精準醫學技術范例

【摘要】病理學在現代醫學中是起橋梁作用的課程，是聯系基礎研究與臨床醫學的專業基礎課。在大數據化的指導下，傳統病理學的諸多領域需要根據學生的實際情況來做相應的調整，組織學、細胞學以及超微結構分子病理學，正在經歷學科的重新布局和改造，迎接精準病理學的建立。如何對臨床病理大數據進行有效的、合理的分析并和高等醫學教育有效結合，實現依托臨床案例大數據來進行病理學的精準教學，培養學生的精準臨床思維，跟上時代發展的步伐，是本課題需要探索和分析的問題。文章主要從附屬醫院病理科層面、教研室教師層面、學生學習層面三個層面來探索和分析大數據在病理學中的合理應用，為學生將來進入臨床做好臨床醫生鋪好路、搭好橋。

【關鍵詞】大數據；病理學；精準；應用；探索；分析

大數據深度發掘及所帶來的信息變化，給傳統醫學教育及醫藥衛生帶來新的機遇，且不同國家的高校醫學教育及醫藥管理等逐步呈現大數據思維和戰略[1]。當然大數據發展仍然存在諸多問題，臨床上的典型病例數據只局限于本院的數據庫，數據庫的典型案例由于各種原因不能有效地開放流通，也就很難合理利用于教學[2]。近些年醫學的發展越來越精準，對個體的診療越來越有針對性，就是所說的精準醫療，誕生了新的學科——分子病理學，這一學科的誕生使我們不得不重新定義病理學在當代醫學中的橋梁作用，使病理學從早期單純的病理診斷開始向臨床治療延伸。眾所周知，傳統病理學包括大體結構、鏡下特征、細胞學水平以及超微結構病理學，在智能化大數據的指導下，開始經歷學科結構的改造與重新布局，病理學也逐步實現精準化。當前我國臨床病例數據應用價值難以得到發揮，所以醫學教育大數據的規范化、標準化和安全性是醫學教育教學大數據資源共享的關鍵環節[3]。在當前精準醫學背景下開展精準醫學教育勢在必行，精準醫學的發展已成為當今世界醫療領域的主題[4]。如何立足實現并依托臨床大數據進行精準的高等醫學教育，進而開展病理學的精準教學、培養學生具備臨床思維，是本課題需要探索和分析的問題。

1大數據在病理學領域的應用與探索

當前病理學在大數據發展中仍然存在諸多問題。大數據的關鍵價值，在于有價值數據的資源共享和開發流通，如果互聯網大數據不能有效地共享和開放，或是出于對自己數據的保護或者保密，不能或不愿對其數據進行開放與自由流通，導致數據整合和有效利用不能實現，數據價值將會大大降低。再者，由于前期信息基礎設施建設情況，我國的很多有用數據往往還存在著局限性和私有性，數據的利用價值難以得到很好的發揮。為了使數據能得到合理利用，發揮數據的潛在價值，并使基礎教學和臨床工作任務緊密聯系在一起。本課題通過對我校附屬醫院近三年臨床病理案例的數據庫進行大數據分析，并以各系統為主線對臨床病理進行分類整理、分析，再依托學校的網絡學習平臺，整合病理學的授課內容和教師的授課方式，使學生以及任課教師都得到提升自己的機會，主要從以下幾個方面進行：

1.1攜手三所附屬醫院的病理科

臨床病理數據的來源有效。通過與三所附屬醫院病理科協作，收集歸納近三年的病理科的病案資料，并對病案資料的患者相關信息資料保密，把病例資料按病理學的各個系統進行分類整理，分別整理歸納出心血管系統疾病、呼吸系統疾病、消化系統疾病、泌尿系統疾病、生殖系統疾病和內分泌系統疾病，在每個系統中再次細化相應的疾病種類，比如炎癥、良性病變和惡性病變等，并對收集的臨床病例數據進行系統分析整理，進而來整合病理學的相關授課內容。這些病例可以用在平時的授課和在線授課資源中，根據授課內容匹配相應的臨床案例，作為每次授課之前的導入或是學生自學的相關資源，讓學生帶著案例中的問題主動學習，這樣學生更容易掌握疾病的診斷，也能精準地和臨床診治的關鍵知識相對接，逐步培養學生臨床診斷的思維模式，以及培養學生對臨床疾病的診斷進行有效分析和解決的能力，同時也實現了大數據在病理學教學中的精準化應用和提升教師的信息化教學能力。與附屬醫院病理科攜手共建的病理學大數據庫，該庫的運用實現了高效的資源配置及優化了資源分配，使學生的學習不拘泥于課堂教學，隨時均可進行學習，使學生們節省了大量時間并提高了學習效率，利用碎片化的時間，大大提升病理學教學和學生學習效果，也就是最終實現學生學好和教師教好的教學目的。

