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生物信息学的概念范文1
1 正确的学习态度――物理学习观的前提
在传统的物理教学模式、物理学习方式的驱动下，多数高中学生对物理教师有依赖心理，表现为学习不主动，缺乏浓厚的学习兴趣，上课前等老师来、课堂上等老师讲、下课等老师布置作业等等，这种学习态度与新课改要求格格不入，是不正确的学习态度，新课改倡导学生积极主动学习、主动发展，凸显学生的主体地位。因此，高中生应该主动投入到物理学习的过程中，始终保持良好的学习态度，主动参与到学习中。
“头脑是需要被点燃的火把”，这也给我们物理教学和物理学习提出了培养学生正确的学习观，形成正确的学习态度的必要性。同时心理学研究也表明：在老师的引领下看书学习和听老师讲，学生学会的知识只是所占所学知识的最多是15%，而自己主动探讨、亲身经历的内容则可以达到80%以上。从这一理论来说，老师在多个层面调动学生学习物理的内驱力，让他们以积极地心态学习高中物理，亲身经历学习过程，改变被动的方式，积极投入到物理学习中，为高中物理学习成绩的提高，迈开坚实的一步。
2 找到学习支点――物理学习观的基础
如果将物理学习比作高楼大厦的建筑，支点也就是建筑高楼的脚手架，那么，脚手架搭在哪儿最合适，无疑是关键问题。对于高中物理来说，支点问题就是物理的知识点的理解和物理规律的掌握。
物理学科是实践性比较强的学科之一，物理概念和物理规律等都有“物”的基础，应重视其得出的全过程，知其然知其所以然，学会追根朔源，否则，忽略了物理的“理”，想学好物理就是天方夜谭。
因此，教学中，应该引导学生从记忆概念、背诵规律、题海战术中走出来，否则，做一道题记住一道题的解法，没做过的见到就束手无策，使知识和应用支离破碎。如果每一道习题都能认真分析，明确求解过程的依据，清楚物理的概念和物理规律的理解和运用，逐渐形成独立解决问题的能力，再碰到“生题”时，能快速找到问题的切入点，“生题”也就不“生”了。比如在力学问题中，滑动摩擦力是重点，它与两个相接触的物体间的弹力的方向垂直大小成正比。而弹力是被动力力，它的大小与物体的运动情况和其它受力情况有关，通常由此方向的运动情况用牛顿第二定律解出。如果运动情况或者其它受力情况发生变化，弹力的大小都会发生变化，甚至方向都会变为反向。由于弹力的变化进而引起滑动摩擦力的变化，改变了平行于接触面的运动情况。在这些概念规律和方法掌握后此类问题基本能够迎刃而解。
3 构建知识体系――物理学习观的核心
物理知识包括物理现象、概念、规律和物理方法，老师指导学生构建知识体系，可以采用以线串点的思路。高中物理研究力和运动的关系是其中一条主线，主线上有三条支线，分别是力、运动和反应两者之间关系的规律。第一条支线线上有五种性质力，分别是重力、弹力、摩擦力、电场力和磁场力，主要各自产生机理、大小和方向、相互关系和特点。第二条支线主要有三个描述参量：位移、速度和加速度，几个典型的运动：匀速直线运动、匀加速直线运动、（类）抛体运动、圆周运动和简谐运动，弄清各自运动参量随时间变化的规律等。第三条支线有牛顿定律、动能定理和守恒定律等。几条主线再构建成网络，这样物理知识体系就初步建立。当然完整的体系建立还需做大量的其它工作，但学生只要有了这种意识并开始实施并取得了阶段性成果，他们一定乐于这项工作，其实从某种意义上说我们更需要这个过程。布鲁纳就把结构的重要性放在首位，他强调指出：“不论我们选教什么学科，务必使学生理解该学科的基本结构。”布鲁纳的这一思想道出了构建知识体系的重要性。
4 明确思路和方法――物理学习观的关键
笛卡儿的“最有价值的知识是方法的知识”说出了方法和思路的重要性。物理学板块不是很多，每一个版块思路和方法都不同，比如在力学和电磁学中主体内容是研究力和运动的关系。解决这类问题有两种观点：一是力和运动的观点，在直线运动中运用牛顿第二定律和运动学公式解决，在曲线运动中，抛体运动和类抛体运动运用分解的方法转化为直线运动处理。圆周运动的运动学公式主要是向心加速度的公式。二是功和能的观念。主要涉及两种能量：动能和势能。两个功能关系：一是重力、弹力和电场力等保守力做功等于对应的势能的减少量，二是外力的总功等于质点动能的增加。这两种思路相辅相成，在中学阶段，有些问题由两种思路都能找的解决问题的方法，此时就有方法优劣的甄别的问题。有些只能由一个观点出发得出解决问题的办法。
如果在解决力和运动的问题时，没有这些方法作指导，做题时务必出现思路枯竭，对题束手无策，望洋生叹之感便会油然而生。相反，如果掌握了科学的方法，可以举一反三，将这些方法和思路纳入一定的轨道，便可以快速找到解决问题的途径，从而解决问题技能进一步提高。
生物信息学的概念范文2
关键词：生物信息学 教材 分析
中图分类号：G4233文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）06-0019-02
