生物信息学方向范文

导语：如何才能写好一篇生物信息学方向，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、明确专业岗位需求 

要确定商务英语专业的学生应该学习哪些职业技能，要先确定该专业学生可以从事哪些职业岗位的工作。 

商务英语专业的建设、发展正在逐步走向成熟。但实际上，商务英语专业本质上还是没有一个明确的、具体的研究方向。原因在于它仍然没有脱离语言作为工具这个本质，而商务在该专业中一直处于被淡化的地位。原因在于它包含的领域过于宽泛，如国际经济与贸易、市场营销、人力资源管理、财务、电子商务、法律等。国际经济与贸易专业的可就业岗位有：外贸业务员、单证员等；市场营销专业的就业岗位有，市场调查员、广告策划专员等；人力资源管理专业的就业岗位有：人力资源总监、职业经理人、培训师、人事部主管；财务相关专业岗位有：会计、出纳、会计主管等。因此，要确定商务英语专业职业技能，则应该参考各相关专业的就业岗位群，再具体到具有岗位的职业技能以及职业技能涉及的实践教学内容。各相关专业的职业技能总结起来包括：基本职业技能（语言、商务知识、办公软件使用）、核心职业技能（各岗位相关专业理论、实践知识、业务能力）、综合职业技能（职业道德、人文素养、身心素质、人际技能）等。 

二、职业技能实践教学现状 

如今，商务英语专业的学生处于一个比较尴尬的地位：语言能力不如英语专业的学生，商务专业能力不如学习商务相关专业的学生，实践能力和职业技能也无法和专业学生相比。 

原因在于各高校的商务英语专业的课程设置偏重语言的教学，没有注重专业技能的培养，而实际上，商务相关专业就业岗位对从业人员的专业业务能力要求远大于语言能力的要求。 

对于专业职业技能的实践教学的开展和研究也处于初级阶段。实践教学设备、师资、课程设置、教学内容、教学方法，还有其他方面的保障还不够完善。 

三、根据岗位要求有针对性的培养职业技能 

1.课程设置。课程设置要保障学生的专业知识结构能够支撑学生将来的就业、从业和职业发展。也就是专业知识、语言训练、职业技能的培养应该成为商务英语专业培养方案中的核心部分，并且占用重要比重。改变商务英语专业注重培养语言能力，简单增加商务知识的现状，要让职业技能教学涵盖语言的学习和坚固专业知识的学习。 

2.教学模式。采用CBI的教学模式即Content Based Instruction（以内容为依托的教学），就是直接用实践操作完成语言讲专业知识，学习专业知识的同时，提高语言的应用能力。也就是用职业技能的实践教学实现专业知识、语言教学和实践操作的“三位一体”的教学模式。 

3.三位一体。专业职业技能实践教学“三位一体”的教学模式的实现要求有设备、师资、机构和管理的保障。职业技能的实践操作离不开设备，如：办公软件的操作需要的计算机设备；岗位核心职业技能需要的业务流程的模拟训练实训软件、硬件设备等。市场营销专业相关的职业岗位实训设备等。师资保障则需要“复合型、双师型”教师。要培养专业职业技能复合型人才，就要求教师首先是专业知识、语言能力、业务岗位实践操作综合实力过硬的复合型、双师型教师。机构保障指的是校企合作。商务英语专业应该与行业企业进行广泛的合作，建立实训基地，让学生在就读期间或者是暑假到企业中实习、实训，在真实的岗位上实践所学的知识。在管理上，针对独立院校学生自主学习能力欠缺的特点，从制度要求和日常考核中保障课上下，课内外的教学和学习效果。 

4.课、证、岗、赛相结合。此外，课、证、岗、赛的教学模式贯穿其中。其中课程的教材、教学内容一定要倾向职业技能的实践操作。证书的考取也要融入到教学中，要求学生有职业资格证，所以要证明学生具备职业技能还有帮助学生考取相应的资格证书。岗，指的是岗位技能训练。这需要校企紧密合作完成。真正要获得专业职业技能实践能力只有到具  [本文由wWw.dYLw.nEt提供，第 一进行和服务，欢迎光临dYLW.neT]体的实际工作中才能有真切的体验和确实的收获。所以，商务英语专业一定要和企业有广泛的合作来保证实践教学的圆满实现。赛，指的是参加与专业相关的实践技能大赛。鼓励学生参加国际、国家、省级和学院级别的各项比赛。让学生通过比赛，巩固和实践课堂中所学的知识。 

四、总结 

总之，商务英语专业职业技能的实践教学应该以社会岗位需求为导向，重新进行有针对性的课程设置、设备添置、师资培养、教学改革等措施来改变和完善商务英语专业学生的专业知识结构、实践操作能力和就业、择业、职业生涯的发展。从而实现对真正复合型人才的培养并满足社会和独立院校生存、发展的共同需求。 

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生物信息学 生物科学 实践教学

生物信息学作为一门新兴的交叉性学科，综合生物学、计算机科学和信息技术试图，从大量数据中寻找具有指导和开创性价值的依据，为生命科学研究提供必要的、有效的系统模拟和信息预测结果。目前，生物信息学在生物医学、生物工程、植物学、动物学、生态学、遗传学、制药和高科技产业领域中的应用越来越广泛，产生巨大的影响力和推动力。

一、生物信息学在生物科学领域的作用

生物科学是研究生物结构、功能、发生和发展规律，及其与周围环境关系的科学。在分子生物学技术突飞猛进的发展过程中，生物科学从传统的个体及群体表征研究逐步演变为内在分子机制的研究，随着基因测序技术的发展，生物科学领域的研究不仅聚焦于生物个体的内在分子机制，同时还从大量的生物个体的基因数据中获取和解析生命的本质和规律，并以此尝试对生命过程进行干涉和改造。而在获取、解析、干涉和改造的过程中扮演重要角色的就是生物信息学。

