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生物信息學作用范文1
【關鍵詞】合作學習；主體意識
兩千多年前，我國就產生了合作學習的思想?！对娊洝ばl風》中指出“有匪君子，如切如磋，如琢如磨”；教育名著《學記》中也提出“相觀而善謂之摩”“獨學而無友，則孤陋而寡聞”；許多私塾都采取“高業弟子轉相傳授”的辦法教學；書院更是盛行“切磋”之風；二十世紀三十年代，著名教育家陶行知先生大力倡導“小先生制”。這些提法、行為都體現了合作最基本的理念——互相幫助，共同發展。
新的課程標準提出物理課程必須倡導物理學習的自主性、探究性、合作性，讓學生主動參與學習，體驗科學探究的過程和方法，感悟學習過程的嚴謹和細致，激發他們持久的學習興趣和求知欲望，在探究過程中逐漸培養自主學習的能力、逐步實現學習方式的轉變，使學生養成敢于質疑、善于交流、樂于合作、勇于實踐的學習習慣。因此，在物理教學過程中，合作學習可以讓他們樹立正確的物理學習目的，系統的掌握物理學習方法，有目的地提高自己的才智和能力，為自己的終生學習物理和研究物理而奠定基礎。
一、初中學生物理學習的現狀
物理課程通過從自然、生活到物理的認識過程，激發學生的求知欲，讓學生領略自然現象中的美妙和諧，培養學生終身的探索興趣。通過基本知識的學習與技能的訓練，讓學生了解自然界的基本規律，使他們能逐步客觀地認識世界、理解世界、改造世界。通過物理這個貼近生活的學科，激發學生對科學的熱愛及終身學習的興趣與決心。然而，今天的中學生，對于物理課卻有著各種各樣的情緒。
1.學習動機不夠明確、穩定
物理學習動機中，興趣愛好占首位，求知進取和自我實現緊隨其后。這是我們的中學生對學習物理應有一個良好的出發點和較端正的學習態度的。然而，我們在教學中卻發現了不少學習動機的消極傾向：（1）功利性：有些學生學習是為了“鍍金”，撈取文憑，將來“混”個工作。（2）被動性：有些學生本身對參加學習是大勢所“逼”，實屬無奈；或是為父母學為老師學。（3）盲從性：有些學生沒有明確的學習目的，而是隨波逐流，別人學，我也學，別人學什么我就學什么。
2.物理學習缺乏自主性
新課程實施以來，越來越多的物理教師開始倡導學生主動探索、自主學習。自主學習逐漸成為一種極為重要的學習方式。雖然大多數學生學習物理的主動性較好，但他們的物理自主學習或多或少還存在以下問題；自主學習時間不足；學習方法的獲得過程不科學；對待學習障礙的心態復雜。
3.物理探究缺乏延續性
素質教育的今天，要求受教育者養成終生學習的習慣，能夠利用所學的知識，自主的發現問題和解決問題。但現在大多數中學生物理學習和物理探究上存在著這樣幾個問題。（1）學習探索只局限于課堂和課后作業，沒有將所學的物理知識運用到生活當中去；（2）物理學習寒、暑假處于停滯狀態，沒有應用所學的物理分析研究方法運用到假期的自主學習中去。
二、合作學習對學生心理的調適作用
合作學習是指學生在學習群體中“為了完成共同的任務，有明確的責任分式的互學習”。開展合作學習，要給學生群體一個共同的任務，讓每一個學生在這項任務中積極地承擔個人責任，學生在活動中相互支持，相互配合，遇到問題能協商解決，能通過有效的溝通解決群體內的沖突，對個人分擔的任務進行群體加工，對活動的成效共同進行評估，通過合作，提高學習效率，增強合作精神。因此，通過合作學習，對學生學習物理的心理調適的作用也非常的明顯。
1.強化學生的主體意識
開展小組合作學習，有利于師生間、學生間的情感溝通和信息交流，有利于思想的撞擊和智慧火花的迸發；能夠強化學生的主體意識，激發學生潛在的創造力，鼓勵學生從不同的角度去觀察、思考問題，發展思維的發散性，求異性。學生通過動手操作，探索交流進行學習，真正成了教學活動的積極參與者。
2.建立和諧平等的師生關系
上課時讓學生從被動服從向主動參與轉化，從而形成師生平等、協作的課堂氣氛，使教師真正成為教學活動的組織者、引導者、合作者。
3.增強學生對物理的體驗和感悟
小組合作學習注重充分調動學生學習的積極性，讓學生用自己的經驗來學習，使學生從自己的經驗出發，在合作中探索發現和發展。初中學生開始有比較強烈的自我和自我發展意識，對與自己直觀經驗相沖突的現象、對有挑戰性的任務很感興趣。因此，既應當充分考慮到學生的實際生活背景和趣味性，又要安排諸如實地觀察與調查，收集、整理、分析信息資料等活動，將學生置于探索者的位置，親身體驗現有知識的創造經歷；既讓學生感到學習物理是一件有意思的事情，又體驗到學習物理的成功樂趣，提高他們運用物理知識解決現實問題的信心和能力。比如在《內能 熱傳遞》的學習中，要求學生圍繞著溫室效應、熱島效應幾個問題分組展開討論、辯論。全部同學都積極地搜集資料；歸納、整理資料；搜集典型的事例尋求相關物理知識去解答。同學們在自我闡述，相互答辯中了解了很多的熱污染現象，掌握了相關的物理知識。同學們通過相互合作學習，歸納總結了好多有建設性的預防熱污染的設想。大大提高了理論水平以及認識問題和解決問題的能力。
4.形成正確的評價，培養良好品質
生物信息學作用范文2
