引論：我們為您整理了13篇生物信息學培訓范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

二、當好大學生村干部必須轉變角色，明確職責。

村官要準確定位，做好村情民意的調查員，當好富民強村的促進員，當好群眾事務代辦員，當好弱勢群體的救助員，當好遠程教育的操作員。時刻深入困難農戶，了解群眾的疾苦，幫助群眾正常生活，并通過對他們的深入交流，及時確保角色轉變，消化農村各種尖銳矛盾。對工作中遇到的一些棘手或吃不準的問題，堅持向鄉黨委和村兩委早請示、早通氣，遇事敢于碰硬，不推諉扯皮，有效提高了工作效率和辦事能力。

三、要當好大學生村干部必須注重實踐總結經驗。

篇2

1　醫學生的計算生物學與生物信息學思維培養

本部分特指醫學專業學生的生物信息學教學，部分醫學院校開設的醫學生物信息學專業教學將在下一部分中提及。無論是醫學基礎研究，還是以循證醫學為代表的臨床研究，生命科學研究的一般過程，都遵循發現問題資料查詢預實驗提出科學假設設計實驗驗證假說資料查詢和結果分析科學理論總結的基本思路［3］。在這個過程中，計算生物學與生物信息學不僅是進行資料查詢和結果分析的重要工具，更應是在提出科學假設和實驗設計階段就需要貫徹執行的理念和思維方式。換言之，具體的生物信息學與分子生物學實驗一樣都是驗證生物醫學假說的實驗方法，是將一個生命科學假設用計算和信息學思維方式表達和實現的過程。在我國，絕大部分醫學基礎研究和臨床研究課題都是由醫學院校畢業的臨床工作者設計和申請的。由于臨床醫師大都承擔了繁重的臨床工作，申請者親自完成課題的機會很少，獲批課題的具體實施及數據管理、存儲、檢索、分析和整合多由研究生或實驗室工作人員負責。因此結合我國的實際情況，將生物信息學與具體課題耦合，即將一個科學假設用計算和信息學表示并有效實施的思維和實踐培訓，才是醫學生生物信息學培訓的中心內容。由于我國臨床醫學教學采用長學制（5年、7年或8年）教學，對實踐性和針對性都很強的生物信息學而言，過早或過于籠統的培訓都顯得意義不大，所以筆者認為針對醫學生的生物信息學培訓安排在研究生階段是比較合適的，教育中心是以醫學研究需求為指導，強調信息學思維培訓和實踐操作。具體提出的建議有兩點，一是根據學生專業背景調整理論教學內容。醫學院校學生的數理基礎、計算機基礎及統計學理論基礎不能和工科院校的學生相比，醫學專業包括基礎醫學、臨床醫學、口腔、預防等專業，涉及廣泛，各個專業背景的學生對這門課程的需求不盡相同。因此在理論課程上，要根據不同的專業背景和研究內容形成“個性化”的培養方案，目的是讓學生有選擇有針對性地掌握相關生物信息學內容，例如數據庫的類型和選擇，常用軟件的種類和應用等，同時又不會對過于高深的生物信息學理論產生反感。二是結合研究生階段的課題，開展研究內容模擬和實踐操作練習。為了更好的配合研究生階段的課題，可將《生物信息學》開課時間調整到研究生階段的第三學期，即在學生進入課題研究階段之后，讓學生在清楚面臨的課題內容后，有針對性地學習在完成課題過程中要使用到的知識、工具和解決問題的思路，包括文獻查閱、保存、編輯，核酸序列查找和同源性比對及進化分析，PCR引物設計，基因功能、結構預測，調控元件及轉錄因子預測，蛋白質基本理化性質分析，跨膜區及信號肽預測，二級結構和空間三維結構的預測等。這樣學生的學習興趣和效率會大大提高。為了解決上課時間與課題時間沖突的問題，可以采用生物信息學授課老師加入導師組成員，通過網上教學和答疑、夜間授課、集中授課與個別指導結合等多種方式靈活解決。

