生物信息學的理解精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的生物信息學的理解主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：生物信息學的理解范文

一、高一新生物理學習產(chǎn)生困難的原因

學生學習高一物理產(chǎn)生困難的原因是多方面的，主要包括教材因素、學生因素和教師因素。

1.教材因素

（1）從定性思維到定量思維的變化。初中教材大部分只要求初步了解，只作定性研究，高中則要求深入理解，作定量研究，教材的抽象性和概括性大大加強。例如在“彈力”這一問題上，初中教材中，先通過學生對日常生活經(jīng)驗的感性認識，介紹彈性、塑性、彈性限度，再通過壓尺子、拉彈簧，感受到這些物體對手有力的作用，從而提出這種力叫彈力。至于“什么是彈力？彈力是如何產(chǎn)生的？彈力的大小、方向和作用點又是怎樣的？……”初中物理課本中沒講，也不做任何要求，而高中物理則要求學生必須扎實掌握。

（2）從形象思維到抽象思維的變化。初中物理教學大多以生動的自然現(xiàn)象和直觀實驗為依據(jù)，學生建立物理概念和歸納物理規(guī)律基本上是通過形象思維來完成的，對抽象思維能力要求不高。一旦進入高中，物理教學則從形象思維向抽象思維過渡，對學生的思維能力要求更高。如高一的質(zhì)點、輕桿等理想化模型，勻速運動、勻加速直線運動、勻速圓周運動等理想化運動過程，這些對習慣于形象思維的學生來說，往往感到模型抽象，不可以想象。至于高一物理教材中靜摩擦力的方向、加速度的概念、力的合成與分解中的矢量問題更要求學生有較強的抽象思維能力。

（3）從標量到矢量的變化。初中大多數(shù)物理量是標量，標量運算是代數(shù)運算，即使是矢量的問題也只限于知道和了解層次，矢量運算也僅限于一條直線上。進入高中，矢量問題就成了物理內(nèi)容的一個體系問題，矢量運算更是一個難點，尤其是不在一條直線上的矢量運算，需要相當長時間的訓練，才能提高學生運用數(shù)學知識進行矢量運算的能力。另外，矢量運算常常要用到三角函數(shù)的知識，而這一知識要到高一下學期數(shù)學教材中才能學到，可見，學科之間的不銜接也加大了矢量運算的難度。

（4）從靜態(tài)到動態(tài)的變化。初中的計算，只是根據(jù)公式代入已知的“量”來求未知的“量”，所進行的變量討論和分析與“函數(shù)”結合不緊密，主要是靜態(tài)的。到了高中，“公式”已經(jīng)變?yōu)椤昂瘮?shù)式”了，“量”“數(shù)”演變?yōu)椤白償?shù)”“變量”了。特別值得注意的是，新教材速度公式中vt的下角標的t去掉了，變?yōu)関=v0+at，為的是更加強調(diào)它的動態(tài)性。另外很多與時間有關的物理公式，都表明某物理量是時間的函數(shù)，隨著時間的變化而變化，如x=v0t+at2，x=Asin（wt+φ），而且這些變化規(guī)律還往往是非線性的，為了讓學生突破這一從靜態(tài)到動態(tài)的飛躍，相應的數(shù)學知識是非常重要的，可是有些數(shù)學知識跟不上物理的教學進度，這也增大了高一物理學習的難度。

2.學生因素

升入高中后，學生會出現(xiàn)兩種極端情況。一種是有相當部分的學生如釋重負，過分地放松自己，導致學習目標不明確，學習成績一落千丈。另一種是部分初中物理成績優(yōu)秀的學生，一開始學習積極性很高，不但囫圇吞棗地把高一教材提前通讀一遍，而且還買了不少參考書，盲目地亂做習題。但是當通過幾次考試后，發(fā)現(xiàn)自己的成績總是很低，由于沒有一定的心理準備，加上又不了解物理學科在高中階段的特點，不能客觀地認識自己的學習能力，初進高中的學習熱情突然被無情的分數(shù)澆滅。

3.教師因素

高中物理教師大部分沒有經(jīng)歷過初中物理教學，對初中物理教材研究不夠，而部分高一物理教師又是剛剛從高三下來，教學往往以高三的標準要求學生，這樣人為地抬高了初中、高中銜接的臺階。另外，家長和社會過于注重孩子的學習成績，會導致學校將學生成績作為對教師考核的唯一指標，于是有些高一教師一味地將教學內(nèi)容加深、加難，在初始階段就要求學生一律達到高考水平。這種深、難、急的教學要求，嚴重地阻礙了學生對基礎知識的學習和基本技能的訓練，從而挫傷了學生學習物理的積極性和自信心。

二、高一教師物理教學應該采用的策略

明白了問題的癥結所在，那該如何解決初中、高中物理教學的銜接呢？

1.研究教材，明確初中、高中的銜接知識點

作為高一的物理教師應該熟悉初中教材和高中教材，明確銜接的知識點，使學生利用舊知識同化新知識，以便減緩初中、高中知識銜接的坡度。

如初中《 物理 》與高中《 物理 必修1 》的知識相比較，對應銜接的主要知識如表1所示。

不難看出，高一物理剛開始的部分內(nèi)容絕大多數(shù)都是在初中物理基礎上的進一步擴展。因此，高一物理教師要仔細研究初中教材和高中教材的相關內(nèi)容，找出對物理問題的語言表達、研究方法、思維特點等方面的差別和內(nèi)在聯(lián)系，用學生學過的比較熟悉的知識進行鋪墊和引入，使他們感到自然和親切，從而減少學生物理學習的困難。

2.靈活多變，教學方式多樣化

初中的課堂教學，氣氛活躍，形式不斷變換，這是符合這一年齡段學生的心理和生理特征的。教育心理學告訴我們，人的“注意”是有時間限度的，超過限度，注意力下降，興趣疲勞。一般而言，初中生注意力的持續(xù)時間不超過10分鐘，而高中生雖然注意力持續(xù)時間會長一些，但是節(jié)節(jié)課都是一種形式，就會導致學生的注意力下降，學習效率低下，嚴重影響學習的效果。所以靈活多樣的教學方式，有利于學生集中注意力，而且各種教學方式有各種教學方式的功能。比如讓學生自學，培養(yǎng)學生良好的學習行為和學習習慣，強化學生在學習中的主體地位；讓學生獨立思考，培養(yǎng)學生解決問題的能力，提高推理、分析、判斷能力；讓學生討論，培養(yǎng)學生的語言能力，增強交流意識，提高學生的人際交往能力；讓學生聽教師講，培養(yǎng)學生虛心好學的品質(zhì)，提高學生的接受能力；讓學生探究，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新精神，提高學生的動手能力。

3.循序漸進，采用“梯度式”教學進程

所謂“梯度式”進程是在新課的教學中，教師應掌握各階段的教學要求所能達到的水平，加強基礎知識的教學和基本技能的訓練，不能一步求成。這里有二層意思，第一，在知識的理解上，要循序漸進。例如，在講重力加速度g（g=9.8m/s2）時，要跟學生在初中學過的重力與質(zhì)量的比值g（g=9.8N/kg）聯(lián)系起來，說明它們其實是同一個物理量，只是在理解上加深了；在學了牛頓第二定律和萬有引力定律以后，要進一步指出，重力加速度g還是一個動力學物理量，甚至可以理解為是重力場強度。第二，在問題的解答上，要層層加深。例如，物體放在水平面上，受到一個斜向上的力的作用，求水平面受到的壓力。由于在初中學生的頭腦中水平面上的物體的壓力就等于重力的思想根深蒂固，多數(shù)學生很難正確解答上述問題。那么，在學過求滑動摩擦力和物體的加速度以后，仍然要對上述物理模型反復練習，讓學生有一個逐步加深理解的過程。

4.加強實驗，激發(fā)學生學習物理的興趣

高一物理教學如何培養(yǎng)學生的學習興趣，如何使學生的學習興趣持久，關鍵是要加強物理實驗教學，做好物理探究實驗。物理實驗形象生動，富有動手操作和探索因素，迎合了學生的心理特征，是學生吸收信息最有效的一種形式，能觸發(fā)學生心理活動的潛力，增強學生學習的積極性。因此，在高一物理教學中，應盡量給出一些具體直觀的感性材料，強化學生對于概念、規(guī)律等的理解，幫助學生由直觀形象思維向邏輯抽象思維過渡。例如，研究斜面上物體受到重力的分解，可以把物體放在海綿上，通過對海綿壓縮的程度，來判斷正壓力跟斜面傾角的關系。又如，在學習“自由落體運動”時，學生往往認為重的物體比輕的物體下落得快，當學生看到小紙片與硬幣在抽成真空的牛頓管中同時落地時，他們感到驚訝，同時也激發(fā)了他們的學習興趣和求知欲望。

第2篇：生物信息學的理解范文

生物信息學主要由基因組學、蛋白質(zhì)組學、系統(tǒng)生物學、比較基因組學、計算生物學等學科構成，主要涉及的內(nèi)容有生物數(shù)據(jù)的收集、存檔、顯示和分析，體外預測、模擬基因及蛋白質(zhì)的結構和功能，對生物的遺傳基因圖譜進行分析處理，對大量的核苷酸和氨基酸序列進行比對分析，確定進化地位等。從生物信息學的概念及其涉及的內(nèi)容中可以明確生物信息學不是一門獨立的學科，所以要求教師在教學過程中掌握多領域的知識和技能，才能較好地把握該課程。

1．高等數(shù)學和統(tǒng)計學基礎

生物信息學將數(shù)學和統(tǒng)計學作為主要的計算理論基礎，主要包括數(shù)學建模、統(tǒng)計方法、動態(tài)規(guī)劃方法、數(shù)據(jù)挖掘等方面。此外還包括隱馬爾科夫鏈模型(HMM)在序列識別上的應用，蛋白質(zhì)空間結構預測的最優(yōu)理論，DNA超螺旋結構的拓撲學，遺傳密碼和DNA序列的對稱性方面的群論等。因此，在生物信息學教學過程中要求教師具備數(shù)學及統(tǒng)計學的計算方法的基礎知識，能夠利用牛頓迭代法、線性方程回歸分析、矩陣求擬、最小二乘法等進行數(shù)學建模和計算，從而對基因和蛋白質(zhì)序列進行比對、進化分析和繪制遺傳圖譜等。