〔摘要〕醫學生人文教育是醫學院校人才培養的重要內容，應堅持以問題和醫學生多樣化、個性化需求為導向，在醫學生人文教育供給生態、供給載體、供給方式、供給資源等方面存在的問題進行深刻反思，“精準供給”應從醫學院校的醫學生人文教育的路徑選擇，如凈化供給新生態，營造醫學人文教育良好氛圍;優化供給新資源，建構醫學生人文教育價值共識;調整供給新模式，構建醫學生人文教育供給方式等層面入手，提高醫學生人文教育精準度，發揮其在“立德樹人”教育中的良好效果，培養富有醫學人文精神的高素質的醫學專業人才。

〔關鍵詞〕精準供給;醫學人文教育;醫德教育

“立德樹人”是我國高校的立身之本，是醫學院校培養高素質的醫學專業人才的重要體現。推進醫學院校醫學生人文教育供給側結構性改革，注重“精準供給”，有效發揮其立德樹人的“倍增效應”，成為新時代醫學生人文教育的重要價值追求和教育效果提升的新思考。醫學生人文教育“精準供給”是指通過醫學生人文教育的供給側改革，提高教育供給端的質量、效率和精準度，使其更加貼近醫學生的需求和習慣，滿足學生個性發展需求，對準步入社會的需求。通過豐富教育供給結構，為學生提供豐富的、多樣的教育資源、良好的教育生態和教育模式的供給結構，實施精準醫學生人文教育，實現醫學生人文教育的綠色、協調和可持續發展［1］。醫學生人文教育結構性改革，應該緊緊圍繞以“四個服務”為根本要求［2］，以滿足學生成長發展期待作為根本出發點，對準醫學生個性化、多樣化和差異化的發展需要，找準問題，補齊短板，匯聚育人合力，讓醫學生人文教育“活”起來、“實”起來，不斷增強人文教育的吸引力和感染力。

1“精準供給”:提升醫學生人文教育實效的有效策略

供給側結構性改革的核心思路就是要創新供給結構，有效引導、鼓勵和刺激潛在需求，化解供需矛盾，實現“精準供給”。醫學生人文教育“精準供給”應該以服務醫學生成長成才的期待為目標，以對準醫學生人文教育教學中存在的突出問題為切入點，改革教育教學供給結構，提升教育的吸引力和感染力，增強教育的精準性和有效性。

1．1對準未來，服務需要，夯實精準基礎

精準供給視域下醫學生人文教育，要把握好發展目標，服務好學生需要，夯實教育精準供給基礎。一方面緊緊圍繞高等教育“四個服務”的目標，始終堅持“四個正確認識”的價值取向，精準把握學生需要，積極響應學生期待，有效關照學生成長，促進培養德才兼備、全面發展的醫療衛生專業人才;另一方面通過創新教學思維、優化供給生態、豐富教學資源、拓寬教育教學途徑等舉措，實現醫學生人文教育從“需求側拉動”向“供給側推動”的積極轉變［3］，并本著貼近學生實際，融進日常生活、重視實踐體驗、實現內化提升的理念，對準新時代醫學生成長成才需求，滿足醫學生差異化、個性化的發展需要，優化供給結構，刺激醫學生學習醫學人文課程的興趣和欲望，提升教育教學的吸引力和感染力，為新時代醫學生人文教育提供新的內生動力創造課程教學新的內動力。

摘要：

本文結合精準醫學概念，探討中西醫結合臨床教育如何在理念上、實踐中與現代醫學前沿接軌，同時分析中醫臨床教育與現代醫學前沿接軌存在的問題與對策，闡述如何在中西醫結合教育過程中樹立“衷中參西”的根本理念和“兼收并蓄”的學習模式。

