導語：如何才能寫好一篇生物信息學的研究方向，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞： 生物信息學 研究生教學 實踐

1.引言

生物信息學（bioinformatics）是一門新興的交叉學科，生物學與醫(yī)學、數學、計算機科學是其中三個主要組成部分。生物信息學作為跨越生命科學和信息科學兩大熱點領域的學科，擁有蓬勃的生命力。面對人類基因組計劃所產生的龐大的分子生物學信息，生物信息學的重要性已越來越突出，它無疑將會為生命科學的研究帶來革命性的變革。［1］［2］國內外對生物信息學的人才需求也在激增。

目前，生物信息學在我國尚處于起步階段，因為要進行生物信息學的研究，對人員要求很高，需要深厚的生物大分子結構和功能方面的背景知識，需要扎實的應用數學或統計學知識，還需要精通計算機，至少得具備三者之二。但實際情況是大部分從事生物學研究的人不熟悉計算機，而從事計算機科學的人員多數又缺乏對生物學的了解。盡管如此，生物信息學的教育在國內外高等院校及科研機構越來越普及。據不完全統計，我國超過30個高?；蚩蒲袡C構開設生物信息學專業(yè)課程。［3］這些研究與教育一般分散在多個系所屬的多個專業(yè)中，如生命科學院（北京大學等）、計算機學院（哈爾濱工業(yè)大學等）、理學院（天津大學等），我校是由計算機學院開設全校公共課。不同學校根據自身的情況，在開設生物信息學這門課時，側重點都不一樣。如果由醫(yī)學院的教師授課，則側重點可能在致病基因的研究方面，［4］計算機專業(yè)教師授課則可能側重于數據庫的管理、查詢等方面，［5］理學院的教師授課則可能側重于生物信息學中的數學問題。筆者是計算機專業(yè)出身的，研究方向為圖像處理與模式識別，所以主要從計算機和數學的角度去授課。另外，研究生教學又與本科生教學［6］不同，研究生教學更加應該注重培養(yǎng)學生的主動學習意識和綜合能力。筆者將教學實踐中的心得進行了初步的總結，以供商榷。

2.注重培養(yǎng)學生的學習興趣

從培養(yǎng)學生的學習興趣出發(fā)，在課堂教學過程中，充分利用豐富的網絡資源，如圖像、視頻等。比如在介紹模式生物時，可以給出各種模式生物的圖像；在介紹各種各樣的生物數據庫時，可以在課堂上現場上網登陸數據庫，演示和介紹各個數據庫的特點和使用方法等。研究生不同于本科生，本科生可能比較習慣于教師的灌輸性教學，而研究生教學更加鼓勵學生主動自覺地學習。這從“研究”一詞的英文解釋“re-search”――再（“re-”）探索（“search”）中也可以看出。教師在研究生學習過程中主要起引路的作用，而不可能手把手帶著學生研究。生物信息學更是如此，它是一門新興的交叉學科，很多理論和研究內容還不成熟，需要科學工作者不斷地探索。因此，通過生動形象的啟發(fā)式課堂教學，培養(yǎng)學生的學習興趣，對學生以后的進一步研究有著重要的作用和意義。

3.注重培養(yǎng)學生的綜合素質

在生物信息學的上課過程中安排幾次學生的課堂報告。具體做法是：由教師或學生在國外重要期刊（如Bioinformatics）或會議上找與學生自身的研究方向比較相近的生物信息學方面的最新文獻，然后幾個學生一組共同針對某幾篇文獻進行閱讀、理解，最后以報告的形式跟大家一起交流和討論。在這個過程中，可以培養(yǎng)學生的如下幾個方面的能力：

（1）搜尋資料的能力。現在網絡非常發(fā)達，網絡資源也非常豐富，如何從紛繁復雜的網絡資源中找到自己所需的資料不是一件容易的事。學生可以通過學校購買的數據庫進行查找適合自己的文獻資料，也可以通過搜索引擎進行查找。通過這個過程，學生可以了解有哪些數據庫可以利用，哪些網站資源比較豐富，以及選擇什么關鍵詞進行查找比較有效，等等。

（2）閱讀外文文獻的能力。學生在本科階段一般沒有讀外文文獻的習慣，而進入研究生學習階段，為了了解和研究國際前沿領域，就必須閱讀大量外文文獻，畢竟國外的科技實力在很多方面還是處于領先位置的。給學生指定幾篇優(yōu)秀的外文文獻進行閱讀和理解，可以一定程度上鍛煉學生閱讀外文文獻的能力。因為要想真正理解文獻的內容，就必須對文獻進行仔細認真的閱讀和研究。

（3）團結協作的能力。每個課堂報告都是由幾個學生共同參與完成的，在這過程中有組織協調和分工的問題，這需要大家共同努力，團結協作。團結協作在當今社會越來越被推崇，所以培養(yǎng)學生團結協作的能力對于他們以后進入社會很有幫助。從實際執(zhí)行的情況看，效果還不錯。比如有的學生數學基礎好，他就負責理解文獻中的公式和算法部分；有的學生計算機能力比較強，他就負責編程實現、課件制作等。

（4）口頭表達的能力。課堂報告的最后陳述和討論可以鍛煉學生的口頭表達能力。有的學生平時很少有作報告的機會，所以口頭表達的能力得不到鍛煉。本課程提供給學生一次口頭表達能力鍛煉的機會，讓學生體會到如何組織報告內容、如何把自己理解的內容介紹給聽眾是比較有效的，是容易被大家理解和接受的。

4.理論與實踐相結合，鼓勵交叉性研究

為了做到學有所用，筆者從每個學生自身的研究方向出發(fā)，為每個學生指定與其研究方向相關的生物信息學方面的最新文獻進行閱讀和理解。鼓勵學生進行跨學科切交叉性研究，將所學的生物信息學知識應用于實際的研究中，或者利用已掌握的知識促進生物信息學的研究。比如課堂上的計算機學院的學生有研究圖像處理與模式識別的，就給他們安排一些生物圖像處理、基因識別等方面的文獻。這種交叉性的學習和研究，有可能激發(fā)學生的靈感，獲得比較大的創(chuàng)新性成果。

5.結語

生物信息學課程教學的實踐表明，學生經過這門課程的學習，學到了一定的內容，如對生物信息學這門課有了比較清楚的了解和認識、綜合素質得到了一定的提高、找到了一些適合自己的研究切入點等。總的來說，教學效果不錯，但還需要進一步探索，進一步完善。

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關鍵詞：生物信息學；考試；網絡

生物信息學（Bioinformatics）是建立在分子生物學的基礎上，隨著20世紀90年代人類基因組計劃的實施以及高通量自動化測序技術的應用而誕生的。生物信息學是以DNA和蛋白質序列等數據為核心，綜合運用高等數學、計算機科學和生物學工具，通過數據庫的建立、生物學數據的檢索、生物學數據的處理、生物學數據的利用（計算生物學）等，以達到詮釋數據中的生物學意義的目的。目前生物信息學的主要的研究方向有：序列比對、基因識別、基因重組、蛋白質結構預測、基因表達、蛋白質反應的預測，以及建立進化模型等。[1，2]生物信息學作為一門新型交叉學科，我國很多高校先后在生物科學、生物技術和基礎醫(yī)學等專業(yè)開設了生物信息學課程。此外，北京大學、清華大學和浙江大學等部分高校還在高校招生中增設了生物信息學專業(yè)。按照教學規(guī)律，生物信息學是在學生掌握生物化學、遺傳學、分子生物學以及計算機應用等相關知識的基礎上開設的。通過生物信息學課程的學習，不僅可以加深對分子生物學和基因工程等課程的理解，而且可以為進一步學習基因組學（Genomics）和蛋白質組學（Protemics）奠定基礎。[3]我校在國內較早地涉足該課程的教學工作，筆者于2007年開始在生物技術和生物科學專業(yè)本科生中開設了生物信息學課程，其中生物技術專業(yè)作為必修課程，生物科學專業(yè)列為選修課程。對本科生而言，通過該課程的學習，要求獲得如下生物信息學的知識和技能：（1）熟練掌握和使用生物信息學中的相關數據庫，包括DNA序列數據庫、蛋白質序列和結構數據庫、已測定全序列的動植物和微生物的完整基因組數據庫以及國內外文獻數據庫。（2）熟練掌握DNA和蛋白質序列的同源性比較和分析。（3）能分析DNA序列轉錄翻譯成氨基酸序列的結構和功能。（4）熟練掌握生物信息學常用的分析軟件。實際操作能力是生物信息學教學過程中需要重點培養(yǎng)的能力。另一方面，考試是對學生知識和能力的一種測量，它的功能是量化學生的知識和能力，以及通過考試促進學生的知識和能力的增長提高?？荚囀墙虒W過程中的一個重要的環(huán)節(jié)，是檢查學生對所學知識的掌握程度、應用所學知識的綜合能力及衡量教師教學效果的主要形式，它可以督促學生全面系統地復習和鞏固所學的知識和技能，是評定學生成績的有效手段。科學、合理的考試，可以使學生明了學習的差距，自動調節(jié)學習方向，充分發(fā)揮學生學習的主觀能動性，教師亦可通過考試了解教學效果，調節(jié)和改進教學內容和教學方法，充分發(fā)揮考試的導向作用，提高教學質量。[4，5]

一、常規(guī)考試方法在生物信息學課程考試中存在的問題

常規(guī)傳統的考試方式是每位學生使用同一份完全同的試卷，在同一時間中進行考試。對于生物信息學課程來說，由于其課程的特點所限，在考試整個過程中，為了完成試卷中操作題的解答，需要使用聯網的計算機，因此，生物信息學課程常規(guī)的考試方式是每位學生發(fā)給考題完全相同的紙質試卷，學生將答案寫在紙質的考卷上，其中操作題利用聯網的計算機完成操作后將答案寫在紙質的試卷上。我們自2007年開始經過5年的教學實踐發(fā)現，常規(guī)傳統的考試方法存在一些亟待解決的問題。由于參加考試的每位學生是同一份完全相同的試卷，同時考試過程中必須使用聯網的計算機，根據考試結果中出現少量完全雷同的卷面顯示，雖然考試過程中有監(jiān)考教師的嚴格監(jiān)督和巡查，依然有少量的學生通過計算機聯網的及時在線信息系統，如：QQ、MSN、e-mail等，相互傳遞試題的答案并進行比對，因此，在客觀上難以徹底杜絕考試作弊現象。鑒于這種情況，迫切需要探索一種新的考試方式，克服傳統考試方式的局限性，以適應生物信息學課程的特點和需要，達到更加客觀、科學、公正地評價學生考試和課程成績的目的。

二、新的考試方法的探索——網絡考試系統的構建

為解決上述生物信息學課程考試中出現的問題，筆者構建了生物信息學網絡考試系統，以便替代傳統的考試方法（圖1）。本考試系統具有以下特點：

第一，建立較大容量的試題庫。試題庫中題型包括選擇題、判斷題、簡答題和操作題等四種題型，分別含有500、100、50和50道題。每套完整的試題滿分為100分，其中設置為選擇題50分（每題1分，共50小題）、判斷題10分（每題1分，共10題）、簡答題20分（每題5分，共4題）、操作題20分（每小題10分，共2題），每套試卷也可以根據考試需要重新設置每種題型的分值和題目數量。試題庫題目主要以《基礎生物信息學及其應用》和《簡明生物信息學》等教材為依據。[6，7]題庫中的題目考核內容涵蓋教材的所有章節(jié)和主要知識點，其中的操作題目覆蓋課程的重點教學內容。

第二，自動隨機組卷。隨機組題方式設置2種，一是全體參加考試的學生試卷中所有試題都相同，但每道題目的題號前后順序有別；二是每位學生的試卷中不僅試題的題號順序不同，而且試題也不完全相同。兩種組題方式各有利弊，前者能保證每位學生的試卷難度系數完全相同，但只是學生的試卷中試題的順序不同，題目依然還是相同的；后者則能保證徹底杜絕參加考試的學生通過互聯網比對試題答案的可能，但由于每位學生的試題不同，因此可能導致不同的學生之間的試題難度系數存在一定的差異。兩種不同的組題方式還有待在今后的教學實踐中進行比較和科學選擇。

第三，自動閱卷和人工閱卷方式相結合。閱卷方式中設置客觀試題（包括選擇題和判斷題）自動閱卷和自動評分，主觀題（包括簡答題和操作題）采用在計算機上人工閱卷。同時也留有全部設置為人工閱卷的后臺操作系統。

第四，考試時間設置倒計時?？梢园凑諏W校的考試時間安排，設置固定時長的考試時間，考試開始后設置的固定時長開始倒計時，到點后自動保存試卷和答案并關閉考試系統。參加考試的學生也可以點擊按鈕保存試卷和答案提前交卷。此外，考試系統主界面還設置了課程的一些相關信息（如授課教師、學校名稱、課程簡介等），并設置將來將考試系統轉入網絡課程一部分的鏈接，為將來進一步改進和發(fā)展該考試系統提供了窗口。

