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篇1
1生物體醫學信號
生物體不同信號的波形圖。幾種常見的心電波形圖如圖2所示，可以看出不同形態的生物體反映出不同的信號特征，進而反映在波形圖上。醫師可以根據波形圖的特征對生物體的病情加以判斷，從而進行針對性治療。計算機和智能化技術的不斷發展為生物信號診斷技術提供可靠的保證。正確地劃分生物信號類別是醫學內的重要保證。一般來說，對波形間的相似性程度進行劃分類別，再對不同類別信號加以分析，可以縮短工作量，提高工作效率和分析的準確性，這是目前生物信號研究的發展方向。
2相似性分析法
指采用某種方法來描述和分析兩者之間的相似度。相似性分析通常分為兩個步驟:特征提取和表示以及相似性度量。由于生物體發出的生物自然信號能夠隨時間的推移而發生變化，因此可以把生物信號作為時序信號中的一種。對時序數據的分析目前已廣泛應用，例如氣象變化情況、石油勘探情況、股票走勢數據等。可以看出時序數據具有很大的復雜性和計算量，其相似性度量會很大程度影響著分析的結果。生物信號同樣具有上述特性，復雜多變是生物信號波形曲線形態的主要特征，因此其相似性分析要包括以下兩個方面:一是從原始生物信號中提取特征信息，進行優化組合，作為表示特征向量;二是對特征向量進行相似性度量或分類。原始數列的特征提取對降低計算量有很好的幫助，通過只保留數列的主要形態，去除次要形態和細枝末節，提高數據分析的準確性。目前，特征提取的方法有很多，研究思路也各不相同。Keogh等［2］以時間序列為基礎，輸出的結果形式為線性分段，這種成為線性分段算法。主要方法是將數列表示為多段線性的直線，從而減少實驗數據。這種線性分段算法的優點直觀明了，可進行多解析多運算，支持各類測量方法，應用廣泛。生物信號作為時間序列的一種，也存在復雜表現形式，因此在分析中會面臨很多困難?；€漂移和時間軸的伸縮是生物信號最主要面臨的問題［3－4］，選擇合適的距離度量方法，能夠提高相似性分析的準確性。動態時間彎曲(dynamictimewarp，DTW)可以作為一種有效的解決方法，但它的缺點是時間復雜，應用并不廣泛.
3生物醫學信號相似性分析的關鍵問題
生物信號作為時序信號的一種，具有維數高、數據量巨大、噪聲干擾嚴重的特點。但由于人體是一個復雜的自然系統，人體信號具有時序信號所沒有的一些特點。
3.1隨機性強
由于人體的個體差異性很大，所表現出的生理信號也會隨之產生差異，比如年齡的差異、性別的差異等。人體健康與生病的生理信號，其差異性會更大。生物醫學信號具有隨機性，它的特征并不平穩，隨著時間發生變化，這種變化為醫學中的信號處理帶來較大困難。
3.2信號弱，噪聲強
一般直接從人體中檢測到的電信號幅值比較小。因此，在處理各種生理信號之前要應用放大器。噪聲是指其他信號對所研究對象信號的干擾，研究時需要對信號去除噪聲再進行研究。
3.3頻率范圍低
經頻譜分析可知，除聲音信號(如心音)頻譜成分較高外，其他電生理信號的頻譜一般較低。
3.4周期性
生物信號的幅值會隨著時間而產生周期性的變化，如圖3所示的心電波形。首先，將連續信號分為單個波形，即找到電波的最高點為分割點;然后，將連續波形分為多個單段連續的波形。若分割點選取不準確，將會對信號的判斷產生影響.生物信號具有維度高、數據多等特征，在相似性分析方面存在一定的難度。由于人們大都注意特征數據的提取方法，因此希望距離度量采用更簡單的方法。生物信號經過復雜的特征數據提取后，距離度量通常采用簡單方法降低運算復雜程度，提高準確率。生物信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍低等特點，需要采用相應方法達到降維、去噪的功能。通常提取初次特征后，剩余的信息量仍然會很大，因此需要對特征數據進行再優化，采用該方法雖然能保證較高的準確率，但優化過程復雜度過高。
4窗口斜率的特征表示方法
特征提取方法是相似性分析的重要內容，是影響分析的效率和精確性的重要保證。由于生物信號波形的相似性，我們需要關注波形征點的微小差異，重視波形中的細節走勢變化，對波形進行分類研究。上文提到，特征提取優化過程復雜度很高，難以同時兼顧提取的效率和準確性，但因為生物信號波形具有周期性，可以將波形按照周期進行劃分，波形的變化走勢可以用不同階段內的斜率表示，因此本研究提出了采用窗口斜率的特征表示方法。
4.1窗口斜率表示法
基于X、Y軸的波形圖表示方法。首先將該坐標內的區域進行網格劃分，網格的大小可由兩個參數:閾值t和網格高度h決定。對橫坐標的劃分網格大小由閾值t確定，對縱坐標的劃分網格大小由網格高度h確定。兩個參數t和h的大小對窗口效率法分析結果影響較大，對于不同的生物信號波形應選取合適的參數進行劃分。在網格劃分中，首先設定兩個參數，窗口閾值為t，網格高度為h。則波形的任意一個窗口的幅值可表示為(at(i－1)+1，…，ati+1)。任意一個窗口內的縱向幅值差可以通過公式(3－1)來表示。(3－1)從公式可以看出，當閾值t固定后，公式所計算的值實際就是窗口內的斜率，因此這種方法稱作窗口斜率表示法。
4.2參數確定
從上述公式的計算方法我們可以看出，窗口斜率特征法的參數t對于窗口內斜率的計算有著重要的影響，參數選擇過大，則無法起到精細分析的效果;參數選擇過小，會導致任務量增加，網格高度一般選擇0.1且不變動。圖5顯示了心電波形和鋒電位波形的形狀，進行兩種心電波形分析時，采用窗口斜率法首先確定閾值和高度。通常，窗口閾值在關鍵波峰的1/10～1/5內選擇，經過大量實驗數據表明，心電波形窗口閾值為4時效果最佳，鋒電位波形窗口閾值為2時效果最佳.
