生物信息学的方法精选(九篇)

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第1篇：生物信息学的方法范文

【关键词】新课改 高中生物 学习方法 学习热情

中图分类号：G4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2015.11.060

在传统的生物教学中，学生们往往被灌输的是“生物是理科中的文科”，需要学生们花费大量的时间去记忆相关的知识要点，而学生们往往是死记硬背。因此，学习效果并不理想，多数学生“叫苦连天”，对生物的学习丧失信心，没有学习热情，导致理综的分数总体偏低。由此可见，有一个合理有效、积极向上的生物学习方法是相当的必要，由此，本文我主要就高中生物的学习方法做一定程度的探究。

就我个人而言，生物是高中理科课程中相对而言比较简单、容易理解也比较容易提高的科目，只要有一个合适自己的生物学习方法以及一个良好的科目学习习惯，高中生物拿到高分绝非难事。眼下，正值新课改，高中生物的理论学纲基本没有大的方面的变化，但是在考查学生动手能力的要求有了很大的改变，对学生的动手能力的要求有了明显的提高，需要学生们走进实验室自己动手解决相关的问题，并且会对学生的实验能力进行相应的成绩评估和考核。

因此，作为生物老师，我会带领学生在新课改的背景下改进生物学习的方法，努力让学生们能真正的爱上生物，从根本上提高学生们自己的生物素养。

一、改进方法，增强自主

传统的高中生物的教学方法都是“老师讲授，学生听讲”的模式，这种模式既存在其应有的优势，又有他的不足之处。优势是：作为理科生学习理科类课程在自主学习阶段有一定的难度，尤其是像生物这类看书本容易而理解时大部分学生的知识面太窄，分析问题不全面，导致学习过程效果不好或者完全没有效果，经过老师的讲解后，学生们理解起来会更加的容易;但是也带来了不小的坏处：这只会让学生们更加的依赖老师，自主学习能力明显不足，让学生们的学习能力直线下降。因此，为了长远考虑，学生们还应该提高自身的学习能力，改进目前的学习方法，增强自己的自主学习能力。

学生们需要在老师的带领下逐步摆脱对老师的依赖。而老师的首要任务就是制定一个适合学生们使用并且学生们乐于使用的生物学习方法。该种方法既不能过于偏离学纲也不能完全交由学生们自主管理，要在学生们能够在自主管理自己的基础上加以老师的专业知识传授与分析，这样既能够提高学生们自己的自主学习能力，又能够将生物专业知识刻进脑海。将班上的学生分组是我先考虑的方法。

从表面上看，分组是一种及其常见的方式，看似对于学习没有任何的帮助，实则并不是这样。通过将班上的学生分成若干个小组，考虑到学生们本身的生物专业知识水平，进行综合考虑，分成学习小组。

小组成员之间相互帮助，在课前预习以及课后复习等方面有一个整体的思路，全组成员之间相互监督、相互学习，共同促进整个小组的进步;同时，不同的学习小组之间相互竞争，相互督促，达到让整个班级共同进步的目的。

作为老师，我将在课前预习课课后复习这两大板块作一个系统正确的引导。让学生们明确自主学习的目标和方向。有了好的方向才能有进一步的大的行动。因此，单元总的预习提纲和复习提纲必不可少。

在一单元开始之前向学生下发单元预习提纲，让学生们在预习过程中有明确的目标，明白自己应该达到某种预习水平;在一单元结束之后要及时下发单元复习提纲，让学习小组及时督促小组成员进行相应内容的复习并且在内容上需要及时过关。

要想彻底地摆脱“背诵生物”学习模式的束缚，就一定要做到“一周一个小复习，三周一个大复习，一个月一个总复习”。及时复习绝对是一个熟记相关理论知识的好方法，被称为“零星记忆法”。利用平时时间将大部分的知识熟记于心，将知识的脉络摸清楚，将知识的整体框架弄明白，在考试时，只需要记忆平时记得不牢或者没有记到的细节内容即可。

二、学会动手，巩固知识

根据新课改的要求，现在的高中生物学习不仅仅局限于课堂的理论知识，要“学以致用”――走进生物实验室。俗话说;“实践是检验真理的唯一标准”，只有亲自实验过，才能真正的了解自己是否真的已经掌握书本理论知识。

同时，通过实验可以锻炼学生们的动手能力，以及基本的实验仪器操作能力。融合课本上的理论知识，也让学生们在实践中回顾了课本知识，让理论知识来解决实际问题。并且，若是实验结果出现较大的误差，或者实验结果完全错误，则是需要学生们自己进行相应的实验结果分析，找出问题的原因，经过综合考虑，得出答案后，再进行一次的修订版的实验，观察能否得到相应的实验结果。

如果还是不能得出正确的实验结果，则需要在求助于老师之后重复操作实验。这不仅仅是实验能力的锻炼更是分析实际问题并且解决实际问题能力的锻炼。

在此过程中，学生们通过大脑的回忆，进一步加深了课本理论知识的印象。并且，作为生物老师，我强烈建议学生们在进行生物实验的过程中能够清晰的记住实验的步骤以及实验过程，为以后的理论知识复习留下好的资料。

同时，在实验操作过程中，学生们需要清楚的记得实验的目的以及实验原理，并且学生们可以在老师的指导之后，能够写出相应的实验报告，实事求是的列出所有的实验结果并对所有对相应出错的实验结果进行分析;若是实验结论没有大的问题的同学则需要列出实验操作过程中的注意事项，力争将整个实验过程刻进脑海，为理论知识提供标准。

让学生们放下手中的课本走进实验室是一个激发学生们学习生物热情的好方法，不仅是满足了学生们的好奇心，也让学生们不再只是坐在教室里背诵枯燥的理论知识，也不再知识一味的沉浸在如何理清物质关系与结构不能自拔，不会再埋头苦思、冥思苦想的想象实验过程究竟是怎样的。

第2篇：生物信息学的方法范文

一、高中生物新课程教学的现状 

1.过于注重理论教学。 

当前阶段，高中生物教学中，教师依然注重理论知识的传授，并没有注重让学生参与更多的实践课程，导致学生对理论知识的学习仅仅依靠死记硬背。 

2.教学方法没有得到改进。 

就我国目前的高中教学环境来说，教师们为了尽快完成教学任务，对于教学方法方面注重得较少，导致很多教师在教学方法上没有很大的改进。在笔者所进行的调查中，其中有73.1%的学生认为，如果教师所应用的教学方法更加多样化，他们会更加喜欢生物学习，对于生物学习的热情度也会更高。教师这样注重结果的教学方式只会让学生的积极性受到打击，非常不利于学生的发展。 

3.与生活联系的紧密度不够。 

任何学科的学习，其最终的目的都是能够在生活中进行应用，对于高中生物来说，同样如此。但是，当前教师对于生物教学活动的开展，主要围绕课堂教学展开，对于其与生活的联系则较少涉及。在笔者的调查中，仅有50.1%的学生认为教师在生物教学的过程中，将生物教学内容与生活联系较为密切，近一半的学生认为其与生活联系得不够。 