科學、合理、公正的考試，對課程教學可以起積極促進作用，激發(fā)學生學習的積極性，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力，有利于學生個性的發(fā)展；反之，則不僅不利于教學，而且會挫傷學生學習的積極性和自尊心，阻礙學生創(chuàng)造力和個性的發(fā)展。筆者構建的網絡自動組題的生物信息學考試系統能較好地實現生物信息學課程的客觀公正的考試，在客觀上徹底杜絕考試作弊現象的發(fā)生，達到科學檢測學生對生物信息學課程基礎知識和操作能力掌握的情況，客觀公正地評價學生的考試成績和課程成績。

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生物信息學教學模式探索任務引領生物信息學是用數理和信息科學的觀點、理論和方法研究生命現象、組織和分析呈現指數增長的生物醫(yī)學數據的一門學科，它是生物醫(yī)學、數學、信息科學以及計算機科學等諸多學科的嶄新交叉學科。生物信息學幾乎是今后所有生物（醫(yī)藥）研究開發(fā)所必需的工具。

21世紀是生物科學的世紀。近年，我國生物技術公司對生物信息學人員的相關需求也迅速增加，浙江理工大學生命科學學院生物技術專業(yè)在進行了行業(yè)調研并進行專業(yè)課程體系構建研究后，于2006年定位和開設了生物信息學課程。該門課程經過8年多的建設后，對教學團隊的建設、課程目標的設定、教學內容及教學教法的選擇等方面進行了卓有成效的探索，這些探索所形成的結論，可為即將開設或正在進行該課程教學改革的學校提供可借鑒的經驗。

一、生物信息學的課程特點

諾貝爾獎獲得者W.Gilbert1991年提出了這樣一個觀點：傳統生物學解決問題的方式是實驗的，而現在，基于全部基因都將知曉，并以電子可操作的方式駐留在數據庫中，新的生物學研究模式的出發(fā)點應是理論的，是一個科學家先從理論推測出發(fā)設定研究目標，然后再回到實驗中去追蹤或驗證這些理論假設。而生物信息學研究正是從英特網上源源不斷地采集數據，進行分析、歸類與重組，發(fā)現新線索、新現象和新規(guī)律，用以指導實驗工作設計，是一條既快又省的研究路線。它對于找尋一個研究項目的突破口是非常重要的，選定合適的研究出發(fā)點，可避免許多不必要的重復，最大程度節(jié)約研究資源，使研究成果最大化。鑒于該門技術對生物科學的理論、實踐要求以及對信息技術掌握的要求，生物信息學課程與其他課程的教學有很大不同。

1.在課程目標定位中，提高學生對相關網絡資源的使用能力是該門課程的重要目標之一。學生必需使用強大的搜索功能實現數據儲存、檢索和分析，學校在教學資源配置上必需向此傾斜。

2.該門課程學科交叉性強，所涉及的生物及計算機等學科的相關知識更新都很快，導致其理論和實踐內容不斷推陳出新，這使得在教學內容選擇上要緊跟這些更新，不斷進行調整。

3.課程教學實踐性強，同時涉及生物技術專業(yè)實踐和計算機應用技術的實踐，這需要教師在授課過程中根據學生的學習規(guī)律合理安排實踐項目，發(fā)揮好這兩種技術的協同作用。

二、生物信息學課程教學模式探索

1.教學目標與其所培養(yǎng)學生的核心技能

合理的課程目標與定位是決定課程建設成敗和教學效果的基礎，其主要依據是人才培養(yǎng)需求與授課對象的實際情況。經過對該門課程教學對象的研究發(fā)現，在生物專業(yè)課程體系下培養(yǎng)的本科生，其前導課程主要集中在生物領域，通常沒有系統的學習過計算機、信息技術、編程等知識。對信息檢索、模型建立、軟件的識別及應用的能力相當薄弱。因此，本門課程將提高學生的信息技術能力也作為一個重要的課程目標。學生在本門課程中將學習與生物技術相關的各種數據庫和軟件的使用。當然，對學生信息技術能力的要求也定位在能使用、會使用就行，不需要將學生掌握生物數據庫構建和軟件開發(fā)作為課程教學的目標。

在課程目標的設定過程中，應牢記高校對文化的傳承的功能，要使學生了解生物信息學發(fā)展的歷程。在生物信息學學科發(fā)展過程中所涌現出來的著名學者，眾所周知的震撼人心、啟迪心靈的奇聞秩事，能使學生對這門課程產生濃厚的興趣，甚至更深刻地領會這門課程的含義。

熟練掌握生物數據庫的檢索和使用是生物信息學課程教學的首要目標。到目前為止，生物學數據庫總數已達500個以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白質一級結構方面有UniProt、SWISS-PROT、PIR和MIPS等；在蛋白質和其他生物大分子的結構方面有PDB等；在蛋白質結構分類方面有SCOP和CATH等。各數據庫均通過Internet提供多種形式的數據檢索服務。例如，NCBI-GenBank數據庫就提供Retrieve（Email），Entrez（Web集成信息檢索）及Query（Email集成檢索）等多種方式的檢索服務。這類檢索服務是生物數據庫所能提供的多種服務中最基本的信息共享和應用服務，也是生物專業(yè)學生和科研工作者經常使用的。在教學過程中需通過設計檢索任務來完成對這些數據庫使用方法的學習，如通過生物數據庫檢索家蠶profilin基因的相關信息。

增強學生使用生物信息處理軟件的能力，是生物信息學課程教學的重要目標。在世界各地，科學家每天都要通過序列比對軟件進行成千上萬次的序列比對。學生需要通過課程的學習熟練掌握各種生物信息處理軟件，有時還有必要進行一些簡單程序的設計，進而掌握發(fā)現新線索、查找新規(guī)律的工具。例如，目前，借助于生物信息手段的蛋白質預測是提供蛋白質結構及功能信息的重要方法，對這種預測方法的學習將使學生更多更快地了解蛋白質的信息，加深對生物技術科學的理解和運用。除了生物數據庫和生物軟件使用學習外，還要著重體現生物學文獻調研和閱讀、論文撰寫等基本能力的訓練，如EndNote文獻管理軟件的使用。

2.教學內容選擇和教學順序的組織

生物信息學的課程教學內容的選擇，要緊隨生物信息學的發(fā)展方向，涵蓋最前沿知識和最先進技術領域。與此同時，教學內容的選擇還應充分考慮學生基礎和對該門課程的需求。生物信息學選課學生通常有兩類，一類是具有較為扎實的生物學基礎的學生，他們學習目的非常明確，其學習重點在于提高對生物信息實驗所得結果的分析解釋和驗證能力。另一類是生物學基礎相對較弱的學生，這些學生主要是為了了解生物信息學發(fā)展前沿、掌握檢索能力以及初步的分析技能，對分析、處理、預測結果的驗證涉及不多。無論哪種學生，都比較欠缺信息技術方面的知識，因此，這類知識在前面部分介紹。而后面部分則隨學生的類型有所改變，我們根據授課學生的分類選擇不同的授課內容和授課重點，嘗試據此來劃分教學組織的各個階段，在每個教學節(jié)點精心設置任務（如表1所示）。

與其他課程的教學一樣，生物信息學課程的教學需遵守學生對知識的掌握規(guī)律，其內容的選擇與安排應按照循序漸進的原則。從第一階段到第二階段，教學內容“由易到難”。隨著教學過程的深入，課程內容更側重于對生物信息學某一專業(yè)領域的引導，此時授課教師的指導更加重要，這類領域往往與開課院系專業(yè)的優(yōu)勢研究領域和導師研究方向相結合。

3.課程教學方法的改革

生物信息學是一門涉及知識面深刻而廣泛，學生獨立自學的難度很大的交叉科學。依據建構主義教學理論的特點，這類難度大、技術性和實踐性強的課程要特別重視以學生為教學主體的教學方法，應嘗試從任務引領入手，將生物信息學的一些重要學習內容逐步展現出來。

在生物信息學教學中，教學內容側重于任務引領，設定與學生生活相貼近的、接合學科發(fā)展前沿的引領任務。例如，可以從高水平雜志（Nature、Science）上根據任務引領的關鍵詞搜索綜述，根據綜述總結出該任務發(fā)展脈絡，提煉教學任務，將較為抽象的計算機算法、生物學基礎知識融于任務中，使學生有積極參與的意愿。及時將任務相關工具提供給學生，或是提前引導學生自己查詢工具，使學生有完成任務的基礎。

學生在每個節(jié)點都非常清晰地知道下個節(jié)點的主題，并在完成教師的任務過程中，構建局部知識框架，形成自己的見解。教師需在課堂上和課堂以外及時掌握學生對各個節(jié)點知識的掌握情況，找到學生的最近發(fā)展區(qū)，針對重點、難點解惑，提高教學效果。這樣可以使選擇的教學任務吸引學生、引領學科前沿，還能在教學過程與學生的互動中有效地實現教學相長。

4.重視切合課程設計的教材編寫

生物信息學不同于其他學科，其很多內容和知識節(jié)點更新很快，很多最新成果必須教師根據生物信息學發(fā)展前沿及時整理和總結，其教學內容設置著重于保證教學內容的先進性和前沿性。教材的更新和修訂周期較短，幾乎每學期均需要重新修訂。

2001年，教育部在[2001]4號文件中明確要求直屬高校的“本科教育要創(chuàng)造條件使用英語等外語進行公共課和專業(yè)課教學”，在信息技術、生物科學、管理、金融、法律等專業(yè)力爭在3年內使外語講授的課程達到所開課程的5%～10%，尤其強調了生物科學更要先行一步?，F實情況也使英文自編教材的編寫刻不容緩，現在，絕大部分前沿生物數據信息（最主要的核酸和蛋白質）數據庫均為全英文操作界面，操作者只有熟練掌握生物信息學英文術語才能自如地使用該系統，才能更有效的進行生物信息學的學習和研究工作。在英文自編教材編寫時，理論部分的參考書我們精心應選定了具有非常嚴謹理論體系和反應了最前沿生物信息技術的《BIOINFORMATICS：Databases，Tools， and Algorithms》。編寫時需要特別注意應依據教學設計來設定來序化任務，突出不同教學階段的教學重點，使學生學習過程是個循序漸進的過程。我校采用的自編教材根據教學階段共設置五個引領任務：

（1）Pubmed檢索profilin基因研究進展；

（2）家蠶profilin基因結構分析與PCR擴增引物的設計；

（3）家蠶profilin基因同源序列的獲取與進化樹的構建；

（4）家蠶profilin蛋白二級和三級結構的模擬；

（5）家蠶profilin蛋白理化性質和功能位點的分析.

5.合理配置網絡資源和多媒體教學資源

首先，學會利用互聯網、計算機、數據庫和應用軟件進行生物信息分析的基本方法和技能本身就是生物信息學教學重點。以往普通的多媒體教室已難以提供一個交互式的網絡化、信息化的教學環(huán)境，如果想上好生物信息學這門課程，網絡資源和多媒體教學資源的應用，將貫穿于整個生物信息學課程（從任務下發(fā)及申領、任務控制及執(zhí)行、任務完成結果檢驗與反饋）的整個教與學的過程。而我們通過極域電子教室和學校4A網絡教學平臺結合，較好的實現了生物信息學交互式的網絡化、信息化的教學環(huán)境。

課前，教師通過網絡平臺將任務教學內容、任務序列、工具等傳遞給學生，學生通過登陸互聯網絡，利用網絡資源和軟件嘗試完成預習任務。此處可以設置學情反饋點，教師通過網絡論壇等形式掌握學生預習情況。授課過程中，教師利用教師機客戶端的文件分發(fā)系統將任務教學內容、任務序列、工具等發(fā)送到學生桌面，再通過廣播教學多媒體技術為學生形象的講解任務內容以及完成方法。每位學生在教師的監(jiān)督下在互聯網上執(zhí)行任務。教師在監(jiān)控學生完成任務過程中，不斷的得到學生任務進程的反饋，對于任務中學生出現共性問題，利用網絡、廣播教學或演示等形式及時解決。課下，學生同樣可通過學校4A網絡教學平臺將任務報告、作業(yè)、問題和意見等反饋給教師，教師在平臺上批改任務報告后將成績和評語發(fā)送給學生，讓學生及時了解自己的學習情況，師生還可以通過平臺中的網絡論壇進行問題討論等。網絡環(huán)境下的生物信息學任務引領式教學，不僅能提高學生的學習興趣，還能創(chuàng)造更為有效的師生互動信息教學環(huán)境。

三、結束語

經過多年的生物信息學教學實踐發(fā)現，如果想建設好生物信息學課程，我們需要設定非常清晰的教學目標，理清課程需要培養(yǎng)學生的核心技能；結合行業(yè)發(fā)展的技術前沿精心選擇教學內容，合理序化教學順序；要依據建構教學理論，重視以學生為教學主體的教學方法，嘗試從任務引領入手引領學生學習，提高學生的學習興趣；要重視切合課程設計的教材編寫，理論部分引自精選英文參考書，設計教材結構應切合任務引領的教學方法；合理配置網絡資源和多媒體教學資源，加強學生互動，為成功地實現“反轉課堂”提供保障。

