學習了解基本的生物信息學方法，并具備初步運用新方法解決實際問題的能力，但考試也反映出，大學三年級學生還具有一定的科研思維局限性，不能夠完全把握課題設計過程的創(chuàng)新性和可靠性原則。

實踐能力考查主要通過實驗報告進行，實驗報告要寫明研究問題名稱、實驗數(shù)據(jù)、處理方法、處理結果和結果分析討論。通過實驗報告的提交，學生基本能夠就相應的問題自主選擇數(shù)據(jù)、進行一般性軟件分析，并能夠對實驗結果進行知識面內(nèi)的討論和思考，得出符合問題要求的結論。

標書設計作為課后實踐，要求學生就自己感興趣的研究方向進行課題設計。設計內(nèi)容可以為生物信息學方法研究，也可以以生物信息學為工具進行生物醫(yī)學問題的探討和分析。大多數(shù)學生能夠通過文獻查閱、原先具備的生物醫(yī)學知識總結，發(fā)現(xiàn)有意義的生物醫(yī)學問題，設計內(nèi)容具有現(xiàn)實意義和一定創(chuàng)新性的，部分課題還有較好的可行性。很多標書設計也暴露出在三年級開展生物信息學時，學生的臨床醫(yī)學知識還比較欠缺，有時候不能很好的發(fā)現(xiàn)具有醫(yī)學意義或應用價值的課題，也比較難于理解生物信息學在實際應用中的價值。

四、學生反饋和教學心得

通過課堂互動、課程臨近結束時進行的問卷調(diào)查，筆者進一步了解了學生在生物信息學學習過程中的一些困惑，及一些意見和建議。主要問題如下：

1、課程理論性強，計算強度大

學生們普遍反映生物信息學與他們學習的其他課程不一樣，生物醫(yī)學課程偏向于文科性質(zhì)，主要靠記憶，而生物信息學理科特性很強，需要深入理解分析。另外學生的數(shù)理知識有限，感到有些算法比較難，根本聽不懂。

2、課程內(nèi)容多，課時少

許多學生通過學習對生物信息學產(chǎn)生了濃厚的興趣，真切感受到生物信息學對于他們未來的學習、科研和臨床工作將有很大幫助，但是課時太少，不能夠在現(xiàn)有課時下理解全部理論。

3、實踐課時少，計算機能力薄弱

絕大多數(shù)學生都認為生物信息學需要通過理論結合實踐的方法來學習才能更好的掌握。現(xiàn)有的實踐課程只能完成基本的教學任務，對于眾多的研究工具和研究方法只有感性認識。另外大家在實踐中也感覺到自身的計算機知識很有限，在高通量數(shù)據(jù)處理面前力不從心，影響對問題的分析能力。

4、課程開課偏早，背景知識不全

很多學生反映三年級時，八年制學生還沒有進行統(tǒng)計學、臨床各學科的培養(yǎng)，知識背景不足，很難理解生物信息學中重要的算法公式，也很難對醫(yī)學問題進行更為深入的思考。

學生們的反饋基本上反映出他們在學習生物信息學時所遇到的困難。筆者所在教研室教師（包括多名規(guī)劃教材的參編者）共同進行了深入探討，認為應當根據(jù)學生意愿向學校申請①增加理論課課時，分別由24和36增加為28和44學時；②增加實踐課課時，分別由12和20增加20和28學時；③適當降低理論難度，減少不必要的數(shù)學理論推導，提請學校為八年制學生增設概率統(tǒng)計和計算機編程課程。

生物信息學的理工科特性決定了生物信息學課程在醫(yī)學教育中開展的難度。雖然醫(yī)學院校學生課業(yè)重、訓練強度大，但是現(xiàn)代生物醫(yī)學發(fā)展趨勢告訴我們，生物信息學必然在未來的生物醫(yī)學研究中處于關鍵地位[3]。不斷改進教學手段、加強教學過程的趣味性，更為全面的貫徹以疾病和問題為中心的教學理念，培養(yǎng)理工醫(yī)結合的現(xiàn)代化醫(yī)學人才是生物信息教學工作者共同的努力方向，這些理念在不久的將來也會隨著教學實踐的不斷深入而在新版《生物信息學》出版時得到進一步體現(xiàn)。

