对生物信息学的理解精选(九篇)
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第1篇：对生物信息学的理解范文
关键词：大数据；生物信息学；教学探索
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）29-0210-02
一、引言
生物信息学是由生物学与数学、计算科学交叉形成的前沿学科，主要通过研发并应用计算机技术及数学与统计方法，对海量生物数据进行管理、整合、分析、建模，从而解决重要的生物学问题，阐明新的生物学规律，获得传统生物学手段无法获得的创新发现。生物信息学是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，是多学科之间的交叉领域。因此，做好生物信息学教学工作对提高生物信息学研究水平具有重要的理论和实践意义。
随着高通量测序数据的大量出现，生命科学已经进入到大数据时代，生物信息学研究的重点将转移到组学的研究上。相应地，生物信息学教学的重点也要从单个基因的分析转向多个基因甚至在组学水平的分析。在生物大数据背景下，对生物信息学专业的人才需求也将越来越大。本文结合生物大数据的特点和教学经验，谈谈目前生物信息学教学中存在的问题，并针对这些问题提出自己的建议和方法。
二、生物大数据的特点
“大数据”一词最初起源于互联网和IT行业，它具有数据量大、数据多样化、高速、有价值等特点。生物大数据不仅带有“大数据”的特点，而且具有生物数据自身的特性，具体表现在：
1.数据量大：全球每年生物数据总量已经达到EB量级，完整的人体基因组有约30亿个碱基对，个体化基因组差异达6百万碱基。同时由于高通量测序成本的下降，目前大量的生物物种得以全基因组范围的基因组从头测序、重测序以及转录组测序，积累了大量的生物数据。
2.数据种类多：由于测序仪器种类繁多，产生的测序数据格式也各不相同。除高通量测序产生的基因组和转录组数据外，另外还有蛋白组、代谢组、表型组、相互作用组的序列数据和结构数据。
3.数据增速快：这主要体现在数据的急剧增长速度上，几乎每一周都有关于某一物种的全基因组或者转录组测序的信息。尤其是随着新一代测序技术的发展，更大数量级的基因组数据产出日渐增加――每台高通量的测序仪每天可产生约100GB的数据。
4.数据价值高：随着生物信息学的发展，越来越多有价值的信息可从生物数据中挖掘出来，这些价值不仅体现在生物科研领域，而且已应用于农业和医学等领域。
三、大数据背景下生物信息学教学中存在的问题
经过多年的发展，生物信息学教学虽然有了一定的提高和改善，但还存在一些问题，主要表现在：
（一）课程设置不合理
生物信息学是由生物学与数学、计算科学交叉形成的前沿学科，对生物背景的学生来说，需要掌握计算机和数学特别是统计学方面的知识和技能。但由于受课程设置的影响，很多学校只把C语言作为计算机的必修课，而没有在大一或者大二年级开设概率论和数理统计，并且生物统计学等课程也只是在大三或者大四才作为选修课或者限定选修课来开设的，造成部分开课专业学生的数理基础比较薄弱，因此在后续学习中存在一定的困难。
（二）教材内容不够全面
由于生物信息学发展日新月异，各种分析生物大数据的算法、方法和软件层出不穷，并且其更新换代是非常快的，而国内外相关教材的内容不够全面，并且其更新速度较慢，不能紧跟生物信息学的最新发展，造成教师在授课时要综合多本生物信息学教材的内容，不利于学生对生物信息学内容的全面掌握，从而制约了生物信息学教学的发展。
（三）教师的教学方法单一
生物信息学课程目前虽然在很多院校已经开设，但由于该学科对教师的授课水平和学生的学习能力要求较高，目前多数学校对于生物信息学的授课方式还是以教师讲授为主的填鸭式教学方式。随着大数据时代的到来，传统的教学方式和方法远不能满足生物信息学教学的需要。
四、生物大数据背景下生物信息学教学的建议和方法
为了适应大数据背景下生物信息学的教学形势，针对目前教学中存在的问题，作者结合自己的教学实践，建议从以下5个方面改进和提高生物信息学教学。
（一）合理设置基础课，强化基础理论
生物信息学是一门交叉性很强的学科，以复杂而强大的理论体系作为支撑，所涉及的内容包括计算机编程、信息检索以及数据库技术等。为了让学生学好生物信息学这门课程，各院校可以合理设置生物信息学的专业基础课，将生物信息学课程定位在大三或者大四年级学生，在大一、大二年级做好高等数学、数据库原理以及Perl语言等与之相关课程的教学工作，这些学生在掌握了一些与生物信息学相关的基础理论知识后，其对生物信息学的学习能力和理解能力才会有较大的提高。此外，学校要鼓励学生了解国内外有关大数据和生物信息学技术的发展趋势，并推荐有代表性且通俗易懂的文章和书籍，以强化学生的基础理论体系，为生物信息学的学习提供必要的知识储备
（二）培养大数据意识，加强对大数据分析的科学素养
生命科学研究已经进入到大数据时代，生物大数据的挖掘已经在农林科学、医学等领域产生巨大的效益，所以我们要培养学生树立大数据思维意识，全面认识生物大数据带来的机遇和挑战。生物信息学以生物数据为对象展开分析，它同时具备具体性和抽象性的特点。具体性是指以数据为对象挖掘出的生物学知识是客观存在的，其对生物学规律的解释性较强；抽象性是针对生物信息学中的理论和方法而言的，一般要求学生具有一定的生物信息学专业基础。在进行生物信息学教学时，要激发学生的学习兴趣，逐渐培养学生的大数据意识，规范学生对大数据分析的基本方法。可以通过实例，让学生参与到具体的生物信息学分析中去，以便理解生物信息学数据分析的基本操作流程，并在业余时间开展生物大数据在农业和医药行业成功应用的案例调查，以便激发学生利用生物信息学手段分析大数据的热情。
（三）优化教材内容，精心安排教学内容
鉴于目前生物信息学发展速度快，而国内外相关教材的更新速度较慢，所以要求在生物信息学教材的选取方面要下大力气，并且在授课时整合各个教材的优点。一般在生物信息学授课中整合以下三本书的内容：David W. Mount编写的《Bioinformatics Sequence and Genome Analysis》、李霞主编的《生物信息学》以及陈铭编写的《生物信息学》。
在教学过程中，为了使学生在有限的课堂教学时间内掌握生物信息学课程的主要内容，首先要优化课程教学体系，统筹安排教学内容，在生物信息授课中要抓住以下两条主线：序列―结构―功能―进化；基因组―转录组―蛋白组―相互作用组―代谢组，多组学贯穿。同时针对不同专业的特点与人才培养目标要求，合理分配各章节的教学课时，做到突出与专业密切相关的内容重点精讲。如在生物技术专业中，增加课时讲授分子药物设计章节，不仅要让学生了解生物信息学与分子药物设计的关系，而且要让学生掌握计算机辅助药物设计的理论方法以及软件操作。因此，以生物信息学教学内容的两条主线为依托，紧密围绕各专业的培养目标，做到理论联系实际，构建的教学体系和教学内容既能让学生掌握学科的知识理论体系，又有利于培养学生理解、分析、运用学科知识解决实际问题的能力。
（四）合理选用教学方法，提高教学效果
实践表明，不同的教学内容采用不同的教学方法授课可以收到良好的教学效果。为实现生物信息学课堂教学目标，完成相应的教学任务，教师要根据每堂课的教学内容，采用合适的教学方法，调动学生学习的积极性和主动性，提高课堂教学效果。可以从解决问题的角度出发进行理论教学。在理论课教学中，如果仍沿用传统的灌输式教学模式，肯定达不到预期的教学效果。课堂教学还可以根据需要，适时融入案例教学、问卷调查、多媒体展示、影片教学等方法，提高实际教学效果，培养学生的综合素质和创新思考能力。
上机实习注重发挥学生的主观能动性。生物信息学是一门实践性很强的课程，上机实习是教学的重要环节，它不但能够帮助学生更好地理解理论课所学知识，而且能够提高学生运用生物信息学的理论和方法解决实际问题的能力，对培养学生独立思考能力、观察能力、动手能力起着重要作用，更是培养学生创新能力的重要途径。
（五）理论和实践相结合，注重考核的灵活化
生物信息学是一门融合了多个学科的实践性很强的课程，对应的考核方式应该与其他专业课程有所区别，其最终的成绩不应该只以理论课考试的成绩为准。理论知识的考核注重学生对生物信息学基本概念、分析流程和主要分析算法的掌握情况，主要以试卷考核的方式为主，采用统一考核方式和评判标准。对于上机技能的考核，主要强调的是学生对不同类型数据进行分析时应掌握的相关软件使用技能的考查，也应纳入到学生的成绩考核中，我们认为理论考试占70分、实习成绩占30分是一个好的评价方式。
五、结束语
大数据背景下对生物信息学的教学提出了新的更高的要求。本文针对《生物信息学》教学中存在的问题，结合自己的教学经历对改进生物信息学教学和方法进行了一些探讨。本文认为要做好大数据时代的生物信息学教学，要从强化基础理论、培养大数据意识、精心设计教学内容、创新教学方法和改革考核评价体系等五个方面来开展和抓好生物信息学教学。
参考文献：
第2篇：对生物信息学的理解范文
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：
第3篇：对生物信息学的理解范文
关键词：生物技术;生物信息学;教学;实践
中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）47-0123-02
