前言：中文期刊网精心挑选了生物信息学作用范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
生物信息学作用范文1
【关键词】合作学习；主体意识
两千多年前，我国就产生了合作学习的思想。《诗经·卫风》中指出“有匪君子，如切如磋，如琢如磨”；教育名著《学记》中也提出“相观而善谓之摩”“独学而无友，则孤陋而寡闻”；许多私塾都采取“高业弟子转相传授”的办法教学；书院更是盛行“切磋”之风；二十世纪三十年代，著名教育家陶行知先生大力倡导“小先生制”。这些提法、行为都体现了合作最基本的理念——互相帮助，共同发展。
新的课程标准提出物理课程必须倡导物理学习的自主性、探究性、合作性，让学生主动参与学习，体验科学探究的过程和方法，感悟学习过程的严谨和细致，激发他们持久的学习兴趣和求知欲望，在探究过程中逐渐培养自主学习的能力、逐步实现学习方式的转变，使学生养成敢于质疑、善于交流、乐于合作、勇于实践的学习习惯。因此，在物理教学过程中，合作学习可以让他们树立正确的物理学习目的，系统的掌握物理学习方法，有目的地提高自己的才智和能力，为自己的终生学习物理和研究物理而奠定基础。
一、初中学生物理学习的现状
物理课程通过从自然、生活到物理的认识过程，激发学生的求知欲，让学生领略自然现象中的美妙和谐，培养学生终身的探索兴趣。通过基本知识的学习与技能的训练，让学生了解自然界的基本规律，使他们能逐步客观地认识世界、理解世界、改造世界。通过物理这个贴近生活的学科，激发学生对科学的热爱及终身学习的兴趣与决心。然而，今天的中学生，对于物理课却有着各种各样的情绪。
1.学习动机不够明确、稳定
物理学习动机中，兴趣爱好占首位，求知进取和自我实现紧随其后。这是我们的中学生对学习物理应有一个良好的出发点和较端正的学习态度的。然而，我们在教学中却发现了不少学习动机的消极倾向：（1）功利性：有些学生学习是为了“镀金”，捞取文凭，将来“混”个工作。（2）被动性：有些学生本身对参加学习是大势所“逼”，实属无奈；或是为父母学为老师学。（3）盲从性：有些学生没有明确的学习目的，而是随波逐流，别人学，我也学，别人学什么我就学什么。
2.物理学习缺乏自主性
新课程实施以来，越来越多的物理教师开始倡导学生主动探索、自主学习。自主学习逐渐成为一种极为重要的学习方式。虽然大多数学生学习物理的主动性较好，但他们的物理自主学习或多或少还存在以下问题；自主学习时间不足；学习方法的获得过程不科学；对待学习障碍的心态复杂。
3.物理探究缺乏延续性
素质教育的今天，要求受教育者养成终生学习的习惯，能够利用所学的知识，自主的发现问题和解决问题。但现在大多数中学生物理学习和物理探究上存在着这样几个问题。（1）学习探索只局限于课堂和课后作业，没有将所学的物理知识运用到生活当中去；（2）物理学习寒、暑假处于停滞状态，没有应用所学的物理分析研究方法运用到假期的自主学习中去。
二、合作学习对学生心理的调适作用
合作学习是指学生在学习群体中“为了完成共同的任务，有明确的责任分式的互学习”。开展合作学习，要给学生群体一个共同的任务，让每一个学生在这项任务中积极地承担个人责任，学生在活动中相互支持，相互配合，遇到问题能协商解决，能通过有效的沟通解决群体内的冲突，对个人分担的任务进行群体加工，对活动的成效共同进行评估，通过合作，提高学习效率，增强合作精神。因此，通过合作学习，对学生学习物理的心理调适的作用也非常的明显。
1.强化学生的主体意识
开展小组合作学习，有利于师生间、学生间的情感沟通和信息交流，有利于思想的撞击和智慧火花的迸发；能够强化学生的主体意识，激发学生潜在的创造力，鼓励学生从不同的角度去观察、思考问题，发展思维的发散性，求异性。学生通过动手操作，探索交流进行学习，真正成了教学活动的积极参与者。