二、高中生物新课程教学的改进方法 

1.增加实验教学内容。 

生物的学习离不开实验，而实验也成为生物学习过程中非常重要的一个方法。实验教学能够让课堂教学的氛围更加放松，能够充分激发学生的学习热情。更重要的是，实验教学能够让学生亲自走进“生物”中，进行实验操作，能够培养学生的动手实践能力，让学生通过认真的观察和研究对生物知识进行总结和记忆。例如，在学习细胞膜的有关知识时，笔者让学生在显微镜底下对细胞进行观察，并让学生对植物的细胞壁进行解剖，从而能够切实看到真正的植物结构，这样再结合学生所观察的图像进行细胞膜的讲解，就可避免学生因为其抽象的理论知识而感觉枯燥，学生对于生物学习的内容也会更加有兴趣。 

2.改进教学方法。 

当前生物教学中，仅仅使用传统的教学方法，已经无法满足学生当前的学习需要，教师应当探索更多的教学方法，并将之应用到生物教学中，以激发学生学习生物的兴趣，调动学生学习生物的主动性，让学生在学习的过程中形成创新能力。例如，当前非常盛行的合作式教学法、研讨式教学法，都能够让学生对生物有更加深刻的认识和了解，并促进其自觉地投入到生物的学习中。例如，在进行叶绿体知识点教学时，笔者首先让学生们对植物进行观察，而后提问：植物中哪部分的叶绿体较多？哪部分的叶绿体较少？为什么会发生这种情况？让学生们带着问题在显微镜下对植物的叶绿体形状、状态进行观察，从而培养学生勤于思考的习惯，也让学生们能够积极主动地进行自主学习。 

3.加强与生活的联系。 

第3篇：生物信息学的方法范文

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4篇：生物信息学的方法范文

关键词 生物信息学 教学改革 医学 教学模式

中图分类号：Q811-4 文献标识码：A

21世纪是生命科学的世纪，人类及模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物学数据以爆炸性速度增长。面对基因组学、蛋白质组学、基因芯片、分子进化等大量的生物信息，在计算机科学、网络技术以及生物分析技术的相互作用和渗透下，诞生了一门崭新的学科――生物信息学（Bioinformatics）。生物信息学利用计算机和互联网，以数据库为载体，运用数学算法和计算模型，研究生物信息数据的获取、处理、存储、分发、分析和解释等方面，进而阐明和解释庞杂的生物数据所蕴含的意义。生物信息学跨越了整个生命科学领域，近年来在医药学研究中发挥了不可替代的作用，无论是从分子生物学的角度阐述病因，还是对疾病的预防、诊断、治疗与新药研发都将产生巨大的推动作用，医学生物信息学必然在未来的医学研究中处于关键地位，但生物信息学的理工科特性决定了该课程在医学教育中开展的难度。本文结合医学院校特色和生物信息学课程特点，探讨开设医学生物信息学课程的必要性，分析生物信息学课程在教学实践中存在的问题，提出本校开展生物信息学教学的实施方法。

1 医学生物信息学的主要研究内容

1.1 疾病基因的发现与鉴定

约有6000种以上的人类疾患与特异基因的改变有关，某些关键性基因或其产物的结构功能异常，可以直接或间接地导致疾病的发生。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段。例如：通过构建肿瘤cDNA文库或表达序列标签（expression sequence tag，EST）分析差异表达基因，揭示肿瘤发生的分子水平变化，寻找靶基因。

1.2 药物设计与新药研发

生物信息技术为药物研究、设计提供了崭新的研究思路和手段。利用数据资料、软件工具筛选药物作用的靶位和候选基因，阐明其结构和功能关系，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。

生物信息药物设计常用的方法有：①三维结构搜寻，寻找符合特定性质和三维结构的分子，从而发现合适的药物分子。②分子对接，建立大量化合物的三维结构数据库，依次搜索小分子配体使其与受体的活性位点结合，通过优化使得配体与受体的形状和相互作用最佳匹配。③全新药物设计，利用计算机自动设计出与受体活性部位的几何形状和化学性质相匹配的结构新颖的药物分子。

生物信息学方法为药物研制提供了更多的、潜在的靶标，大大减少药物研发的成本，提高研发的质量和效率。

1.3 流行病学研究中的应用

将流行病学的遗传和非遗传性的研究与生物信息学结合起来，会对疾病的机理、个体对某种疾病的易感性和疾病在群体中的分布有更明确的认识，对疾病的预防和治疗有极大的指导意义。

2 医学生物信息学课程的特点及主要困难分析

2.1 课程内容丰富，学科交叉，数据庞杂

生物信息学利用生物学，计算机科学和信息技术揭示大量复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘，是一门交叉性学科，并且理科特性很强，需要深入理解分析。目前生物信息学包含了基因组、蛋白质组、代谢及药物等多个部分，每个部分都具有各自的特色和相应的分析技术。根据《Nucleic Acids Research》统计，全球共有约1000多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。学生不仅要掌握获取和利用海量生物信息的基本知识和技术，还应掌握相关的数学、物理学、计算机程序设计等知识和技术，又因为医学专业学生的数理知识有限，学习起来有一定的困难。

2.2 操作性和实践性强

生物信息学是一门操作性和实践性很强的学科，主要是在互联网环境中，依靠计算机，利用数据库和各种信息处理软件来进行生物信息学方面的分析工作。针对医学专业学生开设生物信息学课程，其教学内容应注重理论与实践紧密结合，着重学习利用计算机对各种生物信息资源和数据库的检索，使用方法与技巧，真正做到学有所用。

2.3 现状与困难分析

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，与生物信息学交叉前沿性特点不相适应，实验教学单一，多为验证性试验，缺乏综合性和设计性。此外，医学专业学生计算机知识薄弱，对生物信息学的算法与数据库的原理和特点等不甚了解，在高通量数据处理面前力不从心，影响对问题的分析能力。

3 医学生物信息学课程开设实施方法和对策

3.1 根据医学专业特点设计教学内容，建立具有模块化的教学大纲

目前尚未形成系统、成熟的生物信息学教学模式。开设课程之前，对医学专业学生进行问卷调查，让他们选择医学生物信息学课程中感兴趣的、需要学习的知识内容，并提出难点问题。教师汇总问卷结果，对授课内容进行调整，建立模块化的教学大纲，例如：导论模块、数据库及使用模块、基因组信息学及其分析方法模块、蛋白质组生物信息学模块、代谢和药物生物信息学及系统生物学模块等，使学生清楚每个模块的特点和作用，提高学生的学习兴趣，激发学生的学习热情。

3.2 强化实验教学，激发学生的创新思维和创新意识

生物信息学的学习是运用生物医学、数学、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，强化实验教学显得尤为重要。另外，采用PBL（Problem Based Learning）教学法，可以有效地激发学生的创新思维和创新意识。

3.2.1 注重实验操作

生物信息学实验课程以计算机操作为主，需要学生灵活应用互联网、数据库和多种生物信息学软件，所以实验操作显得尤为重要，加大实验比例，为学生提供较多的实验操作机会，不仅提高了学生的动手能力，而且大大提高了学生在因特网环境下对生物大分子序列、生物大分子结构进行生物信息学分析的能力，是提高学生学习生物信息学效果的有力保障。