2．生物科學基礎

生物信息學包含的生物類學科有，生物化學、分子生物學、遺傳學等基礎學科，基因工程、蛋白工程、生物技術等應用學科。根據(jù)其課程特點，學生在學習生物信息學課程前需要學習生物化學、分子生物學、遺傳學、基因組學、蛋白質(zhì)組學等基本生物學課程，對于基因序列、蛋白質(zhì)序列、啟動子、非編碼區(qū)等概念有深刻的理解，同時需要對一些重要的生物學數(shù)據(jù)庫有一定的了解，如美國基因數(shù)據(jù)庫(GeneBank)、歐洲分子生物學實驗室數(shù)據(jù)庫(Embl)和日本核酸數(shù)據(jù)庫(DDBJ)等。此外，要求學生能夠利用生物學數(shù)據(jù)庫查找基因序列、蛋白質(zhì)序列、基因及蛋白質(zhì)結構模型，能夠讀懂數(shù)據(jù)庫中基因和蛋白質(zhì)的信息注釋，能夠計算蛋白質(zhì)序列的分子量和等電點，能夠為擴增特定的基因片段設計引物，能夠?qū)μ囟ㄎ锓N進行系統(tǒng)發(fā)育分析等。

3．計算機科學基礎

計算機是生物信息學的主要輔助工具，利用生物信息學研究生物系統(tǒng)的過程需要能夠熟練使用計算機對大量的生物信息數(shù)據(jù)進行處理和分析，這主要包括對數(shù)據(jù)信息進行搜索(收集和篩選)、處理(編輯、整理、管理和顯示)及利用(計算、模擬)。所以，學生在學習生物信息學的過程中需要了解和掌握一些常用的生物信息學軟件，如BLAST和FASTA序列比對分析軟件，Oligo和Primer引物設計軟件，VectorNTI、DNASTAR、DNASIS等綜合分析軟件。此外，學生還需要學習和掌握一些常用的計算機語言，如正則表達式、Unixshell腳本語言和Perl語言。利用生物信息學在處理和分析海量生物數(shù)據(jù)的過程中，計算機軟硬件資源需要配合處理分析軟件的運行，因此要求計算機操作系統(tǒng)使用Unix和Linux操作系統(tǒng)，這些操作系統(tǒng)需要大量的操作命令進行輸入執(zhí)行過程，對于經(jīng)常使用Windows操作系統(tǒng)的學生來說是一個較難跨越的障礙。

二、生物信息學課程教學中存在的問題

目前國內(nèi)大多數(shù)高校的生物信息學教學采用傳統(tǒng)的教學模式，即以課堂式的理論教學為主，缺乏必要的實踐教學。理論教學模式固定、教學方法單一、教學內(nèi)容狹窄，通常是介紹性、科普性的課程，甚至作為公選課程。少數(shù)高校開展生物信息學的實踐課程教學，但多以驗證性實驗為主，缺乏和專業(yè)相適應的綜合性、設計性實驗，而開放性實驗更無從談起。

1．教學模式固定單一

生物信息學在內(nèi)容層面涵蓋諸多學科領域，注重應用性和實踐性。然而，目前大部分高校把生物信息學作為一門孤立的課程，這導致教師需要將大多數(shù)課程內(nèi)容壓縮到一門課程進行教學，在有限的教學時數(shù)下灌輸大量內(nèi)容，增加了學生學習的難度，降低了教學質(zhì)量。再者，大多數(shù)高校僅開展生物信息學的理論教學，忽視實踐教學過程，造成生物信息學理論與實踐內(nèi)容的脫節(jié)，使學生在學習完理論知識后難以深入理解和吸收，無法將所學的知識應用到后續(xù)的工作和學習中，最終未能體現(xiàn)出該門課程的價值。

2．教師專業(yè)背景薄弱

作為一門交叉學科，生物信息學的教學要求教師具有較強的數(shù)學、生物學和計算機科學背景。然而，目前從事生物信息學教學的教師即便具備深厚的生物學背景，但是多數(shù)教師在數(shù)學和計算機方面較為薄弱，并不具備完整的生物信息學知識體系，對生物信息學發(fā)展趨勢也了解不多。在師資缺乏的情況下，院系開設生物信息學課程，教師為了完成教學任務，僅僅在教學中進行介紹性的講解，在課程考查方式上通過小論文、綜述和課外活動等方式完成該課程的學習。因此，無論是理論教學還是實踐教學均無法實現(xiàn)該課程大綱的要求，從而影響學生對生物信息學課程的理解和掌握，生物信息學的實踐操作能力更無從談起。

3．實踐教學薄弱，專業(yè)教材缺乏

生物信息學實踐課需要學生在網(wǎng)絡環(huán)境下用計算機學習NCBI數(shù)據(jù)庫的檢索與使用、序列比對分析軟件的應用、蛋白質(zhì)空間結構圖視軟件的應用、序列拼接軟件的應用等。但是目前，大多數(shù)高校開設的生物信息學課程多以理論教學為主，實踐教學課時非常少或者為零，學生對于生物信息學課程的學習僅僅通過教材上抽象的文字描述進行理解和掌握，這導致學生在理論課中學到的知識無法在實踐課中進行驗證或操作，嚴重影響了生物信息學的教學質(zhì)量，也偏離了教學大綱中強調(diào)的重在培養(yǎng)學生實踐操作能力的培養(yǎng)目標。另外，目前還沒有適用于生物科學專業(yè)的生物信息學教材。國內(nèi)各大高校使用的教材多為國外教材的影印版或者中文翻譯版本，這些教材偏重介紹生物信息學的理論和方法，涉及的實踐內(nèi)容較少，學生需要具有較高的相關知識才能接受和使用這些教材。因此，部分高校在生物信息學教學過程中往往使用自家編寫的簡化教材，從而造成生物信息學教學內(nèi)容不統(tǒng)一，教學大綱混亂等情況。

4．實踐課程經(jīng)費不足，實踐教學環(huán)境落后

當今，許多發(fā)達國家都很重視生物信息學的教學和研究，積極開展各種生物信息資源的收集和分析工作，培養(yǎng)大量生物信息學人才，為整個生物學的理論研究及其相關產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新(主要是醫(yī)藥和農(nóng)業(yè))提供指導和支撐。國內(nèi)對生物信息學的關注和認識起步較晚，其發(fā)展落后于國際發(fā)達國家。國家和高校對生物信息學的教學和科研資金投入力度不大，缺乏必要的儀器設備，生物信息學的實踐教學條件得不到保障，比如大多數(shù)高校的生物科學專業(yè)沒有相應的計算機實訓室，配套軟件也相對匱乏，落后于國際發(fā)展水平。

三、生物信息學教學模式改革的探索

1．修改理論和實踐教學大綱，編寫適用的實踐教材

根據(jù)當今生物信息學的發(fā)展方向，制定和修改理論教學大綱，除了引物設計、基因和蛋白質(zhì)序列比對、基因和蛋白質(zhì)結構功能預測等基本內(nèi)容外，還需添加系統(tǒng)進化樹分析、聚類分析、蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡譜圖等較為綜合的內(nèi)容。另外，增加實踐教學課程比例，充實實踐教學內(nèi)容，結合理論教學內(nèi)容增加綜合性、設計性實驗，適當提供科研環(huán)境，鼓勵開展開放性實驗。目前國內(nèi)并沒有系統(tǒng)的、專業(yè)的生物信息學實踐教材，因此針對高校生物科學專業(yè)方向的特點，聯(lián)合多學科領域(數(shù)學、生物科學、計算機科學)編寫相應的生物信息學實踐教材，在制定、修改實踐教學大綱和編寫教材的過程中結合學生的接受能力，由淺入深，多設實例和相關練習，使學生循序漸進的理解和掌握生物信息學的原理和方法，掌握更多的生物信息學工具。

2．緊密聯(lián)系科研、基于實踐問題開展教學

通過實踐教學把生物信息學教學與科研有機結合起來，能夠促進教學與科研的共同發(fā)展。在緊密聯(lián)系科研的過程中，采用基于問題的教學(PBL)方法，通過實踐教學環(huán)節(jié)，培養(yǎng)和訓練學生把所學的生物信息學的知識和方法應用于各種生物科學領域的科研活動中，通過解決實際問題訓練學生的實踐技能，從而促進教學與科研的雙重發(fā)展。例如，在生物信息學實踐教學中多加入生產(chǎn)和科研中遇到的經(jīng)典實例，鼓勵學生利用相關的生物信息學軟件及相關的理論和方法解決問題。學生也可以選擇自己感興趣的課題，利用自己熟悉的、合適的生物信息學軟件和相關知識開展課題研究。此外，專業(yè)教師在指導學生課題研究的過程中還可以發(fā)現(xiàn)理論和實踐教學的不足，不斷的完善生物信息學理論和實踐課程大綱和內(nèi)容，提高教學質(zhì)量。

3．開展多學科實踐結合的教學模式

生物信息學屬交叉學科，包含了不同領域的專業(yè)知識和技能，為使生物信息學教學達到教學的目標，該課程教學需要采用多學科實踐結合的教學模式。多學科實踐結合的教學模式是指聯(lián)合不同領域、不同學科、不同專業(yè)的課程在教學的過程中結合生物信息學涉及到的知識和技能進行基礎性、鋪墊性教學。比如，在高等數(shù)學和統(tǒng)計學的教學過程中，針對生物信息學的需求，適當增加數(shù)學建模、統(tǒng)計方法、動態(tài)規(guī)劃方法、數(shù)據(jù)挖掘等方面的基礎內(nèi)容，同時，開設實例實踐教學，使學生理解和掌握隱馬爾科夫鏈模型，牛頓迭代法、最小二乘法等方法的應用原理和規(guī)則;在生物科學專業(yè)課程設置上，尤其是實踐課程的教學過程中，結合生物信息學涉及的引物設計、序列比對分析、基因及蛋白質(zhì)結構功能預測等方面開展相應的設計性、綜合性、開放性實驗項目，使學生了解和掌握基本的生物信息學原理及軟件的應用;在計算機科學的教學過程中，應根據(jù)生物信息學的需求，開設正則表達式、Perl語言、R語言等課程學習，以及增加Linux和Unix操作系統(tǒng)課程學習，使學生在學習生物信息學前打好堅實的基礎。值得注意的是，生物信息學課程與其他課程的開設時間和順序需要有一定的探索和評估，對于開設該課程的時間把握是開展多學科實踐結合的教學模式的關鍵因素。過早開設生物信息學則會導致學生在不具備相應學科基礎的條件下跨越式的接觸生物信息學，無法理解和掌握相關的知識和技能;過晚開設則會使學生學習了相關學科知識和技能后，由于課程銜接不緊，導致在學習生物信息學時出現(xiàn)理解滯后和無法適應的現(xiàn)象。因此，針對不同專業(yè)和學科的特點，根據(jù)具體情況進行統(tǒng)籌安排，使生物信息學和其他相關學科課程有很好的銜接和過渡，以確保和提高生物信息學的教學質(zhì)量。