4.3窗口斜率法特征提取結果
窗口斜率法的實質就是將坐標內的波形圖進行網格劃分，對網格內的數據進行斜率計算，計算結果表現在坐標內，從而對相似的波形區分開來。生物信號具有復雜性、緯度高等特征，非常適合采用窗口斜率法進行特征提取。在特征提取過程中主要關注窗口內斜率的變化規律，即使幾個波形走勢非常相似，但反映在斜率變化上會有很大的不同。圖6顯示了3種相似的波形經過窗口斜率法計算后，結果對比差異很明顯。計算前可以看到3種原始波形很難區分，但通過窗口斜率計算后，特征體現在斜率上會有很大的變化，通過這些變化可以準確判斷波形類別，再進行下一步研究分析。
4.4窗口斜率法特點
窗口斜率特征提取法是基于生物信號復雜性與相似性的難點而定。對3種相似的波形采用窗口斜率法計算后，其斜率波形表現出明顯的差異，因此，窗口斜率法對于生物信號波形的特征提取非常有用，其原理較為簡單，計算方法方便。經窗口斜率法對序列降維計算，能夠節約計算量。此外，窗口斜率法能夠維持靈敏度和特異度的平衡，使其均保持在較高水平，即在避免異常波形漏檢的情況下，提高了波形識別的準確率。因此，窗口斜率法可作為生物信號相似波形處理的重要手段。然而，窗口斜率法的關鍵點在于選擇合適的閾值參數，它很大程度影響計算的準確性。尋找最優閾值是一個煩瑣的工作，需要不斷地迭代計算。窗口斜率法的關鍵點在于窗口閾值的選取，該參數對斜率計算結果影響很大，而且對不同波形時要求不盡相同。通過手動選取分類閾值，計算結果會有誤差，選不到最優閾值，分類結果也得不到最優。如果閾值范圍很大，會造成任務量增大，如何選擇確定合適的閾值參數，對于窗口斜率法的應用具有重要影響，這也是下一步工作的主要方向。此外，未來的工作還需要一些實驗結果來論證此方法的效果，通過對不同信號波的研究，確定選擇最佳閾值參數的方法與理論。
［參考文獻］
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［2］KeoghE，ChakrabartiK，PazzaniM，etal．DimensionalityReductionforFastSimilaritySearchinLargeTimeSeriesDatabases［J］.KnowledgeandInformationSystems，2001，3(3):263－286．
篇2
生物信息學（bioinformatics）是一門新興的交叉學科，生物學與醫學、數學、計算機科學是其中三個主要組成部分。生物信息學作為跨越生命科學和信息科學兩大熱點領域的學科，擁有蓬勃的生命力。面對人類基因組計劃所產生的龐大的分子生物學信息，生物信息學的重要性已越來越突出，它無疑將會為生命科學的研究帶來革命性的變革。［1］［2］國內外對生物信息學的人才需求也在激增。
目前，生物信息學在我國尚處于起步階段，因為要進行生物信息學的研究，對人員要求很高，需要深厚的生物大分子結構和功能方面的背景知識，需要扎實的應用數學或統計學知識，還需要精通計算機，至少得具備三者之二。但實際情況是大部分從事生物學研究的人不熟悉計算機，而從事計算機科學的人員多數又缺乏對生物學的了解。盡管如此，生物信息學的教育在國內外高等院校及科研機構越來越普及。據不完全統計，我國超過30個高?；蚩蒲袡C構開設生物信息學專業課程。［3］這些研究與教育一般分散在多個系所屬的多個專業中，如生命科學院（北京大學等）、計算機學院（哈爾濱工業大學等）、理學院（天津大學等），我校是由計算機學院開設全校公共課。不同學校根據自身的情況，在開設生物信息學這門課時，側重點都不一樣。如果由醫學院的教師授課，則側重點可能在致病基因的研究方面，［4］計算機專業教師授課則可能側重于數據庫的管理、查詢等方面，［5］理學院的教師授課則可能側重于生物信息學中的數學問題。筆者是計算機專業出身的，研究方向為圖像處理與模式識別，所以主要從計算機和數學的角度去授課。另外，研究生教學又與本科生教學［6］不同，研究生教學更加應該注重培養學生的主動學習意識和綜合能力。筆者將教學實踐中的心得進行了初步的總結，以供商榷。
2.注重培養學生的學習興趣
從培養學生的學習興趣出發，在課堂教學過程中，充分利用豐富的網絡資源，如圖像、視頻等。比如在介紹模式生物時，可以給出各種模式生物的圖像；在介紹各種各樣的生物數據庫時，可以在課堂上現場上網登陸數據庫，演示和介紹各個數據庫的特點和使用方法等。研究生不同于本科生，本科生可能比較習慣于教師的灌輸性教學，而研究生教學更加鼓勵學生主動自覺地學習。這從“研究”一詞的英文解釋“re-search”――再（“re-”）探索（“search”）中也可以看出。教師在研究生學習過程中主要起引路的作用，而不可能手把手帶著學生研究。生物信息學更是如此，它是一門新興的交叉學科，很多理論和研究內容還不成熟，需要科學工作者不斷地探索。因此，通過生動形象的啟發式課堂教學，培養學生的學習興趣，對學生以后的進一步研究有著重要的作用和意義。
3.注重培養學生的綜合素質
在生物信息學的上課過程中安排幾次學生的課堂報告。具體做法是：由教師或學生在國外重要期刊（如Bioinformatics）或會議上找與學生自身的研究方向比較相近的生物信息學方面的最新文獻，然后幾個學生一組共同針對某幾篇文獻進行閱讀、理解，最后以報告的形式跟大家一起交流和討論。在這個過程中，可以培養學生的如下幾個方面的能力：
（1）搜尋資料的能力?，F在網絡非常發達，網絡資源也非常豐富，如何從紛繁復雜的網絡資源中找到自己所需的資料不是一件容易的事。學生可以通過學校購買的數據庫進行查找適合自己的文獻資料，也可以通過搜索引擎進行查找。通過這個過程，學生可以了解有哪些數據庫可以利用，哪些網站資源比較豐富，以及選擇什么關鍵詞進行查找比較有效，等等。
（2）閱讀外文文獻的能力。學生在本科階段一般沒有讀外文文獻的習慣，而進入研究生學習階段，為了了解和研究國際前沿領域，就必須閱讀大量外文文獻，畢竟國外的科技實力在很多方面還是處于領先位置的。給學生指定幾篇優秀的外文文獻進行閱讀和理解，可以一定程度上鍛煉學生閱讀外文文獻的能力。因為要想真正理解文獻的內容，就必須對文獻進行仔細認真的閱讀和研究。
（3）團結協作的能力。每個課堂報告都是由幾個學生共同參與完成的，在這過程中有組織協調和分工的問題，這需要大家共同努力，團結協作。團結協作在當今社會越來越被推崇，所以培養學生團結協作的能力對于他們以后進入社會很有幫助。從實際執行的情況看，效果還不錯。比如有的學生數學基礎好，他就負責理解文獻中的公式和算法部分；有的學生計算機能力比較強，他就負責編程實現、課件制作等。
（4）口頭表達的能力。課堂報告的最后陳述和討論可以鍛煉學生的口頭表達能力。有的學生平時很少有作報告的機會，所以口頭表達的能力得不到鍛煉。本課程提供給學生一次口頭表達能力鍛煉的機會，讓學生體會到如何組織報告內容、如何把自己理解的內容介紹給聽眾是比較有效的，是容易被大家理解和接受的。
4.理論與實踐相結合，鼓勵交叉性研究
為了做到學有所用，筆者從每個學生自身的研究方向出發，為每個學生指定與其研究方向相關的生物信息學方面的最新文獻進行閱讀和理解。鼓勵學生進行跨學科切交叉性研究，將所學的生物信息學知識應用于實際的研究中，或者利用已掌握的知識促進生物信息學的研究。比如課堂上的計算機學院的學生有研究圖像處理與模式識別的，就給他們安排一些生物圖像處理、基因識別等方面的文獻。這種交叉性的學習和研究，有可能激發學生的靈感，獲得比較大的創新性成果。
5.結語
生物信息學課程教學的實踐表明，學生經過這門課程的學習，學到了一定的內容，如對生物信息學這門課有了比較清楚的了解和認識、綜合素質得到了一定的提高、找到了一些適合自己的研究切入點等?？偟膩碚f，教學效果不錯，但還需要進一步探索，進一步完善。
參考文獻：
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［2］郝柏林，張淑譽.生物信息學手冊［M］.上海：上海科學技術出版社，2002：1-10.
［3］許忠能.生物信息學［M］.北京：清華大學出版社，2008：8-17.
篇3
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兩個大方向的數據進行處理與分析。[2]目前，生物信息學作為基礎課程在各高校生物科學專業及相關專業開設。其教學質量的高低對于培養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、教學內容、實踐教學等方面不斷進行改進。[4]優秀的生物信息學教材是提高教學質量的基礎。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、萬方數據庫等檢索與教材分析相關的期刊論文。最后，借鑒優秀教師的教案，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、不同專業，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兩個主要層面。主要內容包括：生物信息學的概念及發展歷程、數據庫的介紹、生物信息學常用統計方法、基因組學、蛋白質組學等幾大方面。并且，大多數教材都附有思考題，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為7到15章不等。這說明，隨著科學技術的不斷發展，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，生物信息學發展實現了質的飛躍。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性。教材在內容和形式上有所創新。突出實用性，以臨床實際問題作為編寫出發點；而劉娟編寫的《生物信息學》一書中，以豐富的實例，重點介紹了相關數據庫和軟件的功能、應用策略和使用方法。在章節編排上涉及微陣列數據分析的內容，突出了生物信息學與數學的融合。
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》，根據生物信息學多學科融合的特點，增添編程與統計學知識，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，在醫學、農業專業、計算機科學等領域。[10]但不同教材所體現生物信息學與其他學科的聯系程度不盡相同。例如：吳祖建編寫的《生物信息學分析實踐》一書，主要包含了數據庫檢索、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。本文對五種教材進行對比分析，根據教材不同特色并結合不同專業特點，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》，內容基礎，適用農業專業和師范專業作為教學用書；李霞、雷健波編寫的教材，主要突出了與醫學相關聯系，適用于醫學專業用書；陳銘、吳祖建所編寫教材，注重與計算機科學的關聯，實踐性強，有利于培養學生動手操作能力，適用于計算機專業。
參考文獻：
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[7]吳祖建.生物信息學分析實踐[M].北京：科學出版社，2010.
[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：人民衛生出版社，2015.