3.2.2 采用PBL教学模式，优化实验内容

加大设计性实验的比例，采用PBL教学法，根据学生能力和兴趣进行分组，由教师提出问题并布置真实性任务，使学生在已有的知识基础上，通过查找文献、小组讨论、探索，最终完成任务，写出试验报告。由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。学生在实验操作的过程中，不断地发现问题、解决问题，有效地激发了学生的创新思维和创新意识。

3.3 改革教学方法，革新考核方式

3.3.1 结合多媒体技术与双语教学

多媒体技术教学灵活生动，教师在讲授难于理解的概念和生物信息学工具时，可以直接打开相关软件和网站进行演示，使抽象的生物信息学知识以具体的、动态的形式展现出来，从而加深学生对课程的掌握程度。此外，生物信息学涉及到的数据库、网站、应用软件多为英文界面，所以双语授课显得尤为重要，教师可借助多媒体，对课程进行中英整合讲解。

3.3.2 结合科研实例进行教学

生物信息学是一门不断完善和发展的学科，数据库的更新、相关软件的升级、算法的优化等，通常会随着科研中遇到的生物学问题变化而变化，所以教师可以结合现阶段的科研背景和具体的研究方向，结合实例进行教学，可以让学生真正掌握利用生物信息学方法解决生物学问题的思路，并培养和提高学生的科学思维能力，使学生由知识的被动接受者变为知识的主动发现者、探究者，教师则由知识的传授者转变为教学活动的指导者、组织者。

3.3.3 采用无纸化考核方式

适当降低课程理论难度，减少不必要的数学理论推导，注重实际应用、解决问题能力的培养，通过上机实践操作，考核学生对基本知识和原理的掌握情况，克服传统的死记硬背现象。

4.结语

生物信息学作为一门交叉学科，发挥了其独特的桥梁作用，已经广泛地渗透到医学的各个研究领域。本文针对开设医学生物信息学课程的必要性和教学模式进行了探讨，以提高学生学习的自主性、实际操作能力和解决问题的应用能力为目标，不断改进教学手段、加强教学过程的趣味性，以期培养综合型的、高素质、现代化医学人才。

参考文献

[1] 伍欣星，赵.生物信息学基础与临床医学应用指南[M].北京：科学出版社，2005.

[2] 张阳德.生物信息学[M].北京：科学出版社，2009.

[3] WeiLi-ping，YuJun.BioinformaticsinChina：APersonalPerspective[J].PlosComputationalBiology，2008，4（4）：e1000020.

[4] 汪凡军，张楚瑜.生物信息学在医学上的应用[J].国际检验医学杂志，2006，27（2）.

第5篇：生物信息学的方法范文

关键词：生物信息学 课堂教学 实验教学 现代教育技术

前言

生物信息学(Bioinformatics)是一门新兴的交叉学科。广义地说，生物信息学从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释，并综合运用数学、计算机科学和生物学工具，以达到理解数据中的生物学含义的目标［1］。其含义是双重的: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，也就是使用好这些数据。以1987年出现Bioinformatics这一词汇为标志，生物学已不再是仅仅基于试验观察的科学。伴随着21世纪的到来，生物学的重点和潜在的突破点已经由20世纪的试验分析和数据积累，转移到数据分析及其指导下的试验验证上来。生物信息学作为一门学科被广泛研究的根本原因，在于它所提供的研究工具对生物学发展至关重要，因此成为生命科学研究型人才必须掌握的现代知识。今天的实验生物学家，只有利用计算生物学的成果，才能跳出实验技师的框架，作出真正创新的研究。现在基因组信息学和后基因组信息学资源已经成了地球上全人类的共同财富。如何获取和利用基因组和后基因组学提供的大量信息，如何具有享用全人类共有的资源的初步能力，成了当今世纪生命科学学生必须掌握的基本技术和知识以及必须具有的初步能力［2］。

生物信息学以互联网为媒介，数据库为载体，利用数学知识、各种计算模型，并以计算机为工具，进行各种生物信息分析，以理解海量分子数据中的生物学含义。区别于其他生命科学课程，其在教学过程中要求有发达的互联网和计算机作为必备条件。调查显示国内高校都已建立校园网，其中拥有1000M主干带宽的高校已占调查总数的64.9%，2005年一些综合类大学和理工类院校已率先升级到万兆校园网［3］，这些都为生物信息学课程在高校开设提供了良好的物质基础。该门课程与现代网络和信息技术密不可分，在教学工作中充分利用现代教育技术较其他课程更具优势。另外，该门课程尚未完全形成成熟的课程体系，为教师学习借鉴先进的教育思想与教学实践经验，在各方面尝试教学改革提供了广阔的空间。

1 课堂教学

生物信息学主要以介绍原理、方法为主，深入浅出，注重知识更新。课堂讲授以介绍生物信息学的相关算法、原理、方法为主，而这也是教学的重点和难点。在教学中对于这部分内容应遵循深入浅出、避繁就简的原则，结合具体实例分析算法，避免空洞复杂的算法讲解，以免学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理，望而生畏;注重讲解算法的思想和来龙去脉，让学生真正掌握解决问题的思路，培养其科学思维能力，并采用探讨式教学鼓励学生思考，通过讨论与研究的方式循序渐进地掌握复杂的内容，介绍相关的教学和物理学知识，使学生充分体会到生物信息学与其他学科的关系及其他学科的思想方法对于生物科学的重要性，培养其自觉地将其他学科的方法和思想应用于解决生物学问题的科学素质。在教学工作中教师必须能够紧跟学科发展方向，随时进行知识更新，了解最新的前沿动态，掌握新方法，将最新的知识和方法教给学生。同时，也要在教学中鼓励学生通过各种途径自觉地关注学科发展动态，拓宽知识面，培养其自学能力和创新意识。

2 充分利用现代化教育技术，采用启发式教学

目前，高等院校在教室内配备的多媒体投影播放系统促进了多媒体教学的广泛应用。生物信息学采用多媒体教学是适应学科特点、提高教学效果和充分利用现代化教育技术的一项基本要求。作为生物信息学教学的基本模式，多媒体教学使讲解的内容更加直观形象，尤其是对于具体数据库的介绍以及数据库检索、数据库相似性搜索、序列分析和蛋白质结构预测等内容涉及的具体方法和工具的讲解，可以激发学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解和掌握，提高学生理论与实践相结合的能力。同时，由于生物信息学依赖于网络资源和互联网上的分析工具和软件，教室内的多媒体计算机连接到互联网，极大地提高了教学效果。但在实际教学中发现，多媒体教室也有局限性，学生主要以听讲为主，不能及时实践，教师讲解与学生实践相脱节，如果将生物信息学课程安排在计算机房内进行，并采用多媒体电子教室的教学方式，就可以解决上述问题。在教学中采用启发式教学，可为学生建立教学情景，学生通过与教师、同学的协商讨论、参与操作，能够发现知识、理解知识并掌握知识。