2　以醫學為中心的生物信息學專業人才培養

如果說對醫學生進行生物信息學教育的目的是使其學會將一個生命科學假設用計算和信息學表示，并正確提供初始數據，那么以醫學為中心的生物信息學專業人才培養的目的，就是使其學會用計算機學和信息學處理并證實科學假設的過程。具體的內容包括，與實驗室工作人員和臨床醫生配合，從計算生物學與生物信息學角度指導并幫助其完成科學假設和課題內容設計；在課題實施階段對后者提供的初始數據進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及滿足后者更高要求的計算機技術的需求，例如應用軟件的設計，生物系統和結構的建模，等等。目前，計算生物學與生物信息學專業研究生的培養模式主要有3種：①以生物學為中心的多學科培養模式。理論教育以生物學為中心，在6～9個學期內陸續完成生物學部分課程（相當于普通生物學系1／3～1／4課程）的選修，然后根據興趣和實際情況選擇一個相關實驗室完成研究生課題。這種培養模式被大多數綜合大學采納。②以工程設計為中心的培養模式。③以醫學為中心的培養模式。指以醫學研究和臨床應用為中心設置計算生物學和生物信息學，絕大多數由醫學院校設置，側重生物信息學與臨床醫學的結合。在進入課題階段之前會有1～2年臨床相關概念和信息的培訓，主要開設的課程包括生物學、細胞生物學、分子生物學與基因組學、化學與物理學、計算機科學、數學和統計學等，甚至包括部分醫學課程，后期實踐階段通常選擇一個相關實驗室完成研究生課題?？偟目磥?，醫學生物信息學基礎課程設置與國際趨勢相符，也符合以醫學為中心計算生物學與生物信息學的培訓要求。但從近年生物信息學專業研究生就業情況來看，確實存在素質參差不齊，學不能致用，不能很快融入研究工作等問題。筆者認為，這種現象可以從三個方面加以改進：①以職業發展和學位教育為導向，建立多層次、多形式的醫學信息學教育和繼續教育體系。各醫學院?？稍诮y一專業培養目標和定位的基礎上，根據自身的學科基礎和特色，結合學生畢業后的工作領域和就業方向，形成“個性化”的專業方向和培養方案。②加強師資力量的建設，形成以課程為中心的教學團隊。現有醫學生物學教材內容寬泛、偏重理論，對實踐環節的指導較少，需要授課老師有選擇的挑選合適的內容并予以補充和完善。這對授課教師的素質提出了更高要求，要求其能根據實際情況因材施教，有所取舍，強化重點。目前，各院校教學團隊和師資力量配備受限，建議可以課程為中心，培養、引進學術帶頭人，從其他專業挑選骨干教師兼任等多種形式，形成以課程為中心的教學團隊。③實踐教學與綜合能力的培養。生物信息學是一門實踐性非常強的學科，要將“學有所長，學以致用”作為人才培養的最終目的?？梢酝ㄟ^構建開放式實踐教學平臺，建設實踐教學基地等方式盡可能強化實踐操作訓練［4］，后期部分學生可以結合個人興趣，本著雙向選擇的原則，將實踐階段訓練固定到導師和實驗室，并安排其參與完成某一項課題的設計、實施和總結，在整個過程中要特別注意培養學生的學習興趣和自學能力，強調知識的自我更新。

綜上所述，醫學生物信息學人才培養的最終目的是使生物信息學能滿足現代醫療和醫學研究發展的需要，使醫學生物信息學人才成為有效連接基礎研究與臨床醫療的橋梁，為現代醫學的發展提供新途徑［5］。

參考文獻：

［1］Mark　Gerstein，Dov　Greenbaum，Kei　Cheung　and　Perry　L．Miller．An　interdepartmental　Ph．D．program　in　computa－tional　biology　and　bioinformatics：The　Yale　perspective［J］．Journal　of　Biomedical　Informatics，2007，40：73－79．

