生物信息学方向精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的生物信息学方向主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：生物信息学方向范文

关键词：生物信息学；高素质应用型人才培养；不足

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）03-0156-02

21世纪是生命科学的世纪，应人类基因组计划（human genome project，HGP）和生物科学迅猛发展的要求，迅速兴起的生物信息学（Bioinformatics）成为生命科学浪潮中的弄潮儿。生物信息学是由林华安博士于1987年提出的，而它的起源可以追溯到20世纪50年代末计算机在生物研究中的应用。到20世纪末期，伴随着计算机技术和网络技术的革命性发展，生物信息也突飞猛进地发展起来。它的诞生和发展是应时所需，是历史的必然，已经悄然渗透到生物科学的每一个角落。生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。生物信息学现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。生物信息学不仅是一门新学科，更是一种重要的研究开发工具。从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的系统理解。生物信息学专业是教育部1998年颁布的《普通高等学校本科专业目录》中新增的一个目录外专业，专业代码070403W，在今年教育部新颁的《普通高等学校本科专业目录（2012年）》中专业代码调整为071003，设在生物科学类。从2002年起，我国一些高等院校开始向教育部申请设立生物信息学本科专业，目前有武汉大学、西南交通大学、河北大学、同济大学、浙江大学、苏州大学、华中科技大学、太原理工大学、重庆邮电大学、山西农业大学、湖南农业大学、哈尔滨医科大学、福建农林大学、南方医科大学等14所高校学校先后获得批准。湖南农业大学是湖南省目前唯一经教育部批准设立生物信息学本科专业的学校。湖南农业大学生物信息学专业2004年获教育部批准成立，2005年正式开始招生。2005年招收65人，2006年招收46人，2007年招收55人，2008年招收45人，2009年招收47人，2010年招收45人，2011年招收51人，2012年招收48人，经过八年的建设，已经毕业四届学生，积累了一定的办学经验，对生物信息学的专业内涵、人才培养目标、教学内容、课程设置等有了较深刻的认识。具体地说，我们积极开展专业调研工作，学习和借鉴国内外高校专业建设的经验，根据本专业教学规范，制定和修订了较科学的教学计划、教学大纲和考试大纲。根据专业建设的需要，积极引进专业教师，师资队伍的规模逐步扩大、知识结构不断优化，专业培养目标基本明晰，教育管理水平得到提高。虽然通过大家的努力，我们在生物信息学的专业建设和人才培养方面取得了一定成绩，但在高素质应用型人才培养方面存在一些不足，主要表现在：

1.缺乏标准的生物信息学高素质应用型人才培养模式。由于设立生物信息学专业的高校有综合性大学、农业院校、医科大学、电子信息院校等，对生物信息学专业人才培养的认识各异，造成课程设置的侧重点存在较大差异。事实上，国外在生物信息学专业的课程设置方面也缺乏成功的经验，围绕“哪些是生物信息学专业的必修课程”和“生物信息学专业的本科生需要哪些基本背景”之类的问题争议颇多。我国高等教育的传统模式在创新性人才和交叉学科人才的培养方面本身就存在不少薄弱环节，如何通过生物信息学专业课程教学与实践加强学生的研究能力，从而加快培养不同专业背景的“复合型”人才是摆在我们面前的一项艰巨任务。

2.生物信息学专业实践教学平台建设有待进一步完善和加强。高等学校的教育目标是培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。实践教学与理论教学共同担负着培养高素质人才的任务，在提高学生实践能力、培养应用型人才方面具有更重要的作用。随着知识经济的发展，素质教育的深入，高教质量工程的实施，实践教学改革的开展，打造、建设和优化生物信息学专业实践平台以培养高素质生物信息学专业人才显得极其迫切和极为重要。目前，我校关于生物信息学专业学生实践能力培养的专业实践平台还存在许多不足，主要表现为以下四个方面：（1）专业实验室建设明显滞后。目前与生物内容相关专业实验在植物科学国家级实验教学中心的实验室开展；生物数据挖掘、生物软件开发和生物信息分析等相关专业实验在生物安全省级实践教学中心的计算机房开展；至今为止还没有一个真正意义上的生物信息学专业实验室，这对实验教学开展、学生科技活动进行与辅导、课程设计和毕业设计教学开展与辅导、教学科研工作的深入造成极为不利影响，并随着研究生的招生，实验室建设严重不足问题将更显突出。（2）课程教学体系系统性差。由于生物信息学是一个新兴学科，生物信息学专业在我国的创办时间不长，在生物信息学专业实践教学方面没有多少成功的经验值得借鉴，加上专业建设时间不长，这方面自身经验积累不足，许多想法和思路有待验证、改善和落实，实践教学内容设置、内容衔接和效果评估建设等方面还欠缺，传统性实验开展较多，开放性实验开展过少，最新技术方法（如：云计算）和社会对专业技术新要求在专业实验教学中融入还不够，内容还不成体系，系统性还存在许多不足。（3）开放型实践教学体系建设还是空白。目前高校对开放实验改革中进行的实践和探讨基本上停留在把少部分实验项目改革成了开放实验，开放实验内容单调简单、面窄浮浅、不成体系，系统性和创新性非常欠缺，效果往往达不到预期要求，也远不能满足不断学科发展和社会发展需要。我校生物信息学专业开放性实践教学体系建设也同样处于空白，关于生物信息学专业开放性实践教学体系建设需要紧急推动和落实。（4）实习基地建设还存在不足。目前，我校生物信息学专业还没有专门的校外实习基地，影响了学生实践动手能力的提高。

3.师资队伍需要进一步优化。教师队伍的素质、水平决定了专业建设的质量。生物信息学是一个交叉学科，生物信息学专业需要既熟悉生物学背景，又要熟悉信息类知识的专业课教师和学术带头人。目前，我校生物信息学系现有专职教师10人，其中教授5人，副教授2人，有博士学位的9人。听起来实力蛮雄厚，但真正科班出身、从事生物信息研究的老师并不多，很多是从原植物保护专业的师资调整过来的，有些是近年引进的，还没有形成稳定的学术梯队。还没有科研及教学成果奖，也没有主编规划教材出版，师资队伍的学术水平尚待进一步提高，师资队伍需要进一步优化。

4.教育教学改革需要进一步深化。生物信息学专业开办了八年，我们在教学改革建设方面也做了一些工作，但需要进一步深化；在人才培养模式、实验室建设、课程建设等方面做了一点探索，获得湖南农业大学教改项目4项，如2006年的《生物信息学专业建设及人才培养模式的探索》、《生物信息数据处理中心开放式实验室建设与服务模式研究》，修改了培养方案，发表了几篇教学教改论文。在教学手段上，本专业教师能够结合生物信息学学科特点，开展利用现代化手段进行辅助教学的教学改革探索，我们鼓励教师积极使用一些优秀的教学软件，也鼓励教师结合自己的教学经验，努力开发电子课件，对于学生的深入学习起到了重要的作用。我们在教学改革方面虽然做了一些工作，但远不能适应本专业的发展要求。

5.就业渠道拓展不够。由于生物信息学专业是新兴的专业，专门的产业尚没有完全成熟，目前主要分布在医药产业和信息产业之中，因此，就业渠道有待扩展。

当前，生物信息学在国内外的发展基本上都处于起步阶段，各国所拥有的条件也大体相同。因此，这是我国生物信息学研究赶超国际先进水平的极好机会。生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国基因信息资源丰富的优势，以及湖南农业大学在生物学领域，尤其是微生物基因组研究方面的特长，经过十几年或更长时间的努力，湖南农业大学的生物信息学专业有可能会成为湖南省的优势特色专业。

参考文献：

[1]李宏.我国生物信息学研究的发展策略[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2005，22（2）：105-109.

[2]赵爱民.生物信息技术发展态势分析[J].中国生物工程杂志，2003，23（5）：101-103.

[3]陈锋，吴明晖.符合时展的高素质应用型人才培养体系的探索与实践[J].中国高教研究杂志，2011，（8）：32-35.

[4]舒坤贤，袁帅.生物信息学实践教学体系的构建与实践[J].湖南人文科技学院学报，2012，（2）：118-120.

基金项目：湖南省普通高等学校教改项目“生物信息学专业理论教学与教学方法改革”（2013-160）和湖南农业大学校级教改项目（A2013057）。

第2篇：生物信息学方向范文

2009年，卫生部立项“十二五”八年制规划教材《生物信息学》的编写工作，并将生物信息学列为八年制医学生的必修课。这是中国现代医学教育的一件大事，一方面体现国家对高等医学人才全面发展、提高理工科理论水平的重视程度；另一方面也表明生物信息学理论已经深入到生物医学科研和实际应用层面，理论生物医学研究已经被国内院校所接受，成为生物医学学科群的重要组成部分[1]。

生物信息学是一门新兴的交叉学科，有非常明显的理工科特性，即在有良好的生物医学背景下，注重数学思维和计算机操作能力，这对于我们目前以医学专业学习为主的高等医学教育产生一定的挑战。如何在有限的学时基础上，完成生物信息学教学任务的同时，让学生初步掌握科研、临床中应用生物信息学的能力，形成理工科处理医学问题的思维，是目前在八年制学生中开展生物信息学教学迫切需要研讨的问题。笔者作为主讲教师于哈尔滨医科大学完成了两轮八年制生物信息学教学任务，通过教学过程、课后调研及考试分析，总结了八年制学生对学习生物信息学的一些认识和学习期间遇到的问题，在这里共同探讨，以便于推进医学院校生物信息学的教学工作，培养更高理论和实践层次的医学人才。