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【關鍵詞】云計算 生物信息學

下一代測序技術的應用產生了大量的測序數據，這對生物學特別是生物信息學在數據的存儲、管理和搜索等方面帶來了新的挑戰(zhàn)。一直以來計算機存儲和處理數據能力的增長速度都快于生物數據的增長速度，但2003年后，由于測序技術的發(fā)展使得測序成本大幅度下降，產生了大量的生物數據，計算機的存儲和計算能力逐漸無法滿足大數據的需求。這促進了云計算的運用和發(fā)展，它使得用戶可以根據需求租用硬件設備和軟件，避免了對硬件設備的大量資金投入和管理投入。

1 云計算定義

“云”是一個通過虛擬技術把云端計算機或是服務器連接在一起的服務網絡。存儲和分析數據都由“云”端的服務器或是計算機完成。中國云計算專家劉鵬給出如下定義：“云計算是一種商業(yè)計算模型，它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算力、存儲空間和信息服務?！?/p>

按照資源的共享水平，云計算的服務模式分為三種，基礎架構即服務（Infrastructure as a service）， 平臺即服務（Platform as a service）和軟件即服務（Software as a service）。

IaaS（Infrastructure as a service） Service：基礎架構即服務。它整合了基礎設施如虛擬主機、存儲設備、網絡設備等資源成為一個服務平臺提供給用戶使用。IaaS位于網絡的底層，向用戶提供按需分配、按需付費的計算設備和存儲設備。

PaaS（Platform as a service）提供服務平臺，用戶掌控運作應用程序的環(huán)境，可以在平臺上應用，測試和開發(fā)軟件。

SaaS（Software as a service）即在服務平臺上提供軟件供用戶使用，用戶只使用軟件，不掌握操作系統、硬件等網絡基礎架構。用戶不必自己安裝軟件，只需要瀏覽器連接到公共的服務平臺即可。供應商會按照用戶的要求安裝所需的軟件，并負責軟件的升級和維護。

云計算的主要優(yōu)點：

（1）把用戶從安裝和測試軟件的工作中解脫出來。云計算平臺可以按照用戶的需求提供軟件及硬件的服務。用戶不需要考慮網絡下面復雜的硬件架構，僅僅需要關注計算和分析就可以。

（2）按需租用計算資源可以讓用戶支付更少的費用。在云計算平臺上，用戶在最初時可以租用少量的機器，以后隨著需求的增加或減少相應的增加或減少租用的機器。用戶所付的費用就是實際租用機器的費用。

（3）云計算方便研究人員之間的數據共享和分析。不同研究者在本地服務器上安裝的軟件版本可能不同，所以共享數據和軟件很困難。云計算可以使登錄同一個平臺的用戶共享操作系統和所有的軟件數據，保證了軟件的版本同步更新。

2 云計算在生物信息中的應用

我們把云計算在生物信息學中的應用按IaaS， PaaS和SaaS三個方面分別介紹。

2.1 IaaS

用戶租用云計算上的虛擬主機可以自己控制計算、存儲等硬件設備，建立需要的計算環(huán)境。并且大量的生物信息學工具可以打包為虛擬鏡像用于租用的云計算的虛擬主機上，可以很方便的進行多種數據分析。如CloVR提供的一個包含預配置和自動的生物信息學流程的虛擬主機，可以運行在本地的計算機上也可以運行在云計算平臺上。這個虛擬機以Ubuntu和BioLinux為基礎，安裝了Grid Engine和Hadoop作為作業(yè)調度，Ergatis作為工作流系統，還有很多開源的生物信息學軟件，如BLAST、16S rRNA等。用戶也可以開發(fā)自己的軟件運行在虛擬機上。Bioconductor是一個開源的關于R語言的生物信息學庫，提供了一系列的軟件包用于微陣列數據分析。用戶可以下載Bioconductor提供的鏡像安裝到租用的云計算平臺上。

2.2 PaaS

Galaxy Cloudman和Eoulsan可以看做PaaS。Galaxy整合了一系列的簡單易用的工具，提供一個簡易的網頁用來分析數據。Galaxy Cloudman把Galaxy的軟件工具打包成一個鏡像，可以在AWS（Amazon Web Service）上應用。用戶可以將其他安裝在Galaxy平臺上的軟件安裝到自己的云計算平臺上，甚至可以在Galaxy Cloudman上定義插件。通過添加額外的工具，可以擴展默認函數并測試和使用。從這個意義上說，Galaxy Cloudman可以看做PaaS。

Eoulsan整合了很多下一代基因數據分析工具，如BWA，Bowtie，SOAP2，GSNAP，edgeR，和DEdeq于一個框架內，同時，它也支持用戶自己開發(fā)的插件用于數據分析。

2.3 SaaS

很多傳統的生物信息學工具如BLAST、UCSC Genome Browser僅僅用一個瀏覽器就可以登錄到服務器使用相應的服務，它們也可以稱為SaaS。這些服務一般由軟件工具的開發(fā)者提供，伸縮性很差。我們主要介紹應用于云計算平臺上可以伸縮的生物信息學工具。

短序列（讀段）匹配是指將測序得到短序列匹配到參考基因組上，這是許多測序數據分析的第一步，如SNP識別和基因表達譜分析。CloudBurst，CloudAligner，SEAL和Crossbow都是應用于云計算基于MapReduce的軟件，可以匹配數以百萬計的序列。Schatz用”seed-and-extend”算法開發(fā)的CloudBurst可以確定錯誤匹配的數目。CloudBurst模仿了RMAP的算法，但速度提高了30倍。但是CloudBurst不支持fastq文件，并且不能處理重亞硫酸鹽測序和（雙）末端測序產生的數據。CloudAligner彌補了這個缺點，并且比CloudBurst快35%到80%。SEAL整合了BWA，在序列匹配時可以去除重復的序列，這對SNP識別和以后分析很有用。應用MapReduce的Crossbow整合了Bowtie和SOAPsnp，可以在幾個小時內匹配數以十億計的序列。

差異表達分析可以用來尋找不同樣本中表達有明顯差別的基因，而RNA測序（RNA-seq）用來量化樣本中的基因表達水平。Myrna是一個云計算平臺上計算大規(guī)模RNA測序的軟件。它整合了序列匹配、歸一化、聚類分析和統計模型，直接輸出不同樣本的基因表達水平和不同表達水平的基因。然而，Myrna 最大的缺陷是不能正確地將短序列匹配到外顯子拼接位點上。但FX彌補了這個缺點。FX用改進的匹配函數分析RNA數據，以RPKM或是BPKM的格式輸出不同基因的表達水平。

3 云計算面臨的問題

云計算提供了強大的計算能力，但云計算自身的特點也使它的發(fā)展面臨了一些困難和制約。云計算在生物信息學上的應用尚處于初期階段，盡管已經出現了一定數量的生物信息學工具，但仍有很多的分析無法完成，很多的工具還需升級或者開發(fā)。云計算上數據的隱私性和安全性也是用戶需要考慮的方面。特別是一些生物數據涉及到病人的隱私，但很多國家還沒有保護這種數據隱私的法律。云計算服務提供商需要制定一些規(guī)則來保護用戶的數據。

4 對應用云計算的建議

對于將要使用云計算的用戶，需要考慮以下三個方面：數據規(guī)模、安全隱私和費用。

數據規(guī)模及安全隱私：首先要考慮你的數據規(guī)模是否超過了本地計算機的處理能力。現在本地的個人電腦可以處理數千兆的數據，服務器一次可以處理數百G的數據。如果用戶熟悉并行計算的技術，可以處理數TB的數據。但如果你的數據更大并且不精通并行計算，本地計算機和服務器就很難處理了，就可以考慮云計算。用戶如果要向云計算平臺上傳輸數據，需要考慮數據的安全性和隱私性。比如涉及病人的隱私是否會泄露，云計算服務提供商是否可以保證數據的安全等。

費用：云計算的費用一般是按照使用的計算資源的多少和使用時間的長短計算的。使用云計算前應該評估其使用費用。用戶應該考慮所有階段的費用，如數據傳輸、保存、分析等。

目前，云計算和生物信息學都處在快速發(fā)展當中，云計算在生物信息學中的應用也越來越廣泛和深入。特別是生物數據的大規(guī)模增漲，生物學家必須從大量的數據當中分辨出有用的信息。這就需要強大的存儲能力和計算分析能力，云計算可以很好的解決這個問題。 云計算和生物信息學的結合將極大的促進生物學的發(fā)展。

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作者簡介

李淵（1985-），男，河南省延津縣人。碩士研究生學歷?，F為蘇州大學系統生物學研究中心助理實驗師。主要研究方向為實驗技術。

篇5

【摘要】理論免疫學用數學的方法來研究和解決免疫學問題，以及對免疫學相關的數學方法進行理論研究的一門科學。隨著高通量方法和基因組數據的出現，理論免疫學從受體交聯和免疫原理、Jerne的相互作用網絡和自我選擇等經典建模方法開始向信息學、空間擴展模型、免疫遺傳學和免疫信息學、進化免疫學、分子生物信息學和表遺傳學、高通量研究方法和免疫組學等方面轉變。

【關鍵詞】免疫學, 理論；數學模型；生物數學

Advances of theoretical immunology

JIN Yan

（Basic medical college, Liaoning Universtity of Traditional Chinese Medicine, LIAONING Shenyang, 110032,）

【Abstracts】Theoretical immunology is to develop mathematical methods that help to investigate the immunological problems, and to study the mathematical theory on immunology. With the advent of high-throughput methods and genomic data, immunological modeling of theoretical immunology shifted from receptor cross linking, Jerne interaction networks and self-non self selection, toward the informatics, spatially extended models, immunogenetics and immunoinformatics, evolutionary immunology, innate immunity and epigenetics, high-throughput research methods and Immunomics. Immunology, Theoretical; Mathematical Models; biomathematics

理論免疫學[1]（Theoretical Immunology）是指用數學的方法來研究和解決免疫學問題，以及對免疫學相關的數學方法進行理論研究的一門科學。理論免疫學是免疫學與數學交叉的邊緣學科，也稱數學免疫學（Mathematical Immunology），是生物數學的一個分支。由于免疫現象復雜，從免疫學中提出的數學問題往往也十分復雜，需要進行大量計算工作，因此從近年興起的復雜系統研究的角度來講[2]，理論免疫學也稱復雜免疫學（Complex Immunology）。理論免疫學的任務就是揭示免疫系統運行的規(guī)律和機制，及其病理機制。數學模型（Mathematical Models）和數據分析是理論免疫學的主要方法，計算機是研究和解決理論免疫學問題的重要工具。

雖然從上個世紀中期，數學模型已經開始應用于免疫學，但傳統的模型大部分是基于微分方程[3]、差分模型和元胞自動機（Cellular Automata）[4]。這些傳統模型以少數成份（一種受體和一種抗原，或兩個T細胞群之間等）參與的簡單動力學為主要研究內容。直到2000年，人們才開始對免疫學的復雜性進行數學建模。隨著高通量方法（High Throughput Methods）和基因組數據（Genomic Data）的出現，理論免疫學開始轉向信息學（Informatics）方面[5]。與分子免疫學的生物信息學（Bioinformatics）分析一樣，當前免疫學研究中與復雜性有關的主要研究目標大多集中在高通量測量計劃和系統免疫學（System Immunology）或免疫組學（Immunomics）計劃。在數學模型水平上，分析方法也從以微分方程為主的簡單系統轉向廣泛應用Monte Carlo模擬（Monte Carlo simulations）。這種向更多分子和更多計算的轉變態(tài)勢與復雜系統涉及的所有研究領域出現的轉變極為相似。同時，理論免疫學中另一個重要轉變是，人們關注焦點從對外源性的適應性免疫系統的轉向更多考慮固有免疫系統的平衡。

1理論免疫學經典模型

免疫學是生物學的一個領域，很早就認識到了數學建模和數學分析方法的作用。早在上個世紀60年代和70年代，數學模型已經應用于免疫學的不同領域，例如：抗原-受體的相互作用、T和B細胞群動力學、疫苗接種、生發(fā)中心動力學、病毒動力學和免疫系統對病毒的清除[6]等?，F在的許多免疫學原理和觀點都是數學模型的結果。

1.1 受體交聯和免疫原理

受體交聯[7-9]（Receptor Cross Linking）和免疫原理（Immunon Theory）是由Alan Perelson提出、Carla Wofsy作了進一步分析。這個原理根據的事實是，低價抗原不能激活B細胞，而高價抗原（即抗原擁有多個重復基序）即使在抗原密度非常低（3-4目）的情況下也能夠激活B細胞。Sulzer和Perelson[10-13]據此發(fā)展了這個理論和數學模型并提出，抗原能夠聚集B細胞受體，從而激活B細胞。這個結論是B細胞免疫的基礎之一。

盡管數學模型對免疫學發(fā)展的貢獻的例子還有很多，但是免疫網絡（Immunological Networks）的概念和自我選擇（Self-Non Self Selection）問題占有相當重要的地位。