生物信息学是在生物科学领域各个学科发展的过程中逐步产生的一门综合性学科，该学科在生物科学领域的应用极为广泛。目前，植物基因组研究取得了重大进展，水稻、大豆、小麦等农作物的遗传图谱、基因序列、基因组注释已公布于美国国立生物技术信息中心（NCBI）的生物信息数据库中。利用生物信息学的相关方法和技术能够对这些数据进行查询、统计和分析，从而更好地理解和认识植物基因组的功能，指导后续的科学研究和生产应用。传统的生物学分类方法已经鉴定及分类了成千上万的物种，但是随着生物科学的发展和认知，越来越多的物种在遗传进化上的分类依据较为模糊，而利用生物信息学结合传统的分类学可以更好的研究生物类群间（植物、动物、微生物等）的异同性、亲缘关系、遗传进化过程和发展规律，这在当今的生物分类学中应用日趋广泛。生物信息学还可以综合利用数学、统计学和计算机等学科对生态系统进行模拟和计算分析，探索物种间基因流动的本质，揭示生态系统的物质和能量循环规律，从而为找到决定生态系统平衡和稳定的根本因素提供重要的依据，帮助生态系统平衡的恢复。此外，通过生物信息学技术构建遗传工程菌，降解目标污染物的分子遗传物质，从而达到催化目标污染物的降解，维护生态环境的空气、水源、土地等质量，也是当今生态环境保护的新兴研究方向。

二、生物信息学的学科内容和课程要求

生物信息学主要由基因组学、蛋白质组学、系统生物学、比较基因组学、计算生物学等学科构成，主要涉及的内容有生物数据的收集、存档、显示和分析，体外预测、模拟基因及蛋白质的结构和功能，对生物的遗传基因图谱进行分析处理，对大量的核苷酸和氨基酸序列进行比对分析，确定进化地位等。从生物信息学的概念及其涉及的内容中可以明确生物信息学不是一门独立的学科，所以要求教师在教学过程中掌握多领域的知识和技能，才能较好地把握该课程。

1.高等数学和统计学基础

生物信息学将数学和统计学作为主要的计算理论基础，主要包括数学建模、统计方法、动态规划方法、数据挖掘等方面。此外还包括隐马尔科夫链模型（HMM）在序列识别上的应用，蛋白质空间结构预测的最优理论，DNA超螺旋结构的拓扑学，遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等。因此，在生物信息学教学过程中要求教师具备数学及统计学的计算方法的基础知识，能够利用牛顿迭代法、线性方程回归分析、矩阵求拟、最小二乘法等进行数学建模和计算，从而对基因和蛋白质序列进行比对、进化分析和绘制遗传图谱等。

2.生物科学基础

生物信息学包含的生物类学科有，生物化学、分子生物学、遗传学等基础学科，基因工程、蛋白工程、生物技术等应用学科。根据其课程特点，学生在学习生物信息学课程前需要学习生物化学、分子生物学、遗传学、基因组学、蛋白质组学等基本生物学课程，对于基因序列、蛋白质序列、启动子、非编码区等概念有深刻的理解，同时需要对一些重要的生物学数据库有一定的了解，如美国基因数据库（GeneBank）、欧洲分子生物学实验室数据库（Embl）和日本核酸数据库（DDBJ）等。此外，要求学生能够利用生物学数据库查找基因序列、蛋白质序列、基因及蛋白质结构模型，能够读懂数据库中基因和蛋白质的信息注释，能够计算蛋白质序列的分子量和等电点，能够为扩增特定的基因片段设计引物，能够对特定物种进行系统发育分析等。

3.计算机科学基础

计算机是生物信息学的主要辅助工具，利用生物信息学研究生物系统的过程需要能够熟练使用计算机对大量的生物信息数据进行处理和分析，这主要包括对数据信息进行搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。所以，学生在学习生物信息学的过程中需要了解和掌握一些常用的生物信息学软件，如BLAST和FASTA序列比对分析软件，Oligo和Primer引物设计软件，VectorNTI、DNASTAR、DNASIS等综合分析软件。此外，学生还需要学习和掌握一些常用的计算机语言，如正则表达式、Unix shell脚本语言和Perl语言。

利用生物信息学在处理和分析海量生物数据的过程中，计算机软硬件资源需要配合处理分析软件的运行，因此要求计算机操作系统使用Unix和Linux操作系统，这些操作系统需要大量的操作命令进行输入执行过程，对于经常使用Windows操作系统的学生来说是一个较难跨越的障碍。

三、生物信息学课程教学中存在的问题

目前国内大多数高校的生物信息学教学采用传统的教学模式，即以课堂式的理论教学为主，缺乏必要的实践教学。理论教学模式固定、教学方法单一、教学内容狭窄，通常是介绍性、科普性的课程，甚至作为公选课程。少数高校开展生物信息学的实践课程教学，但多以验证性实验为主，缺乏和专业相适应的综合性、设计性实验，而开放性实验更无从谈起。

1.教学模式固定单一

生物信息学在内容层面涵盖诸多学科领域，注重应用性和实践性。然而，目前大部分高校把生物信息学作为一门孤立的课程，这导致教师需要将大多数课程内容压缩到一门课程进行教学，在有限的教学时数下灌输大量内容，增加了学生学习的难度，降低了教学质量。再者，大多数高校仅开展生物信息学的理论教学，忽视实践教学过程，造成生物信息学理论与实践内容的脱节，使学生在学习完理论知识后难以深入理解和吸收，无法将所学的知识应用到后续的工作和学习中，最终未能体现出该门课程的价值。

2.教师专业背景薄弱

作为一门交叉学科，生物信息学的教学要求教师具有较强的数学、生物学和计算机科学背景。然而，目前从事生物信息学教学的教师即便具备深厚的生物学背景，但是多数教师在数学和计算机方面较为薄弱，并不具备完整的生物信息学知识体系，对生物信息学发展趋势也了解不多。在师资缺乏的情况下，院系开设生物信息学课程，教师为了完成教学任务，仅仅在教学中进行介绍性的讲解，在课程考查方式上通过小论文、综述和课外活动等方式完成该课程的学习。因此，无论是理论教学还是实践教学均无法实现该课程大纲的要求，从而影响学生对生物信息学课程的理解和掌握，生物信息学的实践操作能力更无从谈起。

