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生物信息学概念范文1
初中物理一开始并不难，只是一点基础知识，但随着知识点的逐渐加深，物理难度增加，学生学起来有些吃力，逐渐处于被动局面。随着教学改革的不断深入，初中物理教学也迎来了以新课标为指引的教学课改的展开。知识是在真实具体的生产生活环境中产生的，学习的环境越逼真、越生动、越融洽，学习就越有效率。创设积极有效的课堂情境，不仅可以使学生容易掌握物理知识和技能，而且可以"以境生情"，可以使学生更好地体验物理内容中的情感，使物理知识变得生动形象、富有情趣。可以说，良好的教学情境的创设，能激发学生的学习兴趣，并为学生提供良好的学习环境。为了和新教学理念接轨，教师们积极努力，不断地改善自己的教学策略，但不少教师忽视了学生的主动性，所举行的教学活动，依然牵着学生的鼻子走，学生依然处在被动的现，如何改善学生被动学习的现状呢？
1.主动的关键是心动
长期被动的学习，学生也逐渐习惯了，教师让干什么，就干什么，机械的听教师的安排，是以往学生学习的现状，因而，学生也养成了让老师将知识掰碎了揉烂了喂给自己的学习形式，内心也养成了懒惰被动的不良习惯，要想变被动为主动，首先要让学生心动，即让他们先具备浓厚的学习兴趣，用丰富多彩的物理知识和现象调动他们的积极性。
在物理教学中，教师要利用好课本的资源，抓住机遇，创新教学艺术，培养强化学生对物理的兴趣，呼唤学生的学习内驱力。在现实教育中，教师学生应共同探讨，教师要不断地给学生以思维的空间和动机，处处设疑、激疑。例如在教学"探究平面镜成像的特点"的一节课中，最初是完全开放，自主探究。即创设情境后，由学生观察、讨论、猜想平面镜的成像特点，然后自行设计方案、小组实验，检验自己的猜想是否成立，最终得出成像特点。引导学生的好奇与思考，激发他们的思索动机。
2.让创新带动主动性
初中生有强烈的好奇心，这是一份宝贵的财富，利用这份好奇心，教师在初中物理教学中要着重培养学生的创新思维。具备了这种思维，学生才能改变以往的被动学习的现状，不再满足于教师所安排的任务，而是自己有主动发现问题的动力和源泉。教师也要创设培养学生创新思维的环境。首先要科学设置问题，以有梯度、思维容量、新奇的问题来带动学生的思维，抛砖引玉，促使学生存疑、质疑使学生对初中物理产生浓厚的学习兴趣。这样主动性自然得到了充分的发挥。例如：讲到运动图像时，曾经让学生完成这样一个题目：一人从甲地沿直线匀速出发，到乙地后停下休息，之后又沿原路匀速返回甲地，试画出该人的s_t时间图像，在这一问题的解答时，教师不再代替学生思考，代替学生画图，而是将任务交给学生，由学生自主完成，这样一来，学生不在偷懒，也无法偷懒，并且面对这样形象的问题解答方式，每个同学都跃跃欲试，积极思考，主动画图，主动和其他同学交流，一时间教师成了辅助，成了配角，学生了成了主角，他们互相质疑，互通有无，有的同学绘图思路清晰简便，便于理解，这从根本上改变了教师一种思维的固有形式，达到了创新思维共享的可喜局面。
3.在物理知识应用中培养学生的主动性
为了充分运用初中物理知识和在运用中培养学生积极主动地学习习惯，我结合生活实际，给学生创设情境，以锻炼他们运用物理课本知识解决生活实际问题的能力。
在我国三国时期， 传说诸葛亮曾发明过一种军事报警信号， 后人称为孔明灯，它是用很轻的竹皮儿做骨架， 用棉纸糊在外面，只在下面留口，口的下面设一小架，放一小盘内有松香点燃后，灯笼就慢慢的升高，直至升入高空，请问这运用了什么物理原理？
学生们差不多都放过孔明灯，当一听到这个问题时，都很兴奋，便开始积极的思考他的科学原理，有的同学说是空气受热膨胀，有的说是热能变成了动能，真是众说纷纭，眼看同学们争执不下，我不得不给以提示，即热气球的原理，还有就是浮力的知识点等，结果学生经过独立思考，终于找到了问题的关键：孔明灯的原理与热气球的原理相同，皆是利用热空气之浮力使球体升空。然而为何热空气会飘浮呢？我们可用阿基米德原理来解释它：当物体与空气同体积，而重量（密度）比空气小时就可飞起，此与水之浮力的道理是相同的。将球内之空气加热，球内之一部份空气会因空气受热膨胀而从球体流出，使内部空气密度比外部空气小，因此充满热空气之球体就会飞起来。通过这样和生活中学生感兴趣的现象结合，思考并运用，大大增强了学生学习的主动性，独立思考的能力也得到了提升，同学我们学起物理来更是信心倍增。
4.角色互换，教学相长
生物信息学概念范文2
关键词：概念和规则；信息技术；效果；有助于学生发现规律；获得规则
美国教育心理学家加涅的智慧技能层次论把智慧技能分成五种分类：辨别、具体概念、定义性概念、规则、高级规则，并提出这五种智慧技能的习得存在着如下的层次关系：高级规则学习以简单规则学习为先决条件；规则学习以定义性概念学习为先决条件；定义性概念学习以具体概念学习为先决条件；具体概念学习以知觉辨别为先决条件。中学物理学习，其实就是让学生在理解物理概念的基础上，应用物理规律。物理规律也就是加涅智慧技能理论提到的规则。按照科学取向教学论的研究我们教学的基本步骤包括：1.引起注意，告知目标；2.提示回忆原有知识3.呈现概念、原理的例子，引导学生辨别；4.阐明新旧知识的联系，促进理解；5.呈现变式练习材料，提供反馈；6.智慧技能在新情境中的迁移与运用。笔者认为物理概念规则的学习离不开大量的情景现象，这些情景现象只通过说教和演示展示往往达不到所要求的效果，而信息技术的运用可以为学生提示回忆、总结现象，得出原理结论，还可以帮助学生迁移运用。