篇4
傳統的婦科腫瘤學研究生教育重視的是單一學科的知識傳授，忽略了學科之間的交叉影響，教育理念陳舊，教學內容繁雜，傳授方法老套，學生們在接收和學習知識的過程中往往處于被動的位置，難以突破傳統思維的桎梏，這點顯然不符合現代醫學復合型人才的教育要求。婦科腫瘤學是大數據背景下知識更新迅速的學科之一，迫切需要全新的研究生教育理念進行知識的傳授。生物信息學理念剛好為這一過程搭建橋梁。
生物信息學是20世紀90年代逐漸興起的一門交叉學科，它以生物作為主要研究對象，借助計算機技術、信息科學技術、分子生物學技術和應用數學等手段，對大量復雜的生物數據進行處理、存儲、分析和闡述，旨在深入挖掘和揭示潛在的生物學意義。隨著精準醫療時代的到來，生物信息學的作用日益凸顯，它已經滲透到生命科學研究領域的各個方面，并成為了最有活力的前沿領域之一[1]。當前，國內不少高等醫學院校陸續開設生物信息學這門課程。對于醫學研究生而言，生物信息學不僅僅是一門課程，它還教會了學生從海量生物數據中挖掘有意義的生物信息，因此，從某種意義而言，它更是一種思維方式的體現。廣西醫科大學附屬腫瘤醫院（以下簡稱“我院”）婦科從1985年開始招收研究生，在學校開設生物信息學課程之初，即重視研究生生物信息學思維的培養，并且使他們學會將這種思維方式更好地應用于婦科腫瘤學研究領域，為社會輸送一批又一批具有生物信息學理念的現代醫師。
1將生物信息學核心理念應用于婦科腫瘤學研究生的教學實踐
生物信息學的核心理念是海量數據的管理和挖掘，注重學生自主學習能力的培養，而自主學習是一種新型教學理念，同時也是高等院校教學改革的主要方向之一[2]。生物信息學除了能教會學生使用大量的相關數據庫和在線分析工具進行科學研究以外，還能教會他們掌握主動學習的方法和途徑，學會利用現有的數據庫和在線分析工具進行深度挖掘，旨在幫助他們解決臨床實踐過程針對疑難病癥的診療問題，最終服務患者[3]。在婦科腫瘤學研究生教學實踐中引入生物信息學理念有如下幾個方面的具體表現：
1.1建立生物信息學的概念和意識
在婦科腫瘤學領域培養出具有生物信息學知識背景的研究生，這種跨學科創新型研究生培養模式，突破了傳統的單一學科研究生培養模式的桎梏，順應了新時代研究生教育的發展潮流。在日常研究生培養中，我院著重幫助學生建立起生物信息學的意識和思維方式。首先，在課程設置方面，我院動員婦科腫瘤學研究生自覺將生物信息學這門課程列為其研究生生涯的必修課程。通過課程的學習，學生將意識到，生物信息學是一門由生命科學和計算機科學交叉形成的新興學科，先后經歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個階段，涵蓋了生物信息的獲取、處理、存儲、傳播、分析和闡述等方面[4]。其次，我院定期組織學生進行小組學習，通過線上線下混合式教學手段引導學生對生物信息學的深度學習。同時，我院也重視婦科腫瘤學教師自身的生物信息學通識教育，不定期邀請生物信息學教研室教師答疑解惑。最后，我院引導學生將生物信息學知識應用到研究生課題研究中，進一步加深學生對生物信息學和婦科腫瘤學知識的理解。
1.2學會使用生物醫學數據庫和在線分析工具
生物信息學發展至今，產生許多生物醫學數據庫和在線分析工具，如基因表達（geneexpressionomnibus，GEO）數據庫、蛋白質相互作用數據庫、微小RNA（microRNAs，miRNA）靶標數據庫、癌癥基因組圖譜（thecancergenomeatlas，TCGA）數據庫和用于注釋、可視化和集成發現（thedatabaseforannotation，visualizationandintegrateddiscovery，DAVID）的數據庫等常用數據庫和GEO2R在線工具、GeneMANIA在線工具和醫學本體信息檢索（CoremineMedical）平臺等常用在線分析平臺[5]。對于婦科腫瘤學研究生而言，無論是專業型研究生還是學術型研究生，掌握生物信息學知識并不在于如何進行復雜算法的開發、原始數據的處理或數據庫的構建，而是如何使用這些數據庫和在線工具進行數據挖掘和分析，并用于指導科學研究和臨床實踐。在婦科腫瘤學研究生教學實踐中，我院著重強調“以實踐為中心”。比如，Wei等[6]在其研究生課題中巧妙應用了GEO數據庫中的3個獨立基因芯片數據（GSE25191、GSE28799和GSE33874），進行基因差異表達分析和基因通路富集分析，并通過實時定量聚合酶鏈反應和TCGA數據庫驗證，發現整合素α6亞單位（integrinα6subunit，ITGA6）是卵巢癌腫瘤干細胞核心基因，該基因的高表達與卵巢癌化療的耐藥和預后差密切相關。研究生唯有親身實踐，將理論知識融入實踐中，才有可能熟練掌握這些生物醫學數據庫和在線分析軟件的使用方法和數理基礎。
1.3將數據挖掘理念融入科學研究和臨床實踐中
在生物醫學大數據時代背景下，生物醫學研究正發生著重大變革，從基因組學、蛋白質組學、代謝組學、轉錄組學和表觀遺傳學等多學科研究到基于海量臨床信息數據的真實世界研究，它們所產生的大量高維復雜的研究數據互相交匯，共同構成生物醫學大數據[7]。對研究生而言，如何將多層次臨床和研究數據進行深度挖掘和有機整合，從而轉化為新知識，既是機遇，又是挑戰。在婦科腫瘤學研究生教育中，我院將數據挖掘理念滲透到各個教學環節中，旨在讓研究生掌握主動學習的方法和途徑，培養其創新思維，為今后的科學研究和臨床實踐打下扎實的基礎。在科學研究方面，尤其是在課題選題和設計階段，組織學生利用互聯網查找學科領域的前沿問題或熱點問題，對自己感興趣的方向各自提出一個具體的科學假設。然后通過查找文獻和充分利用數據庫進行深入的數據挖掘，構建生物信息學分析網絡來回答具體科學問題。最后，組織學生進行分子實驗或利用臨床資料來驗證科學假設。在臨床實踐方面，引導學生將臨床上遇到的問題轉化成具體的科學問題，然后應用簡單的臨床生物信息學方法對具體的科學問題進行淺層次的數據挖掘，從而充分地為后續臨床研究做好準備。這種將數據挖掘理念融入科學研究和臨床實踐的教學方法，充分鍛煉了研究生的科研和臨床思維。比如，吳文娟等[8]進行卵巢上皮性癌鉑類耐藥相關差異表達蛋白質篩選時，結合了生物信息學方法分析，篩選出62個鉑類耐藥相關的差異表達蛋白質，然后通過正選擇分析時發現，蛋白C6、CNTN1在亞洲人群中均存在正選擇作用（P<0.05），而蛋白BCHE在歐洲人群中存在正選擇作用（P<0.05），基于CoremineMedical平臺的文獻挖掘及TCGA數據庫中的芯片數據交集分析進一步印證，12個差異蛋白（CRP、FN1、S100A9、TF、ALB、VWF、APOC2、APOE、CD44、F2、GPX3和ACTB）與卵巢癌鉑類耐藥相關。Wei等[9]在探討卵巢癌多藥耐藥的分子研究中，充分利用CoremineMedical平臺進行文獻數據挖掘，并結合分子生物學實驗發現，ITGA6可能在卵巢癌細胞中起到調節基因的作用，參與卵巢癌的多藥耐藥過程。蔣燕明等[10]在回答與宮頸上皮內瘤變進展相關的差異基因和信號通路這一問題上，通過對GEO數據庫中獲得的2套芯片數據（GSE63514和GSE51993）進行深入挖掘和綜合的生物信息學分析，篩選出與宮頸上皮內瘤變進展相關的14個差異表達基因和3條信號通路。
2生物信息學理念對婦科腫瘤學研究生教育的影響
傳統醫學與互聯網、大數據、人工智能等技術的深度融合催生了新醫科這一全新的現代醫學形態[11]，它借助了計算機科學和人工智能的爆發式發展，實質上也是多學科交叉融合的產物。這種順應時展的產物，顛覆了傳統醫學模式，深深地影響了醫學教育領域。在新醫科背景下，高等醫學教育更應該注重教育理念和培養模式的改革，滿足“健康中國”的戰略需求，培養出能夠運用學科交叉知識來解決醫學領域前沿問題并引領未來醫學發展的高層次醫學領軍人才[11]。研究生教育是我國教育體系中最高層次的教育，以培養拔尖創新人才作為主要任務和核心內容，建立以教學為基礎、以科研為主導、臨床和科研相結合的研究生培養模式，這是培養拔尖創新人才的根本方法[12]。在婦科腫瘤學研究生教育中引入生物信息學理念，恰好符合了新醫科背景下研究生拔尖創新人才培養模式，將對婦科腫瘤學研究生教育改革產生深遠影響。
2.1對傳統醫學教育模式的沖擊
傳統醫學教育模式重視學科教育的系統性，強調以學科為中心，忽視了學科間知識的滲透和交流，顯然不符合現代醫學教育的宗旨[13]。在傳統醫學教育模式下，學科的課程體系教學依舊采用灌輸理念，這種填鴨式的知識傳授過程容易磨滅學生主動探索知識的求知欲。在大數據時代，高等教育改革重點圍繞學生創新能力的培養展開，并積極引入現代化教育理念，強調以學生為中心、以實踐為主進行教學內容的更新[14-15]。最近十年，在《教育信息化“十三五”規劃》和《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》等文件的引領下，國內教育信息化得到了迅猛的發展，包括大數據、云計算和人工智能等現代化信息技術已經進入現代教育系統，在這一歷史背景下，國家相繼出臺《中國教育現代化2035》和《教育信息化2.0行動計劃》等政策文件，為我國教育信息化建設道路指明了方向[16]。