近些年，生物信息学顺应时代变化而成为生命科学的新兴领域。[1]生物信息学主要是对核酸和蛋白质两个大方向的数据进行处理与分析。[2]目前，生物信息学作为基础课程在各高校生物科学专业及相关专业开设。其教学质量的高低对于培养学生的综合能力具有重要的意义。[3]因此，各高校在教材选择、课程安排、教学内容、实践教学等方面不断进行改进。[4]优秀的生物信息学教材是提高教学质量的基础。对不同的教材进行对比分析，从中选取适合相关专业的教材，是教师的必要工作。本文对五种生物信息学教材进行分析，为不同专业对于教材的选择提供参考和建议。
一、研究方法及教材简介
（一）文献研究法
笔者主要从以下三个方面进行文献检索。首先，搜索与生物信息学教材分析相关的著作。其次，利用中国知网、万方数据库等检索与教材分析相关的期刊论文。最后，借鉴优秀教师的教案，仔细阅读并进行分析。深入了解相关生物信息学教材分析的背景以便进行整理分析。
（二）对比研究法
本文主要选取了五种生物信息学教材，根据教材的基本框架结构及特点，对其进行对比分析，分析总结不同教材之间异同。
二、生物信息学教材分析
随着课程改革的不断完善，针对不同地区、不同专业，教材的使用也趋向多元化。生物信息学教材是教师进行教学活动的基础。对不同的生物信息学教材进行对比，以便教师作出最适合的选择。如表1所示，对五种教材从宏观角度进行内容上的分析。
如表1所示，从中可看出这五种教材从整体编写方面，都涵盖了核酸和蛋白质两个主要层面。主要内容包括：生物信息学的概念及发展历程、数据库的介绍、生物信息学常用统计方法、基因组学、蛋白质组学等几大方面。并且，大多数教材都附有思考题，有利于学生课后对知识进行运用及加深理解。只是随着生物信息学的飞速发展，不同版本的教材增添了新的相关的知识。同时不同教材的侧重点略有差异。
另一方面，从表1中可看出，五种教材所包含的章节为7到15章不等。这说明，随着科学技术的不断发展，更多的前沿知识不断地填充到教材中。所以，随着时间的变化，不同的教材，具有各自的特色。
首先，教材的侧重点不同。随着各物种的基因组计划的不断完成，生物信息学发展实现了质的飞跃。并且融入到各个领域中。例如：由李霞、雷建波编写的《生物信息学》，侧重介绍了生物信息学与疾病的相关联性。教材在内容和形式上有所创新。突出实用性，以临床实际问题作为编写出发点；而刘娟编写的《生物信息学》一书中，以丰富的实例，重点介绍了相关数据库和软件的功能、应用策略和使用方法。在章节编排上涉及微阵列数据分析的内容，突出了生物信息学与数学的融合。
其次，不同教材的难度存在差异性。陶士珩编写的《生物信息学》较基础，包含了生物信息学基本内容，力求使学生全面了解和掌握生物信息学领域的重要基础知识与基本操作技能。而陈铭编写的《生物信息学》，根据生物信息学多学科融合的特点，增添编程与统计学知识，教材所涉及的知识范围广泛。使得无论是对教师还是学生来讲，都要求具有深厚的学科背景。
最后，学科之间联系程度差异。生物信息学作为一项生物科学的工具，不仅仅应用于生物学，同时，在医学、农业专业、计算机科学等领域。[10]但不同教材所体现生物信息学与其他学科的联系程度不尽相同。例如：吴祖建编写的《生物信息学分析实践》一书，主要包含了数据库检索、引物设计、序列分析等诸多技术问题。书中以图表形式为主，文字介绍为辅，以让学生学会操作为主，将生物信息学与计算机科学紧密结合。
三、结语
生物信息学重要特点为学科交叉性，涉猎范围广。不同的生物信息学教材适用于不同专业。本文对五种教材进行对比分析，根据教材不同特色并结合不同专业特点，为教师选择适合的教材提出建议。陶士珩、刘娟编写的两版不同《生物信息学》，内容基础，适用农业专业和师范专业作为教学用书；李霞、雷健波编写的教材，主要突出了与医学相关联系，适用于医学专业用书；陈铭、吴祖建所编写教材，注重与计算机科学的关联，实践性强，有利于培养学生动手操作能力，适用于计算机专业。
参考文献：
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[8]陈铭.生物信息学（第二版）[M].北京：科学出版社，2015.
[9]李霞，雷建波.生物信息学（第二版）[M].北京：人民卫生出版社，2015.
[10]高亚梅，韩毅强.《生物信息学》本科教学初探[J].生物信息学，2007，5（1）：46-48.
生物信息学的概念范文3
关键词：生物信息学；生物专业； 教学方法；学科交叉
中图分类号：G64 文献标识码：A
Abstract： The characteristics of the professional teaching of bioinformatics are introduced ， then the paper analyzes on the professional students of biological problems existing in the teaching of computer， biological computer curriculum teaching methods are put forward.