1.2 Jerne的相互作用網絡

假設受體庫（Receptor Repertoire）是滿的，即受體庫中每一個分子都有其相對應的受體，并且這些受體可以特異性地與其它受體相互作用。Jerne據此提出免疫調節(jié)網絡[14]（Regulatory Immune Networks）的存在。抗原激活的淋巴細胞可產生新受體，這些受體對于其它淋巴細胞來說是抗原，等等，以此類推。這個網絡的概念對理論學家來說很有吸引力，特別是在提出神經網絡（Neural Networks）中的認知行為（Cognitive Behavior）概念之后，提出了更多的免疫網絡模型[15][16]。有人用元胞自動機和布爾網絡（Boolean networks）建立大尺度行為（Large Scale Behavior）模型，有人用常微分方程（ODEs）來建立自身調節(jié)網絡模型（Local Regulatory Networks）。隨著時間的推移，人們對Jerne網絡學說逐漸失去了興趣，其主要原因是Jerne網絡學說的理論模型和實際的實驗證據沒有很好的相關性。

1.3 自我選擇

調節(jié)性網絡實際上是理論免疫學中自我選擇這個大課題的一部分。假設表達自身反應性受體的淋巴細胞被機體清除（陰性選擇）。大多數陰性選擇可能是由于中樞性耐受（Central Tolerance）所導致的（T細胞在胸腺，人和小鼠的B細胞在骨髓）。陰性選擇機制失敗可導致自身免疫性疾病。人們通過多種途徑對自我選擇展開研究。有人從分子的角度和基于特殊的選擇機制來研究，而有人則建立了更為復雜的模型，例如Polly Matzinger的危險模型[17][18]（Danger Model）和Irun Cohen的侏儒模型[19-27]（Homunculus Model）。這些模型都是想反映真實的復雜系統，盡管僅通過檢測免疫系統的成分，人們是無法接近問題的實質，但是他們的嘗試拓寬了我們的視野。直到今天，關于獲得和打破（自身免疫性疾?。┠褪艿耐緩剑矝]有一個公認的解釋。

2理論免疫學的現代模型

理論免疫學的模型和問題現在正逐漸向分子理論免疫學方向發(fā)展。這種理論方向的演變與大量基因組全序列的檢測、分子生物學工具的巨大進展、高通量測量技術的發(fā)展、空間分布（Spatial Distribution）作用的測量和建模能力的發(fā)展等實驗技術的發(fā)展是分不開的。同時，計算機處理能力和建模技術的發(fā)展也是影響現論免疫學的重要因素。

2.1 Immsim、Simmune和其它復雜模型

免疫學中，最大膽的嘗試可能就是建立一個免疫系統的系統模型。第一個建立這樣模型的嘗試是上世紀80年代由IBM公司Philip Seiden開發(fā)的IMMSIM模型[28-31]。其設計的主要目的是為了在計算機上進行免疫應答試驗。IMMSIM采用了克隆選擇原理的基本觀點，認為免疫細胞和免疫分子獨立地識別抗原，免疫細胞被競爭地選擇，以產生更好的識別抗原的克隆種類。IMMSIM模型的基礎是空間擴展的元胞自動機，它用位串（或比特流，Bitstrings）代表受體、抗原和MHC分子的可變性。到目前為止，抗原和受體多樣性的位串表示方法已被許多其他研究者[32,33,34]所采用。IMMSIM包括了適應性免疫系統的所有主要成份：CD4和CD8 T細胞、B細胞及其相應的受體，MHC Ⅰ類和Ⅱ類分子和一些細胞因子。但是IMMSIM模型仍然是對免疫系統的粗略描述。因此，人們在此基礎上又進行了其它的開發(fā)。

第一個較有影響的是由Martin. Meier-Schellersheim開發(fā)的Simmune[35-36]。這個系統嘗試建立一個足夠寬廣和復雜的平臺，從而能夠對免疫學的任意實際過程進行模擬。它不僅是一個特殊模型，更是一個建模技術或語言。

還有應用了Monte Carlo模擬[37-38]或稱免疫模擬（Immunosi m）、狀態(tài)圖[39]（State-Charts）等多種數學模型，試圖涵蓋免疫系統所有可能細節(jié)并建立動力學模型。在這個方向上，最有影響的是Sol Eforni的模型。此模型嘗試提供胸腺空間擴展動力學的完全模擬，并以此來研究細胞選擇[40]。這些綜合模擬的優(yōu)勢在于他們涵蓋了當前免疫學的所有細節(jié)。但是這些模型也有缺點，他們過于復雜，因此對于所觀察到的動力學變化，我們無法充分理解其原因及模型對參數變化的敏感性。

2.2 空間擴展模型

從分子水平上講，免疫學復雜系統分析的最大進展是細胞內分子定位[41]（Molecule Localization）測量技術。免疫突觸（Synapses）的發(fā)現就是利用了該技術。人們建立了多個細胞膜動力學模型，用來解釋突觸的形成以及突觸的分子動力學。細胞膜動力學模型也應用于B細胞。這些模型中，有的是假設一個固定的細胞膜在二維晶格上（2D Lattice），有的假設一個自由漂浮的細胞膜[42-44]。另一個研究方向的是受體動力學，以及受體與其它細胞膜成份，比如Src家族激酶和脂筏[45]（Lipid Rafts），之間的相互作用。目前此領域的所有模型都是以廣泛的數值模擬（Numerical Simulation）為基礎的。

空間擴展模擬的另一個領域是生發(fā)中心動力學的模擬。經典模型主要采用ODEs來描述一或兩個總體的均勻動力學[46]（Homogenous Dynamics），而現代模擬主要應用Monte Carlo模擬[47-49]來研究多空間擴展或者均勻總體之間的相互作用，但是也有一些是采用ODEs。

2.3 免疫遺傳學和免疫信息學

不同基因組的排列和不同等位基因的序列使免疫遺傳（Immunogenetic）數據庫得到了全面的發(fā)展[50-51]。免疫遺傳數據庫IMGT儲存了多個物種的T和B細胞受體基因序列（B細胞H鏈和T細胞β/δ鏈的V、D和J基因，L鏈/α鏈/γ鏈的V和J基因）。該庫也包括了最新的MHC分子的基因序列（包括經典和非經典的）。另外，IMGT數據庫還包括了大量的淋巴細胞受體重排序列。

這樣龐大的數據庫是伴隨著免疫信息學（Immunoinfor matics）工具的大量發(fā)展而建立的。其中包括用于junction分析[52]、免疫基因對準（Immunogene Alignment）以及系統發(fā)育的工具[53-55]。所有這些工具的基礎都是將生物信息學理念應用于免疫學。免疫遺傳數據庫日漸顯現的重要性表明，免疫學建模逐漸向基因化方向轉變。

2.4 進化免疫學

與B細胞重排受體多重序列的測量一樣，多細胞生物中免疫基因的不斷積累，使免疫系統發(fā)育學（Immuno-Phylogenetics）得以快速發(fā)展。目前研究的主要焦點是適應性免疫系統的起源。適應性免疫是免疫系統的一部分，通過隨機基因重組以適應新病原體。很明顯，在軟骨魚類（Cartilaginous Fish）分化之前，適應性免疫最早出現于有腭脊椎動物（Jawed Vertebrates）。然而，這樣一個復雜系統起源的來源還不清楚。T細胞受體結構域（Receptor Domain）和B細胞受體結構域之間的相似性、RAG1和RAG2分子（RAG1和RAG2可起到隨機連接基因的作用，又稱重組激活基因）在重排過程中的關鍵作用及其物理性相鄰（Physical Proximity），使許多研究者認為，淋巴細胞受體重排的起源是轉座子（Transposon）橫向轉移到原始免疫受體（Primeval Immune Receptor）中。這個領域中使用的主要工具是系統發(fā)育分析（Phylogeny Analysis）及其相關的所有數學模型[56]。

另一個系統發(fā)育概念和方法的應用是B細胞的體超變異[57]（Somatic Hyper Mutations，SHM）分析。在生發(fā)中心反應過程中，通過活化誘導胞嘧啶脫氨酶（Activation-Induced Cytidine Deaminase，AID），B細胞的受體基因發(fā)生超變異。隨著克隆性增殖，B細胞受體基因平均每分裂一次就發(fā)生一次超變異，導致突變克隆的產生。這些克隆表現為微進化（Micro-Evolution），可以很容易地在實驗室中研究。對B細胞系統發(fā)育樹（Phylogenetic）以及它們與其它因素關系的分析，比如老化和自身免疫疾病，也已開始研究[58]。

2.5分子生物信息學和表遺傳學

在分子生物信息學（Molecular Bioinformatics）和表遺傳學（Epigenetics）的研究過程中[59]，隨著分子信息研究水平不斷提高，在免疫學中應用模型水平的精細程度也不斷提高。免疫學的一個特殊方面是需要將信號轉導（Signal Transduction）與基因重排結合起來建?！，F已建立了不同條件下的B和T細胞內的基因重排過程和淋巴細胞信息轉導的模型[60-61]。從分子角度來講，另一個重要的分子建模是在抗原提呈給T細胞之前，對抗原處理過程的分析。

2.6高通量研究方法

免疫學是典型的、以免疫假說和免疫原理為基礎的研究領域。免疫學是最晚轉向以數據為基礎的、目前已在其它生物學領域中應用的高通量方法。近5年，在這一領域已取得了很大的進展。這些進展是依靠來自生物學其它領域的經典基因表達的自適應和定位技術[62][63]，以及針對免疫學的新技術的發(fā)展取得的。免疫學領域主要依靠實驗手段，但實驗所取得的結果卻是應當屬于理論免疫學的范疇，并且與復雜科學密切相關。

在基因重排過程中應用熒光原位雜交技術[64]（FISH techniques）來定位基因是一個令人興奮的、對免疫學來說更具有針對性的研究進展。這些測量手段使我們在研究基因重排過程中，能夠確定受體不同部分之間的相互作用。

另一個對免疫系統來說具有針對性的工具是抗原芯片（Antigen Chips）的發(fā)展。這些芯片可同時測量B細胞對成百上千種抗原的應答，并提供整個免疫系統的系統表達[65]。在這類分析中使用的主要數學工具是聚類方法（Clustering Methods）。

2.7 免疫組學

目前，在理論免疫學中，最璀璨的研究領域可能就是新產生的免疫組學。這個年輕的學科已經擁有了自己的雜志《immunomic research》(省略)。免疫組學的主要目標是全方位地研究免疫系統[66][67]。這個領域采用實驗與理論相結合的工具。免疫組學目前正在研究的項目有：全部T細胞抗原決定基檢測；全B細胞抗體庫的定義及其在不同情況下的變化方式；自身免疫性疾病相關的所有基因位點的檢測。這個新生領域的成果還有限，但是在不到10年內，免疫學建模將會從基于預定假設（Predefined Hypotheses）的理論問題研究轉向對免疫系統受體和靶目標充分認識的、具有針對性的建模。

當前，理論免疫尚處于探索和發(fā)展階段，許多方法和理論還很不完善，它的應用雖然取得某些成功，但仍是低水平、粗略，甚至是勉強的。許多更復雜的免疫學問題至今未能找到相應的數學方法進行研究，還有一些免疫核心問題還存在爭議。這就需要未來的醫(yī)學工作者具備更多的數學知識，對免疫學和數學都有更深入的了解，這樣才有可能讓免疫學研究更多地借助數學的威力，進入更高的境界。

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篇6

關鍵詞:多學科聯合;畢業(yè)設計;人才培養(yǎng)

隨著現代科學技術和社會經濟文化的發(fā)展,人類社會許多重大問題的解決越來越取決于多學科的協同攻關。同時,科學技術以高度綜合為主要特征加速發(fā)展,形成了大量新興交叉學科、邊緣學科的出現,原有學科間的界限正在不斷淡化。這就在客觀上要求高等院校必須以培養(yǎng)具有多學科交叉能力的復合型人才為教學目標[1]。

近年來,計算機科學與技術在其他領域中的滲透作用越來越大。作為一門相對獨立的學科,它正在逐漸演變成為其他學科提供服務的學科,跨學科性特點尤為明顯。計算機專業(yè)的畢業(yè)生僅僅掌握本專業(yè)知識,在擇業(yè)上已經沒有明顯的優(yōu)勢。跨專業(yè)、跨學科培養(yǎng)高層次人才,既是學科發(fā)展的內在規(guī)律,也是社會、經濟進步的必然要求。因此,倡導跨學科、跨專業(yè)培養(yǎng)高層次人才的教學模式有著重要的現實意義。