參考文獻

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生物信息學（Bioinformatics）是一門發(fā)展迅速的生物學分支學科，由生物學、計算機學、信息管理學、應用數(shù)學及統(tǒng)計學等多門學科相互交叉而形成，本質(zhì)是利用計算機技術解決生物學問題，通過信息的處理和整合實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。它主要包括以下3個方面的內(nèi)容：①生物數(shù)據(jù)的收集、整理、存儲、檢索、加工、分析和整合；②生物系統(tǒng)和結構的建模；③與生物科學相關的計算機技術的應用，這個范圍還在不斷的擴增中［1］。醫(yī)學生物信息學是指以醫(yī)學研究和臨床應用為中心開設的生物信息學，本文討論的內(nèi)容主要圍繞醫(yī)學生物信息學展開。近20年來，互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫和計算方法的發(fā)展，為生物信息學的研究提供了更為廣泛和靈活的方法；多種模式生物基因組測序的完成，功能基因組、蛋白質(zhì)組研究的開展，各種高通量生物實驗技術快速發(fā)展為生物信息學，提供了更大研究空間的同時，也對海量的生物學數(shù)據(jù)進行有效地挖掘和整合提出了嚴峻的挑戰(zhàn)；而以基礎研究與臨床醫(yī)療結合為宗旨的轉化醫(yī)學的興起對銜接二者之間的橋梁———生物信息學，提供了廣闊的應用空間。對生物信息學人才的熱切需求，以及上述機遇和挑戰(zhàn)導致了生物信息學專業(yè)在全世界的蓬勃發(fā)展。以美國為例，在1999年之前，全美只有6所大學設置有計算生物學與生物信息學專業(yè)，而到2002年，則有31所大學設置了計算生物學與生物信息學專業(yè)博士學位，其中有12所大學是在2001年～2002年之間設置的這門專業(yè)［1］。這些大學通常以生物學、生物統(tǒng)計學、計算機科學或者生物醫(yī)學信息學為依托設置這門專業(yè)，不同大學對該專業(yè)學生的培養(yǎng)模式也有所不同。在我國，很多高等院校將生物信息學作為專業(yè)課程設立，醫(yī)學高等院校也逐步將其作為基礎課程或選修課設立。作為一門新生學科，生物信息學在大部分院校尚處于探索階段，沒有成熟完善的教育模式可以借鑒［2］。在這種情況下，來自前期已畢業(yè)學生和用人單位的反饋意見對生物信息學教育模式的總結提高具有重要意義。作為一名臨床醫(yī)師和醫(yī)學研究人員，筆者深刻體會到在實際工作中，無論是自身合理應用生物信息學知識進行思考和設計，還是找到能夠迅速融入并滿足實驗室研究和臨床工作需求的生物信息學專業(yè)人才都不是一件容易的事情。因此，本文作者就自己的一些切身體會，結合文獻和思考，對我國醫(yī)學生物信息學人才培養(yǎng)列舉了一些意見和建議，希望能夠在生物信息學教學模式的完善中起到微薄的助力作用。本文著重探討信息技術在醫(yī)學領域中的應用，側重于醫(yī)院信息管理和信息系統(tǒng)建設方面的醫(yī)學信息學（Medical　Informatics）不在本文討論范圍內(nèi)。理想的醫(yī)學生物信息學人才培養(yǎng)目標應該是這三類人的集合：①計算機專家，掌握計算機算法、計算機語言、軟件、數(shù)據(jù)庫結構和相關知識框架，以及硬件知識；②生物信息學專家，具有熟練應用計算機儲存、處理、分析和整合相關生物信息的能力；③基礎研究或臨床工作者，具有查閱文獻，提出生物學或臨床醫(yī)學問題，合理使用上述生物信息學來思考、設計和解決問題的能力，并能收集和正確提供用于研究的初始數(shù)據(jù)。結合我國實際情況，想讓臨床醫(yī)學專業(yè)學生或醫(yī)學生物信息學專業(yè)學生同時完成以上3個方面的培訓顯然不切實際。理想的培訓模式，是通過對臨床醫(yī)學專業(yè)和醫(yī)學生物信息學專業(yè)學生不同側重的培訓，再通過二者的合理分工和配合，來滿足以上3個方面的需求。對醫(yī)學院校學生，尤其是醫(yī)學研究生，生物信息學培訓的內(nèi)容應側重于對其計算思維能力和信息學應用能力的培養(yǎng)，目的是使其能熟練地從生物信息學角度發(fā)現(xiàn)和提出生物學或臨床醫(yī)學方面的科學假設，針對該假設設計合理的研究方案，并為后續(xù)研究提供正確的初始數(shù)據(jù)；對以生物醫(yī)學為中心的信息學專業(yè)人才培養(yǎng)，內(nèi)容應側重于對其計算機技術和生物信息學在醫(yī)學實踐應用方面能力的培養(yǎng)，目的是與前者配合，指導并幫助其完成科學假設的設計，對前者提供的初始數(shù)據(jù)進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及完成更高要求的計算機技術方面的應用，例如應用軟件的設計，生物系統(tǒng)和結構的建模，等等。

1　醫(yī)學生的計算生物學與生物信息學思維培養(yǎng)

本部分特指醫(yī)學專業(yè)學生的生物信息學教學，部分醫(yī)學院校開設的醫(yī)學生物信息學專業(yè)教學將在下一部分中提及。無論是醫(yī)學基礎研究，還是以循證醫(yī)學為代表的臨床研究，生命科學研究的一般過程，都遵循發(fā)現(xiàn)問題資料查詢預實驗提出科學假設設計實驗驗證假說資料查詢和結果分析科學理論總結的基本思路［3］。在這個過程中，計算生物學與生物信息學不僅是進行資料查詢和結果分析的重要工具，更應是在提出科學假設和實驗設計階段就需要貫徹執(zhí)行的理念和思維方式。換言之，具體的生物信息學與分子生物學實驗一樣都是驗證生物醫(yī)學假說的實驗方法，是將一個生命科學假設用計算和信息學思維方式表達和實現(xiàn)的過程。在我國，絕大部分醫(yī)學基礎研究和臨床研究課題都是由醫(yī)學院校畢業(yè)的臨床工作者設計和申請的。由于臨床醫(yī)師大都承擔了繁重的臨床工作，申請者親自完成課題的機會很少，獲批課題的具體實施及數(shù)據(jù)管理、存儲、檢索、分析和整合多由研究生或實驗室工作人員負責。因此結合我國的實際情況，將生物信息學與具體課題耦合，即將一個科學假設用計算和信息學表示并有效實施的思維和實踐培訓，才是醫(yī)學生生物信息學培訓的中心內(nèi)容。由于我國臨床醫(yī)學教學采用長學制（5年、7年或8年）教學，對實踐性和針對性都很強的生物信息學而言，過早或過于籠統(tǒng)的培訓都顯得意義不大，所以筆者認為針對醫(yī)學生的生物信息學培訓安排在研究生階段是比較合適的，教育中心是以醫(yī)學研究需求為指導，強調(diào)信息學思維培訓和實踐操作。具體提出的建議有兩點，一是根據(jù)學生專業(yè)背景調(diào)整理論教學內(nèi)容。醫(yī)學院校學生的數(shù)理基礎、計算機基礎及統(tǒng)計學理論基礎不能和工科院校的學生相比，醫(yī)學專業(yè)包括基礎醫(yī)學、臨床醫(yī)學、口腔、預防等專業(yè)，涉及廣泛，各個專業(yè)背景的學生對這門課程的需求不盡相同。因此在理論課程上，要根據(jù)不同的專業(yè)背景和研究內(nèi)容形成“個性化”的培養(yǎng)方案，目的是讓學生有選擇有針對性地掌握相關生物信息學內(nèi)容，例如數(shù)據(jù)庫的類型和選擇，常用軟件的種類和應用等，同時又不會對過于高深的生物信息學理論產(chǎn)生反感。二是結合研究生階段的課題，開展研究內(nèi)容模擬和實踐操作練習。為了更好的配合研究生階段的課題，可將《生物信息學》開課時間調(diào)整到研究生階段的第三學期，即在學生進入課題研究階段之后，讓學生在清楚面臨的課題內(nèi)容后，有針對性地學習在完成課題過程中要使用到的知識、工具和解決問題的思路，包括文獻查閱、保存、編輯，核酸序列查找和同源性比對及進化分析，PCR引物設計，基因功能、結構預測，調(diào)控元件及轉錄因子預測，蛋白質(zhì)基本理化性質(zhì)分析，跨膜區(qū)及信號肽預測，二級結構和空間三維結構的預測等。這樣學生的學習興趣和效率會大大提高。為了解決上課時間與課題時間沖突的問題，可以采用生物信息學授課老師加入導師組成員，通過網(wǎng)上教學和答疑、夜間授課、集中授課與個別指導結合等多種方式靈活解決。