3.实践教学薄弱，专业教材缺乏

生物信息学实践课需要学生在网络环境下用计算机学习NCBI数据库的检索与使用、序列比对分析软件的应用、蛋白质空间结构图视软件的应用、序列拼接软件的应用等。但是目前，大多数高校开设的生物信息学课程多以理论教学为主，实践教学课时非常少或者为零，学生对于生物信息学课程的学习仅仅通过教材上抽象的文字描述进行理解和掌握，这导致学生在理论课中学到的知识无法在实践课中进行验证或操作，严重影响了生物信息学的教学质量，也偏离了教学大纲中强调的重在培养学生实践操作能力的培养目标。

另外，目前还没有适用于生物科学专业的生物信息学教材。国内各大高校使用的教材多为国外教材的影印版或者中文翻译版本，这些教材偏重介绍生物信息学的理论和方法，涉及的实践内容较少，学生需要具有较高的相关知识才能接受和使用这些教材。因此，部分高校在生物信息学教学过程中往往使用自家编写的简化教材，从而造成生物信息学教学内容不统一，教学大纲混乱等情况。

4.实践课程经费不足，实践教学环境落后

当今，许多发达国家都很重视生物信息学的教学和研究，积极开展各种生物信息资源的收集和分析工作，培养大量生物信息学人才，为整个生物学的理论研究及其相关产业创新（主要是医药和农业）提供指导和支撑。国内对生物信息学的关注和认识起步较晚，其发展落后于国际发达国家。国家和高校对生物信息学的教学和科研资金投入力度不大，缺乏必要的仪器设备，生物信息学的实践教学条件得不到保障，比如大多数高校的生物科学专业没有相应的计算机实训室，配套软件也相对匮乏，落后于国际发展水平。

四、生物信息学教学模式改革的探索

1.修改理论和实践教学大纲，编写适用的实践教材

根据当今生物信息学的发展方向，制定和修改理论教学大纲，除了引物设计、基因和蛋白质序列比对、基因和蛋白质结构功能预测等基本内容外，还需添加系统进化树分析、聚类分析、蛋白质互作网络谱图等较为综合的内容。另外，增加实践教学课程比例，充实实践教学内容，结合理论教学内容增加综合性、设计性实验，适当提供科研环境，鼓励开展开放性实验。

目前国内并没有系统的、专业的生物信息学实践教材，因此针对高校生物科学专业方向的特点，联合多学科领域（数学、生物科学、计算机科学）编写相应的生物信息学实践教材，在制定、修改实践教学大纲和编写教材的过程中结合学生的接受能力，由浅入深，多设实例和相关练习，使学生循序渐进的理解和掌握生物信息学的原理和方法，掌握更多的生物信息学工具。

2.紧密联系科研、基于实践问题开展教学

通过实践教学把生物信息学教学与科研有机结合起来，能够促进教学与科研的共同发展。在紧密联系科研的过程中，采用基于问题的教学（PBL）方法，通过实践教学环节，培养和训练学生把所学的生物信息学的知识和方法应用于各种生物科学领域的科研活动中，通过解决实际问题训练学生的实践技能，从而促进教学与科研的双重发展。例如，在生物信息学实践教学中多加入生产和科研中遇到的经典实例，鼓励学生利用相关的生物信息学软件及相关的理论和方法解决问题。学生也可以选择自己感兴趣的课题，利用自己熟悉的、合适的生物信息学软件和相关知识开展课题研究。此外，专业教师在指导学生课题研究的过程中还可以发现理论和实践教学的不足，不断的完善生物信息学理论和实践课程大纲和内容，提高教学质量。

3.开展多学科实践结合的教学模式

生物信息学属交叉学科，包含了不同领域的专业知识和技能，为使生物信息学教学达到教学的目标，该课程教学需要采用多学科实践结合的教学模式。

多学科实践结合的教学模式是指联合不同领域、不同学科、不同专业的课程在教学的过程中结合生物信息学涉及到的知识和技能进行基础性、铺垫性教学。比如，在高等数学和统计学的教学过程中，针对生物信息学的需求，适当增加数学建模、统计方法、动态规划方法、数据挖掘等方面的基础内容，同时，开设实例实践教学，使学生理解和掌握隐马尔科夫链模型，牛顿迭代法、最小二乘法等方法的应用原理和规则；在生物科学专业课程设置上，尤其是实践课程的教学过程中，结合生物信息学涉及的引物设计、序列比对分析、基因及蛋白质结构功能预测等方面开展相应的设计性、综合性、开放性实验项目，使学生了解和掌握基本的生物信息学原理及软件的应用；在计算机科学的教学过程中，应根据生物信息学的需求，开设正则表达式、Perl语言、R语言等课程学习，以及增加Linux和Unix操作系统课程学习，使学生在学习生物信息学前打好坚实的基础。

值得注意的是，生物信息学课程与其他课程的开设时间和顺序需要有一定的探索和评估，对于开设该课程的时间把握是开展多学科实践结合的教学模式的关键因素。过早开设生物信息学则会导致学生在不具备相应学科基础的条件下跨越式的接触生物信息学，无法理解和掌握相关的知识和技能；过晚开设则会使学生学习了相关学科知识和技能后，由于课程衔接不紧，导致在学习生物信息学时出现理解滞后和无法适应的现象。因此，针对不同专业和学科的特点，根据具体情况进行统筹安排，使生物信息学和其他相关学科课程有很好的衔接和过渡，以确保和提高生物信息学的教学质量。

五、结语

生物信息学是现代基因组学时代的开阔者，也是生物科学研究的重要的工具和载体。针对生物信息学的特点，高校生物科学专业课程设置、教学方法、教学模式和教学软硬件等需进行一定的改革，将多学科实践结合的教学模式运用到生物信息学的教学实践中，在提高教学质量的同时将更好的提升学生科研、应用和创新能力。

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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DN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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【关键词】微分方程 生物信息学 案例式教学法 问题式教学法