在学习物理概念规则时借助信息技术手段，可以让学生得到学习概念规则所需要的诸多感性现象和例子，起到传统教学所无法达到的效果。例如：在学习光沿直线传播这一物理规律时，可以利用多媒体工具给学生播放了一段动画模拟的日食和月食现象，通过清晰而生动的动画演示，学生清楚地看到了整个日食和月食的发生过程，并直观地认识到了“光是沿着直线传播”的规律。这样学生对于规律规则的学习自然更容易理解和接受。
学生在学习电流、电压概念时，由于电流、电压看不见、摸不着，感到很抽象，难以理解。课本中虽然有几幅相关的插图，但都是静止的。单凭教师说教，学生也很难想象那看不见的微观世界。如果教师制成相应的课件，把电荷的定向移动形成电流的过程，电流强度的大小等用不同的情景展现在学生面前，运用类比法将电流和水流，电压和水压进行类比，学生理解起来就容易多了。通过信息技术辅助物理教学，可以突破常规实验仪器的局限性，所以我们应当充分发挥信息技术的特长，对那些难以观察到的、复杂、困难的实验进行模拟和提供帮助，呈现常规实验不能呈现的现象，从而有助于学生发现规律、获得规则。
物理概念规则的学习，需要实验活动呈现有组织的信息，但有时候，实验可视度不够，可以利用实物展示仪，呈现良好的实验效果。例如：在教学《磁场》这节课时，需要利用磁铁、铁屑和玻璃板演示磁场的分布情况。传统的演示方法是：将玻璃板放在磁铁上面，将铁屑均匀的撒在玻璃板上，轻轻敲动玻璃板，使铁屑在磁场的作用下形成磁感线分布形状。但因玻璃板是平面放置，学生看不清楚，教师只好端着玻璃板走到台下，巡回让学生观察，这需要不少时间，必然影响教学进度。而利用实物投影技术，只须将实物放在展示台上，演示结果便清晰地呈显在大屏幕上，所有学生在同一时间便能清楚的看到磁体周围磁场的分布情况。学生容易理解磁场的规律。
物理概念和规则具有高度的抽象性，它超脱了具体的现象而说明了事物的本质属性和内在联系。有些老师觉得向学生解释，太浪费时间了，倒不如节省多点时间给学生做练习，所以干脆让学生背熟这些概念。结果学生做题时就一窍不通，所以我们必须要让学生经历物理概念和规则的构建过程，学生才真正的理解概念的本质，老师和学生才不会浪费了时间做无用功。在学生学习物理原理规则时，需要呈现一些例子，这些例子的呈现最好借助多媒体技术，这样例子呈现的具体形象，可以挖掘学生头脑中的前概念，从而准确掌握概念和规则。例如在学习压强和功等物理概念时，利用视频播放骆驼在沙漠中行走的镜头和蚊子吸血的镜头，使学生感悟影响压力的作用效果的因素；利用视频播放吊车吊起重物，踢足球的视频，帮助学生理解做功需要力和在力的方向上通过的距离两个必要条件。通过呈现现象和例子，通过学生思考，摒弃头脑中错误的前概念，有助于学生真正找到物理的原理和规则，防止错误概念的生成，这对于课堂教学来说是有效的，相比没有多媒体辅助的教学来说是高效的。
生物信息学概念范文3
关键词：生物信息学；课堂研讨；案例分析
作者简介：刘伟（1979-），女，辽宁铁岭人，国防科技大学机电工程与自动化学院，讲师；张纪阳（1979-），男，湖南泌阳人，国防科技大学机电工程与自动化学院，讲师。（湖南?长沙?410073）
中图分类号：G642.0?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）23-0060-02
21世纪是生命科学的世纪，生物技术飞速发展，生物学数据大量积累。而生物信息学正是在这种大背景下蓬勃兴起的交叉型学科，旨在用信息学方法解决生物学问题。为了培养复合型人才，大力发展交叉学科，国防科技大学（以下简称“我校”）近年来面向全校理工科研究生开设了“生物信息学”选修课程。
“生物信息学”作为新兴的交叉学科，具有融合性、发展性和开放性的特点。[1]融合性是指生物信息学涉及的生物、计算机、数学等多个学科的交叉与融合。从20世纪90年代到现在，该学科发展非常迅速，研究热点发生了数次改变。开放性是指该学科存在大量有待探索和研究的新问题。这些特点一方面为课堂教学提供了大量的主题和素材，一方面也对授课方式提出了较高的要求。经过认真分析，选定研讨式教学作为该课程的主要授课方式。研讨式教学即研究讨论式教学，是将研究与讨论贯穿于教学的全过程。[2]在教师的具体指导下，充分发挥学生的主体作用，通过自我学习、自我教育、自我提高来获取知识和强化能力培养。[3]通过确立教学目标，精心设计和组织教学内容，在实践中贯彻研讨式教学理念和方法，在生物信息学课程中对研讨式教学模式进行了理论探索和实践创新。
一、教学目标的确立
合理的课程目标与定位是决定课程建设成败和教学效果的基础，其主要依据是人才培养需求和授课对象的实际情况。首先，教学对象是研究生，已具备一定的自主学习和创新思维的能力。教师不仅要传授知识，而且要讲解基本的研究方法，让学生具备独立思考问题、分析问题和解决问题的能力。其次，作为军校学生，以后从事的工作可能涉及很多学科方向，展现如何针对一门新的学科方向进行研究的整体思路显得很有意义。最后，考虑到学生不同的知识背景，对于各部分内容的理解程度不同，必须兼顾不同的专业方向，让每个学生都能有所收获。因此，确立教学目标为：介绍生物信息学的基本概念和方法，通过案例分析展现科学研究的基本方法和实践过程。
二、教学内容的设计和组织
1.教学内容的总体设计