2　以醫(yī)學為中心的生物信息學專業(yè)人才培養(yǎng)

如果說對醫(yī)學生進行生物信息學教育的目的是使其學會將一個生命科學假設用計算和信息學表示，并正確提供初始數(shù)據(jù)，那么以醫(yī)學為中心的生物信息學專業(yè)人才培養(yǎng)的目的，就是使其學會用計算機學和信息學處理并證實科學假設的過程。具體的內(nèi)容包括，與實驗室工作人員和臨床醫(yī)生配合，從計算生物學與生物信息學角度指導并幫助其完成科學假設和課題內(nèi)容設計；在課題實施階段對后者提供的初始數(shù)據(jù)進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及滿足后者更高要求的計算機技術的需求，例如應用軟件的設計，生物系統(tǒng)和結構的建模，等等。目前，計算生物學與生物信息學專業(yè)研究生的培養(yǎng)模式主要有3種：①以生物學為中心的多學科培養(yǎng)模式。理論教育以生物學為中心，在6～9個學期內(nèi)陸續(xù)完成生物學部分課程（相當于普通生物學系1／3～1／4課程）的選修，然后根據(jù)興趣和實際情況選擇一個相關實驗室完成研究生課題。這種培養(yǎng)模式被大多數(shù)綜合大學采納。②以工程設計為中心的培養(yǎng)模式。③以醫(yī)學為中心的培養(yǎng)模式。指以醫(yī)學研究和臨床應用為中心設置計算生物學和生物信息學，絕大多數(shù)由醫(yī)學院校設置，側重生物信息學與臨床醫(yī)學的結合。在進入課題階段之前會有1～2年臨床相關概念和信息的培訓，主要開設的課程包括生物學、細胞生物學、分子生物學與基因組學、化學與物理學、計算機科學、數(shù)學和統(tǒng)計學等，甚至包括部分醫(yī)學課程，后期實踐階段通常選擇一個相關實驗室完成研究生課題。總的看來，醫(yī)學生物信息學基礎課程設置與國際趨勢相符，也符合以醫(yī)學為中心計算生物學與生物信息學的培訓要求。但從近年生物信息學專業(yè)研究生就業(yè)情況來看，確實存在素質(zhì)參差不齊，學不能致用，不能很快融入研究工作等問題。筆者認為，這種現(xiàn)象可以從三個方面加以改進：①以職業(yè)發(fā)展和學位教育為導向，建立多層次、多形式的醫(yī)學信息學教育和繼續(xù)教育體系。各醫(yī)學院?？稍诮y(tǒng)一專業(yè)培養(yǎng)目標和定位的基礎上，根據(jù)自身的學科基礎和特色，結合學生畢業(yè)后的工作領域和就業(yè)方向，形成“個性化”的專業(yè)方向和培養(yǎng)方案。②加強師資力量的建設，形成以課程為中心的教學團隊?，F(xiàn)有醫(yī)學生物學教材內(nèi)容寬泛、偏重理論，對實踐環(huán)節(jié)的指導較少，需要授課老師有選擇的挑選合適的內(nèi)容并予以補充和完善。這對授課教師的素質(zhì)提出了更高要求，要求其能根據(jù)實際情況因材施教，有所取舍，強化重點。目前，各院校教學團隊和師資力量配備受限，建議可以課程為中心，培養(yǎng)、引進學術帶頭人，從其他專業(yè)挑選骨干教師兼任等多種形式，形成以課程為中心的教學團隊。③實踐教學與綜合能力的培養(yǎng)。生物信息學是一門實踐性非常強的學科，要將“學有所長，學以致用”作為人才培養(yǎng)的最終目的?？梢酝ㄟ^構建開放式實踐教學平臺，建設實踐教學基地等方式盡可能強化實踐操作訓練［4］，后期部分學生可以結合個人興趣，本著雙向選擇的原則，將實踐階段訓練固定到導師和實驗室，并安排其參與完成某一項課題的設計、實施和總結，在整個過程中要特別注意培養(yǎng)學生的學習興趣和自學能力，強調(diào)知識的自我更新。

綜上所述，醫(yī)學生物信息學人才培養(yǎng)的最終目的是使生物信息學能滿足現(xiàn)代醫(yī)療和醫(yī)學研究發(fā)展的需要，使醫(yī)學生物信息學人才成為有效連接基礎研究與臨床醫(yī)療的橋梁，為現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展提供新途徑［5］。

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篇7

“生物信息學”是英文單詞“Bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州Gatlinburg召開的“生物學中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學者Lim在1991年發(fā)表的文章中首次使用。生物信息學自產(chǎn)生以來，大致經(jīng)歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發(fā)展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學家Collins F博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（Human Genome Project，HGP）的所有目標全部實現(xiàn)［3］。這標志著后基因組時代（Post Genome Era，PGE）的來臨，是生命科學史中又一個里程碑。生物信息學作為21世紀生物技術的核心，已經(jīng)成為現(xiàn)代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質(zhì)和生命，其研究成果必將深刻地影響農(nóng)業(yè)。本文重點闡述生物信息學在農(nóng)業(yè)模式植物、種質(zhì)資源優(yōu)化、農(nóng)藥的設計開發(fā)、作物遺傳育種、生態(tài)環(huán)境改善等方面的最新研究進展。