3 采用讲、练做一体化的教学模式，注重学生实践能力的培养

生物信息学课堂教学应积极学习借鉴职业培训和计算机课程教学中讲、练、做一体化的教学模式，在理论教学中增加实训内容，在实践教学中结合理论讲授，改变传统的以教师为中心、以教材和讲授为中心的教学方式。根据教学内容和学生的认知规律，应灵活地采用先理论后实践或先实践后理论或边理论边实践的方法，融生物信息学理论教学与实践操作为一体，使学生的知识和能力得到同步、协调、综合的发展。

通常可采用先讲后练的方法，即首先介绍原理、方法，之后设计相关的实训内容让学生上机实践。对于操作性内容和生物信息分析的方法和工具的讲解可采取进行实际演示的方法，教师边讲解边示范，学生在听课时边听讲、边练习，或者教师讲解结束后学生再进行练习。理论与实践高度结合，可充分发挥课堂教学的生动性、直观性，加深学生对知识的理解，培养和提高学生的实践操作能力。

4 优化生物信息学实验教学内容，发挥网络教学优势

生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。

生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则，针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。教师可以通过网上论坛、聊天室和及时通讯工具QQ、MSN等对学生的实验进行指导，与其讨论问题等。网络环境下的生物信息学实验教学不仅能提高学生的学习兴趣，给学生的学习和师生的互动带来极大的方便，提高教师的工作效率，而且可以及时了解掌握学生的学习情况，有利于教师不断调整教学方案，达到更好的教学效果。

5 生物信息学采用无纸化考试，加强实践能力考核

生物信息学主要是学习利用互联网、计算机和应用软件进行生物信息分析的基本理论和基本方法。考试重点是考查学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力。因此，在生物信息学考试中可尝试引入实践技能考试，通过上机实践操作重点考核学生知识应用能力。实践技能考试采用无纸化考试方式，学生在互联网环境下，对序列进行生物信息分析并对结果进行解释，不仅可考查学生对基本知识和基本原理的掌握，而且可考查学生进行生物信息分析的实际能力和分析思考能力。通过实践技能考试，淡化理论考试，克服传统的死记硬背，可促进学生注重提高理论用于实践的综合能力，同时可更有效地提高学生计算机应用能力。学生成绩评定大部分是以学生的考试成绩为主，难以对学生的学习情况和学习过程作全面地评价。因此，除采用实践技能考试并将其作为学生成绩的主要部分外，还应加强对学生平时学习态度、学习能力、创新思维等方面的考查。

总之，生物信息学教学是网络环境下生物教学的全新内容。上述教学措施提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学效果，得到了学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。在今后的教学实践中，教师自身素质的提高和进一步的教学改革，将会不断完善生物信息学教学，培养具有跨越生命科学、信息科学、数理科学等不同领域的“大科学”素质和意识的生物信息学人才。

参考文献:

[1]赵国屏等.生物信息学[M].科学出版社，2002.

第6篇：生物信息学的方法范文

关键词： 生物信息学 案例教学法 实践教学

1.生物信息学学科特点

生物信息学是当今生命科学的重大前沿领域之一，是一门交叉学科，包含生命过程中各种信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，综合运用数学、计算机科学和生物学等方法与技术，阐明和理解大量数据包含的生物学意义[1]。随着20世纪80年代人类基因组计划的实施，生物信息学蓬勃发展，并渗透到生物学研究的各个领域。掌握生物信息学相关技术及分析能力已成为生物专业本科毕业生的必要要求[2]。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[3]。然而由于学科的综合性和学科本身的迅猛发展，生物信息学课程教学仍然处于探索阶段，目前还没有成熟的生物信息学教学模式，各高校尚处于摸索探讨阶段。

2.案例教学法概述

案例教学法（Case-Based Learning），指在教师的指导下，根据教学目的，通过呈现案例材料，组织学生以团体和小组讨论、角色扮演等方式对案例进行调查、阅读、思考、分析、讨论和交流等活动；经过分析讨论，将课本中的理论与案例材料结合起来，并利用理论分析说明复杂的案例内容。案例教学法引导学生学习新的知识，加深对理论的认识，训练学生运用所学知识分析和解决实际生物学问题[4]。

不同于传统教学模式注重“知识的传授”，案例教学法更注重“能力培养”。案例教学法不直接给学生提供解决案例问题的标准答案或者具体方法，而通过教师引导学生积极讨论得出问题的解决方法，侧重于理论应用，是一种“以学习者为中心的学习方法”。

案例教学可划分为讲解定义型、综合分析型和操作技能型三种类型。（1）讲解定义型，引入案例，对基本概念和原理进行讲解；（2）综合分析型，提出问题，学生通过讨论给出解决案例问题的方案或者对已有方案进行评价；（3）操作技能型，引入案例，使学生掌握相关理论课程的基本应用技能。案例教学还可以综合其他教学方法，如以问题为基础的教学法共同改善课堂教学效果[5]。

案例教学法基本环节包括：教师根据学科特点提出案例；引导学生辩论交流、提出解决方案；完成与解决案例；教师评价与总结[4]，[6]，[7]。案例教学过程中，首先教师把握整体教学进度，选用与本专业课程有关的案例，案例选择要具体、易于学习和理解，能够引起学生的兴趣，调动学生学习主动性；其次，将案例分解，从子案例中提出问题，启发学生思考，鼓励学生对案例进行分析、讨论甚至辩论，提出解决方法，逐步完成案例；最后，引导学生完成和解决案例，分析点评整个案例教学过程及结果[4]。

3.案例教学法应用于生物信息学本科教学的意义

生物信息学课堂讲授以介绍生物信息学的相关算法、原理、方法为主，这也是教学的重点和难点。传统“知识传授”型讲课方式容易让学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理[8]。运用案例教学法，能够帮助学生更深入理解算法的思想，真正掌握解决问题的思路，培养科学的思维能力。

另外，生物信息学是一门实用性较强的学科，大学本科阶段开设生物信息学课程主要目的不是开发新的数据库和发展新的生物数据分析方法，而是如何利用现有数据库资源查找特定数据，并根据科研实践需要分析整合数据资源，为后续科研奠定基础，具有极强的实践意义。要达到实践目的，除了让学生掌握生物信息学的基本理论和方法、数据库和软件的原理外，更重要的是让学生亲身实践，在实践中对所学理论进行验证、对数据和软件的使用加以熟悉[9]。但生物信息学涉及专业领域内容广泛，学生不可能做到完全亲身实践，因此，案例教学法能替代亲身实践，吸取前人经验，是理论联系实践的一个便捷通道，是培养学生解决实际问题能力的好方法[7]。

4.案例教学法在生物信息学本科教学中的应用

4.1 案例选择

笔者针对生物信息学本科的教学大纲和知识体系，以及多年从事昆虫线粒体基因组分析的科研工作情况，精心选择了一系列分析案例，其中以鳞翅目灰蝶科线粒体基因组[10]数据分析为例说明。