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学，是一门新兴的交叉学科。生物信息学针对生物学问题，发展各种算法及软件，对迅速增长的浩如烟海的核酸和蛋白质序列进行收集、整理、储存、、加工等，目的在于通过生物信息学手段及分析，逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示生物体生理和病理过程的分子基础，为探索生命的奥秘提供合理和最有效的方法或途径[1]。作为当今生命科学和自然科学领域发展最为迅速的学科之一，生物信息学已成为介于生物学和计算机科学前沿的重要学科。实验室的每一项技术，从简单的克隆、PCR到基因数据分析都需要在计算机上应用生物信息学的方法进行处理。因此，对生物技术专业的学生而言，具备一定程度的理解和应用生物信息学方法和技术的能力是十分必要的。
目前，国内外许多高等院校相继开设了生物信息学课程，我校也于2007年针对生物技术专业学生开设了此门课程。该课程不仅是一门新兴的学科，而且学习难度大，理论课内容相对枯燥，如何让学生更好地掌握本门课程的内容，是教师在教学过程中值得深思的问题。实验教学是帮助学生理解抽象理论知识的有力手段，在教学中显得尤为重要，但由于开设专业的特殊性，生物信息学实验教学一直比较薄弱。本文对过去实验教学中存在的问题进行了分析，并针对问题结合《基因工程原理》课程以及自己的科研对教学内容进行了优化和教学方法上的改进，取得了一定的成效。
一、过去教学中存在的问题
（一）实验课教学学时偏少
生物技术专业五年制生物信息学课程总学时为72学时，其中理论48学时，实验24学时。生物信息学课程最主要的目标是培养学生通过在线程序或利用生物信息学软件来分析生物学问题的能力，有效解决学生实验学时不足，实际操作时间少，解决实际问题能力较弱的问题。
（二）与其他课程联系较少
生物信息学课程开设在生物技术专业教学进程的第6学期，此时学生已具备普通生物学、细胞生物学、分子生物学、生物化学、医学免疫学、遗传学、基因组学、基因工程原理等生命科学的基础知识。但是，在生物信息学理论课和实践课学习的内容，如查阅的文献、分析的目的则由授课教师自行指定，忽略了与其他课程的联系，不利于学生系统地学习专业课的知识。
二、教学体系的改革和完善
（一）增加实验课教学学时
从2012年起，我校生物技术专业由五年制调整为四年制，同时在修订教学进程的时候将学时调整为理论36学时，实验36学时，理论课结束后即为该内容的实践部分，以此增加学生的实践训练时间。
（二）将基因工程原理实验课程与生物信息学实践相联系
在基因工程原理的实验中，我们把家蝇防御素基因作为目的基因，主要设计的实验内容包括：（1）目的基因的获得：利用PCR技术扩增已经克隆到pMD-18T载体上的家蝇防御素基因;（2）pSK质粒载体的小量制备;（3）目的基因与载体的酶切;（4）目的基因与载体的连接;（5）大肠杆菌感受态细胞的制备;（6）重组质粒的转化;（7）重组子的蓝白斑筛选;（8）菌落PCR鉴定重组子[2]。
在学生对基因工程实验内容熟悉的基础上，我们在生物信息学的教学过程中对学生提出问题：家蝇防御素基因现有的研究现状是怎样的？PCR扩增目的基因的过程中引物该如何设计？获得阳性重组子后我们如何判断获得的插入序列就是目的基因呢？
针对这样的疑问，我们结合基因工程实验对教学内容进行适当的调整：（1）PUBMED获取文献信息：由学生通过PUBMED查找近五年发表的有关家蝇防御素基因研究的文献;（2）核酸序列分析：以家蝇防御素基因为对象，分核酸序列的检索、搜索开放阅读框（ORF）、限制性酶切分析、引物设计、载体序列识别、核酸序列的比对、分子质量/碱基组成/碱基分布分析和序列转换共8大部分内容进行讲解和学生实践操作;（3）蛋白质序列分析：同样以家蝇防御素蛋白为对象，分蛋白质序列检索、蛋白质序列比对、蛋白质基本性质分析（蛋白质的氨基酸组成、分子量、等电点、亲疏水性分析、跨膜区分析、信号肽分析）、蛋白质功能预测、蛋白质结构预测（蛋白质二级结构和三级结构预测）共5大部分内容进行讲解和指导学生进行实践操作。
（三）以科研促进生物信息学的教学改革
笔者所在课程组主要集中于功能基因组学的研究，涉及了功能基因的获取、生物信息学分析、功能验证等方面的内容。学生在课程学习中，参与到教师的科研课题中，学会运用生物信息学所学知识实际解决科研问题。学生可自行完成从文献的查阅、目的序列的获取（由公共数据库获得或实验室测序获得）、基因序列的分析、理论推导氨基酸序列基本性质的分析及结构和功能的预测、系统发育分析，如有可能，学生可通过实验的方法验证生物信息学分析的结果，同时鼓励学生自主选择感兴趣的基因、蛋白进行课程设计研究，实践结束后学生将结果以论文形式提交给教师。
三、教学探索的成效
生物信息学是一门实践性很强的学科，实验教学作为培养学生的重要手段，在该门课程学习中有着举足轻重的作用。在医学院校生物技术专业生物信息学课程的教学中，立足于生物医学视角的实践教学，以与医学相关的基因、蛋白质等数据作为研究的主体，结合基因工程实验教学改革生物信息学的授课内容，有利于学生对专业课程知识的系统学习。同时，结合生物信息学研究前沿和自主科研课题成果，形成科研教学相融合的实践性教学，能够充分调动学生学习的主动性和积极性，进而激发学生的求知欲和创新能力。教学与科研形成相辅相成的互助关系，科研成果转化为教学资源，明显充实了教学内容，提升了教学水平和学生能力。在教学改革探索过程中，已有学生参与到课题组的科研工作中，利用所学的生物信息学知识，通过指定题目或自主选题，顺利完成毕业实习并发表了科研论文《印鼠客蚤线粒体COⅡ基因的克隆、序列测定和分子系统学分析》[3]、《美洲大蠊i型溶菌酶基因的克隆及其功能预测》[4]、《致倦库蚊防御素基因的克隆与原核表达及蛋白纯化》[5]、《德国小蠊致敏原Blag 2的Glu 233突变的分子对接研究》[6]、《伏马菌素B1特异单链抗体的同源建模及分子对接模拟研究》[7]等，证明生物信息学课程教学改革切实可行。
参考文献：
[1]郭丽，赵杨，柏建岭，等.医学院校生物统计学专业生物信息学教学探索[J].南京医科大学学报（社会科学版），2013，10（5）：457-460.
[2]张洁，王S，刘红美.结合科研改进基因工程实验教学的教学实践[J].教育教学论坛，2012，28（42）：70-71.
[3]王S，张迎春，张春林，等.印鼠客蚤线粒体COⅡ基因的克隆、序列测定和分子系统学分析[J].贵州科学，2012，30（5）：35-39.
[4]王S，龙高群，张春林，等.美洲大蠊i型溶菌酶基因的克隆及其功能预测[J].动物医学进展，2012，33（9）：21-27.
[5]王S，王吉平，张春林，等.致倦库蚊防御素基因的克隆与原核表达及蛋白纯化[J].动物医学进展，2012，33（11）：45-50.
第4篇：对生物信息学的理解范文
关键词：微课；探究式教学；生物信息学
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）28-0127-02
随着网络技术、信息技术和移动终端的快速发展，我们已进入“微信”、“微博”、“微电影”和“微课”的“微时代”。“微课”是指在5～10分钟的时间内，以视频为主要载体，记录教师在教学过程中围绕某个知识点而开展的可视化、数字化的教学活动。由于微课可以通过智能手机、平板电脑等多种移动终端来制作、展现和学习交流，它已经被越来越多的学生和教师接受。探究式教学是适应高等教育改革和发展的必然趋势，如何在教学中更好地实施探究式教学，是目前生物信息学探究式教学模式在实践环节面临的重要问题。本文就如何在生物信息学探究性教学实践中应用“微课”教学手段提高探究性教学效果进行了探讨。
一、探究性教学是生物信息学教学的发展方向
探究式教学模式是指学生在教师的指导下，根据自身先前认知结构中的相关经验，通过体验、发现、探索、协作等方式主动获取知识、解决问题的一种教学模式。区别于以教师为中心、以知识掌握为本、以知识结构为驱动的传统教学，探究性教学以学生为中心，以能力发展为本，以问题或任务为驱动开展教学活动。
1.探究性教学是生物信息学教学改革的必然趋势。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2020年）》指出，要“遵循教育规律和人才成长规律，深化教育教学改革，创新教育教学方法，探索多种培养方式，形成各类人才辈出、拔尖创新人才不断涌现的局面”。同时，《国家中长期生物技术人才发展规划（2010―2020年）》指出，我国生物技术的开发应用总体水平与世界先进水平还有较大差距，在支撑我国生物产业发展的过程中缺乏高层次创新型人才和优秀创业型人才，需要增加人才资源开发投入，完善人才发展体制。综合上述两个纲要可以看出，未来迫切需要具有创新能力和素质的生物专业人才，而创新人才培养的关键在教育。所以，以“自主、探究、合作”为主要特点的探究式教学，符合国家教育教学改革和生物人才的发展规划，是生物信息学教学改革的必然趋势。
2.探究性教学模式适于生物信息学交叉学科的教学。生物信息学是由生物学与数学、计算机科学等学科交叉形成的前沿学科，主要通过研发并应用计算机技术及数学与统计方法，对生物数据进行管理、整合、分析、建模，从而解决重要的生物学问题，阐明新的生物学规律，获得传统生物学手段无法获得的创新发现。生物信息学人才培养的主要目标是具有创新能力和素质的生物信息学专业人才，这就要求在生物信息学实践中，当提出某一生物学问题时，可以借鉴和利用不同学科的思路和方法去探究。只要有利于揭示生物学规律的结果都可以保留，而不必拘泥于不同探究结果的同一性。这与探究性教学中以培养学生的能力发展为目标是一致的。
二、生物信息学探究性教学中存在的主要问题
目前生物信息学探究性教学应用于教学实践的时间不长，虽然取得了一定的成果，但在实践环节还存在以下主要问题。