Keywords： Bioinformatics； biology； teaching method； course cross
0.概述
近年来，伴随着生命科学的快速发展，有关生物的数据逐渐增多，而分析手段也很多，产生了生物信息学这个概念。生物信息学是由生物学与计算机科学、应用数学以及统计学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科，它使用计算机和信息技术对生物信息数据进行采集、处理、存储、检索和分析，从而达到揭示相关数据中所蕴含的生物学意义的目的[1]。为了快速有效地从海量的生物数据中获得所需信息，提高发现问题、解决问题的能力，在生物信息学教学过程中有必要开设一些计算机课程、数学及工程相关课程，这样可以启发学生综合运用数学、物理、工程科学和计算机知识的能力，拓宽其知识面，了解学科前沿和最新进展，培养跨越生命科学、计算科学、数理科学等不同领域的大科学素质和意识，为今后选择新兴交叉学科领域进行深造奠定基础。因此很多大学增设了生物信息学这个本科专业，有的在计算机学院中增加生物信息专业本科，有的在生命学院增加生物信息本科，在本文中主要讨论在生命学院中开始生物信息学专业。作为一门交叉学科，不同专业的学科体系对生物信息学课程教学提出了不同的要求，如何在生物专业学生中开展生物信息与计算机课程的结合，是培养更高理论和实践能力的生物信息专业人才的关键。
1 生物信息学的特点
生物信息学涉及分子生物学、微生物学、生物化学、蛋白质化学、分子遗传学、基因组学、生物物理学、概率论与数理统计、信息论及计算机技术等学科，学科交叉性极强。仅就计算机技术而言，计算机编程、数据库技术和模式识别、软件工程及网络技术等都在生物信息学中有广泛的应用[1，2]。因此，生物信息学是将不同领域知识高度集中的学科。
2 计算机课程的设置
对生物信息学来说，计算机技术就是一个工具，用来对生物数据进行处理。工欲善其事，必先利其器，所以要做好数据的分析工作，必须让学生学好计算机课程，但更应该在生物信息学专业的教学计划中把计算机课程设置恰当，让学生受益[2]。
2.1 课程的选择顺序
生物信息学面对的是海量生物数据，所以首先需要学习使用编程工具，如JAVA或者C++语言或者Perl语言等编程工具，然后安排数据结构等课程对编程课程进行深入了解，后期安排数据库技术、数据挖掘等课程，方便学生进行实践应用。
2.2 教材和授课内容的合理选择
在学习生物的学生中开设生物信息学专业，那么教材的选择应该兼顾学生的知识背景和学习兴趣，由于学生对蛋白、进化、蛋白质结构、基因序列有一些认识，但对计算机比较恐惧，因此计算机教材可选用比较简单、易懂的，如JAVA课程主要讲解编程思想，那么主要包括环境变量设置、语法和如何编程，那么选择教材时就选包括这些内容的教材就可以了，并在上课过程中，结合一些生物信息软件来讲解，激发学生的学习兴趣。同时，选择适合的授课内容也是必不可少的环节：序列比对算法、基因识别算法、蛋白质结构预测、分子动力学模型及机器学习或模式识别算法在生物信息学中的应用等方面的内容，此外在大学初期也要加强数学、物理和计算机方面的基本知识的课程开设[2]。能够从他们自己的知识体系出发， 阐述生物数据如何用计算机方法和技术进行获得并处理；并且了解学生已经掌握哪些生物学知识，在授课过程中，针对学生的特点综合使用多本教材更能达到预期效果。使学生认识到计算机技术和方法在生物学研究领域的广阔应用空间。随着生物信息学研究的深入，国内外出现了大量的生物信息学教材、专著和一些最新的文献。
2.3从抽象到具体的教学理念
由于生物信息学涉及数学、统计学及算法等众多理论知识，但有生物基础的学生具有生物学知识储备，缺乏计算机知识。所以在为生物学专业上进行计算机课程时尽量采用结合实例进行讲解。首先，针对生物学专业学生计算机知识薄弱的特点，尽可能将生物信息学问题转化为学生熟知领域的问题，例如，在讲解蛋白质二级结构预测时，可考虑学生学习过螺旋、折叠和无规则卷曲的特征，讲解模式识别算法预测二级结构的过程时用可采用一些模型如苹果等进行形象讲解更容易被学生接受了；其次，充分利用现代化教育技术及网络资源，对于未接触过计算机实验学生来说，程序代码对于他们而言是枯燥无味的，在教学过程中充分利用计算机实验和网络资源，让学生了解计算机程序的运行过程和网络中生物信息软件的使用，从而对计算机处理生物学数据产生感性认识。例如，在讲解利用聚类算法分析基因芯片数据时，可以先播放基因芯片制作过程的Flas，让学生身临其境，这样不仅可以激发学生的学习兴趣，更可以加深学生对知识的理解和掌握。或者讲解聚类算法可以用物种分类进行类比来讲解[2]。
2.4加强实验环节
生物专业的生物信息学课程的教学过程就是让学生了解并掌握计算机科学和技术如何处理分析生物学数据的过程。因此，进行理论教学的同时，实验教学环节也是必不可少的[3]。计算机实验不同于生物实验，而是主要通过计算机进行处理，例如可通过计算机实验直观的了解三大核酸数据库：蛋白质序列和结构数据库的数据组织方式；通过实验可以让学生掌握如何利用Acclrys Discovery Stdio软件进行蛋白质结构预测，感受蛋白质结构显示软件的强大威力，更重要的是，使学生了解到计算机技术和方法在生物数据处理过程中的举足轻重的作用。从生物信息学实验课中，他们可以领略到计算机科学技术的魅力，增加作为生物信息学专业学生的自豪感，并坚定学好生物信息学知识的信念。