作為一門交叉學科，生物信息學知識和理念早已滲透到各個醫學學科領域，并衍生出多個分支學科。臨床生物信息學是其中一個分支學科，也是一座搭建在基礎研究和臨床診療之間的橋梁，更是解決臨床腫瘤相關診治因素的新手段。因此，在精準醫學時代，很有必要引入腫瘤生物信息學特異性研究方法或全新高級的研究工具，來回答與腫瘤相關的關鍵問題[17]，對于腫瘤學的研究生教育亦是如此。婦科腫瘤學研究生教育不應該局限于講授單一學科的知識、基礎研究和臨床實踐，引入生物信息學理念，不僅對傳統醫學教育模式產生沖擊，還能培養研究生從多角度思考問題的能力，從而產生獨特的研究方法和形成創新性思維，更能培養研究生從不同的專業角度發現問題、分析問題和解決問題的能力[18]。
2.2提高教師教學理論素養和教學反思自覺性
在教學醫院，臨床醫師不但要從事臨床診療工作，還要承擔科研工作和教學任務。他們的日常臨床工作繁重枯燥，科研方法往往單調乏味，教學理念陳舊乏新。醫學教師作為醫學教育的實踐者，只有在先進教育理念的引領下，才有可能真正做到以學生為中心，使學生受益，從而提高人才培養的質量[19]。因此，醫學教師應該以更加開闊的視野主動投入到各類前沿的教學改革與研究中，重視有助于醫學生自主學習的教學手段開發和應用。臨床醫師學習先進的生物信息學知識和理念，并將之應用于臨床和教學實踐中，有助于他們對實踐中出現的難以解決的醫學問題進行合理解釋，同時滿足現代醫學研究和教育的發展需求，為提高自身教學理論素養和教學反思的自覺性提供了新途徑。
2.3拓寬研究生知識的深度和廣度
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中圖分類號：G642.0?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）23-0060-02
21世紀是生命科學的世紀，生物技術飛速發展，生物學數據大量積累。而生物信息學正是在這種大背景下蓬勃興起的交叉型學科，旨在用信息學方法解決生物學問題。為了培養復合型人才，大力發展交叉學科，國防科技大學（以下簡稱“我?！保┙陙砻嫦蛉＠砉た蒲芯可_設了“生物信息學”選修課程。
“生物信息學”作為新興的交叉學科，具有融合性、發展性和開放性的特點。[1]融合性是指生物信息學涉及的生物、計算機、數學等多個學科的交叉與融合。從20世紀90年代到現在，該學科發展非常迅速，研究熱點發生了數次改變。開放性是指該學科存在大量有待探索和研究的新問題。這些特點一方面為課堂教學提供了大量的主題和素材，一方面也對授課方式提出了較高的要求。經過認真分析，選定研討式教學作為該課程的主要授課方式。研討式教學即研究討論式教學，是將研究與討論貫穿于教學的全過程。[2]在教師的具體指導下，充分發揮學生的主體作用，通過自我學習、自我教育、自我提高來獲取知識和強化能力培養。[3]通過確立教學目標，精心設計和組織教學內容，在實踐中貫徹研討式教學理念和方法，在生物信息學課程中對研討式教學模式進行了理論探索和實踐創新。
一、教學目標的確立
合理的課程目標與定位是決定課程建設成敗和教學效果的基礎，其主要依據是人才培養需求和授課對象的實際情況。首先，教學對象是研究生，已具備一定的自主學習和創新思維的能力。教師不僅要傳授知識，而且要講解基本的研究方法，讓學生具備獨立思考問題、分析問題和解決問題的能力。其次，作為軍校學生，以后從事的工作可能涉及很多學科方向，展現如何針對一門新的學科方向進行研究的整體思路顯得很有意義。最后，考慮到學生不同的知識背景，對于各部分內容的理解程度不同，必須兼顧不同的專業方向，讓每個學生都能有所收獲。因此，確立教學目標為：介紹生物信息學的基本概念和方法，通過案例分析展現科學研究的基本方法和實踐過程。
二、教學內容的設計和組織
1.教學內容的總體設計
確定了教學目標之后，需要對課程的教學內容進行總體設計。參考國內外多所高校的相關課程設置，如北京大學的“生物信息學導論”、中科大的“生物信息學”、中科院的“生物信息學與系統生物學”和MIT的“Bioinformatics and Proteomics”等，發現這些課程主要是針對生物專業的學生開設，側重于方法學介紹。而我校學生大部分是工科背景，對于統計和機器學習方法有一定基礎，重點是了解相關的生物學問題，并應用已有的工科知識去分析和解決這些問題。同時，隨著生物信息學的快速發展，研究領域不斷擴大，有必要展現該學科的最新進展。
因此，課程內容總體設計上以生物學問題為主線，結合最新的研究成果，對各種計算方法的應用過程進行深入和細致的講解。在介紹生物信息學的研究現狀和生物學基礎知識之后，分多個專題詳述生物信息學最新的研究進展，各專題在內容上相互銜接，由淺入深，以便學生理解和接受。以問題為導向的課程設計對于啟發學生思考，積極參與課堂研討具有重要作用。
進一步，為了突出部分重點專題及其分析方法，采用案例分析課的形式，針對一些重要問題進行深入探討。鼓勵學生應用所學知識，結合自身的專業背景，通過積極地思考和討論提出相應的解決方案。案例選擇為教師有一定研究基礎的開放性問題，一方面介紹已有的研究成果，一方面結合教師的研究體會，通過積極討論拓展新的研究思路。案例分析課有助于學生更多地參與課堂研討，對于知識的綜合應用和科學研究過程產生切身體會。
2.教學內容的組織
研討式教學的關鍵是調動學生的積極性，鼓勵學生踴躍地參與課堂討論，提出自己的觀點。通過集中備課，學習和吸取老教師的成功經驗，總結調動學生積極性的基本要素，對授課內容進行了認真的組織和編排。
（1）重點突出，詳略得當。由于生物信息學涵蓋內容非常豐富，有必要對課程內容進行取舍，在保證知識面的基礎上，突出授課的重點。減少或刪除重要性較低的部分，采用圖片和動畫等形式對重要的知識點加以強調，以深化學生的理解。只有學生對重點內容理解透徹，才能激發出濃厚的學習興趣，積極參與課堂研討，碰撞出智慧的火花。
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1 醫學生的計算生物學與生物信息學思維培養
本部分特指醫學專業學生的生物信息學教學，部分醫學院校開設的醫學生物信息學專業教學將在下一部分中提及。無論是醫學基礎研究，還是以循證醫學為代表的臨床研究，生命科學研究的一般過程，都遵循發現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的過程。在我國，絕大部分醫學基礎研究和臨床研究課題都是由醫學院校畢業的臨床工作者設計和申請的。由于臨床醫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據管理、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，才是醫學生生物信息學培訓的中心內容。由于我國臨床醫學教學采用長學制（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，過早或過于籠統的培訓都顯得意義不大，所以筆者認為針對醫學生的生物信息學培訓安排在研究生階段是比較合適的，教育中心是以醫學研究需求為指導，強調信息學思維培訓和實踐操作。具體提出的建議有兩點，一是根據學生專業背景調整理論教學內容。醫學院校學生的數理基礎、計算機基礎及統計學理論基礎不能和工科院校的學生相比，醫學專業包括基礎醫學、臨床醫學、口腔、預防等專業，涉及廣泛，各個專業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，要根據不同的專業背景和研究內容形成“個性化”的培養方案，目的是讓學生有選擇有針對性地掌握相關生物信息學內容，例如數據庫的類型和選擇，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生反感。二是結合研究生階段的課題，開展研究內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，調控元件及轉錄因子預測，蛋白質基本理化性質分析，跨膜區及信號肽預測，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 以醫學為中心的生物信息學專業人才培養
如果說對醫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，并正確提供初始數據，那么以醫學為中心的生物信息學專業人才培養的目的，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。具體的內容包括，與實驗室工作人員和臨床醫生配合，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容設計；在課題實施階段對后者提供的初始數據進行管理、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，生物系統和結構的建模，等等。目前，計算生物學與生物信息學專業研究生的培養模式主要有3種：①以生物學為中心的多學科培養模式。理論教育以生物學為中心，在6～9個學期內陸續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。這種培養模式被大多數綜合大學采納。②以工程設計為中心的培養模式。③以醫學為中心的培養模式。指以醫學研究和臨床應用為中心設置計算生物學和生物信息學，絕大多數由醫學院校設置，側重生物信息學與臨床醫學的結合。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、數學和統計學等，甚至包括部分醫學課程，后期實踐階段通常選擇一個相關實驗室完成研究生課題?？偟目磥?