關鍵詞：

個體化診療；精準醫學；中西醫結合；臨床教育

中西醫雖有不同的理論體系和歷史發展沿革，但二者從誕生之日起，都是以治愈疾病為目的，對于疾病認知模式雖有偏向“形而上”或“形而下”的差異，但其臨床療效的實現，必然都是通過對人體的病理狀態進行了調整而實現的。中醫現代化科研所作的努力就在于使中醫的診療方式能夠用現代醫學的方式進行闡釋，在保持中醫診療思維方式的基礎上，有利于深入理解中醫藥特點和優勢發揮的原理，這在中醫發展過程中，是有益且必要的一個環節。本文結合精準醫學概念談如何在中西醫結合教育過程中樹立“衷中參西”的根本理念和“兼收并蓄”的學習模式。

1在理念上中西醫結合臨床教育與現代醫學前沿接軌

由于時代背景和文化不同，中西醫理論的形成和發展形成明顯差異。西醫的理論是自然科學的一個分支，中醫理論與中國古代哲學思想交織在一起，如中醫的一些基本概念如氣、陰陽、五行，更多地是從哲學的層面進行人體現象的解釋，如果只從實證的角度評價，中醫理論就會被認為是粗糙和模糊的，然而中醫理論這種系統的、整體的、動態的對生命體的認識進而衍生的理法方藥體系，恰恰是中醫的特色和優勢所在，其明確的臨床療效使中醫具有了頑強的生命力，對此持一味否定和固步自封的態度都不符合中醫認識事物兼收并蓄的特點，而在與現代醫學結合時，完全可以“和平共處”“求同存異”，不必強求理論上的融合，而從尋求理念上的對接入手。在中西醫結合臨床教育過程中，對于最新的現代醫學概念，在充分認知的基礎上，應該學會與中醫學進行比較聯系，發現異同之處，從而加深理解。如當“精準醫療”等概念出現時，我們應該在臨床過程中將其與中醫的診療進行比較并進一步加深中西醫結合的理解。“精準醫療”(PrecisionMedicine，PM）是近幾年提出的新的醫學概念，它是通過深入了解每個患者的遺傳學和基因組學信息，力爭做出達到分子水平的準確診斷，為臨床治療決策和正確用藥提供詳細的參考依據，從而最大限度地提高治療效果[1]。精準醫療是一種基于病人“定制”的醫療模式，在這種模式下，醫療的決策、實施等都是針對每一個病人個體特征而制定的，疾病的診斷和治療是在合理選擇病人自己的遺傳、分子或細胞學信息的基礎上進行的[2]。中醫診療過程自古以來就是一種基于病人“定制”的醫療模式，根據每個具體病人在疾病過程中某一個病理階段的“證”進行具體問題具體分析，結合中醫的“病”“體質”，同時考慮到患者所處的地理環境、氣候環境，甚至要對患者的心理狀態、依從性要加以考慮，才能算是完成了一次“量體裁衣”式的診療。中醫將每一個可能影響疾病發生發展的因素加以考慮，并在臨床診療過程中加以處理或在醫囑中加以體現，雖不同于現代醫學精準醫療借助了先進的現代科技將遺傳信息與診療相對應，并做到精細、量化，但二者在診療過程中“量體裁衣”的個體化診療理念是一致的，并不存在沖突，隨著科技的發展，中醫也越來可能將其診治方式以更加客觀量化的方式加以呈現。認識到這一點，才會具備中西醫結合的思想基礎。通過深入比較精準醫療與中醫診療思維理念的異同之處，在中西醫結合教育過程中使學生更深入了解中西醫各自的優勢，在理論上“求同存異”，在理念上尋找共同的思想基礎，進一步進行臨床科研實踐，才能更好地進行中西醫結合。