3 后续课程的构想
在后续课程中，由于前面为学生设置数据库原理与设计及数据挖掘等课程，可开设一些专题讲座，如了解数据库设计后，可结合生物专业的特点，可能了解了在网络环境中三大核酸数据库的组织结构，讲解它们是如何采用数据库知识进行组织的，并进行一些简单数据库的设计工作；在数据挖掘课程后可采用一些统计学软件如MATLAB处理生物数据的一些专题[4，5]。又如开设讲解生物信息学的研究热点与与原来讲解的课程进行对接。也可讲解一下药物信息学的设计、疾病靶点的选择等，激发学生学习生物信息学的意义，让有可能进一步深造的学生知道前进的动力。
4 结束语
作为一门新兴的学科，生物信息学专业的发展非常迅速，新的理论、算法和应用程序不断涌现。因此在进行生生物信息学专业教学中，不拘泥于现有的生物信息学教材和计算机教材时纳入最新的研究成果，将相关研究领域的一些新的研究方法、网络资源以及工具软件介绍给学生。例如， GCG软件是一套蛋白质、核酸序列分析软件，一般在Linux环境下使用，包括130多个软件，但现在这些类似功能的软件很多可网络上下载到Windows系统环境下进行蛋白质、核酸序列分析，因此可介绍这些软件给同学使用，方便同学在自己的电脑里熟练使用这些软件，同时有些软件有更新的算法和版本也可以介绍，及时更新学生的知识体系，培养学生相关学科前沿的意识，拓展学生视野。
参考文献：
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生物信息学的概念范文4
关键词：生物信息学 交叉学科 学生培养
一、生物信息学的产生
生物学是一门古老的学科，在人类历史发展的长河中，人类从未停止过对生命奥秘的探索。人们逐渐认识到，虽然生物种类多种多样，但是它们的最基本分子却是相同的。DNA、RNA和蛋白质等分子构成了生命的基本单位，再由细胞到组织、器官，最后器官系统组成完整的生物体。
传统的生物学研究中，由于受到技术水平的限制，生物学家多采用低通量的生物实验方法，其研究对象通常是一个基因或者几个基因组成的通路。在这种情况下，实验后的简单观察就可以满足研究需要。随着生物研究的不断深入，积累了大量实验数据，人们不禁想到，如何把不同的实验结果整合起来？另一方面，随着生物技术的发展，大量新兴技术出现，产生了海量的数据。例如90年代兴起的基因芯片技术，单张芯片就可以测定成千上万个基因在某一状态下的表达情况。1990年启动的人类基因组计划更为生命科学的研究提供了海量的序列数据。面对如此多的数据，以前依靠生物实验研究单个或几个基因的方法很难再适用，生命科学、统计学、计算机科学和信息科学等若干学科的交叉学科――生物信息学应运而生。生物信息学以计算机、统计、模式识别等方法为手段，以生物数据为研究对象，通过对大量生物数据的储存、处理和分析，提取其中有意义的生物知识[1]，从而最终揭示蕴藏在核酸序列和蛋白质序列中的信息，对了解生命活动的基本规律出贡献。
二、生物信息学在生命科学研究中的作用
作为一门新兴的学科，大家对生物信息的作用并不十分明确。很多人认为生物信息学只是为实验科学服务。从广义上讲，这种说法也不无道理，但是生物信息学并不是实验科学的附属品，与生物实验一样，它也是解决生物问题的一种手段。为了解决生物问题，生物学家依靠的是实验台，生物信息学家依靠的是计算机。
在生命科学的发展过程中，以分子生物学的产生为界，可以分为传统生物学和现代生物学。传统生物学和现代生物学取得的成就为生命科学的发展做出了巨大贡献。人类基因组计划启动以来，人们一度认为只要把各种生物基因组的全部碱基排列顺序测定清楚，生命的遗传奥秘就会显露无余，但是真实的情况远不像想象的那样简单。人类的个体发育开始于一个单细胞受精卵，受精卵经过一系列的细胞分裂和分化，产生具有不同形态和功能的细胞，不同细胞之间相互作用构成各种组织和器官。虽然人类基因组中有两万多个基因，但是在单个细胞当中，同时起作用的基因往往是很少的。有些基因只在特定阶段起作用，有些基因只在特定组织起作用。只关心某个基因或蛋白的功能是不够的，因为在不同时空条件下，同一个基因或蛋白的功能可能不同。生物是一个复杂的系统，其表型和功能不仅体现于基因数量和序列的不同，更体现在基因、蛋白以及其他生物分子之间的相互作用之中。因此，把研究对象当成一个整体，系统地分析内部的相互关系尤其重要。但是无论是传统生物学还是现代生物学，都是一门实验学科，生物学的发展中缺乏一种系统思想。生物信息学可以从大量生物数据中提取有意义的生物知识，通过对已有数据的总结，进一步推测生物体的某些性质和变化趋势，生物信息学为大量生物数据的整合提供了可能，与生物实验一样，是生物研究中的一种重要途径。
三、生物信息学学生的培养
生物信息学是一门交叉学科，要求学生具有较好的分子生物学、计算机科学、数学和统计学素养，目前国内只有少数几个学校设立了生物信息学本科专业，大部分的学生都是进入研究生阶段才开始生物信息学的培养。在进入生物信息学专业前，本科阶段可能接受过计算机、统计学、信息学、生物学等某一方面的教育，但要进行生物信息学的研究，大多需要补充其他方面的知识。