1.生物信息學在農(nóng)業(yè)模式植物研究領域中的應用

1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（NPGI），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經(jīng)濟價值的關鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（HGP）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學的方法系統(tǒng)地研究這些重要農(nóng)作物的基因表達、蛋白質(zhì)互作、蛋白質(zhì)和核酸的定位、代謝物及其調(diào)節(jié)網(wǎng)絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經(jīng)建立的農(nóng)作物生物信息學數(shù)據(jù)庫研究平臺有植物轉錄本（TA）集合數(shù)據(jù)庫TIGR、植物核酸序列數(shù)據(jù)庫PlantGDB、研究玉米遺傳學和基因組學的MazeGDB數(shù)據(jù)庫、研究草類和水稻的Gramene數(shù)據(jù)庫、研究馬鈴薯的PoMaMo數(shù)據(jù)庫，等等。

2.生物信息學在種質(zhì)資源保存研究領域中的應用

種質(zhì)資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要資源，它包括許多農(nóng)藝性狀（如抗病、產(chǎn)量、品質(zhì)、環(huán)境適應性基因等）的等位基因。植物種質(zhì)資源庫是指以植物種質(zhì)資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質(zhì)資源庫，在我國也已建成30多座作物種質(zhì)資源庫。種質(zhì)入庫保存類型也從單一的種子形式，發(fā)展到營養(yǎng)器官、細胞和組織，甚至DN段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應用各種分子標記來鑒定種質(zhì)資源。例如微衛(wèi)星、AFLP、SSAP、RBIP和SNP等。由于對種質(zhì)資源進行分子標記產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，因此需要建立生物信息學數(shù)據(jù)庫和采用分析工具來實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計和計算機分析等［7］。

3.生物信息學在農(nóng)藥設計開發(fā)研究領域中的應用

傳統(tǒng)的藥物研制主要是從大量的天然產(chǎn)物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學在藥物研發(fā)中的意義在于找到病理過程中關鍵性的分子靶標、闡明其結構和功能關系，從而指導設計能激活或阻斷生物大分子發(fā)揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發(fā)之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發(fā)方向。生物信息學為藥物研發(fā)提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發(fā)模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農(nóng)藥研制已有許多成功的例子。Itzstein等設計出兩種具有與唾液酸酶結合化合物：4-氨基-Neu5Ac2en和4-胍基-Neu5Ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經(jīng)進入臨床試驗階段。TANG SY等學者研制出新一代抗AIDS藥物saquinavir［12］。Pungpo等已經(jīng)設計出幾種新型高效的抗HIV-1型藥物［13］。楊華錚等人設計合成了十多類數(shù)百個除草化合物，經(jīng)生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。

現(xiàn)代農(nóng)藥的研發(fā)已離不開生物信息技術的參與，隨著生物信息學技術的進一步完善和發(fā)展，將會大大降低藥物研發(fā)的成本，提高研發(fā)的質(zhì)量和效率。

4.生物學信息學在作物遺傳育種研究領域中的應用

隨著主要農(nóng)作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關分子基礎的進一步闡明，人們可以利用生物信息學的方法，先從模式生物中尋找可能的相關基因，然后在作物中找到相應的基因及其位點。農(nóng)作物的遺傳學和分子生物學的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數(shù)據(jù)，可通過建立生物信息學數(shù)據(jù)庫來整合這些數(shù)據(jù)，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎上，育種學家就可以應用計算機模型來提出預測假設，從多種復雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優(yōu)良農(nóng)作物品種。

5.生物信息學在生態(tài)環(huán)境平衡研究領域中的應用

在生態(tài)系統(tǒng)中，基因流從根本上影響能量流和物質(zhì)流的循環(huán)和運轉，是生態(tài)平衡穩(wěn)定的根本因素。生物信息學在環(huán)境領域主要應用在控制環(huán)境污染方面，主要通過數(shù)學與計算機的運用構建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質(zhì)核酸 DNA，以及生物大分子蛋白質(zhì)酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態(tài)環(huán)境的安全。

美國農(nóng)業(yè)研究中心（ARS） 的農(nóng)藥特性信息數(shù)據(jù)庫（PPD） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環(huán)境中轉運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術大學（Toyohashi University of Technology） 多環(huán)芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環(huán)保局綜合風險信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（IRIS） 涉及 600種化學污染物，列出了污染物的毒性與風險評價參數(shù)，以及分子遺傳毒性參數(shù)［17］。除此之外，生物信息學在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網(wǎng)絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創(chuàng)造出一個環(huán)境微生物技術信息的高速發(fā)展趨勢。

6.生物信息學在食品安全研究領域中的應用

食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數(shù)量發(fā)生變化，傳統(tǒng)檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用PCR法［19］、RT-PCR法、熒光RT-PCR法、多重PCR［20］和多重熒光定量PCR等技術，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、ELISA法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術也是未來食品病毒檢測的發(fā)展方向。

轉基因食品檢測是通過設計特異性的引物對食品樣品的DNA提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉基因農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現(xiàn)和新批準的轉基因農(nóng)產(chǎn)品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學在食品領域的應用還比較有限，但隨著食品安全檢測數(shù)據(jù)庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發(fā)揮越來越重要的作用。

生物信息學廣泛用于農(nóng)業(yè)科學研究的各個領域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務機構提供相關服務，通過出版物、信息共享平臺、數(shù)字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學發(fā)展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學能夠更好地為我國農(nóng)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展發(fā)揮作用。

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［20］徐義剛，崔麗春，李蘇龍等.多重PCR方法快速檢測4種主要致腹瀉性大腸埃希菌［J］.微生物學雜志，2010，30，（3） ：25-29.

