發布時間：2023-12-23 15:51:00
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的對生物信息學的理解樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
生物信息學主要由基因組學、蛋白質組學、系統生物學、比較基因組學、計算生物學等學科構成，主要涉及的內容有生物數據的收集、存檔、顯示和分析，體外預測、模擬基因及蛋白質的結構和功能，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．高等數學和統計學基礎
生物信息學將數學和統計學作為主要的計算理論基礎，主要包括數學建模、統計方法、動態規劃方法、數據挖掘等方面。此外還包括隱馬爾科夫鏈模型(HMM)在序列識別上的應用，蛋白質空間結構預測的最優理論，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學及統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學建模和計算，從而對基因和蛋白質序列進行比對、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、蛋白質組學等基本生物學課程，對于基因序列、蛋白質序列、啟動子、非編碼區等概念有深刻的理解，同時需要對一些重要的生物學數據庫有一定的了解，如美國基因數據庫(GeneBank)、歐洲分子生物學實驗室數據庫(Embl)和日本核酸數據庫(DDBJ)等。此外，要求學生能夠利用生物學數據庫查找基因序列、蛋白質序列、基因及蛋白質結構模型，能夠讀懂數據庫中基因和蛋白質的信息注釋，能夠計算蛋白質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發育分析等。
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的過程需要能夠熟練使用計算機對大量的生物信息數據進行處理和分析，這主要包括對數據信息進行搜索(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、Unixshell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據的過程中，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使用Unix和Linux操作系統，這些操作系統需要大量的操作命令進行輸入執行過程，對于經常使用Windows操作系統的學生來說是一個較難跨越的障礙。
二、生物信息學課程教學中存在的問題
目前國內大多數高校的生物信息學教學采用傳統的教學模式，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課程內容壓縮到一門課程進行教學，在有限的教學時數下灌輸大量內容，增加了學生學習的難度，降低了教學質量。再者，大多數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容的脫節，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的工作和學習中，最終未能體現出該門課程的價值。
2．教師專業背景薄弱
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，但是多數教師在數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，專業教材缺乏
生物信息學實踐課需要學生在網絡環境下用計算機學習NCBI數據庫的檢索與使用、序列比對分析軟件的應用、蛋白質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量，也偏離了教學大綱中強調的重在培養學生實踐操作能力的培養目標。另外，目前還沒有適用于生物科學專業的生物信息學教材。國內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容不統一，教學大綱混亂等情況。
4．實踐課程經費不足，實踐教學環境落后
當今，許多發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業創新(主要是醫藥和農業)提供指導和支撐。國內對生物信息學的關注和認識起步較晚，其發展落后于國際發達國家。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，比如大多數高校的生物科學專業沒有相應的計算機實訓室，配套軟件也相對匱乏，落后于國際發展水平。
三、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
根據當今生物信息學的發展方向，制定和修改理論教學大綱，除了引物設計、基因和蛋白質序列比對、基因和蛋白質結構功能預測等基本內容外，還需添加系統進化樹分析、聚類分析、蛋白質互作網絡譜圖等較為綜合的內容。另外，增加實踐教學課程比例，充實實踐教學內容，結合理論教學內容增加綜合性、設計性實驗，適當提供科研環境，鼓勵開展開放性實驗。目前國內并沒有系統的、專業的生物信息學實踐教材，因此針對高校生物科學專業方向的特點，聯合多學科領域(數學、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展。在緊密聯系科研的過程中，采用基于問題的教學(PBL)方法，通過實踐教學環節，培養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展。例如，在生物信息學實踐教學中多加入生產和科研中遇到的經典實例，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，專業教師在指導學生課題研究的過程中還可以發現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容，提高教學質量。
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合不同領域、不同學科、不同專業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，在高等數學和統計學的教學過程中，針對生物信息學的需求，適當增加數學建模、統計方法、動態規劃方法、數據挖掘等方面的基礎內容，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則;在生物科學專業課程設置上，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理解滯后和無法適應的現象。因此，針對不同專業和學科的特點，根據具體情況進行統籌安排，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量。
四、結語
關鍵詞：生物信息學；本科教育；實踐與體會
中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2018）13-0229-02
湖南農業大學生物信息學本科專業2004年獲教育部批準增設，2005年正式招生，是國內最早開展生物信息學本科教育的高校之一，為社會培養了近500名生物信息學急需的人才。
一、農業院校開展生物信息學本科教育存在的主要問題
1.師資力量薄弱，教師知識結構單一。我校在2004年申報生物信息學本科專業時，主要是以植物保護學院植物病理學系的教師為基礎，結合昆蟲學系講授生物統計課程的教師，組建了生物信息學系。教師的專業背景主要為植物保護、生物學等方面，知識結構相對單一，計算機及數學理論方面的知識缺乏。