一、授课对象

课程面向临床医学八年制学生93人、基础医学八年制（基地班）学生60人，学生入学录取分数高于生源地重本线50分以上。开课时两个专业的学生均处于大学三年级，已经学完高数、计算机基础等理工基础课，分子生物、细胞生物等生物学基础课，以及组胚、生理等医学基础课，开课学期同时学习遗传、免疫、病理和药理学课程；部分学生参加PBL教学，已经完成呼吸、消化、循环系统的知识学习。

二、教材和课程内容选择

面向两个轨道分别开展《医学信息分析方法》（36学时）和《生物信息学概论》（56学时）两门课程。两个轨道均以人民卫生出版社规划教材《生物信息学》2010年第一版为主讲教材[2]，结合临床医学和基础医学的学科特点，采取教师自主选择内容的方式讲授。

在临床专业中以疾病理论和分析方法为中心，专题式讲解疾病分析相关资源、研究策略和常用软件工具。36学时的《医学信息分析方法》讲授疾病数据资源和系统理论、遗传多态与疾病定位、转录调控信息学与复杂疾病分析、miRNA表达与疾病分类、疾病状态表观遗传改变，及测序技术与疾病研究进展等6个专题。每个专题包括4学时理论课程和2学时上机实践。理论课程强调分子生物学基础、实验设计思想和分析理念，实践课程以疾病为中心，由教师指引，学生自主完成一个小规模的实验设计、数据下载到结果分析的全程化信息学实践。

在基础专业中强调生物医学研究数据资源、计算生物医学方法和实验设计手段，系统讲解生物信息学在生物医学研究中的理论和实践技术。讲授内容涉及序列数据资源与分析方法、分子进化、基因表达与调控、蛋白质组学信息学、网络系统生物学、遗传和表观遗传计算分析、疾病的计算系统生物学等较全面的生物信息学方法和理论，要求学生能够在生物医学研究中贯穿理工科分析思维，不仅能熟练运用相应的网络资源和软件工具，还能对生物信息学方法理论有一定了解，熟悉不同方法的扩展性应用。理论和实践课基本按照2比1分配，实践课程根据内容需要选取生物学或医学问题进行全程模拟实验。

三、考试形式和分析

现阶段，两个八年制专业的生物信息学教学以必修考查课形式进行，采取开卷考试、实验报告和标书设计三种考核方式，以便于了解学生对本门课程的学习和对生物信息学研究思想的领悟情况。

开卷考试试题均为主观题，其中理论基础题考查概念、重要的研究思路和经典的研究方法；案例分析题要求学生能够在学过的或书本上的知识基础上，联系生物医学知识进行案例分析，选取相应的方法解决特定的问题；思维拓展题给定学生主题词，由学生进行以生物信息学方法为工具的课题流程设计。考试结果表明学生能够通过学习了解基本的生物信息学方法，并具备初步运用新方法解决实际问题的能力，但考试也反映出，大学三年级学生还具有一定的科研思维局限性，不能够完全把握课题设计过程的创新性和可靠性原则。

实践能力考查主要通过实验报告进行，实验报告要写明研究问题名称、实验数据、处理方法、处理结果和结果分析讨论。通过实验报告的提交，学生基本能够就相应的问题自主选择数据、进行一般性软件分析，并能够对实验结果进行知识面内的讨论和思考，得出符合问题要求的结论。

标书设计作为课后实践，要求学生就自己感兴趣的研究方向进行课题设计。设计内容可以为生物信息学方法研究，也可以以生物信息学为工具进行生物医学问题的探讨和分析。大多数学生能够通过文献查阅、原先具备的生物医学知识总结，发现有意义的生物医学问题，设计内容具有现实意义和一定创新性的，部分课题还有较好的可行性。很多标书设计也暴露出在三年级开展生物信息学时，学生的临床医学知识还比较欠缺，有时候不能很好的发现具有医学意义或应用价值的课题，也比较难于理解生物信息学在实际应用中的价值。

四、学生反馈和教学心得

通过课堂互动、课程临近结束时进行的问卷调查，笔者进一步了解了学生在生物信息学学习过程中的一些困惑，及一些意见和建议。主要问题如下：

1、课程理论性强，计算强度大

学生们普遍反映生物信息学与他们学习的其他课程不一样，生物医学课程偏向于文科性质，主要靠记忆，而生物信息学理科特性很强，需要深入理解分析。另外学生的数理知识有限，感到有些算法比较难，根本听不懂。

2、课程内容多，课时少

许多学生通过学习对生物信息学产生了浓厚的兴趣，真切感受到生物信息学对于他们未来的学习、科研和临床工作将有很大帮助，但是课时太少，不能够在现有课时下理解全部理论。

3、实践课时少，计算机能力薄弱

绝大多数学生都认为生物信息学需要通过理论结合实践的方法来学习才能更好的掌握。现有的实践课程只能完成基本的教学任务，对于众多的研究工具和研究方法只有感性认识。另外大家在实践中也感觉到自身的计算机知识很有限，在高通量数据处理面前力不从心，影响对问题的分析能力。

4、课程开课偏早，背景知识不全

很多学生反映三年级时，八年制学生还没有进行统计学、临床各学科的培养，知识背景不足，很难理解生物信息学中重要的算法公式，也很难对医学问题进行更为深入的思考。

学生们的反馈基本上反映出他们在学习生物信息学时所遇到的困难。笔者所在教研室教师（包括多名规划教材的参编者）共同进行了深入探讨，认为应当根据学生意愿向学校申请①增加理论课课时，分别由24和36增加为28和44学时；②增加实践课课时，分别由12和20增加20和28学时；③适当降低理论难度，减少不必要的数学理论推导，提请学校为八年制学生增设概率统计和计算机编程课程。

生物信息学的理工科特性决定了生物信息学课程在医学教育中开展的难度。虽然医学院校学生课业重、训练强度大，但是现代生物医学发展趋势告诉我们，生物信息学必然在未来的生物医学研究中处于关键地位[3]。不断改进教学手段、加强教学过程的趣味性，更为全面的贯彻以疾病和问题为中心的教学理念，培养理工医结合的现代化医学人才是生物信息教学工作者共同的努力方向，这些理念在不久的将来也会随着教学实践的不断深入而在新版《生物信息学》出版时得到进一步体现。

参考文献

[1] Wei Liping and Yu Jun; Bioinformatics in China: A Personal Perspective [J]; Plos Computational Biology， 2008， 4(4): e1000020.

第3篇：生物信息学方向范文

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。

参考文献：

［1］yockey hp，platzman rp，quastler h.symposium on information.theory in biology.pergamon press，new york，london，1958.

［2］郑国清，张瑞玲.生物信息学的形成与发展［j］.河南农业科学，2002，（11）：4-7.

［3］骆建新，郑崛村，马用信等.人类基因组计划与后基因组时代.中国生物工程杂志，2003，23，（11）：87-94.

［4］曹学军.基因研究的又一壮举——美国国家植物基因组计划［j］.国外科技动态，2001，1：24-25.

［5］michael b.genomics and plantcells：application ofgenomics strategies to arabidopsis cellbiology［j］.philostransr soc lond b bio sci，2002，357（1422）：731-736.

［6］卢新雄.植物种质资源库的设计与建设要求［j］.植物学通报，2006，23，（1）：119-125.

［7］guy d，noel e，mik

e a.using bioinformatics to analyse germplasm collections ［j］.springer netherlands，2004：39-54.

［8］郑衍，王非.药物生物信息学，化学化工出版社，2004.1：214-215.

［9］俞庆森，邱建卫，胡艾希.药物设计.化学化工出版社，2005.1：160-164.

［10］austen m，dohrmann c.phenotype—first screening for the identification of novel drug targets.drug discov today，2005，10，（4）：275-282.

［11］arun agrawal，ashwini chhatre.state involvement and forest cogovernance：evidence from the indianhmi alayas.stcomp international developmen.t sep 2007：67-86.

［12］tang sy.institutionsand collective action：self-governance in irrigation ［m］.san francisco，ca：icspress，1999.

［13］pungpo p，saparpakorn p，wolschann p，et a.l computer-aided moleculardesign of highly potenthiv-1 rt inhibitors：3d qsar and moleculardocking studies of efavirenz derivatives［j］.sar qsar environres，2006，17，（4）：353-370.

［14］杨华铮，刘华银，邹小毛等.计算机辅助设计与合成除草剂的研究［j］.计算机与应用化学，1999，16，（5）：400.

［15］vassilev d，leunissen j，atanassov a.application of bioinformatics in plant breeding［j］.biotechnology & biotechnological equipment，2005，3：139-152.

［16］王春华，谢小保，曾海燕等.深圳市空气微生物污染状况监测分析［j］.微生物学杂志，2008，28，（4）：93-97.

［17］程树培，严峻，郝春博等.环境生物技术信息学进展［j］.环境污染治理技术与设备，2002，3，（11）：92-94.

［18］史应武，娄恺，李春.植物内生菌在生物防治中的应用［j］.微生物学杂志，2009，29，（6）：61-64.

［19］赵玉玲，张天生，张巧艳.pcr 法快速检测肉食品污染沙门菌的实验研究［j］.微生物学杂志，2010，30，（3）：103-105.

［20］徐义刚，崔丽春，李苏龙等.多重pcr方法快速检测4种主要致腹泻性大肠埃希菌［j］.微生物学杂志，2010，30，（3） ：25-29.

［21］索标，汪月霞，艾志录.食源性致病菌多重分子生物学检测技术研究进展［j］.微生物学杂志，2010，30，（6）：71-75

［22］朱晓娥，袁耿彪.基因芯片技术在基因突变诊断中的应用及其前景［j］.重庆医学，2010，（22）：3128-3131.

