Abstract： The characteristics of the professional teaching of bioinformatics are introduced ， then the paper analyzes on the professional students of biological problems existing in the teaching of computer， biological computer curriculum teaching methods are put forward.
Keywords： Bioinformatics； biology； teaching method； course cross

　　摘要：介紹了生物信息學專業教學的特點，分析了生物專業學生進行計算機課程教學中存在的問題，提出了生物專業計算機課程教學方法。

　　關鍵詞：職業教育論文投稿,生物信息學,生物專業,教學方法,學科交叉

　　0.概述

　　近年來，伴隨著生命科學的快速發展，有關生物的數據逐漸增多，而分析手段也很多，產生了生物信息學這個概念。生物信息學是由生物學與計算機科學、應用數學以及統計學等學科相互交叉而形成的一門新興學科，它使用計算機和信息技術對生物信息數據進行采集、處理、存儲、檢索和分析，從而達到揭示相關數據中所蘊含的生物學意義的目的[1]。為了快速有效地從海量的生物數據中獲得所需信息，提高發現問題、解決問題的能力，在生物信息學教學過程中有必要開設一些計算機課程、數學及工程相關課程，這樣可以啟發學生綜合運用數學、物理、工程科學和計算機知識的能力，拓寬其知識面，了解學科前沿和最新進展，培養跨越生命科學、計算科學、數理科學等不同領域的大科學素質和意識，為今后選擇新興交叉學科領域進行深造奠定基礎。因此很多大學增設了生物信息學這個本科專業，有的在計算機學院中增加生物信息專業本科，有的在生命學院增加生物信息本科，在本文中主要討論在生命學院中開始生物信息學專業。作為一門交叉學科，不同專業的學科體系對生物信息學課程教學提出了不同的要求，如何在生物專業學生中開展生物信息與計算機課程的結合，是培養更高理論和實踐能力的生物信息專業人才的關鍵。

　　1生物信息學的特點

　　生物信息學涉及分子生物學、微生物學、生物化學、蛋白質化學、分子遺傳學、基因組學、生物物理學、概率論與數理統計、信息論及計算機技術等學科，學科交叉性極強。僅就計算機技術而言，計算機編程、數據庫技術和模式識別、軟件工程及網絡技術等都在生物信息學中有廣泛的應用[1，2]。因此，生物信息學是將不同領域知識高度集中的學科。

　　2計算機課程的設置

　　對生物信息學來說，計算機技術就是一個工具，用來對生物數據進行處理。工欲善其事，必先利其器，所以要做好數據的分析工作，必須讓學生學好計算機課程，但更應該在生物信息學專業的教學計劃中把計算機課程設置恰當，讓學生受益[2]。

　　2.1課程的選擇順序

　　生物信息學面對的是海量生物數據，所以首先需要學習使用編程工具，如JAVA或者C++語言或者Perl語言等編程工具，然后安排數據結構等課程對編程課程進行深入了解，后期安排數據庫技術、數據挖掘等課程，方便學生進行實踐應用。

　　2.2教材和授課內容的合理選擇

　　在學習生物的學生中開設生物信息學專業，那么教材的選擇應該兼顧學生的知識背景和學習興趣，由于學生對蛋白、進化、蛋白質結構、基因序列有一些認識，但對計算機比較恐懼，因此計算機教材可選用比較簡單、易懂的，如JAVA課程主要講解編程思想，那么主要包括環境變量設置、語法和如何編程，那么選擇教材時就選包括這些內容的教材就可以了，并在上課過程中，結合一些生物信息軟件來講解，激發學生的學習興趣。同時，選擇適合的授課內容也是必不可少的環節：序列比對算法、基因識別算法、蛋白質結構預測、分子動力學模型及機器學習或模式識別算法在生物信息學中的應用等方面的內容，此外在大學初期也要加強數學、物理和計算機方面的基本知識的課程開設[2]。能夠從他們自己的知識體系出發，闡述生物數據如何用計算機方法和技術進行獲得并處理；并且了解學生已經掌握哪些生物學知識，在授課過程中，針對學生的特點綜合使用多本教材更能達到預期效果。使學生認識到計算機技術和方法在生物學研究領域的廣闊應用空間。隨著生物信息學研究的深入，國內外出現了大量的生物信息學教材、專著和一些最新的文獻。