2.生源基礎知識較差，專業認知度不高。我校生物信息學專業創辦之初，盡管媒體宣傳21世紀是信息科學、合成化學和生命科學共同繁榮的世紀[1]，國外SmartMoney網站將生物信息學列為下一個熱門工作，但國內對生物信息學了解非常少。學生基本上通過服從專業調劑被生物信息學專業錄取，分數相對較低，基礎知識明顯比其他專業要差，尤其是高考的英語成績100分以上的學生不到15%。另外，由于學生對生物信息學專業的認知度不高，再加上新建專業，師資、實驗條件相對不足，學生轉專業的情況非常突出，2005年轉專業率為27%，2006年轉專業率為23%。
3.教學硬件軟件不足，難以滿足培養專業技能的需求。生物信息學是一門新興學科和前沿學科，應用性和實戰性非常強。隨著生物技術的迅速發展，生物學數據每年都成倍增加，生物信息學的研究方法不斷改進，研究內容也隨之增加[2，3]。專業創辦之初，國內生物信息學呈現“小荷才露尖尖角”的發展之勢，有關生物信息學的中文版教材非常少，有關生物信息學軟件的使用方法和實驗指導的中文版更是鳳毛麟角[4]。
4.與生物信息公司聯系不夠，學生實踐實習難度大。在21世紀初，國內有影響的生物信息學的相關專業公司不多，并且主要集中在北京、上海等大城市，如北京華大基因研究中心、上海申友生物技術有限責任公司、上海生物信息技術研究中心等，與長沙相隔遙遠，學生很難有機會去現場感受生物信息學的魅力。
二、解決辦法
1.加大師資培訓力度，引進外緣教師。為了讓生物信息學專業的教師盡快適應生物信息學的教學，學院和學校加大了對生物信息學專業的師資培訓力度。全系所有教師都參加了浙江大學主辦的“基因組科學研習班”，有7人次赴日本、美國等地開展生物信息學方面的科研工作，提高了對生物信息學的基礎理論認識和實踐操作技能。
2.利用傳統農科專業優勢，形成我校生物信息學的專業特色。我校生源的自身特點和基礎知識不允許我們在制定人才培養目標和課程設置時，生搬硬套綜合性院校生物信息學專業的教學模式，必須根據我校的人才培養目標和我校的傳統農科專業的優勢。我校生物信息學專業立足湖南，開展水稻、油菜、棉花、柑桔等農作物抗病基因和重要病原物的基因組以及資源微生物功能基因組方面的研究，這為加速湖南省的經濟發展做出了貢獻。
3.加強專業宣傳力度，提高學生對生物信息學專業的認知度。精心準備，制作專業介紹PPT，為新生展示學習生物信息學專業的美好前景。建立了農大生物信息學QQ群，使在校生通過與以往畢業生的交流，增強了學生學習專業知識的信心和決心。通過該群，一些問卷調查，根據市場、社會對生物信息學專業畢業生的要求，制定了新的（2014版）生物信息學專業培養方案和教學計劃。
4.加強實踐教學訓練，改革考核方法。2009年我院搬遷到新教學樓，給生物信息學專業安排了兩間學生計算機機房，添置了50余臺計算機。2015年建設了一個云教室，設有40個云終端，先后添置了10臺高性能浪潮服務器以及2臺高容量的存儲設備，建立了一個小型的計算機集群，CPU計算核數達108個，內存達850GB，能滿足生物信息學專業本科教學對服務器和計算機的需要，同時較大程度地緩解了科研的計算需求。
5.加大與生物信息公司的合作，與華大基因學院聯合辦學。與中國科學院北京基因組研究所、生物物理所等科研單位；與北京百邁客生物科技有限公司、上海美吉生物醫藥科技有限公司、深圳華大基因科技有限公司等單位簽訂校外教學實習基地協議；與深圳華大基因研究院簽訂了“基因組科學人才聯合培養協議”，進行“2.5+1.5”聯合辦學。2015年只有1名學生入選“基因組科學創新班”，2016年有6名學生入選深圳市華大基因學院“基因組科學創新班”。
三、取得的成績和主要體會
（一）取得的主要成績
1.培養的畢業生獲得了社會的認可。2011年我校獲得優秀本科生推薦免試研究生資格后，生物信息學專業每年都有1—2名學生獲得學術型推免資格，其中2011屆的一位畢業生，大學期間發表2篇論文，因表現突出，被中國科學院北京基因組研究所接收為推薦免試研究生，據說為中國科學院首次接受非“211”學校的推免生。雖然我校的生物信息學專業開辦的時間不長，但畢業生在生物信息學領域已嶄露頭角。如2010屆兩位畢業生以優異的成績被深圳華大基因研究院錄用，期間先后參與鳥類聯盟比較基因組項目、豬蛔蟲基因組注釋工作、北極熊基因組注釋工作、白蟻基因組項目、百例膀胱癌全基因組項目的研究工作，成為任華大基因研究院的高級人才。
2.建立了一支熱愛生物信息學專業的師資隊伍。通過10年的建設，生物信息學專業的整體師資隊伍得到了加強，現有9名專職教師中，教授4名，副教授3名，講師2人；“湖南省新世紀121人才工程”第三層次人才1人，湖南省學科帶頭人1人，湖南省青年骨干教師4人；全部具有博士學位，7位有在國外留學1年以上的經歷。將美國克萊姆遜大學羅峰博士聘請為湖南省百人計劃，同時將美國伊利諾伊州立大學劉世名博士和愛荷華州立大學的李迅博士聘請為湖南農業大學神農學者講座教授。目前我校生物信息系已形成了兩個特色鮮明的團隊：由袁哲明教授領銜的算法創新團隊和由羅峰教授領銜的應用拓展團隊。
（二）主要體會
1.結合優勢辦好生物信息學專業。生物信息學是一門交叉科學，涉及生物學、計算機、數學等領域，范圍相當廣泛。同時，生物信息學也是實用性相當強的技術，運用生物信息學的方法和技術可以解決生命遺傳信息和生命活動信息中的實際問題。
2.加強實踐教學，提高學生的實戰能力。生物信息學是一門應用性強的專業，必須讓學生通過大量的訓練去熟悉生物信息學軟件的應用。同時，教師在教學過程中，應該將教學與科研相結合，多為學生提供科研科題，讓學生在科研中能夠熟練地運用生物信息知識去分析和解決問題，從而更好地理解生物信息學的作用。
參考文獻：
[1]徐光憲.21世紀是信息科學、合成化學和生命科學共同繁榮的世紀[J].化學通報，2003，66（1）：3-11.
[2]鐘揚，張亮，趙瓊.簡明生物信息學[M].北京：高等教育出版社，2001.
[3]陳銘.生物信息學[M].第二版.北京：科學出版社，2015.
關鍵詞 生物信息學 教學改革 醫學 教學模式
中圖分類號：Q811-4 文獻標識碼：A
21世紀是生命科學的世紀，人類及模式生物基因組計劃的全面實施，使分子生物學數據以爆炸性速度增長。面對基因組學、蛋白質組學、基因芯片、分子進化等大量的生物信息，在計算機科學、網絡技術以及生物分析技術的相互作用和滲透下，誕生了一門嶄新的學科――生物信息學（Bioinformatics）。生物信息學利用計算機和互聯網，以數據庫為載體，運用數學算法和計算模型，研究生物信息數據的獲取、處理、存儲、分發、分析和解釋等方面，進而闡明和解釋龐雜的生物數據所蘊含的意義。生物信息學跨越了整個生命科學領域，近年來在醫藥學研究中發揮了不可替代的作用，無論是從分子生物學的角度闡述病因，還是對疾病的預防、診斷、治療與新藥研發都將產生巨大的推動作用，醫學生物信息學必然在未來的醫學研究中處于關鍵地位，但生物信息學的理工科特性決定了該課程在醫學教育中開展的難度。本文結合醫學院校特色和生物信息學課程特點，探討開設醫學生物信息學課程的必要性，分析生物信息學課程在教學實踐中存在的問題，提出本校開展生物信息學教學的實施方法。
1 醫學生物信息學的主要研究內容
1.1 疾病基因的發現與鑒定
約有6000種以上的人類疾患與特異基因的改變有關，某些關鍵性基因或其產物的結構功能異常，可以直接或間接地導致疾病的發生。使用基因組信息學的方法通過超大規模計算是發現新基因的重要手段。例如：通過構建腫瘤cDNA文庫或表達序列標簽（expression sequence tag，EST）分析差異表達基因，揭示腫瘤發生的分子水平變化，尋找靶基因。
1.2 藥物設計與新藥研發
生物信息技術為藥物研究、設計提供了嶄新的研究思路和手段。利用數據資料、軟件工具篩選藥物作用的靶位和候選基因，闡明其結構和功能關系，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。