1現狀與需求

“多學科交叉人才培養(yǎng)”的思想在國外已經出現了很多年,積累了豐富的實踐經驗,取得了很好的效果。麻省理工學院在20世紀中葉后大力發(fā)展交叉學科,實力不斷增強,躋身世界一流大學之列。斯坦福大學一直主張以跨學科領域的“大學院”打破學科和專業(yè)壁壘,開展在深度與廣度上都具有引領高等教育發(fā)展方向作用的“多學科教學與研究”行動。為支持跨學科研究,杜克大學專門制定了《跨越邊界:九十年代的跨學科規(guī)劃》( Crossing Boundaries:Interdisciplinary Planning for the Nineties),并為此建立了新的管理機構和資金機制,為杜克大學成為美國國內和國際上都名列前茅的綜合性研究型大學和國際性大學奠定了基礎[2]。日本在1973年首度創(chuàng)建以交叉學科教育和研究為特色之一的國立筑波大學。1998年,通過《二十一世紀的大學與今后的改革對策》決議后,日本文部省出臺了一系列促進和加強大學研究功能的政策措施,如跨學科的“大講座制”、流動性科研組織等,為日本高校的迅速發(fā)展創(chuàng)造了動力[3]。

而在我國,20世紀80年代時,著名科學家錢三強就提出了學術發(fā)展即將進入“交叉科學的新時代”觀點。20多年間,“多學科交叉人才培養(yǎng)”的思想在國內進行了許多實踐。在本科教育中,學生可以在力所能及的情況下輔修第二專業(yè),跨專業(yè)選讀感興趣的課程等;在研究生教育中,許多高校也已經對跨學科培養(yǎng)進行了探索,如在一級學科中開展導師跨學科招生和學生跨學科交叉培養(yǎng),擴大選修課的范圍,允許研究生在其他院系聽課甚至參加科研課題等,取得了一定成效[4]。但也存在一些問題,如學生輔修第二專業(yè)時,如果要拿到第二專業(yè)的畢業(yè)證書,就要完成相當數量的第二專業(yè)課程學習,導致本專業(yè)基礎不很扎實;又比如跨專業(yè)選讀感興趣的課程,學生完全按照自己的興趣任意選擇,沒有一個系統性方向[5]。這些都導致一些學生學習了很多方向,但都是“博”而“不精”。而且大多數交叉新學科或領域仍然舉步維艱,交叉科學研究機制和支撐體系處于缺位和滯后狀態(tài)。

在這樣的大背景下,各高校對于如何更好地培養(yǎng)多學科交叉人才的探索也一直沒有停止過。作為一所已有百年歷史的教學研究型綜合性大學,華南農業(yè)大學也把跨學科、跨專業(yè)培養(yǎng)復合型人才作為教學改革的一個重要方向,不斷進行嘗試,取得了一定的效果。

2 “多學科聯合畢業(yè)設計”教學模式

在深入研究國內外人才培養(yǎng)模式的基礎上,結合社會經濟發(fā)展要求,我校提出了“多學科聯合畢業(yè)設計”的教學模式新思路,如圖1所示。我們組織我校優(yōu)勢學科(如農、林、生物等專業(yè))的學生與計算機專業(yè)的學生組成課題小組,相互取長補短,共同完成畢業(yè)設計的相關內容。

2.1改革思路

“多學科聯合畢業(yè)設計”以畢業(yè)設計為基礎,建立一套完整的、便于操作的多學科聯合培養(yǎng)方案,并在實踐中不斷完善。整個思路與工作流程如圖2所示。

首先,通過給非計算機專業(yè)學生講授計算機基礎等課程,了解他們的愛好,重點關注對計算機專業(yè)知識有興趣的學生,相應地,了解和掌握計算機專業(yè)學生專業(yè)以外的興趣愛好。

其次,根據掌握的情況,有方向性地將非計算機專業(yè)和計算計專業(yè)的學生組成課題小組,課題組除學習本專業(yè)必修的基礎理論、專業(yè)知識外,還要有目的、有計劃、有針對性地在校內、校外選修非專業(yè)課程,以授課、講座、研討、知識共享等為手段,強調同小組不同專業(yè)學生之間的學術聯系和交流,促進聯系和知識共享。

最后,協同相關專業(yè)的老師共同設計題目,共同指導,完成最后的畢業(yè)設計。

2.2具體實施

以計算機專業(yè)、生物專業(yè)、數學專業(yè)學生聯合畢業(yè)設計為例,具體實施進度如表1所示。

(1) 準備階段。給生命科學學院學生講授計算機基礎及程序設計課程,教師留意一些計算機相關課程比較好的學生,做好聯合畢業(yè)設計的人員儲備。同時,通過與計算機專業(yè)的學生交流,選一些對生物信息學有興趣的學生,由這兩方面的學生共同組建一個有關生物信息學方向的課題小組。

(2) 實施階段。教師首先幫助生命科學專業(yè)的學生和數學專業(yè)的學生學習計算機程序開發(fā)、算法設計等方面的基礎內容;輔導計算機專業(yè)的學生旁聽一些生物學的基礎課程,并且通過每周固定時間的小組內成員交流,對小組成員進行交叉方向基礎知識的培養(yǎng)。其次,與生命科學學院和理學院的老師共同探討,制定“蛋白質三維結構數據庫的建立”和“蛋白質序列比對”兩個具體的畢業(yè)設計題目,同時將學生分為兩組,每組都有生命科學專業(yè)、數學專業(yè)和計算機專業(yè)的學生。最后,教師分別指導兩個小組的學生,要求他們依據自己的專業(yè)特長分工合作,共同完成畢業(yè)設計。

(3) 總結階段。對跨學科跨專業(yè)聯合畢業(yè)設計模式進行分析和總結。

3改革反思

3.1需要解決的關鍵問題[6]

(1) 如何協調計算機專業(yè)和其他專業(yè)老師共同制定聯合畢業(yè)設計的研究方向或題目。

(2) 如何根據已有的研究方向選定聯合畢業(yè)設計的計算機專業(yè)和其他專業(yè)的學生。

(3) 如何為每一個課題小組的學生設定具體的學習和研究計劃。

(4) 如何協調課題小組成員間的關系,促進小組成員相互交流、互相學習,完成最終的畢業(yè)設計。

3.2解決問題的措施

通過這次實踐,我們發(fā)現與交叉學科相對應的課程較少,如計算機和生物相交叉的生物信息學的專門課程很少,各個專業(yè)開設的都是本專業(yè)非常深入的專業(yè)基礎課程。要解決這個問題,需要聯系一些相關教師,為需要進行交叉學科學習的學生進行專業(yè)講座和輔導,并且通過項目小組每周的固定討論進行交叉學科基礎知識的學習和互補。

3.3取得的成績

(1) 參加本次“多學科聯合畢業(yè)設計”實踐的8名同學,在完成畢業(yè)設計的相關內容后,均順利通過畢業(yè)答辯,其中有3名同學獲得了“優(yōu)秀”。

(2) 通過本次探索,我們得到一種新的培養(yǎng)多學科交叉人才的方法,為高等院校的教育創(chuàng)新實踐提供一些基本方法。

(3) 通過本次實踐,我們摸索出了“多學科聯合畢業(yè)設計”科學合理的指導管理方法,包括時間節(jié)點的設置安排、專業(yè)問題協調、設計成果呈交等。

(4) 多學科的聯合還催生了新的學科生長點,有利于探索新的學科方向。

(5) 通過交叉合作,學生的群體意識、團隊合作精神大大加強,組員之間相互促進,通力合作,這是畢業(yè)設計成功的基本保證。

(6) 通過此項探索,我們改善了教師的知識結構,拓寬教師的知識面,為進行進一步教育改革和師資培養(yǎng)奠定基礎。

(7) 在團隊合作的全過程中,成員相互交流,以交叉、融合、滲透的方式掌握各學科的專業(yè)知識。學生原來認識問題受專業(yè)制約,局限于一個狹隘的領域,而通過合作,學到了許多非本專業(yè)領域又與本專業(yè)密切相關的知識,提高了綜合素質。

(8) 實現資源共享,提高實驗室和實驗設備的使用效率,推動實驗室建設的改革。

4結語

畢業(yè)設計是對大學生所學知識成果的綜合體現。作為多學科人才培養(yǎng)的一種手段,“多學科聯合畢業(yè)設計”教學模式對研究畢業(yè)設計的新方法、新思路有很好的借鑒意義。

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Exploration and Practice in Multidisciplinary of Graduation Project

CHEN Yan, XU Dong-feng, CHANG Shan

(College of Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)

篇7

一、資助重點

項目須緊密結合*經濟、社會和科技發(fā)展需求，對提高我國國際競爭力有重大意義的和具有重要應用前景。重點資助能夠帶動本市學科發(fā)展、有可能成為新的知識生長點、形成自主知識產權、提高產業(yè)競爭力的基礎研究和應用基礎研究。對前期獲得資助的市科委基礎研究重大重點項目完成情況好的，特別是取得突出階段性成果，將給予連續(xù)支持。

二、主要研究方向及內容

（一）、農業(yè)科學

1、高效優(yōu)質作物和水產新品種選育的基礎研究

（二）、生物信息學和生物學

1、生物信息學理論方法的應用基礎研究

2、重要蛋白質翻譯、修飾、結構與功能及生物學特性的基礎研究

（三）、人口與健康

1、重要自身免疫性疾?。ㄏ到y性紅斑狼瘡、類風濕性關節(jié)炎）及過敏性哮喘防治的應用基礎研究

2、重要傳染病防治的應用基礎研究

3、重要出生缺陷早期診斷及預防的基礎研究

4、重要疾?。◥盒匝翰　⒀芗膊?、退行性骨關節(jié)?。┌l(fā)病機制與防治的應用基礎研究

5、重要致盲性眼病及耳鼻咽喉、口腔系統、皮膚等重要疾病發(fā)病機理及防治的應用基礎研究

6、新型天然先導化合物的發(fā)現及結構與功能的研究

（四）數理科學

1.基于量子調控的自旋電子功能結構、矢量激光及光電子效應研究

2.災害性天氣動力學與可預報性理論的研究

3.兩相流體輸運、微納系統流體傳輸機理與熱輻射特性的研究

（五）化學科學

1.環(huán)境安全的含氟物質的分子設計與合成

2.C1化合物高效清潔活化的關鍵科學問題和應用基礎研究

3.分子催化劑的組裝及其在有機合成中的應用

4.典型水環(huán)境PPCPs持久性有毒污染物的環(huán)境過程、生物效應以及污染控制化學中的新原理\新方法研究

5.河岸帶生態(tài)系統退化機制及水環(huán)境效應研究

(六)材料科學

1.結構-功能一體化復合材料的基礎研究（重點支持無機、金屬）

2.鐵電、半導體多元合金等新型功能材料的設計制備與表征研究

3.光敏分子材料和原型器件的基礎研究

4.生物醫(yī)用材料的載體與控釋/傳遞材料微觀結構與調控機制研究

（七）信息科學

1.微電子低溫復合封裝材料及高密度相變存儲器單元的制備與模擬

2.基于過程語義的Web計算研究

3.異構網絡環(huán)境下的智能感知、信息處理與定位研究

（八）綜合交叉及其他

1.基于*光源，面向生命科學研究的方法、技術的創(chuàng)新。重點研究具有動態(tài)、實時、無損、靈敏、高分辨等特征的生命科學檢測、成像、分析方法；功能分子影像學的新理論和新方法研究

2．先進制造的科學基礎。重點研究面向復雜產品創(chuàng)新設計的知識融合與應用；生物機電一體化系統的信號處理與解碼理論的基礎研究

（九）連續(xù)支持

對未列入上述指南，但同時符合下列條件：

1.07年1月1日以后按時通過結題驗收的基礎研究重點（重大）項目；

2.項目執(zhí)行期間取得的成果在本領域頂級刊物上發(fā)表文章或取得重要發(fā)明專利或獲國家級（或省部級）科技獎二等獎以上；

3.研究內容符合國家十一五中長期科技發(fā)展規(guī)劃及*科技創(chuàng)新行動計劃；

且該研究工作確有繼續(xù)深入研究的必要，原項目負責人可以申報連續(xù)支持。

三、研究期限

項目進度要求：*年9月30日前完成各項研究任務。

四、申請方式

1、本指南公開。凡符合課題制要求、有意承擔研究任務的在*注冊的法人、自然人均可以從“*科技”網站上進入“在線受理科研計劃項目可行性方案”，并下載相關表格《*市科學技術委員會科研計劃項目課題可行性方案（*版）》，按照要求認真填寫。多家單位聯合申請的課題，應在申請材料中明確各自承擔的工作和職責，并附上合作協議或合同。所有附件要求上傳到網上。

2、申報單位有較強的科研力量或有較強的研究依托單位，鼓勵以產學研聯合方式、國內聯合方式和國內外聯合方式申請，申報單位必須具有實施項目必需的研究開發(fā)設施及自有資金。

3、課題責任人年齡不限。鼓勵通過課題培養(yǎng)優(yōu)秀的中青年學術骨干。作為課題責任人和主要科研人員，不得同期參與承擔的863、973、國家科技攻關和*市重大、重點科研項目數超過三項。

4、本專項課題的申請起始日期*年5月30日，截止日期為*年6月20日。課題申報時需提交書面可行性方案一式4份，并通過“*科技”網站遞交電子文本1份。書面可行性方案集中受理時間為*年6月16日至6月20日，每個工作日上午9：00—下午4：30。所有書面文件請采用A4紙雙面印刷，普通紙質材料作為封面，不采用膠圈、文件夾等帶有突出棱邊的裝訂方式。