　　2.3從抽象到具體的教學理念

　　由于生物信息學涉及數學、統計學及算法等眾多理論知識，但有生物基礎的學生具有生物學知識儲備，缺乏計算機知識。所以在為生物學專業上進行計算機課程時盡量采用結合實例進行講解。首先，針對生物學專業學生計算機知識薄弱的特點，盡可能將生物信息學問題轉化為學生熟知領域的問題，例如，在講解蛋白質二級結構預測時，可考慮學生學習過螺旋、折疊和無規則卷曲的特征，講解模式識別算法預測二級結構的過程時用可采用一些模型如蘋果等進行形象講解更容易被學生接受了；其次，充分利用現代化教育技術及網絡資源，對于未接觸過計算機實驗學生來說，程序代碼對于他們而言是枯燥無味的，在教學過程中充分利用計算機實驗和網絡資源，讓學生了解計算機程序的運行過程和網絡中生物信息軟件的使用，從而對計算機處理生物學數據產生感性認識。例如，在講解利用聚類算法分析基因芯片數據時，可以先播放基因芯片制作過程的Flash動畫，讓學生身臨其境，這樣不僅可以激發學生的學習興趣，更可以加深學生對知識的理解和掌握�；蛘咧v解聚類算法可以用物種分類進行類比來講解[2]。

　　2.4加強實驗環節

　　生物專業的生物信息學課程的教學過程就是讓學生了解并掌握計算機科學和技術如何處理分析生物學數據的過程。因此，進行理論教學的同時，實驗教學環節也是必不可少的[3]。計算機實驗不同于生物實驗，而是主要通過計算機進行處理，例如可通過計算機實驗直觀的了解三大核酸數據庫：蛋白質序列和結構數據庫的數據組織方式；通過實驗可以讓學生掌握如何利用AcclrysDiscoveryStdio軟件進行蛋白質結構預測，感受蛋白質結構顯示軟件的強大威力，更重要的是，使學生了解到計算機技術和方法在生物數據處理過程中的舉足輕重的作用。從生物信息學實驗課中，他們可以領略到計算機科學技術的魅力，增加作為生物信息學專業學生的自豪感，并堅定學好生物信息學知識的信念。3后續課程的構想

　　在后續課程中，由于前面為學生設置數據庫原理與設計及數據挖掘等課程，可開設一些專題講座，如了解數據庫設計后，可結合生物專業的特點，可能了解了在網絡環境中三大核酸數據庫的組織結構，講解它們是如何采用數據庫知識進行組織的，并進行一些簡單數據庫的設計工作；在數據挖掘課程后可采用一些統計學軟件如MATLAB處理生物數據的一些專題[4，5]。又如開設講解生物信息學的研究熱點與與原來講解的課程進行對接。也可講解一下藥物信息學的設計、疾病靶點的選擇等，激發學生學習生物信息學的意義，讓有可能進一步深造的學生知道前進的動力。

　　4結束語

　　作為一門新興的學科，生物信息學專業的發展非常迅速，新的理論、算法和應用程序不斷涌現。因此在進行生生物信息學專業教學中，不拘泥于現有的生物信息學教材和計算機教材時納入最新的研究成果，將相關研究領域的一些新的研究方法、網絡資源以及工具軟件介紹給學生。例如，GCG軟件是一套蛋白質、核酸序列分析軟件，一般在Linux環境下使用，包括130多個軟件，但現在這些類似功能的軟件很多可網絡上下載到Windows系統環境下進行蛋白質、核酸序列分析，因此可介紹這些軟件給同學使用，方便同學在自己的電腦里熟練使用這些軟件，同時有些軟件有更新的算法和版本也可以介紹，及時更新學生的知識體系，培養學生相關學科前沿的意識，拓展學生視野。

　　參考文獻：

　　[1]孫嘯，陸祖宏，謝建明.生物信息學基礎[M].北京：清華大學出版社，2005：3

　　[2]丁彥蕊，蔡宇杰.計算機專業生物信息學課程教學的實踐探討，安徽農業科學，2012，40（29）14596-14597

　　[3]高亞梅，韓毅強.生物信息學本科教學初探[J].生物信息學，2007，5（1）：44-48

　　[4]戴凌燕，姜述君，高亞梅.《生物信息學》課程教學方法探索與實踐[J].生物信息學，2009，7（4）：311～313.

　　[5]DavidWM.Bioinformatics：sequenceandgenomeanalysis影印本[M].科學出版社，2002.