，醫學生物信息學基礎課程設置與國際趨勢相符，也符合以醫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研究生就業情況來看，確實存在素質參差不齊，學不能致用，不能很快融入研究工作等問題。筆者認為，這種現象可以從三個方面加以改進：①以職業發展和學位教育為導向，建立多層次、多形式的醫學信息學教育和繼續教育體系。各醫學院?？稍诮y一專業培養目標和定位的基礎上，根據自身的學科基礎和特色，結合學生畢業后的工作領域和就業方向，形成“個性化”的專業方向和培養方案。②加強師資力量的建設，形成以課程為中心的教學團隊。現有醫學生物學教材內容寬泛、偏重理論，對實踐環節的指導較少，需要授課老師有選擇的挑選合適的內容并予以補充和完善。這對授課教師的素質提出了更高要求，要求其能根據實際情況因材施教，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、引進學術帶頭人，從其他專業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。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”作為人才培養的最終目的。可以通過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學生的學習興趣和自學能力，強調知識的自我更新。
綜上所述，醫學生物信息學人才培養的最終目的是使生物信息學能滿足現代醫療和醫學研究發展的需要，使醫學生物信息學人才成為有效連接基礎研究與臨床醫療的橋梁，為現代醫學的發展提供新途徑［5］。
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生物信息學作為一門新興的交叉學科，它涵蓋了計算機科學、生物學以及統計學等不同的學科。它的主要研究內容是通過應用計算機對各種生物數據信息進行檢索、分析以及儲存。在生物信息學中，它的各種組合問題都具有數量繁多、計算量大的鮮明特征，為了能有效地解決各類組合難問題，就必須不斷提高計算的處理速度，創新計算機算法，保證各算法和程序的高效性。
1 在生物信息學中普遍被應用的計算機算法
在生物信息學中那些常見NP-難的組合優化問題可以分為以下幾個：群體單體型檢測問題、個體單體型檢測問題、多元聚合酶鏈反應引物集設計問題、標簽SNPs選擇問題、序列比對問題以及基因芯片的探針設計問題[1]。這些問題都具有大量的信息數據，對于計算機的處理速度要求偏高。所以，必須不斷優化計算機算法，對計算機算法在生物信息學中的應用展開分析和研究。通常來說，生物信息學中組合優化問題采用的計算機算法主要包括以下幾種：近似算法、精確算法、啟發式算法以及參數化算法等。采用近似算法通?？梢缘玫捷^為滿意的時間復雜度。精確算法則是生物信息學中遇到難度大組合問題的首要選擇，然而它具備偏高的時間復雜度[2]。啟發式算法相對于傳統的計算機算法，前者獲得解的收斂速度會快很多。參數化算法通過從組合問題的參數特性研究分析入手，建立出多維的數學模型，從而有效地解決問題。
2 啟發式算法在生物信息學中的應用
啟發式算法通常被普遍應用于較大規模生物信息學的組合問題中，啟發式算法具體包括了以下幾種不同的算法：粒子群優化算法、神經網絡算法、遺傳算法、混沌免疫進化算法、模擬退火算法。
粒子群優化算法又可以稱為微粒群算法或者微粒群優化算法，它是通過模擬鳥群尋食行為而不斷發展起來的一種基于群體合作的隨機搜索的優化算法。通常情況下，可以將它歸類為群集智能的一種，被納入了多主體優化系統。粒子群優化算法的主要發明者為Kennedy教授和Eberhart教授。在解決組合優化問題過程中，粒子群優化算法通過將問題的每一個解相對應的找出空間中某只鳥的位置，將空間中所有的鳥統稱為粒子，每一個粒子的飛行都通過隊員的飛行經驗以及自身的飛行經驗進行適當的調整。當某個粒子在實際的飛行過程中遇到最佳的飛行位置，這個就是粒子的最優解，也就是個體的極值。而如果是整個集體的最優解，也就是群體的極值，它為每個粒子所遇到過的最佳位置總和。在實際的算法操作過程中，粒子是否處于較優的位置需要通過優化函數決定的適應度來確定。與此同時，粒子的飛行速度直接關系到每個粒子的飛行距離以及方向。粒子群優化算法最大的優勢就在于它不需要依靠大量的經驗參數，簡捷實用、適用于并行處理、具備較快的收斂速度等[3]，而它的弊端則是收斂精度不夠高、容易局限于局部的極值。
神經網絡算法在生物信息學中的主要作用是用來對生物神經系統信息處理過程的模擬。神經網絡算法主要可以分為兩個層面，一個為輸出層面，另一個為輸入層面。在這兩個層面中間還存在些許隱藏的學習層面，這些學習層面中又包含了很多的結點[4]。不同結點之間的連接方式多種多樣，與此同時，每個結點如何把輸入信號轉換為輸出信號的選擇性也有很多[5]。要想對神經網絡進行有效的訓練，就必須提供大量的數據信息。神經網絡在得到訓練后，就能夠起到從相同類型沒有處理過的數據中獲取信息的作用。神經網絡算法最大的不足在于，無法從大量的生物信息數據參數中提取出最簡單的知識。
3 參數化算法
參數化算法作為一種先進的計算機算法，通過將計算實踐和計算理論有效地結合在一起，從而不斷提高解決生物信息學組合問題的效率。通過學習參數計算理論可以知道，在生物信息學中的某些NP-難問題能夠實行參數化，簡單來說就是合理設計出算法復雜度為“0”的計算方法。在這個過程中，c作為一個常數，n則作為問題的規模，k是一個參數，這個參數的變化過程只能保持在一個小的范圍中。一旦常數c的數值較小，參數化算法就能充分的抓住k作為一個小參數的特性，較為快速的破解掉生物信息學中的NP-難問題。
4 結束語
綜上所述，要想大力發展生物信息學，就必須將生物學和計算機學緊密的結合在一起。既要加強生物學方面知識的學習，還要不斷對計算機算法進行改革創新，提高計算機算法的運行速度以及精確度，共同促進生物信息學穩定持續的發展。
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“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年發表的文章中首次使用。生物信息學自產生以來，大致經歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發展階段［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［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，已經成為現代生命科學研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質和生命，其研究成果必將深刻地影響農業。本文重點闡述生物信息學在農業模式植物、種質資源優化、農藥的設計開發、作物遺傳育種、生態環境改善等方面的最新研究進展。
1.生物信息學在農業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地研究這些重要農作物的基因表達、蛋白質互作、蛋白質和核酸的定位、代謝物及其調節網絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經建立的農作物生物信息學數據庫研究平臺有植物轉錄本（ta）集合數據庫tigr、植物核酸序列數據庫plantgdb、研究玉米遺傳學和基因組學的mazegdb數據庫、研究草類和水稻的gramene數據庫、研究馬鈴薯的pomamo數據庫，等等。
2.生物信息學在種質資源保存研究領域中的應用
種質資源是農業生產的重要資源，它包括許多農藝性狀（如抗病、產量、品質、環境適應性基因等）的等位基因。植物種質資源庫是指以植物種質資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質資源庫，在我國也已建成30多座作物種質資源庫。種質入庫保存類型也從單一的種子形式，發展到營養器官、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資源。例如微衛星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于對種質資源進行分子標記產生了大量的數據，因此需要建立生物信息學數據庫和采用分析工具來實現對這些數據的查詢、統計和計算機分析等［7］。
3.生物信息學在農藥設計開發研究領域中的應用
傳統的藥物研制主要是從大量的天然產物、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揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發方向。生物信息學為藥物研發提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農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百個除草化合物，經生物活性測定，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］。
現代農藥的研發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展，將會大大降低藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