2.建立和谐平等的师生关系
上课时让学生从被动服从向主动参与转化，从而形成师生平等、协作的课堂气氛，使教师真正成为教学活动的组织者、引导者、合作者。
3.增强学生对物理的体验和感悟
小组合作学习注重充分调动学生学习的积极性，让学生用自己的经验来学习，使学生从自己的经验出发，在合作中探索发现和发展。初中学生开始有比较强烈的自我和自我发展意识，对与自己直观经验相冲突的现象、对有挑战性的任务很感兴趣。因此，既应当充分考虑到学生的实际生活背景和趣味性，又要安排诸如实地观察与调查，收集、整理、分析信息资料等活动，将学生置于探索者的位置，亲身体验现有知识的创造经历；既让学生感到学习物理是一件有意思的事情，又体验到学习物理的成功乐趣，提高他们运用物理知识解决现实问题的信心和能力。比如在《内能 热传递》的学习中，要求学生围绕着温室效应、热岛效应几个问题分组展开讨论、辩论。全部同学都积极地搜集资料；归纳、整理资料；搜集典型的事例寻求相关物理知识去解答。同学们在自我阐述，相互答辩中了解了很多的热污染现象，掌握了相关的物理知识。同学们通过相互合作学习，归纳总结了好多有建设性的预防热污染的设想。大大提高了理论水平以及认识问题和解决问题的能力。
4.形成正确的评价，培养良好品质
生物信息学作用范文2
1 课本知识演示，拉近生物知识距离
高中生物知识具有一定的难度，是对生命体内部构造以及化学作用等知识的介绍。高中生物教学目标是培养学生的科学思想观，增加学生对生命的尊重。但是由于其本身具有的枯燥性以及需要学生掌握的知识点繁多，加大了学生的学习难度，降低了学生的学习效率，使学生在生物学科的学习中产生了一定的阻碍。因此，教师在教学中应以提高学生的学习动力为基础，通过信息技术教学法，使学生通过全新的教学方式来提升自己对生物知识的兴趣，可有效地拉近了学生与课本知识的距离，消除了学生的排斥感。
例如，人教版高中生物必修1教科书第四章的“物质跨膜运输的方式”一节的知识是建立在前两节的内容基础之上，学生对细胞膜的特性具有了一定的了解。本节课的主要重点是让学生掌握双层膜的物质流动特点。由于此类知识抽象性较强，学生在学习过程中对这部分知识的理解容易产生因惑。教师在生物课堂上融入信息技术教学法，将生物膜的流动特点进行动画播放，在内容的选择上要多面性，不只要进行被动运输和主动运输的演示，还要进行主动运输的意义等内容的创设。一方面通过直观地展现知识内容降低学生的学习难度来充分调动学生的积极性；另一方面可以使学生通过播放内容的观看，了解到细胞膜此特性的实际意义，拉近了学生与知识的距离，使学生真切了解到生命的神奇。信息技术搬到课堂上是新课改精神实施的直接体现，也是有效调动学生学习兴趣的方法，教师在内容上要进行甄选，以利于其达到最大的效果。
2 生活情境导入，扭转生物学习意义
高中生物课程的开设培养了学生的科学思维，但是由于知识的枯燥性，增加了教师课堂讲解的难度，也降低了学生的学习兴趣。目前高中生物课堂上，普遍存在着学生学习成绩低、学生盲目背诵知识点，缺乏对知识的理解等现象。究其原因，与学生的学习目的不正确具有一定的关系。学生学习生物知识大多数只是为了应付高考成绩，对于生物教育的真正含义缺乏有效的认识。根据此现象，在课堂上导入信息技术教学法，联系学生熟悉的生活情景进行教学内容的创设，可以有效扭转学生的认识，提高学生的学习动力。