【摘要】病理診斷在精準醫學中扮演著非常重要的角色，無論是病理醫生資源有限的現實，還是不斷精細量化的臨床診斷需求，都對精準的病理診斷能力提出了更高的挑戰。醫學界希望人工智能（artificialintelligence，AI）成為從多個方面解決這一難題的得力助手。本文討論了AI推動精準病理診斷的幾個方面：AI輔助病變組織的精準獲取、AI輔助組織病理精準診斷、AI輔助組織學分級和定量評分、AI輔助腫瘤生物標記物的精準評估、AI輔助基于HE圖像預測分子特征和精準的生物信息解讀、AI輔助信息整合實現深層次的精準診斷、AI輔助基于HE圖像精準預測患者的生存和預后，為讀者展現AI技術為我們迎來的智慧病理的明天。

【關鍵詞】人工智能；病理學；精準醫學；診斷

病理學對疾病診斷和分類的重要性不可低估，隨著精準醫學所必需的組織病理診斷和分類、精準的生物標記物評估、復雜的二代測序結果的分析解讀等日益增加的臨床需求，給本來就十分稀缺的病理醫生在工作量和專業知識更新上都帶來了空前的壓力，精準病理診斷已成為影響精準醫學發展的主要瓶頸之一。精準醫學給病理診斷帶來的變化至少包括：定性診斷變為更多精細的定量評分；單基因檢測變為更復雜的多基因檢測分析；單維度的分析診斷變為多維度的分析診斷；靜態的一次性診斷變為全過程長期的動態診斷和分析；有創手術獲取的充足檢材變為微創獲取的微量檢材。這些變化帶來的繁雜程度，給傳統的病理診斷帶來了巨大的挑戰，有的已達到了病理醫生能力的極限或已觸及了復雜定量這類病理醫生能力的短板。尋找新的技術和工具勢在必行，以計算機技術為基礎的人工智能（artificialintelligence，AI）正為我們帶來新的希望。

1AI輔助病變組織的精準獲取

病理診斷首先需要通過手術標本精準地獲取病變組織，了解病變組織的分布情況，還需要了解手術標本的邊緣是否有病變殘留，新輔助治療后的手術標本還需要分析腫瘤在治療后的反應情況，這些都是非常費時費力的工作。由于肉眼觀察的局限性，我們通常只有相對盲目地選取大量的組織塊，從中大海撈針般發現并分析病變組織。熒光成像、高光譜成像、近紅外多光譜成像、高光譜結合可見光成像、太赫茲成像和高頻超聲成像等新技術已超越了傳統可見光肉眼觀察的認知[1-6]，AI技術輔以各種新的光學手段為我們探索出了一條“事半功倍”的新路。而AI輔助拼圖形成的虛擬大切片，也可能完全替代傳統上需要昂貴的專用設備和繁雜的操作流程才能完成的大組織切片[7]。

2AI輔助組織病理精準診斷

依賴形態學的組織病理診斷目前仍是病理學診斷的主要手段，通過顯微鏡下觀察分析載玻片上的組織切片來進行的診斷常被作為診斷的“金標準”。顯微圖像的數字化為AI輔助組織病理診斷和分類奠定了基礎。AI輔助組織病理診斷已有大量的研究成果，目前認為其已能達到病理醫生診斷的同樣水平，在某些方面甚至超越了病理醫生的日常工作能力，尤其是AI具有良好的可重復性，在速度和效率上也有優勢，在細胞學篩查上更顯示了“不知疲倦”和不遺漏病變的優勢[8]。AI在淋巴結癌轉移評估上顯示了更精準的前景，在乳腺癌新輔助化療療效預測上也有好的結果，本刊在本期也有這類工作的論著刊載[9]。AI輔助組織病理精準診斷，不僅在腫瘤病理診斷領域，在非腫瘤的病理診斷上也將發揮重要作用。NIRSCHL等[10]發開了一種卷積神經元模型，從心內膜活檢組織的HE染色的數字切片評估心力衰竭，其結果優于兩位參與研究的病理醫生的成績。而2019年的1篇報道發現，可以利用深度學習模型在十二指腸活檢切片上區分乳糜瀉、非特異性十二指腸炎和正常組織[11]。

【摘要】在高通量基因檢測和信息技術的加持下，醫學基因組學的大數據構成了精準醫學的基礎工程，推動了人類在分子層面上深入認識疾病和健康的進程。通過分析醫學基因組學的大數據及其數據庫的功能、作用和特點，闡述其對醫療及健康產生的重大影響及以安全、規范、有益的方式推進和使用的必要性。