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據，可通過建立生物信息學數據庫來整合這些數據，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，從而培育出新的優良農作物品種。
5.生物信息學在生態環境平衡研究領域中的應用
在生態系統中，基因流從根本上影響能量流和物質流的循環和運轉，是生態平衡穩定的根本因素。生物信息學在環境領域主要應用在控制環境污染方面，主要通過數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核酸 dna，以及生物大分子蛋白質酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態環境的安全。
美國農業研究中心（ars） 的農藥特性信息數據庫（ppd） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環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。美國環保局綜合風險信息系統數據庫（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，以及分子遺傳毒性參數［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。網絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創造出一個環境微生物技術信息的高速發展趨勢。
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量發生變化，傳統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］。通過對轉基因農產品數據庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現和新批準的轉基因農產品，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據庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發揮越來越重要的作用。
生物信息學廣泛用于農業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業持續健康發展發揮作用。
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篇9
1.生物信息學在農業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地研究這些重要農作物的基因表達、蛋白質互作、蛋白質和核酸的定位、代謝物及其調節網絡等，從而從分子水平上了解細胞的結構和功能［5］。目前已經建立的農作物生物信息學數據庫研究平臺有植物轉錄本（ta）集合數據庫tigr、植物核酸序列數據庫plantgdb、研究玉米遺傳學和基因組學的mazegdb數據庫、研究草類和水稻的gramene數據庫、研究馬鈴薯的pomamo數據庫，等等。
2.生物信息學在種質資源保存研究領域中的應用
種質資源是農業生產的重要資源，它包括許多農藝性狀（如抗病、產量、品質、環境適應性基因等）的等位基因。植物種質資源庫是指以植物種質資源為保護對象的保存設施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質資源庫，在我國也已建成30多座作物種質資源庫。種質入庫保存類型也從單一的種子形式，發展到營養器官、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資源。例如微衛星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于對種質資源進行分子標記產生了大量的數據，因此需要建立生物信息學數據庫和采用分析工具來實現對這些數據的查詢、統計和計算機分析等［7］。
3.生物信息學在農藥設計開發研究領域中的應用
傳統的藥物研制主要是從大量的天然產物、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揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發方向。生物信息學為藥物研發提供了新的手段［8，9］，導致了藥物研發模式的改變［10］。目前，生物信息學促進農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百個除草化合物，經生物活性測定，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］。
現代農藥的研發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展，將會大大降低藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
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據，可通過建立生物信息學數據庫來整合這些數據，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，從而培育出新的優良農作物品種。
5.生物信息學在生態環境平衡研究領域中的應用
在生態系統中，基因流從根本上影響能量流和物質流的循環和運轉，是生態平衡穩定的根本因素。生物信息學在環境領域主要應用在控制環境污染方面，主要通過數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核酸 dna，以及生物大分子蛋白質酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態環境的安全。
美國農業研究中心（ars） 的農藥特性信息數據庫（ppd） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環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。美國環保局綜合風險信息系統數據庫（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，以及分子遺傳毒性參數［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。網絡的普及，情報、信息等學科的資源共享，勢必會創造出一個環境微生物技術信息的高速發展趨勢。
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量發生變化，傳統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］。通過對轉基因農產品數據庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現和新批準的轉基因農產品，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據庫的不斷完善，相信相關的生物信息學技術將在食品領域發揮越來越重要的作用。
生物信息學廣泛用于農業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業持續健康發展發揮作用。
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篇10
21世紀是生命科學的世紀，生物技術飛速發展，生物學數據大量積累。而生物信息學正是在這種大背景下蓬勃興起的交叉型學科，旨在用信息學方法解決生物學問題。為了培養復合型人才，大力發展交叉學科，國防科技大學（以下簡稱“我?！保┙陙砻嫦蛉＠砉た蒲芯可_設了“生物信息學”選修課程。
“生物信息學”作為新興的交叉學科，具有融合性、發展性和開放性的特點。融合性是指生物信息學涉及的生物、計算機、數學等多個學科的交叉與融合。從20世紀90年代到現在，該學科發展非常迅速，研究熱點發生了數次改變。開放性是指該學科存在大量有待探索和研究的新問題。這些特點一方面為課堂教學提供了大量的主題和素材，一方面也對授課方式提出了較高的要求。經過認真分析，選定研討式教學作為該課程的主要授課方式。研討式教學即研究討論式教學，是將研究與討論貫穿于教學的全過程。在教師的具體指導下，充分發揮學生的主體作用，通過自我學習、自我教育、自我提高來獲取知識和強化能力培養。通過確立教學目標，精心設計和組織教學內容，在實踐中貫徹研討式教學理念和方法，在生物信息學課程中對研討式教學模式進行了理論探索和實踐創新。
一、教學目標的確立