1 課本知識演示，拉近生物知識距離
高中生物知識具有一定的難度，是對生命體內部構造以及化學作用等知識的介紹。高中生物教學目標是培養學生的科學思想觀，增加學生對生命的尊重。但是由于其本身具有的枯燥性以及需要學生掌握的知識點繁多，加大了學生的學習難度，降低了學生的學習效率，使學生在生物學科的學習中產生了一定的阻礙。因此，教師在教學中應以提高學生的學習動力為基礎，通過信息技術教學法，使學生通過全新的教學方式來提升自己對生物知識的興趣，可有效地拉近了學生與課本知識的距離，消除了學生的排斥感。
例如，人教版高中生物必修1教科書第四章的“物質跨膜運輸的方式”一節的知識是建立在前兩節的內容基礎之上，學生對細胞膜的特性具有了一定的了解。本節課的主要重點是讓學生掌握雙層膜的物質流動特點。由于此類知識抽象性較強，學生在學習過程中對這部分知識的理解容易產生因惑。教師在生物課堂上融入信息技術教學法，將生物膜的流動特點進行動畫播放，在內容的選擇上要多面性，不只要進行被動運輸和主動運輸的演示，還要進行主動運輸的意義等內容的創設。一方面通過直觀地展現知識內容降低學生的學習難度來充分調動學生的積極性；另一方面可以使學生通過播放內容的觀看，了解到細胞膜此特性的實際意義，拉近了學生與知識的距離，使學生真切了解到生命的神奇。信息技術搬到課堂上是新課改精神實施的直接體現，也是有效調動學生學習興趣的方法，教師在內容上要進行甄選，以利于其達到最大的效果。
2 生活情境導入，扭轉生物學習意義
高中生物課程的開設培養了學生的科學思維，但是由于知識的枯燥性，增加了教師課堂講解的難度，也降低了學生的學習興趣。目前高中生物課堂上，普遍存在著學生學習成績低、學生盲目背誦知識點，缺乏對知識的理解等現象。究其原因，與學生的學習目的不正確具有一定的關系。學生學習生物知識大多數只是為了應付高考成績，對于生物教育的真正含義缺乏有效的認識。根據此現象，在課堂上導入信息技術教學法，聯系學生熟悉的生活情景進行教學內容的創設，可以有效扭轉學生的認識，提高學生的學習動力。
例如，人教版高中生物必修1教科書“細胞的生命歷程”一章的知識環環相扣，主要介紹了細胞的整個生命過程。教師在講解此章內容時，面對的問題主要為：知識點較多，學生大多采取死記硬背方式來記憶；知識抽象性強，學生學習困難；學生學習興趣不高，缺乏理解等。要從根本上糾正學生的學習態度，需要教師給予一定的引導。如可以導入細胞整體演變的視頻，然后再利用相片的PS技術，將班級里幾個學生的相片從青少年制作成老年的模樣，新奇有趣的情境可以吸引學生的目光。教師還要使用有效的引導語言：“同學們，我們的生命很短暫，學習生物知識并不是讓我們去提高成績，它的真正意義是讓我們了解生命的本質，用我們的思想和能力將來創造出更多有利于生活和健康的事情?！庇行У囊龑дZ言和直觀的情境導入，是提高學生對學習生物意義的有效方式。
3 實驗過程演示，提高生物實驗標準
高中生物和其他學科一樣，需要學生進行相應的實驗操作來加深對生物知識的理解，并且同時提高了學生的動手能力。由于一些因素的限制，導致很多生物實驗在操作中，學生不能真正地去完成，或者失敗率較高。這與學生在實驗前對實驗操作的要領掌握程度不夠牢固具有一定的關系。信息技術教學法的導入有效彌補了這個缺憾，使學生通過視頻的觀看，詳細地掌握了生物實驗的每一步操作方法及實驗背后的生物學原理，提高了生物實驗操作的成功率，加強了生物知識的學習。
例如，人教版高中生物中“DNA的粗體取與鑒定”的實驗，本實驗主要目的是培養學生對DNA的認識，并通過實驗操作來培養學生的科學素養。由于本實驗操作過程繁瑣，要求較高，學生在進行實驗時失敗率較高。因此，使用信息技術教學法，通過實驗前對實驗過程中詳細步驟的學習，來減少學生實驗過程中不必要的錯誤操作。教師要在視頻中的每一步操作結束后暫停播放，指出其中需要注意的事項，并且在關鍵的知識點上提出相應的問題，讓學生進行思考。學生帶著問題進行觀看，可以增強對實驗原理學習的效果。如“同學們，試驗中為什么會兩次加入了蒸餾水呢？原理是什么？”“為什么要用兩支不同的試管去鑒定DNA呢？大家通過其產生的現象明白了什么道理？”有效的引導可以使學生在分析的同時，更加仔細地進行實驗操作的學習，使學生在真正的操作中，會產生不可替代的促進作用，使學生的實踐活動更有價值。
4 輔助課后復習，強化生物知識掌握
高中學生在生物知識的學習中，需要有課后復習的輔助才能熟練掌握每節課的重點知識。目前高中學生生物知識的課后復習普遍表現為效果差、知識理解程度低、學生對于課本上的知識點容易遺忘等。究其原因，這與學生的課后復習中缺乏及時地指導具有一定的關系。而信息技術教學法的應用便有效地解決了這一難題，通過信息技術的處理將課本中的重點內容進行類似于微課形式的總結，讓學生在課后復習產生疑問時能夠得到及時有效的解惑，提升課后復習效果。