四、結語

第3篇：生物信息學的理解范文

關鍵詞：生物信息學 課堂教學 實驗教學 現(xiàn)代教育技術

前言

生物信息學(Bioinformatics)是一門新興的交叉學科。廣義地說，生物信息學從事對生物信息的獲取、加工、儲存、分配、分析和解釋，并綜合運用數(shù)學、計算機科學和生物學工具，以達到理解數(shù)據(jù)中的生物學含義的目標［1］。其含義是雙重的:一是對海量數(shù)據(jù)的收集、整理與服務，即管理好這些數(shù)據(jù);二是從中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，也就是使用好這些數(shù)據(jù)。以1987年出現(xiàn)Bioinformatics這一詞匯為標志，生物學已不再是僅僅基于試驗觀察的科學。伴隨著21世紀的到來，生物學的重點和潛在的突破點已經(jīng)由20世紀的試驗分析和數(shù)據(jù)積累，轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)分析及其指導下的試驗驗證上來。生物信息學作為一門學科被廣泛研究的根本原因，在于它所提供的研究工具對生物學發(fā)展至關重要，因此成為生命科學研究型人才必須掌握的現(xiàn)代知識。今天的實驗生物學家，只有利用計算生物學的成果，才能跳出實驗技師的框架，作出真正創(chuàng)新的研究?，F(xiàn)在基因組信息學和后基因組信息學資源已經(jīng)成了地球上全人類的共同財富。如何獲取和利用基因組和后基因組學提供的大量信息，如何具有享用全人類共有的資源的初步能力，成了當今世紀生命科學學生必須掌握的基本技術和知識以及必須具有的初步能力［2］。

生物信息學以互聯(lián)網(wǎng)為媒介，數(shù)據(jù)庫為載體，利用數(shù)學知識、各種計算模型，并以計算機為工具，進行各種生物信息分析，以理解海量分子數(shù)據(jù)中的生物學含義。區(qū)別于其他生命科學課程，其在教學過程中要求有發(fā)達的互聯(lián)網(wǎng)和計算機作為必備條件。調(diào)查顯示國內(nèi)高校都已建立校園網(wǎng)，其中擁有1000M主干帶寬的高校已占調(diào)查總數(shù)的64.9%，2005年一些綜合類大學和理工類院校已率先升級到萬兆校園網(wǎng)［3］，這些都為生物信息學課程在高校開設提供了良好的物質(zhì)基礎。該門課程與現(xiàn)代網(wǎng)絡和信息技術密不可分，在教學工作中充分利用現(xiàn)代教育技術較其他課程更具優(yōu)勢。另外，該門課程尚未完全形成成熟的課程體系，為教師學習借鑒先進的教育思想與教學實踐經(jīng)驗，在各方面嘗試教學改革提供了廣闊的空間。

1 課堂教學

生物信息學主要以介紹原理、方法為主，深入淺出，注重知識更新。課堂講授以介紹生物信息學的相關算法、原理、方法為主，而這也是教學的重點和難點。在教學中對于這部分內(nèi)容應遵循深入淺出、避繁就簡的原則，結合具體實例分析算法，避免空洞復雜的算法講解，以免學生覺得枯燥乏味、晦澀難懂，產(chǎn)生畏懼心理，望而生畏;注重講解算法的思想和來龍去脈，讓學生真正掌握解決問題的思路，培養(yǎng)其科學思維能力，并采用探討式教學鼓勵學生思考，通過討論與研究的方式循序漸進地掌握復雜的內(nèi)容，介紹相關的教學和物理學知識，使學生充分體會到生物信息學與其他學科的關系及其他學科的思想方法對于生物科學的重要性，培養(yǎng)其自覺地將其他學科的方法和思想應用于解決生物學問題的科學素質(zhì)。在教學工作中教師必須能夠緊跟學科發(fā)展方向，隨時進行知識更新，了解最新的前沿動態(tài)，掌握新方法，將最新的知識和方法教給學生。同時，也要在教學中鼓勵學生通過各種途徑自覺地關注學科發(fā)展動態(tài)，拓寬知識面，培養(yǎng)其自學能力和創(chuàng)新意識。

2 充分利用現(xiàn)代化教育技術，采用啟發(fā)式教學

目前，高等院校在教室內(nèi)配備的多媒體投影播放系統(tǒng)促進了多媒體教學的廣泛應用。生物信息學采用多媒體教學是適應學科特點、提高教學效果和充分利用現(xiàn)代化教育技術的一項基本要求。作為生物信息學教學的基本模式，多媒體教學使講解的內(nèi)容更加直觀形象，尤其是對于具體數(shù)據(jù)庫的介紹以及數(shù)據(jù)庫檢索、數(shù)據(jù)庫相似性搜索、序列分析和蛋白質(zhì)結構預測等內(nèi)容涉及的具體方法和工具的講解，可以激發(fā)學生的學習興趣，加深學生對知識的理解和掌握，提高學生理論與實踐相結合的能力。同時，由于生物信息學依賴于網(wǎng)絡資源和互聯(lián)網(wǎng)上的分析工具和軟件，教室內(nèi)的多媒體計算機連接到互聯(lián)網(wǎng)，極大地提高了教學效果。但在實際教學中發(fā)現(xiàn)，多媒體教室也有局限性，學生主要以聽講為主，不能及時實踐，教師講解與學生實踐相脫節(jié)，如果將生物信息學課程安排在計算機房內(nèi)進行，并采用多媒體電子教室的教學方式，就可以解決上述問題。在教學中采用啟發(fā)式教學，可為學生建立教學情景，學生通過與教師、同學的協(xié)商討論、參與操作，能夠發(fā)現(xiàn)知識、理解知識并掌握知識。

3 采用講、練做一體化的教學模式，注重學生實踐能力的培養(yǎng)

生物信息學課堂教學應積極學習借鑒職業(yè)培訓和計算機課程教學中講、練、做一體化的教學模式，在理論教學中增加實訓內(nèi)容，在實踐教學中結合理論講授，改變傳統(tǒng)的以教師為中心、以教材和講授為中心的教學方式。根據(jù)教學內(nèi)容和學生的認知規(guī)律，應靈活地采用先理論后實踐或先實踐后理論或邊理論邊實踐的方法，融生物信息學理論教學與實踐操作為一體，使學生的知識和能力得到同步、協(xié)調(diào)、綜合的發(fā)展。

通?？刹捎孟戎v后練的方法，即首先介紹原理、方法，之后設計相關的實訓內(nèi)容讓學生上機實踐。對于操作性內(nèi)容和生物信息分析的方法和工具的講解可采取進行實際演示的方法，教師邊講解邊示范，學生在聽課時邊聽講、邊練習，或者教師講解結束后學生再進行練習。理論與實踐高度結合，可充分發(fā)揮課堂教學的生動性、直觀性，加深學生對知識的理解，培養(yǎng)和提高學生的實踐操作能力。

4 優(yōu)化生物信息學實驗教學內(nèi)容，發(fā)揮網(wǎng)絡教學優(yōu)勢

生物信息學實驗教學主要是針對海量生物數(shù)據(jù)處理與分析的實際需要，培養(yǎng)學生綜合運用生物信息學知識和方法進行生物信息提取、儲存、處理、分析的能力，提高學生應用理論知識解決問題的能力和獨立思考、綜合分析的能力。

生物信息學實驗教學內(nèi)容的選擇與安排應按照循序漸進的原則，針對特定的典型性的生物信息學問題設計，以綜合性、設計性實驗內(nèi)容為主，明確目的要求，突出重點，充分發(fā)揮學生的主觀能動性和探索精神，以激發(fā)學生學習的主動性和創(chuàng)造性為出發(fā)點，加強學生創(chuàng)新精神和實驗能力的培養(yǎng)。生物信息學實驗教學以互聯(lián)網(wǎng)為媒介、計算機為工具，全部在計算機網(wǎng)絡實驗室內(nèi)完成。在教學中，充分利用網(wǎng)絡的交互特點實現(xiàn)信息技術與課程的結合。教師通過電子郵件將實驗教學內(nèi)容、實驗序列、工具等傳遞給學生，學生同樣通過電子郵件將實驗報告、作業(yè)、問題和意見等反饋給教師，教師在網(wǎng)上批改實驗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。教師可以通過網(wǎng)上論壇、聊天室和及時通訊工具QQ、MSN等對學生的實驗進行指導，與其討論問題等。網(wǎng)絡環(huán)境下的生物信息學實驗教學不僅能提高學生的學習興趣，給學生的學習和師生的互動帶來極大的方便，提高教師的工作效率，而且可以及時了解掌握學生的學習情況，有利于教師不斷調(diào)整教學方案，達到更好的教學效果。

5 生物信息學采用無紙化考試，加強實踐能力考核

生物信息學主要是學習利用互聯(lián)網(wǎng)、計算機和應用軟件進行生物信息分析的基本理論和基本方法?？荚囍攸c是考查學生對生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和對結果的分析解釋能力。因此，在生物信息學考試中可嘗試引入實踐技能考試，通過上機實踐操作重點考核學生知識應用能力。實踐技能考試采用無紙化考試方式，學生在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，對序列進行生物信息分析并對結果進行解釋，不僅可考查學生對基本知識和基本原理的掌握，而且可考查學生進行生物信息分析的實際能力和分析思考能力。通過實踐技能考試，淡化理論考試，克服傳統(tǒng)的死記硬背，可促進學生注重提高理論用于實踐的綜合能力，同時可更有效地提高學生計算機應用能力。學生成績評定大部分是以學生的考試成績?yōu)橹鳎y以對學生的學習情況和學習過程作全面地評價。因此，除采用實踐技能考試并將其作為學生成績的主要部分外，還應加強對學生平時學習態(tài)度、學習能力、創(chuàng)新思維等方面的考查。

總之，生物信息學教學是網(wǎng)絡環(huán)境下生物教學的全新內(nèi)容。上述教學措施提高了學生的學習積極性、實踐操作能力、解決實際問題的綜合應用能力及創(chuàng)新能力，收到了良好的教學效果，得到了學生的普遍歡迎，具有較強的可操作性和實踐性。在今后的教學實踐中，教師自身素質(zhì)的提高和進一步的教學改革，將會不斷完善生物信息學教學，培養(yǎng)具有跨越生命科學、信息科學、數(shù)理科學等不同領域的“大科學”素質(zhì)和意識的生物信息學人才。

參考文獻:

[1]趙國屏等.生物信息學[M].科學出版社，2002.