合理的課程目標與定位是決定課程建設成敗和教學效果的基礎，其主要依據是人才培養需求和授課對象的實際情況。首先，教學對象是研究生，已具備一定的自主學習和創新思維的能力。教師不僅要傳授知識，而且要講解基本的研究方法，讓學生具備獨立思考問題、分析問題和解決問題的能力。其次，作為軍校學生，以后從事的工作可能涉及很多學科方向，展現如何針對一門新的學科方向進行研究的整體思路顯得很有意義。最后，考慮到學生不同的知識背景，對于各部分內容的理解程度不同，必須兼顧不同的專業方向，讓每個學生都能有所收獲。因此，確立教學目標為：介紹生物信息學的基本概念和方法，通過案例分析展現科學研究的基本方法和實踐過程。
二、教學內容的設計和組織
1.教學內容的總體設計
確定了教學目標之后，需要對課程的教學內容進行總體設計。參考國內外多所高校的相關課程設置，如北京大學的“生物信息學導論”、中科大的“生物信息學”、中科院的“生物信息學與系統生物學”和MIT的“Bioinformatics and Proteomics”等，發現這些課程主要是針對生物專業的學生開設，側重于方法學介紹。而我校學生大部分是工科背景，對于統計和機器學習方法有一定基礎，重點是了解相關的生物學問題，并應用已有的工科知識去分析和解決這些問題。同時，隨著生物信息學的快速發展，研究領域不斷擴大，有必要展現該學科的最新進展。
因此，課程內容總體設計上以生物學問題為主線，結合最新的研究成果，對各種計算方法的應用過程進行深入和細致的講解。在介紹生物信息學的研究現狀和生物學基礎知識之后，分多個專題詳述生物信息學最新的研究進展，各專題在內容上相互銜接，由淺入深，以便學生理解和接受。以問題為導向的課程設計對于啟發學生思考，積極參與課堂研討具有重要作用。
進一步，為了突出部分重點專題及其分析方法，采用案例分析課的形式，針對一些重要問題進行深入探討。鼓勵學生應用所學知識，結合自身的專業背景，通過積極地思考和討論提出相應的解決方案。案例選擇為教師有一定研究基礎的開放性問題，一方面介紹已有的研究成果，一方面結合教師的研究體會，通過積極討論拓展新的研究思路。案例分析課有助于學生更多地參與課堂研討，對于知識的綜合應用和科學研究過程產生切身體會。
2.教學內容的組織
研討式教學的關鍵是調動學生的積極性，鼓勵學生踴躍地參與課堂討論，提出自己的觀點。通過集中備課，學習和吸取老教師的成功經驗，總結調動學生積極性的基本要素，對授課內容進行了認真的組織和編排。
（1）重點突出，詳略得當。由于生物信息學涵蓋內容非常豐富，有必要對課程內容進行取舍，在保證知識面的基礎上，突出授課的重點。減少或刪除重要性較低的部分，采用圖片和動畫等形式對重要的知識點加以強調，以深化學生的理解。只有學生對重點內容理解透徹，才能激發出濃厚的學習興趣，積極參與課堂研討，碰撞出智慧的火花。
（2）新穎有趣，實例豐富。在課程內容上應充分體現知識性和趣味性，以豐富的實例展現生物信息學中基本的概念和方法。學生往往關注與日常生活休戚相關的內容，期望能用所學知識解釋常見現象，因此實例選擇應貼近生活體驗。課件中準備了大量的實例，例如，在講完構建進化樹之后，舉例說明為什么人類的祖先是從非洲走出來的；在生物代謝一章，通過賣火柴的小女孩的故事闡釋生物代謝過程的高效性；在蛋白質結構部分，討論為什么濕著頭發睡覺，頭發容易變翹。通過實例分析，增加學生對于所學知識的理解和參與課堂研討的積極性。
（3）設置思考題，留出想象空間。針對重要的知識點，預先設置思考題，以啟發和擴展學生思路。生物信息學作為一門新興學科，存在大量沒有確定結論的開放性問題，有待深入探究。例如“人類與小鼠的基因組差別很小，為什么形態上有那么大的差別”，“生物系統模擬中，是否越復雜的模型越好”。針對這些問題適時地開展課堂研討，有助于激發學生的學習興趣，開闊其視野。
三、研討式教學的開展
在授課過程中，教師應努力營造活躍的課堂氣氛，密切觀察學生的動向，及時溝通存在的問題，選擇合適的時機開展課堂研討。不斷地積累經驗，使課堂討論達到更好的效果。在開展課堂研討時，尤其應注意以下幾點：
1.因材施教
在“生物信息學”課程中，學生的專業背景不盡相同，少部分學生來自生物專業，其他大部分是工科背景，如自動化、計算機仿真和認知科學等。因此，在主題的選擇和研討環節的設計上，應充分考慮到學生的需求和背景知識，發掘大家共同的興趣點。實踐證明，不同的學科背景可以有效地促進交流，提供對于同一問題的不同視角。例如，生物專業的學生可以解釋有關生物技術的問題，而仿真專業的學生對于系統的建模方法有深入的理解。有效的課堂討論，能夠促進各種思路的融合，碰撞出靈感的火花。
2.及時溝通
研討式教學需要教師對授課整體情況有較好的把握。例如，有一章的內容是生物學基礎，教師針對這部分內容進行了充分準備，包括大量的圖片和動畫，并穿插了很多科學家的故事。但授課效果不盡理想，到了預設問題的環節，只有一兩個學生參與討論，大部分學生都一臉茫然。通過及時溝通，發現了兩個問題。一是背景知識不夠，學生對于預設問題了解不多；二是重要性認識不足，學生認為生物學的基礎知識與本課程的學習關系不大?？紤]到學生的疑問，對授課內容進行及時調整，進一步強調所學知識對于生物信息學的意義，并通過具體實例激發學生的學習興趣。在實例的啟發下，學生開展了積極的討論，加深了對于所學知識的認識。開展研討式教學，應以學生為主體，及時地溝通發現課堂中存在的問題，并相應地調整授課內容。即使教師講得天花亂墜，如果學生知其然，不知其所以然，也不可能達到好的授課效果。
3.審時度勢
課堂研討開展的時機很重要。例如，當講到生物信息學概況時，學生反應不是很強烈。而當教師結合自身經驗談研究體會時，學生很有興趣，表情變得活躍，適合開展課堂討論。此時，可以組織學生交流學習目的、預期和存在的疑問，以便教師進行有針對性地授課。研討式教學一方面強調學生的主體地位，一方面要求教師發揮主導作用，密切注意學生動向，發現學生的興趣點，引導討論的逐步展開和深入。
4.自主提問
如果教師能夠營造出一種輕松愉悅的課堂氛圍，學生往往能夠主動發問，提出不同觀點，而不拘泥于預先設置的問題。實踐證明，通過學生自主提問展開的課堂研討，往往效果更好。在前期鋪墊時，啟發學生自主思考并積極討論，分析該領域可能存在的問題和發展方向。當講到后續內容時，學生有了一定的心理預期，很想了解該領域的研究現狀和發展趨勢，以驗證與預期是否一致。同時，自主提問對于生物信息學研究有很好的推動作用，學生經常能夠獨辟蹊徑，提出全新的思路，拓展研究內容的廣度和深度。
5.課堂報告
篇11
二、生物信息學課程開展的現狀
生命科學的迅猛發展、生物技術在社會發展中的應用越來越廣泛，例如產前診斷、遺傳并篩查、腫瘤靶向治療等生物信息學相關的醫學應用，生物信息學的作用和地位也越來越重要。研究機構和高等院校，特別是息息相關的醫學院校，迫切需要通過各種形式的教學，系統地培養新的復合型研究力量的醫學工作者。因此，醫學院校針對醫學相關學生開展與其專業緊密結合的生物信息學課程已經成為必然趨勢[3]。目前，國內許多醫學院校相繼開設了生物信息學課程，將生物信息學作為必修或者選修課程。由于生物信息課程教學尚處于剛剛起步的探索階段，尚未形成一個完整的課程建設體系，再加上生物信息學研究的范圍廣、相關數據與分析工具資源繁多、涉及多學科知識尚缺乏系統成熟的理論方法，正處在迅速發展中等一系列特點，如何開展生物信息學教學尚有待探索。因此，生物信息學課程的教育理念、教學內容、方式和方法等迫切需要根據自身專業特點，科學確立教學目標，及時系統地總結規劃教學內容，探索和改革教學方法，以適應醫學專業背景學生的學習，對于促進醫學生自身綜合素質的提高有重要意義。本文結合南京醫科大學本科學生（主要為醫學相關專業學生，非生物信息學專業學生）開展的生物信息學課程進行調研和改進，對該課程的學生的反饋意見及各教研室教師的建議進行了深入分析。本著以學生需要為原則，針對學生的專業背景，適當調整教學內容和方法，理論教學與上機實踐有機結合，側重將生物信息學的思維融入解決生物醫學的問題，行成一套完整的、合理可行的醫學生物信息學課程理論、實驗教學方案。進而達到專業與課程相結合，激發學生的學習興趣，從而達到較好的教學效果。
三、教學內容及方法的具體實踐
（一）針對醫學專業學生，優化教學內容
生物信息學作為一門發展迅猛的多學科交叉的前沿學科，理論、研究方法、研究內容尚在不斷完善和更新中，其內容繁多復雜，更需要進行精心的選擇裁剪和編排組織，才能在有限的時間內實現既定的教學目標，使學生學習到有用的知識。教學中應充分結合當前研究前沿和進展、時刻更新教學內容，更應該根據學生的不同專業背景適當調整教學內容和教學方法。在醫學院校中，更要針對不同專業及背景的學生，制訂具有專業特色的教學大綱。教學應以學生的需求為前提，結合不同專業背景、就業選擇方向，調整培養方案和優化授課內容，以滿足他們的需求，使學生能夠學有所用。比如，針對臨床專業的學生，生物信息學教學應該偏重醫學研究中的方法和成果，本科教學注重轉化醫學、生物技術應用成果的普及，研究生教學注重利用生物信息手段和方法解決科研學習中遇到的實際問題；而針對法醫專業的學生，教學應該偏重新一代高通量測序技術的原理、數據分析、結果意義等方面。針對目前醫學院校中研究方向多元化的背景，強調教學與科研共促進，通過科研時刻關注、追蹤學科前沿，將最新的研究成果和在醫學上的應用展示給學生，豐富教育資源，使學生能在其他課程的學習時學以致用，從而高質量的完成教學任務。生物信息學亦是眾多科學研究工作中強有力的必不可少的研究手段，教學反過來也可促進科研的進一步開展和深入。因此，教學和科研相結合，可以拓寬知識面，全面了解生物信息學和相關學科最新進展，不斷為科研提供新的思路，不斷的完善生物信息學教學體系。只有堅持教學與科研同時進行、并緊跟科學前沿，并做到及時納入最新的研究成果，更新教學內容，才能給予學生高質量的前沿教學[4]。