5、已申報今年市科委其它類別項目者應主動予以申明，未申明者按重復申報不予受理。

6、網上填報備注：

1）登陸“*科技”網，進入網上辦事專欄；

2）點擊《科研計劃項目課題可行性方案》受理并進入申報頁面：

-【初次填寫】轉入申報指南頁面，點擊"專題名稱"中相應的指南專題后開始申報項目（需要設置“項目名稱”、“依托單位”、“登錄密碼”）；

-【繼續(xù)填寫】輸入已申報的項目名稱、依托單位、密碼后繼續(xù)該項目的填報。

篇8

關鍵詞：計算機輔助藥物設計；藥物設計；原理；應用

進入21世紀，現代科學和計算機技術的運用，不斷改進藥物發(fā)現的技術和方法；化學信息學和生物信息學，信息處理和轉換的根本變革，分子生物學、細胞生物學、免疫學、遺傳學、生物化學、藥物化學、結構化學、藥理化學、藥理學的發(fā)展和交叉滲透，特別是與計算機科學的融合，產生了把計算機的模擬技術應用于新藥的研究和開發(fā)的新型方法-計算機輔助藥物設計。

1 在基于結構藥物設計中的作用和意義

基于結構藥物設計（SBDD）的基本出發(fā)點是針對藥物作用靶點和藥物分子的結構、功能及與藥物作用方式，來設計作用專一、活性強、不良反應少的新藥。計算機輔助藥物設計將SBDD的思路以計算機方法加以實現，為藥物設計提供了理論思維形象化的表達及強有力的基本工具和手段。

隨著生物大分子結構測定和計算機技術的進步，SBDD得以快速發(fā)展，并且趨于定向化和合理化，減少了尋找新藥的盲目性和偶然性，提高了藥物設計的成功率，節(jié)省了新藥開發(fā)工作的人力、物力和財力。

2 計算機輔助藥物設計原理

隨著理論計算技術、X射線晶體學、核磁共振等結構生物學測定技術的逐漸成熟，已經可以獲得研究對象的三維結構信息。藥物、生物大分子以及藥物-生物大分子復合物的三維結構能以實驗方法測得，也能以理論計算方法得到，并可以通過計算機模擬。計算機輔助藥物設計用分子模擬軟件分析受體大分子結合部位的結構性質，如靜電場、疏水場、氫鍵作用位點分布等信息。考查配體小分子的化學結構特征，尋找和設計合理的藥物分子，識別得到分子形狀和理化性質與受體作用位點相匹配的分子，設計和優(yōu)化并測試這些分子的生物活性，從而確定具有生物活性的目標化合物。經過多次循環(huán)，最終發(fā)現新的先導物。

3 利用計算機輔助藥物設計原理進行虛擬篩選

發(fā)現全新結構的先導化合物是藥物發(fā)現的目標，藥物篩選是現代藥物開發(fā)流程中檢驗和獲取具有特定生理活性化合物的一個步驟，是指通過規(guī)范化的實驗手段從大量化合物或者新化合物中選擇對某一特定作用靶點具有較高活性的化合物的過程。隨著計算機模擬技術的成熟，便產生了通過計算機的模擬手段進行虛擬篩選（virtual screening，VS）技術。虛擬篩選是針對重要疾病特定靶標生物大分子的三維結構或定量構效關系（QSAR）模型，從現有小分子數據庫中，搜尋與靶標生物大分子結合或符合QSAR模型的化合物，進行實驗篩選研究。虛擬篩選是將藥物篩選過程在計算機上模擬，從上百萬個分子中，發(fā)現有潛在的化合物，對化合物可能的活性作出預測，進而對有可能成為藥物的化合物進行有針對性的實體篩選。虛擬篩選的對象是化合物數據庫，這個數據是虛擬化的，避免了傳統實驗篩選帶來的財力、精力、時間上的消耗，大大降低實驗篩選化合物數量，縮小了藥物研發(fā)的周期和投入，減少了藥物開發(fā)成本。同時，在篩選過程中考慮化合物分子的藥動力學性質和毒性等，使篩選具有更高的內涵。虛擬篩選被應用于藥物活性化合物的發(fā)現及并行算法，實現了虛擬篩選的高通量化，進而對比較有可能成為藥物的化合物進行有針對性的實體篩選。虛擬篩選技術已經成為當今藥物研發(fā)的重要手段。

4 分子模擬（molecular modeling）

利用計算機圖形學進行分子模擬的技術稱為計算機分子模擬，簡稱分子模擬。通過分子模擬，可以進行直觀、可視化的藥物設計；通過對分子形狀和方位進行運動操作，可觀察藥物與靶點的相互作用，判斷靶點分子可能的結合位點，還能對藥物分子進行整修，提出改善藥物的藥效學和動力學性質的改良方案。

5 計算機輔助藥物設計的意義

計算機輔助藥物設計作為分析工具（“數據挖掘”）和新想法的來源（“理性”分子設計），為藥物發(fā)現提供了重要的依據和支撐；這種設計方式完全是在計算機上通過軟件進行模擬計算，成為藥物發(fā)現的新途徑；完全打破傳統的藥物發(fā)現和設計依賴于大量的實驗篩選、并行的化學合成的方式；計算機輔助藥物設計的引入對整個研發(fā)過程都有一定的“輔助”作用，甚至成為推動藥物研發(fā)或者決定藥物研發(fā)成敗的關鍵因素和主要途徑。

6 計算機輔助藥物設計的思路

作為探索新藥開發(fā)的高效研究方法和有效的技術手段，計算機輔助藥物設計通過虛擬篩選與分子對接技術，揭示藥物與機體靶標的作用機制，探索藥物靶點的空間結構，最終目標是設計具有顯著生物活性的藥物分子。即所設計分子能選擇性地與某一靶標結合，或者能同時對多個靶標進行預期的活性的調節(jié)作用。

7 計算機輔助藥物設計研究的方向

圍繞藥物研究的兩大對象“藥物和受體”，自20世紀80年代起，“計算機輔助藥物設計”相關領域得到迅速發(fā)展，各種算法軟件日新月異。根據受體是否已知和活性數據是否定量，所有研究均可以歸屬于虛擬小分子生成、大分子結構預測、定量構效關系、藥效團模型、分子對接、全新藥物設計和動態(tài)模擬（分子動力學/隨機動力學/蒙特卡洛）等七大研究方向。

在虛擬篩選時，需要產生大量的候選分子，這個需求導致產生了“虛擬小分子生成”研究領域；受實驗測定的限制，大量的受體結構信息需要利用計算機模擬的方法得到，這就催生了“大分子結構預測”研究領域；早期受體結構信息缺乏，但是圍繞著同一受體或者疾病已經獲得多個小分子活性信息，根據該活性信息是否為定量信息，分別發(fā)展出“定量的構效關系”和半定量的“藥效團模型”兩個研究領域；隨著近年來受體結構信息逐漸增多，誕生了“分子對接”技術；與此同時，隨著片斷組織學及前面幾個“計算機輔助藥物設計”技術的成熟發(fā)展及改進，催生了“全新藥物設計”技術；動態(tài)模擬（分子動力學/隨機動力學/蒙特卡洛）是非常特殊的技術，盡管該方法不能直接判斷出某分子是否為藥物候選分子，但是在前面六個技術中需要都會用到該方法，特別是在含有大分子結構時，它是對整個分子體系進行優(yōu)化使其達到某個“合理結構”狀態(tài)不或缺的方法。

計算機輔助藥物設計以其特有的高效便捷等特點，為藥物設計提供新的思路和創(chuàng)新途徑；為藥物靶點的發(fā)現提供技術保障；也為先導化合物的優(yōu)化和生物學驗證提供了理論指導。通過藥物設計軟件可以從理論深度解釋實驗結果、驗證實驗數據的可靠性、得到實驗無法得到的微觀數據，并根據研究結論做出最佳決策，使藥物發(fā)現更經濟有效；增強對科學研究的深度，從而提高科研和論述水平；通過模擬計算、指導實驗，避免實驗的盲目性，從而節(jié)省實驗經費的投入，并縮短研究周期。

參考文獻

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篇9

1．1醫(yī)學信息學教學與醫(yī)學實踐需求脫節(jié)

醫(yī)學信息學的教學體系應該從醫(yī)學信息的上、中、下“三游”來加以組織。醫(yī)學信息學上游主要是指傳授醫(yī)學信息的本質、特征、類型、產生機制與機構、傳播等知識。醫(yī)學信息學中游主要是指傳授醫(yī)學信息的搜集、整理、鑒定、組織與分析，以及醫(yī)療信息化背景下的醫(yī)學信息的描述與信息庫、衛(wèi)生信息系統、醫(yī)學信息的儲存、檢索和深加工等知識。醫(yī)學信息學下游主要是指傳授醫(yī)學信息資源開發(fā)、利用與服務及其文化傳承等知識。筆者認為醫(yī)學信息學是一門應用型較強的課程，對于醫(yī)學專業(yè)的學生需要根據未來所從事的職業(yè)性質研修相應的“三游”知識。如臨床專業(yè)的學生需要研修病案管理學、病案信息資源管理學、醫(yī)院信息系統、電子病歷等課程。但是就筆者所在的南京醫(yī)科大學進行調研發(fā)現，在醫(yī)學學生的教學計劃中，只有衛(wèi)生信息管理與信息系統專業(yè)與醫(yī)療保險專業(yè)開設了醫(yī)學信息學的相關課程，而作為未來醫(yī)學信息的產生者——醫(yī)生，臨床專業(yè)的醫(yī)學生教學計劃中沒有醫(yī)學信息學的相關課程。這種醫(yī)學信息學教學與醫(yī)學實踐需求之間的脫節(jié)，直接導致臨床專業(yè)的醫(yī)學生在大學期間沒有培養(yǎng)良好的醫(yī)學信息學素養(yǎng)，進而導致這些醫(yī)學生在未來成為醫(yī)生之后對醫(yī)學信息不重視，甚至為醫(yī)學信息產生、收集、整理而煩惱。

1．2醫(yī)學信息學學科發(fā)展不深入

長春工業(yè)大學繼續(xù)教育學院對開設醫(yī)學信息學專業(yè)(或方向)的高校進行了排名，其順序是復旦大學、中山大學、中南大學、中國醫(yī)科大學、首都醫(yī)科大學、四川大學、北京大學、南方醫(yī)科大學、山西醫(yī)科大學、浙江大學、華中科技大學、西安交通大學、石河子大學、吉林大學、重慶醫(yī)科大學、哈爾濱醫(yī)科大學、山東大學、杭州師范大學、南京醫(yī)科大學、泰山醫(yī)學院、河北醫(yī)科大學、南昌大學、天津中醫(yī)藥大學、福建醫(yī)科大學、武漢大學、上海交通大學、青島大學、天津醫(yī)科大學、延邊大學、浙江中醫(yī)藥大學、新鄉(xiāng)醫(yī)學院、南華大學和大連醫(yī)科大學等33所高校。筆者在南京醫(yī)科大學圖書館網站利用“題名=醫(yī)學信息或衛(wèi)生信息，文獻類型選擇‘中文書籍’進行檢索，返回結果為51本與醫(yī)學信息相關，14本與衛(wèi)生信息相關的文獻。在51本與醫(yī)學信息相關的檢索結果中涉及醫(yī)學信息檢索的文獻為31本，涉及到醫(yī)學信息學基礎教程的結果為8本。其余主要包括醫(yī)學信息研究、醫(yī)學信息資源組織與管理、醫(yī)學信息系統、醫(yī)學信息學決策與支持系統和醫(yī)學信息分析等。綜觀這些檢索結果基本上是針對不同對象的大學課程教科書。在14本與衛(wèi)生信息相關的檢索結果中涉及衛(wèi)生信息管理的結果為8本，涉及衛(wèi)生信息系統的結果為2本，涉及衛(wèi)生信息化的有2本，涉及衛(wèi)生信息技術與衛(wèi)生信息資源的各1本。從檢索結果可以得出在醫(yī)學信息學學科發(fā)展過程中存在創(chuàng)作重復現象。如在檢索結果中涉及到的知識點雷同多，書本編排應急就章，重復建設，后出版之書不僅沒有超過前者，有的反而出現倒退現象。除劉冰、黃玉玲主編的《醫(yī)學信息研究》之外，主要用于醫(yī)學信息學專業(yè)教學教材。在這些教材中除了丁寶芬教授的《醫(yī)學信息學》、羅愛靜教授的《衛(wèi)生信息管理概論》和《衛(wèi)生信息管理學》作為普通高等教育國家級教材規(guī)劃教材之外，其余教材鮮有得到國際或國內同行普遍認同。有些著作雖然注重吸收圖書情報與檔案管理學的學科知識，但是沒有能夠與醫(yī)學信息學有效融合，移植現象比較明顯。當然筆者在此無意于簡單否定醫(yī)學信息學界與出版界同行的工作，但我國33所醫(yī)學信息學相關專業(yè)的高等院校應該反思，應考慮利用范式理論指引學科發(fā)展，加強知識橫向與縱向的傳承與發(fā)展，引進圖書情報與檔案管理學、經濟學和管理學等理論，彌補國內醫(yī)學信息學學科的空白和不足，提升學科地位。