第4篇：生物信息學的理解范文

關鍵詞：生物信息學；課堂研討；案例分析

作者簡介：劉偉（1979-），女，遼寧鐵嶺人，國防科技大學機電工程與自動化學院，講師；張紀陽（1979-），男，湖南泌陽人，國防科技大學機電工程與自動化學院，講師。（湖南?長沙?410073）

中圖分類號：G642.0?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）23-0060-02

21世紀是生命科學的世紀，生物技術飛速發(fā)展，生物學數(shù)據(jù)大量積累。而生物信息學正是在這種大背景下蓬勃興起的交叉型學科，旨在用信息學方法解決生物學問題。為了培養(yǎng)復合型人才，大力發(fā)展交叉學科，國防科技大學（以下簡稱“我?！保┙陙砻嫦蛉＠砉た蒲芯可_設了“生物信息學”選修課程。

“生物信息學”作為新興的交叉學科，具有融合性、發(fā)展性和開放性的特點。[1]融合性是指生物信息學涉及的生物、計算機、數(shù)學等多個學科的交叉與融合。從20世紀90年代到現(xiàn)在，該學科發(fā)展非常迅速，研究熱點發(fā)生了數(shù)次改變。開放性是指該學科存在大量有待探索和研究的新問題。這些特點一方面為課堂教學提供了大量的主題和素材，一方面也對授課方式提出了較高的要求。經(jīng)過認真分析，選定研討式教學作為該課程的主要授課方式。研討式教學即研究討論式教學，是將研究與討論貫穿于教學的全過程。[2]在教師的具體指導下，充分發(fā)揮學生的主體作用，通過自我學習、自我教育、自我提高來獲取知識和強化能力培養(yǎng)。[3]通過確立教學目標，精心設計和組織教學內(nèi)容，在實踐中貫徹研討式教學理念和方法，在生物信息學課程中對研討式教學模式進行了理論探索和實踐創(chuàng)新。

一、教學目標的確立

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(jù)是人才培養(yǎng)需求和授課對象的實際情況。首先，教學對象是研究生，已具備一定的自主學習和創(chuàng)新思維的能力。教師不僅要傳授知識，而且要講解基本的研究方法，讓學生具備獨立思考問題、分析問題和解決問題的能力。其次，作為軍校學生，以后從事的工作可能涉及很多學科方向，展現(xiàn)如何針對一門新的學科方向進行研究的整體思路顯得很有意義。最后，考慮到學生不同的知識背景，對于各部分內(nèi)容的理解程度不同，必須兼顧不同的專業(yè)方向，讓每個學生都能有所收獲。因此，確立教學目標為：介紹生物信息學的基本概念和方法，通過案例分析展現(xiàn)科學研究的基本方法和實踐過程。

二、教學內(nèi)容的設計和組織

1.教學內(nèi)容的總體設計

確定了教學目標之后，需要對課程的教學內(nèi)容進行總體設計。參考國內(nèi)外多所高校的相關課程設置，如北京大學的“生物信息學導論”、中科大的“生物信息學”、中科院的“生物信息學與系統(tǒng)生物學”和MIT的“Bioinformatics and Proteomics”等，發(fā)現(xiàn)這些課程主要是針對生物專業(yè)的學生開設，側重于方法學介紹。而我校學生大部分是工科背景，對于統(tǒng)計和機器學習方法有一定基礎，重點是了解相關的生物學問題，并應用已有的工科知識去分析和解決這些問題。同時，隨著生物信息學的快速發(fā)展，研究領域不斷擴大，有必要展現(xiàn)該學科的最新進展。

因此，課程內(nèi)容總體設計上以生物學問題為主線，結合最新的研究成果，對各種計算方法的應用過程進行深入和細致的講解。在介紹生物信息學的研究現(xiàn)狀和生物學基礎知識之后，分多個專題詳述生物信息學最新的研究進展，各專題在內(nèi)容上相互銜接，由淺入深，以便學生理解和接受。以問題為導向的課程設計對于啟發(fā)學生思考，積極參與課堂研討具有重要作用。

進一步，為了突出部分重點專題及其分析方法，采用案例分析課的形式，針對一些重要問題進行深入探討。鼓勵學生應用所學知識，結合自身的專業(yè)背景，通過積極地思考和討論提出相應的解決方案。案例選擇為教師有一定研究基礎的開放性問題，一方面介紹已有的研究成果，一方面結合教師的研究體會，通過積極討論拓展新的研究思路。案例分析課有助于學生更多地參與課堂研討，對于知識的綜合應用和科學研究過程產(chǎn)生切身體會。

2.教學內(nèi)容的組織

研討式教學的關鍵是調(diào)動學生的積極性，鼓勵學生踴躍地參與課堂討論，提出自己的觀點。通過集中備課，學習和吸取老教師的成功經(jīng)驗，總結調(diào)動學生積極性的基本要素，對授課內(nèi)容進行了認真的組織和編排。

（1）重點突出，詳略得當。由于生物信息學涵蓋內(nèi)容非常豐富，有必要對課程內(nèi)容進行取舍，在保證知識面的基礎上，突出授課的重點。減少或刪除重要性較低的部分，采用圖片和動畫等形式對重要的知識點加以強調(diào)，以深化學生的理解。只有學生對重點內(nèi)容理解透徹，才能激發(fā)出濃厚的學習興趣，積極參與課堂研討，碰撞出智慧的火花。

（2）新穎有趣，實例豐富。在課程內(nèi)容上應充分體現(xiàn)知識性和趣味性，以豐富的實例展現(xiàn)生物信息學中基本的概念和方法。學生往往關注與日常生活休戚相關的內(nèi)容，期望能用所學知識解釋常見現(xiàn)象，因此實例選擇應貼近生活體驗。課件中準備了大量的實例，例如，在講完構建進化樹之后，舉例說明為什么人類的祖先是從非洲走出來的；在生物代謝一章，通過賣火柴的小女孩的故事闡釋生物代謝過程的高效性；在蛋白質(zhì)結構部分，討論為什么濕著頭發(fā)睡覺，頭發(fā)容易變翹。通過實例分析，增加學生對于所學知識的理解和參與課堂研討的積極性。

第5篇：生物信息學的理解范文

關鍵詞：生物信息學；實踐教學；教學模式

中圖分類號 G642.0 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2017）06-0179-03

Innovative Teaching Pattern of Bioinformatics

Zhu Liucun et al.

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

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

Key words：Bioinformatics；Practice teaching；Teaching pattern

1 前言

生物信息學是生命科學的重要前沿交叉學科之一，綜合計算機科學、數(shù)學、生物學等學科的技術和方法，以計算機為主要的工具，對生物原始數(shù)據(jù)進行研究、存檔、分析和處理，以闡明其具有的生物學意義[1，2]。隨著人類基因組計劃的成功完成，測序技術的不斷發(fā)展，越來越多的生物基因序列數(shù)據(jù)被載入到數(shù)據(jù)庫中。而大數(shù)據(jù)時代的到來要求我們能大規(guī)模的分析處理這些數(shù)據(jù)，因此生物信息學進入高速發(fā)展的黃金期。

目前生物信息學在許多高校本科生物專業(yè)中開設，目的是讓學生掌握生物信息學的相關技術及分析數(shù)據(jù)能力，并具有查找、跟蹤生物信息學前沿性技術的能力。然而，在與學生的交流過程中，筆者發(fā)現(xiàn)幾個普遍存在的問題：有的學生反映，聽完課很快就忘了；有的學生感覺很多概念太難懂；而更為關鍵的是，很多學生學完這門課之后，仍然不知道遇到具體的問題應當如何去做，甚至根本想不到用生物信息學課上學到的方法去解決他們的實際問題。究其原因，主要是由于國內(nèi)的生物信息學教學基本以教師講授為主，缺少與學科本身交叉前沿性特點相結合的教學方法[3]，導致學生學習積極性不高，變成簡單的重復老師的實驗操作，失去獨立思考的能力，這就違背了開設這門課的初衷。為此，本文就目前流行的3種創(chuàng)新教學模式的特點進行分析，結合生物信息學特點，歸納出一套適合本科生物信息學教學的方法。

2 幾種創(chuàng)新教學模式介紹

2.1 案例式教學法 案例式教學法（Case-Based Learning）是指教師根據(jù)教學內(nèi)容設計案例，利用案例材料指導學生參與教學活動，充分發(fā)揮學生主導地位的方法[3，4]。不同于傳統(tǒng)教學灌輸?shù)姆绞剑咐浇虒W更加注重學生能力的培養(yǎng)，不直接提供解決問題的標準答案，而是通過結合具體案例討論得到解決問題的方法。

2.2 問題式教學法 問題式教學法（Problem-Based Learning）是以問題為導向的開放式教學模式[5]，主張讓學生自主學習去解決問題，培養(yǎng)學生的學習主動性，加深學生對理論知識的理解和應用。其特點是將教材的知識點以問題的形式呈現(xiàn)在學生的面前，讓學生在探索解決問題的過程中展開探索，教師和學生一起協(xié)作尋找解決問題的方法，從而掌握課本中的知識。在研究活動中，學生可以充分利用身邊的資源，比如圖書館的文獻檢索系統(tǒng)、網(wǎng)絡學習軟件以及多媒w等多種形式進行自主學習。問題式教學模式營造了一種輕松快樂的學習氛圍，提高了學生相互合作的團隊意識，為以后步入社會工作打下堅實的基礎。比如，在BLAST軟件使用教學中，可以先給學生提出如何對兩條DNA序列進行比對的問題，讓他們通過自學與相互討論的方式掌握BLAST的使用方法并將2條DNA序列利用BLAST進行比對并對比對結果加以闡述。