［23］陈彦闯，辛明秀.用于分析微生物种类组成的微生物生态学研究方法［j］.微生物学杂志，2009，29，（4）：79-83.

［24］王大勇，方振东，谢朝新等.食源性致病菌快速检测技术研究进展［j］.微生物学杂志，2009，29，（5）：67-72.

［25］苏晨曦，潘迎捷，赵勇等.疏水网格滤膜技术检测食源性致病菌的研究进展［j］.微生物学杂志，2010，30，（6）：76-81.

第4篇：生物信息学方向范文

生物信息学教学模式探索任务引领生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，它是生物医学、数学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的崭新交叉学科。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。

21世纪是生物科学的世纪。近年，我国生物技术公司对生物信息学人员的相关需求也迅速增加，浙江理工大学生命科学学院生物技术专业在进行了行业调研并进行专业课程体系构建研究后，于2006年定位和开设了生物信息学课程。该门课程经过8年多的建设后，对教学团队的建设、课程目标的设定、教学内容及教学教法的选择等方面进行了卓有成效的探索，这些探索所形成的结论，可为即将开设或正在进行该课程教学改革的学校提供可借鉴的经验。

一、生物信息学的课程特点

诺贝尔奖获得者W.Gilbert1991年提出了这样一个观点：传统生物学解决问题的方式是实验的，而现在，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，是一个科学家先从理论推测出发设定研究目标，然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设。而生物信息学研究正是从英特网上源源不断地采集数据，进行分析、归类与重组，发现新线索、新现象和新规律，用以指导实验工作设计，是一条既快又省的研究路线。它对于找寻一个研究项目的突破口是非常重要的，选定合适的研究出发点，可避免许多不必要的重复，最大程度节约研究资源，使研究成果最大化。鉴于该门技术对生物科学的理论、实践要求以及对信息技术掌握的要求，生物信息学课程与其他课程的教学有很大不同。

1.在课程目标定位中，提高学生对相关网络资源的使用能力是该门课程的重要目标之一。学生必需使用强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析，学校在教学资源配置上必需向此倾斜。

2.该门课程学科交叉性强，所涉及的生物及计算机等学科的相关知识更新都很快，导致其理论和实践内容不断推陈出新，这使得在教学内容选择上要紧跟这些更新，不断进行调整。

3.课程教学实践性强，同时涉及生物技术专业实践和计算机应用技术的实践，这需要教师在授课过程中根据学生的学习规律合理安排实践项目，发挥好这两种技术的协同作用。

二、生物信息学课程教学模式探索

1.教学目标与其所培养学生的核心技能

合理的课程目标与定位是决定课程建设成败和教学效果的基础，其主要依据是人才培养需求与授课对象的实际情况。经过对该门课程教学对象的研究发现，在生物专业课程体系下培养的本科生，其前导课程主要集中在生物领域，通常没有系统的学习过计算机、信息技术、编程等知识。对信息检索、模型建立、软件的识别及应用的能力相当薄弱。因此，本门课程将提高学生的信息技术能力也作为一个重要的课程目标。学生在本门课程中将学习与生物技术相关的各种数据库和软件的使用。当然，对学生信息技术能力的要求也定位在能使用、会使用就行，不需要将学生掌握生物数据库构建和软件开发作为课程教学的目标。

在课程目标的设定过程中，应牢记高校对文化的传承的功能，要使学生了解生物信息学发展的历程。在生物信息学学科发展过程中所涌现出来的著名学者，众所周知的震撼人心、启迪心灵的奇闻秩事，能使学生对这门课程产生浓厚的兴趣，甚至更深刻地领会这门课程的含义。

熟练掌握生物数据库的检索和使用是生物信息学课程教学的首要目标。到目前为止，生物学数据库总数已达500个以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白质一级结构方面有UniProt、SWISS-PROT、PIR和MIPS等；在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等；在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等。各数据库均通过Internet提供多种形式的数据检索服务。例如，NCBI-GenBank数据库就提供Retrieve（Email），Entrez（Web集成信息检索）及Query（Email集成检索）等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务，也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。在教学过程中需通过设计检索任务来完成对这些数据库使用方法的学习，如通过生物数据库检索家蚕profilin基因的相关信息。

增强学生使用生物信息处理软件的能力，是生物信息学课程教学的重要目标。在世界各地，科学家每天都要通过序列比对软件进行成千上万次的序列比对。学生需要通过课程的学习熟练掌握各种生物信息处理软件，有时还有必要进行一些简单程序的设计，进而掌握发现新线索、查找新规律的工具。例如，目前，借助于生物信息手段的蛋白质预测是提供蛋白质结构及功能信息的重要方法，对这种预测方法的学习将使学生更多更快地了解蛋白质的信息，加深对生物技术科学的理解和运用。除了生物数据库和生物软件使用学习外，还要着重体现生物学文献调研和阅读、论文撰写等基本能力的训练，如EndNote文献管理软件的使用。

2.教学内容选择和教学顺序的组织

生物信息学的课程教学内容的选择，要紧随生物信息学的发展方向，涵盖最前沿知识和最先进技术领域。与此同时，教学内容的选择还应充分考虑学生基础和对该门课程的需求。生物信息学选课学生通常有两类，一类是具有较为扎实的生物学基础的学生，他们学习目的非常明确，其学习重点在于提高对生物信息实验所得结果的分析解释和验证能力。另一类是生物学基础相对较弱的学生，这些学生主要是为了了解生物信息学发展前沿、掌握检索能力以及初步的分析技能，对分析、处理、预测结果的验证涉及不多。无论哪种学生，都比较欠缺信息技术方面的知识，因此，这类知识在前面部分介绍。而后面部分则随学生的类型有所改变，我们根据授课学生的分类选择不同的授课内容和授课重点，尝试据此来划分教学组织的各个阶段，在每个教学节点精心设置任务（如表1所示）。

与其他课程的教学一样，生物信息学课程的教学需遵守学生对知识的掌握规律，其内容的选择与安排应按照循序渐进的原则。从第一阶段到第二阶段，教学内容“由易到难”。随着教学过程的深入，课程内容更侧重于对生物信息学某一专业领域的引导，此时授课教师的指导更加重要，这类领域往往与开课院系专业的优势研究领域和导师研究方向相结合。

3.课程教学方法的改革

生物信息学是一门涉及知识面深刻而广泛，学生独立自学的难度很大的交叉科学。依据建构主义教学理论的特点，这类难度大、技术性和实践性强的课程要特别重视以学生为教学主体的教学方法，应尝试从任务引领入手，将生物信息学的一些重要学习内容逐步展现出来。

在生物信息学教学中，教学内容侧重于任务引领，设定与学生生活相贴近的、接合学科发展前沿的引领任务。例如，可以从高水平杂志（Nature、Science）上根据任务引领的关键词搜索综述，根据综述总结出该任务发展脉络，提炼教学任务，将较为抽象的计算机算法、生物学基础知识融于任务中，使学生有积极参与的意愿。及时将任务相关工具提供给学生，或是提前引导学生自己查询工具，使学生有完成任务的基础。

学生在每个节点都非常清晰地知道下个节点的主题，并在完成教师的任务过程中，构建局部知识框架，形成自己的见解。教师需在课堂上和课堂以外及时掌握学生对各个节点知识的掌握情况，找到学生的最近发展区，针对重点、难点解惑，提高教学效果。这样可以使选择的教学任务吸引学生、引领学科前沿，还能在教学过程与学生的互动中有效地实现教学相长。

4.重视切合课程设计的教材编写

生物信息学不同于其他学科，其很多内容和知识节点更新很快，很多最新成果必须教师根据生物信息学发展前沿及时整理和总结，其教学内容设置着重于保证教学内容的先进性和前沿性。教材的更新和修订周期较短，几乎每学期均需要重新修订。

2001年，教育部在[2001]4号文件中明确要求直属高校的“本科教育要创造条件使用英语等外语进行公共课和专业课教学”，在信息技术、生物科学、管理、金融、法律等专业力争在3年内使外语讲授的课程达到所开课程的5%～10%，尤其强调了生物科学更要先行一步。现实情况也使英文自编教材的编写刻不容缓，现在，绝大部分前沿生物数据信息（最主要的核酸和蛋白质）数据库均为全英文操作界面，操作者只有熟练掌握生物信息学英文术语才能自如地使用该系统，才能更有效的进行生物信息学的学习和研究工作。在英文自编教材编写时，理论部分的参考书我们精心应选定了具有非常严谨理论体系和反应了最前沿生物信息技术的《BIOINFORMATICS：Databases，Tools， and Algorithms》。编写时需要特别注意应依据教学设计来设定来序化任务，突出不同教学阶段的教学重点，使学生学习过程是个循序渐进的过程。我校采用的自编教材根据教学阶段共设置五个引领任务：

（1）Pubmed检索profilin基因研究进展；

（2）家蚕profilin基因结构分析与PCR扩增引物的设计；

（3）家蚕profilin基因同源序列的获取与进化树的构建；

（4）家蚕profilin蛋白二级和三级结构的模拟；

（5）家蚕profilin蛋白理化性质和功能位点的分析.