确定了教学目标之后，需要对课程的教学内容进行总体设计。参考国内外多所高校的相关课程设置，如北京大学的“生物信息学导论”、中科大的“生物信息学”、中科院的“生物信息学与系统生物学”和MIT的“Bioinformatics and Proteomics”等，发现这些课程主要是针对生物专业的学生开设，侧重于方法学介绍。而我校学生大部分是工科背景，对于统计和机器学习方法有一定基础，重点是了解相关的生物学问题，并应用已有的工科知识去分析和解决这些问题。同时，随着生物信息学的快速发展，研究领域不断扩大，有必要展现该学科的最新进展。
因此，课程内容总体设计上以生物学问题为主线，结合最新的研究成果，对各种计算方法的应用过程进行深入和细致的讲解。在介绍生物信息学的研究现状和生物学基础知识之后，分多个专题详述生物信息学最新的研究进展，各专题在内容上相互衔接，由浅入深，以便学生理解和接受。以问题为导向的课程设计对于启发学生思考，积极参与课堂研讨具有重要作用。
进一步，为了突出部分重点专题及其分析方法，采用案例分析课的形式，针对一些重要问题进行深入探讨。鼓励学生应用所学知识，结合自身的专业背景，通过积极地思考和讨论提出相应的解决方案。案例选择为教师有一定研究基础的开放性问题，一方面介绍已有的研究成果，一方面结合教师的研究体会，通过积极讨论拓展新的研究思路。案例分析课有助于学生更多地参与课堂研讨，对于知识的综合应用和科学研究过程产生切身体会。
2.教学内容的组织
研讨式教学的关键是调动学生的积极性，鼓励学生踊跃地参与课堂讨论，提出自己的观点。通过集中备课，学习和吸取老教师的成功经验，总结调动学生积极性的基本要素，对授课内容进行了认真的组织和编排。
（1）重点突出，详略得当。由于生物信息学涵盖内容非常丰富，有必要对课程内容进行取舍，在保证知识面的基础上，突出授课的重点。减少或删除重要性较低的部分，采用图片和动画等形式对重要的知识点加以强调，以深化学生的理解。只有学生对重点内容理解透彻，才能激发出浓厚的学习兴趣，积极参与课堂研讨，碰撞出智慧的火花。
（2）新颖有趣，实例丰富。在课程内容上应充分体现知识性和趣味性，以丰富的实例展现生物信息学中基本的概念和方法。学生往往关注与日常生活休戚相关的内容，期望能用所学知识解释常见现象，因此实例选择应贴近生活体验。课件中准备了大量的实例，例如，在讲完构建进化树之后，举例说明为什么人类的祖先是从非洲走出来的；在生物代谢一章，通过卖火柴的小女孩的故事阐释生物代谢过程的高效性；在蛋白质结构部分，讨论为什么湿着头发睡觉，头发容易变翘。通过实例分析，增加学生对于所学知识的理解和参与课堂研讨的积极性。
生物信息学概念范文4
一、整合生物信息学的研究领域
尽管目前一般意义上的生物信息学还局限在分子生物学层次，但广义上的生物信息学是可以研究生物学的任何方面的。生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、能量与信息的交换，不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、个体、群体和生态系统等。这些层次的系统生物学研究将成为后基因组时代的生物信息学研究和应用的对象。随着在完整基因组、功能基因组、生物大分子相互作用及基因调控网络等方面大量数据的积累和基本研究规律的深入，生命科学正处在用统一的理论框架和先进的实验方法来探讨数据间的复杂关系，向定量生命科学发展的重要阶段。采用物理、数学、化学、力学、生物等学科的方法从多层次、多水平、多途径开展交叉综合研究，在分子水平上揭示生物信息及其传递的机理与过程，描述和解释生命活动规律，已成生命科学中的前沿科学问题（摘自：国家“十一五”生命科学发展规划），为整合生物信息学的发展提供了数据资源和技术支撑。
当前，由各种Omics组学技术，如基因组学（DNA测序），转录组学（基因表达系列分析、基因芯片），蛋白质组学（质谱、二维凝胶电泳、蛋白质芯片、X光衍射、核磁共振），代谢组学（核磁共振、X光衍射、毛细管电泳）等技术，积累了大量的实验数据。约有800多个公共数据库系统和许多分析工具可利用通过互联网来解决各种各样的生物任务。生物数据的计算分析基本上依赖于计算机科学的方法和概念，最终由生物学家来系统解决具体的生物问题。我们面临的挑战是如何从这些组学数据中，利用已有的生物信息学的技术手段，在新的系统层次、多水平、多途径来了解生命过程。整合生物信息学便承担了这一任务。
图1简单描述了生物信息学、系统生物学与信息学、生物学以及基因组计划各个研究领域的相关性。可以看出基因组计划将生物学与信息学前所未有地结合到了一起，而生物信息学的兴起是与人类基因组的测序计划分不开的，生物信息学自始至终提供了所需的技术与方法，系统生物学强调了生物信息学的生物反应模型和机理研究，也是多学科高度交叉，促使理论生物学、生物信息学、计算生物学与生物学走得更近，也使我们研究基因型到表型的过程机理更加接近。虚线范围代表整合生物信息学的研究领域，它包括了基因组计划的序列、结构、功能、应用的整合，也涵盖了生物信息学、系统生物学技术与方法的有机整合。
整合生物信息学的最大特点就是整合，不仅整合了生物信息学的研究方法和技术，也是在更大的层次上整合生命科学、计算机科学、数学、物理学、化学、医学，以及工程学等各学科。其生物数据整合从微观到宏观，应用领域整合涉及工、农、林、渔、牧、医、药。本文将就整合生物信息学的生物数据整合、学科技术整合及其他方面进行初步的介绍和探讨。