例如，人教版高中生物必修2教科書“基因是有遺傳效應的DN段”一節，要求學生理解透徹關于染色體、DNA以及基因的關系，對于基因的本質問題也是本課中的重點和難點知識。本課知識具有一定的抽象性和邏輯性，使一部分學生需要在課后的復習中來加強對知識的理解以及記憶。教師可以通過信息技術的輔助，將基因的相關知識進行視頻的創設，教學的時間大約設定為5～8 min即可，將本課中的難點和重點重新進行講解，或者在教學的視頻中提出一些引導的問題，讓學生帶著問題進行課堂所學的復習，并以E-mail的形式發到學生郵箱中。這樣可以使每個學生在復習中產生疑惑時能夠得到及時有效地幫助，解決了學生的課后復習的困頓現象，同時強化了知識的記憶程度。
高中學生的生物課程學習不同于初中的生物學習，其要求學生真正地掌握相關知識，并熟練地應用于生活中對一些現象問題的解決，主要傾向于學生能力的培養。因此，這就要求高中生物教師要具有一定的教學素養，在教學上遵循新課改的精神指導，積極學習全新的教學方式方法，讓自己的思想緊跟時代的發展，為學生提供良好的學習環境和教學指導。
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生物信息學作用范文3
2l世紀是生命科學的世紀，人類及模式生物基因組計劃的全面實施，使分子 生物 學數據 以爆炸性速度增長。面對基因組學、蛋白質組學、基因芯片、分子進化等大量的生物信息，在計算機科學、網絡技術以及生物分析技術的相互作用和滲透下，誕生了一門嶄新的學科――生物信息學 （Bioinforma-tics）。當前，生物信息學教學還處于起步階段，對于生物信息學實踐課還沒有完善的教學模式和有效的教學方法，如何在醫學院校進行生物信息學實踐課教學還有待進一步探索。
1醫學生物信息學的主要研究內容
1.1 疾病基因的發現與鑒定
據相關研究表明，約有6000種以上的人類疾患與特異基因的改變有關，這些關鍵性基因或其產物的結構功能異常，可以直接或間接地導致疾病的發生。目前，使用基因組信息學的方法通過超大規模計算是發現新基因的重要手段。例如：通過構建腫瘤 cDNA文庫，我們可以揭示腫瘤發生的分子水平變化，尋找靶基因。
1.2藥物設計與新藥研發
生物信息技術為藥物研究、設計提供了嶄新的研究思路和手段。生物信息藥物設計常用的方法有：（1）三維結構搜尋，尋找符合特定性質和三維結構的分子，從而發現合適的藥物分子。（2）分子對接，建立大量化合物的三維結構數據庫，依次搜索小分子配體使其與受體 的活性位點結合，通過優化使得配體與受體的形狀和相互作用最佳匹配。（3）全新藥物設計，利用計算機自動設計出與受體活性部位的幾何形狀和化學性質相匹配的結構新穎的藥物分子。
生物信息學方法為藥物研制提供了更多的、潛在的靶標，大大減少藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
1.3流行病學研究中的應用
將流行病學的遺傳和非遺傳性的研究與生物信息學結合起來，會對疾病的機理、個體對某種疾病的易感性和疾病在群體中的分布有更明確的認識，對疾病的預防和治療有極大的指導意義。
2 醫學生物信息學教學存在的問題
2.1缺乏實踐課教材
目前，?沒有專門針對醫學院校學生的生物信息學實踐課教材。而國內各大高校使用的生物信息學教材多為國外教材的影印版或者中文翻譯版本，這些教材一般內容寬泛，需要學生具有較高的相關基礎知識，并且偏重介紹生物信息學的理論和方法，對實踐環節的指導較少。
2.2缺乏有效的教學方法。
很多院校開設生物信息學實踐課僅是以驗證理論課所講授的內容為目的，缺乏針對學生特點的教學設計，講授內容單調，忽視了對學生分析問題能力的培養。
2.3學生實踐課學習基礎存在差異
生物信息學實踐課的授課內容需要學生使用計算機在網絡環境下完成，這需要學生具有較強的計算機操作技能和網絡運用能力。不同學生在計算機的操作技 能和網絡使用能力上存在較大的差異。另外，常用的數據庫和軟件基本上都是英文版本，這需要學生具有一定的英文素養，學生英文水平的差異也會影響他們對實踐課學習的效果。
3 醫學生物信息學實施方法和對策
3.1建立具有模塊化的教學大綱
根據醫學生物信息學課程的特點，對授課內容進行調整，建立模塊化的教學大綱，例如：導論模塊、數據庫及使用模塊、基因組信息學及其分析方法模塊、蛋白質組生物信息學模塊、代謝和藥物生物信息學及系統生物學模塊等，使學生清楚每個模塊的特點和作用，提高學生的學習興趣，激發學生的學習熱情。
3.2強化實驗教學
生物信息學的學習是運用生物、醫學、數學、以及計算機科學等諸多學科知識進行分析、判斷推理、綜合的實踐過程，強化實驗教學顯得尤為重要。
3.3結合多媒體技術與雙語教學
教學過程中可以打開相關軟件和網站進行演示，使抽象的生物信息學知識以具體的、動態的形式展現出來， 從而加深學生對課程的掌握程度。此外，生物信息學涉及到的數據庫、網站、應用軟件多為英文界面，所以雙語授課顯得尤為重要，教師可借助多媒體，對課程進行中英整合講解。
3.4結合科研實例進行教學
教師可以結合現階段的科研背景和具體的研究方向，結合實例進行教學，可以讓學生真正掌握利用生物信息學方法解決生物學問題的思路，并培養和提高學生的科學思維能力。
生物信息學作用范文4
【關鍵詞】生物信息學；醫藥基因；應用
中圖分類號：R9
文獻標識碼：A