【中图分类号】O175 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2012）10-0060-01

生物信息学作为一门交叉学科正在迅猛的发展，通过将数学科学知识和技巧引入生物科学的领域，帮助生物学家解释各种生命现象。同时，生物学又为数学家提供了丰富的研究课题。微分方程是数学专业的核心基础课，也是其他工科专业的必修课程之一，为其解决实际问题提供必要的数学知识。微分方程通过对自然科学和社会科学中的问题进行数值或者定性的描述，帮助人们对事物的发展进行预见。微分方程在众多的领域应用广泛，包括物理学、航天、医药、化学和生物学等领域。随着完成测序的生物数量的迅速增加及更深入广泛的了解基因功能，生物网络的研究在生物信息学中越来越受重视。由于微分方程系统的灵活强大，有利于描述生物网络中的复杂关系。因此，微分方程课程被生物信息学专业作为重要的必修课程之一。由于本课程数学理论丰富应用性较强的特点，在给非数学专业学生授课的过程中往往面临两难的境地：一方面如果按照数学专业授课模式侧重数学理论的介绍就会脱离本专业的特点，应用性欠缺使得学生缺乏兴趣；另一方面，如果大量介绍应用，又会因为学生数学背景知识的缺乏而造成学生比较迷茫。如何在授课过程中将理论和实际内容有机的结合，从而使学生在学习中产生兴趣值得思考。本文结合生物信息学的专业特点，总结了微分方程在教学过程中的一点体会。

1.合理的整合教学内容

关于微分方程的教材很多，但是一些教材偏重于理科注重公式定理的推导证明，没有实际应用的举例，公式抽象语言晦涩学生难于理解。本校生物信息学本科专业采用的教材是周义仓编写的常微分方程及其应用，其内容上在反应数学理论严密性的同时，强调了建模、应用和计算机等特点，每章使用数学软件进行具体实例的解析。

首先，在吃透教材的基础上对教学内容进行合理适当的调整。在了解数学背景知识的同时更注重微分方程理论的应用性而不关注数学公式的推导。

其次，注意不同知识点的归纳总结。在教学过程中注意及时的整理和总结，帮助学生理清它们之间的区别与联系。同时，这些理论知识的落脚点就是众多不同类型微分方程的求解，针对不同求解方法进行归纳，强化训练。

最后，注意学生实际的动手操作能力。结合实验课针对每章的教学内容锻炼学生的实际动手操作能力，结合Maple或Matlab软件判断微分方程的类型并进行求解。除此之外，可以适当增加实际的问题，例如药物代谢、基因调控网络等生物信息学中的经典问题进行数学建模、求解方程、解释实际现象。

2.多样化的教学方法和手段

微分方程涉及很多数学理论的推导，因此在数学专业中往往采用板书的方式。既能帮助学生理解推演过程，又能根据学生理解情况随时调整。但是对于生物信息学专业单纯的板书或者多媒体教学都会导致单调枯燥，影响学生的学习兴趣。将二者有机的结合，通过板书将复杂的理论知识在黑板上演示，同时将微分方程的图形利用多媒体技术展现使得课堂教学更具有直观性，使学生更容易理解教学内容并加深印象。在教学过程中适当引入讨论式教学方法，针对实际问题让学生进行分组讨论有利于培养学生积极探索、勇于创新、敢于质疑的学习态度。

3.理论联系实际

对于微分方程的内容，如果只进行理论的学习而不进行上机的实际操作无异于是纸上谈兵，上机的操作如果仅仅局限于是方程的求解和判断也仅仅是浪费时间。通过上机时间不仅锻炼学生将所学算法程序化和学生的逻辑思维能力，还要提供学生应对问题的解决能力。随着海量基因组数据的出现，如何利用基因组数据分析基因调控网络和代谢途径是生物信息学研究人员亟待解决的问题。利用微分方程演化生物网络中的复杂关系得到了广泛的应用。针对微分方程在基因调控网络中的应用，让学生体会将实际问题数学化，建立模型求解方程，解释实际问题，培养学生解决实际问题、提高算法分析与设计的能力。其次，积极鼓励学生参与数学建模竞赛活动，在活动中让学生体会运用理论知识解决实际问题的乐趣。

4.灵活的评价机制

传统的考核办法采取单一的笔试成绩，但这往往不能评价学生的综合素质以及知识的掌握程度。在考核内容上主要突出三点内容：（一）对基本概念的掌握程度；（二）分析问题与解决问题的综合实力；（三）考查学生对微分方程求解方法和技巧的掌握。

对于生物信息学专业的学生，要求有强大的数学与计算机功底解决生物学问题。因此既要有扎实的理论基础，又要求具有分析和解决实际生物学问题的能力。面对微分方程这门课程，既要重视数学理论的教学，又要注重对学生解决生物学实际问题的引导，结合本专业的特点及培养目标，培养学生分析问题和解决问题的能力。

参考文献：

[1]郭伟艳， 常大全， 王敏慧. 浅谈微分方程教学中能力的培养. 绥化学院学报. 2006， 26 （2）： 48-49.

[2]储亚伟， 朱茱. 高师本科常微分方程教学改革的探究. 阜阳师范学院学报. 2008， 25 （3）： 73-73.

[3]杨丽娜. 《偏微分方程数值解》课堂教学改革与实践. 中国科教创新导刊. 2012 （8）： 110-112.

[4]季瑞瑞， 刘丁. 一种基于分数阶微分方程模型的基因调控网络构建方法. 西安理工大学学报. 2011， 27（2）： 127-131.

