生物信息学的理解范文

导语：如何才能写好一篇生物信息学的理解，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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一、初中物理学生粗心的产生原因分析

根据调查显示，初中生物理学习中产生的粗心问题主要有以下三个方面的原因。

1.审题不清，容易进入题目设置的陷阱

初中生的社会阅历尚浅，常常会出现骄傲自满的情绪。因此，在审题的时候不能抱着一个正确的态度认真审题，常常是粗略的阅读之后，就开始答题。不正确的审题方式，可能会遗漏许多有用的信息，造成解题的错误，这是粗心问题最直接的体现。不仅如此，有一部分的物理题目，会设置陷阱，一些粗心的学生可能因为粗心而进入陷阱，造成解题答案的错误。

2.受思维惯性影响，问题考虑不全面

受到青春期心理变化的影响，初中生形成了一定的思维定式，很难轻易地转变过来。思考问题的时候常常受到惯性思维的影响，不去细致分析物理问题的本质，而凭感觉来寻找问题的答案，这是粗心大意的一种表现。例如物理题目，装满水的杯子，上面漂浮着一块冰，由于冒出水面，如果冰块融化后，水会不会溢出杯子？如果按照初中生的一贯想法，认为冰融化后肯定要溢出来。实则不然，根据浮力公式，冰块融化后水的体积与冰块漂浮所排开水的体积是一致的，所以水不会溢出来。在这个问题中，需要初中生避开惯性思维，利用所学的物理知识，细致分析才能得出正确答案。

3.知识结构不完善，忽略题目条件设置

初中生刚刚开始接触物理学科，物理学知识可能还不够深入和完善，因此初中生在做物理练习题的时候，常常对题目设置的条件不理解，或者理解得太片面，从而造成了粗心大意。也有学生忽略了物理公式应用的条件，看见相关数据，就死搬硬套，最后造成解题结果的错误。

二、纠正初中物理学生粗心的措施

初中生在学习物理时，粗心是一大弊病，针对出现粗心问题的原因，本文提出以下几点意见，用以改正初中生物理学习时出现的粗心问题。

1.老师做好引导作用，培养学生的良好习惯

老师作为学生的人生向导，很多时候都是起到了引导作用。而针对学生出现的粗心问题，老师更要发挥引导作用，培养学生的良好习惯。例如在做题时，要求学生要逐字逐句进行审题，保证题目内容的不遗漏。再例如进行物理问题分析时，要有一定的事实依据，不能凭空想象，主观臆断地认为物理问题应该是这样的。或者说，老师在课堂授课的过程中，要做好示范作用。讲解例题时，认真审题，一步一步地分析题目，最后提出解题方法。一方面可以照顾学习基础差的学生跟上思路，另一方面也能够保证学生充分认识正确审题解题的良好习惯。

2.设置学习小组，在学习上相互帮助

老师毕竟不能够时时刻刻陪在学生身边，而学生一旦出现粗心遗漏的问题，老师也不能够及时发现，从而造成一定的后果。而在老师的帮助下，建立物理学习小组，能够有效地避免这一情况的发生。小组成员在一起学习，一旦有同学出现粗心的毛病，遗漏重要知识点，其他同学可以及时向他提出来，避免更大的问题出现。除了小组成员之间的互相监督，也存在相互竞争和相互合作，从而大大提高学生的学习效率和学习动力。

不过，老师要严格控制小组成员之间的关系以及纪律。防止小组成员之间因为恶意竞争，造成不必要的后果。例如为争夺考试成绩第一，故意传递错误知识点等。老师要给学生一个正确的竞争观念，保证一个良好的学习环境。

3.培养学生正确的学习方法

一个好的学习方法，能够令初中生的物理学习事半功倍，大大提高学生的学习效率，避免粗心毛病的产生。而老师作为引导者，可以帮学生逐步建立适合自己的学习方法。要求学生对自己的学习内容进行规划，避免知识点由于粗心而遗漏。制订复习计划，及时对容易遗忘的知识点进行复习。也要制订练习计划，巩固所学知识，保证所学物理知识的熟练运用。这样一来就能够形成一个适合自己的学习―巩固―应用的学习模式，不仅提高了学习效率，也避免了由于粗心而遗漏的知识点。

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关键词:生本教育;高中物理新课程;教学

中图分类号:G632 文献标识码:A 文章编号:1002-7661(2012)22-144-01

一、教师要把握好从“师本教育”向“生本教育”理念的过渡,创新课堂教学

传统的高中物理教学课堂中,教师处于“中心”的地位,由老师将所有的物理知识传授给学生,学生处于一个被动接受的位置,不利于主体性的发挥;而高中物理新课程标准明确指出,要将学生的科学素养提高到一个新的层次,一切物理教学都应该以学生的全面发展为导向。因此,基于高中物理新课程的背景,教师应该在教学过程中渗透“生本教育”理念,实现角色的转变;在高中物理教学中,教师要根据学生的需要和发展要求来规划设计课程,给学生提供一个自我展示的机会,调动学生主动学习的积极性和创造性,进行自主学习能力的培养;要运用多种教学手段激发学生的学习兴趣,使学生在兴趣的指引下进行主动探究知识,让“要我学”变为“我要学”;将“学会”成为“会学”。

在物理课程的教学中,教师应该把自己看做学生的引导者和领路人,把学生置于主体的位置,做好主导的相关工作,探究式物理教学与传统教学并不是相冲突的,而是在原有基础上的革新和深化,教师受到传统教学模式的影响是比较深远的,要进行转变需要一个适应的过程,需要不断地认识、实践和总结,更要解放思想,放下包袱大胆尝试;如何由“教书匠”向创新型的教师方向过渡,值得物理教师深思;在课堂教学中,教师应该准确把握教学思路,合理设置课程进度,并在教学方法上追求多样性和趣味性,吸引学生的注意力,提高课堂教学质量,并有效提高学生的学习效能;此外,应该打破师生间的隔阂,师生间要增强互动和交流,教师及时了解学生的学习情况,为学生解疑答惑;不同学生之间存在着水平的差异,教师应该一视同仁的对待,尊重学生,提倡一种师生平等、关系和谐的局面。