生物信息藥物設計常用的方法有：①三維結構搜尋，尋找符合特定性質和三維結構的分子，從而發現合適的藥物分子。②分子對接，建立大量化合物的三維結構數據庫，依次搜索小分子配體使其與受體的活性位點結合，通過優化使得配體與受體的形狀和相互作用最佳匹配。③全新藥物設計，利用計算機自動設計出與受體活性部位的幾何形狀和化學性質相匹配的結構新穎的藥物分子。
生物信息學方法為藥物研制提供了更多的、潛在的靶標，大大減少藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
1.3 流行病學研究中的應用
將流行病學的遺傳和非遺傳性的研究與生物信息學結合起來，會對疾病的機理、個體對某種疾病的易感性和疾病在群體中的分布有更明確的認識，對疾病的預防和治療有極大的指導意義。
2 醫學生物信息學課程的特點及主要困難分析
2.1 課程內容豐富，學科交叉，數據龐雜
生物信息學利用生物學，計算機科學和信息技術揭示大量復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘，是一門交叉性學科，并且理科特性很強，需要深入理解分析。目前生物信息學包含了基因組、蛋白質組、代謝及藥物等多個部分，每個部分都具有各自的特色和相應的分析技術。根據《Nucleic Acids Research》統計，全球共有約1000多個主要的生物醫學數據庫，涵蓋了生物醫學研究的諸多領域。學生不僅要掌握獲取和利用海量生物信息的基本知識和技術，還應掌握相關的數學、物理學、計算機程序設計等知識和技術，又因為醫學專業學生的數理知識有限，學習起來有一定的困難。
2.2 操作性和實踐性強
生物信息學是一門操作性和實踐性很強的學科，主要是在互聯網環境中，依靠計算機，利用數據庫和各種信息處理軟件來進行生物信息學方面的分析工作。針對醫學專業學生開設生物信息學課程，其教學內容應注重理論與實踐緊密結合，著重學習利用計算機對各種生物信息資源和數據庫的檢索，使用方法與技巧，真正做到學有所用。
2.3 現狀與困難分析
目前，國內的生物信息學教學基本沿用以“教師講授為主”的傳統教學模式，與生物信息學交叉前沿性特點不相適應，實驗教學單一，多為驗證性試驗，缺乏綜合性和設計性。此外，醫學專業學生計算機知識薄弱，對生物信息學的算法與數據庫的原理和特點等不甚了解，在高通量數據處理面前力不從心，影響對問題的分析能力。
3 醫學生物信息學課程開設實施方法和對策
3.1 根據醫學專業特點設計教學內容，建立具有模塊化的教學大綱
目前尚未形成系統、成熟的生物信息學教學模式。開設課程之前，對醫學專業學生進行問卷調查，讓他們選擇醫學生物信息學課程中感興趣的、需要學習的知識內容，并提出難點問題。教師匯總問卷結果，對授課內容進行調整，建立模塊化的教學大綱，例如：導論模塊、數據庫及使用模塊、基因組信息學及其分析方法模塊、蛋白質組生物信息學模塊、代謝和藥物生物信息學及系統生物學模塊等，使學生清楚每個模塊的特點和作用，提高學生的學習興趣，激發學生的學習熱情。
3.2 強化實驗教學，激發學生的創新思維和創新意識
生物信息學的學習是運用生物醫學、數學、以及計算機科學等諸多學科知識進行分析、判斷、推理、綜合的實踐過程，強化實驗教學顯得尤為重要。另外，采用PBL（Problem Based Learning）教學法，可以有效地激發學生的創新思維和創新意識。
3.2.1 注重實驗操作
生物信息學實驗課程以計算機操作為主，需要學生靈活應用互聯網、數據庫和多種生物信息學軟件，所以實驗操作顯得尤為重要，加大實驗比例，為學生提供較多的實驗操作機會，不僅提高了學生的動手能力，而且大大提高了學生在因特網環境下對生物大分子序列、生物大分子結構進行生物信息學分析的能力，是提高學生學習生物信息學效果的有力保障。
3.2.2 采用PBL教學模式，優化實驗內容
加大設計性實驗的比例，采用PBL教學法，根據學生能力和興趣進行分組，由教師提出問題并布置真實性任務，使學生在已有的知識基礎上，通過查找文獻、小組討論、探索，最終完成任務，寫出試驗報告。由教師對任務完成過程及結果進行點評，對學生掌握知識的程度及學生的科研、應用能力進行評價，并提出進一步的提高方向。學生在實驗操作的過程中，不斷地發現問題、解決問題，有效地激發了學生的創新思維和創新意識。
3.3 改革教學方法，革新考核方式
3.3.1 結合多媒體技術與雙語教學
多媒體技術教學靈活生動，教師在講授難于理解的概念和生物信息學工具時，可以直接打開相關軟件和網站進行演示，使抽象的生物信息學知識以具體的、動態的形式展現出來，從而加深學生對課程的掌握程度。此外，生物信息學涉及到的數據庫、網站、應用軟件多為英文界面，所以雙語授課顯得尤為重要，教師可借助多媒體，對課程進行中英整合講解。
3.3.2 結合科研實例進行教學
生物信息學是一門不斷完善和發展的學科，數據庫的更新、相關軟件的升級、算法的優化等，通常會隨著科研中遇到的生物學問題變化而變化，所以教師可以結合現階段的科研背景和具體的研究方向，結合實例進行教學，可以讓學生真正掌握利用生物信息學方法解決生物學問題的思路，并培養和提高學生的科學思維能力，使學生由知識的被動接受者變為知識的主動發現者、探究者，教師則由知識的傳授者轉變為教學活動的指導者、組織者。
3.3.3 采用無紙化考核方式
適當降低課程理論難度，減少不必要的數學理論推導，注重實際應用、解決問題能力的培養，通過上機實踐操作，考核學生對基本知識和原理的掌握情況，克服傳統的死記硬背現象。
4.結語
生物信息學作為一門交叉學科，發揮了其獨特的橋梁作用，已經廣泛地滲透到醫學的各個研究領域。本文針對開設醫學生物信息學課程的必要性和教學模式進行了探討，以提高學生學習的自主性、實際操作能力和解決問題的應用能力為目標，不斷改進教學手段、加強教學過程的趣味性，以期培養綜合型的、高素質、現代化醫學人才。
參考文獻
[1] 伍欣星，趙.生物信息學基礎與臨床醫學應用指南[M].北京：科學出版社，2005.
[2] 張陽德.生物信息學[M].北京：科學出版社，2009.
[3] WeiLi-ping，YuJun.BioinformaticsinChina：APersonalPerspective[J].PlosComputationalBiology，2008，4（4）：e1000020.
[4] 汪凡軍，張楚瑜.生物信息學在醫學上的應用[J].國際檢驗醫學雜志，2006，27（2）.
關鍵詞：中醫大數據；生物信息學；高校教學
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）27-0123-03
Abstract： Analyzed the developing status of Bioinformatics combined with Chinese Medicine， proposed the education directions for the combinations of Chinese Medicine and Bioinformatics， discussed the using of Bioinformatics techniques in Chinese Medicine big data with teaching and researching area by three common method in Bioinformatics.
Key words： chinese medicine big data； bioinformatics； education in university
1 引言