例如，人教版高中生物必修1教科书“细胞的生命历程”一章的知识环环相扣，主要介绍了细胞的整个生命过程。教师在讲解此章内容时，面对的问题主要为：知识点较多，学生大多采取死记硬背方式来记忆；知识抽象性强，学生学习困难；学生学习兴趣不高，缺乏理解等。要从根本上纠正学生的学习态度，需要教师给予一定的引导。如可以导入细胞整体演变的视频，然后再利用相片的PS技术，将班级里几个学生的相片从青少年制作成老年的模样，新奇有趣的情境可以吸引学生的目光。教师还要使用有效的引导语言：“同学们，我们的生命很短暂，学习生物知识并不是让我们去提高成绩，它的真正意义是让我们了解生命的本质，用我们的思想和能力将来创造出更多有利于生活和健康的事情。”有效的引导语言和直观的情境导入，是提高学生对学习生物意义的有效方式。
3 实验过程演示，提高生物实验标准
高中生物和其他学科一样，需要学生进行相应的实验操作来加深对生物知识的理解，并且同时提高了学生的动手能力。由于一些因素的限制，导致很多生物实验在操作中，学生不能真正地去完成，或者失败率较高。这与学生在实验前对实验操作的要领掌握程度不够牢固具有一定的关系。信息技术教学法的导入有效弥补了这个缺憾，使学生通过视频的观看，详细地掌握了生物实验的每一步操作方法及实验背后的生物学原理，提高了生物实验操作的成功率，加强了生物知识的学习。
例如，人教版高中生物中“DNA的粗体取与鉴定”的实验，本实验主要目的是培养学生对DNA的认识，并通过实验操作来培养学生的科学素养。由于本实验操作过程繁琐，要求较高，学生在进行实验时失败率较高。因此，使用信息技术教学法，通过实验前对实验过程中详细步骤的学习，来减少学生实验过程中不必要的错误操作。教师要在视频中的每一步操作结束后暂停播放，指出其中需要注意的事项，并且在关键的知识点上提出相应的问题，让学生进行思考。学生带着问题进行观看，可以增强对实验原理学习的效果。如“同学们，试验中为什么会两次加入了蒸馏水呢？原理是什么？”“为什么要用两支不同的试管去鉴定DNA呢？大家通过其产生的现象明白了什么道理？”有效的引导可以使学生在分析的同时，更加仔细地进行实验操作的学习，使学生在真正的操作中，会产生不可替代的促进作用，使学生的实践活动更有价值。
4 辅助课后复习，强化生物知识掌握
高中学生在生物知识的学习中，需要有课后复习的辅助才能熟练掌握每节课的重点知识。目前高中学生生物知识的课后复习普遍表现为效果差、知识理解程度低、学生对于课本上的知识点容易遗忘等。究其原因，这与学生的课后复习中缺乏及时地指导具有一定的关系。而信息技术教学法的应用便有效地解决了这一难题，通过信息技术的处理将课本中的重点内容进行类似于微课形式的总结，让学生在课后复习产生疑问时能够得到及时有效的解惑，提升课后复习效果。
例如，人教版高中生物必修2教科书“基因是有遗传效应的DN段”一节，要求学生理解透彻关于染色体、DNA以及基因的关系，对于基因的本质问题也是本课中的重点和难点知识。本课知识具有一定的抽象性和逻辑性，使一部分学生需要在课后的复习中来加强对知识的理解以及记忆。教师可以通过信息技术的辅助，将基因的相关知识进行视频的创设，教学的时间大约设定为5～8 min即可，将本课中的难点和重点重新进行讲解，或者在教学的视频中提出一些引导的问题，让学生带着问题进行课堂所学的复习，并以E-mail的形式发到学生邮箱中。这样可以使每个学生在复习中产生疑惑时能够得到及时有效地帮助，解决了学生的课后复习的困顿现象，同时强化了知识的记忆程度。
高中学生的生物课程学习不同于初中的生物学习，其要求学生真正地掌握相关知识，并熟练地应用于生活中对一些现象问题的解决，主要倾向于学生能力的培养。因此，这就要求高中生物教师要具有一定的教学素养，在教学上遵循新课改的精神指导，积极学习全新的教学方式方法，让自己的思想紧跟时代的发展，为学生提供良好的学习环境和教学指导。
参考文献：
[1] 李作为.浅谈多媒体在生物课堂教学中的应用[J].中学生物学，2009（05）.