二、在教学中提高学生为主体的意识,鼓励学生积极思考积极发问

“生本教育”理念要求在教学过程中突出学生的“主体”地位,因为学生是知识的学习者,教师的教学活动都是为了学生能够掌握大纲要求的知识,从而具备物理思想的素养,教师的最终目的就是为了培养有知识、有文化水平的学生,学生在物理学习过程中如果能收获乐趣和成就感,就会激发学习的动机,从而保持持久的学习热情和长久的热爱。高中学生的学习负担是很重的,繁重的课业压力使很多学生感到力不从心,因此,如何在这种紧张的学习状态下让学生爱上物理并学好物理,需要教师多多倾注心力。虽然课本教材是很重要的物理学习资源,但是却不是唯一的学习资源,因此,将眼光从课堂内扩展到课堂外是很重要的,可以定期开展物理相关知识的讲座,实验操作竞赛或者发明创造评比等,都有利于拓展学生的物理思维,使物理学习冲破题海战术的局限,让学生卸下思想包袱,向更广阔的物理领域发展;让学生走出物理课堂进行体验式物理学习,才能够激发在物理学习中的灵感,使物理课程呈现出一片生机。物理教学中,通过一系列问题的设置来锻炼学生的思维,使学生养成爱思考的习惯,是很重要的。教师提出问题后,学生就会调动已经存在的知识储备和日渐形成的学习方法,进行积极的思维活动,最终解决问题,强化物理知识的运用;对“问题意识”有了一定的认识后,学生在学习过程中会自己发现问题,并提出问题,从而养成一种善于提问、主动思考的良好习惯,长此以往,学生们主动学习的意识和行为就会得到强化,从而真正发挥学生的主体作用。

当前的高中物理课堂中,并没有彻底改变灌输式的教育模式,学生被动学习的局面依然存在,学生的创造性和主观能动性的发挥还是受到了很多的限制,因此,鼓励学生积极思考并善于发问,能够有效地提高学生学习的主动性,发掘学习物理的更大潜能。

三、利用物理实验教学,提高学生自主探究物理问题的能力。

物理学科中,实验占据了很大的比例,物理实验有助于培养学生的动手能力和自主探究物理问题的能力。物理实验要遵循一定的物理定律,使学生真正体会到物理知识的形成过程,证实物理结论的正确性和真实性,学生进行实验尝试,根据实验现象进行总结归纳,这一过程是发现问题、提出问题,解决问题的过程,学生通过质疑和思考,和进行动手操作,在课堂中占据主体地位,真正体现了生本教育的理念。

总之,突出学生的主体地位,提高学生的自主学习能力和探究能力,是生本教育理念的基本要求,高中物理新课程标准对学生的要求提高了,“高分低能”已经是教育界应该摒弃的思想,被老师“牵着鼻子”学习的现象应该有所转变,物理教学的设计应该始终围绕学生这个中心,充分发挥学生的能动性,提高物理的科学素养。

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摘要：为培养医学院校生物科学和生物技术专业学生的生物信息学基础知识的掌握和软件的应用能力，结合近年该课程的教育教学改革实践，不断探索科学完善的教学体系和教学模式。从教学内容、教学方式和实践能力培养等几个方面进行了探索与实践。使学生在生物大数据时代，具备初步的生物信息学分析技能和实践操作能力。

关键词：生物信息学；生物科学；生物技术；教学模式改革

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）26-0145-02

一、开设生物信息学课程的必要性

生物信息学学科发展迅速，不断与其他学科相互渗透，而医学院校生物科学和生物技术专业的学生主要从事生命科学相关的研发和技术，涉及生物、医药、食品、环境、农业等领域。掌握生物信息学这门工具，为今后走上工作岗位，提供新的研究手段和途径是十分必要的。因此，在医学院校部分专业（如生物科学，生物技术等）开设生物信息学必选课程具有重要意义。

二、目前存在的问题

1.教学内容陈旧和教学资源缺乏。我国高等院校开设生物信息学时间相对较晚，在教材选择中首先调研了其他院校和目前出版的教材内容情况。发现大部分生物信息学教材都包括生物大分子（核酸和蛋白质）的信息资源，基因组分析信息资源，数据库搜索软件，核酸序列分析和多序列比对等软件的核心内容，除了共性的章节外，不同的教材内容和重点各不相同。但是生物信息学发展迅速，除了基础内容外，大部分内容都在快速地更新，比如引物设计软件的使用等。而目前，生物信息学教学资源较匮乏，完善的生物信息学课程的教学大纲、教案、教学视频、多媒体课件和习题等教学资源稀少。

2.课程内容与教学课时不匹配，教学进程安排不够合理。首先，由于生物信息学是一门多学科交叉的综合性学科，生物信息学课程学习前需要理解和掌握一些生命科学相关知识背景，如基因组学、蛋白质组学、生物化学、分子生物学和遗传学等，深刻理解一些生物学基本概念，如基因序列、蛋白质序列、非编码区、启动子等，并初步了解一些重要的生物学数据库。因此，讲解透彻该门课程需要教师在课堂上花费一定的时间介绍相关背景知识。然而由于医学院校学生课程门类众多，客观条件决定无法为生物信息学安排足够多的课时。目前我校教学大纲规定的授课仅为20学时，学时少与教学内容多的矛盾就显得非常突出。教师需要在有限的教学时数下灌输大量内容，因此无法深入讲解每个章节的内容，增加了学生学习的难度，降低了教学质量。