（二）基于計算機的實驗教學，鍛煉動手能力
在生物信息學教學中，計算機實踐教學是不可缺少的部分，理論和實踐的有機結合才能達到更好的教學效果。只有親自動手進行生物數據的分析，學生才能建立一個感官的、多方面的認識。優化上機內容、改進上機教學方法，使得理論知識在上機教學中可以得到實現，實際操作充分理解理論課內容，由此激發學生動手實踐的激情和信心，更好地掌握知識。所以在生物信息的教學中，上機實驗課程應該占據較大的比例，并通過生動的課堂練習培養學生的興趣。實驗課內容的設計應該考慮醫學相關專業學生的背景，根據醫學問題作為出發點，以如何解決這些問題作為主線設計課程。所以，通過了解當前醫生常用的科研手段或當前醫院正在開展的臨床檢測項目，設計相關實驗課程、增加應用性實踐教學，并結合最新研究成果和基礎到臨床應用的實例、以及項目原理及優缺點，可以調動學生學習的主動性。例如，針對臨床專業開展常用的生存分析的原理和分析流程的實踐教學；針對法醫專業，開展常用的STR（短串聯重復序列）作為親權鑒定標志物的序列特點和可視化的教學等。另外，生物信息學本身是多學科交叉融合，知識面廣而雜，其相關數據庫資源，以及生物信息學工具、算法和軟件等均更新迅速。在理論教學中，授課教師時刻密切關注學科發展前沿、并將最新研究成果及學術發展動態，而在實驗課授課中，更應該注重教會學生，充分利用互聯網資源，獨立開展課題、綜合分析、解決問題。例如，?榱聳寡?生了解當前網絡數據共享的環境下，如何從網上搜索網絡資源、下載數據，我們下載了多種不同類型的數據，包括測序數據、芯片數據、注釋數據等，然后再從實際數據出發上機操作，介紹分析的方法和工具。
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篇13
隨著網絡技術、信息技術和移動終端的快速發展，我們已進入“微信”、“微博”、“微電影”和“微課”的“微時代”?！拔⒄n”是指在5～10分鐘的時間內，以視頻為主要載體，記錄教師在教學過程中圍繞某個知識點而開展的可視化、數字化的教學活動。由于微課可以通過智能手機、平板電腦等多種移動終端來制作、展現和學習交流，它已經被越來越多的學生和教師接受。探究式教學是適應高等教育改革和發展的必然趨勢，如何在教學中更好地實施探究式教學，是目前生物信息學探究式教學模式在實踐環節面臨的重要問題。本文就如何在生物信息學探究性教學實踐中應用“微課”教學手段提高探究性教學效果進行了探討。
一、探究性教學是生物信息學教學的發展方向
探究式教學模式是指學生在教師的指導下，根據自身先前認知結構中的相關經驗，通過體驗、發現、探索、協作等方式主動獲取知識、解決問題的一種教學模式。區別于以教師為中心、以知識掌握為本、以知識結構為驅動的傳統教學，探究性教學以學生為中心，以能力發展為本，以問題或任務為驅動開展教學活動。
1.探究性教學是生物信息學教學改革的必然趨勢?！秶抑虚L期教育改革和發展規劃綱要（2010―2020年）》指出，要“遵循教育規律和人才成長規律，深化教育教學改革，創新教育教學方法，探索多種培養方式，形成各類人才輩出、拔尖創新人才不斷涌現的局面”。同時，《國家中長期生物技術人才發展規劃（2010―2020年）》指出，我國生物技術的開發應用總體水平與世界先進水平還有較大差距，在支撐我國生物產業發展的過程中缺乏高層次創新型人才和優秀創業型人才，需要增加人才資源開發投入，完善人才發展體制。綜合上述兩個綱要可以看出，未來迫切需要具有創新能力和素質的生物專業人才，而創新人才培養的關鍵在教育。所以，以“自主、探究、合作”為主要特點的探究式教學，符合國家教育教學改革和生物人才的發展規劃，是生物信息學教學改革的必然趨勢。
2.探究性教學模式適于生物信息學交叉學科的教學。生物信息學是由生物學與數學、計算機科學等學科交叉形成的前沿學科，主要通過研發并應用計算機技術及數學與統計方法，對生物數據進行管理、整合、分析、建模，從而解決重要的生物學問題，闡明新的生物學規律，獲得傳統生物學手段無法獲得的創新發現。生物信息學人才培養的主要目標是具有創新能力和素質的生物信息學專業人才，這就要求在生物信息學實踐中，當提出某一生物學問題時，可以借鑒和利用不同學科的思路和方法去探究。只要有利于揭示生物學規律的結果都可以保留，而不必拘泥于不同探究結果的同一性。這與探究性教學中以培養學生的能力發展為目標是一致的。
二、生物信息學探究性教學中存在的主要問題
目前生物信息學探究性教學應用于教學實踐的時間不長，雖然取得了一定的成果，但在實踐環節還存在以下主要問題。
1.學生的基礎知識不扎實，導致探究性教學效果不好。生物信息學是生物、數學與計算機等學科形成的交叉學科，在進行探究性的教學過程中，涉及到數學與計算機方面的知識和技術比較多，而生物背景的學生在這方面的知識比較欠缺或者不強，所以在探究性問題的自主探究時，表現出參與的興趣不高、設計的方案較為單一、小組協作的效率較低等實際問題，從而導致探究性教學效果不好。
2.學生的動手實踐和創新能力不強，導致探究性教學沒有落到實處。在按照自主設計的探究方案進行上機實踐時，大部分學生的自主設計方案不能在上機時間內完成。除過設計較為復雜的情況外，大部分原因是由于學生自身對計算機的linux操作系統、perl編程語言以及相關的操作技術不熟造成的，有些細節在他們的自主設計中沒有考慮到，所以總會碰到很多超乎其想象的問題。本來這些問題在課外時間學生可以繼續解決，但由于學生的學習科目很多，上機沒有完成的內容很少有學生在課外繼續探究，導致探究性的上機實踐活動沒有落到實處。
3.教師的授課時間和水平限制，導致探究性教學的教師導向作用不明顯。教師能否提出啟發性的，適于進行探究性的問題是探究性教學能否取得成功的關鍵所在。但是由于課時和教學內容的限制，很多提出的問題還是以教師為中心，學生沿著教師的思路向統一的結果或者答案靠攏，學生并沒有根據自身的知識結構從多種途徑進行探索。
三、微課為生物信息學探究性教學的有效實施提供了新的思路和方法
微課是指以視頻為主要載體，記錄教師圍繞某個知識點或教學環節開展的簡短、完整的教學活動。其核心組成內容包括微教學視頻以及與該教學主題相關的微教案、微課件、微練習、微反思、微點評、微反饋等輔教學資源。
微課的特點有三點：首先微課短小精悍，通過多媒體和網絡技術進行教學內容傳播，有利于學生利用碎片化時間進行學習；其次，微課的教學容量小，主題突出，內容獨立精練，有利于學生查缺補漏，各取所需，能夠實現教與學的個性化選擇。最后，微課的時間一般很短，通常限制在5～10分鐘之間。
為在短時間內達到良好的學習效果，微課常采用問題式的、案例化的教學方法，微課有助于激發學習者的學習興趣，啟迪學習者進行思考，這與探究式教學模式所主張的體驗式學習、自主學習的思想是一致的。所以在探究性教學中可以使用微課。另外，微課有很大的靈活性，可以針對生物信息學探究性教學中的某一具體問題進行微課授課，微課為生物信息學探究性教學的有效實施提供了新的思路和方法。
四、微課在生物信息學探究性教學實踐中的應用
按照生物信息學探究性教學的主要環節，微課可以分為課前預習類、課堂教學類、課后復習和拓展類。下面結合案例談談微課在生物信息學探究性教學實踐中的應用。
1.微課在課前預習中的應用。生物信息學探究性教學授課內容大多涉及一些數理統計和計算機知識，然而對于生物背景的大學生在這方面基礎較弱。所以，教師可以根據學生學習新知識所需的數理知識設計制作具有針對性的微課，讓學生在預習新課時根據自己的實際情況選擇性地觀看微課，為后續新課的探究性學習打好基礎。例如在講到序列對數據庫的檢索（Blast）一節內容時，可以將Blast一節授課內容中用到的正態分布、極值分布、統計學p值的顯著性檢驗等知識做成微課，供學生在課前預習。
2.微課在課堂教學中的應用。在生物信息學探究性教學的課堂教學實踐中，教師應該積極去引導和促進學生進行探究，過多使用微課的形式可能會讓學生失去探究的動力，形成對微課的依賴，所以在利用微課進行教學時，教學內容應該有所選擇，應該主要針對教學中的重點和難點內容制作微課，并上傳到相應的課程學習網站上，以便學生在課堂學習外，還可以利用課外時間進行觀看和探究。例如在講到“序列對數據庫的檢索（Blast）”一節內容時，在課堂教學中可以利用微課探究不同核酸或者蛋白打分矩陣的選擇對blast結果的影響，或者探究不同的E值對blast結果的影響。
3.微課在課后拓展中的應用。由于學生自身的知識結構和理解能力的差異，他們對同一知識和操作的理解和掌握程度會有所不同，而課堂教學不可能針對每一個學生進行探究式教學，因此，教師可以根據課堂教學的實施狀況和學生的實際能力，將具有拓展性的學習輔助材料（教學視頻、輔文檔等）設計制作成微課程，以滿足學有余力的學生利用課外時間繼續進行探究性學習。例如“序列對數據庫的檢索（Blast）”一節課的教學結束后，可以在課后拓展內容中利用微課引入近年發生的“中東呼吸綜合征（MERS）”，然后引導學生利用blast工具探究引起“中東呼吸綜合征”的冠狀病毒（MERS-CoV）序列特征，并分析其進化趨勢。
五、結語
在生物信息學探究性教學實踐過程中運用微課，有助于學生自主學習和創新能力的培養，不僅提高了探究性教學在課堂中的教學效果，而且可以使學生的探究性學習延伸到課外。微課作為一種新型的教學技術，隨著其在生物信息學探究性教學實踐中的廣泛應用，必將促進生物信息學教學的改革和學生創新能力的發展。
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