[2] 马小军.信息技术在生物学科教学中的创新应用[J].科技信息，2012（09）.
[3] 鞠强.浅谈多媒体在初中生物教学中的合理运用[J].中国信息技术教育，2014年（08）.
生物信息学作用范文3
2l世纪是生命科学的世纪，人类及模式生物基因组计划的全面实施，使分子 生物 学数据 以爆炸性速度增长。面对基因组学、蛋白质组学、基因芯片、分子进化等大量的生物信息，在计算机科学、网络技术以及生物分析技术的相互作用和渗透下，诞生了一门崭新的学科――生物信息学 （Bioinforma-tics）。当前，生物信息学教学还处于起步阶段，对于生物信息学实践课还没有完善的教学模式和有效的教学方法，如何在医学院校进行生物信息学实践课教学还有待进一步探索。
1医学生物信息学的主要研究内容
1.1 疾病基因的发现与鉴定
据相关研究表明，约有6000种以上的人类疾患与特异基因的改变有关，这些关键性基因或其产物的结构功能异常，可以直接或间接地导致疾病的发生。目前，使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段。例如：通过构建肿瘤 cDNA文库，我们可以揭示肿瘤发生的分子水平变化，寻找靶基因。
1.2药物设计与新药研发
生物信息技术为药物研究、设计提供了崭新的研究思路和手段。生物信息药物设计常用的方法有：（1）三维结构搜寻，寻找符合特定性质和三维结构的分子，从而发现合适的药物分子。（2）分子对接，建立大量化合物的三维结构数据库，依次搜索小分子配体使其与受体 的活性位点结合，通过优化使得配体与受体的形状和相互作用最佳匹配。（3）全新药物设计，利用计算机自动设计出与受体活性部位的几何形状和化学性质相匹配的结构新颖的药物分子。
生物信息学方法为药物研制提供了更多的、潜在的靶标，大大减少药物研发的成本，提高研发的质量和效率。
1.3流行病学研究中的应用
将流行病学的遗传和非遗传性的研究与生物信息学结合起来，会对疾病的机理、个体对某种疾病的易感性和疾病在群体中的分布有更明确的认识，对疾病的预防和治疗有极大的指导意义。
2 医学生物信息学教学存在的问题
2.1缺乏实践课教材
目前，?没有专门针对医学院校学生的生物信息学实践课教材。而国内各大高校使用的生物信息学教材多为国外教材的影印版或者中文翻译版本，这些教材一般内容宽泛，需要学生具有较高的相关基础知识，并且偏重介绍生物信息学的理论和方法，对实践环节的指导较少。
2.2缺乏有效的教学方法。
很多院校开设生物信息学实践课仅是以验证理论课所讲授的内容为目的，缺乏针对学生特点的教学设计，讲授内容单调，忽视了对学生分析问题能力的培养。
2.3学生实践课学习基础存在差异
生物信息学实践课的授课内容需要学生使用计算机在网络环境下完成，这需要学生具有较强的计算机操作技能和网络运用能力。不同学生在计算机的操作技 能和网络使用能力上存在较大的差异。另外，常用的数据库和软件基本上都是英文版本，这需要学生具有一定的英文素养，学生英文水平的差异也会影响他们对实践课学习的效果。
3 医学生物信息学实施方法和对策
3.1建立具有模块化的教学大纲
根据医学生物信息学课程的特点，对授课内容进行调整，建立模块化的教学大纲，例如：导论模块、数据库及使用模块、基因组信息学及其分析方法模块、蛋白质组生物信息学模块、代谢和药物生物信息学及系统生物学模块等，使学生清楚每个模块的特点和作用，提高学生的学习兴趣，激发学生的学习热情。
3.2强化实验教学
生物信息学的学习是运用生物、医学、数学、以及计算机科学等诸多学科知识进行分析、判断推理、综合的实践过程，强化实验教学显得尤为重要。
3.3结合多媒体技术与双语教学
教学过程中可以打开相关软件和网站进行演示，使抽象的生物信息学知识以具体的、动态的形式展现出来， 从而加深学生对课程的掌握程度。此外，生物信息学涉及到的数据库、网站、应用软件多为英文界面，所以双语授课显得尤为重要，教师可借助多媒体，对课程进行中英整合讲解。
3.4结合科研实例进行教学
教师可以结合现阶段的科研背景和具体的研究方向，结合实例进行教学，可以让学生真正掌握利用生物信息学方法解决生物学问题的思路，并培养和提高学生的科学思维能力。
生物信息学作用范文4
【关键词】生物信息学；医药基因；应用
中图分类号：R9
文献标识码：A