4.2 教学过程

4.2.1学生分组。根据学生专业、兴趣分组，每组6人，统一采用同一案例。

4.2.2案例背景介绍。让学生了解该论文的目的、操作过程及意义。学生查找相关文献资料，归纳总结知识背景。

4.2.3案例分解。将整个案例分为若干个子案例：①序列数据来源；②序列比对分析③计算遗传距离；④分子系统发育重建；⑤蛋白质家族和基序与结构域分析；⑥蛋白质三级结构与结构分类分析。对每一个子案例完成的关键步骤提出问题，启发学生思考，鼓励学生对案例进行分析、讨论甚至辩论，提出解决方法，逐步完成案例。每个子案例的顺利完成都需要特定的生物信息知识作为基础，对应于教学大纲中完整的知识体系。

4.2.4评价考核。引导学生完成案例，教师归纳学生在整个案例教学过程中出现的普遍性问题并进一步讲解，对于个别小组在解决案例过程中展现出来的创造性解决方案进行分享学习。采用PPT成果展示、提交每一个子案例生物信息分析结果和解释报告，考查学生对案例设计的相关生物信息学理论知识和操作技能的掌握情况。

案例教学法作为一种具有启发性和实践性的教学方法，有效提高学生利用生物信息学工具获取相关知识解决生物学问题的学习兴趣和能力，增强教学效果。然而实践过程中还存在一些问题，例如：如何选择合适的案例既能激发学生的学习兴趣又反映生物信息学教学大纲的知识体系内容、如何有效把握课堂讨论的节奏和方向及与其他教学方法的融合，在今后教学工作中还需要不断改进教学方法，优化教学模式，丰富教学案例库，在实践中不断探索案例教学法在生物信息学本科教学中的适用性和有效性。

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第7篇：生物信息学的方法范文

关键词：生物信息学；医学；教育；建议

生物信息学（Bioinformatics）是一门发展迅速的生物学分支学科，由生物学、计算机学、信息管理学、应用数学及统计学等多门学科相互交叉而形成，本质是利用计算机技术解决生物学问题，通过信息的处理和整合实现发现和创新。它主要包括以下3个方面的内容：①生物数据的收集、整理、存储、检索、加工、分析和整合；②生物系统和结构的建模；③与生物科学相关的计算机技术的应用，这个范围还在不断的扩增中［1］。医学生物信息学是指以医学研究和临床应用为中心开设的生物信息学，本文讨论的内容主要围绕医学生物信息学展开。近20年来，互联网、数据库和计算方法的发展，为生物信息学的研究提供了更为广泛和灵活的方法；多种模式生物基因组测序的完成，功能基因组、蛋白质组研究的开展，各种高通量生物实验技术快速发展为生物信息学，提供了更大研究空间的同时，也对海量的生物学数据进行有效地挖掘和整合提出了严峻的挑战；而以基础研究与临床医疗结合为宗旨的转化医学的兴起对衔接二者之间的桥梁———生物信息学，提供了广阔的应用空间。对生物信息学人才的热切需求，以及上述机遇和挑战导致了生物信息学专业在全世界的蓬勃发展。以美国为例，在1999年之前，全美只有6所大学设置有计算生物学与生物信息学专业，而到2002年，则有31所大学设置了计算生物学与生物信息学专业博士学位，其中有12所大学是在2001年～2002年之间设置的这门专业［1］。这些大学通常以生物学、生物统计学、计算机科学或者生物医学信息学为依托设置这门专业，不同大学对该专业学生的培养模式也有所不同。在我国，很多高等院校将生物信息学作为专业课程设立，医学高等院校也逐步将其作为基础课程或选修课设立。作为一门新生学科，生物信息学在大部分院校尚处于探索阶段，没有成熟完善的教育模式可以借鉴［2］。在这种情况下，来自前期已毕业学生和用人单位的反馈意见对生物信息学教育模式的总结提高具有重要意义。作为一名临床医师和医学研究人员，笔者深刻体会到在实际工作中，无论是自身合理应用生物信息学知识进行思考和设计，还是找到能够迅速融入并满足实验室研究和临床工作需求的生物信息学专业人才都不是一件容易的事情。因此，本文作者就自己的一些切身体会，结合文献和思考，对我国医学生物信息学人才培养列举了一些意见和建议，希望能够在生物信息学教学模式的完善中起到微薄的助力作用。本文着重探讨信息技术在医学领域中的应用，侧重于医院信息管理和信息系统建设方面的医学信息学（Medical　Informatics）不在本文讨论范围内。理想的医学生物信息学人才培养目标应该是这三类人的集合：①计算机专家，掌握计算机算法、计算机语言、软件、数据库结构和相关知识框架，以及硬件知识；②生物信息学专家，具有熟练应用计算机储存、处理、分析和整合相关生物信息的能力；③基础研究或临床工作者，具有查阅文献，提出生物学或临床医学问题，合理使用上述生物信息学来思考、设计和解决问题的能力，并能收集和正确提供用于研究的初始数据。结合我国实际情况，想让临床医学专业学生或医学生物信息学专业学生同时完成以上3个方面的培训显然不切实际。理想的培训模式，是通过对临床医学专业和医学生物信息学专业学生不同侧重的培训，再通过二者的合理分工和配合，来满足以上3个方面的需求。对医学院校学生，尤其是医学研究生，生物信息学培训的内容应侧重于对其计算思维能力和信息学应用能力的培养，目的是使其能熟练地从生物信息学角度发现和提出生物学或临床医学方面的科学假设，针对该假设设计合理的研究方案，并为后续研究提供正确的初始数据；对以生物医学为中心的信息学专业人才培养，内容应侧重于对其计算机技术和生物信息学在医学实践应用方面能力的培养，目的是与前者配合，指导并帮助其完成科学假设的设计，对前者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及完成更高要求的计算机技术方面的应用，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。

1　医学生的计算生物学与生物信息学思维培养

本部分特指医学专业学生的生物信息学教学，部分医学院校开设的医学生物信息学专业教学将在下一部分中提及。无论是医学基础研究，还是以循证医学为代表的临床研究，生命科学研究的一般过程，都遵循发现问题资料查询预实验提出科学假设设计实验验证假说资料查询和结果分析科学理论总结的基本思路［3］。在这个过程中，计算生物学与生物信息学不仅是进行资料查询和结果分析的重要工具，更应是在提出科学假设和实验设计阶段就需要贯彻执行的理念和思维方式。换言之，具体的生物信息学与分子生物学实验一样都是验证生物医学假说的实验方法，是将一个生命科学假设用计算和信息学思维方式表达和实现的过程。在我国，绝大部分医学基础研究和临床研究课题都是由医学院校毕业的临床工作者设计和申请的。由于临床医师大都承担了繁重的临床工作，申请者亲自完成课题的机会很少，获批课题的具体实施及数据管理、存储、检索、分析和整合多由研究生或实验室工作人员负责。因此结合我国的实际情况，将生物信息学与具体课题耦合，即将一个科学假设用计算和信息学表示并有效实施的思维和实践培训，才是医学生生物信息学培训的中心内容。由于我国临床医学教学采用长学制（5年、7年或8年）教学，对实践性和针对性都很强的生物信息学而言，过早或过于笼统的培训都显得意义不大，所以笔者认为针对医学生的生物信息学培训安排在研究生阶段是比较合适的，教育中心是以医学研究需求为指导，强调信息学思维培训和实践操作。具体提出的建议有两点，一是根据学生专业背景调整理论教学内容。医学院校学生的数理基础、计算机基础及统计学理论基础不能和工科院校的学生相比，医学专业包括基础医学、临床医学、口腔、预防等专业，涉及广泛，各个专业背景的学生对这门课程的需求不尽相同。因此在理论课程上，要根据不同的专业背景和研究内容形成“个性化”的培养方案，目的是让学生有选择有针对性地掌握相关生物信息学内容，例如数据库的类型和选择，常用软件的种类和应用等，同时又不会对过于高深的生物信息学理论产生反感。二是结合研究生阶段的课题，开展研究内容模拟和实践操作练习。为了更好的配合研究生阶段的课题，可将《生物信息学》开课时间调整到研究生阶段的第三学期，即在学生进入课题研究阶段之后，让学生在清楚面临的课题内容后，有针对性地学习在完成课题过程中要使用到的知识、工具和解决问题的思路，包括文献查阅、保存、编辑，核酸序列查找和同源性比对及进化分析，PCR引物设计，基因功能、结构预测，调控元件及转录因子预测，蛋白质基本理化性质分析，跨膜区及信号肽预测，二级结构和空间三维结构的预测等。这样学生的学习兴趣和效率会大大提高。为了解决上课时间与课题时间冲突的问题，可以采用生物信息学授课老师加入导师组成员，通过网上教学和答疑、夜间授课、集中授课与个别指导结合等多种方式灵活解决。