2.3 項目式教學法 項目式教學法（Program-Based Learning）是以項目為主線，在老師的指導下，將一個相對獨立的項目交由學生處理，包括對信息的收集、方案的設計、項目的實施及最終評價[6]。學生通過對該項目的進行，了解并把握整個程及每一個環(huán)節(jié)中的基本要求，以此來培養(yǎng)學生獨立分析解決問題的能力，讓學生提高自己的動手能力、組織協(xié)作能力和綜合概括的能力，拓展學生思考問題的深度和廣度。這種教學法應用非常廣泛，尤其是在職業(yè)教育中。

3 應用于生物信息W課程的創(chuàng)新教學模式

那么采取哪種教學方式才能夠讓學生順利掌握知識點，并且能應用到實際當中去呢？一般的生物學課程，只要在理論課后加入實踐課的內(nèi)容，就可以解決這個問題，例如細胞生物學，只要再加入細胞生物學實驗，那么學生對這門課的理解就會加深很多，對這門課的應用也會有一定的了解。然而筆者在實際的教學過程中卻發(fā)現(xiàn)，這樣的方式并不適合生物信息學這門課程，這是由于多數(shù)學生在上機實踐之后，仍然不是太理解課上講的一些概念，也不知道如何將這些方法運用到實際中。造成這種情況的原因主要有兩點，一個是生物信息學這門課程所要求的數(shù)學和計算機方面基礎，絕大多數(shù)學生物的學生都比較薄弱，甚至有部分同學在計算機編程方面是零基礎。這使得他們在理論課上，對一些概念只是強行記住，并沒有真正理解。而在上機實踐環(huán)節(jié)中，他們又只是走馬觀花地將整個流程給過了一遍，并不知道這些操作是用來做什么的。另一個原因則是生物信息學與其他生物學的課程之間有脫節(jié)，這使得生物信息學的知識點很難融入到學生的現(xiàn)有知識體系當中去，這樣就導致了學生不知道這些知識點的用途。因此，必須在激發(fā)學生學習興趣的基礎上，深入剖析生物信息學的基本概念，并且結合生物學中的實際問題，引導學生對其進行解決，才能讓學生真正掌握這門課。而傳統(tǒng)的老師講、學生聽的授課方式顯然是不能滿足這一要求的。

案例式教學法起源于美國哈佛商學院，最早應用于商業(yè)管理課程。其重點在于對一些熱門且有爭議的問題進行反復討論，加深學生對知識點的理解。而生物信息學課程的內(nèi)容大多比較確定，比較前沿有爭議的話題又離日常生活較遠，極少出現(xiàn)熱門話題。因此，筆者認為案例式教學法目前可以偶爾用作課堂教學穿插，不適合全面應用于本科生物信息學課程。

問題式教學模式與項目式教學模式在本質(zhì)上是相同的，均是以學生為主體，讓學生帶著問題或者有明確的目標的去主動利用身邊資源查找相關知識解決問題完成目標，使學生在探索過程不僅掌握了知識，同時萌生自主學習的動機和欲望，提高了自主學習能力。兩種教學模式的區(qū)別在于問題式教學法是將書本中的知識點凝練為問題再分析問題并解決問題，而項目式教學法則是根據(jù)老師提出的項目要求，以收集信息、設計方案、實施項目、最終評價為線索進行教學。問題式教學提出的問題與書本知識更為接近且較為零散，學生在針對問題進行分析和解決的過程中，容易對教學內(nèi)容缺乏整體認識，即難以將知識點連成線，也很難結合實際問題。而項目式教學法是目前最適合提高學生能力的教學方法。然而在實際教學過程中，筆者發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學生對項目式教學并不適應，很多學生在理解項目時就遇到了困難，在項目設計時感到無從下手。

因此，筆者在對兩種教學方法進行研究歸納之后，將問題式教學法與項目式教學法相結合，總結出一套適合本科生物信息學教學的方法。具體為：首先教師根據(jù)課程安排制定一個可擴展的課題，明確課題要求，并根據(jù)課題內(nèi)容將知識點拆分，以問題形式展現(xiàn)給學生，教師先就這些問題講一些例子，學生查找資料。在此基礎上，學生既對課題內(nèi)容有整體認識，又在分析、解決一系列小問題時學習到知識點、收集了項目信息。隨后通過參與定期分組討論，與老師進行溝通的方式，學生最終可以擬定項目的方案并付諸實施。這種教學模式讓學生了解實際工作的流程，培養(yǎng)基本的工作能力。在與教師的交流討論中收獲更多的專業(yè)知識，與同學之間的合作交流中查漏補缺，完善自己的不足，達到相互提高的作用。例如，在教學中，教師可以設計一個題為“構建一個可以預測乳腺癌患者生存時間的基因模型”的項目，并將項目拆解為：如何查找潛在包含乳腺癌患者信息的數(shù)據(jù)庫？如何篩選與生存時間相關的基因？如何構建模型？如何評價模型的好壞四個問題？同時，為了讓學生在實踐中更好下手，可以依次為各個問題舉例加以說明。如查找數(shù)據(jù)庫環(huán)節(jié)，可以列舉NCBI中的GEO數(shù)據(jù)庫與美國政府發(fā)起的癌癥和腫瘤基因圖譜計劃涉及的TCGA數(shù)據(jù)庫兩個例子，讓學生先從這兩個數(shù)據(jù)庫獲取相關的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)本身有所認識，再利用校園網(wǎng)資源查找更多的數(shù)據(jù)庫。在此過程中，學生全程參與項目實現(xiàn)的各個流程，不僅學會了自主查找資料與學習，還提高了同學間的優(yōu)勢互補與團隊協(xié)作的能力，提高學生學習的積極性，獲得獨立思考的能力。

參考文獻

[1]龔樂君，楊榮根.淺談計算機交叉學科――生物信息學教學中的探討[J].新教育時代電子雜志（教師版），2014（19）：123-124.

[2]徐培杰.生物信息學研究現(xiàn)狀[J].科技信息，2013（10）：268-269.

[3]劉念.案例教學法在《生物信息學》本科教學中的應用[J].考試周刊，2016（78）：152，191.

[4]張俊河，董衛(wèi)華，王芳，等.案例教學法在醫(yī)學生物化學教學中的應用[J].山西醫(yī)科大學學報（基礎醫(yī)學教育版），2010（02）：139-142.

第6篇：生物信息學的理解范文

關鍵詞：個性化習題；生物信息學；QQ群

中圖分類號：G811.4 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）48-0171-02

生物信息學是生物學、計算機科學和信息技術等支持的，包括存儲、組織和生物數(shù)據(jù)檢索的一個現(xiàn)代交叉學科。隨著分子生物學和信息技術的不斷突破，各種生物數(shù)據(jù)的獲得變得非常容易，但是如何對這些數(shù)據(jù)進行組織、分析和處理，并從中發(fā)掘出能用于解決生物科學問題的信息，成為目前生命科學的難點和熱點。生物信息學因此應運而生，其本身不僅是研究現(xiàn)代生物學，也是研究其對工業(yè)、醫(yī)療等重要領域影響的一門實踐性學科（Bloom，2001）。

一般認為，生物信息學主要滲透到統(tǒng)計數(shù)學、計算機和生命科學，尤其是生命科學的組學領域（郭麗等，2014），因此在教學中，生物信息學的教學內(nèi)容往往因?qū)W生背景不同而會有不同的側重。這就需要教師根據(jù)學生的背景及知識結構的需求來合理安排教學。本文根據(jù)近年來對生物信息學教學的經(jīng)驗，從教學方法、個性化練習題對學生上機的促進及QQ群投票功能在教學中的應用等方面進行了總結，對如何能夠提高生命科學學院的學生學習此門課程的興趣進行了探討。

一、現(xiàn)代教學方法的利與弊

隨著計算機科技的不斷進步，教學已經(jīng)從傳統(tǒng)的板書模式進入到現(xiàn)代多媒體教學模式中。多媒體技術應用的初衷是提高學生的參與度，滿足教學手段更民主、多元化及個性化的教學目標，其優(yōu)點為表現(xiàn)力豐富，可以通過動畫、視頻、圖像、音頻等效果將抽象難懂的問題直觀化。其次，節(jié)省了大量的板書時間，同時教師可將教學的重點、難點鏈接，以益于學生直觀地了解并進行思維拓展（張林，2011）。多媒體最明顯的一個特點就是教學容量加大，但正是這些優(yōu)勢也伴隨相應的問題：（1）重形式而忽視教學內(nèi)容。很多學校在進行教學管理及評價時，過分關注多媒體課件的形式以及學生的感受，導致有些教師過分注重多媒體的表現(xiàn)形式而忽視了教學的主要內(nèi)容。（2）教學容量和學生的吸收量之間反差較大。由于教學內(nèi)容和容量的增大，教師并沒有根據(jù)授課對象的具體情況合理安排和講授學科內(nèi)容，而被動的成了多媒體的播放員和解說員?？傊嗝襟w教學利大于弊，因而成為教學改革和發(fā)展的必然產(chǎn)物，雖有缺點，但不能因噎廢食，需通過其他方法來克服弊端才能達到完美的教學效果。

二、個性化習題是學生實踐提高的強力推動器

生物信息學是一門實踐性非常強的學科，為了加強學生的實踐能力，教師要綜合應用啟發(fā)式、運用式及討論式等多種教學方法來激發(fā)學生的興趣。筆者在課堂實踐中，充分發(fā)揮個性化習題的作用，將教師的科研滲入到課堂，注重理論與實踐相結合，努力提高學生解決實際問題的綜合能力。比如，在講授第五章內(nèi)容電子克隆部分，此章節(jié)目的是通過一段表達序列標簽（EST），綜合應用Blast、序列比對、步查法等方法查找各種數(shù)據(jù)庫，通過軟件的應用進行拼接、預測、去除內(nèi)含子等方法，最終獲得可能的全長cDNA序列并加以注釋。在以往的教學練習中，全班同學的任務一樣，難以知道學生是否真正掌握所教授的內(nèi)容，為此，筆者將學生分組，每組自行通過閱讀文獻獲得一條其感興趣的EST序列，或者利用他們的畢業(yè)論文中涉及的EST序列去進行電子克隆練習，通過這種個性化習題的隨堂練習，能顯著強化學生的計算機應用能力和實踐能力，同時也能提高學生在教學中的積極性、主動性和創(chuàng)新性。