其次，教学进程安排不够合理。以我校生物技术专业学生为例，本科二年级第一学期学习生物信息学课程。此阶段学生虽然学习了一年多的专业基础理论知识，但是专业基础知识较为薄弱，同时实验设计等相关实践较少，缺乏对实验细节的理解与实验设计的整体把握。而生物信息学课程是一门实践性学科，所以有必要在生物信息学课程的教学中渗透实验设计的理念，课程学习中灵活运用专业基础知识，达到学生的专业基础知识与生物信息学的知识与不脱节，从而激发学生学习热情。

3.教学模式单一，理论与实践教学脱节。对于医学院校生物科学和生物技术专业的学生，本课程培养的主要目标是：如何在现有数据库中查找想要的信息，如何通过在线程序或利用现有的分析软件，处理相关数据，解决生物学问题。学生需要通过亲身实践，才能熟练掌握生物信息学的数据库、分析方法、软件。但是很多医学院校教学条件有限，没有相应的计算机实训室，配套软件也相对匮乏，教师在授课过程中根据课件照本宣科，并不能结合具体实例边讲解边示范操作，同时，多数高校开设的生物信息学课程以理论教学为主，缺乏实践教学课时。然而，生物信息学的学习，如数据库的检索与使用、序列比对分析软件的应用、引物设计软件的应用等都需要学生在实践课中进行验证或操作，理论知识与实践环节脱节严重，从而影响了学生对课程的理解和掌握。

三、生物信息学教学模式改革探索

1.修改理论教学大纲，精选教学内容。由于生物信息学内容繁多，应针对不同专业特点精心挑选授课内容，在有限的课时中让学生学到最基本且重要的生物信息学理论知识。目前我们选用的是浙江大学出版社第一版的生物信息学，结合生物科学和生物技术两个专业的特点，本教学团队编写了教学大纲，对教材内容进行了更新和优化，将重点集中于应用性较强的生物信息学实践分析技能和离线单机版生物信息学软件的使用上，具体内容包括核酸及蛋白序列数据库、序列的相似性搜索、序列比对、系统进化树的构建以及蛋白质的结构与预测和引物设计等基本内容。同时考虑生物信息学学科的前沿性和交叉性，我们又增加了蛋白质组学和非编码RNA，基因芯片、qPCR、深度测序等操作原理及流程预测等内容。为了适应生物信息学快速发展的要求，扩大学生的知识面，推荐了包括DavidW .Mount编写的《Bioinformatics Sequence and Genome Analysis》和国家“十一五”规划教材李霞主编的生物信息学等几种不同类型的参考教材供同学课外阅读。

2.创新教学方式，推行灵活多样的教学模式。生物信息学的课程学习和软件使用与网络的使用紧密相关，一方面，为克服学生多，无法使每位学生实时进行电脑操作的弊端，我们利用能够接收无线网络信号的设备，实现上课时教室内有网络，这样在授课过程中就可以实时在线带领学生进行生物信息学分析，如稻菘獠檠、序列提交过程、蛋白质结构域分析、蛋白理化性质及结构预测等重要内容，通过实时演示连贯教学内容，让学生得到了更加直观的实践体验，加深了对各种分析方法的学习和理解[1]。另一方面，由于课程学时（仅20学时）的限制，学生们不可能完全依赖课堂时间很好的掌握该课程，除了采取集中授课方式之外，本团队利用搭建的“分子生物学”省级精品资源共享课程网络平台，开辟了“生物信息学”专栏，提供相关文献、相关分析软件及其使用步骤等信息；并聘请校内外相关领域专家开展专题讲座，组织相关领域青年教师开展专题研讨等形式，从而加深学生对课程内容的理解。

3.紧密联系科研，开展基于实践的问题式教学。针对生物信息学课程的特点，打破应试考核方式，本教学团队注重理论结合实践的问题式教学方式引导。一方面，各专业课程中增加实践教学课程比例，根据生命科学的发展，不断充实实践教学内容，增加综合性、设计性实验，从而将生物信息学技术渗入日常教学环节中；另一方面，面向全校招募相关领域青年教师，鼓励并指导学生参与青年教师科研项目，并积极申报国家级和省级大学生科研项目。目前创新性实验和探索性实验全面覆盖生物科学和生物技术专业全体学生，学生在解决科研问题时逐步学会运用生物信息学知识，如文献查阅、目的基因序列的获取、基因序列的分析方法等，提高了学生生物信息学知识和技术的实践能力和理论理解力。

四、结语

生物信息学是生命科学领域研究的重要的工具和载体[2]，针对生物信息学课程的特点，医学院校生物信息课程的改革可进一步加强理论教学的系统性、规范性和针对性，提高学生对生物信息学知识的应用能力。在课程体系建设基础上，大胆尝试新的教学方法和手段，突出医学特色，培养适用于现代精准医疗的创新型生物学专业人才。

参考文献：

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[关键词]生物信息学 课程教学改革 创新能力培养

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2013）16-0061-02

当前生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地理解为“将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科”。生物信息学的发展，对人们分子水平上认识生命活动的规律起着关键性的作用。生物信息学是一门理论性和实践性都很强的课程，理论与实践的结合十分紧密。生物信息学课程的授课内容分为理论基础和上机操作部分，主要特点是传授理论知识和培养实践能力并举。在生物信息学的课堂教学中，既要强调基本理论、基本知识的传授，同时也要加强学生的实践能力和创新能力的培养，以实际应用为主要侧重点，着重培养学生的创新能力。根据生物信息学的课程特点，我们在理论教学、上机实践操作及考试方式等方面进行了改革和探索，获得了较好的教学效果。