【關鍵詞】基因組學；醫學；數據庫；大數據

基因組學在21世紀獲得了快速的發展，主要是依賴于基因測序技術的發展和信息技術的加持。由于生物技術和信息技術的互相滲透和協同，在計算機科學的算法、算力及軟件的支持下，基因組學技術的成本正在以超過摩爾定律的速度下降。過去完成一個全基因組測序分析需要幾天，現在只需幾個小時就可完成。由于成本及速度的極大改善，基因組大數據正在以PB（1PB=1024TB）到EB（1EB=1024PB）的數量級累進，而目前全球每年產生的基因組學數據已接近EB級別。

一、醫學基因組學大數據現狀

基因組學是一門研究基因組的科學，其作為生命科學及其他學科的基礎已經成為發展最快、最活躍的一個領域，也是21世紀生命科學發展的前沿和方向［1］?；蚪M學通過基因測序和分析研究基因的結構與功能，解釋更多基因與生物體之間的關系，其與轉錄組學、蛋白組學、代謝組學共同構成了系統生物學中組學研究的基礎［2］?；蚪M學及其相關產業能迎來快速發展的時期是始于人類基因組計劃（humangenomeproject，HGP），由美國率先發起，英國、法國、德國、日本和我國科學家共同參與的一項規模宏大、跨多學科、跨多國家的科學探索工程［3］。HGP于1990年啟動，歷時13年于2003年4月25日完成，其中2001年“人類基因組序列草圖”的發表被認為是HGP成功的里程碑。自從HGP完成以來，對科學發展和社會各界都產生了非常深遠的影響，極大的推動了生物醫學的研究，也為更多科學問題的探索提供了新路徑［4］。醫學基因組學大數據正是在這種背景下產生和發展，是指生物醫學中的組學數據，包括基因型、表型數據等，通過生物信息分析，能為健康和疾病提供決策依據的數據［5-6］。這些數據具有大數據的特點，體量大、匯總雜、分析難，其加工處理對科技人員的素質要求也非常高，需要具備基因組學、分子生物學、生物化學、藥理學、分子遺傳學、生物信息學、統計學、線性代數、數據挖掘、分布式計算、軟件工程、數據庫、網絡工程、信息安全、數據加密等復合知識和能力。因此，這遠非個體所能完成，而是需要通過團體的力量去完成的系統工程［7］。醫學基因組學的大數據是需要用特殊的軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是用新處理模式才能實現具有更強的決策力和洞察力的數據信息源，是具有海量、高增長性和多樣化的信息資產?；蚪M數據量越大，越能細分人群特征，越能聚類發現未知問題。這對于復雜疾病的病因探索、疾病預防和健康管理具有重要價值。醫學基因組學大數據非常復雜，人類基因組是由30億對堿基構成，隨著不同地域、人種、時空等因素不斷發生變化，首先要從中找出堿基對的異同，然后根據異同還要對應到表型的一致性改變來進行關聯分析。顯然，僅依靠人類的頭腦來計算是無法實現的，而計算機助力了這些應用，也決定了這項工作的效率、成本、準確度［8］。同時，大數據資源也可以用于交換，未來像商品一樣流通。農耕時代土地是資源，工業革命時代礦產是資源，互聯網時代信息是資源，人工智能時代大數據就是資源。通過大數據分析可以指導醫療健康活動，如發現特別的基因位點，用于藥物的研究等。大數據分析需要高素質的復合性人才，還要算法、算力和軟件的輔助，需要政府、醫療機構和科技公司團隊的協作和共同努力。如無創產前基因檢測［9］、耳聾基因檢測［10］、病原微生物基因檢測［11］，大規模人群篩查檢測項目形成了重要的公共衛生大數據的原始積累。

二、國內外基因組學大數據及數據庫研究中心

隨著新的生物學技術方法的出現和基因測序成本的降低，生物醫學數據和信息進入了快速增長的階段，更多生命科學的研究已經開始向臨床醫學轉化方向發展。在國際上，各國已經陸續開展了很多大規模的基因組測序計劃?；驕y序目標不僅是人類還包括許多動物、植物和微生物，如千人基因組計劃［12-13］、水稻參考基因組項目［14］、地球生物基因組計劃［15］。隨著基因組測序計劃的啟動加速了復雜和多樣化的組學數據的積累，而處理這些龐大且具有科研價值的數據，需要安全存儲、開放共享、集中管理和應用轉化的平臺。