三、發(fā)揮QQ群的投票功能在教學練習中的作用

生物信息學是一門交叉學科，對于非生物信息學專業(yè)的生命學院的學生而言，雖然教學大綱只要求學生掌握一些基本軟件的原理及數(shù)據(jù)庫的熟練使用。但是，這需要學生具有扎實的生物化學、遺傳學、細胞學及分子生物學的基礎知識。比如，在講授第三章“核酸序列的分析”時，會要求學生利用已知的EST序列去Blast查找與之有同源性的基因組序列，進行序列比對，預測并利用Bioedit軟件找出此基因的啟動子、終止子和剪接點。這首先要求學生必須明確這些分子生物學的概念，否則在有限的生物信息學課堂上，會變成分子生物學或遺傳學的復習課。而課外QQ群就起到了非常重要的交流促進作用。筆者在將QQ群的功能應用到課外教學輔助平臺的基礎上，充分發(fā)掘QQ群的投票及評論功能為教學所用，例如教授第三章前，將課件放到QQ群的文件中，讓學生去預習。為激發(fā)學生預習的主動性，要求學生在評論中列出對本章的主要知識點或難點，并對課件中涉及的名詞進行解釋。為進一步加強理解，對投票功能進行設置，相應的對投票選項1、2、3、4分別設置成A、B、C、D，這樣教師可根據(jù)需要將知識點轉(zhuǎn)化成練習題，以加強學生的學習。同時，也可鼓勵學生將一些新的感興趣的話題或問題置于QQ群。總之，QQ群的投票功能可以成為教師與學生課下交流的一扇窗口，成為生物信息學的一種及時且重要的學習工具。

四、建議與展望

生物信息學是一門新興學科，但我國無論是在對學科的重視還是發(fā)展程度上，與國外都存在一定的差距。在美國，計算生物學國際協(xié)會教育委員會一直致力于將生物信息學整合到高中生物教材中，學生在高中即接觸生物信息學，而且高校對高中生物信息學的教學提供相應的培訓課程和網(wǎng)上資源，生物信息學和其他分子生物學、植物學等一樣較早的深入到學生的知識體系中。而我國由于該學科產(chǎn)生的歷史較短，課程的開設集中在“985”、“211”重點院校的生物信息學專業(yè)，盡管近十年來，各大高校也意識到此學科的重要性，且課程也在逐步在開設，但由于學時短，很多教學僅限于學生掌握基本的數(shù)據(jù)庫的查詢。為使生物信息學能在普通院校的生命科學學院能很好的開展，各個高校應建立合適的課程教學內(nèi)容。雖然近年“生物信息學”課程在各高校紛紛開設，但由于生物信息學是一門發(fā)展中的學科，它的理論及內(nèi)容尚在不斷完善與更新中（郭麗等，2014）。因此，對于教材的選擇，不能只追逐信息量充足、內(nèi)容新穎、知識選材前瞻性好的教材（楊娥等，2014）。作為普通院校的非生物信息學專業(yè)的本科生，想在較短的時間內(nèi)（36課時）很好掌握如此大信息量的知識較為困難（劉宏生等，2010）。因此，需要依據(jù)學生基礎及院校的人才培養(yǎng)目標和現(xiàn)今生物信息學發(fā)展的現(xiàn)狀建立合理的課程內(nèi)容體系。另外，由于缺乏合適的專業(yè)人才，生物專業(yè)的生物信息學的師資力量薄弱，無法建成高水平的教學隊伍。因此，加大生物信息學教師的培養(yǎng)力度，建成一支專業(yè)的、年齡和知識結構合理的師資隊伍，是提高本科院校生物信息學教學的關鍵問題之一。

參考文獻：

[1]Bloom，M. Biology in silico：The bioinformatics revolution[J]. The American Biology Teacher，2001，63（6）：397-403.

[2]郭麗，趙楊，婁冬華，等.生物信息學實踐課教學改革探索[J].南京醫(yī)科大學學報（社會科學版），2014，（2）：165-167.

[3]張林，柴惠.現(xiàn)代教學手段在生物信息學教學中的應用[J].新課程研究，2011，（219）：156-157.

第7篇：生物信息學的理解范文

一、過去教學中存在的問題

（一）實驗課教學學時偏少

生物技術專業(yè)五年制生物信息學課程總學時為72學時，其中理論48學時，實驗24學時。生物信息學課程最主要的目標是培養(yǎng)學生通過在線程序或利用生物信息學軟件來分析生物學問題的能力，有效解決學生實驗學時不足，實際操作時間少，解決實際問題能力較弱的問題。

（二）與其他課程聯(lián)系較少

生物信息學課程開設在生物技術專業(yè)教學進程的第6學期，此時學生已具備普通生物學、細胞生物學、分子生物學、生物化學、醫(yī)學免疫學、遺傳學、基因組學、基因工程原理等生命科學的基礎知識。但是，在生物信息學理論課和實踐課學習的內(nèi)容，如查閱的文獻、分析的目的則由授課教師自行指定，忽略了與其他課程的聯(lián)系，不利于學生系統(tǒng)地學習專業(yè)課的知識。

二、教學體系的改革和完善

（一）增加實驗課教學學時

從2012年起，我校生物技術專業(yè)由五年制調(diào)整為四年制，同時在修訂教學進程的時候?qū)W時調(diào)整為理論36學時，實驗36學時，理論課結束后即為該內(nèi)容的實踐部分，以此增加學生的實踐訓練時間。

（二）將基因工程原理實驗課程與生物信息學實踐相聯(lián)系

在基因工程原理的實驗中，我們把家蠅防御素基因作為目的基因，主要設計的實驗內(nèi)容包括：（1）目的基因的獲得：利用PCR技術擴增已經(jīng)克隆到pMD-18T載體上的家蠅防御素基因；（2）pSK質(zhì)粒載體的小量制備；（3）目的基因與載體的酶切；（4）目的基因與載體的連接；（5）大腸桿菌感受態(tài)細胞的制備；（6）重組質(zhì)粒的轉(zhuǎn)化；（7）重組子的藍白斑篩選；（8）菌落PCR鑒定重組子[2]。在學生對基因工程實驗內(nèi)容熟悉的基礎上，我們在生物信息學的教學過程中對學生提出問題：家蠅防御素基因現(xiàn)有的研究現(xiàn)狀是怎樣的？PCR擴增目的基因的過程中引物該如何設計？獲得陽性重組子后我們?nèi)绾闻袛喃@得的插入序列就是目的基因呢？針對這樣的疑問，我們結合基因工程實驗對教學內(nèi)容進行適當?shù)恼{(diào)整：（1）PUBMED獲取文獻信息：由學生通過PUBMED查找近五年發(fā)表的有關家蠅防御素基因研究的文獻；（2）核酸序列分析：以家蠅防御素基因為對象，分核酸序列的檢索、搜索開放閱讀框（ORF）、限制性酶切分析、引物設計、載體序列識別、核酸序列的比對、分子質(zhì)量/堿基組成/堿基分布分析和序列轉(zhuǎn)換共8大部分內(nèi)容進行講解和學生實踐操作；（3）蛋白質(zhì)序列分析：同樣以家蠅防御素蛋白為對象，分蛋白質(zhì)序列檢索、蛋白質(zhì)序列比對、蛋白質(zhì)基本性質(zhì)分析（蛋白質(zhì)的氨基酸組成、分子量、等電點、親疏水性分析、跨膜區(qū)分析、信號肽分析）、蛋白質(zhì)功能預測、蛋白質(zhì)結構預測（蛋白質(zhì)二級結構和三級結構預測）共5大部分內(nèi)容進行講解和指導學生進行實踐操作。

（三）以科研促進生物信息學的教學改革

筆者所在課程組主要集中于功能基因組學的研究，涉及了功能基因的獲取、生物信息學分析、功能驗證等方面的內(nèi)容。學生在課程學習中，參與到教師的科研課題中，學會運用生物信息學所學知識實際解決科研問題。學生可自行完成從文獻的查閱、目的序列的獲?。ㄓ晒矓?shù)據(jù)庫獲得或?qū)嶒炇覝y序獲得）、基因序列的分析、理論推導氨基酸序列基本性質(zhì)的分析及結構和功能的預測、系統(tǒng)發(fā)育分析，如有可能，學生可通過實驗的方法驗證生物信息學分析的結果，同時鼓勵學生自主選擇感興趣的基因、蛋白進行課程設計研究，實踐結束后學生將結果以論文形式提交給教師。

三、教學探索的成效

第8篇：生物信息學的理解范文

Shortliffe教授指出，醫(yī)生對于計算機和新技術越來越依賴就是其中一個重要問題。由于患者的個體狀況和疾病狀況千差萬別，醫(yī)生在診療過程中的邏輯推理也各有特色。但是，計算機的應用有可能削弱醫(yī)生和患者之間的和諧關系，使醫(yī)患之間的互動和整個診療過程變得呆板機械。在某些情況下，醫(yī)生不是根據(jù)自己的知識、經(jīng)驗和邏輯對患者做出診斷，而是依賴于他們使用計算機的方式來做出判斷。實際上，計算機永遠不可能代替人腦，更不可能超過人腦。只有當計算機和人類的智慧與實踐相結合，才能發(fā)揮出真正的作用。

生物醫(yī)學信息學的定義

根據(jù)美國醫(yī)藥信息學會（American Medical Informatics Association, AMIA）的定義：Biomedical Informatics (BMI) is the interdisciplinary, scientific field that studies and pursues the effective uses of biomedical data, information, and knowledge for scientific inquiry, problem solving and decision making, motivated by efforts to improve human health.