生物信息學是一門新興學科，在各大高等院校醫學或生物學相關專業都有與之相關的課程或專業開設。與我們常見的物理、數學、法學等學科不同，生物信息學更像是一個學科領域，它不僅僅局限于某個科學研究，而是綜合運用數學、計算機學和生物學的各種工具及方法來分析和理解在大數據背景下的生物學意義[1]。經過20余年的發展，生物信息學已在分子進化、基因測序、遺傳及變異研究等領域取得了突破和成果，是21世紀人類三大計劃之一“人類基因組計劃（Human Gene Project HGP）”的核心支撐學科。在美國，早于1988年便成立國家生物技術信息中心（NCBI），隨后歐洲和日本在1993年和1995年分別建立了歐洲生物信息學研究所（EBI）和信息生物學中心（CIB）用來對數以萬計的核酸及蛋白質等數據進行維護并發展至今日趨成熟[2]。生物信息學于上世紀90年代初開始逐漸引起國內科學工作者的重視，經過20多年的發展也已初具規模。筆者通過對近20年公開發表的有關生物信息學關鍵字的文章進行搜索，運用Excel制圖繪制了自1996年至今每年發表文章數量的散點圖。從圖1可以發現，關于生物信息學學科的研究數量在2014年達到頂峰，并逐漸開始下滑。同時，由于搜索結果包含雜質數據（如被動截取“信息學”為關鍵詞），為了使圖表信息量有度可量，筆者繼續對在認知上與生物信息學相關的科學領域進行關鍵詞搜索，分別為“數據挖掘”和“人工智能”，并繪制圖2。由該圖可直觀地看出，人工智能的研究一直穩步發展，符合21世紀科技高度發展的大趨勢，而數據挖掘技術的相關研究自2005年以來迅猛增長并趕超人工智能。綜合分析其主要原因是由于中國人口眾多，自2005年以來互聯網用戶不斷增加，全民聯網的時代逐漸構成，互聯網信息產業的急劇擴大以及電子商務、云技術等網絡相關產業的發展帶來的信息膨脹，使越來越多的人意識到大數據的作用和研究數據挖掘對經濟發展、社會進步的重要影響，進而推動數據挖掘的學科發展。
2 中醫大數據背景下的生物信息學課程教學
從圖2的對比可以看出，生物信息學的研究數量與其他兩個學科對比，則顯得相形見絀。也就是說，生物信息學在我國的發展仍較為緩慢，使之與其對人類社會的貢獻度不成正比。進一步對圖1的搜索結果進行高級檢索，對已有的生物信息學研究進行劃分，將”中醫”關鍵詞加入其中，結果發現將中醫與生物信息學相結合進行研究的文獻少之又少，每年文獻不過20左右。生物信息學的作用就是利用計算機等技術對海量的生物數據進行分析并洞察隱藏在其中的規律，而中醫數據經歷數代中醫名師的記錄和數十年來信息存儲技術的發展已經儼然呈現出高緯度、高階度的大數據結構。因此，生物信息學在中醫數據的研究中一定具有其特殊的價值和意義，是從微觀層面描述中醫整體結構的重要手段。本文將以中醫證侯、病證和中醫復雜性為切入點，結合研究生物信息學在其中的應用價值，并討論在教育教學過程中如何使中醫和生物信息學有機結合，做到融會貫通。
2.1從“定性”和“定量”學習角度看基因組學學習中醫“證”本質
在中醫學中，“證”是立方立法的基礎，醫者通過四診獲取的信息進行綜合分析和判斷，從病癥體征等表現集合入手，得出相應的證候，有針對性的用藥治療。中醫與西醫不同，講究以整體論看待人體以及病變，“辨證論治”思想也是千百年來各名中醫學者通過反復探索得出的實踐經驗，對中醫遣方用藥具有決定性的指導意義。而西醫認為，疾病的發生與發展是與人體某段特異的基因的改變有關，HGP的研究目的也正是為了揭示人體的構成奧秘從而從本質上研究疾病的產生和發展規律[3]。因此，中醫與西醫在指導醫者診療的哲學思想上是有很大不同，甚至可以說是截然相反的。然而中醫與西醫的內在關聯卻無處不在，結合點之一正是基因與證候的關聯。對于基因組學和中醫證候的學習方法是不同的，一個是定量學習，另一個則是定性學習，定量學習有助于學生更加客觀的研究生物體的發展規律，并結合現代計算機技術做到多學科交叉學習與實驗，而不足之處在于缺乏主觀思考、學習方式較為分散缺乏整體思維把控；而定性學習則以某一指導思想為主線，通過對某些案例及知識長時間的觀察和分析，從中得出結論。定量學習如基因組學更重視量化計算及工具的使用，而定性學習如中醫證候則更重視理論與實踐結合，整體到局部學習。在學習的過程中，無論基因組學還是中醫證候，都會以疾病為具體的研究對象。從西醫上說，基因是決定人是否患病的內部原因，通過遺傳或基因狀態的改變都可能導致疾病的產生，從中醫上說，證候是疾病狀態下的臨床類型，反映了機體在疾病發展過程中的病理特征[4]。因此，將證候與基因組學統一學習，實則是將定量與定性學習相結合以實際疾病案例和數據著手從而多方面運用計算機、西醫學、證候學、數學等學科知識對生物大數據進行分析的綜合學習方法。
2.2 基于蛋白質組學學習中醫病證相關性
證侯是人體生命活動的一種表現，而生命活動的主要執行者是蛋白質，兩者之間必然會有隱秘且細致的聯系，我們也應以此為出發點，培養學生的發散學習方法，綜合學科進行學習。自HGP的完成宣告了后基因組時代的到來后，研究生命科學的重心也由基因組學向蛋白質組學逐漸轉變，作為教育者也應跟上科學發展的潮流，把生物科學研究和相關教學模式從基因水平向蛋白質水平轉變。與此同時，蛋白質組學是從整體角度分析細胞內的動態變化以及蛋白質組成成分、表達水平等，它的研究方法學內容與中醫的整體觀和辯證論治觀有著許多相同之處。蛋白質組學在分子水平上的DNA修飾和基因調控反應生命體的整體狀態（即陰平陽秘），中醫理論強調從整體觀對疾病進行認知，認為疾病的發生是人體整體功能的失調所致（即陰陽失調），重點在于辯證論治[5]。在教育教學過程中，將基因或蛋白質方面的研究從結構研究向功能研究轉變，使研究更具體，透過相關功能性測試實驗，發現基因之間的相互聯系及相互作用，在定量學習的過程中培養學生的定性思維，使學生善于發現問題及對象之間的關聯。正如數據庫實體關系模型中的E-R圖一樣，在進行蛋白質組學和中醫病癥相關性研究教育的過程中，中醫病證和蛋白組學可以看做是兩個看似毫無關聯的實體，而通過“疾病”將兩者相連，透過此種關系可以衍射出兩個學科方面的深入學習。
2.3 運用復雜系統性方法學習中醫藥復雜系統
中醫藥的復雜性相比西醫有過之而無不及，原因主要在于相對于“結構決定功能”的西方醫學思想，中醫更側重于“關系決定功能”，在這種情況下，無論是辨證論治還是癥狀體征變化，有關中醫診斷和治療的信息都是已高度離散和非線性的方式存儲，使得中醫稱為典型的“復雜自組織系統”[6]。尤其在信息離散度和復雜度較高的中醫證侯系統中，癥狀變量與證侯信息混雜在一起，想辨別兩者的區別和聯系是非常困難的事情，單純的研究數據往往缺乏正確的方向，而單純的研究理論則往往枯燥乏味。因此，在教學過程中，可以將復雜系統方法學引入中醫系統學習，通過復雜系統中的熵分劃方法將證侯系統的離散變量加工轉化為線性關聯集合，即將癥狀變量通過關聯度集合成多個癥狀集合，并將癥狀集合與關聯度較高的證侯要素進行聯結。以此方法既可以激發學生對理論學習的興趣，又能以理論指導實踐，對中醫證侯大數據進行信息提取，達到全面學習。
3 結束語
中醫信息學已經作為一門新興學科在我國各大高校開設，相關師生深入研究和學習，主要目的就是發掘蘊含在中醫幾千年發展結晶中的奧秘。關于中醫藥數據的數據挖掘技術和研究也在近年日益增長，這都表明人們已經愈來愈關注國粹，關注健康，關注未來。這也表明與之相關的學習和研究對未來的人生發展和機遇都有著深遠的影響。然而，數據挖掘的技術并不完全適用于中醫藥復雜系統中的信息發掘，若單純地將兩者進行結合教學，學生可能缺少知識銜接，缺乏過渡。這時若將生物信息學引入二者其中并結合生物信息學相關智能科技手段和技術，則可以從宏觀和微觀兩個方面去看待生命體：宏觀上面對復雜的中醫系統不需感到困惑，而是以“復雜系統方法論去解決復雜系統”，使學生不要總想著從每一個局部都能分析到問題的本質，而是接受復雜性，從復雜系統的角度去解釋生命體的自組織現象，對生命體的宏觀表現進行研究；微觀即是在分子水平上去分析中醫證侯的本質，方劑的復雜體系，去了解生命體內部的調控機制等，以此加深學生對中醫理論的理解以及對生物信息學工具和技術運用的融會貫通。
參考文獻：
[1] 鐘濤.基于復雜系統方法的慢性胃炎中醫問診證侯建模研究[D].上海：華東理工大學，2014.
[2] 譚從娥，王米渠，馮文哲等. 生物信息學分析寒癥海量數據的探索[J].中華中醫藥學刊，2008，26（12）：2569-2570.
[3] 李方玲，梁嶸.對中醫證侯規范化研究的探討[J].遼寧中醫雜志，2006，33（4）：386-387.