5.合理配置网络资源和多媒体教学资源

首先，学会利用互联网、计算机、数据库和应用软件进行生物信息分析的基本方法和技能本身就是生物信息学教学重点。以往普通的多媒体教室已难以提供一个交互式的网络化、信息化的教学环境，如果想上好生物信息学这门课程，网络资源和多媒体教学资源的应用，将贯穿于整个生物信息学课程（从任务下发及申领、任务控制及执行、任务完成结果检验与反馈）的整个教与学的过程。而我们通过极域电子教室和学校4A网络教学平台结合，较好的实现了生物信息学交互式的网络化、信息化的教学环境。

课前，教师通过网络平台将任务教学内容、任务序列、工具等传递给学生，学生通过登陆互联网络，利用网络资源和软件尝试完成预习任务。此处可以设置学情反馈点，教师通过网络论坛等形式掌握学生预习情况。授课过程中，教师利用教师机客户端的文件分发系统将任务教学内容、任务序列、工具等发送到学生桌面，再通过广播教学多媒体技术为学生形象的讲解任务内容以及完成方法。每位学生在教师的监督下在互联网上执行任务。教师在监控学生完成任务过程中，不断的得到学生任务进程的反馈，对于任务中学生出现共性问题，利用网络、广播教学或演示等形式及时解决。课下，学生同样可通过学校4A网络教学平台将任务报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在平台上批改任务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，师生还可以通过平台中的网络论坛进行问题讨论等。网络环境下的生物信息学任务引领式教学，不仅能提高学生的学习兴趣，还能创造更为有效的师生互动信息教学环境。

三、结束语

经过多年的生物信息学教学实践发现，如果想建设好生物信息学课程，我们需要设定非常清晰的教学目标，理清课程需要培养学生的核心技能；结合行业发展的技术前沿精心选择教学内容，合理序化教学顺序；要依据建构教学理论，重视以学生为教学主体的教学方法，尝试从任务引领入手引领学生学习，提高学生的学习兴趣；要重视切合课程设计的教材编写，理论部分引自精选英文参考书，设计教材结构应切合任务引领的教学方法；合理配置网络资源和多媒体教学资源，加强学生互动，为成功地实现“反转课堂”提供保障。

参考文献：

[1]张林，柴惠.现代教学手段在生物信息学教学中的应用[J].新课程研究，2011，219（4）：156-158.

[2]柴惠，赵虹，张婷.高等院校生物信息学双语教学课程建设之我见[J].中国高等医学教育，2010，（4）：83-84.

[3]Gilbert，W.Towards a paradigm shift in biology[J].Nature，1991，（349）：99.

[4]刘伟，张纪阳.“生物信息学”课程中研讨式教学实践[J].中国电力教育，2012，（23）：60-61.

[5]范丙友，贾小平，胥华伟.生物信息学课程教学改革与探索[J].大学教育，2013，（16）：61-62.

第5篇：生物信息学方向范文

【关键词】大学本科 生物信息课程 建设 教学

生物信息学（Bioinformatics）是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学[1]。广义地说，生物信息学是用数理和信息科学的理论、技术和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物数据的一门学科。生物信息课程目前还属于一个新兴学科，发展时间比较短，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，因此该课程的发展一直面临较多的困难。但随着生物技术在社会发展中包括农业、医疗、生物技术等相关应用的越来越广泛，生物信息学的作用也越来越突出。因此，加强大学本科生生物信息学课程的建设和教学，对于促进生物信息学本身的发展和大学生自身综合素质的提高有重要意义。本文就目前大学本科生物信息课程的建设和教学策略进行探讨，为促进生物信息学发展打下基础。

1.结合课程本质，加强教材的编写

生物信息课程涉及分子生物学、生物技术、计算机网络、信息获取、数据挖掘、人类基因组等学科课程的内容，是一门非常典型的交叉学科，因此对于生物信息课程的建设要站在更高的平台上。首先，要选择合适的教材[2]。目前生物信息课程的开设还处于起步阶段，系统的教材不多。而且各学校学生的具体情况也有很大差异，因此要结合学生的具体情况，以及学校自身的授课方向，选择恰当的教材。有条件的学校应该编写校本教材，这样更有利于学生的学习。这样最大的好处在于可以形成独立的教学体系和教学大纲，并将传统的验证性实验改为设计性实验，不仅开设了课程设计，还开设了一周的本科生科研训练课程，以最大限度的激励学生学习的积极性；第二，要积极推进兄弟院校间的交流。作为一门新兴的交叉课程，不同学校间所总结的经验各不相同。为了尽快提高教学效率，推进课程的发展，必要的交流是非常重要的。通过交流，可以有效的节省各自摸索的时间，使教材的编写和其他相关的教学研究更有目的性。

2.加强教学与科研相结合，提高学生的实践能力

生物信息学是一门以生物技术、统计等相关知识为基础的课程，因此试验和实践在此门课程中非常重要。一方面是教师自身要积极地参与科研，用更多前沿的理论和实践知识来武装自己的头脑，这样才能在教学实践中用更加具有说服力的知识吸引学生。另一方面，教师也需要结合自身实际情况组织学生参与科研实践。比如华中科技大学的生物信息课程，就在教学过程中有效推行了“学研”结合的注重素质与能力培养的教学方法[3]。经过实践，不少本科生在课程学习过程中对很多生物信息学问题产生了浓厚兴趣，并自主地利用课余时间进行研究，不但有效提高了实际动手能力和学习知识的主动性，而且有的本科生在课程结束不久便完成甚至正式发表了优秀的研究论文。

3.转变课堂模式，充分利用现代教育技术

生物信息学课程之中有很多都是非常抽象的知识，如果教师单纯的用板书去描述，用语言去讲解，可能会影响教学效果。因此，在教学实践中，教师要充分利用现代教育技术，包括计算机、网络、多媒体等，用更为直观形象、便捷的方式来激发学生的学习兴趣，拓展学生思维[4]。比如在讲解蛋白质二级结构预测时，教师就可以用Flash形象将这种螺旋、折叠和无规则卷曲的特征做出来，然后慢慢的一帧一帧的去播放，让学生可以立体地看到不同结构的区别，这样学生自然就会慢慢的产生兴趣。另外，教师还可以利用网络平台，让学们分小组对一些现象进行研究，通过文献查阅、分析交流，将结果做成PPT，展示给全班同学，以此来调动学生们的主体性，使他们更好地参与课堂活动。

4.结语

生物信息学是生命科学和信息科学等多学科交叉融合的新兴学科，是当今全球最具发展前途的学科之一。但是，生物信息课程作为一门新兴课程，其课程建设和教学模式必然有很多问题存在。因此，结合教学实践不断的加强对该门课程的研究，这对于进一步发展生物信息课程，以及目前正在广泛开始的生物信息专业的发展，都具有举足轻重的意义。为此，我们就需要一方面要提高教师自身的综合素质，另一方面还要加强该门课程所需要的实践条件，只有这样才能更快、更好的促进生物信息课程的快速发展。

参考文献：

[1]丁彦蕊，蔡宇杰. 计算机专业生物信息学课程教学的实践探讨[J]. 安徽农业科学 ，2012（29）.

[2]孙啸，陆祖宏，谢建明.生物信息学基础[M].北京：清华大学出版社，2005：3.

第6篇：生物信息学方向范文

美国医学信息学学会（AMIA）主席Edward Shortliffe是这样定义医学信息学的概念：医学信息学（Medical Informatics）是一门新兴快速发展的交叉学科，以生物医学中的信息、数据和知识为研究对象，收集、存储、展现并检索里面的规律，以用于我们在卫生管理、临床诊疗和知识分析中做出决策和解决问题的科学。

时间在发展，医学信息学的定义也在发展。医学信息学的定义有广义和狭义之分，狭义的说法就是指临床信息学。就整个大的学科范畴来说，医学信息学涵盖临床信息学、生物信息学、图像信息学以及公共卫生信息学等几个领域。但在我国，由于医学信息学起步较晚，其概念仍处于模糊状态。

历史――国内医学信息学演变自医学情报学

医学信息学发展的标志可追溯到国际信息处理联合会（Internationl Federation for Information Processing，IFTP）在1967年成立的与卫生有关的技术委员会。经过不断发展，于1978年成立了国际医学信息学会（Internationl Medical Informatics Assciation，IMIA）。IMIA是国际医学信息学领域内的权威组织，为医学信息学学科建设、医疗行业信息化做出了贡献。

我国的医学信息学教育与医学图书馆学、情报学以及信息管理学密不可分，医学信息教育的起源和孕育是在20世纪60年代以后，那时多所医学院校根据医院和社会需求设置了医学图书馆专业的在职培训。到了80年代初，由于医学图书馆对专业人才的实际需求已经很大，在对前期医学图书馆类教育实践进行充分论证后，经卫生部批准，在原白求恩医科大学、同济医科大学、中国医科大学和湖南医科大学设置“医学图书馆情报专业”，四年制本科，毕业授予医学学位。

医学情报学发展到20世纪90年代，随着信息手段不断在各个行业中应用发展，一些医学高校便逐渐将图书馆学系更名为信息管理系，并开设了“医学信息学”方向的专业，当时也有些医院建立了单机的医疗管理系统。根据1993年7月16日原国家教委颁布的《普通高等学校本科专业目录》，医学图书情报学专业也进行了名称上的调整，专业名称由“医学情报学（医学、药学）”改为“信息学（医学、药学）”，拓宽了专业口径。这为我国医学信息学教育走上正规化与专业化打下了基础，其意义也是不言而喻的。

1998年7月，教育部重新颁布了《普通高等学校本科专业目录》，对原专业目录做出了新的调整，将若干相近专业进行了合并和重组，将原来“经济信息管理”、“信息学”、“科技信息”和“管理信息系统”等5个专业合并为“信息管理和信息系统”，隶属管理学门类。于是各医学高校在此基础上将“医药/卫生信息管理专业方向”设在信息管理和信息系统专业之下，重新调整了培养方案和课程设置。