一、激发学习兴趣

生物信息学课程涉及的新技术较多，接触的因特网也多为英文页面，多数学生因而存在畏难情绪。对于分子生物学基础及英文较差的学生，我们采用循序渐进的方式，鼓励他们由浅入深地学习生物信息学的分析方法，由少到多地浏览英文网站，理解并掌握常用的生物信息学英文词汇，从而增强了学习生物信息学的兴趣和信心。学生通过对英文网站的不断浏览，英文阅读能力得到了很大提高；同时也开阔了视野，拓宽了知识面。随着学生生物信息学分析能力及专业英语水平的提高，教师在理论课讲解过程中，由少到多地逐步加大了英文教学的比例。总之，通过激发学生的学习兴趣，帮助学生逐步建立起学习的兴趣和自信心，为学好生物信息学这门课程打下了坚实的基础。

二、重视双基训练

本课程首先结合人类基因组计划介绍生物信息学的历史发展和概况，然后顺序介绍生物数据库分类、序列相似性比较、数据库搜索、分子系统发育树分析、基因组学与基因预测、蛋白质结构预测等基本知识，以介绍基本理论和基本知识为主，启发学生拓宽知识面，了解学科前沿和最新进展，培养学生解决生物信息学分析实际问题的能力，从而为今后进行生命科学研究奠定基础。

生物信息学涉及的算法多数都较为枯燥，在授课过程中侧重于分析方法的讲解和应用。如在讲授双序列比对动态规划算法Needleman-Wunsch全局比对和Smith-Waterman局部比对及分子系统发育树构建UPGMA（Unweighted pair group method with arithmetic mean，非加权算术平均组队法）等算法时，在多媒体教学的基础上，结合板书演算实例、互动式“提问”等方法帮助学生理解算法的基本原理及分析方法；同时布置课后计算题作业，要求学生独立完成后上交，并作为平时成绩考核的主要依据之一，从而促进学生巩固基本理论和基本知识。

三、双语多媒体教学

为了适应生物信息学知识全球化的特点，使学生能够更好地接受最新的生物信息学知识，我们制订了生物信息学课程双语教学计划，并在教学过程中分阶段逐步实施。在第一阶段，以汉语讲授为主，英语渗透，中文教材为主，相关英文文献为辅；在此基础上，逐步向第二阶段过渡，即汉英整合，不分主次，PPT课件和Flas采用英文版本；最终的目标是第3阶段，即选用英文教材，制作英文版本的PPT教学课件，采用全英文授课方式。整个过程循序渐进，逐步淘汰传统的中文教学。

在讲解数据库查询和BLAST（Basic local alignment search tools）分析、Bankit在线序列提交和Sequin离线序列提交及DNASTAR、DNAMAN、MEGA等软件包使用方法时，改变以往静态演示的旧有模式，应用屏幕录像专家软件制作多媒体动画文件，将操作步骤和鼠标的移动轨迹、点击抓取下来，以便让学生直观地观看课件。通过现场操作核酸序列的查询、蛋白质三维空间结构的显示、限制性酶切图谱绘制、PCR引物设计、序列组装重叠群（contig）构建、分子系统进化树构建等分析，应用多媒体设备将整个操作过程动态地逐一展示，直至最终完成整个过程，使学生得到了直观体验，加深了印象，从而更加容易掌握这些实践操作。

四、加强上机操作

实践教学相对于理论教学具有直观性、验证性、综合性、启发性和创新性的特点。为了提高学生的实践操作能力，我们安排了多个验证性、设计性上机实践操作。《NCBI数据库的检索与使用》让学生熟悉GenBank核酸序列的格式、主要字段的含义、序列下载的方法，并掌握Entrez检索工具的使用方法；《BLAST数据库搜索》让学生掌握BLAST数据库搜索的分析方法；《核酸和蛋白质序列的进化分析》让学生掌握MEGA（Molecular evolutionary genetic analysis）和Clastalx等软件构建分子系统进化树的方法和步骤；《DNAMAN软件的使用》让学生掌握DNA序列的限制性酶切位点分析及PCR引物设计等基本操作方法；最后一次实践上机课安排《核酸、蛋白序列的综合分析》设计性实验，让同学们随机组成两人一组的研究小组，自选感兴趣的基因并从GenBank数据库中下载该基因的20条核酸序列及蛋白序列，分析其中1条核酸序列的碱基组成比例，反向互补序列、编码的RNA序列及蛋白序列，分析其中1条蛋白序列的氨基酸组成比例、分子量、疏水性、等电点、亚细胞定位等物理、化学特性；同时基于DNA序列和蛋白质序列构建分子系统发育树。

五、网络教学资源

生物信息学对于网络工具高度依赖，由于受学时限制，课堂教学的内容非常有限。为了给学生创造一个良好的自学环境，我们应用屏幕录像软件开发了上机实践操作演示等教学资源；提供了课件供学生在网络上下载使用，该课件覆盖了生物信息学课程的全部教学内容，包括相关的动画演示等信息；另外还提供了DNASTAR、DNAMAN、MEGA、BIOEDIT等软件安装程序及使用手册，相关英文参考文献等，从而有效地扩大了学生的自学空间。

六、科研教学相长

本课程由具有生物信息学或分子生物学博士学位的教师承担，每位授课教师的科研课题均涉及生物信息学分析。在生物信息学的教学过程中，授课教师积极融合个人的科研工作经验和成果，丰富了教学内容。如在讲授Bankit在线序列提交及Sequin离线提交序列时，我们以提交至国际核酸序列数据库GenBank的芒草（Miscanthus sinensis）肉桂醇脱氢酶（JQ598683）、过氧化氢酶（JQ598684）、咖啡酰辅酶A-O-甲基转移酶（JQ598685）、肉桂酸-4-羟化酶（JQ598686）为例；在讲授基因外显子和内含子结构预测时，以牡丹（Paeonia suffruticosa）ACC氧化酶（FJ855434）和ACC合成酶（FJ769773）为例。通过把科研思路带入教学中，有效培养了学生的科研能力及创新能力。此外，教学实践也有利于教师全面了解生物信息学和相关学科的最新进展，不断为科研提供新思路。