作者简介：

王芳（1982- ），吉林人，哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院，讲师，主要研究方向：生物信息学，计算表观遗传学。

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1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

2、生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。

3、生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

（来源：文章屋网 ）

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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。

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单链抗体除本身的治疗作用外，还可作为载体与细胞因子等结合，构建成双功能抗体用于肿瘤的导像治疗。据文献报道［1~3］各衍生因子两个完整基因融合成单一蛋白，经抗肿瘤活性检测发现，融合蛋白具有双重活性，但融合蛋白的亲和性及抗肿瘤活性分别较衍生因子的功能及活性有所变化，可能由于融合蛋白结构变化导致功能及活性的变化。利用生物信息学网络资源分析融合蛋白的二级结构及其理化性质，为进一步探讨单链双功能抗体基因融合蛋白提供依据。

1双功能抗体的研究进展

随着分子生物学的发展，肿瘤的药敏基因治疗成为各国学者研究的热点［3~5］。将目的基因导入靶细胞是基因治疗过程中的一个重要环节，因为目的基因导入靶细胞效率的高低将直接影响基因治疗的效果甚至成败。由逆转录病毒介导的基因转移所面临的最大问题是病毒转导效率较低，原因之一是由于包装后难以得到稳定产生较高滴度感染性逆转录病毒的包装细胞系。单链抗体（ScFv）是由Fv抗体衍生而来，将抗体重链可变区和轻链可变区通过一段连接肽连接而成，ScFv具有天然抗体的亲和力，而分子只有完整抗体的六分之一。具有分子小、穿透力强、容易进入实体瘤周围的血液循环等特点，体内应用具有较大的分布容积和较高的组织分布比例，ScFv是构建双功能抗体，双特异性抗体等多种新功能抗体分子的理想元件。一个蛋白或蛋白片段可以融合到ScFv片段上以配备附加的性质，如免疫毒素的产生，是通过将一个肿瘤特异的ScFv或Fab融合到一个内源化能杀死靶细胞的毒素上。许多细胞特异抗体可将试剂传递到肿瘤部位发挥其细胞毒元件的作用。肿瘤特异性抗体片段已经与细胞因子融合［4~8］。在这种情况下，称免疫细胞因子的分子注射到患者体内，在肿瘤细胞表面积聚，可以激活肿瘤附近的T淋巴细胞。这些融合蛋白内在的肿瘤结合活性允许使用低浓度，没有通常与系统细胞因子注射相关的副作用。

细胞因子融合蛋白均具有衍生因子的双重活性，其中有一些的活性较各自野生型低，或者与野生型因子的相加一致，或者其活性高于衍生因子的相加活性，人工构建的新蛋白可能具有与衍生因子无关的新活性［9~11］。事实证明：具有不同功能域的复合蛋白质以及连接肽的设计是今后寻找新的治疗因子的有效途径和研究方向。生物信息学可以促进药物的发现和开发过程，即充分利用生物信息学的生物学和遗传学信息来寻找和开发以基因为基础的药物。

2双功能抗体的表达及其生物学性质的预测

对于cDNA序列包含一个完整的蛋白质编码区，重要的则是分析所编码蛋白质的功能。蛋白质序列的生物信息学分析是从理论分析迈向实验研究的最为重要的部分。如果拟对所感兴趣的基因投入实验研究，那么，基于生物信息学获得尽可能多的关于该基因/蛋白质的信息是十分重要和极其重要的，尤其是当采用生物信息学的分析得到其结构功能域的信息后，将对研究思路的制定提供重要的指导信息［12，13］。

传统生物学认为，蛋白质的序列决定了它的结构，也就决定了它的功能［14，15］。因此，随着近10年来生物学分子序列信息的爆炸性增长，大大促进了各种序列分析和预测技术的发展，目前已经可以用理论预测的方法获得大量的结构和功能信息，用生物信息学的方法，通过计算机模拟和计算来“预测”出未知蛋白质信息或提供与之相关的辅助信息，可以用较低的成本和较快的时间就能获得可靠的结果［16~18］。重组融合蛋白是通过DNA重组的方法，将功能上相关的两种蛋白用连接肽连接，以达到优化蛋白功能的目的，如免疫毒素和细胞因子融合蛋白，并已用于肿瘤治疗。我们在构建融合蛋白之后，运用生物信息学资源DNAssist核酸序列分析软件分析ScFv-TNF-αDNA序列翻译并获得了氨基酸序列，蛋白质分析软件（ANTHEPROTV5）分析融合蛋白的二级结构及其理化性质。利用生物信息学网络资源进行分析预测融合蛋白的性质，为进一步探讨单链双功能抗体基因融合蛋白提供依据。构建重组导向的融合蛋白［19］，通过重组PCR方法在编码ScFv与TNF-α的碱基之间引入酶切位点，并克隆到逆转录病毒表达载体PLxSN上表达，用脂质体转染法转染PA317包装细胞，G418筛选10天后共挑选50个细胞集落，扩大培养后测定29个细胞集落的病毒滴度，筛选出一株cfu>1×109/L的感染性重组病毒产生细胞系C26。

【参考文献】

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3PengLS，PenichetML，DelaCruzJS，etal.Mechanismofantitumoractivityofasingle-chaininterleukin-12IgG3antibodyfusionprotein(mscIL-12.her2.IgG3).JInterferonCytokineRes，2001，21(9)：709-720.

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9TrevorKT，HershEM，BraileyJ，etal.TransductionofhumandendriticcellswitharecombinantmodifiedvacciniaAnkaravirusencodingMUC1andIL-2.CancerImmunolImmunother，2001，50(8)：397-407.

10NiethammerAG，XiangR，RuehlmannJM，etal.Targetedinterleukin2therapyenhancesprotectiveimmunityinducedbyanautologousoralDNAvaccineagainstmurinemelanoma.CancerRes，2001，61(16)：6178-6184.

11LiuX，ZhangL，ZhangM，etal.Co-modificationofIL-2-TNFalphafusiongeneandB7.1genetomurinebreasttumorcellsleadstoimprovedtumorrejectionandvaccineeffect.ChinMedJ(Engl)，2000，113(2)：167-171.

12张成岗，贺福初.生物信息学方法与实践.北京：科学出版社，2002，126-136.

13黄韧，薛成.生物信息学网络资源与应用.广州：中山大学出版社，2003，237-306.

14GuexN，PeitschMC.SWISS-MODELandtheSwiss-PdbViewer：Anenvironmentforcomparativeproteinmodelling.Electrophoresis，1997，18(15)：2714-2723.