到了2002年底，经教育部批准，中南大学将“信息管理和信息系统（医学方向）”专业更名为“医学信息学”专业，专业代码070408W。2003年秋开始首次以“医学信息学”专业对外招生，这标志着中国医学信息学专业的正式起步。与此同时，南通大学与南通医学院合并，开始正式招收“医学信息学”专业本科生，医学信息学教育在我国逐渐发展起来。

现状――医学信息学教育在我国的发展

专业调整以及培养方向多样化后，医学信息学教育已经成为国家医学教育和信息管理教育体系中的一部分。2000年以后，随着医药科学的发展以及随之而来的医改大潮，对医学信息学人才提出了更高更专业的要求，学科发展浪潮的强烈冲击已经开始了。

放眼国际，医学信息学的学科发展和培养方向逐渐达成了相对的共识。“在国内，虽然医学信息学这个名词相对还很新鲜，但我们的产业已经发展在前了，各个医院已经使用了多种信息系统。但在学术领域上来讲，还有很多人并不理解医学信息学到底是什么，还带有太多的医学情报学的烙印。”北京大学医学信息学中心常务副主任雷健波说。“现在，国际公认的医学信息学学科体系可分为如下几个相互关联的领域――生物信息学、图像信息学、临床信息学、公共卫生信息学。这其中到底有什么区别，是我们在以后的人才培养中必须要弄明确的。”

当然，医学信息学在国外发展了30年后，国内医学信息教育事业也并没有原地踏步。我们非常高兴地看到，在2000～2009年期间，经过教育部备案或批准设置面向医药卫生领域的信息管理与信息系统专业和医学信息学专业的高等院校已经从20世纪80年代的4所增加到当今的40多所，国内医学信息学教育格局发生了根本性的变化，开始了前所未有的新局面。

研究――符合我国国情的学科研究内容

新医改将医学信息学的发展提上了一个新的日程，中国医学科学院医学信息研究所所长代涛认为，我国医学信息学的研究领域体现在以下几个方面。

1. 医学知识表达

即通过收集医学相关知识，对其进行系统和正式的定义；保证人和计算机对医学知识的一致性理解。如医学知识组织体系，分类表、主题表、医学分类、医学本体、一体化语言系统等。医学知识组织体系的研究是我们开展医学信息学研究的基础。同时，还有医学数据编码与标准、医学信息检索、医学决策支持。

2. 卫生信息系统

在我国，利用卫生信息系统来改善卫生保健的质量，降低医疗成本，成为医疗卫生服务信息系统的一个主要内容，从而建立一个像美国一样的庞大的医疗体系。这个系统有医院信息系统、成像系统、电子病历、健康档案、区域卫生信息系统、远程医疗等。

3. 生物信息学

生物信息学（BioInformatics）是自人类基因组计划以来，人类与模式生物基因组的测试工作产生了大量数据，基于此情况而产生的，是研究、开发或应用计算机工具和方法来扩展对生物学、医学、行为科学和卫生数据的使用，包括获取、存储、组织、分析和可视化这些数据。

4. 医学信息学教育和培训

第7篇：生物信息学方向范文

【关键词】生物信息学研究生培养模式研究生培养教育经过几十年的发展，已经取得长足的进步。国家每年研究生招生规模和数量都在不断增加，为国家培养大量专业人才，为科学与经济建设的迅猛发展起到良好的推动作用。尽管在研究生培养数量上增长明显，教学质量逐步提高，却仍有不尽人意之处，在某些领域仍存在着质量下降的问题，值得人们重视与思考。

一、西方国家培养研究生的模式呈多样化趋势

近年来，随着欧美等发达国家医学科学技术的发展，专业技能与综合素质的重要性日益突出，因此对高素质专业人才的培养提出了更高要求。所有大学都在考虑采用跨学科学习计划，如英、法等国在研究生课程中也开设了交叉学科的研究课程。对他们而言，交叉学科研究是现代医学科学发展的必然趋势，学科间知识的整合与交叉是当代医学科学的进步体现。虽然各国家研究生培养目标与模式各异，但研究生作为创新型人才的主要资源，其创新能力培养越来越受到各国家高校的重视，教育界的学者也纷纷对其研究现状进行了分析与探讨。

二、严把生源质量关，提高研究生教学质量

为尽快提升研究生教学质量，我们结合自身特点采取了一些针对性的有力措施。首先，严格把好生源入口，提高生源质量。培养研究生独立思考问题与解决实际问题的能力，重视有教学科研工作经验的人才并加以重点培养。其次，为拓宽专业知识面，及时增设跨学科新兴交叉课程，使研究生不仅掌握本专业知识，也加深了对相关专业知识的学习和理解，从而提高研究生的综合素质。

三、优化知识结构，构建创新实践型教学模式

在系统专业培养目标和培养要求梳理基础上，生物信息学专业研究生的培养目标是适应现代生物医药高新技术发展，推动生物医学与计算科学和信息科学的融合交叉，培养适应社会需求并具有较高科技开发能力。生物信息学专业研究生的培养是一个高素质复合型与创新型人才培养过程，各方面素质能力要求既相互统一，又各有所长。（1）生物信息学方向：了解生物医学大数据发展方向，掌握高通量分子生物技术原理和数据分析方法，具备一定的重大疾病机制分析、疾病风险标志物识别等生物信息学应用能力并胜任生物医学研究和产业开发工作。（2）生物医学软件工程方向：了解生物医学软件工程社会需求和产业进展，具备独立或在导师指导下进行生物医学软件和应用平台开发的基本技能和专业能力，胜任新型生物医药软件和平台研究、开发工作。（3）药物基因组信息学方向：了解大数据时代的新型药物开发和药物应用规律，重点增强网络药理学分析、药物靶标识别和计算机辅助药物设计技能，胜任计算机辅助新药开发、药物作用机制的工程分析等工作。（四）生物医学仪器开发方向：了解现代生物医学仪器产业发展，掌握电子学、生物医学和工程科学的交叉融合知识，胜任面向生物医药仪器设备开发、维护，及新型健康工程产业工作。

四、提升导师综合能力，培养高素质创新人才

加强研究生导师队伍建设，是培养生物信息学专业研究生的有力保障，“有好的导师人才，才有好的教育”，我们认真贯彻落实上级关于研究生课程建设改革的相关文件精神和要求，以现代教育理念为指导，制定培养研究生综合能力和创新能力的计划，不断优化研究生实践创新型教学模式。通过完善导师遴选制度改善导师队伍的结构，建立和完善导师培训制度；进一步提升导师自身道德品质、文化修养，努力形成一支素质优良、知识完备、结构合理的导师队伍。

导师是培养高素质创新人才的关键因素之一，我们始终坚持以培养创新型人才和建设一流大学的目标为抓手，通过高峰论坛、学术交流和国外学者来校访谈讲座等形式，进一步为导师创造良好的学术交流氛围，使导师能够吸取各种学术营养，博采众长，不断更新知识，拓宽专业领域，提高研究生教学质量。制定适合本专业特点的研究生培养目标与培训计划，调整和完善创新性研究生培养方案势在必行。

五、加大教学改革力度，全面优化研究生培养模式

在当前形势下，开展生物信息學专业人才培养模式改革应多管齐下，在持续推进研究生基础知识能力提升的情况下，着重解决与高新技术衔接能力培养方面的关键问题。

1.强化研究生培养过程的知识技能与社会需求衔接性调研，推进研究生教育各环节中的创新技能和产业技术的引入。选择一批实力较强的科研单位作为生物信息学专业研究生培养合作单位和产业实践基地，以此将企业资源引入到校园环境之中，推动产学研一体化发展。

2.积极深入企业、科技研发一线，了解用人单位对研究生知识、技能的需求，将符合社会需要的知识技能纳入到研究生课程教学体系，推进研究生导师与社会单位联合开展技术攻关或课题申报，提升转化潜力，推进生物医药高新技术产业与专业教育的全面融合。

3.根据生物医药高新技术领域发展现状和人才需求情况制定培养方案。以专业能力培养为核心、创新能力培养为重点、基本知识模块组成，重视基础、专业知识和创新思维能力的培养基础上，全面提高研究生的创新能力和与高新技术产业紧密衔接的综合素质能力。

4.拓展不同研究方向的研究生对综合性、交叉性以及新兴学科知识的选择范围，前沿性内容为研究生的个性发展和思维拓展提供了较为广阔的空间。以完善知识结构，提高思维能力，强化实践能力为目标，突出实践性、应用性，使其具有先进的医学理念、严谨的科研思维和解决实际问题能力。

当前研究生教育的主要目标与模式，应根据“创新经验的传授创新技能的训练创新实践的开展”的理念与思路，培养研究生的科研创新能力、独立思考和知难而进能力、坚实理论基础和实践动手能力；养成良好的科研作风，坚忍不拔的学术精神，适应新形式发展与需求的高级复合型人才。我们对生物信息学专业研究生培养模式的改革思路探讨与我国当前研究生教育的主旋律相吻合，具有一定的实用性、效用性和广泛的应用前景。未来我们将继续探索，进一步优化研究生培养模式与方案，为生物信息学专业培养更多的创新型人才，为学校推进双一流大学建设贡献力量。

参考文献： 

[1]吴俊端.医学院校教师教学能力培养现状调查与分析.中国高等医学教育，2015. 

[2]甄良康，君英爽.建构我国研究生培养模式的改革思路.学位与研究生教育，2013. 

[3]秦发兰.关于全日制专业学位研究生特色化培养的思考.中国高教研究，2012. 