[4] 西廣成.復雜系統方法學與中醫證侯建模[M].北京：科學出版社，2010：91-95
生物信息學是在生命科學、計算機科學和數學的基礎上逐步發展而形成的一門新興交叉學科，其實質就是利用信息科學與技術對生物數據進行獲取、處理、存儲、、分析和解釋，進而揭示紛繁復雜的數據中所蘊含的生物學本質[1]。作為21世紀生命科學領域發展最為迅速的學科之一，生物信息學已經成為生命科學研究領域的重要學科[2]。實驗室的每一項技術，從簡單的基因克隆、基因數據分析到生物大分子進化研究都需要應用到生物信息學，因此，對于生物類專業的學生而言，掌握生物信息學的相關知識尤為重要。我國各大專院校都在不斷努力創新和改進現有生物信息學課程的教學方法與方式。因此，作者結合近五年來開設生物信息學課程的教學實踐，分析了目前生物信息學課程教學中存在的主要問題，提出幾點建議，希望能夠有助于推動生物類專業生物信息學課程教學質量的提高。
一、生物類專業生物信息學課程教學中的問題
1.生物信息學教材的選擇。生物信息學的發展速度快、內容廣泛，目前很多國內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，國內引進的生物信息學相關的英文原版教材中有些屬于科普性質，內容過于簡單，而有些偏重介紹生物信息學的計算方法或模型的建立，過于復雜[3]。而國內相關教材更新較慢，課堂內容涵蓋的知識面和知識點相對減縮，而且一些前沿的數據和先進軟件沒有講授，這些對學生的發展和生物信息知識的合理運用極為不利[4]，因此，目前導致很多高校教師無法選擇適用于生物類專業的生物信息學教材。
2.教學大綱安排不合理。生物信息學是一門集分子生物學、計算機科學和數學等多個學科的交叉學科，它囊括了基因數據獲取、基因預測、序列比對、序列拼接、分子進化、蛋白質序列分析、蛋白質結構預測、分子建模、藥物設計以及基因芯片蛋白芯片等內容模塊，同時各領域內容還涉及到具體的計算方法、概率統計、機器語言等知識模塊。由于課時設置有限，如果教師在課堂教學對各領域內容面面俱到，會造成大部分內容都只是蜻蜓點水，學生學完以后雖然接觸了很多東西，但在生物研究中遇到實際問題還是束手無策。
3.教學內容滯后。生物信息學是一個快速發展的學科，隨著生物學科自身的發展和研究的深入，新的數據庫和信息資源不斷涌現，各種數據庫和軟件的更新換代非常頻繁，如果教師所講授的在線服務器、分析軟件、講解實例都不是當前最普遍的，學生學完后打開最新的在線服務器或是相關分析軟件依然不會操作。
4.教學方法和教學手段存在不足。生物信息學教學普遍采用普通教室多媒體講授，而生物信息學課程是一個實踐操作課，學生經常要動手操作，普通多媒體教學與實踐操作教學相脫節。傳統的講授很難與實踐教學效果相比，很多學生雖完成了生物信息學課程學習，也接受了很多生物信息學的理論知識，但在進入大四階段做課題研究完成畢業論文時，遇到需要在數據庫查詢序列、用軟件分析序列或蛋白性質、結構特點等問題時依然束手無策。
二、生物類專業生物信息學課程教學建議
1.調整教學大綱。對于生物類專業的學生來說，生物信息學是生物研究中的輔助工具，不需要掌握生物信息學算法或軟件編程細節，而是培養學生運用生物信息學的方法來解決生物研究中遇到的問題，比如能夠應用檢索工具查找序列等相關的數據信息、利用比對軟件或是BLAST在線服務器對感興趣的序列進行比對分析、選擇適當的建樹方法對DNA或蛋白序列進行系統發育樹的構建、可分析蛋白序列信息并預測其三維結構以及引物設計等。因此對于生物類專業學生的教學，應重點培養學生的實踐能力，尤其是關于數據庫的使用和分析軟件的操作，使他們以后在生物相關領域的工作中能學以致用，所以對于當前生物類專業的培養目標應以應用為核心安排教學大綱。據此，確定了以下的教學內容：教學內容共54學時，分為理論基礎和上機實踐兩部分。理論教學內容共36學時包括：生物信息學緒論、生物信息數據庫的查詢與搜索、基因和蛋白質序列比對、序列拼接、生物進化與分子系統發育分析、基因預測與引物設計、蛋白質結構及其預測、計算機輔助藥物設計；上機實踐共18學時包括：常用生物數據庫的查詢與搜索、核酸序列檢索與分析、多重序列比對和系統發育樹的構建、PCR引物設計及評價、蛋白質序列分析及結構預測。
2.教學內容主次分明。由于生物信息學技術及分析手段更新迅速，教學內容會顯得越來越臃腫，作者建議對于生物類專業的學生可以以生物信息學方法的掌握和生物信息學工具的應用來設計教學內容，關于生物信息學本身涉及到的一些數學模型和編程算法，可簡略講授，教學過程中盡量把有限的教學學時用到以生物信息學為工具解決生物學研究問題的教學中去，避免“面面俱到”的灌輸式教育。例如，對于講授序列比對這一章的知識，關于序列比對所使用的方法PAM和BLOSUN矩陣，對于如何采用數學方法構建這些計分矩陣過程可略過，只需簡要介紹PAM和BLOSUN矩陣的概念意義以及用途，重點放在如何使用生物信息學軟件進行序列比對，并理解各參數設置的意義。另外，在生物信息學各教學內容模塊中涉及到的相關數據庫及軟件種類繁多，其數量在不斷增加，版本也在不斷更新。例如在講授生物信息數據庫的查詢與搜索這一章節時，涉及到的數據庫有核酸序列數據庫、蛋白質序列數據庫、蛋白質結構數據庫、基因組數據庫、蛋白組數據庫、代謝組數據庫等，而每個種類又含多個不同的數據庫，比如核酸序列數據庫有GenBank、EMBL和DDBJ等，蛋白質序列數據庫有swiss-prot、TrEMBL、NCBI和UniProt等。因此，我們重點介紹了3大門戶網站NCBI、EBI和SIB，其中我們著重介紹了NCBI的用于提取序列信息的工具――Entrez系統，Entrez將科學文獻、DNA和蛋白質序列數據庫、蛋白質三維結構數據、種群研究數據以及全基因組組裝數據整合成一個高度集成的系統。因此我們給學生演示并要求學生掌握如何采用Entrez查詢DNA和蛋白質序列等。另外在講授分子進化與系統發育分析這一章節時，要進行序列比對及系統發育樹的構建，可以使用ClustalW、BioEdit、DNAstar、phylip、MEGA、PAUP等本地軟件，也可以使用The PhylOgenetic Web Repeater（POWER）和Evolutionary Trace Server等網絡在線服務器分析?？紤]到軟件的通用型、易用性及本專業學生的英語水平、計算機操作水平，我們選擇ClustalW進行多序列比對，然后采用phylip軟件包構建系統發育樹，并要求學生掌握如何使用這兩個軟件構建系統發育樹。MEGA及其他在線服務器只簡單介紹具體操作方法作為輔助資料供學生自學。
關鍵詞生物信息學移動設備互聯網選修課信息化