文章編號：1006-0278（2015）02-119-01
當前，生物信息學是自然科學以及生命科學等前沿領域，集合了多種學科，是21世紀研究自然科學的核心和基礎。
一、藥物設計與發展
（一）傳統藥物研發
藥物研究和開發的傳統方法就是從動物器官、組織或者細胞中篩選出符合要求的藥理模型，或者從植物、動物以及天然礦物質入手，又或者在確定候選藥物的過程中以化學合成為基本形式，并進一步優化先導物，一切工作準備就緒以后即可將候選藥物推入臨床使用，觀測其使用效果，合格以后投入市場。這種方法簡單有效，但是費用和時間都相對花費較多。據不完全統計，在未誕生生物信息學以前新藥的研究開發需要歷經十年時間，其所花費的費用總額約為5-10億美元；此外，傳統的新藥研究方法存在一定的缺陷和不足，篩選合成物的過程較為繁瑣，新藥開發效率極低。
（二）計算機輔助藥物設計
白上世界70年代開始，美國麻省理工學院霍恩貝爾教授率先提出了分子設計，白此之后，藥物分子設計逐漸被應用到新藥研究中；而隨著計算機技術的進一步普及和推廣，藥物分子設計的基礎就是計算機輔助藥物設計方法，即CADD。計算機輔助藥物設計的一般原理就是：第一步，在X單晶衍射等技術的支撐下獲取完整的大分子結構，并在相關軟件的支持下分析具體的化學性質；第二步，充分發揮全新藥物分子設計技術以及數據庫搜尋的優勢，尋找理化性質與分子形狀與受體作用位點相一致的分子，測試并合成分子生物活性，在循環幾次以后，就能順利得到新的先導化合物。當前，主要有二種計算機輔助藥物設計方法：其一，藥效基團模型方法、定量構效方法等基于小分子的藥物分子設計方法；其二，計算組合方法；其二，分子對接法等基于受體結構的藥物分子設計方法。
二、生物信息學在藥物設計中的應用
1.生物信息學的研究領域較廣，涉及的內容較多，主要包括非編碼區功能研究、蛋白質譜技術和蛋白質組研究、基于完整基因組數據的生物進化研究、生物大分子結構模擬和藥物設計、基因表達調控網絡的研究、大規?；蚪M測序中的信息分析、生物信息的收集、存儲、管理與提供以及啟動子、外顯子、內含子的識別等。近年來，新的高效實驗技術不斷發展，這就要求生物信息學不斷擴展研究領域。生物信息學的出現和推廣，為藥物設計和開發提供了新的路徑和方法，推動著藥物設計向理性化和專業化的方向發展，這大大減少了新藥的研究費用和開發時間。蛋白質序列和核酸序列的功能和結構信息是生物信息學的主要研究對象，這為藥物設計提供了堅實的理論支撐，大大縮短了藥物開發使用的時間。當前，大量的生物大分子二維結構已經被成功測定，依據大分子和藥物分子相互作用的原理，可以在研究受體結構的基礎上科學設計藥物分子。所以，藥物設計的一種重要手段就是充分發揮生物信息學的優勢，尋找出合適的先導化合物。全新藥物分子設計、分子對接以及二維結構搜索是目前較為普遍的幾種方法。
2.物信息學的發展切實改變了藥物研究和開發的模式。傳統的藥物研發模式就是篩選并選擇出合適的藥理模型先導物，并將先導物進行優化，評價合格以后投入市場使用。在基因組計劃大力實施的今天，DNA自動測序大規模完成，序列數據急劇增加，生物信息學在對數據進行加工、整理的過程中會發現藥物的新靶點，然后對其進行計算和建模，確保藥物設計的順利進行，這在一定意義上開創了藥物研究和開發的新模式，有利于增強新藥研發的有效性和針對性，大大縮減了藥物設計和研發的時間，節省了人力、物力、財力投入。
3.生物信息學參與新藥推向市場。在研制新藥并臨床適用通過以后，就要將其推廣到市場，這時，首要的就是收集和整理該藥所治療的疾病患者的地區分布、市場需求以及年齡結構等情況，從而制定出市場價格、專利申請保護等切實可行的市場開發戰略，為新藥注入持續不斷的發展活力。但是這些信息較為分散，收集難度較大，這時就要充分發揮生物信息學的優勢，對網絡數據庫中的信息進行分析和整理，減少開發過程中的盲目性，大大提升新藥的開發效率，減少物力、財力等資源消耗。
三、結語
當前，生物信息學逐漸成為現代藥物開發和研究的重要工具，而且藥物設計與生物信息學有著更加緊密的聯系；與此同時，藥物設計的不斷發展也要求生物信息學進一步拓寬研究領域和范圍，生物信息學的發展會在一定程度上推動藥物設計的發展和進步。
參考文獻：
[1]張建華，張士金生物信息學能否推動現代中醫藥研究的發展[J]醫學爭鳴，2012（5）.
生物信息學作用范文5
關鍵詞：生物信息學；醫學；教育；建議