二、生物数据挖掘与整合
生物系统的不同性质的组分数据，从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次。大量组分数据的收集来自实验室（湿数据）和公共数据资源（干数据）。但这些数据存在很多不利于处理分析的因素，如数据的类型差异，数据库中存在大量数据冗余以及数据错误；存储信息的数据结构也存在很大的差异，包括文本文件、关系数据库、面向对象数据库等；缺乏统一的数据描述标准，信息查询方面大相径庭；许多数据信息是描述性的信息，而不是结构化的信息标示。如何快速地在这些大量的包括错误数据的数据量中获取正确数据模式和关系是数据挖掘与整合的主要任务。
数据挖掘是知识发现的一个过程，其他各个环节，如数据库的选择和取样，数据的预处理和去冗余，错误和冲突，数据形式的转换，挖掘数据的评估和评估的可视化等。数据挖掘的过程主要是从数据中提取模式，即模式识别。如DNA序列的特征核苷碱基，蛋白质的功能域及相应蛋白质的三维结构的自动化分类等。从信息处理的角度来说，模式识别可以被看作是根据一分类标准对外来数据进行筛选的数据简化过程。其主要步骤是：特征选择，度量，处理，特征提取，分类和标识。现有的数据挖掘技术常用的有：聚类、概念描述、连接分析、关联分析、偏差检测和预测模型等。生物信息学中用得比较多的数据挖掘的技术方法有：机器学习，文本挖掘，网络挖掘等。
机器学习通常用于数据挖掘中有关模式匹配和模式发现。机器学习包含了一系列用于统计、生物模拟、适应控制理论、心理学和人工智能的方法。应用于生物信息学中的机器学习技术有归纳逻辑程序，遗传算法，神经网络，统计方法，贝叶斯方法，决策树和隐马尔可夫模型等。值得一提的是，大多数数据挖掘产品使用的算法都是在计算机科学或统计数学杂志上发表过的成熟算法，所不同的是算法的实现和对性能的优化。当然也有一些人采用的是自己研发的未公开的算法，效果可能也不错。
大量的生物学数据是以结构化的形式存在于数据库中的，例如基因序列、基因微阵列实验数据和分子三维结构数据等，而大量的生物学数据更是以非结构化的形式被记载在各种文本中，其中大量文献以电子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物医学文献摘要。
文本挖掘就是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程。其任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等，以及利用文本挖掘技术提高数据分析的效率。近年来，文本挖掘技术在生物学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白及其相互作用，进而对大型生物学数据库进行自动注释。但是要自动地从大量非结构性的文本中提取知识，并非易事。目前较为有效的方法是利用自然语言处理技术NLP，该技术包括一系列计算方法，从简单的关键词提取到语义学分析。最简单的NLP系统工作通过确定的关键词来解析和识别文档。标注后的文档内容将被拷贝到本地数据库以备分析。复杂些的NLP系统则利用统计方法来识别不仅仅相关的关键词，以及它们在文本中的分布情况，从而可以进行上下文的推断。其结果是获得相关文档簇，可以推断特定文本内容的特定主题。最先进的NLP系统是可以进行语义分析的，主要是通过分析句子中的字、词和句段及其相关性来断定其含义。
生物信息学离不开Internet网络，大量的生物学数据都储存到了网络的各个角落。网络挖掘指使用数据挖掘技术在网络数据中发现潜在的、有用的模式或信息。网络挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。根据对网络数据的感兴趣程度不同，网络挖掘一般还可以分为三类：网络内容挖掘、网络结构挖掘、网络用法挖掘。网络内容挖掘指从网络内容/数据/文档中发现有用信息，网络内容挖掘的对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。网络结构挖掘的对象是网络本身的超连接，即对网络文档的结构进行挖掘，发现他们之间连接情况的有用信息（文档之间的包含、引用或者从属关系）。在网络结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。网络用法挖掘通过挖掘相关的网络日志记录，来发现用户访问网络页面的模式，通过分析日志记录中的规律。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到网络用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。
网络数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂得多，是一项复杂的技术，一个难以解决的问题。而XML的出现为解决网络数据挖掘的难题带来了机会。由于XML能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因而使搜索多个异质数据库成为可能，从而为解决网络数据挖掘难题带来了希望。随着XML作为在网络上交换数据的一种标准方式，目前主要的生物信息学数据库都已经提供了支持XML的技术，面向网络的数据挖掘将会变得非常轻松。如使用XQuery 标准查询工具，完全可以将 Internet看作是一个大型的分布式XML数据库进行数据浏览获取、结构化操作等。