生物信息學是一門新興的交叉學科，它綜合了生命科學、計算機、統計、化學等多個學科，是目前生命科學最具活力的前沿領域之一。我國首個生物信息學專業課程于2000年在北京大學開設。[1]至今，伴隨該領域越來越受關注，在科研領域及社會上的普及應用，為培育專業人才和滿足在校大學生的研究興趣，各大院校陸續在農林、生命、醫學專業內設置生物信息學專業必修課。同時，為滿足校園內廣大愛好者的學習興趣，大學內部也增設了生物信息學專業校選課。因此，生物信息學作為當前教學及科研領域關注的熱點專業，其教學內容及教學效果也備受師生矚目。
隨著信息化時代的到來，移動通訊設備已經融入每個人的日常生活中，隨著智能手機的普及和推廣，移動媒體不僅在社會中普及推廣，智能手機、iPad、便攜筆記本電腦也在校園內使用普遍，幾乎人手一機。而4G網絡的全面覆蓋及校園互聯網的推廣，更促進移動設備融入了學生的日常生活中。
1移動設備的優勢及用途
目前中國的移動設備尤其是手機的增長速度十分迅速，移動設備的普及率已經遠遠超過計算機的使用率（截至2015年1月PC機訪問互聯網率為80.9%，移動設備訪問互聯網率為85.8%[2]）。在大學校園中，移動設備訪問互聯網的使用率更高。
1.1移動設備引入教學的優勢
移動設備引入課堂教學中有以下幾個優勢：第一，攜帶方便，操作便捷。移動設備往往體積較迷你，且在校園大學生中普遍使用，而且隨著各項APP資源的開發與拓展，操作步驟簡單，過程簡潔。易于熟練掌握。第二，互聯網接入不受限。隨著移動4G網絡和校園WIFI熱點的覆蓋，可隨時隨地使用移動設備訪問互聯網，即便是在教室課堂上也不受地域和時間的限制，只要點擊移動設備即可輕松訪問互聯網，做到數據訪問與交換。第三，APP內部訪問形式的多元性，因為iPad，智能手機等多媒體、通訊設備工具的普及情況，[3]許多分子數據庫維護機構推出了移動設備可訪問的網站瀏覽形式，節約數據交換量，可用簡潔的操作頁面進行不同條目閱覽或實現數據接收發送，極大提高了網站的訪問與信息傳輸效率。第四，結果反饋的多樣性。通過移動設備訪問各大網站或者APP內訪問，移動設備上直接呈現可視化字符、圖形、影響、圖像等多元素材。該特點易于對分子生物數據類型網站的結果查詢和分析。
1.2移動設備在高校大學生信息化教學中的用途
在現代信息化教學及改革過程中，包括移動智能手機，平板電腦等微型移動設備可隨時隨地被使用。而且隨著數據通訊的技術變革，互聯網的訪問也不受時間和地域限制。而相對傳統教學模式而言，現代化的教和學的過程中，如果可以任何時間和地點內，都可以對當下教學實踐信息利用移動設備和互聯網進行實時訪問，可以加強學習效果。目前現代的移動設備已經成功應用在大學英語、大學電子商務的課堂教學過程中。[4]即可以利用課堂中的碎片化時間嘗試一種交互的學習方式。使得教學應用中出現新穎的形式。
2生物信息專業校選課面臨的教學改革問題
傳統的大學專業選修課教學模式一直遵循以教師為主體，遵照“傳道、授業、解惑”的流程，教師在課堂中將知識內容貫穿為一定的體系，在內容講述的同時，傳播自己在這一領域掌握的知識、經驗及相關技巧。而學生在接受知識內容的過程中往往是被動接受，而不能馬上實際運用。生物信息學這一門專業選修課又有別于以往傳統的專業型選修課，整個過程更加注重學生的實際動手能力，畢竟該專業課是以實際運用為導向，即便是引入多媒體教學或者是網絡課程模式，依然不能有效加強學生的實踐技能。學生在被動學習的環境下，不宜熟練理解生物信息學專業所涉及的工具、軟件或者操作方法。如果一味地將該課程以是單純傳授知識與技術的教學形式進行，忽略學生的個體化學習和操作過程，那么在該課程設置的專業選修課上，面對抽象的數學算法或者模型概念，不利于收獲良好的教學效果。而在課程講授過程中注重實地操作的普及則勢在必行。
3使用移動設備的生物信息學專業選修課教學設計研究
生物信息學的研究是以生物學、醫學的數據研究為核心的科學領域。生物信息學的研究對象是大規模的生物學及醫學大分子數據。生物信息學領域的數據庫和網絡平臺工具種類眾多，功能特點各異。對于學習者要求具備一定的生物學及計算機學基礎知識，并且注重對數據庫查詢和網絡工具軟件使用技能的掌握。學生在學習的過程中，普遍反映學習過程抽象，教學內容在單純的講授模式下不易消化掌握。
生物信息學專業選修課的課程特點和教學目的不同于專業課要求，該課程更加重視學生對現有在線工具的使用，對興趣信息的檢索。以上教學內容和實地操作都可以借助微型移動設備實地練習。如果在選修課上利用微型移動設備進行學習，對操作者或學習者都會有一定的幫助。
在課堂內部，采用以接入互聯網的移動設備為主的教學方式，能夠對數據庫、基于Web服務器的遠程在線分析工具進行實地操作演練。課堂內部確保知識內容的消化吸收。并在移動設備內部的Web瀏覽器上直接進行BLAST或者核酸數據庫、蛋白序列數據庫、蛋白結構數據庫等的在線搜索與查詢。并通過教師的指導和同步交互，針對學生對使用網絡在線工具軟件出現的問題進行一一指導和點評。通過學生實地反饋，做到以學生為主體，以實際操作為導向的教與學模式。促進知識點的內化和開展應用，這也符合生物信息學專業的知識特點，注重實際動手操作技能的完備。
4使用移動設備改革生物信息學專業選修課考核方式的探討
在引用移動設備并接入互聯網的教學課堂上，學生由被動的知識接受者轉變成主動的學習者，并結合學習目的轉換為在線軟件、工具的操作者。在實地教學課堂上，學生需要緊跟教師設置的操作流程，并預留出足夠的時間完成必須的軟件運用或者具體的數據條目檢索。自主完成教學過程，并將出現的問題在課堂上實時和教師反饋。通過實際動手消化吸收課程知識點，在便攜移動設備的幫助下，可通過互聯網訪問遠程信息中心在線網站，并通過網絡互動、師生討論等方式吸收生物信息專業涉獵的知識內容。雖然自由允許學生在課堂內部接入互聯網存在一定的課堂紀律管理不確定性，但是在教學實踐環節中加強學生的動手能力，鼓勵學生參與學習討論互動，并且注意提高學生的自律性和自主操作能力，通過提問、答疑、在線匯報的方式考查學生的掌握情況。
移動設備的普及為大學生校園內公共選修課的教學提供了實際操作演練的可行性，依靠了互聯網接入的便利和瀏覽形式的多樣性，實現了在移動設備中訪問生物分子數據庫，查詢核酸、蛋白序列、結構信息，查詢文獻數據的課堂演練過程。大大提高了學生的實際使用能力。在教學過程中應該注意課堂互動和實踐考核過程，重視學生的實地查詢效果，讓現代科技和傳統教學模式相結合，從而提高專業選修課的教學效果，調動學生的積極性，提高大學生的學習興趣，并夯實課堂教學內容。
參考文獻
[1] 王蘭萍.生物信息學課程教學的初步探討[J].生物信息學，2007.5（3）：143-144.
[2] 楊艷春.“互聯網+”時代移動微型學習在大學英語教學中的應用[J].高教學刊，2016（6）：117-118.
[3] 孫藝.基于iPad的移動課程的交互研究[J].廣州廣播電視大學學報，2013.13（3）：8-13.