摘要：隨著精準醫學在臨床的推廣，分子生物學理論知識和實驗技能對醫學類研究生的重要性與日俱增。而飛速發展的分子生物學學科使該門課程信息爆炸式積累，使本來分子生物學基礎就偏弱的普通醫學院校醫學類研究生無所適從。本研究通過抓住分子生物學學科基本原理，結合新近研究成果，采用翻轉課堂的教學模式，結合形成性評價，培養醫學類研究生獲得抓住本質，用科學思維去解決分子生物學課程學習和未來科學研究中遇到的問題的能力，提升其科研素養。

關鍵詞：分子生物學技術；翻轉課堂；形成性評價；課程設計；教學改革

2015年1月30日，美國前總統奧巴馬在推出“精準醫學（PrecisionMedicine）”計劃，美國正式啟動基于個體化基因組學研究，通過利用個人基因信息為癌癥及其它疾病患者制定個性化醫療方案的全新治療模式[1]。隨后各國紛紛效仿，投入動輒數億的資金，開展進準醫學研究。目前國內三甲醫院基本上都建立了精準醫學診療中心，精準醫療已然成為當前醫療行業發展的一個重要方向。精準醫療的快速推進得益于分子生物學的飛速發展。分子生物學作為一門研究核酸等生物大分子的功能、形態結構特征及其重要性和規律性的學科，隨著DNA雙螺旋結構模型的提出，開啟了全新的篇章[2]。而以CRISPR/Cas9技術為代表的精準基因編輯技術的發展和應用，則使基因治療的臨床應用變得觸手可及[3]。技術的發展倒逼臨床醫生和醫學生及時更新知識，提升技能。同時也要求醫學院校《分子生物學技術》等相關課程適時改革，適當引入翻轉課堂[4]，合理運用學習通等APP，促使線上線下有效補充[5]。通過深度融合理論與實驗教學[6]，促進理論知識與科研能力相結合[7]，引導學生主動擁抱變化，適應未來。

一研究生《分子生物學技術》教學面臨的困境

目前，《分子生物學》課程在普通醫學院校的醫學類專業本科階段的獨立開課率并不是很高，大部分醫學院校都合并在《生物化學與分子生物學》課程中開展教學。在《生物化學與分子生物學》課程中，生物化學部分作為傳統的經典內容，常常會格外受寵，而分子生物學部分可能會受到有意無意的忽視。更遺憾的是，在應教學改革要求壓縮課時大背景下，分子生物學部分往往首當其沖。在這種培養模式下，普通醫學院校醫學類本科生的分子生物學知識通常不夠系統，理論基礎不夠扎實，操作技能更是普遍欠缺。這導致了他們進入研究階段學習時，面對海量更新的分子生物學知識時如臨大敵，無從學起。再加上研究生課程學時偏少，這對他們而言，無疑雪上加霜。筆者從事研究生《分子生物學技術》課程教學五年余，對當前普通醫學院校醫學類研究生分子生物學基礎薄弱，《分子生物學技術》課程學時少的教學困境深有感觸。經過深入思考，我們制定了36學時的《分子生物學技術》課程改革方案，將理論與實驗充分整合優化，具體情況見表1。