文章编号：1006-0278（2015）02-119-01
当前，生物信息学是自然科学以及生命科学等前沿领域，集合了多种学科，是21世纪研究自然科学的核心和基础。
一、药物设计与发展
（一）传统药物研发
药物研究和开发的传统方法就是从动物器官、组织或者细胞中筛选出符合要求的药理模型，或者从植物、动物以及天然矿物质入手，又或者在确定候选药物的过程中以化学合成为基本形式，并进一步优化先导物，一切工作准备就绪以后即可将候选药物推入临床使用，观测其使用效果，合格以后投入市场。这种方法简单有效，但是费用和时间都相对花费较多。据不完全统计，在未诞生生物信息学以前新药的研究开发需要历经十年时间，其所花费的费用总额约为5-10亿美元；此外，传统的新药研究方法存在一定的缺陷和不足，筛选合成物的过程较为繁琐，新药开发效率极低。
（二）计算机辅助药物设计
白上世界70年代开始，美国麻省理工学院霍恩贝尔教授率先提出了分子设计，白此之后，药物分子设计逐渐被应用到新药研究中；而随着计算机技术的进一步普及和推广，药物分子设计的基础就是计算机辅助药物设计方法，即CADD。计算机辅助药物设计的一般原理就是：第一步，在X单晶衍射等技术的支撑下获取完整的大分子结构，并在相关软件的支持下分析具体的化学性质；第二步，充分发挥全新药物分子设计技术以及数据库搜寻的优势，寻找理化性质与分子形状与受体作用位点相一致的分子，测试并合成分子生物活性，在循环几次以后，就能顺利得到新的先导化合物。当前，主要有二种计算机辅助药物设计方法：其一，药效基团模型方法、定量构效方法等基于小分子的药物分子设计方法；其二，计算组合方法；其二，分子对接法等基于受体结构的药物分子设计方法。
二、生物信息学在药物设计中的应用
1.生物信息学的研究领域较广，涉及的内容较多，主要包括非编码区功能研究、蛋白质谱技术和蛋白质组研究、基于完整基因组数据的生物进化研究、生物大分子结构模拟和药物设计、基因表达调控网络的研究、大规模基因组测序中的信息分析、生物信息的收集、存储、管理与提供以及启动子、外显子、内含子的识别等。近年来，新的高效实验技术不断发展，这就要求生物信息学不断扩展研究领域。生物信息学的出现和推广，为药物设计和开发提供了新的路径和方法，推动着药物设计向理性化和专业化的方向发展，这大大减少了新药的研究费用和开发时间。蛋白质序列和核酸序列的功能和结构信息是生物信息学的主要研究对象，这为药物设计提供了坚实的理论支撑，大大缩短了药物开发使用的时间。当前，大量的生物大分子二维结构已经被成功测定，依据大分子和药物分子相互作用的原理，可以在研究受体结构的基础上科学设计药物分子。所以，药物设计的一种重要手段就是充分发挥生物信息学的优势，寻找出合适的先导化合物。全新药物分子设计、分子对接以及二维结构搜索是目前较为普遍的几种方法。
2.物信息学的发展切实改变了药物研究和开发的模式。传统的药物研发模式就是筛选并选择出合适的药理模型先导物，并将先导物进行优化，评价合格以后投入市场使用。在基因组计划大力实施的今天，DNA自动测序大规模完成，序列数据急剧增加，生物信息学在对数据进行加工、整理的过程中会发现药物的新靶点，然后对其进行计算和建模，确保药物设计的顺利进行，这在一定意义上开创了药物研究和开发的新模式，有利于增强新药研发的有效性和针对性，大大缩减了药物设计和研发的时间，节省了人力、物力、财力投入。
3.生物信息学参与新药推向市场。在研制新药并临床适用通过以后，就要将其推广到市场，这时，首要的就是收集和整理该药所治疗的疾病患者的地区分布、市场需求以及年龄结构等情况，从而制定出市场价格、专利申请保护等切实可行的市场开发战略，为新药注入持续不断的发展活力。但是这些信息较为分散，收集难度较大，这时就要充分发挥生物信息学的优势，对网络数据库中的信息进行分析和整理，减少开发过程中的盲目性，大大提升新药的开发效率，减少物力、财力等资源消耗。
三、结语
当前，生物信息学逐渐成为现代药物开发和研究的重要工具，而且药物设计与生物信息学有着更加紧密的联系；与此同时，药物设计的不断发展也要求生物信息学进一步拓宽研究领域和范围，生物信息学的发展会在一定程度上推动药物设计的发展和进步。
参考文献：
[1]张建华，张士金生物信息学能否推动现代中医药研究的发展[J]医学争鸣，2012（5）.