1.学生的基础知识不扎实，导致探究性教学效果不好。生物信息学是生物、数学与计算机等学科形成的交叉学科，在进行探究性的教学过程中，涉及到数学与计算机方面的知识和技术比较多，而生物背景的学生在这方面的知识比较欠缺或者不强，所以在探究性问题的自主探究时，表现出参与的兴趣不高、设计的方案较为单一、小组协作的效率较低等实际问题，从而导致探究性教学效果不好。
2.学生的动手实践和创新能力不强，导致探究性教学没有落到实处。在按照自主设计的探究方案进行上机实践时，大部分学生的自主设计方案不能在上机时间内完成。除过设计较为复杂的情况外，大部分原因是由于学生自身对计算机的linux操作系统、perl编程语言以及相关的操作技术不熟造成的，有些细节在他们的自主设计中没有考虑到，所以总会碰到很多超乎其想象的问题。本来这些问题在课外时间学生可以继续解决，但由于学生的学习科目很多，上机没有完成的内容很少有学生在课外继续探究，导致探究性的上机实践活动没有落到实处。
3.教师的授课时间和水平限制，导致探究性教学的教师导向作用不明显。教师能否提出启发性的，适于进行探究性的问题是探究性教学能否取得成功的关键所在。但是由于课时和教学内容的限制，很多提出的问题还是以教师为中心，学生沿着教师的思路向统一的结果或者答案靠拢，学生并没有根据自身的知识结构从多种途径进行探索。
三、微课为生物信息学探究性教学的有效实施提供了新的思路和方法
微课是指以视频为主要载体，记录教师围绕某个知识点或教学环节开展的简短、完整的教学活动。其核心组成内容包括微教学视频以及与该教学主题相关的微教案、微课件、微练习、微反思、微点评、微反馈等辅教学资源。
微课的特点有三点：首先微课短小精悍，通过多媒体和网络技术进行教学内容传播，有利于学生利用碎片化时间进行学习；其次，微课的教学容量小，主题突出，内容独立精练，有利于学生查缺补漏，各取所需，能够实现教与学的个性化选择。最后，微课的时间一般很短，通常限制在5～10分钟之间。
为在短时间内达到良好的学习效果，微课常采用问题式的、案例化的教学方法，微课有助于激发学习者的学习兴趣，启迪学习者进行思考，这与探究式教学模式所主张的体验式学习、自主学习的思想是一致的。所以在探究性教学中可以使用微课。另外，微课有很大的灵活性，可以针对生物信息学探究性教学中的某一具体问题进行微课授课，微课为生物信息学探究性教学的有效实施提供了新的思路和方法。
四、微课在生物信息学探究性教学实践中的应用
按照生物信息学探究性教学的主要环节，微课可以分为课前预习类、课堂教学类、课后复习和拓展类。下面结合案例谈谈微课在生物信息学探究性教学实践中的应用。
1.微课在课前预习中的应用。生物信息学探究性教学授课内容大多涉及一些数理统计和计算机知识，然而对于生物背景的大学生在这方面基础较弱。所以，教师可以根据学生学习新知识所需的数理知识设计制作具有针对性的微课，让学生在预习新课时根据自己的实际情况选择性地观看微课，为后续新课的探究性学习打好基础。例如在讲到序列对数据库的检索（Blast）一节内容时，可以将Blast一节授课内容中用到的正态分布、极值分布、统计学p值的显著性检验等知识做成微课，供学生在课前预习。
2.微课在课堂教学中的应用。在生物信息学探究性教学的课堂教学实践中，教师应该积极去引导和促进学生进行探究，过多使用微课的形式可能会让学生失去探究的动力，形成对微课的依赖，所以在利用微课进行教学时，教学内容应该有所选择，应该主要针对教学中的重点和难点内容制作微课，并上传到相应的课程学习网站上，以便学生在课堂学习外，还可以利用课外时间进行观看和探究。例如在讲到“序列对数据库的检索（Blast）”一节内容时，在课堂教学中可以利用微课探究不同核酸或者蛋白打分矩阵的选择对blast结果的影响，或者探究不同的E值对blast结果的影响。
3.微课在课后拓展中的应用。由于学生自身的知识结构和理解能力的差异，他们对同一知识和操作的理解和掌握程度会有所不同，而课堂教学不可能针对每一个学生进行探究式教学，因此，教师可以根据课堂教学的实施状况和学生的实际能力，将具有拓展性的学习辅助材料（教学视频、辅文档等）设计制作成微课程，以满足学有余力的学生利用课外时间继续进行探究性学习。例如“序列对数据库的检索（Blast）”一节课的教学结束后，可以在课后拓展内容中利用微课引入近年发生的“中东呼吸综合征（MERS）”，然后引导学生利用blast工具探究引起“中东呼吸综合征”的冠状病毒（MERS-CoV）序列特征，并分析其进化趋势。
五、结语
在生物信息学探究性教学实践过程中运用微课，有助于学生自主学习和创新能力的培养，不仅提高了探究性教学在课堂中的教学效果，而且可以使学生的探究性学习延伸到课外。微课作为一种新型的教学技术，随着其在生物信息学探究性教学实践中的广泛应用，必将促进生物信息学教学的改革和学生创新能力的发展。
参考文献：
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第5篇：对生物信息学的理解范文
[关键词]生物信息学；案例教学；生物类专业
[中图分类号]G64 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）48-0179-03
生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、处理、存储、、分析和解释等在内的所有方面，综合运用生物学、数学、计算机科学等方法，阐述和理解数据所包含的生物学意义。作为21世纪生命科学领域发展最为迅速的学科之一，生物信息学已成为介于生物学和计算机科学前沿的重要学科。实验室的每一项技术，从简单的克隆、PCR到基因数据分析都需要在计算机上进行处理。因此对生物学专业的学生而言，具有一定程度的理解和应用生物信息学技术的能力是十分必要的。而课程是为培养目标服务的。这就要求教师在有限的授课时间内，使学生不仅掌握基本的理论知识，紧跟科研的最新进展，而且在今后的科研工作中能学以致用。
1 理论与实践相结合的教学手段
根据当今生物信息学的发展方向，教师结合理论教学内容增加综合性、开放性实验，使学生循序渐进地理解和掌握生物信息学的原理和方法，进而运用合适的生物信息学工具解决问题。本文以两个案例解析这一教学过程。一是信息的简单检索。在获取生物信息的同时，理解数据库概念、动态规划和bootstrap等算法；二是高通量测序的数据分析。在实现大规模数据处理和分析的同时，掌握统计分析基础知识。
1.1 生物信息的简单检索
近一二十年，生物学数据，尤其是序列数据，以指数级的方式增长。以GenBank的核酸数据库为例，每12～20个月数据就翻一番，略高于Moore定律提供的参考数值。如何从这些海量数据中获取想要的信息，已成为生物学专业学生必须掌握的技能之一。而如何正确获取和应用信息，则需要了解数据是如何被存储、解析，以及背后隐藏的算法。因此围绕正确挖掘数据信息这一主题，设计以下案例，通过4步展开教和学。
1.1.1 讲解
基于大数据教师引申出数据库存储信息的概念。而后分类介绍常用的基因组数据库、核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质结构数据库以及各种常用复合数据库。
1.1.2 演示
了解上述常用的数据库之后，教师实例演示数据库检索。通过逐层提出问题，诱导学生思考如何利用上述不同的数据库资源，一步一步挖掘所需的信息。例如，被测序的片段是哪个基因？该基因编码的蛋白质序列是什么？是否有保守的功能结构域？在亚细胞的什么位置发挥什么功能？可能的三级结构？和哪些蛋白或RNA存在可能的相互作用？它在进化中又是如何演变的？
1.1.3 实践
让学生上机操作上述实例，体验各个数据库的侧重点，并理解不同软件不同参数的意义或差别。比如GenBank和Swissprot的侧重点，PAM-n和BLOSUM-n的选取。
1.1.4 成文
引导学生形成可重复计算的科学文档。对每一个案例，教师展示常规性的文件组织形式：/data，/analysis，/scripts，/reference等。写说明文档的时候，要求学生记录每一个分析步骤的所有细节：数据库的网址、软件的名称、版本、输入的文件、精确的运行参数、结果的提取等。
通过这样的案例教学模式，一是较好地将知识点融合串联到教师讲授和学生上机操作中。二是使学生不仅熟悉各种常见的数据库，而且理解数据库中各个软件及其参数的意义，遇到实际问题也不再束手无策。而教师也可以充分参与到学生的学习中，对学生上机操作过程中出现的一些主要理论与技能问题了如指掌。通过教―学―练―教―练，达到学以致用的教学目的。三是培养学生创建较好的文档及其组织形式，形成科学研究的可重复性（replication）和可复现性（reproducibility）。不仅有利于追溯前因，而且对代码的复用，以及对结果应用于新项目都非常必要。
1.2 高通量测序数据的分析
随着高通量测序技术的兴起，大量物种的全基因组数据、转录组数据和其他类型数据被测定完成或正在进行中，每天都有成千上万的数据被源源不断地输入相应的生物信息库中。这些大规模数据的不断产出，使得生物学专业学生掌握高通量数据分析技术已成为一种趋势。因此，教师有必要将这部分内容由理论讲授过渡到上机操作。
1.2.1 介绍
教师以DNA测序技术发展为主线，理论介绍De Novo测序、ChIP-seq测序、RNA-seq测序、Methyl-seq测序等。并通过拍摄的录像，向学生直观地展示不同的测序仪及其特点。
1.2.2 演示