［21］索標，汪月霞，艾志錄.食源性致病菌多重分子生物學檢測技術研究進展［J］.微生物學雜志，2010，30，（6）：71-75

［22］朱曉娥，袁耿彪.基因芯片技術在基因突變診斷中的應用及其前景［J］.重慶醫(yī)學，2010，（22）：3128-3131.

［23］陳彥闖，辛明秀.用于分析微生物種類組成的微生物生態(tài)學研究方法［J］.微生物學雜志，2009，29，（4）：79-83.

［24］王大勇，方振東，謝朝新等.食源性致病菌快速檢測技術研究進展［J］.微生物學雜志，2009，29，（5）：67-72.

篇8

“生物信息學”是英文單詞“bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州gatlinburg召開的“生物學中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學者lim在1991年發(fā)表的文章中首次使用。生物信息學自產(chǎn)生以來，大致經(jīng)歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發(fā)展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學家collins f博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（human genome project，hgp）的所有目標全部實現(xiàn)［3］。這標志著后基因組時代（post genome era，pge）的來臨，是生命科學史中又一個里程碑。生物信息學作為21世紀生物技術的核心，已經(jīng)成為現(xiàn)代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質(zhì)和生命，其研究成果必將深刻地影響農(nóng)業(yè)。本文重點闡述生物信息學在農(nóng)業(yè)模式植物、種質(zhì)資源優(yōu)化、農(nóng)藥的設計開發(fā)、作物遺傳育種、生態(tài)環(huán)境改善等方面的最新研究進展。

1.生物信息學在農(nóng)業(yè)模式植物研究領域中的應用

1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（npgi），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經(jīng)濟價值的關鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（hgp）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學的方法系統(tǒng)地研究這些重要農(nóng)作物的基因表達、蛋白質(zhì)互作、蛋白質(zhì)和核酸的定位、代謝物及其調(diào)節(jié)網(wǎng)絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經(jīng)建立的農(nóng)作物生物信息學數(shù)據(jù)庫研究平臺有植物轉錄本（ta）集合數(shù)據(jù)庫tigr、植物核酸序列數(shù)據(jù)庫plantgdb、研究玉米遺傳學和基因組學的mazegdb數(shù)據(jù)庫、研究草類和水稻的gramene數(shù)據(jù)庫、研究馬鈴薯的pomamo數(shù)據(jù)庫，等等。

2.生物信息學在種質(zhì)資源保存研究領域中的應用

種質(zhì)資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要資源，它包括許多農(nóng)藝性狀（如抗病、產(chǎn)量、品質(zhì)、環(huán)境適應性基因等）的等位基因。植物種質(zhì)資源庫是指以植物種質(zhì)資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質(zhì)資源庫，在我國也已建成30多座作物種質(zhì)資源庫。種質(zhì)入庫保存類型也從單一的種子形式，發(fā)展到營養(yǎng)器官、細胞和組織，甚至dna片段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應用各種分子標記來鑒定種質(zhì)資源。例如微衛(wèi)星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于對種質(zhì)資源進行分子標記產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，因此需要建立生物信息學數(shù)據(jù)庫和采用分析工具來實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計和計算機分析等［7］。

3.生物信息學在農(nóng)藥設計開發(fā)研究領域中的應用

傳統(tǒng)的藥物研制主要是從大量的天然產(chǎn)物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學在藥物研發(fā)中的意義在于找到病理過程中關鍵性的分子靶標、闡明其結構和功能關系，從而指導設計能激活或阻斷生物大分子發(fā)揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發(fā)之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發(fā)方向。生物信息學為藥物研發(fā)提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發(fā)模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農(nóng)藥研制已有許多成功的例子。itzstein等設計出兩種具有與唾液酸酶結合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經(jīng)進入臨床試驗階段。tang sy等學者研制出新一代抗aids藥物saquinavir［12］。pungpo等已經(jīng)設計出幾種新型高效的抗hiv-1型藥物［13］。楊華錚等人設計合成了十多類數(shù)百個除草化合物，經(jīng)生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。

現(xiàn)代農(nóng)藥的研發(fā)已離不開生物信息技術的參與，隨著生物信息學技術的進一步完善和發(fā)展，將會大大降低藥物研發(fā)的成本，提高研發(fā)的質(zhì)量和效率。

4.生物學信息學在作物遺傳育種研究領域中的應用

隨著主要農(nóng)作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關分子基礎的進一步闡明，人們可以利用生物信息學的方法，先從模式生物

中尋找可能的相關基因，然后在作物中找到相應的基因及其位點。農(nóng)作物的遺傳學和分子生物學的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數(shù)據(jù)，可通過建立生物信息學數(shù)據(jù)庫來整合這些數(shù)據(jù)，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎上，育種學家就可以應用計算機模型來提出預測假設，從多種復雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優(yōu)良農(nóng)作物品種。

5.生物信息學在生態(tài)環(huán)境平衡研究領域中的應用

在生態(tài)系統(tǒng)中，基因流從根本上影響能量流和物質(zhì)流的循環(huán)和運轉，是生態(tài)平衡穩(wěn)定的根本因素。生物信息學在環(huán)境領域主要應用在控制環(huán)境污染方面，主要通過數(shù)學與計算機的運用構建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質(zhì)核酸 dna，以及生物大分子蛋白質(zhì)酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態(tài)環(huán)境的安全。

美國農(nóng)業(yè)研究中心（ars） 的農(nóng)藥特性信息數(shù)據(jù)庫（ppd） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環(huán)境中轉運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術大學（toyohashi university of technology） 多環(huán)芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環(huán)保局綜合風險信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（iris） 涉及 600種化學污染物，列出了污染物的毒性與風險評價參數(shù)，以及分子遺傳毒性參數(shù)［17］。除此之外，生物信息學在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網(wǎng)絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創(chuàng)造出一個環(huán)境微生物技術信息的高速發(fā)展趨勢。