七、考试方式改革

生物信息学课程的目的是提高学生利用信息技术解决生物学问题的能力，因此主要考查学生综合利用所学知识分析问题和解决问题的能力。在课程考核中结合平时书面作业、递交上机操作练习和考试三方面情况，综合评定。平时布置3次思考题目，以书面形式上交，占考核成绩的20%；上机实践操作的习题以电子版发送到教师的E-mail邮箱中，占考核成绩的30%；课程结束后给学生1周的时间复习，而后在计算机上答题，包括基础知识部分和上机操作部分，占考核成绩的50%。经过综合评定，能够比较客观地反映一个学生对该课程的实际掌握情况。采用这种考试方式后，一方面，促使学生在学习过程中，不必花大量工夫去死记硬背，而把重点放在了基本理论、基本知识的巩固及实践操作技能的提高上，有效地提高了学生的实践操作能力和创新能力；另一方面，也促使教师在教学过程中，注重从能力培养的角度进行教学课堂设计，提升教学质量和水平。

在教学过程中，通过激发学生的学习兴趣，采用双语多媒体教学方式，在重视基本理论和基本知识讲授的同时，加强上机实践操作，充分利用网络教学资源，将科研成果结合于教学过程中，结合考试方式改革与探索，大大提高了“生物信息学”课程的教学质量水平及教学效果。

[ 参 考 文 献 ]

[1] 葛威，鲍大鹏，董战峰，等.Visual BASIC编程在核酸序列分析中的应用研究初探[J].生物信息学，2004，（4）：43-46.

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摘要：师范教育改革下高师院校课程的重新建设已成为重中之重。如何在改革的新背景下建构合适的课程体系，成为高师院校要解决的问题。本文立足于师范教育改革背景下的需求，针对《生物信息学》课程的特点和教学中存在的问题进行初步探讨，就其在教学方法的更新、教学标准的编写、考核方法的改进等方面提出了一些思考，希望通过不断的完善从而提高《生物信息学》课程的教学质量。

关键词：师范教育改革；生物学信息学；课程建设

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）21-0102-02

随着教育的发展，教师体制也不断发生改变，顺应发展的趋势，教师资格证的改革开始不断推进与完善。2012年《国家中长期教育改革和发展规划纲要》精神和教育部部署启动全国中小学和幼儿园教师资格证改革试点工作，2013年《中小学教师资格考试暂行办法》出台并规定：试点启动后入学的师范专业学生申请中小学教师资格应参加教师资格考试。2015年我国正式实施教师资格证国考制度，并实行五年一个周期的注册制度。教师资格证制度的变革是对高师院校实施教学改革的促进同时也是对师范生的挑战。改革制度下更要求提高教师的综合素质和学生能力的培养，而《生物信息学》所具备的专业性与前沿性正是师范教育对学生着重培养的方向与目标。

《生物信息学》是一门交叉学科，包含了对生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，运用数学、计算机科学和生物学的各种工具阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。随着大规模的基因组测序工作的开展，生物学数据获得了大量的积累，生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。生物信息学使学生了解学科前沿和新技术进展，同时培养学生综合运用知识的能力。但目前多数院校只将其设为选修课程，重视程度很低，而且在教学内容、方法等方面存在一些问题。由于师范教育改革对师范生要求不断提高，课程的学法和内容也要与时俱进，怎样建构新的课程体系是高师院校需要解决的问题。

一、课程教学现状

1.师资力量薄弱。生物信息学不仅对教师专业知识要求高，同时也需要有计算机理论基础的教师来授课。但目前教授生物信息学课程的教师大多都为其他生物学课程的教师，这些教师往往缺乏专业的生物信息学分析软件操作训练和计算机基础，不能将各学科更好融合。

2.教学方法滞后。生物信息学是一门交叉学科，但教师在教学过程依旧采用传统教学方法，计算机辅助教学不常见，这种授课方式不仅效果欠佳也没有发挥此学科的优势。而且在教学过程中不注重培养学生对生物信息学的重要性的认识，所以学生认为该课程只是理论学科，认识不到其对实践操作能力的重要和生物数据分析的意义。

3.实践教学不足。受传统的教学观念影响，教师在教学过程中只注重理论教学忽视实践教学，导致学生所学的理论知识与实践脱节。因为生物信息学对于网络高度依赖，但由于受学时限制，课堂教学的内容有限，实践教学课时数较少，内容也比较简单，缺乏完善的实践教学过程，学生也缺乏实际动手操作的能力。

4.考评方案简单。生物信息学的考核重点是学生对生物信息基本概念的理解，软件操作的掌握程度及生物数据分析解释的能力。但一些学校的考试形式还全部是理论知识，缺少实际操作能力的检验，这种考评办法的评价效能差，而且不能体现学科的特点。

二、课程体系建设优化

1.提高教师素质。教师是教学的核心资源，其知识水平和操作技能都会影响教学的效果。提高教师素质首先要对任课教师开展《生物信息学课程教学改革和实践》专题讲座，其次鼓励教师通过查阅相关文献，了解课程的特点及发展，组织大家进行讨论，再次，也要积极组织教师参加科研活动，提高科研新能力，在科研过程中进一步了解本学科的前沿内容。

2.编写教学标准。如今的教师专业化不只是强调教师要有扎实的理论知识，更要有实践能力。所以生物信息学的课程建设改革要组织新的教学内容，合理安排理论学时特别是实验学时。课程标准对生物信息学的研究内容、现状和发展前景做具体的介绍，主要对生物信息学的基本概念和基本方法进行讲解，重点是分析软件的操作方法和生物学数据库的使用方法的讲解。