教师对整个分析过程进行详细的阐述并实时上机演示（下图）。以转录组RNA-seq为例，包括测序质量的评估（碱基组成和碱基质量分析）、clean reads的筛选、利用TopHat/Bowtie将筛选出来的reads比对到参考转录本、统计reads在参考基因上的分布情况及覆盖度，判断比对结果是否通过第二次质控、通过cuffmerge将重复测序得到的reads形成一致性转录本、基因结构优化、基因覆盖度统计、使用cuffdiff筛选差异表达基因和鉴别可变剪切体、对结果基因进行聚类分析、GO和pathway富集性分析。
1.2.3 实践
让学生分组讨论并上机实现上述数据分析流程。掌握基本的Linux命令、统计计算和可视化分析。
1.2.4 成文
引导学生形成规范化文档和脚本，以便回溯和可重复性使用。
高通量数据分析不仅涉及的知识点多，而且需要在Linux下进行简单的操作和软件的使用。对生物学专业的学生来说，容易造成心理上的抗拒。教师可以采用“分而食之”的策略：将教学内容分成相对独立完整又有一定联系的几个部分（下图）。对于每部分内容，教师利用已讲解的相关知识给学生实时演示，并给出教师自己的理解和结果。然后把学生分组，让他们根据自己的理解，带着兴趣和疑问上机实践。并在上机操作过程中，鼓励学生之间、学生与教师之间及时讨论交流。最后让学生将所有内容串联起来，介绍本组的实验内容及解决办法。通过这种方式能较明显地消除心理顾虑，有助于学生独立思考，独立解决问题。
“RNA-seq数据分析”案例教学流程图
2 以能力测试为中心的考核方式
对于生物学专业的学生而言，生物信息学是一门实践性很强的学科。因此，教师采用以“能力测试”为中心，知识与技能考核并重的考核方式。以上述两个案例为例，在期末考试中，教师将NCBI GEO中“（RNA-seq[Title]）AND “Mus musculus”[porgn：__txid10090]”722个实验数据，随机分配给每个学生。要求每个学生对分配到的RNA-seq数据进行差异表达分析，聚类分析和富集性分析。并选择合适的基因，分析其保守的功能结构域、亚细胞定位以及可能的蛋白质结构和功能、可能结合的转录因子、相互作用的蛋白质网络和信号通路、构建相应的系统进化树。
学生对上述每一个小题从“知识点”、“参考资料”、“使用软件或工具”、“参数”、“脚本”、“结果”分别答题，不仅非常有效地明确所学的内容，而且很好地杜绝了作弊行为。
3 教学效果
为了解案例教学的效果，本课程案例教改活动向2011级生物科学和免疫学专业学生QQ群发放电子问卷，共收回82份答卷，统计结果如下表所示。从表中可以看出，案例教学模式使学生有较强的参与感，能较好地提高学生的学习兴趣，学生对理论问题的认识更为深刻。
4 结 论
案例教学基于具体的事例，将一系列的知识点有机地串联起来，并通过实例操作达到学以致用的目的。从学生反馈意见可以看出，这种理论与实践结合的教学模式，很好地提高了学生的学习兴趣。考虑到有限的授课时间和不同学生的学习背景，作为教师需要设计合适的案例，从而达到较好的教学效果。一般可以遵循以下原则。
4.1 具有代表性
所选的案例既要经典又要紧跟科学前沿。比如第一个案例所蕴含的数据库检索、序列比对和系统进化树的构建，在生物信息学中，属于较经典且核心的知识点。而第二个案例选择的对象则与当前的科研热点紧密联系。
4.2 具有偏向性
生物信息学本身是个交叉学科，涉及的知识点相对较多。面对生物类专业背景的学生，我们侧重生物信息学方法或者工具（软件）的应用，而不是强调算法。比如第一个案例中系统进化树的构建，我们只是以5条8bp长的序列为例讲解最小进化法和邻接法、最大简约法、最大似然法以及贝叶斯推断，重点在于强调不同的数据适合采用上述哪些方法以及如何用Mega等软件实现系统进化树的构建。
4.3 先后案例有层次性
比如第一个案例中，学生掌握了Windows下的序列比对。对于第二个案例中Linux下的Bowtie就容易理解并操作。
4.4 具有拓展性
比如第一个案例中，在Windows的DOS下进行批量序列比对时，不同的参数设置，输出不同的数据格式。第二个案例中，Bowtie最多允许3个错配，如果允许更多的错配数，则可以采用SOAPaligner/ SOAP2实现。学生可以根据自己的兴趣和能力，选择拓展性内容进行继续学习。
4.5 良好的成文习惯
引导学生养成良好的文档组织和书写习惯。每一个案例，都要求学生形成可重复性和可复现性的文档，对于整理分析思路、核实结果、重复使用代码都起到事半功倍的效果。
生物信息学是现代生物科学研究的重要工具和载体。如何有效正确地应用生物信息学，是每一个生物实验者需要具备的能力。教师应紧跟学科发展的速度，围绕学以致用的原则，将案例教学科学地、和谐地应用到教学实践中，不仅使学生掌握一定的理论知识，从而正确地应用软件工具，而且逐渐培养学生自我分析和解决问题的能力。
参考文献：
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第6篇：对生物信息学的理解范文
关键词:Java教学;案例驱动;生物信息学专业;医科院校
中图分类号:G642 文献标识码:B
1引言
随着生物信息学研究的飞速发展,带来了对开源、可重复利用和面向对象的程序包和软件的迫切需求。Java作为面向对象编程语言工具,在生物信息学的研究中具有广泛的应用。目前,学界已经针对生物信息学中的各种问题,开发了很多基于Java的软件工具,比如BioJava、Cytoscape等等。BioJava是用于分析和表示生物序列(如DNA、RNA和蛋白质)的基础库;Cytoscape是用于绘制和分析各种生物学网络,基于Cytoscape的插件已达数百种,针对各种类型的网络给出更有针对性的分析。此外,美国国立生物技术信息中心NCBI[4]作为生物信息学领域最权威和广泛使用的平台也提供了相应的Java API。这些都说明Java是从事生物信息学研究的强有力的工具。
在医科院校生物信息专业开设Java课程,特别是在完成生物信息相关专业基础课程后,学生通过学习Java课程,会使学生掌握从事生物信息研究的平台工具,从而更好的完成理论学习到实践环节的跨越。为了讲授好Java语言这门课程,我们对医科院校生物信息专业本科生的特点进行了深入的分析,并在我们的教学实践中注重与科研实践相结合,注重课程之间相衔接,注重课内课外相促进,寓学于做,以练带学,取得了较好的教学效果。
2由浅入深,注重课程联系,增强学生学习兴趣
作为一名医科院校生物信息专业的学生,要求既要有良好的数理基础与计算机应用知识,又要有较为系统扎实的生物信息学理论基础,学习广泛的课程,涉及数学、物理、计算机、生物等多个学科。计算机只是作为生物信息学学习和研究的应用工具,医科生不可能进行计算机专业的系统学习。因此,医科生普遍对自己的编程能力缺乏信心。针对这样的情况,我们在教学实践时会用一些生动有趣,并且几句简单的代码就能实现的功能,先把复杂的问题简单化,随着课程的不断推进,学生慢慢入门,再把简单的问题逐渐复杂化,让学生认识到编程语言不仅精妙深刻,而且博大精深,程序也可以编写的很美妙,这的确是可以终其一生去不断研究和探索的深刻学问。这样就使学生产生自己继续钻研下去的兴趣。
要增强学生学习的兴趣和动力,提升本课程在整个课程体系中的地位和作用也是十分重要的,因此在授课过程中我们非常注重与其他课程的衔接和联系,结合其他课程,设计案例。比如,此门Java课程与计算机图形学在同一学期开课,用applet实现分形几何中的绘图算法,即增强了Java的教学效果,又加深学生对图形学理论的理解。此外,之前开设过的数据库原理,如果在Java的教学中引入数据库的连接和数据库操作,岂不知新而温故。
3案例驱动,结合科研实际,提升课堂教学效果
在教学中,我们采用案例驱动的教学方法,每一部分的理论知识,都要配以相应的案例讲解来帮助学生消化和理解理论知识。教师讲解的案例都是代码级别的,定义规范,流程清楚,可读性强,具备参考价值,这样可以促使学生养成良好的编程习惯。另外,教师以多媒体手段演示代码的编制调试过程,使学生对编程环境更加熟悉,能够灵活运用跟踪、断点等调试手段,使学生能够置身于程序开发的氛围中,而不是被动的接受。
为了让学生更深刻的了解Java在生物信息领域研究中的实际应用,我们在教学中所使用的实例大部分来源于生物信息学科研实践中遇到的具体问题,把对这些实际的生物信息学问题的解决方案转化为课堂教学的生动案例,让学生看得到这些编程技术的实际作用,在学习中慢慢渗透和培养学生的科研能力。生物信息学是现代的前沿学科,很多毕业生将来可能会继续从事相关的科研工作,因此这方面的培养是非常必要的。如表1所示,我们列举了部分具体的教学内容及相应采用的实例。
表1教学内容与教学案例
教学内容 典型案例
Java基础知识 基因类和蛋白类的定义;实现基因DNA序列向蛋白氨基酸序列的转化算法。
Java与文件操作 实现多种分析软件的输入、输出数据格式的转换,主要用到BufferedReader、BufferedWriter、FileReader、FileWriter等类。
Java Applet 根据用户提供的转录因子集合,动态绘制这些转录因子所参与的基因转录调控网络图;用applet实现分形集合中的绘图算法。
Java与Servlet 简单实现多物种的转录因子和靶基因注释系统,即根据用户输入的转录因子或靶基因列表和选择的物种信息,以表单形式返回相对应的靶基因或转录因子信息。
Java与数据库 通过连接数据库,查询得到转录因子与靶基因间的对应关系,以及添加、修改和删除数据库中的转录因子与靶基因间的对应关系数据。