6.生物信息學在食品安全研究領域中的應用

食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數(shù)量發(fā)生變化，傳統(tǒng)檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用pcr法［19］、rt-pcr法、熒光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重熒光定量pcr等技術，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、elisa法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術也是未來食品病毒檢測的發(fā)展方向。

轉基因食品檢測是通過設計特異性的引物對食品樣品的dna提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉基因農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現(xiàn)和新批準的轉基因農(nóng)產(chǎn)品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學在食品領域的應用還比較有限，但隨著食品安全檢測數(shù)據(jù)庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發(fā)揮越來越重要的作用。

生物信息學廣泛用于農(nóng)業(yè)科學研究的各個領域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務機構提供相關服務，通過出版物、信息共享平臺、數(shù)字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學發(fā)展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學能夠更好地為我國農(nóng)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展發(fā)揮作用。

參考文獻：

［1］yockey hp，platzman rp，quastler h.symposium on information.theory in biology.pergamon press，new york，london，1958.

［2］鄭國清，張瑞玲.生物信息學的形成與發(fā)展［j］.河南農(nóng)業(yè)科學，2002，（11）：4-7.

［3］駱建新，鄭崛村，馬用信等.人類基因組計劃與后基因組時代.中國生物工程雜志，2003，23，（11）：87-94.

［4］曹學軍.基因研究的又一壯舉——美國國家植物基因組計劃［j］.國外科技動態(tài)，2001，1：24-25.

［5］michael b.genomics and plantcells：application ofgenomics strategies to arabidopsis cellbiology［j］.philostransr soc lond b bio sci，2002，357（1422）：731-736.

［6］盧新雄.植物種質(zhì)資源庫的設計與建設要求［j］.植物學通報，2006，23，（1）：119-125.

［7］guy d，noel e，mik

e a.using bioinformatics to analyse germplasm collections ［j］.springer netherlands，2004：39-54.

［8］鄭衍，王非.藥物生物信息學，化學化工出版社，2004.1：214-215.

［9］俞慶森，邱建衛(wèi)，胡艾希.藥物設計.化學化工出版社，2005.1：160-164.

［10］austen m，dohrmann c.phenotype—first screening for the identification of novel drug targets.drug discov today，2005，10，（4）：275-282.

［11］arun agrawal，ashwini chhatre.state involvement and forest cogovernance：evidence from the indianhmi alayas.stcomp international developmen.t sep 2007：67-86.

［12］tang sy.institutionsand collective action：self-governance in irrigation ［m］.san francisco，ca：icspress，1999.

［13］pungpo p，saparpakorn p，wolschann p，et a.l computer-aided moleculardesign of highly potenthiv-1 rt inhibitors：3d qsar and moleculardocking studies of efavirenz derivatives［j］.sar qsar environres，2006，17，（4）：353-370.

［14］楊華錚，劉華銀，鄒小毛等.計算機輔助設計與合成除草劑的研究［j］.計算機與應用化學，1999，16，（5）：400.

［15］vassilev d，leunissen j，atanassov a.application of bioinformatics in plant breeding［j］.biotechnology & biotechnological equipment，2005，3：139-152.

［16］王春華，謝小保，曾海燕等.深圳市空氣微生物污染狀況監(jiān)測分析［j］.微生物學雜志，2008，28，（4）：93-97.

［17］程樹培，嚴峻，郝春博等.環(huán)境生物技術信息學進展［j］.環(huán)境污染治理技術與設備，2002，3，（11）：92-94.

［18］史應武，婁愷，李春.植物內(nèi)生菌在生物防治中的應用［j］.微生物學雜志，2009，29，（6）：61-64.

［19］趙玉玲，張?zhí)焐?，張巧艷.pcr 法快速檢測肉食品污染沙門菌的實驗研究［j］.微生物學雜志，2010，30，（3）：103-105.

［20］徐義剛，崔麗春，李蘇龍等.多重pcr方法快速檢測4種主要致腹瀉性大腸埃希菌［j］.微生物學雜志，2010，30，（3） ：25-29.

［21］索標，汪月霞，艾志錄.食源性致病菌多重分子生物學檢測技術研究進展［j］.微生物學雜志，2010，30，（6）：71-75

［22］朱曉娥，袁耿彪.基因芯片技術在基因突變診斷中的應用及其前景［j］.重慶醫(yī)學，2010，（22）：3128-3131.

［23］陳彥闖，辛明秀.用于分析微生物種類組成的微生物生態(tài)學研究方法［j］.微生物學雜志，2009，29，（4）：79-83.

［24］王大勇，方振東，謝朝新等.食源性致病菌快速檢測技術研究進展［j］.微生物學雜志，2009，29，（5）：67-72.

篇9

“生物信息學”是英文單詞“bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州gatlinburg召開的“生物學中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學者lim在1991年發(fā)表的文章中首次使用。生物信息學自產(chǎn)生以來，大致經(jīng)歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發(fā)展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學家collins f博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（human genome project，hgp）的所有目標全部實現(xiàn)［3］。這標志著后基因組時代（post genome era，pge）的來臨，是生命科學史中又一個里程碑。生物信息學作為21世紀生物技術的核心，已經(jīng)成為現(xiàn)代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質(zhì)和生命，其研究成果必將深刻地影響農(nóng)業(yè)。本文重點闡述生物信息學在農(nóng)業(yè)模式植物、種質(zhì)資源優(yōu)化、農(nóng)藥的設計開發(fā)、作物遺傳育種、生態(tài)環(huán)境改善等方面的最新研究進展。

1.生物信息學在農(nóng)業(yè)模式植物研究領域中的應用

1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（npgi），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經(jīng)濟價值的關鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（hgp）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學的方法系統(tǒng)地研究這些重要農(nóng)作物的基因表達、蛋白質(zhì)互作、蛋白質(zhì)和核酸的定位、代謝物及其調(diào)節(jié)網(wǎng)絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經(jīng)建立的農(nóng)作物生物信息學數(shù)據(jù)庫研究平臺有植物轉錄本（ta）集合數(shù)據(jù)庫tigr、植物核酸序列數(shù)據(jù)庫plantgdb、研究玉米遺傳學和基因組學的mazegdb數(shù)據(jù)庫、研究草類和水稻的gramene數(shù)據(jù)庫、研究馬鈴薯的pomamo數(shù)據(jù)庫，等等。