15GuexN，DiemandA，PeitschMC.Proteinmodellingforall.TiBS，1999，24(9)：364-367.

16ClaverieJM.Effectivelarge-scalesequencesimilaritysearches.MethodsEnzymol，1996，266：212-227

putationalgeneidentification.JMolMed，1997，75(6)：389-393.

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一、公司简介

武汉安隆科讯技术有限公司简称“安隆科讯”，始建于加拿大，着力于代谢组分析技术的开发和应用，与代谢组领域的行业领军企业——加拿大Chenomx公司有着长期良好的合作关系，是Chenomx在中国的合作伙伴，现今在中国有深圳和武汉两个办事处。

Chenomx 开发的“目标性分析法”是一项拥有全球范围内专利认证的新型代谢组分析技术，而安隆科讯是中国唯一获得Chenomx授权允许使用“目标性分析法”提供商业分析服务的公司。同时，安隆科讯拥有自己的商用实验室、全套样本制备所需的进口设备、完善的实验室管理系统及高水准的实验人员。

迄今为止，安隆科讯已经为欧美及中国客户提供超过15000份的样本分析服务，项目类别涵盖临床研究、基因、新药研发、疾病病理及中药机理等领域。客户群体包含辉瑞、罗氏等国际药物公司及国内知名大学和研究所等单位。

 

二、应聘条件

(1)学历：大学本科及以上学历

(2)专业：化学、生物、医药、管理等相关专业

(3)工作地点：武汉

 

三、招聘职位

岗位名称

学历要求

人数

专业要求

代谢组技术研发主管

硕士及以上

2

分析化学、分子信息学、分子生物学、药物分析等

代谢组分析工程师

大学本科及以上

5

分析化学、生物分析、医药学等相关专业

代谢组分析工程师(质谱方向)

硕士及以上

1

分析化学、分子信息学、分子生物学、药物分析等

代谢组销售工程师

大学本科及以上

5

分析化学、生物科学、医药、生物等相关专业

代谢组技术支持

大学本科及以上

5

分析化学、生物信息学、基础医学、食品科学、农学等

储备干部

大学本科及以上

5

分析化学、生物信息学、基础医学、食品科学、农学、药物分析、环境化学等相关专业

销售助理

大学本科及以上

1

分析化学、生物信息学、基础医学、食品科学、农学、药物分析、环境化学等相关专业

四、薪酬福利

(1)开放创新的公司文化：每月公司会组织团队建设一次，各个部门有自己的季度团队建设。公司设立“创新银行”制度，鼓励员工勇于创新，并予以嘉奖。

(2)外企的工作氛围：工作氛围轻松，每月有固定茶点费，提供茶水间;每位员工生日都会有生日会，尊重每一位为公司付出的员工;固定员工聚会。

(3)公司提供六险：综合医疗保险、养老保险、工伤保险、失业保险、生育保险、商业意外保险。

(4)丰厚的员工福利：节日福利、采暖补贴、高温补贴、车补及餐补;员工旅游;为员工提供免费疫苗，每两年一次员工体检。

(5)八小时工作制，双休，带薪年假。

 

五、应聘方式

武汉安隆科讯技术有限公司武汉办事处

地址：武汉市和平大道武汉理工大学余家头校区东园

简历投递邮箱：[email protected]

投递时请注明：姓名+专业+职位

公司网站：anachro.com.cn

招聘QQ:2328266420

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从生物学家到生物信息学家

与其说Raymond McCauley是个生物学家，不如称呼他为生物信息学科学家。而生物信息学就是利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。

这位生物信息学科学家的研究成果颇丰，人类来源的临床试验，合成生物学杀毒平台，长寿研究和DNA折纸都是他的研究成果，其中他个人最喜欢的还是长寿研究。

科技改变未来。Raymond McCauley曾这样说过：“人一旦生病了，就会去医院开药。但如果从人出生就清楚个人基因组信息，那么将开启预测性药物模式，这样的基因组监测可以帮助预测从遗传疾病到罕见疾病甚至癌症，能帮助医生对病人进行个体化用药。甚至不用等到人出生，通过检测母亲的外周血便可以得到婴儿的各种基因信息。”

基因测序将走进普通百姓

他喜欢做这样的比喻：在我们冲一个马桶的同时，旁边放一台小型测序仪做上一些分析。McCauley认为在2020年，人类基因组测序就会变得像只需花费1美分的冲马桶过程一样，不费吹灰之力。

如果人类基因组测序只需1美分，每个人都有能力进行基因组测序，那么很多疾病是不是能够及时得到预防呢？

人类基因组包含30亿个碱基对，记录了人类几乎所有的遗传信息，而搞清楚这些碱基的序列，无疑能让人们对自身的认识跨进一大步。人类基因组计划正是基于这个目的而设立的。然而，要完成这个目标并不简单。传统的测序技术，需要掺入经过标记、能够阻断DNA链继续延伸的人工核苷酸，然后以目标DNA序列为模板合成，一系列末端为人工核苷酸的长短不同的DNA链。这些DNA链经过电泳分离后，再经过扫描和读取，才能获得序列的信息。

这一技术为基因组研究奠定了重要的基础，它的发明者Frederick Sanger也因此获得了诺贝尔奖，但它的效率还是太低了。而且在真正测序之前，科学家们还必须将生物体本来的DNA长链打断成合适长度的片段，并一一封装在细菌和酵母中保存。人类基因组计划耗费了数十亿美元和15年以上的时间，而这些资金与时间实际上有很大部分消耗在了对测序样品的前处理上。

而高通量测序技术的出现，为测序领域带来了革命性的变化。在高通量测序中，科学家们可以检测到所添加的不同碱基所释放的不同信号，从而在DNA链合成的同时读出DNA序列。不仅如此，高通量测序能够一次性读取上亿条DNA链延伸的数据，因此，虽然读取的每条DNA链的长度不及传统测序，但数量上的优势依然使得高通量测序的速度较传统方法提高了数万倍。由于前处理的简化和速度的提高，测序的成本也大为下降――相比于人类基因组计划，高通量测序只需要几个月和数千美元，就能获得质量相当的测序数据。减少测序成本和测序时间，这正是McCauley研究高通量测序分析软件的目的。