生物信息学研究可以分为两类：第一，在深刻理解生物问题的基础上，利用计算技术解决生物问题，第二，为生物学家提供性能更好的方法（算法）。理工科背景学生的生物知识较少，但是对于各种计算方法的原理和使用非常熟悉，对于这类学生的培养，第二类问题比较适合他们入门。在生物信息领域，有很多经典的分类问题。这些问题已经明确了分类目标，并且大都有通用的数据集。但是这类工作也受到了生物学家的质疑，因为大部分工作都是把已有的经典算法用在生物数据上，由于对生物问题不够了解，最后成为只有做生物信息的人才看的方法。这也在一定程度上导致了部分生物学家对生物信息存在偏见，认为生物信息就是提出新算法，做一些数据库。要想真正让生物学家认识到生物信息学的重要性，就要以解决生物问题为根本出发点，即使是做预测方法，也要建立在解决生物问题的基础上。做出更好预测方法的关键是深入理解生物问题并抓住关键特征。举个例子，要把男生和女生分开，我们可以根据很多特征，比如身高、体重、头发长短，虽然大多数情况下来说，男生比女生高、比女生重、比女生头发短。但是只基于这些特征还是会造成很多的分类错误，因为这些特征不是男生女生差别的最根本因素。如果我们是根据性染色体来分，那正确率的提高就非常显著了。在预测问题中，利用五花八门的方法并不是关键，如何能够对生物问题深入了解并找到关键特征，才是最主要的。
作为一门新兴的学科，大家对生物信息的了解还很少，很多人对它的定位也不同。但既然是生物信息，就是先生物后信息，可见生物的重要性。所以，在生物信息的研究过程中，对生物问题只限于表面地理解，势必不能做出好的工作。只有对生物问题有了深入了解，才能发现其中的问题。能够找到值得做的问题，可以说工作已经成功了一大半。当然，解决问题过程中也会有很多困难，比如发现了值得研究的课题，但在解决的过程当中发现某些数据无法获得，或者某些技术超出了自己的能力范围。在这种情况下，可以首先想想有没有其它变通的办法可以解决问题，如果经过慎重的考虑都无法找到，就要果断的放弃。这里要强调一定要慎重考虑，不能遇到一点困难就放弃。
相比理工科背景的学生，生物背景的学生有着扎实的生物学知识基础。但是如果是从本科阶段直接进入生物信息学，由于还没有进行过实验操作，他们对生物问题的理解也很难非常深入。不管是理工科背景还是生物背景的学生，丰富的生物学知识都是进行好的生物信息学研究的前提。在培养学生时不可忽视对其基础生物学知识的传授和教育，并适当引导其对生物学问题的思考。生物学问题可以很大也可以很小。大的生物学问题任何一个懂得基础生物学知识的人都可以提出，但也是最难解决的，比如到底是什么改变使细胞恶变，自身免疫病是如何形成的，心血管病糖尿病等复杂疾病是如何发生的，为何有人容易生某种病而其他人不易感。小的生物学问题就是各自领域的具体研究课题，比如表观遗传学领域的DNA去甲基化酶是否存在，基因表达调控领域的转录起始频率是如何决定的，RNA领域的大量非编码RNA的作用，蛋白修饰领域新发现的修饰如何调控蛋白的功能等等。在脑中提出并试图思考一系列大大小小的生物学问题是对学生培养目标的第一步。这些问题的产生的前提是对生物学知识的熟悉掌握。然而在对学生培养的过程中没必要也不可能告诉他们所有的知识，生物学知识教育的原则是为他们打开门，当他们思考问题的时候知道去哪里找到相关的知识。
另一方面，只有生物学基础知识和问题是不够的。很多问题在生物信息学产生之前就存在了，传统的方法无法带给人们问题的答案。人们一直期待新的方法去理解和解决这些问题。生物信息学的产生无疑提供给人们另一种思考生物问题的方式，为一些经典问题的解决提供了可能。例如最近的大规模的肿瘤基因组测序和分析使我们发现了很多新的肿瘤相关基因[2]。对于生物背景的学生，在教学中要把这样的例子介绍给学生，生物背景的学生在理解信息学理论方面会存在困难。最初很难要求他们理解所有具体过程。但是至少要让他们知道这些方法的基本原理，还有在什么情况下使用。这样在以后的研究中遇到类似问题才能想到应该选择什么样的信息学工具去解决，在具体应用过程中加深对整个过程的理解。生物背景的学生如果想成为生物信息学专家，只会应用是不够的，补充一些计算机、统计、信息方面的基础知识是必不可少的。
生物信息学是一门仍处在快速发展之中的学科。还没有一本教材能够满足生物信息学教学的需要，生物信息学立足于分子生物学、模式识别、计算机科学与技术、数学和统计学等学科，所以学生要先对这些学科的基本概念和系统有一个较为全面和直观的认识，为日后的科研打下坚实的基础。另外，培养过程中要包括大量的实例介绍，对一些重要的应用还加以详细解剖，使得同学们不再仅掌握理论，而是能够学会如何在实际工作中灵活应用这些理论。在此基础之上，向同学们推荐一些最新的论文、期刊、参考读物和相关的学术报告，让同学们能够切身感受到学科发展的前沿，培养学生的创新能力。21世纪是生命科学的时代，也是信息科学的时代。生物信息学在这样的历史条件下产生并壮大，它作为多个领域的交叉新兴学科，对生命科学研究有着巨大的推动力。生物信息学是一门应用性非常强的学科，也是一门非常活跃的前沿学科，良好的教学效果必须以先进的内容体系为基础，我们应时刻注意以科研促进教学，教学科研相长，使教学研究达到更高的水平。
[参考文献]