生物信息學（Bioinformatics）是一門發展迅速的生物學分支學科，由生物學、計算機學、信息管理學、應用數學及統計學等多門學科相互交叉而形成，本質是利用計算機技術解決生物學問題，通過信息的處理和整合實現發現和創新。它主要包括以下3個方面的內容：①生物數據的收集、整理、存儲、檢索、加工、分析和整合；②生物系統和結構的建模；③與生物科學相關的計算機技術的應用，這個范圍還在不斷的擴增中［1］。醫學生物信息學是指以醫學研究和臨床應用為中心開設的生物信息學，本文討論的內容主要圍繞醫學生物信息學展開。近20年來，互聯網、數據庫和計算方法的發展，為生物信息學的研究提供了更為廣泛和靈活的方法；多種模式生物基因組測序的完成，功能基因組、蛋白質組研究的開展，各種高通量生物實驗技術快速發展為生物信息學，提供了更大研究空間的同時，也對海量的生物學數據進行有效地挖掘和整合提出了嚴峻的挑戰；而以基礎研究與臨床醫療結合為宗旨的轉化醫學的興起對銜接二者之間的橋梁———生物信息學，提供了廣闊的應用空間。對生物信息學人才的熱切需求，以及上述機遇和挑戰導致了生物信息學專業在全世界的蓬勃發展。以美國為例，在1999年之前，全美只有6所大學設置有計算生物學與生物信息學專業，而到2002年，則有31所大學設置了計算生物學與生物信息學專業博士學位，其中有12所大學是在2001年～2002年之間設置的這門專業［1］。這些大學通常以生物學、生物統計學、計算機科學或者生物醫學信息學為依托設置這門專業，不同大學對該專業學生的培養模式也有所不同。在我國，很多高等院校將生物信息學作為專業課程設立，醫學高等院校也逐步將其作為基礎課程或選修課設立。作為一門新生學科，生物信息學在大部分院校尚處于探索階段，沒有成熟完善的教育模式可以借鑒［2］。在這種情況下，來自前期已畢業學生和用人單位的反饋意見對生物信息學教育模式的總結提高具有重要意義。作為一名臨床醫師和醫學研究人員，筆者深刻體會到在實際工作中，無論是自身合理應用生物信息學知識進行思考和設計，還是找到能夠迅速融入并滿足實驗室研究和臨床工作需求的生物信息學專業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體會，結合文獻和思考，對我國醫學生物信息學人才培養列舉了一些意見和建議，希望能夠在生物信息學教學模式的完善中起到微薄的助力作用。本文著重探討信息技術在醫學領域中的應用，側重于醫院信息管理和信息系統建設方面的醫學信息學（Medical Informatics）不在本文討論范圍內。理想的醫學生物信息學人才培養目標應該是這三類人的集合：①計算機專家，掌握計算機算法、計算機語言、軟件、數據庫結構和相關知識框架，以及硬件知識；②生物信息學專家，具有熟練應用計算機儲存、處理、分析和整合相關生物信息的能力；③基礎研究或臨床工作者，具有查閱文獻，提出生物學或臨床醫學問題，合理使用上述生物信息學來思考、設計和解決問題的能力，并能收集和正確提供用于研究的初始數據。結合我國實際情況，想讓臨床醫學專業學生或醫學生物信息學專業學生同時完成以上3個方面的培訓顯然不切實際。理想的培訓模式，是通過對臨床醫學專業和醫學生物信息學專業學生不同側重的培訓，再通過二者的合理分工和配合，來滿足以上3個方面的需求。對醫學院校學生，尤其是醫學研究生，生物信息學培訓的內容應側重于對其計算思維能力和信息學應用能力的培養，目的是使其能熟練地從生物信息學角度發現和提出生物學或臨床醫學方面的科學假設，針對該假設設計合理的研究方案，并為后續研究提供正確的初始數據；對以生物醫學為中心的信息學專業人才培養，內容應側重于對其計算機技術和生物信息學在醫學實踐應用方面能力的培養，目的是與前者配合，指導并幫助其完成科學假設的設計，對前者提供的初始數據進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及完成更高要求的計算機技術方面的應用，例如應用軟件的設計，生物系統和結構的建模，等等。
1 醫學生的計算生物學與生物信息學思維培養
本部分特指醫學專業學生的生物信息學教學，部分醫學院校開設的醫學生物信息學專業教學將在下一部分中提及。無論是醫學基礎研究，還是以循證醫學為代表的臨床研究，生命科學研究的一般過程，都遵循發現問題資料查詢預實驗提出科學假設設計實驗驗證假說資料查詢和結果分析科學理論總結的基本思路［3］。在這個過程中，計算生物學與生物信息學不僅是進行資料查詢和結果分析的重要工具，更應是在提出科學假設和實驗設計階段就需要貫徹執行的理念和思維方式。換言之，具體的生物信息學與分子生物學實驗一樣都是驗證生物醫學假說的實驗方法，是將一個生命科學假設用計算和信息學思維方式表達和實現的過程。在我國，絕大部分醫學基礎研究和臨床研究課題都是由醫學院校畢業的臨床工作者設計和申請的。由于臨床醫師大都承擔了繁重的臨床工作，申請者親自完成課題的機會很少，獲批課題的具體實施及數據管理、存儲、檢索、分析和整合多由研究生或實驗室工作人員負責。因此結合我國的實際情況，將生物信息學與具體課題耦合，即將一個科學假設用計算和信息學表示并有效實施的思維和實踐培訓，才是醫學生生物信息學培訓的中心內容。由于我國臨床醫學教學采用長學制（5年、7年或8年）教學，對實踐性和針對性都很強的生物信息學而言，過早或過于籠統的培訓都顯得意義不大，所以筆者認為針對醫學生的生物信息學培訓安排在研究生階段是比較合適的，教育中心是以醫學研究需求為指導，強調信息學思維培訓和實踐操作。具體提出的建議有兩點，一是根據學生專業背景調整理論教學內容。醫學院校學生的數理基礎、計算機基礎及統計學理論基礎不能和工科院校的學生相比，醫學專業包括基礎醫學、臨床醫學、口腔、預防等專業，涉及廣泛，各個專業背景的學生對這門課程的需求不盡相同。