第8篇：生物信息学方向范文

一、生物专业分类

生物学专业是有着较长历史的专业之一，人们在生物学的基础上，通过不断与其他学科相交又而诞生了很多新的专业，比如生物科学、生物技术、生物工程、生物化学、生物信息学、生物医学、食品科学与工程、海洋生物科学、海洋生物工程、畜牧生物等。

为了便于对这些专业进行区分，大致把他们划分成如下六类：

第一类生物科学专业

生物科学专业旨在培养具有扎实的生物科学理论基础，掌握本学科的基本理论和基本技能，具有一定的科学研究能力和创新精神的生物学专门人才。

第二类生物工程专业(相近专业：生物技术专业、生物工艺专业)

生物工程也叫生物工艺、生物技术，是以生物科学为基础，运用先进的科学原理和工程技术手段来加工或改造生物材料。例如，基因重组技术、DNA和蛋白质序列分析技术、蛋白质工程、细胞工程、酶工程、染色体工程等工程的诞生和发展，已在工业、农业和医疗卫生等方面得到了广泛应用，并取得许多突破性进展。

第三类生物信息学专业(相近专业：基因信息学专业)

生物信息学是近年来发展并完善起来的热门交叉学科，最初常被称为基因组信息学。生物学是生物信息学的核心和灵魂，数学与计算机技术则是它的基本工具。广义地说，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学数据的一门学科。

第四类生物食品专业(相近专业：食品科学与工程专业)

生物食品专业是培养具有化学、生物学、食品工程和食品技术知识，能在食品领域内从事食品生产技术管理、品质控制、产品开发、科学研究、工程设计等方面工作的高级科学技术人才的学科。

主要专业课程：生物学、生物化学、分子生物学、生物统计学、数据库、计算机软件基础、生物信息学、蛋白质组学、基因芯片技术、生命系统建模等。

第五类生物医学工程专业(相近专业：医学生物技术专业)

生物医学工程是综合生物学、医学和工程技术学的交叉学科，也是运用自然科学和工程技术的原理与方法，研究与揭示人体的生命现象，并从工程角度解决人体医疗问题的一门综合性高技术学科。生物医学工程专业是目前国际上发展极为迅速的交叉学科和边缘学科，旨在利用现代工程技术的手段解决生物医学上的检测、诊断、治疗、管理等问题以及进一步探索生命系统的各种运动形式及其规律性，是21世纪生命科学的重要支柱，共有21所高校开设了生物医学工程专业。

主要专业课程：模拟与数字电子技术、微机原理、数字信号与处理、工程生理学、医学成像与图象处理、生物传感技术、细胞生物学、生物化学、遗传分子生物学等。

第六类海洋生物技术专业(相近专业：海洋渔业科学与技术专业、水产养殖专业等)

这类专业培养具有坚实的现代海洋生物科学和现代生物技术基础知识和基本技能的人才。他们能在科研、生产及教学等部门从事海洋生物基础理论研究、高新技术研究和生物制品开发及相关管理。

主要专业课程：细胞工程、基因工程、微生物工程、蛋白质工程、生物工程下游技术、生物技术大实验、生物信息学、发育生物学、发酵工程设备等。

二、专业学习的苦与乐生物学是一门涉猎多种基础学科的专业，在大学期间需要学生学习多种基础型学科，如：高等数学、无机化学、有机化学、生物化学、物理、英语、计算机等等，几乎涵盖了理工科的全部基础学科。

不过，大家不要被以上这些艰涩的数理化英课程吓到，当你接触到生物专业课时，一个色彩斑斓的趣味世界就此向你敞开。通过动物学的课程，你会感叹造物主的神奇，从最低等的原生动物到最高级的哺乳动物，每个物种都有其独特的适应自然界的特点。学了微生物，你便了解了冬虫夏草为何又是虫又是草，也学会了如何在没有冰箱的情况下保存食物。在遗传学课堂上，你可以跟同学们热烈探讨转基因食物到底是好是坏，先有鸡还是先有蛋。等你了解了分子和细胞学之后，你便可以和朋友们侃侃而谈，人为什么会生老病死。

作为一门实验学科，除了理论知识的学习，生物学还要求很强的动手能力。化学是生物的基础，在一开始的各种化学试验中，要求大家能够精确地配置试剂，调节pH值，在茶叶中提取咖啡因，在杂质中提炼萃取某种纯净物……当然，最让其他专业同学羡慕也最受同学欢迎的是各种生物大实验。比如动物学实验：同学们总是一边内心默默为那些为科学献身的小动物们垂泪哀悼，一边又摩拳擦掌跃跃欲试：“庖丁解牛”一般地解剖蝗虫并临摹它的各种器官；亲手淹死了一只白鸽，然后再给鸽子做“人工呼吸”吹鼓它的嗉囊；用电流刺激破坏了脑神经的青蛙尸体观察反应……植物学实验，制作豌豆根尖的压片标本，再在显微镜给它们画一幅写真。除此之外，生物学专业还有为期一周左右的野外实习，同学们会进入某一个自然保护区，在与大自然亲密接触的同时，也不忘了利用自己的专业知识，分析当地的生态状况和资源，采集制作各种动植物标本，最后汇总成一份图文并茂的实践报告。

一个生物学家，一定是一个兼具动手动脑能力的博物学家。作为小小的生物学子，经过几年的科学训练，你rE--定成为了朋友圈中的Mr，Knowall。

三、就业与发展

据调查了解，生物学毕业的同学大致上可以有几个方向去发展。

1.读研与出国

生物学快速发展的特点决定了对它的研究在大学四年期间的学习是远远不够的。因此，生物专业毕业生选择继续深造的比例比其他专业要高出很多，这也是生物学本科就业率低的部分原因。在很多“985”院校的生命学院，保送研究生甚至保送硕博连读的比例也相对较高。另外，生物专业也一直是最容易出国的热门专业，拿奖学金也相对容易。

2.公务员或者事业单位

在报考公务员和事业单位时，生物学专业的选择面确实相对比较窄，但仍然有一些不错的选择。比如待遇较好的药检所和疾控中心，这两个单位一个与药厂发展息息相关，一个主管公共卫生事业，都是国家非常重视的单位。

另外，高校和中学也是属于事业单位，毕业后留校发展或到中学任教也是不错的选择。高校内有很多研究所，如健康工程研究院，水生所、组织免疫所、生殖中心之类，一些中小学的自然或生物老师，本

科生便可以胜任。

3.投身科学研究行业

生物专业可以到各大企业从事与生物技术有关的应用研究和技术开发，大致有三个方向。

外企：在中国设立了研发中心的知名外企，一般是医药企业和日化企业，比如拜耳、宝洁、高露洁等。他们的职位多是进行高端研究的，设备精良，待遇丰厚。

国企：中粮基团下属的中粮研究院，有涉及转基因研究、微生物发酵、生物能源研究这几类：中烟工业，评价烟和研究烟产品。中国生物技术公司。是我国历史最为悠久的从事疫苗和血液制品研究及生产的专业机构，据说里面的研究掌握着中国的生物产业发展方向。

私企：有人说，一个硕士拿着一叠自己的简历去广州科学城转一天，肯定能找到工作。这里的私人生物企业或者是合资企业数不胜数，一般选择专业对口的毕业生。其中发展迅速和规范较大的要属华大基因，它是中国最大最先进的基因测序公司，也为很多高校学生提供奖学金和各种实习就业机会。

4.非研发的技术支持岗位

如果你不愿意做实验，还有很多生物技术公司的非研发岗位可供选择。生物技术公司是专门为生物学研究服务的企业，他们提供科研所需的各种高科技仪器、试剂以及其他的专业实验。这类公司的非研发岗位包括销售代表、技术支持、市场专员、客服代表、工程师等。这些岗位要求从业者具备生物专业背景知识以及良好的沟通能力。

四、报考指南

开设生物类专业的院校有两百多所，大致可以按综合性大学、师范类院校和特色专业院校分类。

作为理学的一个重要门类，生物学在综合性院校往往能得到较好的发展。国内顶尖水平的国家重点学科数量，被当作衡量高校科学研究实力的最关键参数之一。而雄厚的财力是与科研实力成正比的，所以我国首批评选的生物学一级重点学科，就包括清华大学、北京大学、复旦大学、武汉大学这几所著名高校。另外。四川大学，中山大学，浙江大学，上海交通大学等老牌高校也有生物学二级重点学科。

作为理学类的基础性学科，生物学专业在师范类院校的开设比较普遍。在全国217所招收生物学硕士研究生的大学中，师范类院校占了36所。师范院校一般以培养生物学教师为主要目的，但随着大学生就业市场的开放，一些实力较强的师范院校开始培养科研技术人才，其中优势学科单位有5所，分别是东北师范大学、北京师范大学、华东师范大学、湖南师范大学和南京师范大学。

由于主要学科与生物学的联系紧密，一些农林、医科、海洋等专业院校也会招收生物学专业的硕士研究生。这些院校的生物学专业极具特色，在与主要学科的交叉中获得了良好的发展。比如中国农业大学、西北农林科技大学、首都医科大学和中国海洋大学，就是其中的佼佼者。

另外，国家在一些重点高校中还设立了生物学基地班，全国只有19个，属于国家理科基础科学研究和教学人才培养基地。基地班实行“本―硕―博分流连读制”，经费方面有专门拨款，在实验条件、导师设置和保研名额上都有政策的倾向性，所以门槛也相对较高。