Java与网络 现有的基于Web的转录因子结合位点预测工具Match只支持单个序列的输入,不支持批量预测,通过网络编程利用Match工具实现转录因子结合位点的批量预测。
4以练带学,鼓励自主学习,培养实践创新能力
师傅领进门,修行靠个人。授课的目的是为了让学生牢牢掌握Java这门工具,要熟练掌握语言工具,动手联系往往比单纯的理论学习来得更重要。在课堂上教师通过对典型案例的讲授,教给了学生解决某些具体问题的方法,激发了学生渴望亲自动手实践的热情,他们愿意通过自己的努力来制作一份丰富的“大餐”。通过布置课程大作业,使其作为课程考试的一部分,这样就可以培养学生学以致用的能力。
课外大作业涉及了较为完整的软件开发过程,包括前期的系统设计,到后期的程序归档,以及帮助文档的编写和制作,通过这个流程让学生了解Java软件开发的全过程,积累了一定的软件开发经验。为激发大家的积极性,我们不限制题目内容,大家可以根据自己的兴趣,自己选题,以下列举学生的一些课程大作业的题目:分形树,Koch雪花,Flamboyent皇冠等计算图形学中分形几何图形的实现;读心术、拼写练习、围棋对弈等游戏的制作;计算器、日常事务管理器等工具软件的实现;还有分析基因序列特征、绘制蛋白互作网络图、批量预测转录调控关系等等的生物信息学软件。其中基本涵盖了上课时所讲授的大部分相关技术,我们对用到每种技术的使用频率进行了统计。如图1所示。
教为不教是我们教学的一个重要目的,培养学生自主学习的能力是学生培养创新实践能力的基本要求。在进行课程大作业的实践中,我们鼓励学生运用各种信息资源(如网络、书籍)来解决问题,利用搜索工具求解,通过专业论坛向其他编程爱好者请教,共同探讨来解决困难等等;我们提倡学生使用JDK帮助文档来查阅各种Java类的用法,而不是死记硬背,允许学习和利用他人已经编好的程序,
就像搭积木一样,逐渐累积起自己的知识体系,通过消化吸收他人的解题思想,通过查阅资料来解决自己的课程设计问题,培养学生举一反三的能力。
图1学生在课程实践中应用到的Java技术
5小结
为了提升Java课程的教学效果,在授课过程中我们对教学方法做了很多的探索和实践,紧紧围绕学生学习兴趣、课堂教学效果、创新实践能力培养这几个环节开展教学研究与教学实践,同时也很好的把握住了Java这门工具性语言实践性强以及在医科院校生物信息学专业应用目标明确的特点,从科研实践中提取大量案例融入课堂教学,并通过课外大作业进一步巩固学生所学理论,培养学生学以致用能力,取得了较好的教学效果,可以为同行提供一些借鉴。
参考文献:
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第7篇：对生物信息学的理解范文
【关键词】计算机应用；人工智能；生物信息学；数据挖掘技术
【中图分类号】TP391
【文献标识码】A
【文章编号】1672—5158（2012）10-0078-01
一、生物信息数据库的现状及问题
在生物信息学的发展过程中，逐步建立起了大量基于网络的生物数据库，而且开发了众多检索工具，从而实现了生物信息数据的智能处理和综合分析。生物信息数据在具有增长迅猛、更新及时、种类繁多等特点的同时，更表现出高度的复杂性、多样性和不一致性。
随着生物信息数据量的激增以及数据处理能力的复杂程度不断提高，现有的生物信息数据库已经逐渐暴露出许多问题。三大核酸数据库依靠传统方式交换数据，无法及时反应出其他专用生物信息数据库的变化情况以及非核酸类数据信息。网上所提供的大部分数据分析工具采用面向问题的搜索方法，搜索效率随着问题规模的扩大而降低，并且无法智能地对数据中存在的未知知识进行发掘。为此，在后基因组时代，需要将数据仓库思想及智能数据挖掘技术运用到生物信息学领域中。
二、基于生物信息数据仓库的数据挖掘技术
（一） 生物信息数据库中的算法工具
在生物信息学中，基因比对是最常用和最经典的研究手段。在核酸序列或蛋白质序列之间进行两两比对，比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者的相似形、同源性，进而探寻可能的分子进化关系，揭示序列中蕴涵的结构、功能等信息。数据挖掘主要存在以下几种经典分析模式：关联模式分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析，其中关联模式分析应用最为广泛。
（二） OLAP和数据挖掘技术
传统的针对数据库的开发工具多为联机事物处理模式，它主要是面向具体的查询和统计，有着较为具体的应用目的。然而随着越来越多数据库的出现，数据量的迅猛增长，OLTP在数据资源的充分利用、为用户提供有效支持和帮助等方面，则显得力不从心。因此，基于数据仓库的联机分析处理以及数据挖掘引起了日益广泛的关注和应用。OLAP是一种自上而下、不断深入的分析工具。用户提出问题或假设，OLAP则负责从上而下深入地提取出关于该问题的详细信息，并以可视化的方式呈现给用户。DM是一种决策支持过程和挖掘性工具，它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地对原始数据进行分析，发现隐藏在数据中的模式，做出归纳性和预测性的推理。
（三） 基于生物信息数据仓库的数据挖掘技术
实现数据挖掘的前提条件是必须具有海量数据，而这恰恰是数据仓库的基本特点之一，二者紧密结合可以有效解决大量应用中出现的问题。在生物信息学领域，使用数据挖掘技术可以大幅提高研究人员的工作效率，改变原有的预测法；数据挖掘算法还可以结合生物信息专业领域的公式算法，根据研究人员的设想，对数据进行全面高效的分析。
基于数据挖掘等技术发展起来的智能决策技术具备了在生物信息学领域中大展身手的天赋，特别是基于海量数据的数据挖掘和开采技术更具有广泛的需求和应用背景。另一方面，目前生物信息学的研究方法和发展情况，已经形成了较为完善的智能决策系统，成为数据仓库和数据开采较为成功的应用案例。另外，现有各种生物信息应用分析软件从一定程度上讲，已经反映并且实现了数据仓库及数据挖掘的思想和技术。
三、实现生物信息异地多源数据库的综合利用
（一） 建立基于Web的生物信息数据仓库
基于现有的生物信息数据库，运用数据仓库思想，利用OLAP和数据挖掘技术，建立生物信息数据仓库，是一种不需要大幅增加硬件设备以及物理装置的前提下，实现基于Web平台的生物信息集成与处理平台的可行方案。设计一个基于Web的生物信息数据仓库，其主要结构由五部分组成：外部数据源；基于Web的数据调度、传输；数据的变形整合；元数据规则、元数据管理；基于Web的综合管理平台。
DWBW以DDBJ／EMBI／GeneBank作为主要数据源，同时以其他主要的生物信息数据库作为整个数据仓库的基本数据源。通过分析数据库结构和数据结构类型，建立DWBW的元数据规则。这样，基于上述各种数据库就可以建立起一个基于Web的虚拟数据仓库，由于不存在一个物理上位于某地的存储中心来保存这些数据，用户面对的只是基于网络的分布式虚拟的数据仓库。其模型、算法的运行由专用的分析工具服务器来完成，而对于数据的调用和整理都是在源数据库上进行的，根据不同用户提交问题的不同，具体分析过程则由分配服务器交给服务器去完成分析，只是最终将结果返回请求分类服务器，显示给用户。
DWBW将通过统一的基于Web的页面与用户进行交互，在后台则主要由请求分类服务器、Web服务器及专用分析工具服务器共同完成对问题的提交和分析，实现对数据仓库元数据规则的理解，然后根据分类的结果，与相关分析工具进行匹配，将问题提交到相应的分析工具服务器进行处理。处理完成后返回给请求分类服务器，进而返回给提交问题的用户。
（二） DWBW的关键技术
生物信息学元数据的抽取。数据的整理和抽取，是开发所有数据仓库时所遇到的最难解决也是最具挑战性的问题之一。将不同时期生成的大量历史数据中的数据结构、字段的定义以及对象之间的关系等一系列的描述信息整理出来，并制定一套通用可行的规范，本身就是一个工作量巨大、难度极高的问题。因此，数据仓库元数据的抽取整理，成为建立DWBW的关键问题。数据抽取、清洗、转换和装载过程与一般数据仓库建立过程中的数据整理不完全相同，其数据具有规范性强，存储结构相对简单，转换、装载容易等特点。
虚拟生物信息数据仓库的建立。虚拟生物信息数据仓库实现对生物信息平台相关数据的组织和集成，并且将不同主题的数据对象分别存储到各个数据集市中，同时还将建立起部分有价值数据的在线OLAP数据库。虚拟数据仓库采用中间件充当数据中心，提供信息的访问接口，对存贮在不同数据源的生物信息数据进行存取操作。由于虚拟生物信息数据仓库一般不是针对实时数据进行分析统计，所以对于时间效率的要求不如一般查询统计那么高，这就确保了开发处于不同物理位置数据源的虚拟DWBW具有可行性。同时，对于一般性的查询比对等基本操作，不会影响其工作效率和准确性。
基于Web面向用户的综合平台的开发设计。此平台主要提供一个用户操作的平台，除了集成基因比对、功能预测、序列分析、基因提交等传统的操作以外，还允许用户对虚拟数据仓库中的数据运用数据挖掘技术，提供更多的分析支持工具。
第8篇：对生物信息学的理解范文
关键词：生物工程；专业外语；教学改革
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2016）26-0027-02
DOI：10.16657/ki.issn1673-9132.2016.26.016
当前，大学本科生物工程专业就业较为困难，反映出学生专业学习过程与社会需求之间的矛盾，课程设置、教学内容、教学模式、考核方式等均不同程度地与社会发展不相适应。其中尤其需要对生物工程专业外语课程的教学模式和内容进行改革，以契合一般市属高校应用型人才培养目标的要求，切实体现有区别的、个性化的教学理念。