3.改进教学方法。师范教育改革意味着对师范生各方面要求的逐渐提高，学生不能只被动接受知识，所以教师在教学中要利用多媒体辅助进行直观教学，演示生物学数据库的浏览与检索，软件的使用，基因序列的检索、基因阅读框架的找寻、序列比对、进化树的构建等操作。教师也可以提供课件和DNASTAR、DNAMAN、MEGA、BIOEDIT等软件安装程序及使用手册等扩大学生的自学空间，使学生的被动学习变为主动学习，也符合师范教育对学生创造能力、应用能力的培养。

4.教学科研结合。生物信息学教学强调能力的培养，且学科的交叉性也能使学生将所学知识与之结合。教师可以鼓励学生参与相关课题研究，学校也可以提供机会让学生参与到创新创业性研究的科研项目中，这样的学习方式可以激发学生对科研的兴趣，巩固课程中所学到的知识，使学生掌握生物信息学课程的实践技能，也更好的体现对师范生创新能力培养。

5.优化理论课结构。师范教育提倡以学生为主体的授课方式，所以课堂可以采取不同的学习方式如小组合作或学生讲述等以此丰富理论课的教学模式。教师可以提出问题由小组成员讨论研究学习，课堂也可以以自讲的方式进行学习，学生通过查阅资料了解学科在临床医学、药物产业等方面的应用以及在后基因组时代的主要研究内容等，不仅掌握了前沿知识同时也锻炼教师技能，对于师范教育培养有很好的促进作用。

6.加强实验课建设。师范教育在强调师范生理论知识的同时更注重实际的操作能力，所以实验教学起着越来越重要的作用，在学习中通过生物数据库的使用，可以提高学生处理生物信息的能力。生物学数据库均可以通过网络提供数据检索服务，学生可以根据理论知识进行相应的实际操作。学院可以进一步开放实验室，为学生创造动手操作的自学实验环境。

7.改革考核方法。考试是检测教学效果的方法，也是促进学生学习的有力手段。如何考核需要制定详细的评价指标体系。生物信息学的考核改革是在基础考核之上增加了小组答辩和论文成绩。小组答辩以生物信息学在疾病研究中的应用为拟设计命题，培养学生协作收集整理相关文献并展示其整合分析结果的能力。论文以蛋白质生物信息学分析在药物靶点挖掘和药物设计中的应用为题。最后根据论文结构完整性和内容独创性、条理逻辑性和学术水平进行评分。

三、课程体系构建的进一步设想

进一步利用网络学习平台慕课扩展生物信息学的理论深度与新技术发展，学生可以进一步接触并利用云计算等技术对大数据进行处理，或基于手机客户端让学生随时可以查询及学习，这样的构建既是生物信息学课程建设的发展，也是培养学生能力的体现。生物信息学课程建设改革对学生综合运用知识的能力起到了促进作用，也加强了理论联系实践的操作能力。生物信息学能够培养学生全面掌握生物学知识，对今后选择生物学科领域的工作有推动作用，也是师范生成为合格人民教师的理论基础。

参考文献：

[1]蓝秋燕.教师资格证“国考”下师范类教学法课程变革的探讨[J].高教论坛，2014，（3）.

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收稿日期：2016-11-21

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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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一、前言

生物信息学（Bioinformatics）是随着现代生命科学的发展而兴起的交叉学科，旨在为生物学研究提供信息处理的支撑，从海量数据中挖掘生物信息，实现对生命科学问题的研究。生物信息学包含了对核酸和蛋白质的序列和结构信息的获取、处理、存储、分布、分析和解释等各个方面的分析研究，是通过综合利用生物学、计算机科学和信息技术等手段，来认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，揭示海量数据中蕴含的生命奥秘或生物学内在规律的一门科学[1]。随着测序技术的不断发展，人类与其他物种基因组计划相继实施和完成，产生了海量的数据，尤其是近年来的各种组学数据，如蛋白质组、代谢组、基因组、转录组等生物学数据，生物信息学将在解读基因组序列中的功能信息等方面发挥巨大的作用[2]。

二、生物信息学课程开展的现状

生命科学的迅猛发展、生物技术在社会发展中的应用越来越广泛，例如产前诊断、遗传并筛查、肿瘤靶向治疗等生物信息学相关的医学应用，生物信息学的作用和地位也越来越重要。研究机构和高等院校，特别是息息相关的医学院校，迫切需要通过各种形式的教学，系统地培养新的复合型研究力量的医学工作者。因此，医学院校针对医学相关学生开展与其专业紧密结合的生物信息学课程已经成为必然趋势[3]。目前，国内许多医学院校相继开设了生物信息学课程，将生物信息学作为必修或者选修课程。由于生物信息课程教学尚处于刚刚起步的探索阶段，尚未形成一个完整的课程建设体系，再加上生物信息学研究的范围广、相关数据与分析工具资源繁多、涉及多学科知识尚缺乏系统成熟的理论方法，正处在迅速发展中等一系列特点，如何开展生物信息学教学尚有待探索。因此，生物信息学课程的教育理念、教学内容、方式和方法等迫切需要根据自身专业特点，科学确立教学目标，及时系统地总结规划教学内容，探索和改革教学方法，以适应医学专业背景学生的学习，对于促进医学生自身综合素质的提高有重要意义。本文结合南京医科大学本科学生（主要为医学相关专业学生，非生物信息学专业学生）开展的生物信息学课程进行调研和改进，对该课程的学生的反馈意见及各教研室教师的建议进行了深入分析。本着以学生需要为原则，针对学生的专业背景，适当调整教学内容和方法，理论教学与上机实践有机结合，侧重将生物信息学的思维融入解决生物医学的问题，行成一套完整的、合理可行的医学生物信息学课程理论、实验教学方案。进而达到专业与课程相结合，激发学生的学习兴趣，从而达到较好的教学效果。