[1]蒋彦等.基础生物信息学及应用[M].北京：清华大学出版社,2003
生物信息学的概念范文5
关键词：生物信息学；合作式教学；教学模式；教学改革
作者简介：刘庆坡（1976-），男，河北曲阳人，浙江农林大学农业与食品科学学院，副教授。（浙江 临安 311300）
基金项目：本文系浙江农林大学“农学类核心课程教学团队”项目（项目编号：TD1201）、浙江农林大学研究生优质课程建设项目《生物信息学》的研究成果。
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）16-0110-02
生物信息学是20世纪90年代由多学科知识相互渗透、融合而兴起的一门新兴交叉学科，现已成为当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。[1]基于本学科在现代生命科学研究中的重要地位，现在国内外许多高校都纷纷设置了生物信息学专业或开设了“生物信息学”课程。[2]为培养具有创新精神和创业能力的应用型、复合型人才，浙江农林大学近年来面向农学等本科专业及作物、森林培育、林木遗传育种等研究生专业开设了“生物信息学”选修课程。
生物信息学是理论概念与实践应用并重的学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，[3，4]开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。近年来，各高校根据自身特点，不断探索将CM法、PBL法、探究性、启发性教学、双语教学等教学法与手段引入课堂，并革新教学内容及考核方式等，取得了不错的课程教学效果。[3，5-9]
现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。杨瑞等[10]调查发现，现在大部分学生比较“独”，不愿意与人合作，这导致学生间人际关系淡漠，学习、做事效率低下。随着各种“组学”计划的开展，产生了数以万、亿计的序列数据，生物信息学得到了空前发展。在这种情况下，传统的“填鸭式”、“布道式”教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。合作式教学法是20世纪70年代兴起于美国的一种参与式或协作式教学法，它以学生为中心，在教师恰当的组织、引导和有效调控下，使学生成为教学过程中的积极成分，通过“师生”、“生生”积极合作完成教学任务。[11]为激发学生的学习积极性和教学参与热情，在采用启发式、案例式和研讨式教学基础上，尝试将合作式教学法引入“生物信息学”教学课堂。
一、开展合作式教学的必要性
“团结就是力量“、“独学而无友，则孤陋而寡闻”、“三人行必有吾师”等至理名言很好地阐释了团队合作的重要性与必要性。浙江农林大学于2008年开始在农学、种子科学与工程等专业开设“生物信息学”课程。农学是生命科学领域的重要学科之一，基因组学和生物信息学的发展极大地促进了农学等生物科学研究的进步。因此，系统学习并掌握生物信息学的基本知识、基本理论和基本技能，不仅是学校培养“两创型”高素质农业科技人才的需要，也是国家发展现代高新农业对农学相关专业学生的基本要求。
但是，经过几年教学实践发现，浙江农林大学农学相关专业学生学习“生物信息学”课程主要存在以下2个问题：
一是学生的重视程度不够。有些学生对该课程的认识比较偏颇，不清楚其教学目的及学后有何用处，因而学习目的不明确，学习动力不足。
二是学生的知识水平参差不齐。由于本课程理论性与实践性并重，前后知识点的衔接相对比较紧凑，且生物信息学相关网站、数据库和软件等均使用英文，有些学生数理化、计算机和英语等基础知识不太扎实，在不能有效掌握某些知识点后，久而久之会产生厌学情绪。因此，采用教师讲授、预设问题，学生提问，学生组队分析和解决问题，教师点评加总结等“师与生”、“生与生”合作式教学，不仅可以使学生明晰本课程的学习目的，增强他们的参与意识与学习热情，更重要的是，可以使学生之间优势互补、互通有无、集思广益，达到“以活动促合作，以合作促发展”的目的。
二、合作式教学的组织与实施
1.教学目标与设计
（1）教学目标。根据现代教育教学规律，以“生物信息学”优质课程建设为依托，以课堂建设为抓手，以培养“两创型”高素质应用人才为根本任务，以多媒体、网络、教学平台为载体，深化改革，通过师生、生生间相互影响与合作，突显学生教学主体地位，切实提高课堂教学效果。
（2）教学设计。因为“生物信息学”课程涉及的知识点比较多，而课时有限，所以正规的合作式教学法即小讲课加分组活动不太适合。根据“生物信息学”课程性质及农学相关专业学生的学习特点，本课程采用在教师教学过程中加入合作式教学法元素的形式进行教学。教学过程中，避免过多讲授数据库开发、软件算法等纯理论性内容，坚持以解决生物学问题为主线，讲授解决问题的思路与方法；坚持以教师为主导，以学生为主体，结合教师自身科研工作及本学科领域最新研究进展等案例教学，组织、引导和启发学生开展自主与合作学习，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的能力及团队合作精神与创造力。
2.教学组织与实施