生物信息学作用范文5
关键词：生物信息学；医学；教育；建议
生物信息学（Bioinformatics）是一门发展迅速的生物学分支学科，由生物学、计算机学、信息管理学、应用数学及统计学等多门学科相互交叉而形成，本质是利用计算机技术解决生物学问题，通过信息的处理和整合实现发现和创新。它主要包括以下3个方面的内容：①生物数据的收集、整理、存储、检索、加工、分析和整合；②生物系统和结构的建模；③与生物科学相关的计算机技术的应用，这个范围还在不断的扩增中［1］。医学生物信息学是指以医学研究和临床应用为中心开设的生物信息学，本文讨论的内容主要围绕医学生物信息学展开。近20年来，互联网、数据库和计算方法的发展，为生物信息学的研究提供了更为广泛和灵活的方法；多种模式生物基因组测序的完成，功能基因组、蛋白质组研究的开展，各种高通量生物实验技术快速发展为生物信息学，提供了更大研究空间的同时，也对海量的生物学数据进行有效地挖掘和整合提出了严峻的挑战；而以基础研究与临床医疗结合为宗旨的转化医学的兴起对衔接二者之间的桥梁———生物信息学，提供了广阔的应用空间。对生物信息学人才的热切需求，以及上述机遇和挑战导致了生物信息学专业在全世界的蓬勃发展。以美国为例，在1999年之前，全美只有6所大学设置有计算生物学与生物信息学专业，而到2002年，则有31所大学设置了计算生物学与生物信息学专业博士学位，其中有12所大学是在2001年～2002年之间设置的这门专业［1］。这些大学通常以生物学、生物统计学、计算机科学或者生物医学信息学为依托设置这门专业，不同大学对该专业学生的培养模式也有所不同。在我国，很多高等院校将生物信息学作为专业课程设立，医学高等院校也逐步将其作为基础课程或选修课设立。作为一门新生学科，生物信息学在大部分院校尚处于探索阶段，没有成熟完善的教育模式可以借鉴［2］。在这种情况下，来自前期已毕业学生和用人单位的反馈意见对生物信息学教育模式的总结提高具有重要意义。作为一名临床医师和医学研究人员，笔者深刻体会到在实际工作中，无论是自身合理应用生物信息学知识进行思考和设计，还是找到能够迅速融入并满足实验室研究和临床工作需求的生物信息学专业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体会，结合文献和思考，对我国医学生物信息学人才培养列举了一些意见和建议，希望能够在生物信息学教学模式的完善中起到微薄的助力作用。本文着重探讨信息技术在医学领域中的应用，侧重于医院信息管理和信息系统建设方面的医学信息学（Medical Informatics）不在本文讨论范围内。理想的医学生物信息学人才培养目标应该是这三类人的集合：①计算机专家，掌握计算机算法、计算机语言、软件、数据库结构和相关知识框架，以及硬件知识；②生物信息学专家，具有熟练应用计算机储存、处理、分析和整合相关生物信息的能力；③基础研究或临床工作者，具有查阅文献，提出生物学或临床医学问题，合理使用上述生物信息学来思考、设计和解决问题的能力，并能收集和正确提供用于研究的初始数据。结合我国实际情况，想让临床医学专业学生或医学生物信息学专业学生同时完成以上3个方面的培训显然不切实际。理想的培训模式，是通过对临床医学专业和医学生物信息学专业学生不同侧重的培训，再通过二者的合理分工和配合，来满足以上3个方面的需求。对医学院校学生，尤其是医学研究生，生物信息学培训的内容应侧重于对其计算思维能力和信息学应用能力的培养，目的是使其能熟练地从生物信息学角度发现和提出生物学或临床医学方面的科学假设，针对该假设设计合理的研究方案，并为后续研究提供正确的初始数据；对以生物医学为中心的信息学专业人才培养，内容应侧重于对其计算机技术和生物信息学在医学实践应用方面能力的培养，目的是与前者配合，指导并帮助其完成科学假设的设计，对前者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及完成更高要求的计算机技术方面的应用，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。