因此在理論課程上，要根據不同的專業背景和研究內容形成“個性化”的培養方案，目的是讓學生有選擇有針對性地掌握相關生物信息學內容，例如數據庫的類型和選擇，常用軟件的種類和應用等，同時又不會對過于高深的生物信息學理論產生反感。二是結合研究生階段的課題，開展研究內容模擬和實踐操作練習。為了更好的配合研究生階段的課題，可將《生物信息學》開課時間調整到研究生階段的第三學期，即在學生進入課題研究階段之后，讓學生在清楚面臨的課題內容后，有針對性地學習在完成課題過程中要使用到的知識、工具和解決問題的思路，包括文獻查閱、保存、編輯，核酸序列查找和同源性比對及進化分析，PCR引物設計，基因功能、結構預測，調控元件及轉錄因子預測，蛋白質基本理化性質分析，跨膜區及信號肽預測，二級結構和空間三維結構的預測等。這樣學生的學習興趣和效率會大大提高。為了解決上課時間與課題時間沖突的問題，可以采用生物信息學授課老師加入導師組成員，通過網上教學和答疑、夜間授課、集中授課與個別指導結合等多種方式靈活解決。
2 以醫學為中心的生物信息學專業人才培養
如果說對醫學生進行生物信息學教育的目的是使其學會將一個生命科學假設用計算和信息學表示，并正確提供初始數據，那么以醫學為中心的生物信息學專業人才培養的目的，就是使其學會用計算機學和信息學處理并證實科學假設的過程。具體的內容包括，與實驗室工作人員和臨床醫生配合，從計算生物學與生物信息學角度指導并幫助其完成科學假設和課題內容設計；在課題實施階段對后者提供的初始數據進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及滿足后者更高要求的計算機技術的需求，例如應用軟件的設計，生物系統和結構的建模，等等。目前，計算生物學與生物信息學專業研究生的培養模式主要有3種：①以生物學為中心的多學科培養模式。理論教育以生物學為中心，在6～9個學期內陸續完成生物學部分課程（相當于普通生物學系1／3～1／4課程）的選修，然后根據興趣和實際情況選擇一個相關實驗室完成研究生課題。這種培養模式被大多數綜合大學采納。②以工程設計為中心的培養模式。③以醫學為中心的培養模式。指以醫學研究和臨床應用為中心設置計算生物學和生物信息學，絕大多數由醫學院校設置，側重生物信息學與臨床醫學的結合。在進入課題階段之前會有1～2年臨床相關概念和信息的培訓，主要開設的課程包括生物學、細胞生物學、分子生物學與基因組學、化學與物理學、計算機科學、數學和統計學等，甚至包括部分醫學課程，后期實踐階段通常選擇一個相關實驗室完成研究生課題?？偟目磥?，醫學生物信息學基礎課程設置與國際趨勢相符，也符合以醫學為中心計算生物學與生物信息學的培訓要求。但從近年生物信息學專業研究生就業情況來看，確實存在素質參差不齊，學不能致用，不能很快融入研究工作等問題。筆者認為，這種現象可以從三個方面加以改進：①以職業發展和學位教育為導向，建立多層次、多形式的醫學信息學教育和繼續教育體系。各醫學院?？稍诮y一專業培養目標和定位的基礎上，根據自身的學科基礎和特色，結合學生畢業后的工作領域和就業方向，形成“個性化”的專業方向和培養方案。②加強師資力量的建設，形成以課程為中心的教學團隊?，F有醫學生物學教材內容寬泛、偏重理論，對實踐環節的指導較少，需要授課老師有選擇的挑選合適的內容并予以補充和完善。這對授課教師的素質提出了更高要求，要求其能根據實際情況因材施教，有所取舍，強化重點。目前，各院校教學團隊和師資力量配備受限，建議可以課程為中心，培養、引進學術帶頭人，從其他專業挑選骨干教師兼任等多種形式，形成以課程為中心的教學團隊。③實踐教學與綜合能力的培養。生物信息學是一門實踐性非常強的學科，要將“學有所長，學以致用”作為人才培養的最終目的?？梢酝ㄟ^構建開放式實踐教學平臺，建設實踐教學基地等方式盡可能強化實踐操作訓練［4］，后期部分學生可以結合個人興趣，本著雙向選擇的原則，將實踐階段訓練固定到導師和實驗室，并安排其參與完成某一項課題的設計、實施和總結，在整個過程中要特別注意培養學生的學習興趣和自學能力，強調知識的自我更新。
綜上所述，醫學生物信息學人才培養的最終目的是使生物信息學能滿足現代醫療和醫學研究發展的需要，使醫學生物信息學人才成為有效連接基礎研究與臨床醫療的橋梁，為現代醫學的發展提供新途徑［5］。
參考文獻：
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生物信息學作用范文6
關鍵詞:生物信息學醫學統計學課堂教學
生物信息學融合了生物技術、計算機技術、數學和統計學的大量方法，已逐漸成為發現生命過程中所蘊涵知識的一門重要學科。其基本問題主要包括：DNA分析、蛋白質結構分析、分子進化。醫學統計學作為醫科院校的基礎課程之一，長期以來其理論和方法就廣泛應用于臨床醫學、基礎醫學的各類研究中。隨著生物新技術的誕生，在推動生物信息學發展的同時，醫學研究對象也由宏觀的病人、生物組織拓展到微觀的基因領域，所面對的實驗數據在性質和結構上也都有所不同，這對醫學統計學的應用提出了新的更高的要求。