2.生物信息學在種質(zhì)資源保存研究領域中的應用

種質(zhì)資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要資源，它包括許多農(nóng)藝性狀（如抗病、產(chǎn)量、品質(zhì)、環(huán)境適應性基因等）的等位基因。植物種質(zhì)資源庫是指以植物種質(zhì)資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質(zhì)資源庫，在我國也已建成30多座作物種質(zhì)資源庫。種質(zhì)入庫保存類型也從單一的種子形式，發(fā)展到營養(yǎng)器官、細胞和組織，甚至dna片段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應用各種分子標記來鑒定種質(zhì)資源。例如微衛(wèi)星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于對種質(zhì)資源進行分子標記產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，因此需要建立生物信息學數(shù)據(jù)庫和采用分析工具來實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計和計算機分析等［7］。

3.生物信息學在農(nóng)藥設計開發(fā)研究領域中的應用

傳統(tǒng)的藥物研制主要是從大量的天然產(chǎn)物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學在藥物研發(fā)中的意義在于找到病理過程中關鍵性的分子靶標、闡明其結構和功能關系，從而指導設計能激活或阻斷生物大分子發(fā)揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發(fā)之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發(fā)方向。生物信息學為藥物研發(fā)提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發(fā)模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農(nóng)藥研制已有許多成功的例子。itzstein等設計出兩種具有與唾液酸酶結合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經(jīng)進入臨床試驗階段。tang sy等學者研制出新一代抗aids藥物saquinavir［12］。pungpo等已經(jīng)設計出幾種新型高效的抗hiv-1型藥物［13］。楊華錚等人設計合成了十多類數(shù)百個除草化合物，經(jīng)生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。

現(xiàn)代農(nóng)藥的研發(fā)已離不開生物信息技術的參與，隨著生物信息學技術的進一步完善和發(fā)展，將會大大降低藥物研發(fā)的成本，提高研發(fā)的質(zhì)量和效率。

4.生物學信息學在作物遺傳育種研究領域中的應用

隨著主要農(nóng)作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關分子基礎的進一步闡明，人們可以利用生物信息學的方法，先從模式生物

中尋找可能的相關基因，然后在作物中找到相應的基因及其位點。農(nóng)作物的遺傳學和分子生物學的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數(shù)據(jù)，可通過建立生物信息學數(shù)據(jù)庫來整合這些數(shù)據(jù)，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎上，育種學家就可以應用計算機模型來提出預測假設，從多種復雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優(yōu)良農(nóng)作物品種。

5.生物信息學在生態(tài)環(huán)境平衡研究領域中的應用

在生態(tài)系統(tǒng)中，基因流從根本上影響能量流和物質(zhì)流的循環(huán)和運轉，是生態(tài)平衡穩(wěn)定的根本因素。生物信息學在環(huán)境領域主要應用在控制環(huán)境污染方面，主要通過數(shù)學與計算機的運用構建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質(zhì)核酸 dna，以及生物大分子蛋白質(zhì)酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態(tài)環(huán)境的安全。

美國農(nóng)業(yè)研究中心（ars） 的農(nóng)藥特性信息數(shù)據(jù)庫（ppd） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環(huán)境中轉運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術大學（toyohashi university of technology） 多環(huán)芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環(huán)保局綜合風險信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（iris） 涉及 600種化學污染物，列出了污染物的毒性與風險評價參數(shù)，以及分子遺傳毒性參數(shù)［17］。除此之外，生物信息學在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網(wǎng)絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創(chuàng)造出一個環(huán)境微生物技術信息的高速發(fā)展趨勢。

6.生物信息學在食品安全研究領域中的應用

食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數(shù)量發(fā)生變化，傳統(tǒng)檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用pcr法［19］、rt-pcr法、熒光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重熒光定量pcr等技術，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、elisa法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術也是未來食品病毒檢測的發(fā)展方向。

轉基因食品檢測是通過設計特異性的引物對食品樣品的dna提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉基因農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現(xiàn)和新批準的轉基因農(nóng)產(chǎn)品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學在食品領域的應用還比較有限，但隨著食品安全檢測數(shù)據(jù)庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發(fā)揮越來越重要的作用。

 　生物信息學廣泛用于農(nóng)業(yè)科學研究的各個領域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務機構提供相關服務，通過出版物、信息共享平臺、數(shù)字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學發(fā)展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學能夠更好地為我國農(nóng)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展發(fā)揮作用。

參考文獻：

［1］yockey hp，platzman rp，quastler h.symposium on information.theory in biology.pergamon press，new york，london，1958.

［2］鄭國清，張瑞玲.生物信息學的形成與發(fā)展［j］.河南農(nóng)業(yè)科學，2002，（11）：4-7.

［3］駱建新，鄭崛村，馬用信等.人類基因組計劃與后基因組時代.中國生物工程雜志，2003，23，（11）：87-94.

［4］曹學軍.基因研究的又一壯舉——美國國家植物基因組計劃［j］.國外科技動態(tài)，2001，1：24-25.

［5］michael b.genomics and plantcells：application ofgenomics strategies to arabidopsis cellbiology［j］.philostransr soc lond b bio sci，2002，357（1422）：731-736.

［6］盧新雄.植物種質(zhì)資源庫的設計與建設要求［j］.植物學通報，2006，23，（1）：119-125.

［7］guy d，noel

e，mike a.using bioinformatics to analyse germplasm collections ［j］.springer netherlands，2004：39-54.

［8］鄭衍，王非.藥物生物信息學，化學化工出版社，2004.1：214-215.

［9］俞慶森，邱建衛(wèi)，胡艾希.藥物設計.化學化工出版社，2005.1：160-164.