1 医学生的计算生物学与生物信息学思维培养
本部分特指医学专业学生的生物信息学教学，部分医学院校开设的医学生物信息学专业教学将在下一部分中提及。无论是医学基础研究，还是以循证医学为代表的临床研究，生命科学研究的一般过程，都遵循发现问题资料查询预实验提出科学假设设计实验验证假说资料查询和结果分析科学理论总结的基本思路［3］。在这个过程中，计算生物学与生物信息学不仅是进行资料查询和结果分析的重要工具，更应是在提出科学假设和实验设计阶段就需要贯彻执行的理念和思维方式。换言之，具体的生物信息学与分子生物学实验一样都是验证生物医学假说的实验方法，是将一个生命科学假设用计算和信息学思维方式表达和实现的过程。在我国，绝大部分医学基础研究和临床研究课题都是由医学院校毕业的临床工作者设计和申请的。由于临床医师大都承担了繁重的临床工作，申请者亲自完成课题的机会很少，获批课题的具体实施及数据管理、存储、检索、分析和整合多由研究生或实验室工作人员负责。因此结合我国的实际情况，将生物信息学与具体课题耦合，即将一个科学假设用计算和信息学表示并有效实施的思维和实践培训，才是医学生生物信息学培训的中心内容。由于我国临床医学教学采用长学制（5年、7年或8年）教学，对实践性和针对性都很强的生物信息学而言，过早或过于笼统的培训都显得意义不大，所以笔者认为针对医学生的生物信息学培训安排在研究生阶段是比较合适的，教育中心是以医学研究需求为指导，强调信息学思维培训和实践操作。具体提出的建议有两点，一是根据学生专业背景调整理论教学内容。医学院校学生的数理基础、计算机基础及统计学理论基础不能和工科院校的学生相比，医学专业包括基础医学、临床医学、口腔、预防等专业，涉及广泛，各个专业背景的学生对这门课程的需求不尽相同。因此在理论课程上，要根据不同的专业背景和研究内容形成“个性化”的培养方案，目的是让学生有选择有针对性地掌握相关生物信息学内容，例如数据库的类型和选择，常用软件的种类和应用等，同时又不会对过于高深的生物信息学理论产生反感。二是结合研究生阶段的课题，开展研究内容模拟和实践操作练习。为了更好的配合研究生阶段的课题，可将《生物信息学》开课时间调整到研究生阶段的第三学期，即在学生进入课题研究阶段之后，让学生在清楚面临的课题内容后，有针对性地学习在完成课题过程中要使用到的知识、工具和解决问题的思路，包括文献查阅、保存、编辑，核酸序列查找和同源性比对及进化分析，PCR引物设计，基因功能、结构预测，调控元件及转录因子预测，蛋白质基本理化性质分析，跨膜区及信号肽预测，二级结构和空间三维结构的预测等。这样学生的学习兴趣和效率会大大提高。为了解决上课时间与课题时间冲突的问题，可以采用生物信息学授课老师加入导师组成员，通过网上教学和答疑、夜间授课、集中授课与个别指导结合等多种方式灵活解决。
2 以医学为中心的生物信息学专业人才培养
如果说对医学生进行生物信息学教育的目的是使其学会将一个生命科学假设用计算和信息学表示，并正确提供初始数据，那么以医学为中心的生物信息学专业人才培养的目的，就是使其学会用计算机学和信息学处理并证实科学假设的过程。具体的内容包括，与实验室工作人员和临床医生配合，从计算生物学与生物信息学角度指导并帮助其完成科学假设和课题内容设计；在课题实施阶段对后者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及满足后者更高要求的计算机技术的需求，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。目前，计算生物学与生物信息学专业研究生的培养模式主要有3种：①以生物学为中心的多学科培养模式。理论教育以生物学为中心，在6～9个学期内陆续完成生物学部分课程（相当于普通生物学系1／3～1／4课程）的选修，然后根据兴趣和实际情况选择一个相关实验室完成研究生课题。这种培养模式被大多数综合大学采纳。②以工程设计为中心的培养模式。③以医学为中心的培养模式。