对于研究机构来说，几个月和数千美元的投入已经完全可以承受，然而McCauley还希望能使DNA测序变得更加快捷和低廉。如果测序所需的时间可以减少到数天，成本可以低到1 000美元甚至100美元，那么人们就可以像接受普通体检那样来对自己的基因进行检测了。事实上，McCauley正在着力于研发和推广更低成本和更快捷的测序技术。基于单分子DNA测序的所谓第三代超高通量测序技术，就是实现这一目的可能的突破口。

基因检测将成为医疗的新方向

几年前，Raymond McCauley曾供职的Illumina公司开发了一款面向消费者的基因检测服务，而Illumina公司的员工可以花费249美元以取得部分序列。McCauley决定为自己和他的大家庭进行检测，两个月后，他收到检测结果。结果显示，McCauley出现心脏病和糖尿病的机会高于一般人，同时他患上老年性黄斑变性（AMD）的可能性是一般人的四五倍。

Raymond McCauley很快发现病情，开始预防。他采取了一些可以降低AMD使他失明概率的措施，不吸烟，避免紫外线的照射。此外，他还考虑到了服用维生素来预防疾病。他通过基因研究来选择维生素种类从而长寿。McCauley利用高科技使长寿成为可能。

让人人都能测定自己的基因组序列，从而发现可能的基因异常以及健康风险，这正是McCauley所期望达到的目标――个性化测序和诊疗。不过，McCauley的雄心还不止于此。

测序本身得到的只是一串由四种碱基组成的数据序列，最多再加上极为有限的一些特殊DNA位点信息。然而，要想真正实现个性化的测序服务，还得让消费者们了解这串字符背后究竟包含着怎样的信息才行。而解读测序信息，正是McCauley研究事业的另一方面。

McCauley一开始并不是生物专业出身，事实上，他最初学习的是计算机和电子工程专业。只不过在他大学期间，学兽医的女友让他对遗传学产生兴趣，进而选修了生物学。毕业后，他先是做了一段程序员的工作，此后对事物的好奇心驱使他重新回到大学，学习生物化学和生物物理。当时，刚刚启动的人类基因组计划吸引了他。McCauley意识到，这是一个极具前途的发展方向，于是他将自己的计算机和生物专业知识结合到了一起，开始进行生物信息方面的研究和实践。

利用计算机程序，可以自动快速地从DNA序列中筛选到一些和性状相关的位点，并在二者间建立联系――事实上，这正是McCauley在Qiagen公司所从事的工作。那时，他着眼于研究一些基因位点和癌症的关系――因为不少癌变的发生，都与特定基因位点的变化有关。

而新测序技术的出现，让生物信息技术有了更大的发展空间。测序仪和软件可以一次性筛选出数万个基因位点，同时计算出这些位点与潜在的疾病之间的关系;而对于RNA的测序，甚至可以知道自己体内基因实时的表达情况。如果说前者可以在发病前很早就进行预测，那么后者则可以精确地实时反映人体的健康状况。现在，McCauley依然致力于开发基于高通量测序结果的分析软件。他希望有一天，人们能够随时将自己即刻的测序结果通过软件进行分析，从而得知自身的健康状态，进而采取个性化、有针对性的对策。在该技术完善之后，它无疑会成为人类医学史上的一大飞跃。

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关键词：弓形虫；SAC1基因；体外扩增；生物信息学分析

中图分类号：R382.5　文献标识码：A　文章编号：1007-7847(2007)04-0348-04

弓形虫(Toxop1asma gondii)是一种专性细胞内寄生原虫，可感染包括人类在内的所有哺乳动物的有核细胞，正常人感染弓形虫后，多呈无症状带虫免疫状态，但孕妇感染后，则可致流产、死胎以及胎儿先天畸形，弓形虫作为一种重要的机会性致病原虫，已成为导致免疫缺陷患者死亡的主要原因之一，sAC1是刚地弓形虫速殖子主要表面抗原之一，其分子质量约为30kD，研究表明3AC1在弓形虫入侵宿主的过程中发挥了双重作用，它不仅在介导弓形虫速殖子入侵宿主细胞的过程中发挥了重要作用，而且还可引发宿主体内强烈的抗原抗体反应，此种免疫原性特质，使其成为诊断性抗原与免疫性抗原的重要候选基因，本文根据RH株54C1基因序列参考相关文献设计并合成了一对寡核苷酸引物，采用PCR技术从弓形虫RH株基因组DNA中扩增编码SAC1基因片段，并对其进行序列测定及生物信息学分析，为进一步通过基因工程进行表达做准备，同时也为体外研究弓形虫SAC1基因的结构与功能及其在免疫诊断学中的应用打下了基础。

1 材料和方法

1．1　材料

1．1．1　主要试剂及工具酶

TaqDNA聚合酶(Takara公司)；dNTPs、蛋白酶K(上海生物工程公司)；Tris碱、SDS、EDTA、酚、氯仿均为国产分析纯。

1．1．2　虫株

弓形虫RH株由中山大学医学院陈观今教授惠赠。

1．1．3　实验动物

SPF级昆明小鼠，6～8周龄，18～20g，购于广东医学实验动物中心。

1．2　方法

1．2．1　引物的设计与合成

根据GenBank中弓形虫54C1基因序列(序列号：S76248)311～1321位，设计一对引物P1和P2，P1：5'-ATGTCGGTTTCGCTGCACCACTT-3，，P2:5-TACGCGACACAAGCTGCGATAGAGCC-3'，引物由上海生工合成，并经PAGE纯化。