第9篇：生物信息学方向范文

>> 唇形科植物脚6基脚6基焦磷酸合酶编码基因及其氨基酸序列的生物信息学分析 雷公藤脚6基焦磷酸合酶基因TwGPPS克隆与表达分析 FZ6基因及其蛋白的生物信息学分析 睡前泡脚的好处多 6个事项要注意 6招助你开发脚部健康潜能 冬日里，6种方法暖手脚 一天从脚“High”6次？这是病！ 杜仲法尼烯基焦磷酸合酶基因cDNA全长的克隆与序列分析 脚 牯牛降国家地质公园唇形科药用植物资源及其利用 腿与脚的外开在芭蕾基训中的作用 分级债基6天暴涨34% 债市“小牛”持续 32只债基回报超6% 债基赚钱效应发散 做好6件事冬季手脚不再冰凉 基TPICl6F690单片机的温湿度测量装置设计 脚的保健 我的“再生脚” 宝贝你的脚 妈妈的脚 月亮的脚在哪 常见问题解答 当前所在位置：l）进行亚细胞定位分析。用SOPMA（）观测其二级结构，功能域的预测用Pfam 27.0（http：///）和SMART （http：//smart.embl-heidelberg.de/）[20]进行；用SWISS-MODEL（http：//）完成GGPS 蛋白高级结构同源建模；MEGA7.0 软件构建系统进化树。

3 结果与分析

3.1 唇形科植物脚6基脚6基焦磷酸合酶核苷酸序列的结构及其氨基酸序列的理化性质

利用ORF Finder和ProtParam在线工具对唇形科9种植物GGPS氨基酸序列进行理化性质分析（表2）。可知其核苷酸序列的起始密码子均为ATG，终止密码子均为TGA。氨基酸残基（amino acids，aa）数在346～379 aa；各蛋白序列的相对分子质量为37 424.3～41 299.7 kDa，中位值为39 408.66 kDa；理论等电点均在6 PI左右，平均6.33 PI，提示GGPS蛋白为酸性蛋白。从GGPS氨基酸组成中可以看到，9种植物的GGPS蛋白除SmGGPS3外，所含酸性氨基酸残基比例均高于所含碱性氨基酸残基比例，进一步提示GGPS蛋白为酸性蛋白。各种植物GGPS蛋白中，含量最丰富的氨基酸残基主要集中在亮氨酸（Leu）、丙氨酸（Ala）、缬氨酸（Val），均不含硒半胱氨酸（Sec）、吡咯赖氨酸（Pyl）。总原子数，消光系数，基本一致。除SmGGPS1，PbGGPS，LcGGPS1的不稳定系数小于40，为稳定蛋白，其他均为不稳定蛋白。

3.2 脚6基脚6基焦磷酸合酶的信号肽、导肽，跨膜结构域，疏水性/亲水性和亚细胞定位特征

3.2.1 信号肽、导肽的预测和分析 信号肽（signal peptide）是分泌蛋白和膜蛋白以前体形式合成时在N端的15～30个氨基酸序列[21]。导肽（leader peptide）是一段引导新合成的肽链进入细胞器的识别序列[22]，导肽的预测与分析对蛋白质的功能分析、作用机制和作用途径等具有重要意义[23]。信号肽属于导肽的一部分，位于靠近N端的一段氨基酸序列，导肽功能的发挥需要信号肽的存在[24]。利用在线工具SignalP 4.1 Server的神经网络算法对9种唇形科植物的GGPS蛋白进行信号肽的预测，结果表明丹参GGPS氨基酸序列中不存在信号肽，毛喉鞘蕊花和米团花GGPS氨基酸序列进行信号肽预测也得到相类似的结果。通过在线预测工具TargetP 1.1Server，对唇形科植物GGPS氨基酸序列进行了预测。以SmGGPS1为例，预测可能性是4，即可能含有低相似度的N端叶绿体转运肽（chloroplast transit peptide）。转运肽序列长52个氨基酸，剪切位点位于Ser52～Ala53。无法确定SmGGPS1是否具有导肽，也未发现其导肽分裂位点。其他8种唇形科植物的GGPS预测分析结果显示，SmGGPS2的可靠性为5级，其余都在4级以上。LcGGPS4，LcGGPS5具有导肽分裂位点，具有导肽性，且它们的导肽很可能都是叶绿体转运肽，提示这些米团花中的GGPS蛋白合成后，可能转运到叶绿体中发挥作用。剩下与SmGGPS1相似，都不存在导肽分裂位点，不能确定具有何种导肽。

3.2.2 跨膜结构域特征 跨膜结构域一般由20个左右的疏水性氨基酸残基组成，主要形成α-螺旋，常由跨膜蛋白的效应区域所展F。利用在线工具TMHMM Server v.2.0对SmGGPS1蛋白进行跨膜结构进行预测，分析可知，其整条肽链都位于细胞膜之外，不存在跨膜结构。毛喉鞘蕊花和米团花GGPS蛋白跨膜结构域分析结果与丹参一致，提示本实验中的GGPS蛋白均不具跨膜结构域。信号肽是指导靶标蛋白质跨膜定位到膜上的N端氨基酸序列[25-26]，所以不含信号肽，理应无跨膜结构域，说明预测结果的合理性。

3.2.3 蛋白疏水性/亲水性的预测 蛋白质亲疏水性氨基酸组成是蛋白质折叠的主要驱动力[27]，用Protscale在线工具预测亲疏水性，结果表明，SmGGPS1的多肽链中第167位氨基酸有最低的亲水性分值-2.911。位于260位氨基酸疏水性最强，其分值为2.544。其中，亲水性氨基酸占65%，疏水性氨基酸占35%。两端多亲水性氨基酸，中间多疏水性氨基酸，推测折叠的蛋白为亲水性蛋白。其余8种GGPS合酶的疏水性/吸水性都与SmGGPS1类似，这也与跨膜结构预测的结果相吻合。

3.2.4 亚细胞定位特征 细胞中蛋白质在合成后被转运到特定的细胞器中，蛋白质的亚细胞定位分析及预测能极大的加速了蛋白质结构和功能的研究[28]。对9种唇形科植物的GGPS基因编码的氨基酸采用PSORT Prediction在线生物学工具进行亚细胞定位。结果表明（表3），SmGGPS1，PbGGPS，LcGGPS1，LcGGPS4，LcGGPS5位于膜结构上的可能性大于0.4；SmGGPS2，SmGGPS3位于线粒体基质上的可能性大于0.5；LcGGPS2，LcGGPS3位于细胞质的可能性大于0.4。

3.3 二级结构预测

蛋白质二级结构是指蛋白质多肽链氨基酸残基借助氢键折叠和盘绕形成的α-螺旋、β-折叠、无规则卷曲以及模体等组件，其中，α-螺旋和β-折叠是最常见的蛋白质二级结构。利用SOPMA对9种唇形科植物的GGPS合酶序列进行二级结构预测（表4），结果显示，唇形科GGPS合酶中均有α-螺旋、β-折叠、无规则卷曲和延伸链。以SmGGPS1为例，其主要结构元件是α-螺旋（45.33%）和无规则卷曲（30.22%），其次是延伸链（18.13%）和β-折叠（6.32%）。余下蛋白二级结构的主要结构元件与SmGGPS1完全一致。

3.4 蛋白质功能域的预测和分析

功能域（functional domain）又称结构域，是蛋白质分子中介于二级与三级结构之间的一种独立结构和功能单位，具有特定的生物学功能[29-30]。利用Smart在线软件对SmGGPS1蛋白的氨基酸序列进行功能域的预测和分析，结果表明（图1），SmGGPS1蛋白含有多聚异戊二烯基合成酶的活性结构域、2个天冬氨酸富集区结构域、活性位点残基盖结构域和镁离子结合位点结构域，其属于Isoprenoid_Biosyn_C1超家族，为类异戊二烯生物合成酶。对其他植物也进行了功能域的预测和分析，除SmGGPS3只有多聚异戊二烯基合成酶的活性结构域和底物结合位点外，其余唇形科植物的GGPS蛋白均存在上述结构域，这可能是由于SmGGPS3开放阅读框全长明显短于其他植物。

3.5 GGPS蛋白三级结构的预测和分析

蛋白质的三级结构是指蛋白质在其二级结构的基础上依靠氨基酸侧链之间的疏水相互作用、氢键、范德华力和静电作用等进一步盘绕、折叠所形成的天然构象。蛋白质的功能与其三级结构密切相关，对蛋白质高级结构的预测和分析，有助于理解蛋白质结构与功能之间的相关性[31-32]。利用同源建模工具SWISS-MODEL（http：//）完成蛋白质三级结构的预测和分析工作，找到了模板蛋白（ACCESSION：5E8L_A；Sequence Idenity：76.87%；GMQE：0.73），再用Swiss Pdb-Viewer工具显示丹参GGPS1结构域的3D结构[33-35]。结果显示：SmGGPS1蛋白由12个α-螺旋和一些不规则卷曲组成，与二级结构的预测结果一致-SmGGPS1主要结构单元为螺旋结构（图2）。

3.6 GGPS合酶的系统进化树分析

来源于同一祖先的不同植物在进化过程中的关系可以通过进化树来描述，通过构建植物进化树，可以了解一种植物在进化过程中的地位[36]。用MEGA 7.0软件对唇形科在内的25种有代表性的GGPS合酶蛋白序列进行系统进化树构建（图3）。结果显示，来源于植物，细菌，真菌，动物的GGPS合酶按照不同类群分为4群，在进化遗传学上亲缘越近的物种，在GGPS合酶的分子系统进化树上距离较近，依据氨基酸序列所得出的系统演化关系虽不能真实的反映植物在漫长历史长河中的自然进化关系，其结果对判断不同植物之间的亲缘关系仍具有一定的借鉴意义[37]。