一、生物工程专业外语的教学目的
生物专业英语是面向生物工程专业高年级本科生开设的限选课程，本课程教学内容主要涉及普通生物、微生物学、遗传学、分子生物学等领域的专业基础知识。通过本课程，向学生介绍如何撰写科技论文、投稿等方面的知识，帮助已有一定英语基础的学生提高其阅读、翻译专业英语的能力，目的是扩大学生专业英语的词汇量和阅读量，让学生掌握专业英语书刊的阅读技巧，了解文献检索及科技论文的文体特点和写作方法，从而为学术论文的阅读写作打下坚实的基础。
二、常规生物工程专业外语的教学模式
（一）课程设置
多数高校生物工程专业在大三第二学期或大四第一学期开设专业外语课程，一般为每周2学时。贵阳学院生物与环境工程学院生物工程专业该门课程安排在第四学年的第一学期，学时数36学时，属于专业选修课。这时学生已经完成基础外语和所有生物工程专业基础课以及基因工程、分子生物学、遗传学、发酵工程等专业课的学习，其实已经学习了很多生物学的专业外语词。此时，开设生物工程专业外语课可以帮助学生强化和复习以前其他专业课中接触过的专业词汇，进一步加深理解。
（二）教材
各高校生物工程专业外语的教材也各不相同，有的高校采用了姜巨全主编、化学工业出版社出版的高等教育“十二五”国家级规划教材――《生物专业英语》作为教材，有的农林高校采用了萧浪涛主编、中国农业出版社出版的《生物学专业英语》，该书是全国高等农林院校十二五规划教材。目前，最新的教材是科学出版社出版的《农业与生物科学专业英语》，该书是谭万忠、王进军教授对专业英语课程长期教学经验与教学成果的总结，其内容和编排都比较新颖。由于生物学发展迅猛，日新月异，教材的更新远远滞后于新技术、新方法、新理念和新词汇的产生速度。有的学校采用任课教师自编讲义作为教材，如选用SCI期刊中发表的重要学术论文，或者摘录和提炼英文生物学相关专业书籍的内容等。这些教学内容往往比较生僻，通用性弱，尤其是基础较差的学生学习起来比较困难，不好掌握。因此，亟待编写实用性、可读性和通用性强的生物学专业外语教程，以适应新的教学要求。
（三）课程考核
多数高校专业外语课程属于专业选修课的范畴，通常以考查形成完全课程考核，因此很多学生对这门课程不够重视，甚至完全不当回事。不同高校生物学专业外语的考查方式不尽相同，有的采用开卷答题，有的课程论文翻译，有的还以PPT回报的方式考查，相对随意和简单的考查方式，使得很多学生忽略了该门课程的学习。因此，很有必要研究一套系统的有针对性的生物学专业外语教学内容，并制订出适用于不同基础、不同层次学生的考核标准，逐步规范生物学专业外语的教学和考核过程，实现因材施教，科学考评。
三、生物工程专业外语教学模式的创新
教学模式的创新关键是要根据教学对象的特点，基于学生的学习基础，认识能力以及可接受的教学方式，进行有针对性的启发和引导。大学的教育重点不是知识本身，而是如何获取知识、甄别知识以及运用知识进行创新、创造。因此，笔者认为生物工程专业外语教学模式创新应该从教学手段以及课程内容两方面入手。
（一）灵活多样的教学手段
随着手机APP应用时代的到来，学生成为“低头族”的主要群体，因此开发具有一定趣味性和探索性的生物学专业外语学习的手机应用软件，适应新时代学生的学习特质，将有助于提高学生的学习兴趣，吸引学生主动学习专业外语。在网络时代，各种微课程教学资源越来越丰富，但如何根据每个学生的特点进行个性化教学依然比较困难，学校可以尝试建立由生物专业教师与基础英语教师联合教学的在线平台，让生物学专业教师发挥生物专业教学的优势，基础英语教师发挥英语语言教学的优势，相互配合，互为补充。这样，不仅学生的选择面更广，也可以兼顾到不同学生的特点，实现了网络平台的差异化教学。通过灵活多样的教学手段和方式提高学生对专业外语的学习兴趣，扩展学生学习的时间和空间，在潜移默化中逐步提高了他们的专业外语水平。
（二）专业外语与其他相关课程的整合
大学生物工程专业通常都开设有文献阅读与检索、科技论文写作、生物信息学等课程，这些课程一般学时较短，教学内容比较单一，重点培养学生查阅专业文献、专业数据库，运用数据或模型分析软件，撰写学位论文的基本知识和技能。其实这些课程之间并非孤立，它们之间有着紧密的联系。学生只有具备一定的专业外语知识和查阅文献及运用生物信息学软件的能力，能够在做好实验后完成学术论文撰写才算合格，才不枉费大学四年的学习。基于此，笔者建议将文献阅读与检索、科技论文写作、生物信息学等课程与专业外语课程相整合，即在教授文献检索的方法、科技论文写作的技巧、生物信息学软件应用当中渗透专业外语教学，让专业外语的教学不再孤立和抽象，从而与具体的知识运用和技能培养相结合，提炼和精简其他课程的教学内容，使其更好地与专业外语教学相关结合。
实践证明，通过整合相关课程，精简学习内容，突出重点，压缩专业综合学时，能给学生更多自由空间，实现自主学习，同时还可以增强学生对这些知识的综合认知力和理解力。
四、展望
当前有关生物专业英语教学改革与探讨的论文虽然较多，但多数关注教学技巧提高①、教学内容革新②、教学手段创新③等方面，少有关注教学内容与生产实践相脱节，知识水平与应用不相适应等问题。教学的目的是培养社会所需要的人才，人才培养的目标是运用所学知识进行创新、创造，并解决实际问题。今后在生物工程专业外语教学中，我们应更多关注如何培养和提高学生综合运用知识的能力和水平，提高他们的综合素养，让他们真正学有所用，用之有道。
注释：
① 王娟. 生物科学专业生物专业英语课程教学改革探讨[J].安徽农业科学， 2011，39（18）：11339-11340.
第9篇：对生物信息学的理解范文
信息、生物、新材料三大前沿领域
信息、生物、新材料是21世纪前30年发展最快、最热门的三大领域，它们集结了当今世界最强势的研究力量。但在这些关系未来发展的关键领域中，我国许多核心技术仍依赖追踪、模仿和引进国外技术，原始创新能力明显不足。
从更宽的视野来看，不仅仅是这三个领域的发展需要高扬“自主创新”的信心与勇气。实际上，整个中国科技正面临着前所未有的发展压力：对外要适应国际科技竞争的紧迫形势，对内要满足经济社会发展进程中的重大战略性需求。而原始创新能力和技术创新能力的薄弱，已成为当前和未来相当长时期内影响我国整体竞争力的极大障碍。
面向未来15年的《国家中长期科学和技术发展规划纲要》即将，科技部等有关部门正在着手制定科技“十一五规划”——关于中国科技“未来”的探讨与关注，在最近一年多来达到了前所未有的程度。就是在这样带着几分焦灼、几分期待、几分信心的探讨氛围中，“自主创新”成为人们关于中国科技发展的共识。
带着这个共识，再来看中国科技发展面临的“压力”，在很大程度上已经变成了未来发展的重大机遇。未来10年，中国在这三大领域中最有可能实现自主创新的关键技术群究竟有哪些？有限的科技经费究竟应当投入到哪些突破口？
下一代移动通信技术
移动通信是人类社会发展中的一大奇迹。2004年12月，全球（蜂窝）移动通信用户总数已达17亿以上，超过已有百年发展历史的固定通信用户数。过去10年，移动通信技术完成了由第一代模拟通信技术向第二代数字通信技术的过渡，当前正处于由其巅峰状态向第三代（3G）移动通信技术过渡的进程中。
目前，世界发达国家纷纷投入力量进行第三代及下一代移动通信标准、技术和产品的开发。
——3G移动通信：国际电信联盟（ITU－T ）批准为3G 的三大标准分别是欧洲的WCDMA，美国高通公司的CDMA2000和中国大唐电信的TD－SCDMA。3G已在全球30多个国家开始商用。
——增强型3G（Enhanced 3G）：为了克服3G 技术不能很好支持流媒体等业务的不足，国际电信联盟已在制定增强型3G技术标准。专家预测，增强型3G技术将进入商用。
——4G（或Beyond 3G）：下一代移动通信即所谓超3G（以下统称Beyond 3G）技术的研究是国际上的热点。Beyond 3G具有更高的速率与更好的频谱利用率。 欧盟、日本、韩国等国家已开始4G框架的研究，预期Beyond 3G技术可望在2010年后开始商用。
中国移动用户总数已达3.34亿，居世界第一，总体技术水平与国际同步，处于由第二代向第三代的过渡时期。我国3G移动通信技术已经具备了实现产业化的能力，我国大唐电信2000年5月提出的TD－SCDMA标准已成为国际电信联盟正式采纳的三大标准之一。此外，在国家“863”计划的支持下，开展了Beyond 3G技术的研究，预期该技术可望在2010年后开始商用。
Beyond 3G技术对我国经济社会发展和国防建设具有十分重要的意义。 德尔菲专家调查统计结果显示，我国研发水平比领先国家落后5年左右， 通过自主开发或联合开发，在未来5年可能形成自主知识产权。以华为、 中兴为代表的一批高技术通信设备制造业公司，在第三代移动通信设备（3G）等研发方面紧跟国际前沿，打破了国外公司对高技术通信设备的垄断，开始参与国际通信标准的制定，开发具有自主知识产权的核心技术，具备了参与国际竞争的能力，具备实现技术和产业跨越式发展的契机。
中国下一代网络体系
下一代网络（NGN）泛指以IP为核心，同时可以支持语音、 数据和多媒体业务的因特网、移动通信网络和固定电话通信网络的融合网络。
世界各国和国际通信标准化组织都在积极开展下一代网络的研究开发工作。国际电信联盟电信标准化部门（ITU－T）、欧洲电信标准化协会（ETSI）、互联网工程任务组（IETF）、第三代伙伴组织计划（3GPP）等，都在致力于下一代网络体系的研究。目前，美国、日本、韩国、新加坡以及欧盟都已启动了下一代互联网研究计划，全面开展各项核心技术的研究和开发。