2　以医学为中心的生物信息学专业人才培养

如果说对医学生进行生物信息学教育的目的是使其学会将一个生命科学假设用计算和信息学表示，并正确提供初始数据，那么以医学为中心的生物信息学专业人才培养的目的，就是使其学会用计算机学和信息学处理并证实科学假设的过程。具体的内容包括，与实验室工作人员和临床医生配合，从计算生物学与生物信息学角度指导并帮助其完成科学假设和课题内容设计；在课题实施阶段对后者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及满足后者更高要求的计算机技术的需求，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。目前，计算生物学与生物信息学专业研究生的培养模式主要有3种：①以生物学为中心的多学科培养模式。理论教育以生物学为中心，在6～9个学期内陆续完成生物学部分课程（相当于普通生物学系1／3～1／4课程）的选修，然后根据兴趣和实际情况选择一个相关实验室完成研究生课题。这种培养模式被大多数综合大学采纳。②以工程设计为中心的培养模式。③以医学为中心的培养模式。指以医学研究和临床应用为中心设置计算生物学和生物信息学，绝大多数由医学院校设置，侧重生物信息学与临床医学的结合。在进入课题阶段之前会有1～2年临床相关概念和信息的培训，主要开设的课程包括生物学、细胞生物学、分子生物学与基因组学、化学与物理学、计算机科学、数学和统计学等，甚至包括部分医学课程，后期实践阶段通常选择一个相关实验室完成研究生课题。总的看来，医学生物信息学基础课程设置与国际趋势相符，也符合以医学为中心计算生物学与生物信息学的培训要求。但从近年生物信息学专业研究生就业情况来看，确实存在素质参差不齐，学不能致用，不能很快融入研究工作等问题。笔者认为，这种现象可以从三个方面加以改进：①以职业发展和学位教育为导向，建立多层次、多形式的医学信息学教育和继续教育体系。各医学院校可在统一专业培养目标和定位的基础上，根据自身的学科基础和特色，结合学生毕业后的工作领域和就业方向，形成“个性化”的专业方向和培养方案。②加强师资力量的建设，形成以课程为中心的教学团队。现有医学生物学教材内容宽泛、偏重理论，对实践环节的指导较少，需要授课老师有选择的挑选合适的内容并予以补充和完善。这对授课教师的素质提出了更高要求，要求其能根据实际情况因材施教，有所取舍，强化重点。目前，各院校教学团队和师资力量配备受限，建议可以课程为中心，培养、引进学术带头人，从其他专业挑选骨干教师兼任等多种形式，形成以课程为中心的教学团队。③实践教学与综合能力的培养。生物信息学是一门实践性非常强的学科，要将“学有所长，学以致用”作为人才培养的最终目的。可以通过构建开放式实践教学平台，建设实践教学基地等方式尽可能强化实践操作训练［4］，后期部分学生可以结合个人兴趣，本着双向选择的原则，将实践阶段训练固定到导师和实验室，并安排其参与完成某一项课题的设计、实施和总结，在整个过程中要特别注意培养学生的学习兴趣和自学能力，强调知识的自我更新。

综上所述，医学生物信息学人才培养的最终目的是使生物信息学能满足现代医疗和医学研究发展的需要，使医学生物信息学人才成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁，为现代医学的发展提供新途径［5］。

参考文献：

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第8篇：生物信息学的方法范文

关键词： 生物信息学 农业研究领域 应用

“生物信息学”是英文单词“bioinformatics”的中文译名，其概念是1956年在美国田纳西州gatlinburg召开的“生物学中的信息理论”讨论会上首次被提出的［1］，由美国学者lim在1991年发表的文章中首次使用。生物信息学自产生以来，大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段［2］。2003年4月14日，美国人类基因组研究项目首席科学家collins f博士在华盛顿隆重宣布人类基因组计划（human genome project，hgp）的所有目标全部实现［3］。这标志着后基因组时代（post genome era，pge）的来临，是生命科学史中又一个里程碑。生物信息学作为21世纪生物技术的核心，已经成为现代生命科学研究中重要的组成部分。研究基因、蛋白质和生命，其研究成果必将深刻地影响农业。本文重点阐述生物信息学在农业模式植物、种质资源优化、农药的设计开发、作物遗传育种、生态环境改善等方面的最新研究进展。

1.生物信息学在农业模式植物研究领域中的应用

1997年5月美国启动国家植物基因组计划（npgi），旨在绘出包括玉米、大豆、小麦、大麦、高粱、水稻、棉花、西红柿和松树等十多种具有经济价值的关键植物的基因图谱。国家植物基因组计划是与人类基因组工程（hgp）并行的庞大工程［4］。近年来，通过各国科学家的通力合作，植物基因组研究取得了重大进展，拟南芥、水稻等模式植物已完成了全基因组测序。人们可以使用生物信息学的方法系统地研究这些重要农作物的基因表达、蛋白质互作、蛋白质和核酸的定位、代谢物及其调节网络等，从而从分子水平上了解细胞的结构和功能［5］。目前已经建立的农作物生物信息学数据库研究平台有植物转录本（ta）集合数据库tigr、植物核酸序列数据库plantgdb、研究玉米遗传学和基因组学的mazegdb数据库、研究草类和水稻的gramene数据库、研究马铃薯的pomamo数据库，等等。