生物醫(yī)學信息學（BMI）是一門研究如何有效利用生物醫(yī)學數(shù)據(jù)、信息和知識的跨學科科學，以滿足科學查詢、解決問題和制定決策的需求，并通過不斷的努力，推動和提高人們的健康。

生物醫(yī)學信息學的關鍵屬性

生物醫(yī)學信息學主要從事生物醫(yī)學數(shù)據(jù)、信息、知識的產(chǎn)生、存儲、獲取、使用及共享的理論、方法和過程的研究、開發(fā)和應用。

生物醫(yī)學信息學建立在計算機技術、通訊技術以及信息科學的基礎上，是IT技術在生物醫(yī)學領域上的應用。

生物醫(yī)學信息學在方法學上可以支持從分子水平到大眾水平的研究、推論、建模、模擬、實驗和轉(zhuǎn)化。覆蓋從基礎醫(yī)學、臨床科研，到臨床診療、公共衛(wèi)生等多種生物醫(yī)學領域的研究和應用。

生物醫(yī)學信息學認為生物醫(yī)學信息的最終使用者是人。因此，社會科學和行為科學對于技術性解決方案的設計和評價，以及對于復雜經(jīng)濟、倫理、社會、教育和組織架構的演進，起到了非常重要的影響作用。

BMI各應用領域的相互關系和區(qū)別

在生物醫(yī)學信息學領域有很多看似非常相近的術語和名詞，很容易被混淆和亂用，例如：信息學、醫(yī)學信息學、生物信息學、衛(wèi)生信息學、生物醫(yī)學信息學、公共衛(wèi)生信息學等等。如何理解這些術語？它們之間的區(qū)別和聯(lián)系又是怎樣的呢？

Shortliffe教授解釋說：生物醫(yī)學信息學是一門基礎性生物醫(yī)學科學，是一門應用潛力非常廣泛的科學。生物醫(yī)學信息學研究和發(fā)展的推動力，是生物學和醫(yī)學領域的臨床、科研和實踐中所遇到的各種問題。生物醫(yī)學信息學將生物醫(yī)學的理論和方法與計算機、信息和通訊技術相結合，以創(chuàng)新和發(fā)展新的方法和理論為目標。這些核心理論和方法包括數(shù)學建模、數(shù)據(jù)庫理論、認知科學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理等等，反過來又促進生物醫(yī)學科學和健康科學的研究、應用和創(chuàng)新。

生物醫(yī)學信息學理論、方法和技術首先被應用到臨床醫(yī)療、診斷和護理等臨床醫(yī)學領域，同時也被應用在牙科和獸醫(yī)學領域。這些領域關注的是患者個體，是以患者為中心實現(xiàn)臨床相關信息的采集、集成、共享和應用，因此被稱為臨床信息學。

與臨床信息學緊密聯(lián)系在一起的是公共衛(wèi)生信息學，它的應用不是針對單一的患者個體，而是關注整個人群，以大眾健康和管理為目標。臨床信息學和公共衛(wèi)生信息學共享了很多相同的方法和技術，這兩個方面結合在一起就是我們通常所說的醫(yī)學信息學。因此，生物醫(yī)學信息學不能等同于醫(yī)學信息學。

生物醫(yī)學信息學在生物學領域的應用，特別是在細胞生物學和分子生物學上的應用，主要關注的是細胞和分子水平的過程，這部分被稱為生物信息學。

生物醫(yī)學信息學在放射影像、圖像成像和分析、以及影像管理方面的應用被稱作影像信息學。影像信息學以組織和器官為主要對象，包括：放射影像、病理影像、超聲影像、皮膚病學、以及分子可視化等等應用領域。

據(jù)Shortliffe教授介紹，其實這些應用領域的邊際是非常模糊的，例如生物信息學和影像信息學相結合就產(chǎn)生了分子生物成像學；生物信息學和臨床信息學的結合形成了藥物基因組學，而臨床信息學和公共衛(wèi)生信息學相結合則形成了大眾消費健康學。

BMI和HIT的關系

生物醫(yī)學信息學與計算機科學（軟件和硬件）、臨床科學、基礎生物醫(yī)學科學、流行病學、統(tǒng)計學、生物工程學、管理科學及認知科學與決策密切相關。

生物醫(yī)學信息學（BMI）與醫(yī)學信息技術（Healthcare Information Technology, HIT）有著密切的關系，但相互各有側重。BMI更偏重于BMI理論的研究、方法的建立、教學、以及這些理論和方法在生物醫(yī)學研究領域應用。其主要參與者是學術研究人員、科研機構及相關實驗室。而HIT則更偏重于應用，主要是把BMI的方法、理念以及研究成果與醫(yī)療臨床實踐相結合，并通過廠商開發(fā)成相應的醫(yī)療信息系統(tǒng)產(chǎn)品，供醫(yī)院和衛(wèi)生行政機構使用。其主要參與者是醫(yī)療IT廠商、醫(yī)療臨床機構及衛(wèi)生行政機構等。在美國，生物醫(yī)學信息學領域的學術組織是美國醫(yī)藥信息學會（AMIA），而醫(yī)學信息技術領域的學術組織是美國醫(yī)療信息管理和系統(tǒng)協(xié)會（HIMSS）。

加強生物醫(yī)學信息學教育和培訓

生物醫(yī)學信息學對于生物醫(yī)學研究、企業(yè)應用系統(tǒng)的研發(fā)、圖書館情報學和知識管理、公共衛(wèi)生統(tǒng)計、生物技術和制藥、臨床實踐和管理、以及政府決策研究，都將發(fā)揮重要的作用。

但是，目前要真正把信息技術應用到生物醫(yī)學領域以及臨床診療中，還存在一個非常大的障礙，就是缺乏同時具備信息技術知識和生物醫(yī)學領域知識的復合型人才。因此，作為交叉科學的生物醫(yī)學信息學，要肩負起自己的使命，要為復合型人才的培養(yǎng)做出貢獻。各醫(yī)學院校和研究機構，在開展常規(guī)的生物醫(yī)學信息學學位教育之外，還應該積極開設信息學相關的培訓，為醫(yī)學生和護理學生提供雙學位課程。另外，要加強對醫(yī)藥衛(wèi)生專業(yè)人員的信息學繼續(xù)教育，并積極為臨床醫(yī)護人員所進行生物信息學研究提供必要的支持和協(xié)作。

Shortliffe教授還指出： IT基礎架構（IT Infrastructure）一向被公認為是實現(xiàn)安全、有效、以患者為中心、及時、高效率和公平六個醫(yī)療目標的基礎。但是，臨床信息系統(tǒng)設計和實施40年來的經(jīng)驗和教訓告訴我們：成功的系統(tǒng)不僅僅取決于技術，而更取決于人、文化和創(chuàng)新性的流程。

第9篇：生物信息學的理解范文

>> 丹參類貝殼杉烯氧化酶（SmKOL）基因全長克隆及其生物信息學分析 紅白忍冬SABATH甲基轉(zhuǎn)移酶基因克隆及其生物信息學分析 雷公藤貝殼杉烯酸氧化酶基因的全長cDNA克隆與表達分析 丹參SmNAC1基因的克隆和生物信息學分析 黃芩葡萄糖醛酸水解酶基因的克隆、生物信息學分析及表達 太子參分解代謝關鍵酶8′羥化酶基因的克隆及生物信息學分析 人組蛋白去乙酰化酶11的克隆表達與生物信息學分析 金鐵鎖糖基轉(zhuǎn)移酶PtT1的克隆與生物信息學分析 平邑甜茶MhWRKY15基因cDNA克隆及其生物信息學分析 茶陵野生稻冷響應基因OrCr3的克隆及其生物信息學分析 唇形科植物腳6基腳6基焦磷酸合酶編碼基因及其氨基酸序列的生物信息學分析 棉鈴蟲類胰蛋白酶的生物信息學分析 玉米谷胱甘肽過氧化物酶的生物信息學分析 黔北麻羊RERGL基因cDNA克隆與生物信息學分析 小菜蛾p38MAPK基因的克隆與生物信息學分析 高叢越桔UFGT基因電子克隆和生物信息學分析 小菜蛾PxALP1基因的克隆與生物信息學分析 希金斯炭疽菌腺苷酸環(huán)化酶生物信息學分析 黃瓜DVR基因的生物信息學分析 FZ6基因及其蛋白的生物信息學分析 常見問題解答 當前所在位置：l）查找開放閱讀框（ORF）。生物信息學分析主要采用一些網(wǎng)上軟件包進行分析，如采用Interpro （http：//ebi.ac.uk/tools/interproscan）進行結構域比對，ExPASy在線服務器的Compute pI/Mw工具（http：///compute_pi/）預測相對分子質(zhì)量與理論等電點，TargetP1.1 server （http： //cbs.dtu. dk /serv- ices/targetP/）進行信號肽分析，Psort （http：//psort.hgc.jp/）及WOLFPSORT （http：///）分析亞細胞定位，TRMHMM server v 2.0 （http：// cbs. dtu.dk/services/TMHMM-2.0/）進行跨膜域分析，Predictprotein （https：///）進行二級結構預測，SWISS-MODEL （http：//swissmodel.expasy. org/）進行二級結構分析和結構域的三維同源建模。使用DNAMAN軟件對序列進行多重比對，用ClustalW分析軟件與其他植物的MCS氨基酸序列進行同源比對，根據(jù)分析結果選擇17種植物的MCS氨基酸用MEGA 5.1軟件構建進化樹。

2.4 SmKOL基因的表達分析 取0.1 g毛狀根樣品采用Trizol試劑盒提取總RNA，用Takara反轉(zhuǎn)錄試劑盒反轉(zhuǎn)錄成cDNA。其過程為：總RNA模板1 μL（約200 ng），dNTP 1 μL， Radom 6 mers 2 μL，不含RNase的去離子水至10 μL，離心，置于PCR儀上，65 ℃ 5 min，之后冰上急冷。然后加入5×PrimerScript Buffer 4 μL，RNase Inhibitor 0.5 μL，PrimerScript Rtase 1 μL，RNase free H2O 4.5 μL。PCR反應條件為30 ℃ 10 min，42 ℃ 60 min，70 ℃ 15 min，所得cDNA用于Real-time PCR。根據(jù)丹參內(nèi)參β-actin和目標基因SmKOL的核苷酸序列設計引物。其中β-actin上游引物為5′ -AGGAACCACCGATCCAGACA-3′，下游引物為5′ -GGTGCCCTGAGGTCCTGTT-3′；SmKOL上游引物為5′ -GCTTCTGGCAAGGCAATCAAC-3′，下游引物為5′ -CTTTTCCTCGTTGAGTTGGTCG-3′。轉(zhuǎn)錄后的cDNA用管家基因引物β-actin進行普通PCR反應，用于反轉(zhuǎn)錄質(zhì)量控制，待目的基因引物及管家基因引物檢測合格后，在ABI7300 RT-PCR儀上進行熒光定量檢測，反應體系為：5 μL Power SYBR Green PCR Master Mix，0.2 μL引物F，0.2 μL引物R，1.0 μL cDNA，3.6 μL ddH2O。PCR反應條件為95 ℃ 30 s；95 ℃ 5 s；60 ℃ 34 s，40個擴增循環(huán)；檢測溶解曲線。反應結束后分析熒光值變化曲線和溶解曲線。每個反應重復3次，采用2-ΔΔCT法分析結果。