我国在下一代网络的研究方面已取得了较大进展。“九五”期间，863计划建成了“中国高速信息示范网”（CAINONET）、国家自然科学基金委支持的“中国高速互连研究试验网NSFCNET”等重大项目，目前已开始基于NGN的软交换技术在移动和多媒体通信中的应用研究。中兴、华为等企业还推出了基于软交换的NGN解决方案；在下一代互联网研究上，中兴、港湾网络等推出的高端路由交换机，可应用于国家骨干IP网络建设，以及大中型宽带IP城域网核心骨干和汇聚。国内公司还开始自行设计高端分组交换定制ASIC芯片。我国已成为少数几个能够提供全系列数据通信设备的国家之一。
下一代网络技术对促进我国高新技术的发展，以及对改造和提升我国传统产业具有举足轻重的作用，对国家安全至关重要。从总体上看，我国互联网技术跟随国外发展，在技术选择上缺乏系统研究，走过一些弯路，至今与国外仍存在较大差距。无论网络用户规模、网络应用、网络技术或网络产品都尚有很大的发展空间。从全局着眼，应不失时机地开展中国下一代网络体系的研究、应用试验、关键技术研究和产品开发。不能像第一代互联网那样，技术、标准都是外国的，给国家安全造成隐患。
纳米级芯片技术
当前，集成电路的发展仍遵循“摩尔定律”，即其集成度和产品性能每18个月增加一倍，按照器件特征尺寸缩小、硅片尺寸增加、芯片集成度提高和设计技术优化的途径继续发展。
自上世纪90年代以来， 全球集成电路制造技术升级换代速度加快。 当前国际上CMOS集成电路大规模生产的主流技术是130nm， 英特尔等部分技术先进的芯片制造公司已在用90nm进行高性能芯片生产。2005年，美国AMD公司已开始量产90nm的高性能芯片，国际上对65nm技术的开发也已成功。伴随130nm到90nm技术的升级， 考虑到扩大生产规模和降低成本，大多数公司将使用12英寸替代8英寸硅基片， 这也必将带来半导体设备的大量更新。
近年来我国一些先进集成电路制造公司的崛起，使国内集成电路制造工艺技术与国际先进水平的差距有了显著的缩小，但整体水平仍与先进国家相差2～3代。目前，我国集成电路设计公司年设计能力已超过500种，主流设计水平达到180nm，130nm技术正在开发中，90nm技术的研发也开始着手进行。从产业发展看，我国集成电路已初步形成由十多家芯片生产骨干企业、十多家重点封装厂、二十多家初具规模的设计公司、若干家关键材料及专用设备仪器制造厂组成的产业群体，设计、芯片制造、封装三业并举的蓬勃发展态势。以中科院计算所为代表的研究机构和企业在CPU研发方面所取得的新进展，标志着我国集成电路设计具有较强能力，与国际先进水平的差距进一步缩小。目前我国芯片业大多集中在低端的交通、通信、银行、信息管理、石油、劳动保障、身份识别、防伪等领域，IC卡芯片所占比重一直占据芯片总体市场的20％左右。
世界第一颗0.13微米工艺TD－SCDMA 3G手机核心芯片10月9日在重庆问世
今后的IC是纳米制造技术的时代，而纳米级芯片技术是我国赶超国际的关键，它的成功将会是我国IC工业发展史上的重要里程碑和持续发展的动力，专家认为应优先发展。
中文信息处理技术
包括汉字和少数民族文字在内的中文信息处理技术，是汉语言学和计算机科学技术的融合，是一门与语言学、计算机科学、心理学、数学、控制论、信息论、声学、自动化技术等多种学科相联系的边缘交叉性学科。
随着互联网的发展，中文信息处理技术已渗透到社会生活的各个方面。1994年，微软开始进入中文软件市场，微软的WORD把国产WPS挤出了市场，继而Windows中文版又把国产中文之星挤垮。微软凭借其强大的优势地位，使国产的中文信息处理软件举步维艰。中文版的Windows、Office等占据了大部分的中文软件市场，使中文信息处理逐渐丧失了其特殊地位。
经过二三十年的努力，我国的中文信息处理，包括中文的编码、字型、输入、显示、输出等的基本处理技术已经实用化，目前正在逐渐摆脱“字处理”阶段，处于向更高级阶段快速发展的时期。包括中文的文字识别机和手写文字识别、语音合成、语音识别、语言理解和智能接口等技术的研究已获得进展。中文的全文检索、内容管理、智能搜索、中文和其他文字之间的机器翻译等技术也正在开发、研制，并取得了较大进展，涌现了联想、方正、四通、汉王、华建等公司。
随着中国加入WTO与世界各国交流的逐渐扩大以及网络信息时代的来临， 中文信息处理技术越发显得重要，其自动化水平的提高，将大大促进我国科技、国民经济和社会发展，同时使中华民族的文化在信息时代得到新的发展。未来无疑应当加强中文信息处理技术的研发投入与政策倾斜。
人类功能基因组学研究
20世纪末启动的人类基因组计划被公认为生命科学发展史上的里程碑，其规模和意义超过了曼哈顿原子弹计划和阿波罗登月计划。随着人类基因组、水稻基因组以及其他重要微生物等50多种生物基因组全序列测定工作的完成，国际基因组研究进入到功能基因组学新阶段。
功能基因组学已成为21世纪国际研究的前沿，代表基因分析的新阶段。它是利用结构基因组所提供的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究，是在基因组静态的碱基序列弄清楚之后转入对基因组动态的生物学功能学研究。从1997年迄今已发表的有关功能基因组学的论文数以千计，其中不少发表在《细胞》《自然》《科学》等国际著名刊物上。
目前功能基因组研究的重点集中在四个方面：一是基因测序技术研究。预计今后几年内，测序技术将继续发展，特别是有一些重要的改进将直接用于功能基因组的研究；二是单核苷多态性（SNP）以及在此基础上建立的SNP单体型研究；三是基因组有序表达的规律研究。主要包括基因的深入鉴定、基因表达与转录组研究、蛋白和蛋白质组研究、代谢网络和代谢分子研究、基因表达调控研究等；四是计算生物学和系统生物学研究。
近几年来，在国家“863”计划、国家重大科技专项等的资助下，我国功能基因组学研究取得了一系列进展。中华民族占世界人口的1／5，有丰富的遗传疾病家系资源，这是我国发展功能基因组研究的有利因素。“十五”期间，我国参与国际蛋白质组计划、国际人类基因组单体型图计划，高质量按时完成了项目中所承担的21号染色体区域的任务，建立并完善了中华民族基因组和重要疾病相关基因SNPs及其单倍型的数据库的建设，在国际一流杂志上发表了一批高水平学术论文，申报了一批国家专利，收集、保存了一批宝贵的遗传资源，并初步建立了遗传资源收集网络和资源信息库的采集管理系统，组建了一批国家级基地，培养了一支队伍，建立了一批技术平台。但总体而言，我国在功能基因组研究及应用方面的原始创新成果数量较少，还不能为医药生物技术产业的发展提供足够的知识和产品。
未来研究重点包括：
——功能基因组研究。重点开展植物功能基因组研究、人类功能基因组研究和重要病原微生物及特殊微生物功能基因组研究；
——蛋白质组学研究。蛋白质组学是一个新生领域，目前还处于初期发展阶段，仍有许多困难有待克服。我国应选择具有特色的领域开展研究；
——生物信息技术。我国的研究重点应集中在生物信息数据库的构建、生物信息的开发、加工、利用及生物信息并行处理方面；
——生物芯片技术及产品。通过微加工技术和微电子技术在固体芯片表面构建的微型生物化学分析系统，以实现对细胞、蛋白质、DNA以及其他生物组分的准确、快速、大信息量的检测。常用的生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、生化反应芯片和样品制备芯片等。生物芯片的主要特点是高通量、微型化和自动化。我国生物芯片研究紧跟国际前沿，它将对我国生命科学研究、医学诊断、新药筛选具有革命性的推动作用，也将对我国人口素质、农业发展、环境保护等作出巨大的贡献。
专家认为，我国人类功能基因组学研究的研发水平比领先国家落后5年左右， 若能高度重视，充分利用我国已有的技术和资源优势，未来10年我国可能实现人类功能基因组学研究的跨越发展。
蛋白质组学研究
随着被誉为解读人类生命“天书”的人类基因组计划的成功实施，生命科学的战略重点转移到以阐明人类基因组整体功能为目标的功能基因组学上。蛋白质作为生命活动的“执行者”，自然成为新的研究焦点。以研究一种细胞、组织或完整生物体所拥有的全套蛋白质为特征的蛋白质组学自然就成为功能基因组学中的“中流砥柱”，构成了功能基因组学研究的战略制高点。
目前蛋白质组学的主要内容是建立和发展蛋白质组研究技术方法，进行蛋白质组分析。为了保证分析过程的精确性和重复性，大规模样品处理机器人也被应用到该领域。整个研究过程包括样品处理、蛋白质的分离、蛋白质丰度分析、蛋白质鉴定等步骤。
附图
自1995年蛋白质组一词问世到现在，蛋白质组学研究得到了突飞猛进的发展。我国的蛋白质组研究也在迅速开展，并取得了许多有意义的成果，中国科学家已经在重大疾病如肝癌，比较蛋白质组学的研究等方面取得了重要成就，在“973 ”计划的资助下，我国已经开始了二维电泳蛋白组分离研究、图像分析技术和蛋白质组鉴定质谱技术研究等。
如何抓住国际上蛋白质组学研究刚刚启动的时机，迅速地进入到蛋白质组学研究的国际前沿，是摆在我国生命科学研究发展方向上的一个重要课题。
目前我国在该领域的研发基础较好，只比先进国家落后5年左右。 蛋白质组学属科学前沿，专家建议结合我国现行的基因组研究及其他有我国特色或优势的领域开展研究，不要重复或追随国际已有的工作，而应走自己的路，未来10年内有可能取得重大科学突破。
生物制药技术
生物制药被称为生物技术的“第一次浪潮”，其诱人前景引起了全世界各国政府、科技界、企业界的高度关注。
在过去的30年间，全球生物技术取得了令人瞩目的成就。据美国著名咨询机构安永公司2004年和2005年发表的第十八和第十九次全球生物技术年度报告分析，2003年全球生物技术产业营收达410亿美元。目前已有190余种生物技术产品获准上市，激发起投资者对生物技术股与融资的兴趣。