1．2．2　弓形虫基因组DNA提取

弓形虫RH株速殖子复苏后，每只0.3m1腹腔接种感染昆明小鼠，3～5d后，脱颈处死小鼠，腹腔注入2m1　PBS，收集腹水，PBS洗涤两次，离心收集虫体，加100mmo1/1Tris-C1，5 mmo1/1EDTA，200 mmo1/1 NaC1，1％SDS，100mg/1蛋白酶K，55℃震荡过夜，然后分别用饱和酚、氯仿／异戊醇各抽提一次，等体积异丙醇沉淀，沉淀溶于100μ1三蒸水中，-20℃保存备用。

1．2．3　目的基因片段的PCR扩增

在0.2m1 Eppendoff管中依次加入下列成份：ddH2O 36.75μ1 10x缓冲液5μ1、dNTP(10mmo1/1)1μ1、正反向引物(20μmo1/1)各1μ1、模版DNA 5μ1，Taq酶0.25μ1，总反应体积为50μ1.95℃预热10min后，94℃60s，50℃60s，72℃ 120s，行30个循环，将PCR产物5tx1在含溴化乙锭的1％琼脂糖凝胶中电泳，UVP观察结果并拍照。

1．2．4　DNA序列测定

PCR产物由上海英骏生物技术公司进行序列测定。并与GenBank中的基因序列(S76248)进行同源性比对。

1．2．5　克隆序列的生物信息学分析方法

利用ExPASy中的Trans1ate程序将jAC1基因的核苷酸序列翻译成蛋白质氨基酸序列，通过protparam(us.省略/egi-bin/protparam)分析SAG1蛋白的物化参数，采用NCBI服务器中的CDD程序对氨基酸序列进行保守功能域分析，判断该基因是否具有完整的保守结构域，进一步推断对应的核苷酸序列是否具有完整的开放读码框，采用InterPro程序(ebi.ac.uk/InterProSean)对SWISS-PROT数据库进行检索，寻找氨基酸序列的功能结构域，了解目的序列可能的功能性质，利用NPS及Singa1 IP3.0及PSORT服务器，对蛋白质的二级结构及折叠类型、信号肽位置、亚细胞定位及跨膜螺旋域进行预测，进一步了解目的序列的基本特征。

2 结果

2．1 目的基因扩增

从弓形虫RH株基因组DNA异扩增出编码SAG1表面抗原基因片段，PCR产物行1％琼脂糖凝胶电泳鉴定，

2．2　SAG1基因序列测定

以PCR扩增的特异引物，从正反两个方向进行测序，双向测序的结果相吻合，与GenBank中所给的基因序列(S76248)相比对，所扩增序列位于sAC1基因组DNA序列的311～1321处，共1006个碱基，包含了SAC1基因开放读码框内的所有碱基，扩增序列的第519位发生了G-A突 变，但并不影响其编码的氨基酸序列，ACG及ACA编码的均为苏氨酸。

2．3　克隆序列的生物信息学分析结果

2．3．1　54C1基因的氨基酸序列

利用ExPASy中的Trans1ate程序将SAG1基因的核苷酸序列翻译成蛋白质氨基酸序列，可知其编码336个氨基酸，结果如下：

2．3．2　物理化学特性分析

通过protparam(us.省略/cgi-bin/protparam)分析SAG1蛋白的物化参数，分析结果表明，34C1分子质量为83495.2，理论等电点为5.04，在哺乳动物、大肠杆菌、酵母中的半衰期分别为4.4h(体外)、＞20h(体内)、＞10h(体内)，不稳定指数为46.93，脂溶性指数为24.73，两亲性指数为0.82。

2．3．3　保守结构域搜索

利用NCBI的CDD程序对SAG1的保守结构域进行搜索，结果显示SAG1有两个保守结构域，分别位于其氨基酸序列的54～176位及184～300位，这两个保守结构域在介导弓形虫对宿主细胞的粘附以及引发宿主免疫反应的过程中起到了重要作用。

2．3．4　氨基酸功能域搜索

采用InterPro程序对SWISS-PR07蛋白质数

据库进行检索，对SAG3的氨基酸功能域进行预测，对搜索结果进行分析总结，推测SAG3的氨基酸功能域可能位于54～176位与184～301位之间。

2．3．5　二级结构和折叠类型预测结果

NPS同源比对发现SAG1二级结构主要由α-螺旋，β-折叠和不规则卷曲组成，其中α-螺旋占18.75％，β-折叠占27.71％，无规则卷曲占59.71％。

2．3．6　信号肽预测

利用Singa1 IP3.0及PSOR了psort.nibb.ac.jp/form.htm1服务器对SAG1进行信号肽预测，结果显示其编码的氨基酸序列的前47个氨基酸为信号肽序列。

2．3．7　蛋白跨膜螺旋及亚细胞定位预测

应用PSORT Prediction对SAG1进行跨膜螺旋及亚细胞定位预测，发现其跨膜域位于第320～336位，为典型的Ia型跨膜蛋白，为GPI锚定蛋白，存在于细胞膜上的可能性为91％，在溶酶体膜上存在的可能性为20％，在内质网膜和腔内存在的可能性各为10％。

3　讨论

自Burg JL对弓形虫sA C1的全部基因序列发表后，国内外一些学者对弓形虫几个分离株进行PCR克隆、测序、表达，国内的陈晓光等曾试过在不同的表达系统中表达SAG1，包括在大肠杆菌中的非融合的pBV220系统和融合的pRSE了系统以及杆状病毒系统，龚娅等以及陈晓光等分别构建了弓形虫重组质粒pET-SAC1，使SAC1在PET系统中表达，朱翔等构建了PGEX-SAC1重组质粒，使其在PGEX系统中表达，我们从弓形虫RH株的基因组中成功的克隆扩增出了SAC1基因序列，经测序证明，仅第519位发生了G-A突变，且为无意突变，并利用ExPASy中的Trans1ate程序将SAC1基因的核苷酸序列翻译成蛋白质氨基酸序列后，利用生物信息学软件分析得出其具有一定的疏水性，具有信号肽序列，信号肽剪切位点约位于第47位，为GPI锚定蛋白，跨膜域位于320～336位，为典型的Ia型跨膜蛋白，与国外学者实验鉴定结果相符合。