作為多年致力于生物醫學信息學的科研工作者，劉雷站在時代的潮頭，綜合應用多門學科，在基因組數據的分析與挖掘、生物網絡的構建與分析、生物系統的建模與模擬、醫療大數據整合與挖掘、臨床決策支持、精準醫學等方面做了大量工作，取得了一系列創新性成果。他用日復一日的勤奮與智慧，推動我國生物醫學信息學向更高水平發展。
生物醫學與計算機科學的雙重人才
隨著科學向綜合性發展和大數據時代到來，各種交叉學科不斷形成，生物醫學信息學就是其中之一。
作為北京大學生物學系畢業的高材生，劉雷從一開始就選擇了遺傳學。后來，從中國科學院發育生物學研究所的碩士到美國康涅狄格大學分子與細胞生物學系的博士，劉雷在專業上日益精進，不斷獲得突破。當時，康涅狄格大學有一位生物系的老師，熱衷研究分子進化，劉雷在他的影響下，對生物信息學產生了濃厚的興趣。90年代，人類基因組計劃正在轟轟烈烈地開展，生物信息學從中孕育而生。然而，生物信息學是一門交叉學科，融合了生物技術與計算機科學，這類復合型人才奇缺。劉雷抓住了這一契機，不顧別人疑惑的目光，毅然選擇了到康涅狄格大學計算機系做博士后，從此成為兼備生物學與計算機技術的復合型人才。
1999年，博士后結束，由于劉雷既懂計算機又懂生物學，受聘于美國伊利諾伊大學香檳分校生物技術中心，組建生物信息學實驗室并擔任主任。在這里，劉雷進行服務器基礎設施建設、基因組數據序列分析，還開課講授生物信息的一些課程，各項工作順利進行，成果迭出。“交叉學科存在語言的問題，你要聽懂學計算機的人在說什么，也要聽懂學生物的人在說什么。”在這種情況下，劉雷的雙重學科背景為團隊的溝通交流提供了便利，他一方面將生物學的問題轉化成計算機的問題開展工作，一方面將計算機專用的算法與結果解釋給生物學家們聽，成為了不同學科之間溝通對話的橋梁。
為了適應交叉學科對不同專業人才的需求，生物信息學實驗室招納了計算機領域、生物領域、數學領域等不同領域的人才。劉雷在組建實驗室的過程中對整個生物信息領域有了更加深切的了解，冥冥之中為他回國開展相關工作奠定了堅實的基礎。
助力我國生物醫學信息技術
2002年，上海生物信息技術研究中心成立，研究中心的兩位負責人在去美國訪問期間，與劉雷一見如故。應他們的邀請，劉雷從2003年開始擔任上海生物信息技術研究中心客座研究員，逐漸與國內生物信息研究領域建立起廣泛的交流和溝通。2007年，劉雷入選中科院“百人計劃”正式回國，任中科院上海生命科學研究院系統生物學重點實驗室研究員、上海生物信息技術研究中心副主任，用所學知識報效祖國。
面對數量大、內容層次復雜的醫學證據，要想從中全面、系統、快速的獲取最佳的醫學知識和證據，就必須借助計算機巨大的存儲和處理信息的能力。上世紀90年代之后，醫療信息化成為改進醫療服務質量、提高服務效率、把醫療衛生服務成本控制在民眾可接受水平的主要技術手段。2010年，劉雷申請主持了國家高技術研究發展計劃（“863”計劃）項目“數字化醫療工程技術開發”中的第二課題“醫學知識庫與臨床決策支持系統研發”，旨在為臨床提供更為便捷和隨需而得的醫學知識和證據獲取途徑，促進醫療水平的提高。
在這一科研項目中，劉雷帶領團隊圍繞醫學知識庫的構建和臨床決策知識系統的研發，開展了醫學知識庫構建技術研究、數字化臨床指南知識庫與決策支持系統研發、數字化臨床路徑實現技術與應用模式研究、智能化合理用藥系統研發、以及數字化人體仿真建模與輔助診療技術研究。
劉雷說：“現在醫療電子化程度已經很高了，有電子病例等各種系統，但是這些數據都是分散的，相互之間并不聯通。我們想要建立一個數據中心，將分散的數據集中在一起，并整理成體系，以利于數據挖掘?！被诖?，劉雷與團隊研發了數字化臨床指南知識庫與決策支持系統。“當醫生遇到一個難題，計算機的決策支持系統會將相關知識推送給他，省去了醫生查閱文獻的時間?！倍鴮鶎俞t生，知識庫提供了一個醫療指南，“比如遇到高血壓病人，系統會給基層醫生提示，顯示該做什么檢查、開什么藥，來輔助臨床治療”。
劉雷認為，數字化醫療不但在醫學信息化、生物信息的發展過程中會起到重要作用，而且對構建和諧醫患關系也大有裨益。“醫患關系最大的問題是信息不對稱?；颊咧赖暮苌?，醫生知道的很多，患者聽不懂醫生所說的專業術語。那么這時候還是溝通的問題，大家有誤會就會造成醫患關系緊張。”在劉雷看來，醫學知識庫和臨床決策支持系統在給醫生提供服務的同時，也應該給患者提供服務，要將醫學知識庫的知識進一步變得通俗易懂，讓患者能夠清楚了解。
曾經有醫生不理解劉雷，“你們的工作難道要取代醫生嗎？”，他們認為，對患者解釋醫學知識只會浪費時間。劉雷解釋說，“我是在幫你們，也是在幫助患者，讓你們更好地溝通。只有這樣工作才能更順暢”。那么，如何讓知識庫更好地為患者服務呢？劉雷設想，現在中國的病人太多，排隊等候時間很長，可以將患者排隊等候的時間利用起來，將一些知識推送給患者，這樣一來，患者對病況有所了解之后，再和醫生溝通起來就會容易很多。
像馬兒一樣馳騁
如今，回國已有8年，劉雷說：“我做了正確的選擇。”他目睹了2008年的北京奧運會，見證了2010年的上海世博會，中國大地上的一派欣欣向榮之景令他倍受鼓舞。“在國內，我有自己的實驗室，承擔大數據項目、‘863’項目，最近又在做精準醫療。這讓我站得更高，看得更遠。”
精準醫療是個性化醫療的延伸，將促使醫學進入智能時代，產生顛覆式醫學創新。劉雷說，他不久前剛去天津做了題為“生物醫學信息――從大數據到精準醫療”的報告，精準醫療研究已經成為各國科研和醫療機構以及企業界高度關注和大力投入的重要研究領域。據劉雷介紹，精準醫療是一個很龐大的項目，一是要做生物信息數據分析總結，二是做臨床數據信息的采集分析，三是軟件和產品的開發。最終，要實現從臨床數據到樣本、到分析、再到知識庫和臨床決策支持系統的整合。
如今，劉雷身任多職，學校、醫院、研究院，他到處奔忙，樂此不疲。他笑著說：“我是屬馬的，奔跑是馬兒的天性。”
[關鍵詞]生物化學與分子生物學；臨床醫學；學習興趣
生物化學與分子生物學是醫學科學中重要的基礎學科之一[1，2]。在多年的教學中，我們發現大部分醫科大學學生認為生物化學與分子生物學是醫科大學中最難的一門課程，比較難學。經過多年的教學觀察和問卷調查，覺得學生之所以對生物化學與分子生物學習的興趣不高及產生畏難情緒的原因主要有以下幾點：
一、學生的相關背景知識薄弱
生物化學與分子生物學是化學與生物學結合的一門交叉學科。醫科大學學生的化學和生物學基礎一般都較弱，特別是有些專業招生是文理兼收的，如護理專業，衛管專業等。他們的理科基礎就更薄弱。而在生物化學與分子生物學代謝章節的學習過程中涉及大量的有機化合物和有機反應。這些化合物和反應的名稱是學生很少見到過的，在這種情況下要記住并理解這些化合物及化學反應對學生來說是十分困難的一件事。在遺傳信息傳遞的內容中，不僅涉及復雜的高分子化合物和復雜的反應，也會涉及生物學的內容，比如病毒、線蟲、細菌等等，而學生對這些物種都不太熟悉。在生物化學與分子生物學中出現了一系列新的領域，比如：表觀遺傳學、生物信息學等。尤其是生物信息學更需要一些計算機、數學和統計學等知識。因此，學生在學習中會感到格外的困難。此外還有復雜的生物化學與分子生物學實驗技術，都讓學生感到生物化學與分子生物學的學習十分困難。