近20年来，我国医药生物技术产业取得了长足的进步，据《中国生物技术发展报告2004》统计，我国已有25种基因工程药物和基因工程疫苗，具有自主知识产权的上市药物达9种，重组人ω－干扰素喷鼻剂2003年4月获得国家临床研究批文，可用于较大规模高危人群的预防。但总体上与世界先进水平相比还存在很大的差距，医药生物技术产品的销售收入仅占医药工业总销售额的7.5％左右。
为加快我国生物制药技术的发展，今后的研究开发重点是：
——生物技术药物（包括疫苗）及制备技术。围绕危害人民健康的神经系统、免疫系统、内分泌系统和肿瘤等重大疾病和疑难病症的防治与诊断，应用基因工程、细胞工程、发酵工程和酶工程等技术，开发单克隆抗体、基因工程药物、反义药物、基因治疗药物、可溶性蛋白质药物和基因工程疫苗，拓宽医药新产品领域；
——高通量筛选技术。目前，国外许多制药公司已把高通量筛选作为发现先导化合物的主要手段。典型的高通量筛选模式为每次筛选1000个化合物，而超高通量筛选可每天筛选10万多个化合物。随着分析容量的增大，分析检测技术、液体处理及自动化、连续流动以及信息处理将成为未来高通量筛选技术研究的重点；
——天然药物原料制备。目前，已经发现人类患有3万多种疾病，其中1／3靠对症治疗，极少数人能够治愈，而大多数人缺乏有效的治疗药物。以往多用合成药物，随着科技的进步，人们自我保健意识增强，对天然药物的追求与日俱增。当前世界各国都在加强天然药物的研发。
生物信息学研究
在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析，对基因组研究相关生物信息获取、加工、储存、分配、分析和解释——上世纪80年代一经产生，生物信息学就得到了迅猛发展。其研究一方面是对海量数据的收集、整理与服务；另一方面是利用这些数据，从中发现新的规律。
具体地讲，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头， 找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时， 阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律；在此基础上，归纳、 整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。另外生物信息学还利用基因组中编码区的信息进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测，并将此类信息与生物体和生命过程的生理生化信息相结合，阐明其分子机理，最终进行蛋白质、核酸的分子设计、药物设计和个体化的医疗保健设计。
生物信息学的发展已经将基因组信息学、蛋白质的结构计算与模拟以及药物设计有机地连接在一起，它将导致生物学、物理学、数学、计算机科学等多种科学文化的融合，造就一批新的交叉学科。
科学家们普遍相信，本世纪最初的若干年是人类基因组研究取得辉煌成果的时代，也是生物信息学蓬勃发展的时代。据预测，到2005年生物信息的全球市场价值将达到400亿美元。
我国生物信息学研究起步较早。20世纪80年代末，国内学者就在《自然》上报道了免疫球蛋白基因超家族计算机分析的工作。目前，多家大学和研究机构也相继成立了生物信息中心或研究所，各种原始数据库、镜像数据库和二级数据库也已经逐步建立，同时我国还建立了相关的工作站和网络服务器，实现了与国际主要基因组数据库及研究中心的网络连接，开发了用于核酸、蛋白结构、功能分析的计算工具以及蛋白质三维结构预测、并行化的高通量基因拼接和基于群论方法开发的基因预测等多种软件。中国学者还运用自主开发的电脑克隆程序，开展了大规模EST 数据分析，建立了一系列基因组序列分析新算法和新技术，并在国内外著名科学杂志上发表了一系列论文，取得了引人注目的进展，尤其在人类基因组基因数目的预测上获得了与目前的实验事实相当吻合的结果，在国际上获得普遍认可。
农作物新品种培育技术
最近几年，农业生物技术的发展对农业产业结构调整产生的巨大影响，已引起各国政府和科学家的高度重视。农业生物技术领域研究中最活跃的是育种技术——应用现代分子生物学和细胞生物学技术进行品种改良，创造更加适合人类需要的新物种，获得高产、优质、抗病虫害新品种。这使得新品种层出不穷，品种在农业增产中的贡献率将由现在的30％提高到50％。国际水稻研究所已经培育出每公顷7500公斤的超级水稻，非洲培育出增产10倍的超级木薯。
我国该领域的基础研究和高技术研究取得了一批创新成果：如植物转基因技术、细胞培育技术、籼稻的全基因组测序、花粉管通道转基因方法等，使研制具有自主知识产权的转基因农作物新品种成为现实和可能。目前，已培育出亩产达到807.4公斤的超级杂交稻；2004年转基因抗虫棉的种植面积已占全国棉花种植面积的50％左右；利用细胞工程技术培育的抗白粉病、赤霉病和黄矮病等小麦新品种已累计推广1100多万亩；植物组织培养和快繁脱毒技术在马铃薯、甘蔗、花卉生产中发挥了重要的作用。
专家认为，我国农作物新品种培育的研发基础较好，整体科研技术与国外处于同等水平，只要充分利用资源，发挥优势，很可能在该领域取得突破。
纳米材料与纳米技术
纳米科技是上世纪末才逐步发展起来的新兴科学领域，它的迅猛发展将在21世纪促使几乎所有工业领域产生一场革命性的变化。纳米材料是未来社会发展极为重要的物质基础，许多科技新领域的突破迫切需要纳米材料和纳米科技支撑，传统产业的技术提升也急需纳米材料和技术的支持。
近年来，科技强国在该领域均取得了相当重要的进展。
在纳米材料的制备与合成方面，美国科学家利用超高密度晶格和电路制作的新方法，获得直径8nm、线宽16nm的铂纳米线；法国科学家利用粉末冶金制成了具有完美弹塑性的纯纳米晶体铜，实现了对纳米结构生长过程中的形状、尺寸、生长模式和排序的原位、实时监测；德国科学家巧妙地利用交流电介电泳技术，将金属与半导体单壁碳纳米管成功分离；日本用单层碳纳米管与有机熔盐制成高度导电的聚合物纳米管复合材料。
在纳米生物医学器件方面，科学家用特定的蛋白质或化合物取代用硅纳米线制成场效应晶体管的栅极用以诊断前列腺癌、直肠癌等疾病，成百倍地提高了诊断的灵敏度。另外，纳米技术在医学应用、纳米电子学、纳米加工、纳米器件等方面也有新进展。与此同时，国外大企业纷纷介入，推动了纳米技术产业化的进程。
当前纳米材料研究的趋势是，由随机合成过渡到可控合成；由纳米单元的制备，通过集成和组装制备具有纳米结构的宏观试样；由性能的随机探索发展到按照应用的需要制备具有特殊性能的纳米材料。
纳米材料和技术很可能在以下四个领域的应用上有所突破：一是IT产业（芯片、网络通讯和纳米器件）；二是在生物医药领域应用纳米生物传感的早期诊断和治疗，到2010年将给人类带来新的福音；三是在显示和照明领域的应用已有新的进展，纳米光纤、纳米微电极等已产生极大影响；四是纳米材料技术与生物技术相结合，在基因修复和标记各种蛋白酶等方面蕴育新的突破，预计2010年纳米技术对国际GDP的贡献将超过2万亿美元。
我国纳米材料研究起步较早，基础较好，整体科研水平与先进国家相比处于同等水平，部分技术落后5年左右。目前有300多个从事纳米材料基础研究和应用的研究单位，并在纳米材料研究上取得了一批重要成果，引起了国际上的广泛关注。据英国有关权威机构提供的调查显示，我国纳米专利申请件数排名世界第三位。
国内目前已建成100多条纳米材料生产线，产品质量大都达到或接近国际水平。与发达国家相比，我国的差距一是在纳米材料制备与合成方面尚处于粗放阶段，缺乏应用目标的牵引，集成不够；二是纳米材料计量、测量和表征技术明显落后于国外，对标准试样和标准方法的建立重视不够，对表征手段的建立投资不足；三是纳米材料的基础研究、应用研究和开发研究出现脱节，纳米材料研究缺乏针对性；四是学科交叉、技术集成不够。
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信息技术正在发生结构性变革
目前，信息技术正在发生结构性的变革，在信息器件向高速化、微型化、一体化和网络化发展的同时，软件和信息服务成为发展重点。大规模集成电路正快速向系统芯片发展；移动通信技术正在向第三代、第四展，将提供更优质、更快速、更安全的服务，并带来巨大的经济利益；电信网、计算机网和有线电视网三网融合趋势进一步加快，无线网络成为世界关注的重点；全球化的信息网络将像电力、电话一样为社会公众提供各种信息服务，越来越深刻地改变着人们的学习、工作和生活方式，也将对产业结构调整产生重大影响。
微电子技术、计算机技术、软件技术、通信技术、网络技术等领域的发展方兴未艾，极有可能引发新一轮产业革命。
大显神通的新材料
高性能结构材料是具有高比强度、高比刚度、耐高温、耐腐蚀、耐磨损的材料，对支撑交通运输、能源动力、电子信息、航空航天以及国家重大工程起着关键性作用。
新型功能材料是一大类具有特殊电、磁、光、声、热、力、化学以及生物功能的材料，是信息技术、生物技术、能源技术和国防建设的重要基础材料。当前国际上功能材料及其应用技术正面临新的突破，诸如信息功能材料、超导材料、生物医用材料、能源材料、生态环境材料及其材料的分子、原子设计正处于日新月异的发展之中。
信息功能材料发展的重点是磁性材料、电子陶瓷材料、压电及光电(磁)晶体、高性能封装材料等方面。超导材料的主要特征是零电阻和排磁通效应，是20世纪留给人类开发核聚变能、高效运输工具、低耗传输电能和精密探测器件的新型功能材料。