三、教学内容及方法的具体实践

（一）针对医学专业学生，优化教学内容

生物信息学作为一门发展迅猛的多学科交叉的前沿学科，理论、研究方法、研究内容尚在不断完善和更新中，其内容繁多复杂，更需要进行精心的选择裁剪和编排组织，才能在有限的时间内实现既定的教学目标，使学生学习到有用的知识。教学中应充分结合当前研究前沿和进展、时刻更新教学内容，更应该根据学生的不同专业背景适当调整教学内容和教学方法。在医学院校中，更要针对不同专业及背景的学生，制订具有专业特色的教学大纲。教学应以学生的需求为前提，结合不同专业背景、就业选择方向，调整培养方案和优化授课内容，以满足他们的需求，使学生能够学有所用。比如，针对临床专业的学生，生物信息学教学应该偏重医学研究中的方法和成果，本科教学注重转化医学、生物技术应用成果的普及，研究生教学注重利用生物信息手段和方法解决科研学习中遇到的实际问题；而针对法医专业的学生，教学应该偏重新一代高通量测序技术的原理、数据分析、结果意义等方面。针对目前医学院校中研究方向多元化的背景，强调教学与科研共促进，通过科研时刻关注、追踪学科前沿，将最新的研究成果和在医学上的应用展示给学生，丰富教育资源，使学生能在其他课程的学习时学以致用，从而高质量的完成教学任务。生物信息学亦是众多科学研究工作中强有力的必不可少的研究手段，教学反过来也可促进科研的进一步开展和深入。因此，教学和科研相结合，可以拓宽知识面，全面了解生物信息学和相关学科最新进展，不断为科研提供新的思路，不断的完善生物信息学教学体系。只有坚持教学与科研同时进行、并紧跟科学前沿，并做到及时纳入最新的研究成果，更新教学内容，才能给予学生高质量的前沿教学[4]。

（二）基于计算机的实验教学，锻炼动手能力

在生物信息学教学中，计算机实践教学是不可缺少的部分，理论和实践的有机结合才能达到更好的教学效果。只有亲自动手进行生物数据的分析，学生才能建立一个感官的、多方面的认识。优化上机内容、改进上机教学方法，使得理论知识在上机教学中可以得到实现，实际操作充分理解理论课内容，由此激发学生动手实践的激情和信心，更好地掌握知识。所以在生物信息的教学中，上机实验课程应该占据较大的比例，并通过生动的课堂练习培养学生的兴趣。实验课内容的设计应该考虑医学相关专业学生的背景，根据医学问题作为出发点，以如何解决这些问题作为主线设计课程。所以，通过了解当前医生常用的科研手段或当前医院正在开展的临床检测项目，设计相关实验课程、增加应用性实践教学，并结合最新研究成果和基础到临床应用的实例、以及项目原理及优缺点，可以调动学生学习的主动性。例如，针对临床专业开展常用的生存分析的原理和分析流程的实践教学；针对法医专业，开展常用的STR（短串联重复序列）作为亲权鉴定标志物的序列特点和可视化的教学等。另外，生物信息学本身是多学科交叉融合，知识面广而杂，其相关数据库资源，以及生物信息学工具、算法和软件等均更新迅速。在理论教学中，授课教师时刻密切关注学科发展前沿、并将最新研究成果及学术发展动态，而在实验课授课中，更应该注重教会学生，充分利用互联网资源，独立开展课题、综合分析、解决问题。例如，?榱耸寡?生了解当前网络数据共享的环境下，如何从网上搜索网络资源、下载数据，我们下载了多种不同类型的数据，包括测序数据、芯片数据、注释数据等，然后再从实际数据出发上机操作，介绍分析的方法和工具。

四、生物信息在医学相关专业的应用

基础科研成果的积累逐渐带来了临床应用的突破，而生物信息学的技术和数据在临床应用的重要性也愈加重要。目前，医疗上的应用主要有生育健康、遗传病检测、传染病药物研发、肿瘤诊断及治疗等几大方面[5]。2014年7月国家卫生计生委承认基因测序技术在产前诊断的应用，批准了基因测序诊断产品的上市，2015年3月27日，国家卫生计生委医政医管局又通过了第一批肿瘤诊断与治疗项目高通量基因测序技?g临床试点单位。一些大型医院已经把基因诊断作为患者必需的诊断项目，特别是产前无创诊断，很多医院也正在筹建基因检测中心。目前国内每年新增癌症患者300万人左右，且发病率呈上涨趋势，肿瘤的基因检测和靶向治疗已经成为提高肿瘤治疗效果的一条重要途径。产前诊断和精准医疗的飞速发展所带来的巨大临床应用，亟需懂临床一线的医生了解前沿科技、懂生物信息、会临床应用。根据市场反馈的情况，未来基因检测在临床上应用所占比例会越来越大，医学工作者对生物信息知识的需求也越来越高。

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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

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最后，任课教师在组织学生寻找每个“问题”解决方案的过程中，可以通过分组讨论和集体讨论等形式渐进式地引导学生，在师生不断的交流和互动中，使学生不断修正自己对“问题”的理解并最终找到所有“问题”的最佳解决方案，达到学习目标。

三、改革效果与评价

通过近3年的改革实践，我们发现，在生物信息学实践课中采用PBL与E-learning相结合的新型教学模式，能够极大地激发学生的好奇心和学习主动性;国际互联网上大量的信息资源和学习工具可以有效拓宽学生的学习渠道、丰富学生的学习内容;在实际的操作过程中，学生内在的学习潜能能够被最大限度地挖掘出来，使学生对知识的学习由过去的被动吸收，变成了现在对知识的主动汲取，在提高学生认知水平和认知技能的同时，增强了学生的团队意识和协作精神;教师也由过去传统的课堂主宰者、学习效果裁判员，变成了学生自主学习过程中的组织者和引导者，使学生在知识学习过程中的核心地位得到了进一步的巩固和强化。“找到了问题的解决办法同时也学到了很多知识”、 “上课总是充满好奇心”、“太神奇了，只依靠生物信息数据挖掘和在线软件就可以进行不同物种间的进化关系分析”、“这门课有趣、不枯燥，学习起来不吃力”是近2年学生对生物信息学实践课教学的客观评价。当然，我们也注意到，在生物信息学实践课中实施PBL与E-learning相结合的教学模式还有许多方面需要进一步的加强和改进，比如如何更加有效地利用有限的课时让学生最大限度地获取知识、如何在确保以学生为中心进行教学的同时进行“因材施教”的分层次教学等。