二、學生對生物化學與分子生物學學習的重要性認識不夠
我們通過調查發現，部分臨床專業的學生認為，生物化學與分子生物學這門課只是基礎課。他們將來畢業主要是做醫生和護士，而不是從事科學研究，并且生物化學與分子生物學與臨床醫學的關系不大，不象專業課那么重要，片面的認為只要專業課好就行，把基礎課放在一個不重要的位置，因此，對生化學習的積極性不高。
三、教學方法單一，理論與臨床脫節
隨著招生人數的增加，教師的教學任務繁重，教學課時減少，尤其是實驗課時的減少較為明顯，這些都使得教師沒有時間進行基礎知識與臨床疾病關系的討論。結果使學生覺得生化和分子是化學課程或者是生物學科的課程，與醫學科學關系不大。長此以往喪失了對生物化學與分子生物學的興趣。
然而，生物化學與分子生物學是一門重要的醫學基礎課，教師在教學中應該加強學生對其重要性的認識，并且在教學中結合臨床醫學培養學生學習該學科的興趣和動力。如何做好臨床和該學科的結合?可以從以下幾個方面著手：
一、在回顧歷史中激發學生的興趣
在醫學發展史上，生物化學與分子生物學對醫學的發展發揮了巨大的作用。從歷年來的諾貝爾獲獎情況中可以知道，許多重大的醫學發現都是與生物化學與分子生物學領域的研究成果。比如：蛋白質、核酸方面的研究、維生素B1、維生素K等的發現、肌肉中氧消耗和乳酸代謝闡述、染色體理論的建立、胰島素的發現、糖代謝的研究、DNA雙螺旋結構的發現、蛋白質測序技術、DNA測序技術、PCR技術、基因定點突變技術、真核基因表達調控的分子機制、RNA干擾現象的發現等等都被授予了諾貝爾生理學醫學獎[3]。這些重大發現為醫學科學的發展奠定了基礎。從而使醫學科學進入了一個嶄新的一頁――分子醫學時代。通過這些重大事件的講解，使學生更清楚地認識到生物化學與分子生物學在醫學科學中的重要性，并且激起學生利用生物化學與分子生物學知識探討生命現象的興趣。
二、生物化學與分子生物學與疾病的發病機制
幾乎所有的疾病發病都能追尋到其發病的分子機制，而這一點正是生物化學與分子生物學研究內容之一。教師可以在授課是結合這一點，利用學科知識來解釋一些常見病的發病機制，從而加強學生對課程內容的理解、學科重要性的認識以及培養其學習興趣。對于學生覺得最難學習的代謝來說，可以用生物化學與分子生物學所學的代謝知識來解釋糖尿病的發病機理來激發學生的興趣。糖尿病是胰島素缺乏引起的血糖升高，進而導致代謝紊亂，出現多飲、多食、多尿和消瘦為主要臨床表現的疾病。那么為什么胰島素缺乏會出現這些情況呢？我們可以從剛剛學過的胰島素對糖代謝、脂代謝和蛋白質代謝的調節及三大物質代謝的相互聯系來解釋其發病。胰島素缺乏時，機體不能利用葡萄糖供能，只能利用脂肪和蛋白質分解供能。這樣就導致血糖水平升高，高血糖導致饑渴感滲透性利尿，因而多飲、多食和多尿；脂肪和蛋白質的分解加強導致消瘦[4]。盡管學生沒有學習過糖尿病的知識，但通過簡單臨床背景知識的介紹，然后運用所學習的物質代謝知識，很容易使學生理解糖尿病的發病機制，這既加強了學生對所學內容的理解，也激發了其學習興趣。
三、生物化學與分子生物學與疾病的診斷和治療
生物化學與分子生物學的知識不僅能夠解釋疾病的發病機制，也在疾病的診斷和治療中得到體現。在教學中，我們可以通過對一些常見疾病診斷和治療介紹，使學生能夠認識到本學科在醫學科學中的重要性及培養其應用本學科知識解決問題的興趣。比如常見的乙型肝炎診斷，乙型肝炎病毒可以通過本學科最常用的技術熒光定量PCR（real-timePCR）技術來檢測乙型肝炎病毒的DNA含量，而血清谷丙轉氨酶可以判斷患者肝臟是否收到損害。因為谷丙轉氨酶在干肝臟細胞中的含量最高，當肝臟細胞受損傷時，該酶就釋放入學，從而導致血清谷丙轉氨酶升高[3]。這樣學生就能夠認識到PCR技術及一些基本知識在醫學診斷中是非常有用的，同時也加強了學生對這些知識的理解和記憶。生物化學與分子生物學知識還用于理解疾病的治療措施。隨著現代科技的發展，建立了許多新的治療手段，基因治療就是最好的例證。基因治療包括很多種，涉及許多生物化學與分子生物學的知識，包括：基因矯正、基因置入、基因敲除、反義DNA及RNA干擾等許多新技術。
四、通過病例討論增加和激發學生對生物化學與分子生物學的興趣
在實驗教學或理論教學進行到一個階段，我們可以采取課堂討論的形式，利用一個階段學習的知識來認識一種或一類疾病，這樣既能夠加強學生對學過知識的理解和記憶，也能夠學會如何應用所學的知識來解決問題，同時也激發了學生的學習興趣和主動性。我們在學期結束曾經討論癌癥這一疾病。從癌癥的發病機制、診斷到治療都涉及到生物化學與分子生物學的知識。目前關于腫瘤發病機制的學說，主要是癌基因和抑癌基因的理論，即癌基因的過度表達或者抑癌基因低表達可能是腫瘤發病的基本原因。這樣我們就能夠熟悉癌基因和抑癌基因的內容并能夠用于實踐。再如腫瘤的化學治療，許多抗腫瘤藥物，比如5-氟尿嘧啶、阿糖胞苷等，都是堿基或核苷酸等的類似物。那么這些類似物為什么能夠治療腫瘤或者說殺死腫瘤細胞呢？這些藥物結構上與堿基或核苷酸類似可以通過酶的競爭性抑制作用的來抑制核苷酸的合成或干擾DNA和RNA的功能[3]。這樣學生就能夠了解酶競爭性抑制、核苷酸的合成、DNA的復制和RNA轉錄以及細胞的生長繁殖等知識很好地運用在疾病的治療中。所有這些涉及了很多生物化學與分子生物學知識。這樣我們能夠運用生物化學與分子生物學的知識來認知腫瘤的發病機理及診斷治療等等。
五、臨床醫學貫穿生物化學與分子生物學教學始終
從生物化學與分子生物學的發展史到蛋白質與核酸、從物質代謝到遺傳信息傳遞、從分子生物學技術到細胞信號轉導都與臨床醫學有關。比如從乙醇能夠是蛋白質變性，認識到臨床使75%乙醇消毒的原理；從核酸的代謝，我們認識到核酸沒有營養價值；從膽固醇代謝，我們認識到動脈粥樣硬化的發病機理；從基因突變認識到遺傳性疾病。我們在教學中充分認識到學生的目標是學習醫學科學，始終把臨床和生物化學與分子生物學聯系起來不僅使學生認識到臨床醫學是一個龐大的知識體系，而且學生的學習興趣就會越來越濃。
在多年的教學中，學生一直反應生物化學與分子生物學是較為難懂、并且枯燥無味的一門科。通過不斷改進教學方法、教學理念及不斷實踐、總結、提高，我們認識到生物化學與分子生物學的教學中通過與臨床醫學的形式多樣的結合，不僅能夠使學生認識到生物化學與分子生物學在醫學科學中的重要性，并且培養了學生對本學科的極大興趣。我們希望在今后的教學中，通過不斷的摸索實踐提高教學效果、培養學生的興趣，為我國的醫學教學做出貢獻。
參考文獻：
[1]戴雙雙，婁桂予，高敏等。臨床醫學本科生物化學教學的設計與實踐[J].西北醫學教育，2009；17（2）：335-336.
[2]郭小芳，田智，周鋒等.醫學高校生物化學教學的探索.醫學教育探索[J].2010；9（9）：1199-1200.
[3]查錫良主編.生物化學[M].第七版，人民衛生出版社.2008年.
[4]高谷，馬建華.代謝組學的研究進展及在糖尿病中的應用.國際內分泌代謝雜志[J].2010；30（2）：126-128.