此外，数据挖掘还要考虑到的问题有：实时数据挖掘、人为因素的参与、硬件设施的支持、数据库的误差问题等。
一般的数据（库）整合的方法有：联合数据库系统（如ISYS和DiscoveryLink）, 多数据库系统（如TAMBIS）和数据仓库（如SRS和Entrez）。这些方法因为在整合的程度，实体化，查询语言，应用程序接口标准及其支持的数据输出格式等方面存在各自的特性而各有优缺点。同时，指数增长的生物数据和日益进步的信息技术给数据库的整合也带来了新的思路和解决方案。如传统的数据库主要是提供长期的实验数据存储和简便的数据访问，重在数据管理，而系统生物学的数据库则同时对这些实验数据进行分析，提供预测信息模型。数据库的整合也将更趋向数据资源广、异质程度高、多种数据格式、多途径验证（如本体学Ontology的功能对照）、多种挖掘技术、高度智能化等。
三、生命科学与生物信息学技术的整合
生物信息学的研究当前还主要集中在分子水平，如基因组学/蛋白质组学的分析，在亚细胞、细胞、生物组织、器官、生物体及生态上的研究才刚刚开始。从事这些新领域的研究，理解从基因型到表型的生命机理，整合生物信息学将起到关键性的作用。整合生物信息学将从系统的层次多角度地利用已有的生物、信息技术来研究生命现象。另外，由其发展出的新方法、新技术，其应用潜力也是巨大的。图2显示了生命科学与生物信息学技术的整合关系。
目前生命科学技术如基因测序、QTL定位、基因芯片、蛋白质芯片、凝胶电泳、蛋白双杂交、核磁共振、质谱等实验技术，可以从多方面，多角度来分析研究某一生命现象，从而针对单一的实验可能就产生大量的不同层次的生物数据。对于每个技术的数据分析，都有了大量的生物信息学技术，如序列分析、motif寻找、基因预测、基因注解、RNA分析、基因芯片的数据分析、基因表达分析、基因调控网络分析、蛋白质表达分析、蛋白质结构预测和分子模拟、比较基因组学研究、分子进化和系统发育分析、生物学系统建模、群体遗传学分析等。整合生物信息学就是以整合的理论方法，通过整合生物数据，整合信息技术来推动生命科学干实验室与湿实验室的组合研究。其实践应用涉及到生物数据库的整合、功能基因的发现、单核苷酸多态性/单体型的了解、代谢疾病的机理研究、药物设计与对接、软件工具以及其他应用。
在整合过程中，还应该注意以下几方面内容：整合数据和文本数据挖掘方法，数据仓库的设计管理，生物数据库的错误与矛盾，生物本体学及其质量控制，整合模型和模拟框架，生物技术的计算设施，生物信息学技术流程优化管理，以及工程应用所涉及的范围。
四、学科、人才的整合
整合生物信息学也是学科、教育、人才的整合。对于综合性高等院校，计算机科学/信息学、生物学等学科为生物信息学的发展提供了学科基础和保障。如何充分利用高校雄厚的学科资源，合理搭建生物信息学专业结构，培养一流的生物信息学人才，是我们的任务和目标。
计算机科学/信息学是利用传统的计算机科学，数学，物理学等计算、数学方法，如数据库、数据发掘、人工智能、算法、图形计算、软件工程、平行计算、网络技术进行数据分析处理，模拟预测等。生物信息学的快速发展给计算机科学也带来了巨大的挑战和机遇，如高通量的数据处理、储存、检索、查询，高效率的算法研究，人工智能的全新应用，复杂系统的有效模拟和预测。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：Windows/Unix/Linux操作系统、C++/Perl/Java程序设计、数据库技术、网络技术、网络编程、SQL、XML相关技术、数据挖掘，机器学习、可视化技术、软件工程、计算机与网络安全、计算机硬件、嵌入式系统、控制论、计算智能，微积几何、概率论、数理统计、线性代数、离散数学、组合数学、计算方法、随机过程、常微分方程、模拟和仿真、非线性分析等等。
生物学是研究生命现象、过程及其规律的科学，主要包括植物学等十几个一级分支学科。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、发育生物学、病毒学、免疫学、流行病学、保护生物学、生态学、进化生物学、神经生物学、基础医学、生物物理学、细胞工程、基因工程、分子动力学、生物仪器分析及技术、植物学、动物学、微生物学及其他生物科学、生物技术专业的技能课程。
作为独立学科的生物信息学，其基本的新算法，新技术，新模型，新应用的研究是根本。课程涉及到生物信息学基础、生物学数据库、生物序列与基因组分析、生物统计学、生物芯片数据分析、蛋白质组学分析、系统生物学、生物数据挖掘与知识发现、计算生物学、药物设计、生物网络分析等。另外，整合生物信息学的工程应用，也需要了解以下学科，如生物工程、生物技术、医学影像、信号处理、生化反应控制、生物医学工程、数学模型、试验设计、农业系统与生产等。
此外，整合生物信息学的人才培养具有很大的国际竞争压力，培养优秀的专业人才，必须使其具备优良的生物信息科学素养，具有国际视野，知识能力、科研创新潜力俱佳的现代化一流人才。所以要始终紧跟最新的学术动态和发展方向，整合学科优势和强化师资力量，促进国际交流。
五、总结及展望