2.生物信息学在种质资源保存研究领域中的应用

种质资源是农业生产的重要资源，它包括许多农艺性状（如抗病、产量、品质、环境适应性基因等）的等位基因。植物种质资源库是指以植物种质资源为保护对象的保存设施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物种质资源库，在我国也已建成30多座作物种质资源库。种质入库保存类型也从单一的种子形式，发展到营养器官、细胞和组织，甚至dna片段等多种形式。保护的物种也从有性繁殖植物扩展到无性繁殖植物及顽拗型种子植物等［6］。近年来，人们越来越多地应用各种分子标记来鉴定种质资源。例如微卫星、aflp、ssap、rbip和snp等。由于对种质资源进行分子标记产生了大量的数据，因此需要建立生物信息学数据库和采用分析工具来实现对这些数据的查询、统计和计算机分析等［7］。

3.生物信息学在农药设计开发研究领域中的应用

传统的药物研制主要是从大量的天然产物、合成化合物，以及矿物中进行筛选，得到一个可供临床使用的药物要耗费大量的时间与金钱。生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系，从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药物，使药物研发之路从过去的偶然和盲目中找到正确的研发方向。生物信息学为药物研发提供了新的手段［8，9］，导致了药物研发模式的改变［10］。目前，生物信息学促进农药研制已有许多成功的例子。itzstein等设计出两种具有与唾液酸酶结合化合物：4-氨基-neu5ac2en和4-胍基-neu5ac2en。其中，后者是前者与唾液酸酶的结合活性的250倍［11］。目前，这两种新药已经进入临床试验阶段。tang sy等学者研制出新一代抗aids药物saquinavir［12］。pungpo等已经设计出几种新型高效的抗hiv-1型药物［13］。杨华铮等人设计合成了十多类数百个除草化合物，经生物活性测定，部分化合物的活性已超过商品化光合作用抑制剂的水平［14］。

现代农药的研发已离不开生物信息技术的参与，随着生物信息学技术的进一步完善和发展，将会大大降低药物研发的成本，提高研发的质量和效率。

4.生物学信息学在作物遗传育种研究领域中的应用

随着主要农作物遗传图谱精确度的提高，以及特定性状相关分子基础的进一步阐明，人们可以利用生物信息学的方法，先从模式生物

中寻找可能的相关基因，然后在作物中找到相应的基因及其位点。农作物的遗传学和分子生物学的研究积累了大量的基因序列、分子标记、图谱和功能方面的数据，可通过建立生物信息学数据库来整合这些数据，从而比较和分析来自不同基因组的基因序列、功能和遗传图谱位置［15］。在此基础上，育种学家就可以应用计算机模型来提出预测假设，从多种复杂的等位基因组合中建立自己所需要的表型，然后从大量遗传标记中筛选到理想的组合，从而培育出新的优良农作物品种。

5.生物信息学在生态环境平衡研究领域中的应用

在生态系统中，基因流从根本上影响能量流和物质流的循环和运转，是生态平衡稳定的根本因素。生物信息学在环境领域主要应用在控制环境污染方面，主要通过数学与计算机的运用构建遗传工程特效菌株，以降解目标基因及其目标污染物为切入点，通过降解污染物的分子遗传物质核酸 dna，以及生物大分子蛋白质酶，达到催化目标污染物的降解，从而维护空气［16］、水源、土地等生态环境的安全。

美国农业研究中心（ars） 的农药特性信息数据库（ppd） 提供 334 种正在广泛使用的杀虫剂信息，涉及它们在环境中转运和降解途径的16种最重要的物化特性。日本丰桥技术大学（toyohashi university of technology） 多环芳烃危险性有机污染物的物化特性、色谱、紫外光谱的谱线图。美国环保局综合风险信息系统数据库（iris） 涉及 600种化学污染物，列出了污染物的毒性与风险评价参数，以及分子遗传毒性参数［17］。除此之外，生物信息学在生物防治［18］中也起到了重要的作用。网络的普及，情报、信息等学科的资源共享，势必会创造出一个环境微生物技术信息的高速发展趋势。

6.生物信息学在食品安全研究领域中的应用

食品在加工制作和存储过程中各种细菌数量发生变化，传统检测方法是进行生化鉴定，但所需时间较长，不能满足检验检疫部门的要求，运用生物信息学方法获得各种致病菌的核酸序列，并对这些序列进行比对，筛选出用于检测的引物和探针，进而运用pcr法［19］、rt-pcr法、荧光rt-pcr法、多重pcr［20］和多重荧光定量pcr等技术，可快速准确地检测出细菌及病毒。此外，对电阻抗、放射测量、elisa法、生物传感器、基因芯片等［21-25］技术也是未来食品病毒检测的发展方向。

转基因食品检测是通过设计特异性的引物对食品样品的dna提取物进行扩增，从而判断样品中是否含有外源性基因片段［26］。通过对转基因农产品数据库信息的及时更新，可准确了解各国新出现和新批准的转基因农产品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及时对检验方法进行修改。目前由于某些通过食品传播的病毒具有变异特性，以及检测方法的不完善等因素影响，生物信息学在食品领域的应用还比较有限，但随着食品安全检测数据库的不断完善，相信相关的生物信息学技术将在食品领域发挥越来越重要的作用。

 　生物信息学广泛用于农业科学研究的各个领域，但是仅有信息资源是不够的，选出符合自己需求的生物信息就需要情报部门，以及信息中介服务机构提供相关服务，通过出版物、信息共享平台、数字图书馆、电子论坛等信息媒介的帮助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我国生物信息学发展还很不均衡，与国际前沿有一定差距，这需要从事信息和科研的工作者们不断交流，使得生物信息学能够更好地为我国农业持续健康发展发挥作用。

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第9篇：生物信息学的方法范文

关键词：生物信息学；实践教学；教学模式

中图分类号 G642.0 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）06-0179-03

Innovative Teaching Pattern of Bioinformatics

Zhu Liucun et al.

（School of Life Sciences，Shanghai University，Shanghai 200444，China）

Abstract：As a newly-developing interdiscipline，bioinformatics has received incessant attention on the research of teaching models.Traditional teaching methods focus on the pattern of direct instruction and demonstration from the lecturer which students were used to learning in China.However，this straight teaching pattern usually lacks of capacity of arousing students' interest in learning，let alone achieves the aim of making them complete their work with the knowledge they learned in class.Recently，case-based learning，problem-based learning and program-based learning are known as successfully innovative teaching models.In this paper，by combining these three models and considering the background of students and characteristic of bioinformatics，we propose a new teaching pattern to be geared to the needs of the undergraduates learning bioinformatics.We look forward to the innovation and development this teaching pattern may achieve so as to enhance the students' capacity of independent study and thinking.