目前，醫學統計學的很多原理和方法已成功地應用于這些新研究之中，并在此基礎之上有了新的發展和改進。如概率分布的知識與序列相似性分析、蛋白質分類等技術密切相關；方差分析、非參數檢驗方法經改進和結合后在基因表達數據的前期分析中發揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關分析這些大家所熟知的統計學方法更是在基因分類和調控網絡的建立中得到了廣泛的應用。在進行醫學統計學課堂教學時加入生物信息學方面的應用實例，不僅可以使學員了解本學科研究的前沿和醫學、生物信息學研究的新發展，還可以提高學員對于醫學統計學理論學習的興趣，掌握先進的生物實驗數據分析方法，提高今后從事醫學科研的能力。下面，本文在回顧醫學統計學授課主要內容的基礎上，就醫學和生物信息學中的可能應用舉例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是醫學統計學中多種統計分析方法的理論基礎。授課內容一般包括：二項分布、Possion分布、正態分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常?？梢詭椭覀兞私馍笜说奶卣?、醫學現象的發生規律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標的參考值范圍就是依據正態分布和t分布的原理計算得到；許多醫學試驗的“陽性”結果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發病率很低的非傳染性疾病患病數或死亡數的分布，單位面積（或容積）內細菌數的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對上述現象進行研究。
在生物信息學中概率分布也有一定應用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速將研究者提交的蛋白質（或DNA）數據與公開數據庫進行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發現的高得分匹配區稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據Poisson分布的性質計算得到。
二、假設檢驗
假設檢驗（hypothesis）是醫學統計學中統計推斷部分的重要內容。假設檢驗根據反證法和小概率原理，首先依據資料性質和所需解決的問題，建立檢驗假設；在假設該檢驗假設成立的前提下，采用適當的檢驗方法，根據樣本算得相應的檢驗統計量；最后，依據概率分布的特點和算得的檢驗統計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設，進而推斷總體上該假設是否成立。其基本方法包括：u檢驗、t檢驗、方差分析（ANOVA）和非參數檢驗方法。
假設檢驗為醫學研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數）與該年齡段兒童應有的標準平均身高（總體均數）做u檢驗，其檢驗結果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標準身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發育水平提供參考。又如，醫學中常?？梢圆捎胻檢驗、秩和檢驗比較兩種藥物的療效有無差別；用2檢驗比較不同治療方法的有效率是否相同等等。
這些假設檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應用較多，但由于研究目的和資料性質不同，一般會對某些方法進行適當調整和結合。
例如，基于基因芯片實驗數據尋找差異表達基因的問題?；蛐酒╣enechip）是近年來實驗分子生物學的技術突破之一，它允許研究者在一次實驗中獲得成千上萬條基因在設定實驗條件下的表達數據。為了從這海量的數據中尋找有意義的信息，在對基因表達數據進行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達水平有明顯差異的基因是比較基礎和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實驗條件下某條基因表達水平的重復測量數據看作一個樣本，尋找差異表達基因的問題其實就可以采用假設檢驗方法加以解決。
如果表達數據服從正態分布，可以采用t-檢驗（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達水平的差異。