2醫(yī)學信息學范式研究是解困之舉

隨著全球化進程的加劇，醫(yī)學信息學也將與其他學科更加相融，醫(yī)學信息學的發(fā)展必將走向開放與合作，醫(yī)學信息學學科發(fā)展問題將會成為一個國際性課題。因此我國醫(yī)學信息學共同體利用范式理論作為研究手段，從國外學科研究成果和研究方法中汲取有益成分，使之為解決國內醫(yī)學信息學的學科發(fā)展之瓶頸成為應然解困之舉。

2．1范式研究有助于醫(yī)學信息學學科的深化與拓展

醫(yī)學信息學要想從宏觀上和根本上提升學科地位，需要在元科學領域的研究上投入更多精力。元科學理論，即關于科學的科學，醫(yī)學信息學元科學即是指關于醫(yī)學信息學的科學。當醫(yī)學信息學發(fā)展到一定階段的時候，醫(yī)學信息學共同體會對學科的本質、規(guī)律及其相關元問題進行分析與探究，便產生了“學中之學”、“科學之科學”的研究取向，筆者認為可以將這類的醫(yī)學信息學分支學科稱之為“醫(yī)學信息學元科學”。醫(yī)學信息學共同體會遵循學科發(fā)展史的軌跡，即經驗研究、方法論研究和理論研究，具體發(fā)展走向為病案管理、醫(yī)學信息檢索、衛(wèi)生信息管理學、衛(wèi)生信息化、衛(wèi)生法律法規(guī)、醫(yī)學信息保護技術學、醫(yī)院信息系統、衛(wèi)生信息系統、電子病歷、區(qū)域醫(yī)療合作和醫(yī)學信息學史等。在此基礎之上，醫(yī)學信息學科分支中會產生醫(yī)學信息學概論(衛(wèi)生信息管理概論)——以“揭示醫(yī)學信息學現象本質和規(guī)律為研究目的”的學科。醫(yī)學信息學范式研究就是關于醫(yī)學信息學學科自身的深化與拓展，醫(yī)學信息學共同體立足于宏觀抽象層面，從根本上認識醫(yī)學信息學的元問題和本質規(guī)律?，F階段我國的醫(yī)學信息學研究已具備一定的規(guī)模和水平，其研究領域已經從醫(yī)學知識表達、衛(wèi)生信息系統、生物信息學、醫(yī)學信息學教育與培訓l等傳統領域向面向語義互操作的知識體系構建、跨系統和跨應用的互操作標準制定、網格與云環(huán)境下的應用、轉化醫(yī)學、人體模型建設、臨床決策和認知學領域深入發(fā)展。盡管醫(yī)學信息學的發(fā)展已經進入了一個全新的發(fā)展領域，具有較快的發(fā)展速度，但是對元問題層面的挖掘探討仍對學科的發(fā)展是至關重要的。以醫(yī)學信息學元科學代表“醫(yī)學信息學概論”或“衛(wèi)生信息管理概論”為例，現有的文獻僅有一本，即衛(wèi)生部“十一五”規(guī)劃教材——《衛(wèi)生信息管理概論》。筆者認為作為醫(yī)學信息學元科學的《衛(wèi)生信息管理概論》應當注重對醫(yī)學信息學生存環(huán)境、發(fā)展史和共同體的研究，應從醫(yī)學信息學本身的問題出發(fā)建立起本學科研究問題的獨特視角，而不宜將大量的篇幅放在對“對象性事物”的描述和闡述上。基于元科學的重要性，醫(yī)學信息學理應將更多的空間設定在元科學領域的研究上，才能從根本上提升該學科地位。醫(yī)學信息學范式研究理應針對醫(yī)學信息學自身的探討和分析，立足于宏觀抽象層面認識醫(yī)學信息學基本問題和本質規(guī)律的研究。鑒于此，筆者認為醫(yī)學信息學范式研究與醫(yī)學信息學發(fā)展的要求是一致的，它是醫(yī)學信息元科學研究的最佳切入點，它是以醫(yī)學信息學發(fā)展史為研究主線，不僅涉及到醫(yī)學信息學未來的發(fā)展方向，還需要研究醫(yī)學信息學學科共同體主體作用、醫(yī)學信息范式變遷與學科外在環(huán)境因素之間的關系等。

2．2范式研究是醫(yī)學信息學汲取外學科精華的典型嘗試

較之于醫(yī)學信息學內部各分支學科之間的互相融合，醫(yī)學信息學對其他學科理論和技術應用的吸收、引進、消化、滲透、移植等將不斷推進醫(yī)學信息學的發(fā)展。即使醫(yī)學信息學在解謎過程中出現不可通約性，分歧未能達成一致意見，醫(yī)學信息學也會在反復的推敲和質疑中逐漸成熟。因為在外學科理論引入醫(yī)學信息學的磨合期中所產生的碰撞、摩擦和火花，可能為醫(yī)學信息學的發(fā)展提供爭論的焦點和學術的創(chuàng)新點。醫(yī)學信息學范式研究正是基于這一思考與目的。美國社會學家米爾斯在《社會學的想像力》中論及：“將自己的領域當作獨立的王國，而忽略它與其他領域，諸如經濟、政治等方面的聯系，造成了歸納的一般性無法演變成演繹的精確性，演繹的精確性又無法上升到歸納的一般性。最終的結果就是，個人困擾沒有成為公共論題，甚至于漸行漸遠。人文精神的組織力進化成為科學精神的機械性，而概念和方法則成為了問題的主導因素，這不禁有本末倒置之嫌。加之于我們對社會本身是如何形成的一無所知，而只是無意識地接受了其存在的合法性，這更容易加深身處其中人的無力和無助感。”醫(yī)學信息學范式從本質上說就是社會學理論進入醫(yī)學信息學領域的一大嘗試。醫(yī)學信息學由單一研究方向向多重研究方向發(fā)展，從病案管理學向病案學、醫(yī)學信息檢索、衛(wèi)生信息系統、醫(yī)學決策支持系統、認知學和醫(yī)學倫理與監(jiān)管等方向發(fā)展，醫(yī)學信息學專業(yè)呈現日益增多，學科日趨分化的趨勢。從醫(yī)學信息學的發(fā)展趨勢來看，符合人類的認識發(fā)展規(guī)律。初期關于醫(yī)學信息學的知識是從病案管理實踐著手，對于學科還沒有一個完整、清晰的認識，隨著研究活動的深入、認識的推進，與學科內外發(fā)展動力因素的影響，對醫(yī)學信息學進行逐塊逐層的分解研究，于是出現了整體知識的不斷吸收、引進、消化、滲透、移植等，在學科組成上表現為學科不斷分化成病案學、醫(yī)學信息學、衛(wèi)生信息系統等分支學科(或專業(yè))。醫(yī)學信息學的發(fā)展理應汲取外學科的精華充實與強化本學科內涵建設，來解決醫(yī)學信息學科建設中的熱點、難點與焦點問題。因此，為了醫(yī)學信息學的科學發(fā)展，我們需要的是深刻剖析與之存在學科依賴關系及其運作原則，并結合其他學科的研究成果來探討此情境下的醫(yī)學信息學的學科發(fā)展問題，而不是脫離其中任何一方。我國的醫(yī)學信息學發(fā)端于2O世紀80年代初的醫(yī)學圖書情報學，研究體系不夠完整和成熟，研究領域也不平衡，例如重視文獻信息管理、技術路線和微觀實踐，但是對于理論研究和學科RESEARCHONLIBRARYSCIENCE19建設研究不夠深入，標準規(guī)范建設滯后，信息共享不足、缺乏系統規(guī)劃，人才數量不足、質量有待提高、結構不盡合理。新時期的醫(yī)學信息學又面臨學科外的政治環(huán)境、經濟環(huán)境的影響，與計算機技術、網絡技術、社會學、倫理學、認知學和人工智能技術的應用與滲透，意味著醫(yī)學信息學已經沿著范式理論的軌跡，發(fā)展成為一門綜合各學科精華的邊緣交叉學科。在醫(yī)學信息學研究呈現多樣化趨勢的今天，借鑒社會學方法有助于分析醫(yī)學信息學的發(fā)展方向、分支學科，或許會讓我們發(fā)現原來的封閉視野所不能看到的演進過程與規(guī)律；也有助于當我們習慣于現有學科思維框架下的醫(yī)學信息學發(fā)展之余，換之以外學科的視角重新審視和考察醫(yī)學信息學的發(fā)展和演變，給學科的發(fā)展與建設輸入新的血液。

3醫(yī)學信息學學科范式內涵探微

“范式(Paradigm)”一詞是托馬斯•庫恩首先在《科學革命的結構》一書中用于科學研究的，他在該書中指出：“范式通常是指那些公認的科學成就，他們在一段時間里為實踐共同體提供典型的問題和解答?？梢杂脕斫忉尶茖W歷史發(fā)展軌跡及其科學知識增長模式的社會學概念?！薄胺妒降闹饕憩F為‘符號概括’、‘信念’、‘價值’和‘范例’等?！痹诮庾x與理解庫恩關于范式的闡述的基礎上，筆者認為，醫(yī)學信息學范式是醫(yī)學信息學共同體在醫(yī)學信息生產和管理實踐活動中所共有的世界觀、方法論、理論成果和共同遵守的行為準則(即范例)等成分，是指醫(yī)學信息學共同體公認的“模式”。共同體、世界觀、方法論、理論成果和范例等是醫(yī)學信息學范式的重要組成成分，其雖不可能涵蓋醫(yī)學信息學范式全部的“應有之義”，但可以把這些當作醫(yī)學信息學范式的核心內容。

3．1共同體

科學共同體簡稱為共同體，最早運用可以追溯到1942年，英國物理學家、哲學家波朗尼(Polanyi)在其論文《科學的自治》中使用了這一概念。庫恩在《科學革命的結構》中把“共同體”理解為科學范式的承載體——“一個科學共同體由共有一個范式的人組成”。學科共同體是以上一切成分元素的執(zhí)行者，也是經常被忽略的研究主體?？茖W共同體研究在范式研究中的地位毋庸置疑，醫(yī)學信息學科共同體正因為有了共同的范式才能集中在相同的研究領域內，不受時間和空間的限制，進行交流和互動。因此在研究醫(yī)學信息學范式時，首先要明確醫(yī)學信息學共同體的概念。傳統的醫(yī)學信息學學科主要研究的是醫(yī)學信息學的對象、方法論、理論標準，而很少涉及醫(yī)學信息學的認識主體——醫(yī)學信息學共同體。醫(yī)學信息學共同體可理解為發(fā)展醫(yī)學信息學范式的主體，研究醫(yī)學信息學范式主體，擁護同一醫(yī)學信息學范式的主體。醫(yī)學信息學共同體由授受相應的醫(yī)學信息學教育背景和學科訓I練的學者構成，他們以發(fā)展醫(yī)學信息學為使命，具有共同的價值理念，遵循共同的學術規(guī)范和維護共同的學術尊嚴。醫(yī)學信息學科共同體通常遵循醫(yī)學信息學學科發(fā)展規(guī)律，致力于醫(yī)學信息學科學研究、教育教學、實踐，是醫(yī)學信息學學科的主體。醫(yī)學信息學共同體可以是相對穩(wěn)定的正式組織形式，也可以是自由組合的非正式組織形式。前者具有相對穩(wěn)定的組織機構、成員、規(guī)范和活動方式。如中國醫(yī)院管理學會下的病案管理委員會、醫(yī)學信息學會，全國33所開設醫(yī)學信息學相關專業(yè)(或方向)的院校教師組成的同事式組織、導師與學生組成的師徒式組織，以及其他醫(yī)學信息科研、實踐機構組成的固定團隊等。后者一般不具備嚴格意義上傳統固定的組織形式、規(guī)模和穩(wěn)定人員構成等內容。如因課題立項而臨時組建的課題組形式，各地組織的擁有固定主題的學術研討會、學術論壇、博士論壇，同一學科領域或分支學科的共同愛好者等。從醫(yī)學信息學共同體發(fā)揮的作用來看，非正式組織形式的學科共同體不僅是學科建設與發(fā)展的生力軍，也是正式組織形式醫(yī)學信息學科共同體的補充力量。當他們的自身作用和地位日益得到社會及統治階層認可時，自組織形式隨時有可能轉化為有組織形式。