实践教学是高等院校实施教育改革的重要环节，也是目前最有效的提高素质教育的教学形式之一，实践课教学质量的好坏，会直接影响学生对课程基础理论知识的理解、运用和学习的效果[6]。因此，只有在实践课教学中不断尝试先进的教学理念和教学模式，才能紧随时代步伐，探索出一条能够满足现代社会对人才需求的行之有效的实践课教学之路。

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关键词：石榴；二氢黄酮醇 4-还原酶（DFR）；生物信息学；理化性质；跨膜结构

中图分类号：Q811.4文献标识号：A文章编号：1001-4942（2013）04-0008-04

基于生物学试验数据，由分子生物学和信息科学技术相结合的生物信息学已成为后基因组时代用于揭示和探索生命奥秘的重要方法[8，9]。本研究采用生物信息学的方法，以石榴为重点，对红花石榴、粉花石榴、姜荷花、芍药、水母雪莲、大丽花、瓜叶菊和兰花等植物DFR核苷酸及相应氨基酸序列的外显子、理化特性、亲水性/疏水性和跨膜结构等进行预测和推断，以期为深入开展二氢黄酮醇4-还原酶的酶学特性、花色素苷生物合成的分子机制等提供理论依据。

1材料与方法

11数据

12方法

DFR基因核苷酸序列分析采用在线软件 GENE SCAN 进行；DFR基因编码蛋白的理化性质采用Protparam 预测；疏水性/亲水性采用ProtScale进行预测；跨膜结构域采用 TMPred 预测。各分析软件的网站见表 1。

2结果与分析

21核苷酸序列的外显子分析

一般认为，P 值表示分析结果为外显子的可能性，当 P>099 时为外显子可能性极高；050

22氨基酸序列的理化性质分析

利用在线分析软件Protparam分别对石榴、姜荷花、芍药、水母雪莲、大丽花、瓜叶菊和兰花等植物DFR氨基酸序列的理化性质进行分析，结果（表3）表明，这几种植物DFR氨基酸残基数差异较大，分别编码280～1 345个氨基酸残基不等。几种植物的分子量大小差异也较大，粉花石榴DFR分子量最小为36 2487 D，姜荷花DFR分子量最大为108 3167 D。等电点PI差异较小，均在5左右。几种植物中，含量最丰富的氨基酸是Ala、Gly、Cys和Thr，带正电荷和负电荷氨基酸数均为0。通常不稳定系数小于 40 时，预测对应蛋白质在试验中比较稳定，反之则不稳定。因此，除粉花石榴和红花石榴中DFR属于不稳定蛋白质外，其余均属于稳定蛋白。

23疏水性/亲水性的预测与分析

利用在线分析软件ProtScale的Kyte and Doolittle算法对二氢黄酮醇还原酶进行疏水/亲水性分析（正值表示疏水性，负值表示亲水性，介于+05～-05 之间主要为两性氨基酸）。结果（表4）表明，红花石榴（图1，其它几种植物的图片分析结果未列出）和粉花石榴的DFR蛋白存在明显的疏水区和亲水区，其中第141位最低，为-0222，第216位最高，值为2022，为亲水性蛋白。

3讨论与结论

通过在线分析工具和生物软件对红花石榴、粉花石榴、姜荷花、芍药、水母雪莲、大丽花、瓜叶菊和兰花等植物进行分析，结果表明这几种植物的DFR基因都存在1个外显子。氨基酸序列的理化性质分析表明，粉花石榴和红花石榴的二氢黄酮醇还原酶蛋白属于不稳定蛋白，其余几种植物属于稳定性蛋白。几种观赏植物DFR基因中，含量最丰富的氨基酸是Ala、Gly、Cys和Thr，这与陈大志等[8]在拟南芥等植物上得到的含量最丰富的氨基酸基本均为Ala、Glu、Leu、Lys和Val不一致，可能与物种自身的特性有关。除红花石榴和粉花石榴外，其它植物的蛋白质均为稳定蛋白质。

疏水性是20种氨基酸都固有的特性，即氨基酸远离周围水分子，将自己包埋进蛋白质核心的相对趋势，通过了解肽链中不同肽段的疏水性，可以对跨膜蛋白的跨膜结构域进行预测[11]。因此，疏水性/亲水性的预测和分析，对蛋白二级结构的预测及功能结构域的分选提供了重要的参考依据。本试验结果表明，几种植物DFR蛋白中亲水性氨基酸和疏水性氨基酸均匀分布在整条肽链中，亲水性氨基酸多于疏水性氨基酸，均为亲水性蛋白，存在疏水区和亲水区，疏水位点和亲水位点个数不同，这与肖继坪等[12]在马铃薯上的研究结果一致。

跨膜结构是蛋白质通过与膜内在蛋白的静电相互作用和氢键键合作用与膜结合的一段氨基酸片段，一般由 20 个左右的疏水性氨基酸残基组成，主要形成α- 螺旋[13～14]。本试验结果表明，几种植物DFR蛋白存在强烈推荐和可选择2种跨膜模型，存在不同数量的跨膜螺旋，这为正确认识和理解蛋白质的功能、结构、分类、方位及细胞中的作用部位等均有重要的意义。

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