但是，由于表達數據很難滿足正態性假定，目前常用的方法基于非參數檢驗的思想，并對其進行了改進。該方法分為兩步：首先，選擇一個統計量對基因排秩，用秩代替表達值本身；其次，為排秩統計量選擇一個判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統計量有：任一特定基因在重復序列中表達水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統計量，其中，s是M的標準差；以及用經驗Bayes方法修正后的t-統計量：，修正值a由M的方差s2的均數和標準差估計得到。
三、一些高級統計方法在基因研究中的應用
（一）聚類分析
聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據聚類對象的某些性質與特征，運用統計分析的方法，將聚類對象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內的差異相對較小，類與類間的差異相對較大1。聚類分析作為一種探索性的統計分析方法，其基本內容包括：相似性度量方法、系統聚類法（HierarchicalClustering）、K-means聚類法、SOM方法等。
聚類分析可以幫助我們解決醫學中諸如：人的體型分類，某種疾病從發生、發展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發育分期的確定等問題。
近年來隨著基因表達譜數據的不斷積累，聚類分析已成為發掘基因信息的有效工具。在基因表達研究中，一項主要的任務是從基因表達數據中識別出基因的共同表達模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關聯性。這種探索完全未知的數據特征的方法就是聚類分析，生物信息學中又稱為無監督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達數據對基因（樣本）進行聚類，將具有相同表達模式的基因（樣本）聚為一類，根據聚類結果通過已知基因（樣本）的功能去認識那些未知功能的基因。對于基因表達數據而言，系統聚類法易于使用、應用廣泛，其結果——系統樹圖能提供一個可視化的數據結構，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結果2。
（二）判別分析
判別分析（discriminantanalysis）是根據觀測到的某些指標的數據對所研究的對象建立判別函數，并進行分類的一種多元統計分析方法。它與聚類分析都是研究分類問題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-NearestNeighborClassifiers）、分類樹算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神經網絡（ANNs）和支持向量機（SVMs）。
判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學就是以判別分析為主要基礎迅速發展起來的一門科學。如臨床醫生根據患者的主訴、體征及檢查結果作出診斷；根據各種癥狀的嚴重程度預測病人的預后或進行某些治療方法的療效評估；以及流行病學中某些疾病的早期預報，環境污染程度的堅定及環保措施、勞保措施的效果評估等。
在生物信息學針對基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實驗，研究者通常能得到基因（樣本）的準確分類，如，基因的功能類、樣本歸結于疾?。ㄕ＃顟B等等。當利用了這些分類信息時，就可以采用判別分析的方法對基因進行分類，生物信息學中又稱為有監督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達數據分析中，對于已經過濾的基因，前三種方法的應用較為簡單。而支持向量機（SVMs）和人工神經網絡（ANNs）是兩種較新，但很有應用前景的方法。
（三）相關分析
相關分析（correlationanalysis）是醫學統計學中研究兩變量間關系的重要方法。它借助相關系數來衡量兩變量之間的關系是否存在、關系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內容包括：線性相關系數、秩相關系數、相關系數的檢驗、典型相關分析等。
我們常?？梢越柚嚓P分析判斷研究者所感興趣的兩個醫學現象之間是否存在聯系。例如，采用秩相關分析我們發現某種食物中黃曲霉毒素相對含量與肝癌死亡率間存在正相關關系；采用線性相關方法發現中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關關系等等。
生物信息學中可以利用相關分析建立基因調控網絡。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達看作是兩個變量，相關分析所研究的正是兩者之間的調控關系。如采用線性相關系數進行兩基因關系的分析時，其大小反應了基因調控關系的強弱，符號則反應了兩基因是協同關系（相關系數為正），還是抑制關系（相關系數為負）。
四、意義