［2］倪青山，胡福泉，饒賢才，等．醫學院校生物信息學實踐教學初探［J］．基礎醫學教育，2011，13（6）：538－539．

［3］張樂平，馮紅玲，宋茂海，等．生物信息學教學與醫科學生計算思維培養［J］．計算機教育，2012，19（4）：12－16．

篇3

生物信息學是20世紀80年代末隨著人類基因組計劃的啟動而興起的一門新的交叉學科[1-2]。它包含了生物信息的獲取、處理、儲存、分發、分析和解釋等在內的所有方面；綜合運用數學、計算機科學和生物學的各種工具，來闡明和理解大量數據所包含的生物學意義。目前，生物信息學在醫學領域中已廣泛應用于基礎醫學、臨床醫學及藥學等多個學科。特別在科學研究工作中，生物信息學的作用逐步顯現，越來越受到重視。近期，精準醫療概念的提出與相應模式的推進，進一步強化了運用生物信息學工具的要求。精準醫療是將臨床信息、患者表型與基因蛋白譜進行整合，從而為患者量身制定精準診斷、預后及治療策略。因此在高通量測序產生數以萬計的龐大組學數據中，只有依托生物信息學技術，才能探尋基因突變、藥物靶向等隱含遺傳學奧秘的精確位點，進而提供可靠的個性化治療方案。可見，生物信息學是精準醫療的核心內容之一。當前，大多數醫學院校均已開設研究生生物信息學課程，但尚未將生物信息學正式列入本科生培養方案，以選修課形式開設生物信息學課程的院校也極為鮮見。醫學本科生是祖國醫學的未來，是臨床一線最直接的儲備軍，面對飛速發展的生物技術和以幾何級數增長的生物大數據，如果現階段的醫學本科生還不能學會如何利用和解讀這些資源，這將大大阻礙臨床醫學的發展。綜上，一方面醫學領域對生物信息學方面存在旺盛的需求，另一方面大多數院校均未正式開設本科生生物信息學課程，造成生物信息學人才極度緊缺。針對這一現狀，筆者近年來圍繞在研的各項科研課題，選拔學有余力的優秀學生，在學校開展的各項大學生科研能力訓練、創新創業項目支持下，吸收本科生進入實驗室，對醫學類本科生的生物信息學教學實踐方面做了一些嘗試，培養了一些初步掌握生物信息學知識與方法的本科學生。在此對教學過程中的感想和體會做一簡要總結，并對本科生生物信息學的教學模式進行了探討。

一、在醫學本科生中開展生物信息學的教學實踐

（一）尊重學生的教育主體地位，實施因材施教

由于生物信息學涵蓋了計算機科學、統計學、分子生物學和分子遺傳學等諸多學科相關知識，所以一般情況下生物信息學科研實踐的開展要遲于上述各門課程。在開展的過程中，要充分考慮學生的自身條件，進行分組施教。因為不同學生對相關背景知識的掌握不同，會導致他們接受相關教學內容的快慢程度不一樣，因此要針對不同層次的學生開設不同等級的實踐內容。此外，根據學生將來從事的工作類型導致的對生物信息學的需求不同，可有針對性地分成科研組和臨床組。如有些學生將來可能主要從事科研工作，因此希望掌握較多的生物信息學知識，包括各種計算機語言的使用、編程、復雜統計軟件的使用等等，這類學生學習熱情比較高漲。

（二）構建多學科教師組成的教學團隊，實現知識的互補與整合

由于生物信息學是一門新興的交叉學科，需要計算機學、統計學、醫學生物化學、醫學遺傳學等相關學科的共同發展來支撐。此外，生物信息學專業知識較為前沿，而且涉及的醫學研究領域較多。再加上目前生物信息學的專業教師缺少，這就限制了學科的發展。因此，在教學過程中應該合理組建教學團隊，授課教師需要來自不同的專業，了解本專業最新的知識，教師之間相互學習溝通，將不同學科的相關知識整合起來[3]，并需持續補充和學習生物信息學前沿知識，在授課內容上還要體現教師自身優勢。這樣不但可以在知識結構上互補，還可以滿足不同專業學生的需求。

（三）圍繞教師在研科研課題和學術會議，追蹤醫學研究前沿

生物信息學是一門快速發展的學科。近年來計算機技術、生物技術以及醫學技術及醫療模式都在快速更新。因此醫學生生物信息學實踐教學不能拘泥于原有教材。在進行基礎和共性的知識教學時要利用教材。而對于前沿的知識，教師一方面要結合在研的各項科研課題引入知識點，另一方面可帶學生參加一些與生物信息學相關的學術會議，讓他們開闊眼界，增長見識，激發科研靈感。