［10］austen m，dohrmann c.phenotype—first screening for the identification of novel drug targets.drug discov today，2005，10，（4）：275-282.

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篇10

【中圖分類號】O175 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2012）10-0060-01

生物信息學作為一門交叉學科正在迅猛的發(fā)展，通過將數(shù)學科學知識和技巧引入生物科學的領域，幫助生物學家解釋各種生命現(xiàn)象。同時，生物學又為數(shù)學家提供了豐富的研究課題。微分方程是數(shù)學專業(yè)的核心基礎課，也是其他工科專業(yè)的必修課程之一，為其解決實際問題提供必要的數(shù)學知識。微分方程通過對自然科學和社會科學中的問題進行數(shù)值或者定性的描述，幫助人們對事物的發(fā)展進行預見。微分方程在眾多的領域應用廣泛，包括物理學、航天、醫(yī)藥、化學和生物學等領域。隨著完成測序的生物數(shù)量的迅速增加及更深入廣泛的了解基因功能，生物網(wǎng)絡的研究在生物信息學中越來越受重視。由于微分方程系統(tǒng)的靈活強大，有利于描述生物網(wǎng)絡中的復雜關系。因此，微分方程課程被生物信息學專業(yè)作為重要的必修課程之一。由于本課程數(shù)學理論豐富應用性較強的特點，在給非數(shù)學專業(yè)學生授課的過程中往往面臨兩難的境地：一方面如果按照數(shù)學專業(yè)授課模式側重數(shù)學理論的介紹就會脫離本專業(yè)的特點，應用性欠缺使得學生缺乏興趣；另一方面，如果大量介紹應用，又會因為學生數(shù)學背景知識的缺乏而造成學生比較迷茫。如何在授課過程中將理論和實際內(nèi)容有機的結合，從而使學生在學習中產(chǎn)生興趣值得思考。本文結合生物信息學的專業(yè)特點，總結了微分方程在教學過程中的一點體會。

1.合理的整合教學內(nèi)容

關于微分方程的教材很多，但是一些教材偏重于理科注重公式定理的推導證明，沒有實際應用的舉例，公式抽象語言晦澀學生難于理解。本校生物信息學本科專業(yè)采用的教材是周義倉編寫的常微分方程及其應用，其內(nèi)容上在反應數(shù)學理論嚴密性的同時，強調(diào)了建模、應用和計算機等特點，每章使用數(shù)學軟件進行具體實例的解析。

首先，在吃透教材的基礎上對教學內(nèi)容進行合理適當?shù)恼{(diào)整。在了解數(shù)學背景知識的同時更注重微分方程理論的應用性而不關注數(shù)學公式的推導。

其次，注意不同知識點的歸納總結。在教學過程中注意及時的整理和總結，幫助學生理清它們之間的區(qū)別與聯(lián)系。同時，這些理論知識的落腳點就是眾多不同類型微分方程的求解，針對不同求解方法進行歸納，強化訓練。

最后，注意學生實際的動手操作能力。結合實驗課針對每章的教學內(nèi)容鍛煉學生的實際動手操作能力，結合Maple或Matlab軟件判斷微分方程的類型并進行求解。除此之外，可以適當增加實際的問題，例如藥物代謝、基因調(diào)控網(wǎng)絡等生物信息學中的經(jīng)典問題進行數(shù)學建模、求解方程、解釋實際現(xiàn)象。

2.多樣化的教學方法和手段

微分方程涉及很多數(shù)學理論的推導，因此在數(shù)學專業(yè)中往往采用板書的方式。既能幫助學生理解推演過程，又能根據(jù)學生理解情況隨時調(diào)整。但是對于生物信息學專業(yè)單純的板書或者多媒體教學都會導致單調(diào)枯燥，影響學生的學習興趣。將二者有機的結合，通過板書將復雜的理論知識在黑板上演示，同時將微分方程的圖形利用多媒體技術展現(xiàn)使得課堂教學更具有直觀性，使學生更容易理解教學內(nèi)容并加深印象。在教學過程中適當引入討論式教學方法，針對實際問題讓學生進行分組討論有利于培養(yǎng)學生積極探索、勇于創(chuàng)新、敢于質(zhì)疑的學習態(tài)度。

3.理論聯(lián)系實際

對于微分方程的內(nèi)容，如果只進行理論的學習而不進行上機的實際操作無異于是紙上談兵，上機的操作如果僅僅局限于是方程的求解和判斷也僅僅是浪費時間。通過上機時間不僅鍛煉學生將所學算法程序化和學生的邏輯思維能力，還要提供學生應對問題的解決能力。隨著海量基因組數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，如何利用基因組數(shù)據(jù)分析基因調(diào)控網(wǎng)絡和代謝途徑是生物信息學研究人員亟待解決的問題。利用微分方程演化生物網(wǎng)絡中的復雜關系得到了廣泛的應用。針對微分方程在基因調(diào)控網(wǎng)絡中的應用，讓學生體會將實際問題數(shù)學化，建立模型求解方程，解釋實際問題，培養(yǎng)學生解決實際問題、提高算法分析與設計的能力。其次，積極鼓勵學生參與數(shù)學建模競賽活動，在活動中讓學生體會運用理論知識解決實際問題的樂趣。

4.靈活的評價機制

傳統(tǒng)的考核辦法采取單一的筆試成績，但這往往不能評價學生的綜合素質(zhì)以及知識的掌握程度。在考核內(nèi)容上主要突出三點內(nèi)容：（一）對基本概念的掌握程度；（二）分析問題與解決問題的綜合實力；（三）考查學生對微分方程求解方法和技巧的掌握。

對于生物信息學專業(yè)的學生，要求有強大的數(shù)學與計算機功底解決生物學問題。因此既要有扎實的理論基礎，又要求具有分析和解決實際生物學問題的能力。面對微分方程這門課程，既要重視數(shù)學理論的教學，又要注重對學生解決生物學實際問題的引導，結合本專業(yè)的特點及培養(yǎng)目標，培養(yǎng)學生分析問題和解決問題的能力。

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