3 結果

3.1 丹參毛狀根SmKOL基因的全長克隆及序列分析 將基因cDNA序列進行Blast比對分析，結果表明測得的片段與其他植物中的KO基因有70%左右的同源性，并有相似的保守區(qū)域。將所得的片段進行拼接，獲得基因全長序列，共1 884 bp核苷酸，命名為SmKOL，GenBank登錄號為KJ606394，DNAMAN軟件結合ORF Finder在線軟件對SmKOL基因全長cDNA序列進行分析，推測編碼519個氨基酸的蛋白質(zhì)，并含有完整的開放閱讀框（open reading frame， ORF），SmKOL基因的開放閱讀框位于23～1 582 bp，序列的1～22 bp為5′非翻譯區(qū)（5′UTR），1 583～1 884 bp為3′非翻譯區(qū)（3′UTR）。

Blast結果顯示SmKOL基因與甜橙Citrus sinensis的KO基因有68%相似， 西洋梨Pyrus communis的KO基因有66%相似、苜蓿Medicago truncatula的KO基因有67%相似、葡萄Vitis vinifera的KO基因有65%相似、擬南芥Arabidopsis thaliana的KO基因有64%相似、粳稻Oryza sativa Japonica Group的KOL基因有57%相似。KOL具有比較保守的結構域，用DNAMAN程序?qū)Ρ绕咸眩ˋFD54196.1）、苜蓿（XP_003637273.1）、西洋梨（AEK01241.1）、粳稻（AAT81230.1）擬南芥（AED93499.1）的氨基酸序列進行多序列比對（圖1）。結果表明家族具有較高同源性。使用Interpro結構域比對，結果表明SmKOL具有與IPR001128的Cytochrome P450 domain和IPR017972的Cytochrome P450相同保守位點（圖2）。

3.2 KOL氨基酸序列的分子系統(tǒng)進化樹分析 將SmKOL與GenBank中的17種植物的17種蛋白進行比對分析，在軟件MEGA 5.1上采用相鄰鏈接法構建KOL進化樹，進行聚類分析（圖3）。SmKOL與阿拉比卡種小果咖啡KOL聚為一類，兩者在本文所選蛋白中的親緣關系最近。

3.3 理化性質(zhì)和3D結構預測 使用ExPASy在線服務器的Compute pI/Mw工具預測，SmKOL蛋白的相對分子質(zhì)量為58.88 kDa，等電點pI 7.62。亞細胞定位結果表明可能定位于細胞質(zhì)或者細胞核。信號肽分析表明為分泌蛋白，前23個氨基酸可能是信號肽，跨膜域分析可能為膜蛋白。SmKOL蛋白的二級結構預測結果顯示，α螺旋結構占50.10%、β折疊結構占6.36%、無規(guī)則卷曲結構占43.55%。蛋白質(zhì)的功能很大程度上取決于其空間結構，無規(guī)則卷曲結構決定了蛋白質(zhì)，尤其是酶的功能部位常常位于這種構象區(qū)域，而α螺旋主要對蛋白質(zhì)骨架起穩(wěn)定作用，通過對蛋白質(zhì)二級與三級結構預測和分析，有助于理解蛋白質(zhì)功能與結構的關系[10]。使用Swiss Model進行同源建模，以人Cytochrome P450 2R1蛋白A鏈（PDB注冊號3czh.1.A）作為同源模板，用于建模的氨基酸序列殘基為46～511位，序列相似性為23.56%，模型質(zhì)量得分（GMQE）0.55（圖4）。

3.4 SmKOL受茉莉酸甲酯（MeJA）誘導的誘導表達分析 實時熒光定量PCR實驗數(shù)據(jù)結果采用2-ΔΔCT法進行相對定量表達分析，即確定目標基因（SmKOL）和參照基因（β-actin）有相近的擴增效率，就可以確定不同樣本中目標基因表達水平的相對差異。不同時段MeJA誘導的丹參毛狀根中SmKOL相對表達發(fā)現(xiàn)，MeJA能明顯誘導丹參毛狀根中SmKOL基因mRNA的表達。實驗檢測了丹參毛狀根經(jīng)MeJA處理12，24，36，120 h后SmKOL基因的誘導表達情況，結果顯示經(jīng)MeJA處理后的SmKOL基因的誘導表達水平在0～36 h逐漸升高，在36 h時達到最大值，隨后120 h時SmKOL基因的表達量下降（圖5）。

4 討論

由于丹參毛狀根具有遺傳穩(wěn)定性高、產(chǎn)率高等優(yōu)點，近年來常應用于次生代謝產(chǎn)物的生產(chǎn)。本研究首次從丹參毛狀根中克隆得到了赤霉素代謝途徑上的KOL基因，獲得含有完整ORF的基因全長，并利用生物信息學的方法對其核酸及其推測的蛋白序列組成進行分析。結果表明，該基因與其他物種中的KO基因有較高的同源性，命名為SmKOL，它具有Cytochrome P450 domain，這在所有的家族成員中都是保守的。

同時，SmKOL基因誘導表達結果表明，經(jīng)誘導子MeJA誘導后，SmKOL的mRNA表達量逐漸上調(diào)，在36 h達到最大值，之后表達量下降。隨著丹參赤霉素生物合成途徑中基因的不斷挖掘，為在分子水平上認識赤霉素合成途徑中的編碼基因、調(diào)控方式、酶反應動力學及其代謝調(diào)節(jié)的分子機制奠定基礎[11]。SmKOL基因的克隆為進一步研究該基因的功能和丹參赤霉素生物合成及其次生代謝調(diào)控機制提供了靶基因。

[參考文獻]

[1] Ogawa M， Kusano T， Koizumi N， et al. Gibberellin-responsive genes： high level of transcript accumulation in leaf sheath meristematic tissue from Zea mays L[J]. Plant Mol Biol， 1999， 40（4）： 645.

[2] 虞慧芳， 曹家樹， 王永勤. 植物矮化突變體的激素調(diào)控[J].生命科學，2002， 14（2）：85.

[3] Wang Q， Hillwig M L， Wu Y S， et al. CYP701A8： a rice ent-kaurene oxidase paralog diverted to more specialized diterpenoid metabolism[J]. Plant Physiol， 2012， 158（3）： 1418.

[4] 李節(jié)法， 田義軻， 王彩虹， 等. 梨貝殼杉烯氧化酶基因PpKO的克隆及生物信息學分析[J]. 園藝學報， 2012， 10： 1575.

[5] Miyazaki S， Katsumata T，Natsume M， et al. The CYP701B1 of Physcomitrella patens is an ent-kaurene oxidase that resists inhibition by uniconazole-P[J]. FEBS Lett， 2011， 585（12）： 1879.

[6] Lei L， Fan Z R， Tang L， et al. Molecular cloning and identification of tissue-specific expression of ent-kaurene oxidase gene in Momordica charantia[J]. Afr J Biotechnol， 2011， 10（70）： 15724.

[7] Ko K W， Lin F Q， Katsumata T， et al. Functional identification of a rice ent-kaurene oxidase， OsKO2， using the pichia pastoris expression system[J]. Biosci Biotechnol Biochem， 2008， 72（12）： 3285.

[8] Song J， Guo B J， Song F W， et al. Genome-wide identification of gibberellins metabolic enzyme genes and expression profiling analysis during seed germination in maize[J]. Gene， 2011， 482（1-2）： 34.

[9] Morrone D， Chen X M， Coates R M， et al. Characterization of the kaurene oxidase CYP701A3， a multifunctional cytochrome P450 from gibberellin biosynthesis[J]. Biochem J， 2010， 431： 337.

[10] Zhou X Y， Li J Y， Fan Z Q. Cloning and expression analysis of chalcone isomerase gene cDNA from Camellia nitidissima[J]. Forest Res， 2012， 25： 93.

[11] 談心， 馬欣榮. 赤霉素生物合成途徑及其相關研究進展[J]. 應用與環(huán)境生物學報，2008， 14（4）： 571.

Cloning and bioinformatics analysis of ent-kaurene oxidase

synthase gene in Salvia miltiorrhiza

HU Ya-ting1， GAO Wei2， LIU Yu-jia2， CHENG Qi-qing2， SU Ping2， LIU Yu-zhong1， CHEN Min1*

（1. State Key Laboratory of Dao-di Herbs， National Resource Center for

Chinese Materia Medica， China Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100700， China；

2. School of Traditional Chinese Medicine， Capital Medical University， Beijing 100069， China）

[Abstract] Based on the transcriptome database of Salvia miltiorrhiza， specific primers were designed to clone a full-length cDNA of ent-kaurene oxidase synthase （SmKOL） using the RACE strategy. ORF Finder was used to find the open reading frame of SmKOL cDNA， and ClustalW has been performed to analysis the multiple amino acid sequence alignment. Phylogenetic tree has been constructed using MEGA 5.1. The transcription level of SmKOL from the hairy roots induced by elicitor methyl jasmonate （MeJA） was qualified by real-time quantitative PCR. The full length of SmKOL cDNA was of 1 884 bp nucleotides encoding 519 amino acids. The molecular weight of the SmKOL protein was about 58.88 kDa with isoelectric point （pI） of 7.62. Results of real-time quantitative PCR analyses indicated that the level of SmKOL mRNA expression in hairy roots was increased by elicitor oMeJA，and reached maximum in 36 h. The full-length cDNA of SmKOL was cloned from S. miltiorrhiza hairy root， which provides a target gene for further studies of its function， gibberellin biosynthesis and regulation of secondary metabolites.