二《分子生物學技術》課程設計思路和實施方案

《分子生物學技術》課程改革的指導思想是提綱挈領，掌握分子生學核心理論，理清分子生物學基本脈絡，深度結合具體實驗操作，促進理論與實踐相結合，培養普通醫學院校研究理清思路、提出問題、思考問題并解決問題等綜合能力?；谝陨现笇枷耄斗肿由飳W技術》課程設計了三個部分的教學內容，第一部分包括4學時的核心理論課，以理論講授為主，對分子生物學學科的基本理論中心法則進行充分的講解，理清DNA、RNA和蛋白質三者之間的關系和遺傳信息流動的方向。講授過程中注意多采用啟發式教學，引導學生思考遺傳信息傳遞方向是否可逆，中心法則是否完美，有沒有諸如蛋白質能否進行自我復制（朊病毒）和遺傳信息能否從蛋白質向RNA流動等問題，鍛煉學生打開思路，感受到達學科邊界的感覺。在啟發科學思維的基礎上，獲得一定量的有用蛋白為問題，引導學生根據剛剛掌握的遺傳信息傳遞理論進行思考，獲得獲取目的基因，構建重組表達載體，蛋白質的重組表達和分離純化，以及表達產物的分析鑒定等系列內容。根據思考內容進行將學生分成3個組，分別負責相關內容，分工合作，查閱相應的實驗技術方法并比較，了解其原理及應用范圍，為翻轉課題做好準備。第二部分包括6學時的翻轉課堂，每次課2學時，分別由各個小組對各自負責的內容進行匯報，之后開展討論，在充分了解和比較各種實驗方法原理和優缺點以及應用范圍的基礎上確定后續實驗開展采用的具體方法。每次課結束前任課老師對每個小組的PPT匯報情況和討論情況進行點評，必要時做適當的補充。經過該部分翻轉課堂的學習，同學們都清楚接下來的實驗課的全部內容，這對第三部分課程的開展非常有利。第三部分包括26學時的綜合實驗，需要在三到五天內相對連續地開展完成。根據不同學校的條件，可以2~3人組成一個小組開展實驗，但要求每個小組成員都進行所有操作，全程參與菌種復蘇、保菌、感受態細胞制備、質粒提取、重組質粒構建、酶切鑒定、轉化、陽性克隆子篩選、蛋白表達、分離純化、SDS-PAGE和Westernblotting檢測等過程，過程中組內成員如果某些步驟出現問題可以借用其他成員地實驗材料繼續開展實驗。條件允許的情況下，小組間可采用不同地基因序列，使整體實驗內容進一步豐富。

1精準的選題方向

大數據時代科技期刊的選題策劃從編輯主導向讀者用戶行為數據主導發生轉變。傳統的科技期刊出版過程中，選題策劃主要由主編和編委會完成，存在一定的主觀性、傾向性、盲目性和隨機性，而應用大數據方法則可以改變這一局面。以《醫學信息學》雜志為例，醫學信息學科是一門新興、交叉、邊緣學科，醫學信息工作是我國醫療衛生事業的重要組成部分，也是衛生改革發展的重要支撐。該學科在國外已比較成熟，而在我國則處于起步階段，當前衛生改革背景下的醫療衛生信息化，為醫學信息學科發展帶來新的機遇與挑戰。該刊依托衛生信息創新體系的建設，應用大數據方法，研究分析讀者信息需求，搜集相關網站信息，基于大數據語義技術在開放共享的大數據分析服務基礎上，通過對研究熱點的持續跟蹤，逐步形成了系列的自組織性的選題策劃，實現符合時代需要的選題。聚焦國際學術新動態，及時介紹本領域最新發展趨勢;跟蹤國家重點課題，進行系統地深入報道;積極組織優秀稿件，提高論文的原創性、導向性和權威性。在年度內采取宏觀和微觀、重點和面上相結合的選題原則，力爭每期有精品。通過專欄聚集熱點、焦點及某專題研究趨勢和進展，邀請國內外專家，介紹新理念、新技術，引領學術方向。2016年相繼報道的精準醫學、醫學大數據、醫院科技影響力評價、醫學知識組織與服務、網絡健康信息研究與應用、“互聯網+醫療”、電子病歷研究與應用、智慧醫療及其應用、醫學信息學學科研究、人工智能在醫學的應用等專題，受到讀者好評。其中“互聯網+醫療”專題獲國家衛計委主題宣傳“最佳期刊”(三等獎)。