二十一世纪是生命科学的世纪，也是生物信息学快速不断整合发展的时代，整合生物学的研究和应用将对人类正确认识生命规律并合理利用产生巨大的作用。比如进行虚拟细胞的研究，整合生物信息学提供了从基因序列，蛋白结构到代谢功能各方面的生物数据，也提供了从序列分析，蛋白质拓扑到系统生物学建模等方面的信息技术，从多层次、多水平、多途径进行科学研究。
整合生物信息学是基于现有生物信息学的计算技术框架对生命科学领域的新一轮更系统全面的研究。它依赖于生物学，计算机学，生物信息学/系统生物学的研究成果（包括新数据、新理论、新技术和新方法等），但同时也给这些学科提供了更广阔的研究和应用空间，并推动整个人类科学的进程。
我国的生物信息学教育在近几年已经有了长足的进步和发展。未来整合生物信息学人才的培养还需要加强各学科有效交叉，尤其是计算机科学，要更紧密地与生命科学结合起来，共同发展，让我们的生命科学、计算机科学和生物信息学的教育和科研走得更高更前沿。
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生物信息学概念范文5
关键词： 生物信息学 农业研究领域 应用
“生物信息学”是英文单词“bioinformatics”的中文译名，其概念是1956年在美国田纳西州gatlinburg召开的“生物学中的信息理论”讨论会上首次被提出的［1］，由美国学者lim在1991年发表的文章中首次使用。生物信息学自产生以来，大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段［2］。2003年4月14日，美国人类基因组研究项目首席科学家collins f博士在华盛顿隆重宣布人类基因组计划（human genome project，hgp）的所有目标全部实现［3］。这标志着后基因组时代（post genome era，pge）的来临，是生命科学史中又一个里程碑。生物信息学作为21世纪生物技术的核心，已经成为现代生命科学研究中重要的组成部分。研究基因、蛋白质和生命，其研究成果必将深刻地影响农业。本文重点阐述生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境改善等方面的最新研究进展。
1.生物信息学在农业模式植物研究领域中的应用
1997年5月美国启动国家植物基因组计划（npgi），旨在绘出包括玉米、大豆、小麦、大麦、高粱、水稻、棉花、西红柿和松树等十多种具有经济价值的关键植物的基因图谱。国家植物基因组计划是与人类基因组工程（hgp）并行的庞大工程［4］。近年来，通过各国科学家的通力合作，植物基因组研究取得了重大进展，拟南芥、水稻等模式植物已完成了全基因组测序。人们可以使用生物信息学的方法系统地研究这些重要农作物的基因表达、蛋白质互作、蛋白质和核酸的定位、代谢物及其调节网络等，从而从分子水平上了解细胞的结构和功能［5］。目前已经建立的农作物生物信息学数据库研究平台有植物转录本（ta）集合数据库tigr、植物核酸序列数据库plantgdb、研究玉米遗传学和基因组学的mazegdb数据库、研究草类和水稻的gramene数据库、研究马铃薯的pomamo数据库，等等。
2.生物信息学在种质资源保存研究领域中的应用
种质资源是农业生产的重要资源，它包括许多农艺性状（如抗病、产量、品质、环境适应性基因等）的等位基因。植物种质资源库是指以植物种质资源为保护对象的保存设施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物种质资源库，在我国也已建成30多座作物种质资源库。种质入库保存类型也从单一的种子形式，发展到营养器官、细胞和组织，甚至dna片段等多种形式。保护的物种也从有性繁殖植物扩展到无性繁殖植物及顽拗型种子植物等［6］。近年来，人们越来越多地应用各种分子标记来鉴定种质资源。例如微卫星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于对种质资源进行分子标记产生了大量的数据，因此需要建立生物信息学数据库和采用分析工具来实现对这些数据的查询、统计和计算机分析等［7］。
3.生物信息学在农药设计开发研究领域中的应用
传统的药物研制主要是从大量的天然产物、合成化合物，以及矿物中进行筛选，得到一个可供临床使用的药物要耗费大量的时间与金钱。生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系，从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药物，使药物研发之路从过去的偶然和盲目中找到正确的研发方向。生物信息学为药物研发提供了新的手段［8，9］，导致了药物研发模式的改变［10］。目前，生物信息学促进农药研制已有许多成功的例子。itzstein等设计出两种具有与唾液酸酶结合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者与唾液酸酶的结合活性的250倍［11］。目前，这两种新药已经进入临床试验阶段。tang sy等学者研制出新一代抗aids药物saquinavir［12］。pungpo等已经设计出几种新型高效的抗hiv-1型药物［13］。杨华铮等人设计合成了十多类数百个除草化合物，经生物活性测定，部分化合物的活性已超过商品化光合作用抑制剂的水平［14］。
现代农药的研发已离不开生物信息技术的参与，随着生物信息学技术的进一步完善和发展，将会大大降低药物研发的成本，提高研发的质量和效率。