4 讨论

GGPP是合成赤霉素类、二萜类、胡萝卜素类物质的起始前体物，而GGPS则是合成GGPP的关键酶，在植物的次生代谢中，调控处于代谢分支点前体的代谢方向。一般认为二萜类化合物以质体来源GGPP为前体，已证明，在拟南芥中，质体定位的GGPS蛋白可为赤霉素、类胡萝卜素、脱落酸和叶绿素等物质的合成提供GGPP前体[38]；在辣椒中，GGPS被证明分别在果实成熟期和花发育过程中提供类胡萝卜素的合成前体[39-40]，在烟草中，GGPS则为烟草抗虫（烟草天蛾）物质 HGL-DTGs（17-hydroxygeranyllinalool diterpenoid glycosides）的合成提供前体[41]。此外，茉莉酸甲酯（MJ），已经验证其在曼地亚红豆杉、加拿大红豆杉和番茄等植物中可上调GGPS合酶的基因表达，对二萜类物质的产生具有促进作用。

蛋白一级结构预测分析结构表明，GGPS蛋白为酸性，亲水性，多为不稳定蛋白，具有明显的疏水区和亲水区，不具有信号肽，可推测出GGPS可能不是分泌性蛋白，这与其都没有跨膜结构相对应。通过导肽分析发现，GGPS蛋白在细胞中的分布多样，说明其在细胞中广泛参与生物合成，参与的次生代谢是多样的。结合信号肽预测结果，可推知GGPS蛋白在游离核糖体上合成后，可能通过2种途径发挥作用，一是通过导肽进入叶绿体发挥作用；二是不进行蛋白转运，保留在细胞质基质中产生催化作用。GGPS蛋白的二级结构均以α-螺旋为主要结构，无规则卷曲、延伸链和β-折叠分布于整个肽链结构中。所有唇形科GGPS蛋白氨基酸序列中都含有多聚异戊二烯基合成酶的活性结构域和底物结合位点结构域，其属于Isoprenoid_Biosyn_C1超家族，为类异戊二烯生物合成酶。

利用生物信息学的方法对唇形科GGPS氨基酸序列的生理生化特性进行预测和分析，可以为GGPS蛋白及其编码基因的克隆提供可靠的依据；对其序列结构的预测和分析，可为其蛋白表达与修饰提供指导；并为更多物种GGPS蛋白及其编码基因的克隆提供可靠的依据。对其二级及高级结构的A测和分析有利于深入探讨该酶结构和功能之间的关系、作用机制和代谢过程。

[参考文献]

[1]张利平， 程克棣， 朱平. 紫杉烷类化合物的生物转化[J]. 药学学报， 2004， 39（2）：153.

[2]Du G H， Zhang J T. The general situation and progress of the modern research of red sage root （Radix Salviae miltiorrhizae）[J]. Herald Med， 2004，23（7）：358.

[3]张国华，张艳洁，丛日晨，等.赤霉素作用机制研究进展[J].西北植物学报，2009，29（2）：417.

[4]Laskaris G， Bounkhay M， Theodoridis G， et al. Induction of geranylgeranyl diphosphate synthase activity and taxane accumulation in Taxus baccata， cell cultures after elicitation by methyl jasmonate[J]. Plant Sci， 1999， 147（1）：1.

[5]Laskaris G， Jong C F D， Jaziri M， et al. Geranylgeranyl diphosphate synthase activity and taxane production in Taxus baccata cells[J]. Phytochemistry， 1999， 50（6）：939.

[6]Aharoni A， Giri A P， Deuerlein S， et al. Terpenoid metabolism in wild-type and transgenic Arabidopsis plants[J]. Plant Cell， 2004， 15（12）：2866.

[7]张蕾. 丹参脚6基脚6基焦磷酸含酶基因的克隆与功能研究[D]. 北京：中国人民军事医学科学院， 2009：3.

[8]何春年， 彭勇， 肖伟，等. 中国黄芩属植物传统药物学初步整理[J]. 中国现代中药， 2012， 14（1）：16.

[9]刘佳. 鞘蕊苏有效成分合成酶基因克隆及其含量与生态环境相关性研究[D]. 武汉：湖北中医药大学， 2015.

[10]龚海群. 中药金沸草和益母草化学成分的研究[D]. 兰州：兰州大学， 2011.

[11]Hua W， Song J， Li C， et al. Molecular cloning and characterization of the promoter of SmGGPPs and its expression pattern in Salvia miltiorrhiza[J]. Mol Biol Rep， 2012， 39（5）：5775.

[12]Andersen-Ranberg J， Kongstad K T， Nielsen M T， et al. Expanding the landscape of diterpene structural diversity through stereochemically controlled combinatorial biosynthesis[J]. Angew Chem， 2016， 55（6）：2142.

[13]Liu Y， Luo S H， Schmidt A， et al. A geranylfarnesyl diphosphate synthase provides the precursor for sesterterpenoid （C25） formation in the glandular trichomes of Leucosceptrum canum[J]. Plant Cell， 2016，28（3）： 804.

[14]巴克沃尼什. 生物信息学基因和蛋白质分析的实用指南[M]. 北京：清华大学出版社， 2000：16.

[15]Mount D M. Bioinformatics： sequence and genome analysis[M]. Second Edition. New York：Cold Spring Harbor Laboratory Press， 2004：301.

[16]Bendtsen J D， Nielsen H， Von H G， et al. Improved prediction of signal peptides： SignalP 3.0[J]. J Mol Biol， 2004， 340（4）：783.

[17]Ehrbar K， Hapfelmeier S， Stecher B， et al. InvB is required for type Ⅲ-dependent secretion of SopA in Salmonella enterica serovar. typhimurium[J]. J Bacteriol， 2004， 186（4）：1215.

[18]Ikeda M， Arai M， Lao D M， et al. Transmembrane topology prediction methods： a re-assessment and improvement by a consensus method using a dataset of experimentally-characterized transmembrane topologies[J]. Silico Biol， 2002， 2（1）：19.

[19]Emanuelsson O， Nielsen H， Brunak S， et al. Predicting subcellular localization of proteins based on their N-terminal amino acid sequence.[J]. J Mol Biol， 2000， 300（4）：1005.

[20]Letunic I， Doerks T， Bork A P. SMART 7： recent updates to the protein domain annotation resource.[J]. Nucl Acid Res， 2012， 40（Databaseissue）：302.

[21]Von H G. Protein targeting signals[J]. Curr Opin Cell Biol， 1990， 2（4）：604.

[22]董桑 周军， 辛培尧，等. 不同植物LDOX/ANS基因的生物信息学分析[J]. 基因组学与应用生物学， 2010， 29（5）： 815.

[23]龙芳， 李绍鹏， 李茂富. 7种植物ALAD基因的生物信息学分析[J]. 基因组学与应用生物学， 2013（6）：802.

[24]翟中和，王喜忠，丁明孝.细胞生物学[M]. 北京：高等教育出版社，2000： 79.

[25]Petersen T N， Brunak S， Von H G， et al. SignalP 4.0： discriminating signal peptides from transmembrane regions[J]. Nat Methods， 2010， 8（10）：785.

[26]Seitz C， Eder C， Deiml B， et al. Cloning， functional identification and sequence analysis of flavonoid 3′-hydroxylase and flavonoid 3′，5′-hydroxylase cDNAs reveals independent evolution of flavonoid 3′，5′-hydroxylase in the Asteraceae family[J]. Plant Mol Biol， 2006， 61（3）：365.

[27]张|. 不同植物查尔酮合成酶CHS基因的生物信息学分析[J]. 江西农业学报， 2012， 24（6）：5.

[28]Herr D. Secretion of cellulase and beta-glucosidase by Trichoderma viride ITCC-1433 in submerged culture on different substrates[J]. Biotechnol Bioeng， 1979， 21（8）：1361.

[29]薛永常， 聂会忠， 刘长斌. 木质素合成酶C3H基因的生物信息学分析[J]. 生物信息学， 2009， 7（1）：13.

[30]王镜岩， 朱圣庚， 徐长法.生物化学[M]. 北京：高等教育出版社， 2002：533.

[31]蔡娜娜， 陈月辉， 李伟. 基于神经网络的蛋白质三级结构预测[J]. 计算机工程， 2010， 36（9）： 176.

[32]陈克克， 武雪. 植物查耳酮异构酶生物信息学分析[J]. 生物信息学， 2009， 7（3）： 163.

[33]Arnold K， Bordoli L， Kopp J， et al. The SWISS-MODEL workspace： a web-based environment for protein structure homology modelling[J]. Bioinformatics， 2006， 22（2）：195.

[34]Schwede T， Kopp J， Guex N， et al. SWISS-MODEL： an automated protein homology-modeling server[J]. Nucl Acid Res， 2003， 31（13）：3381.

[35]Guex N， Peitsch M C. SWISS-MODEL and the Swiss-PdbViewer： an environment for comparative protein modeling[J]. Electrophoresis， 1997， 18（15）：2714.

[36]李卿， 邸鹏， 陆文铨，等. 丹参柯巴基焦磷酸合酶的生物信息学分析[J]. 中草药， 2015， 46（6）：887.

[37]化文平. 丹参GGPP合酶基因的克隆及表_分析[D]. 西安：陕西师范大学， 2008：42.

[38]Okada K， Saito T， Nakagawa T， et al. Five geranylgeranyl diphosphate synthases expressed in different organs are localized into three subcellular compartments in Arabidopsis[J]. Plant Physiol， 2000， 122（4）：1045.

[39]Kuntz M， Rmer S， Suire C， et al. Identification of a cDNA for the plastid-located geranylgeranyl pyrophosphate synthase from Capsicum annuum： correlative increase in enzyme activity and transcript level during fruit ripening[J]. Plant J， 1992， 2（1）：25.