指以医学研究和临床应用为中心设置计算生物学和生物信息学，绝大多数由医学院校设置，侧重生物信息学与临床医学的结合。在进入课题阶段之前会有1～2年临床相关概念和信息的培训，主要开设的课程包括生物学、细胞生物学、分子生物学与基因组学、化学与物理学、计算机科学、数学和统计学等，甚至包括部分医学课程，后期实践阶段通常选择一个相关实验室完成研究生课题。总的看来，医学生物信息学基础课程设置与国际趋势相符，也符合以医学为中心计算生物学与生物信息学的培训要求。但从近年生物信息学专业研究生就业情况来看，确实存在素质参差不齐，学不能致用，不能很快融入研究工作等问题。笔者认为，这种现象可以从三个方面加以改进：①以职业发展和学位教育为导向，建立多层次、多形式的医学信息学教育和继续教育体系。各医学院校可在统一专业培养目标和定位的基础上，根据自身的学科基础和特色，结合学生毕业后的工作领域和就业方向，形成“个性化”的专业方向和培养方案。②加强师资力量的建设，形成以课程为中心的教学团队。现有医学生物学教材内容宽泛、偏重理论，对实践环节的指导较少，需要授课老师有选择的挑选合适的内容并予以补充和完善。这对授课教师的素质提出了更高要求，要求其能根据实际情况因材施教，有所取舍，强化重点。目前，各院校教学团队和师资力量配备受限，建议可以课程为中心，培养、引进学术带头人，从其他专业挑选骨干教师兼任等多种形式，形成以课程为中心的教学团队。③实践教学与综合能力的培养。生物信息学是一门实践性非常强的学科，要将“学有所长，学以致用”作为人才培养的最终目的。可以通过构建开放式实践教学平台，建设实践教学基地等方式尽可能强化实践操作训练［4］，后期部分学生可以结合个人兴趣，本着双向选择的原则，将实践阶段训练固定到导师和实验室，并安排其参与完成某一项课题的设计、实施和总结，在整个过程中要特别注意培养学生的学习兴趣和自学能力，强调知识的自我更新。
综上所述，医学生物信息学人才培养的最终目的是使生物信息学能满足现代医疗和医学研究发展的需要，使医学生物信息学人才成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁，为现代医学的发展提供新途径［5］。
参考文献：
［1］Mark Gerstein，Dov Greenbaum，Kei Cheung and Perry L．Miller．An interdepartmental Ph．D．program in computa－tional biology and bioinformatics：The Yale perspective［J］．Journal of Biomedical Informatics，2007，40：73－79．
［2］倪青山，胡福泉，饶贤才，等．医学院校生物信息学实践教学初探［J］．基础医学教育，2011，13（6）：538－539．
［3］张乐平，冯红玲，宋茂海，等．生物信息学教学与医科学生计算思维培养［J］．计算机教育，2012，19（4）：12－16．
［4］寻萌，陈艳炯，杨娥，等．《生物信息学》教学实践探讨［J］．西北医学教育，2011，19（6）：1220－1223．
生物信息学作用范文6
关键词:生物信息学医学统计学课堂教学
生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。
目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。
三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、SOM方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(AverageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-NearestNeighborClassifiers）、分类树算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