4.生物学信息学在作物遗传育种研究领域中的应用
随着主要农作物遗传图谱精确度的提高，以及特定性状相关分子基础的进一步阐明，人们可以利用生物信息学的方法，先从模式生物
中寻找可能的相关基因，然后在作物中找到相应的基因及其位点。农作物的遗传学和分子生物学的研究积累了大量的基因序列、分子标记、图谱和功能方面的数据，可通过建立生物信息学数据库来整合这些数据，从而比较和分析来自不同基因组的基因序列、功能和遗传图谱位置［15］。在此基础上，育种学家就可以应用计算机模型来提出预测假设，从多种复杂的等位基因组合中建立自己所需要的表型，然后从大量遗传标记中筛选到理想的组合，从而培育出新的优良农作物品种。
5.生物信息学在生态环境平衡研究领域中的应用
在生态系统中，基因流从根本上影响能量流和物质流的循环和运转，是生态平衡稳定的根本因素。生物信息学在环境领域主要应用在控制环境污染方面，主要通过数学与计算机的运用构建遗传工程特效菌株，以降解目标基因及其目标污染物为切入点，通过降解污染物的分子遗传物质核酸 dna，以及生物大分子蛋白质酶，达到催化目标污染物的降解，从而维护空气［16］、水源、土地等生态环境的安全。
美国农业研究中心（ars） 的农药特性信息数据库（ppd） 提供 334 种正在广泛使用的杀虫剂信息，涉及它们在环境中转运和降解途径的16种最重要的物化特性。日本丰桥技术大学（toyohashi university of technology） 多环芳烃危险性有机污染物的物化特性、色谱、紫外光谱的谱线图。美国环保局综合风险信息系统数据库（iris） 涉及 600种化学污染物，列出了污染物的毒性与风险评价参数，以及分子遗传毒性参数［17］。除此之外，生物信息学在生物防治［18］中也起到了重要的作用。网络的普及，情报、信息等学科的资源共享，势必会创造出一个环境微生物技术信息的高速发展趋势。
6.生物信息学在食品安全研究领域中的应用
食品在加工制作和存储过程中各种细菌数量发生变化，传统检测方法是进行生化鉴定，但所需时间较长，不能满足检验检疫部门的要求，运用生物信息学方法获得各种致病菌的核酸序列，并对这些序列进行比对，筛选出用于检测的引物和探针，进而运用pcr法［19］、rt-pcr法、荧光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重荧光定量pcr等技术，可快速准确地检测出细菌及病毒。此外，对电阻抗、放射测量、elisa法、生物传感器、基因芯片等［21-25］技术也是未来食品病毒检测的发展方向。
转基因食品检测是通过设计特异性的引物对食品样品的dna提取物进行扩增，从而判断样品中是否含有外源性基因片段［26］。通过对转基因农产品数据库信息的及时更新，可准确了解各国新出现和新批准的转基因农产品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及时对检验方法进行修改。目前由于某些通过食品传播的病毒具有变异特性，以及检测方法的不完善等因素影响，生物信息学在食品领域的应用还比较有限，但随着食品安全检测数据库的不断完善，相信相关的生物信息学技术将在食品领域发挥越来越重要的作用。
生物信息学广泛用于农业科学研究的各个领域，但是仅有信息资源是不够的，选出符合自己需求的生物信息就需要情报部门，以及信息中介服务机构提供相关服务，通过出版物、信息共享平台、数字图书馆、电子论坛等信息媒介的帮助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我国生物信息学发展还很不均衡，与国际前沿有一定差距，这需要从事信息和科研的工作者们不断交流，使得生物信息学能够更好地为我国农业持续健康发展发挥作用。
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生物信息学概念范文6
21世纪是生命科学的时代，也是信息时代。随着分子生物学、测序技术以及人类基因组计划的深入展开，各种生物医学数据已达到海量级别。在后基因组时代，一方面是巨量的数据，另一方面是我们在医学、药物、农业和环保等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高生活质量。这就构成了一个极大的矛盾。如何从海量生物医学数据中获取新的知识呢?1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开的首次“生物学中的信息理论研讨会”上学者们提出了生物信息学的概念。1987年，林华安博士正式为这一领域定下生物信息学( Bioinformatics)这个称谓，一门新兴学科——生物信息学应运而生。
一生物信息学的学科特点
生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科。它主要包括两重含义：一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据；二是从中发现新的规律，即利用好这些数据。生物信息学的实质就是利用计算机科学和网络技术来解决生物学问题。它的出现极大地推动了分子生物学等相关学科的发展。它不仅是一门新学科，更是一种重要的研究开发工具。生物信息学几乎是今后所有生物（医药）研究开发所必需的工具。