3．2世界觀

世界觀，又稱為宇宙觀，是哲學的樸素形態(tài)。由于醫(yī)學共同體所處的社會地位、觀察問題的角度不同形成不同的醫(yī)學信息學世界觀，這種觀點是共同體自身醫(yī)學信息學工作、學習和生活實踐的結果，往往是自發(fā)形成的，需要醫(yī)學信息學的相關研究者對其進行自覺地概括和總結并給予理論上的論證，才能成為指導學科發(fā)展的哲學。醫(yī)學信息學共同體的世界觀是形而上的部分，是共同體對整個醫(yī)學信息學學科，以及共同體與醫(yī)學信息學之間的總的看法和根本觀點，簡而言之即醫(yī)學信息學共同體對于醫(yī)學信息學這一學科的總體認識，對醫(yī)學信息學的共識，包括醫(yī)學信息學科共同體所共有的基本信念、價值取向、思維方式等，是本體論、認識論層面的承諾，以及對自身在醫(yī)學信息學學科中的地位和作用的看法。醫(yī)學信息學共同體的世界觀可作為指導思想，指導醫(yī)學信息學共同體開展醫(yī)學信息學研究。醫(yī)學信息的世界觀往往決定著一個學科的自身定位和發(fā)展方向，表現在醫(yī)學信息學范式研究中則是要解決“如何看待醫(yī)學信息學專業(yè)研究對象”的問題。當認為醫(yī)學信息體現為一種歷史記錄屬性時，要維護的是學科歷史有機聯系；當認為醫(yī)學信息體現為一種知識屬性時，要實現的是學科最大效益。

3．3方法論

醫(yī)學信息學方法論是醫(yī)學信息學共同體在醫(yī)學信息學學習、實踐和研究中所自覺沿襲的一般方法。醫(yī)學信息學方法論是以解決醫(yī)學信息學中的問題為目標的一種體系或系統，通常涉及問題分析、任務工具和方法技巧等方面的論述。方法論體現在世界觀、自然觀、社會歷史觀、倫理觀、審美觀、科學觀之中，可以是由模式、方式、方法、手段等組成的經驗研究成果、案例和實用技術方法。醫(yī)學信息學方法論會對一系列具體的方法進行分析研究、系統總結并最終提出較為一般性的原則。醫(yī)學信息學學科的發(fā)展范式按照庫恩的科學范式為一般原則，即從前科學——常規(guī)科學——反常與危機——科學革命——新的常規(guī)科學為醫(yī)學信息學的學科發(fā)展線索，并利用歷史主義方法構建醫(yī)學信息學范式理論；在經驗層面，方法論是理論適用的方式，如在病案科整理病歷資料時，利用來源原則與事由原則進行歸檔管理；在醫(yī)學信息學安全和實用技術中則是一些純事實性和操作性方法，如利用原型法指導醫(yī)院進行信息系統開發(fā)建設。醫(yī)學信息學方法論是用以指導醫(yī)學信息學進行學術研究和實踐活動的路徑與綱領，解決的是“醫(yī)學信息學如何從事專業(yè)學術活動”的問題。如研究方法中的歷史主義研究方法、實證主義方法、論證方法、比較方法和調查研究方法等。

3．4理論成果

醫(yī)學信息學理論成果是指對醫(yī)學信息學范式形成并起著決定作用的共有醫(yī)學信息學理論。理論需要尋求解釋，而范式則提供了尋找解釋的方法。醫(yī)學信息學理論在成為共有認識之后可以上升到范式層面，達到范式層面的理論成果同一般的理論成果有聯系，也有區(qū)別。聯系在于，范式層面的理論來自于一般理論而又高于一般理論，它是醫(yī)學信息學共有的概論、命題及其推理。概念是思維的基本單位，是反映事物本質屬性的思維形式。作為醫(yī)學信息學理論邏輯出發(fā)點的概念是基本概念。共有概念是對醫(yī)學信息學學科共有基本元素的約定，而這些概念必須是以醫(yī)學信息學學科的本源概念的面貌出現。如“病歷”、“醫(yī)囑”和“病案”。命題是表明判斷結果的陳述語句，有真假意義的語句才是命題。如病案的本質屬性是原始醫(yī)療記錄性——這是對病案本質屬性的肯定判斷，是一個可以做真假檢驗的語句。共有命題是指醫(yī)學信息學學科理論中類似自然科學中定理、定律性質的命題。推理是指一判斷借以另一判斷推出的思維功能。共有推理是由共有命題中引申而來的。如從病案的原始性可能推理出病案具有憑證性。雖然范式層面的理論已經得到充分的論證，成為共同體內部約定俗成的公理，但是醫(yī)學信息學共同體不會因為具體理論的不完善而影響范式共有理論的存在，對于共有理論，也不會因為研究主體的不同闡釋而影響其范式指導作用。雖然處于同一學科共同體的成員往往引用同樣的理論成果，得出類似的理論觀點，醫(yī)學信息學共同體能夠同意確認一個范式，但不會同意對范式的完整詮釋或合理化。缺乏標準詮釋或不能得出一致同意的規(guī)則并不會阻止范式指導研究。

3．5范例

篇10

關鍵詞：工科院校;生物醫(yī)學工程專業(yè);生物實踐教學;教學改革

中圖分類號：G6421 423;Q 95-33 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）07-0075-02

生物醫(yī)學工程（Biology Medical Engineering，BMI）是綜合生物學、醫(yī)學和工程學的理論和方法而發(fā)展起來的，其主要是運用現代自然科學和工程技術的原理和方法，從工程學的角度，在多層次上研究人體的結構、功能及其相互關系，揭示生命現象，為防病、治病提供新的技術手段的一門綜合性、高技術的學科，多學科的高度綜合交叉是生物醫(yī)學工程的特點[1]。自上世紀70年代末以來，國內許多醫(yī)學院校、綜合性大學、理工科大學及相關科研機構都設立了生物醫(yī)學工程專業(yè)，涵蓋了生物信息、醫(yī)療儀器、生物材料、生物工程等多個專業(yè)方向，課程設置主要包括工程類課程和醫(yī)學類課程，旨在培養(yǎng)具有各方面能力的復合型人才[2]。

在生物醫(yī)學工程專業(yè)的培養(yǎng)體系中，實踐教學是培養(yǎng)大學生的創(chuàng)新意識、創(chuàng)新思維和創(chuàng)新精神、提高整體教學質量的根本保證和有效途徑[3]。南京郵電大學生物醫(yī)學工程專業(yè)是在學校原來的信號與信息處理等優(yōu)勢學科的支撐下發(fā)展起來的，因此在醫(yī)學信號處理、醫(yī)學圖像處理、生物傳感和生物信息學等領域積累了雄厚的師資和科研力量，上述領域的實踐教學體系完善、教學平備。比較而言，學校在生物醫(yī)學領域的教學和科研上相對薄弱，特別是在生物醫(yī)學方面的實踐教學有明顯的不足，存在著師資力量缺乏、教學平臺薄弱、課時有限等問題。針對上述問題，我們從師資隊伍建設、資源優(yōu)化配置、教學內容改革和教學方式更新等方面入手，對生物醫(yī)學工程專業(yè)的生物學實踐教學提出一系列改革措施，取得一定的效果。

一、生物學實踐教學存在的問題

南京郵電大學是傳統的工科院校，信息學科是學校的辦學特色。在工學為主體，以及“大信息”的背景下，學校的通信、電子、圖像和計算機等學科的科研氛圍濃厚、師資力量較強，相關課程的教學體系成熟、教學特點鮮明。上述相關學科的實踐教學已經構建了包括課內實驗、專題實驗、綜合訓練和生產實習一系列完善的實踐教學體系結構。但隨著我國生物醫(yī)學工程學科建設工作的開展，以及生物醫(yī)學領域研究和應用的快速發(fā)展，迫切的需要將更多的生物醫(yī)學知識融入到工程學知識中。為了擴展生物醫(yī)學工程專業(yè)學生在生物醫(yī)學領域的知識，激發(fā)學生的學習興趣，在生物學教學方面，我校目前開設了幾門生物學領域的課程，包括現代生物學、定量生理學和解剖生理學等。

由于學校在生物醫(yī)學相關學科的科研和教學缺乏基礎，因此這些課程的師資力量較為缺乏，實驗教學平臺也比較薄弱。此外，生物醫(yī)學課程多屬于理論加上實驗的課程，要求課時較多。以解剖與生理為例，理論課要講51個學時，實驗課也需要51個學時[4，5]。但我校生物醫(yī)學工程專業(yè)大綱，對解剖與生理課程只設置了36個學時的理論課以及4個學時的實驗課。因此，在這些課程的理論課教學上，需要大幅的調整以適應本專業(yè)學生的培養(yǎng)要求[4，5]。在實驗教學上，由于課時的限制，大多為演示實驗或參觀，學生缺乏動手實踐機會[6]。

筆者在調研學生對解剖與生理課程興趣、期望和要求時，有68.1%的同學表示對這門課程感興趣或非常感興趣（表1），并且有30%的同學希望能有動手實踐的機會（表2）。但我校目前現有的師資力量、實驗教學平臺和課時設置都不能滿足學生的這一要求，因此，必須采取有效的改進措施提高教學平水，滿足學生的學習要求。

二、生物醫(yī)學實驗教學改進辦法

1.培養(yǎng)專任教師隊伍。為了提高我校生物醫(yī)學領域的教學和科研水平，近幾年來，已引進多個生物醫(yī)學相關專業(yè)的博士和高級人才，構建了一個高學歷的教師隊伍。教師的專業(yè)和研究方向包括了分子生物學、蛋白質工程以及納米材料毒理等，這些教師的專業(yè)背景和知識體系完全滿足了現有的生物課程教學和實驗教學的需要。

2.完善實驗教學條件。為了提高實驗教學水平，同時為了滿足學?？蒲许椖堪l(fā)展的需要，我校已于近幾年建設完成了生物醫(yī)學實驗室。實驗室的建設目標是建立一個以生物技術為核心，結合醫(yī)學診斷以及生物信息處理的多層次性和綜合性實驗基地，使學生系統化地學習和掌握全面的生命科學綜合實驗技能，以培養(yǎng)生物醫(yī)學工程領域創(chuàng)新性人才，同時為生物醫(yī)學工程專業(yè)的師生提供一個高水平的細胞、分子生物學實驗研究平臺，以加強不同學科間的合作交流，做出一流的科研工作。目前已建立了分子生物學、細胞生物學操作平臺和蛋白結構測試和信息處理的表征平臺。在此平臺上，我們?yōu)閷W生設立了核酸分離和檢測，核黃素、丙二醛和超氧化物歧化酶等生化指標測定等一系列的實驗。讓學生走進實驗室，觀看并親自動手操作，極大激發(fā)了學生的對生物學課程的學習興趣。

3.改革實驗教學內容和方法。除了加強教師隊伍和實驗平臺的建設，我們還通過多種教學方法和途徑改革實驗教學內容。針對生物類課程實驗課時不足的問題，許多教師針對生物領域的熱點方向開設了一系列的開放實驗項目，通過開放性實驗，讓學生走進實驗室和動物房，讓學生跟著老師學習一些基本的生物學實驗以及動物實驗的操作技能和方法[7-9]。

在教學中，教師積極鼓勵對生物醫(yī)學相關實驗有興趣并且有能力的本科生申報創(chuàng)新項目，鼓勵教師和學生并將畢業(yè)設計與創(chuàng)新項目相結合，以教師的科研項目為載體，讓學生在實踐中創(chuàng)新[10]。實踐以學生為主體，讓學生獨立查閱中外文獻，了解項目最新的國內外研究進展，設計實驗方案，學習各種新的實驗技術，掌握科學研究方法，這不僅有利于學生自主學習、解決問題的能力，培養(yǎng)創(chuàng)新思維，同時還加深例如學生對各種專業(yè)課程的理解以及對生物工程專業(yè)的認識。實踐證明，上述教學方法激發(fā)了學生的學習興趣，提高了學生的動手能力和操作能力，并培養(yǎng)了學生的團隊精神，取得了良好的教學效果。

同時學校還積極與南京大學、南京中醫(yī)藥大學、江蘇省中醫(yī)院等單位建立合作關系，帶領學生參觀實驗室，讓學生對生物醫(yī)學各領域的實驗室構成、具體運作有更直觀的認識。通過在大學和醫(yī)院等實習基地的參觀和關系，讓學生充分認識到生物醫(yī)學工程專業(yè)的學習目的和專業(yè)知識的應用價值。

生物醫(yī)學工程專業(yè)作為一門為生物學和醫(yī)學服務的交叉學科，生物學實驗課對生物醫(yī)學知識的學習和理解掌握領域非常重要。針對我校生物醫(yī)學工程專業(yè)的生物學實驗教學中存在的問題，我們開展一系列的教學改革與實踐，取得了很好的效果。極大地激發(fā)了學生的學習興趣，調動了學生的參與熱情，提高學生的實踐能力，并且為學生今后的工作和科研奠定了堅實的基礎。希望能在此基礎上，繼續(xù)完善現有的生物學實驗教學體系和教學方法，從而更好地促進生物學實驗課程建設和發(fā)展。

參考文獻：

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[2]李天鋼，馬春排，李自毅，等.生物醫(yī)學工程創(chuàng)新實驗室建設和實踐教學改革[J].實驗室研究與探索，2008，27（7）：21-22，46.

[3]馬春排，李天鋼，李自毅，等.生物醫(yī)學工程實踐教學體系的建設[J].實驗定研究與探索，2010，29（4）：103-105，122.

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[7]孫文彬.開放性創(chuàng)新實驗教學改革與實踐[J].實驗室研究與探索，2006，25（2）：148-151.

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