Key words：Bioinformatics；Practice teaching；Teaching pattern

1 前言

生物信息学是生命科学的重要前沿交叉学科之一，综合计算机科学、数学、生物学等学科的技术和方法，以计算机为主要的工具，对生物原始数据进行研究、存档、分析和处理，以阐明其具有的生物学意义[1，2]。随着人类基因组计划的成功完成，测序技术的不断发展，越来越多的生物基因序列数据被载入到数据库中。而大数据时代的到来要求我们能大规模的分析处理这些数据，因此生物信息学进入高速发展的黄金期。

目前生物信息学在许多高校本科生物专业中开设，目的是让学生掌握生物信息学的相关技术及分析数据能力，并具有查找、跟踪生物信息学前沿性技术的能力。然而，在与学生的交流过程中，笔者发现几个普遍存在的问题：有的学生反映，听完课很快就忘了；有的学生感觉很多概念太难懂；而更为关键的是，很多学生学完这门课之后，仍然不知道遇到具体的问题应当如何去做，甚至根本想不到用生物信息学课上学到的方法去解决他们的实际问题。究其原因，主要是由于国内的生物信息学教学基本以教师讲授为主，缺少与学科本身交叉前沿性特点相结合的教学方法[3]，导致学生学习积极性不高，变成简单的重复老师的实验操作，失去独立思考的能力，这就违背了开设这门课的初衷。为此，本文就目前流行的3种创新教学模式的特点进行分析，结合生物信息学特点，归纳出一套适合本科生物信息学教学的方法。

2 几种创新教学模式介绍

2.1 案例式教学法 案例式教学法（Case-Based Learning）是指教师根据教学内容设计案例，利用案例材料指导学生参与教学活动，充分发挥学生主导地位的方法[3，4]。不同于传统教学灌输的方式，案例式教学更加注重学生能力的培养，不直接提供解决问题的标准答案，而是通过结合具体案例讨论得到解决问题的方法。

2.2 问题式教学法 问题式教学法（Problem-Based Learning）是以问题为导向的开放式教学模式[5]，主张让学生自主学习去解决问题，培养学生的学习主动性，加深学生对理论知识的理解和应用。其特点是将教材的知识点以问题的形式呈现在学生的面前，让学生在探索解决问题的过程中展开探索，教师和学生一起协作寻找解决问题的方法，从而掌握课本中的知识。在研究活动中，学生可以充分利用身边的资源，比如图书馆的文献检索系统、网络学习软件以及多媒w等多种形式进行自主学习。问题式教学模式营造了一种轻松快乐的学习氛围，提高了学生相互合作的团队意识，为以后步入社会工作打下坚实的基础。比如，在BLAST软件使用教学中，可以先给学生提出如何对两条DNA序列进行比对的问题，让他们通过自学与相互讨论的方式掌握BLAST的使用方法并将2条DNA序列利用BLAST进行比对并对比对结果加以阐述。

2.3 项目式教学法 项目式教学法（Program-Based Learning）是以项目为主线，在老师的指导下，将一个相对独立的项目交由学生处理，包括对信息的收集、方案的设计、项目的实施及最终评价[6]。学生通过对该项目的进行，了解并把握整个程及每一个环节中的基本要求，以此来培养学生独立分析解决问题的能力，让学生提高自己的动手能力、组织协作能力和综合概括的能力，拓展学生思考问题的深度和广度。这种教学法应用非常广泛，尤其是在职业教育中。

3 应用于生物信息W课程的创新教学模式

那么采取哪种教学方式才能够让学生顺利掌握知识点，并且能应用到实际当中去呢？一般的生物学课程，只要在理论课后加入实践课的内容，就可以解决这个问题，例如细胞生物学，只要再加入细胞生物学实验，那么学生对这门课的理解就会加深很多，对这门课的应用也会有一定的了解。然而笔者在实际的教学过程中却发现，这样的方式并不适合生物信息学这门课程，这是由于多数学生在上机实践之后，仍然不是太理解课上讲的一些概念，也不知道如何将这些方法运用到实际中。造成这种情况的原因主要有两点，一个是生物信息学这门课程所要求的数学和计算机方面基础，绝大多数学生物的学生都比较薄弱，甚至有部分同学在计算机编程方面是零基础。这使得他们在理论课上，对一些概念只是强行记住，并没有真正理解。而在上机实践环节中，他们又只是走马观花地将整个流程给过了一遍，并不知道这些操作是用来做什么的。另一个原因则是生物信息学与其他生物学的课程之间有脱节，这使得生物信息学的知识点很难融入到学生的现有知识体系当中去，这样就导致了学生不知道这些知识点的用途。因此，必须在激发学生学习兴趣的基础上，深入剖析生物信息学的基本概念，并且结合生物学中的实际问题，引导学生对其进行解决，才能让学生真正掌握这门课。而传统的老师讲、学生听的授课方式显然是不能满足这一要求的。

案例式教学法起源于美国哈佛商学院，最早应用于商业管理课程。其重点在于对一些热门且有争议的问题进行反复讨论，加深学生对知识点的理解。而生物信息学课程的内容大多比较确定，比较前沿有争议的话题又离日常生活较远，极少出现热门话题。因此，笔者认为案例式教学法目前可以偶尔用作课堂教学穿插，不适合全面应用于本科生物信息学课程。

问题式教学模式与项目式教学模式在本质上是相同的，均是以学生为主体，让学生带着问题或者有明确的目标的去主动利用身边资源查找相关知识解决问题完成目标，使学生在探索过程不仅掌握了知识，同时萌生自主学习的动机和欲望，提高了自主学习能力。两种教学模式的区别在于问题式教学法是将书本中的知识点凝练为问题再分析问题并解决问题，而项目式教学法则是根据老师提出的项目要求，以收集信息、设计方案、实施项目、最终评价为线索进行教学。问题式教学提出的问题与书本知识更为接近且较为零散，学生在针对问题进行分析和解决的过程中，容易对教学内容缺乏整体认识，即难以将知识点连成线，也很难结合实际问题。而项目式教学法是目前最适合提高学生能力的教学方法。然而在实际教学过程中，笔者发现大多数学生对项目式教学并不适应，很多学生在理解项目时就遇到了困难，在项目设计时感到无从下手。

因此，笔者在对两种教学方法进行研究归纳之后，将问题式教学法与项目式教学法相结合，总结出一套适合本科生物信息学教学的方法。具体为：首先教师根据课程安排制定一个可扩展的课题，明确课题要求，并根据课题内容将知识点拆分，以问题形式展现给学生，教师先就这些问题讲一些例子，学生查找资料。在此基础上，学生既对课题内容有整体认识，又在分析、解决一系列小问题时学习到知识点、收集了项目信息。随后通过参与定期分组讨论，与老师进行沟通的方式，学生最终可以拟定项目的方案并付诸实施。这种教学模式让学生了解实际工作的流程，培养基本的工作能力。在与教师的交流讨论中收获更多的专业知识，与同学之间的合作交流中查漏补缺，完善自己的不足，达到相互提高的作用。例如，在教学中，教师可以设计一个题为“构建一个可以预测乳腺癌患者生存时间的基因模型”的项目，并将项目拆解为：如何查找潜在包含乳腺癌患者信息的数据库？如何筛选与生存时间相关的基因？如何构建模型？如何评价模型的好坏四个问题？同时，为了让学生在实践中更好下手，可以依次为各个问题举例加以说明。如查找数据库环节，可以列举NCBI中的GEO数据库与美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱计划涉及的TCGA数据库两个例子，让学生先从这两个数据库获取相关的数据，对数据本身有所认识，再利用校园网资源查找更多的数据库。在此过程中，学生全程参与项目实现的各个流程，不仅学会了自主查找资料与学习，还提高了同学间的优势互补与团队协作的能力，提高学生学习的积极性，获得独立思考的能力。

参考文献

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