合作式教学的关键是调动学生学习兴趣，使其积极参与其中，即教师应用灵活多样的教学手段，鼓励学生积极参与教学过程，并通过实践演练、课堂报告、研讨、课上和课下实时交流等为载体强化教学效果。经过近几年教学实践，总结调动学生学习积极性的基本要素，主要围绕以下几方面开展合作式教学：
（1）实例为导，强化练习。在讲授完每个知识点后，教师结合自己的科研工作在网络上进行案例示范演示，然后由学生两两临时搭配组队上台操作，完成规定任务，巩固所学知识。比如在讲解完“用关键词或词组检索生物信息学数据库”后，在2个自然班中分别临时组建4个两人小组，每个小组中一人负责出题，另一人负责解题，然后负责出题的学生对解题过程及答案进行点评，最后其他同学和教师进行点评及总结，加深了学生对相关知识点的理解。
（2）预设问题，开放教学。在讲授新的知识点前，教师预先设置知识点相关问题，让学生课后自学和探究思考，期间学生之间讨论，亦可请教教师。比如在讲到系统进化部分时，布置思考题“有哪些证据证明人类是从非洲走出来的？”或者教师预设一些本学科热点问题或尚未解决的问题（无固定答案），让学生自由组队，通过课下查阅相关文献资料、独立思考及组内成员讨论等探讨相关问题的解题思路与方法，从而激发学生学习热情。比如“蛋白质和DNA的进化问题，是先有‘鸡’还是先有‘蛋’？”“除了农学及医学外，生物信息学还有哪些应用领域？”等等。学生带着问题去查找资料，通过集体讨论达成共识。在各小组汇报时，首先由组内成员做补充说明，然后由其他组同学进行质疑。在相互质疑、讨论中，使学生获取灵感，扩大视野。
（3）角色互换，学生提问。改变过去教师“一言堂”教学局面，鼓励学生随时就相关问题进行提问，由学生或教师解答，真正做到师生互动，启发学生思考，活跃课堂气氛。
（4）注重实践，关注效果。因为本学科知识点间连贯性较强，所以在讲授2-3个知识点后，教师要布置综合性的题目，由学生组队在网络实验室里现场完成教学任务。学生组队是半自由型的，即教师提出一定要求，在此前提下学生组队，以避免“优优”或“差差”组合等情况发生，使学生间做到优势互补，且既有分工，又有合作。比如，在讲完系统进化树重构章节后，要求学生根据研究兴趣每5人一组，完成同源基因的搜集、多序列比对、系统进化树构建、分析及解读等所有环节，然后各小组进行课堂报告。学生组队必须满足教师提出的要求，即成员必须分别来自不同的自然班且成员间学习成绩差异要比较明显；成员中最好有英语、计算机或生物学成绩较好的学生；成员间必须有分工，分别负责查资料、制作PPT、汇报等，且又必须通力合作，共同完成任务等，从而激发学生的创新思维和创新意识，增强学生的团队合作意识与协作能力。
（5）全员参与，分类评价。本课程为专业选修课。课程成绩以平时成绩70%，期末考试（开卷）30%来计算。平时成绩主要由学生出勤、课堂参与度、实验报告、课堂报告等组成，其中实验及课堂报告环节均以小组形式进行，重点考查学生的学习态度和完成质量等。在涉及到分组考核时，要求小组间分别评分，教师采取一定措施保证各组间打分相对客观、公平，实现全员参与评价。
（6）实时沟通，解惑释疑。学生课后可通过课程网络教学平台或QQ、MSN、E-mail、手机短信等实时聊天、沟通工具，与教师及时交流自己的学习心得或学习中遇到的困难等，教师不仅可为学生解惑释疑，而且还有利于掌握学生对本课程的学习情况。教师可据此及时调整授课方案，达到更好的教学效果。
3.教学效果与评价
经在2010级2个自然班55名农学专业学生中进行合作式教学试点发现，学生最终成绩中最低72分，最高95分，平均为86.1±5.08分。经T检验分析，显著高于27名2008级学生的平均成绩（83.2±5.13分；p=0.023）。因此，在“生物信息学”课程开展以课堂活动为特征的合作式教学，不仅活跃了课堂气氛，增强了学生的参与意识，还极大地调动了学生主动学习的积极性，明显提高了学习成绩，培养了学生的科研创新能力和团队合作意识。“教学结合实际”、“讲课时经常会举些有关知识的例子，很能提高同学的学习热情”、“老师时常会讲授有关的科学前沿知识，很能调动同学积极性”、“注重培养学生自主学习能力”、“上课与其他老师的方式不一样，利于我们听课”、“始终让我保持上课兴趣”、“上课有活力！”等是学生对“生物信息学”课程教学模式与教学效果的客观评价。
三、结束语
生物信息学是一个不断发展中的学科。实践证明，只有紧跟学科发展步伐，及时更新、丰富教学内容；坚持“以生为本”，立足授课对象的实际需要，不断调整和革新教学模式与教学方法，改进和完善学科教学体系，才能稳步提升本课程课堂教学效果，保证教学质量，从而为我国农业现代化培养更多高素质、强能力的应用型人才。
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生物信息学的概念范文6
“兴趣+坚持”是我的成功秘诀
“你能猜得出我最初是学什么专业的吗？”在系统生物学界已经小有名气的赵兴明问记者，随后他自己笑着说，“你们肯定猜不到！我其实是机械专业出身，和计算机及生物学简直是风马牛不相及。”赵兴明本科在校时学的是机械专业，但是由于对计算机产生了浓厚的兴趣，他完全凭借着自学学习了很多计算机的课程。到了研究生期间，赵兴明决定正式转入计算机专业学习。他原本计划从事传统计算机领域的研究，但是他的导师给了他一个建议，希望他能够研究生物信息学。