生物信息学与其他的生物医学学科相比，有很大的不同，主要有以下三大特点：
第一，以生物医学数据库为基础，数据极其庞大复杂。随着组学时代的来临与深入，生物医学数据正呈现指数级别的增长。根据权威的《Nucleic Acids Research》统计，截止2014年，全球共有约2100个主要的生物医学数据库，涵盖了生物医学研究的诸多领域。从研究层次上看，包括核酸、蛋白质、结构、基因组、蛋白质组、人类基因和疾病、细胞器官、免疫学等14类数据库。从研究种类上说，包括动物、植物、真菌、原核生物、病毒等30余万种生物。仅登录在美国GenBank数据库中的核酸序列就超过1亿条，DNA序列总量超过1000亿碱基对；在UniProt中，共收录蛋白质序列约1000万条；在PDB中，共收录蛋白质结构数据超过8万个。
第二，生物信息的操作分析主要以计算机为工具，在互联网环境中运行，通过网络强大的搜索功能完成数据收集、储存、管理与提供。
第三，生物信息学是一门生物医学、数学、信息科学以及计算机科学等诸多学科综合交叉的前沿产物，与其他学科相比，综合交叉性强、难度大、发展时间短、还在不断完善与更新中。因而目前还没有成熟的生物信息学教学模式，各高校，尤其是医学院校，尚处于摸索探讨的阶段。 二生物信息学现有教学模式的不足之处 目前，国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。以课堂为中心、以理论教学为主，进行“满堂灌”式教育，“照本宣读”的方式也比较常见。缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的新型教学模式。同时，实验教学方式比较单一，常以验证性为目的，有些甚至成为了“文献检索”课程，缺乏和专业相适应的综合性、设计性实验，结果出现了理论和实践相脱节的现象。 三关于PBL应用于生物信息学教学的探索 1PBL教学法的优势 “基于问题的学习(Problem based leaming)”，简称PBL，是美国广泛采用的一种探究性、任务驱动式学习模式。此方法与传统以学科为基础的教学法有很大的不同，强调以学生的主动学习为主，而不是传统教学中强调的以教师讲授为主，比如将学习与更大的任务或问题挂钩、使学习者投入于问题中、设计真实性任务、鼓励自主探究、激发和支持学习者的高水平思维、鼓励争论、鼓励对学习内容和过程的反思等。在医学教育中，PBL教学强调以设置问题的方式为学生创造一种特定的疾病发生的情境和诊治的氛围，通过学生的相互协作来共同解决实际问题，最终实现培养学生独立处理和解决实际问题的能力的目标。这种教学模式很好地解决了理论与实际脱节的矛盾。
2 PBL教学法在生物信息学教学中的实际应用
(1)分组。根据能力和兴趣分组，选择能力互补且有共同兴趣的学生组成不同学习小组，一般以3—4人为一组，对于总体能力特别强的小组可以适当减少人数。
(2)提出教学目标，布置真实性任务。首先，布置基础性教学任务，这类教学任务的目的是为了巩固学生的基础知识，培养学生的基础能力。例如，该类任务可由四个子科目组成：“生物医学数据库识别与理解”、“通过Entrez和SRS系统进行生物医学数据的检索利用”、“blast序列比对”、“clustalw多序列比对”。这是必选任务，每个个组都必须完成，为下一步实行探究性任务打下基础。
然后，根据不同小组的兴趣和特点，分配不同的探究性任务。例如，“新基因的发现与鉴定”、“某某疾病基因的分析与鉴定”等。这类问题并无现成答案，学生必须自己查阅资料、进行归纳分析、确定实验步骤、完成任务。例如，对于“新基因的发现与鉴定”这项任务，最终可由如下步骤组成：①利用EST数据库获得基因重叠群；②新基因的拼接获得；③所得基因的性质分析；④启动子分析；⑤编码区分析；⑥新基因的人工翻译；⑦所得蛋白质的功能分析。这些步骤和每一步的实现方法都将由学生在已有的知识基础上，通过查找文献、互相讨论、探索获得，最终完成该项任务，写出任务报告。
(3)定期讨论。定期安排学生集中讨论。每次讨论主要完成两方面工作：一是对任务进展进行报告，二是对所遇到的问题进行互相交流。教师全程参与，对疑难问题作出提示和建议。
(4)成果汇报。任务完成后，进行集中汇报。让学生对任务期间所做工作、获得的结果进行汇报。
(5)教师评价、反馈。由指导教师对任务完成过程及结果进行点评，对学生掌握知识的程度及学生的科研、应用能力进行评价，并提出进一步的提高方向。
(6)延伸阶段。鉴于生物信息学都是在临近毕业时进行教学，对于有兴趣的学生，可以将探究性任务扩展成毕业设计，进行模块化分流教学。
3在生物信息学中运用PBL教学法的优势
(1)生物信息学的学习是一个运用生物医学、数学、信息科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，PBL教学法的应用可充分调动和发挥学生的主观能动性，着重培养学生解决实际问题的综合分析、判断及实践动手能力。
(2)在保证教学质量的前提下，可明显减少传统的灌输式教学工作和学习的负担，同时能让学生在短时间内熟悉多种生物医学数据库、掌握多种生物信息软件的使用方法、了解生物信息手段在生物医学中的各种应用。
(3)在相互合作的过程中，学生不仅学到了获取知识的方式，更重要的是提高了学生的兴趣、交流意识和团队责任感等科研必备素质和能力。
(4)在完成真实性任务的过程中，可让学生熟悉完成科研工作的方法步骤，培养学生完成科研任务的能力。