2優化組稿過程

傳統科技期刊組稿方法一般包括:參加學術會議;與專家、編委建立有效溝通機制，通過他們獲取前沿科研信息;通過多渠道獲得國家、部委、基金委等資助的研究課題相關信息，積極與課題負責人聯系、溝通，對課題進行定向跟蹤，向科研人員組稿;通過廣泛閱讀專業領域期刊及相關網站，向具有發展潛力的作者進行組稿。大數據環境下為科技期刊組稿提供了便利，大數據時代大量的科研人員作者信息數據(即隱性信息)存在于各類搜索引擎、電子閱讀平臺、科研討論網站中。通過對這些數據的收集、清洗和分析，科技期刊編輯人員可以了解本領域近期的研究熱點，甚至可以獲悉具體單位、課題組或個人的研究動態，進而制定出相應的組稿計劃?；诖髷祿恼虾头治龅玫降木珳省⒖陀^結果，為組稿提供了客觀的數據支持，有利于保證期刊發表具有前沿領域的文章。通過這種方法，也加強了組織一流稿件的力度，把握前沿信息和主動吸收最優質的稿件。如精準醫學是目前醫學領域里的最熱課題，該刊2016年第1期通過搜索引擎向業內最前沿專家組稿，設置“精準醫學”專欄，刊登了“精準醫學對醫學信息學提出的挑戰與任務”、“精準醫學的再思考”、“國外精準醫療研究可視化分析及啟示”等文章，使讀者對精準醫學未來的發展、政策、規劃等有所了解。為保證稿源質量，嚴格執行初審、復審、終審“三審制”的審稿流程。對審稿專家提出的意見及時通知作者，對修回后的稿件進行再審，尤其是在終審環節從宏觀角度，綜合考慮期刊欄目策劃和讀者等因素，最終確定是否錄用。目前該刊已建立了2300多人的作者庫，200多人的審稿專家庫，形成了作者、審稿專家的大數據，為提高稿源質量保駕護航。

3嚴格數據制度

為保證稿源質量，避免抄襲現象發生，現在各科技期刊編輯部都嚴格對每篇錄用稿件使用清華同方的學術不端行為檢測系統進行。該平臺整合了所有的相關文獻數據，形成了一個大數據庫供檢索使用。《中國學術文獻網絡出版總庫》作為學術論文大數據，無論對作者、讀者還是期刊工作人員都有很大幫助，該數據庫收錄了從1915年至今(部分刊物回溯至創刊)，共27455628篇文獻，覆蓋了基礎科學、工程科技、農業、醫藥衛生、信息技術、哲學與人文科學、社會科學等，可以對抄襲、剽竊、偽造、篡改等學術不端行為進行快速檢測，檢測后系統自動生成檢測報告單，標出檢測文章與來源文獻的詳細比對信息，可以快速選擇重合文字部分進行查閱。該刊錄用稿要求重復率在20%以內，對檢測不符合要求的稿件，把報告單發給作者，讓其修改，直至合格為止。通過數據庫平臺檢索，可以了解到文章觀點是否有獨特性，內容是否為作者完成，是否有抄襲的嫌疑;如果是借鑒他人的觀點，可了解是否有新的論點，可了解是否仿中有創，是否能對最新熱點進行深入剖析。

4期刊網站、微信等用戶數據分析

臨床醫學檢驗結果具有幫助及時找到疾病源頭、防止造成更大傷害、掌握疾病程度、判斷疾病類型等作用。在診治和治療階段精準性強的檢驗結果是非常重要的。藥物本身及其在體內所形成的代謝物質都會讓人體發生一定變化，從而降低檢驗結果準確性。藥物在一定程度上影響著臨床檢驗結果，產生假陽性、假異常值和檢驗值過高或較低，影響檢驗結果的精準性。導致醫生不能準確判斷患者病情，引發漏診和誤診現象，對病人生命健康造成威脅。

1不同藥物對檢驗結果的影響

1．1抗菌藥物

碘胺藥物會使尿膽變得渾濁，引發尿糖、尿濁度、蛋白質假陽性偏高等。檢測尿蛋白利用磺基水楊酸法，左氧氟沙星、磺胺類藥物、頭孢類藥物、定安卡那霉素等容易出現尿蛋白假陽性癥狀。少數藥物會在某種程度上緩解骨髓細胞分裂，減少白細胞數量。

1．2鎮痛消炎藥物

鎮痛消炎類藥物影響淀粉檢驗結果。阿司匹林會氧化膽紅素，使膽紅素值有所提升。嗎啡、可待因、杜冷丁等藥物可引發總膽管開口括約肌出現痙攣，提高病人血液與尿液的淀粉酶含量，此類藥物在服用后幾個小時影響較大，一天后藥效自動消散。

1．3抗癌藥物