生物信息学在当时刚刚流行起来，是世界上一个非常热也非常新的方向，这激起了赵兴明非常强烈的挑战兴趣，于是便阴差阳错地进入了这个领域。但他毕竟不是生物背景出身，生物知识很匮乏，对于生物信息可以说一点概念都没有，刚开始学习的时候特别困难，完全是靠自己的勤奋和摸索才坚持下来而没有掉队。但是有磨炼必然有收获，也正是从那个时候，赵兴明养成了极强的独立科研能力，对他日后攀登科研高峰有着极大的帮助。
博士毕业后，赵兴明东渡日本到东京大学读博士后。在日本，他学到了日本人严谨认真、一丝不苟的敬业态度，这对他日后的治学之道触动非常深刻。他的合作者是当时日本非线性科学领域的著名教授Kazuyuki Aihara，在与他的合作研究中，赵兴明受益匪浅，大大拓宽了自己的研究思路，并踏入了一个新的研究领域-系统生物学，开始考虑如何从系统科学的角度研究生物学问题。 随后几年，赵兴明又赴欧洲游学，并与欧盟分子生物学实验室（EMBL）的国际著名生物信息学家Peer Bork开展合作研究。在EMBL，他见到了很多世界顶级的科学家，带给了他非常大的冲击。在与他们的交流中，赵兴明实实在在地认识到了山外有山，学无止境的道理。
赵兴明所研究的网络生物学，就是将复杂生物系统抽象表达为网络，建立网络模型，进而通过网络挖掘来揭示生物体内给成分之间的复杂关系，从而揭示生物系统的运行机制。采用数学领域中图论的研究方法，借助网络的概念和复杂网络的研究手段，将生物体中各种分子及其相互作用加以抽象，组成一个包含多个体、多层次相互作用的复杂网络。这是一门涉及生物学、医学、计算机学、生物信息学等多学科交叉的研究领域，这在有些人看来既枯燥又繁琐，但这些在赵兴明看来却是充满了“趣味”。
“读万卷书，行万里路”是赵兴明为自己定下的目标，在国外游历多年之后，他最终还是选择叶落归根，回到祖国发展。没有什么豪言壮语，只是在他内心深处有那么一个朴实的声音：国家培养了我，总要为国家做出些成绩来！不可否认，当下国内的科研环境充满了浮躁和压力，有不少科研工作者本身并不热衷于做研究，只是将其看作为养家糊口的谋生工具而已。那么，这只是一份工作，却做不成事业。在赵兴明看来，搞科研就像攀登珠峰，首先你要有一颗不断征服的雄心，还要有发现风景的眼睛，自然能在风雪兼程中找到坚持的乐趣。
老药新用：
网络生物学大显身手
赵兴明时刻在思考怎么利用数学和计算机的方法来构建一个生物网络，怎么用这个网络把分子之间的关系描述出来，怎么挖掘网络里所蕴含的知识，从而用来识别疾病基因，进而可以在药物研发方面大展身手。
在过去10余年中，国际上新药研发成功率出现明显下降。导致研发新药研发失败的主要原因是药物的有效性和安全性这两大问题。尽管随着我国对生物医药领域的投入增多，国内研发的硬件条件得到了很大的提高，但相对于新药研发的巨额投入而言，仍然不得不认真思考如何利用有限的资源实现成果产出最大化和研发风险最小化这一关键问题。新药物研发成本的增长和成功率的降低，使得药物重新定位逐渐成为各大药物公司和科研机构最重要的新药物开发模式之一。药物重新定位（repositioning/repurposing）指的是发现旧药物新疗效的技术，因而也被称为老药新用，就是利用相关的技术方法对已有的药物进行重新筛选、组合或改造从而发现其未知新用途的过程。
赵兴明给我们举了一个著名的老药新用的例子是沙立度胺（thalidomide），该药物最初用于治疗孕妇早晨恶心，由于其严重的副作用被禁用；后来，该药物被发现可以用来治疗麻风结节性红斑并作为ENL药物于1998年重新上市，最近该药物又被发现可以用来治疗二型糖尿病。相比于从零开始的新药研发， 药物重新定位基于已有药物的重新开发能够节省大量前期研发投入并大大缩短研发周期，因此越来越受到政府部门、制药企业、学术机构等各方面的关注。
尽管药物重新定位已经不是一个新的概念并蕴含着巨大的潜力，但是药物新疗效的发现并不是一件容易的事情。比如，大多数重新定位的药物其新用途与其最初的目的很少有明显的关系，这使得药物重新定位有种让人无从下手的感觉。赵兴明认为，在药物重新定位的研究过程中，应当系统地综合考虑疾病产生的分子机制及其所涉及和影响的分子网络特征，以及药物所影响的分子网络特征，这将会大大提高药物重新定位的准确率。在过去的3年里，赵兴明和他的团队针对“药物重新定位”开展了深入的研究，最近他在乳腺癌药物重定位方面取得了很大进展，他针对乳腺癌所识别的药物，不仅在多个乳腺癌细胞细胞系上得到了验证，而且可以很好地抑制小鼠体内的肿瘤生长。
向脑科学研究进军
随着脑科学研究日益成为当今世界具有学科交叉和综合特点的重要科学前沿，赵兴明也表示，希望今后能以计算系统生物学为桥梁，进行脑科学方面的相关研究。大脑作为生物体内结构和功能最复杂的组织，需要从分子、细胞系统、全脑、和行为等不同层次进行研究和整合，才有可能提示其奥秘，其复杂性远远超出了我们目前的认识能力。在未来的研究中，脑科学必将和信息学结合起来，将不同层次的数据进行分析整合、建模和仿真，绘制出脑功能、结构和神经网络图谱，从而解决目前脑科学所面临的海量数据问题。这块研究的“处女地”，一定会让系统生物学背景的赵兴明大有用武之地。