（四）調動學生主觀能動性，激發其學習潛能

由于學生專業背景知識掌握程度差異較大，以及學生自身興趣不同，傳統的大班教學較難達到一致性的教學效果。因此，在教學過程中可以采取不同的分組方式以滿足學生不同的需求。由于現階段生物信息人才非常缺乏，因此在教學過程中，對于個別基礎較強的學生，教師可以有針對性地對他們進行一些更深層次的培養，充分挖掘學生的潛力，利用課余時間，合理安排一些“實戰”性任務，通過實踐鍛煉，提升他們的專業科研素質，為當代生物信息學的發展培養特色人才。如我校2009級臨床專業熊同學、2010級藥學專業本科生熊同學，都對生物信息學興趣非常濃厚，在科研實踐中表現得十分出色，充分利用課余和寒暑假時間，在老師的精心指導下，用perl語言成功編寫出分析組學數據的一系列程序。在研究生面試時，他們扎實的生物信息學功底獲得導師的青睞，并成功讀取/保送了國內知名大學的研究生。

二、醫學本科生生物信息學教學方法、教學模式的探討

（一）PBL教學法在案例教學中的應用

PBL（Problem-BasedLearning）教學法[4]，也稱作問題式學習。生物信息學是一門操作性和實驗性很強的學科，要利用互聯網、計算機和各種生物信息學數據處理軟件來解決實際問題。目前，生物信息學已成為生命科學研究領域的重要工具。在實際訓練中應以問題為導向，針對每個知識點盡量從實際的應用案例出發，引導學生自主探究、合作學習、進行交流。注重培養學生的實際操作能力和解決問題的能力，使學生能在解決問題的過程中學會各種技能，如統計方法、計算機語言和軟件的基本使用、編程技巧及數據庫的運用等。隨著生物信息學技術的快速發展，整合不同生物技術產生的數據將有利于人們發現疾病致病相關位點和藥物作用靶點。在本實驗室開展的PBL教學實踐中，我們以代謝性疾病作為主要研究方向，對糖尿病、高膽固醇血癥及肝癌等展開了疾病相關基因/位點的全基因組篩查。

（二）在教學過程中發揮優秀學生的引領作用，以點帶面

由于生物信息學在醫學研究中的重要性逐漸凸現，因此要求參加科研實踐培訓的學生人數逐年增多。而目前生物信息學專業的老師相對缺乏，為了解決這一矛盾，我們在實踐教學和科研中摸索出一種新的方法，即以“導師-學生雙向選擇制”遴選學生進入老師課題組后，以優秀學生為中心，采用以點及面式訓練。與以往的老師帶學生做試驗的傳統模式不同，在培訓中教師除作為指導老師外，還要善于在眾多的學生中發現優秀的人才，并對這些有天分的學生進行精細培養，然后以這些人才為中心點，進行放大，即由一個優秀的學生指導幾個后參加培訓的學生，在這幾個學生中再選出優秀的學生作為下一輪的指導“老師”，這種以點帶面的特色實踐教學模式不但能節約大量教學資源，而且將最大限度地挖掘學生的科研潛力，有利于培養學生的科研創新素質。

（三）以大學生的各類科研訓練、創新創業項目為載體開展教學活動

目前，科技創新已成為發達國家保持持久競爭力的“法寶”。中國早在若干年前就確立了“科技興國”的戰略目標。大學生是祖國的未來，大學生科研創新能力的培養是21世紀高校人才培養的核心內容。國內外眾多高校都開展了多種形式的大學生創新訓練計劃。因此，將生物信息學科研訓練與學校開展的各類科研創新訓練計劃（如大學生“挑戰杯”、“創新學分”或“大學生創新性實驗計劃”等）相結合，將更加有效地利用各種資源，全面鍛煉學生的科研創新能力，例如，文獻的檢索與閱讀，各種組學數據的收集、處理和分析，程序的編寫，實驗設計和操作，科研項目書的撰寫，科研論文的書寫等。

（四）同步開展科技文書的寫作訓練，總結成果保持學生的熱情

疾病的發生發展與特異基因的改變密切相關，鑒定與疾病相關的基因是醫學科研工作的重要內容之一。在科研實踐訓練中，學生利用生物信息學方法，通過分析處理感興趣的數據（如基因組、轉錄組、單核苷酸多態性、全基因組關聯分析等），可挖掘出一些與疾病相關的內在信息，或再通過實驗對分析結果加以驗證。教師可鼓勵學生將這些階段性的成果進行發表，這對學生來說是一種能力上的認可，可以增加學生的科研信心，激發他們的科研熱情和動力。此外還要鼓勵學生積極申請學校乃至全國性的大學生“挑戰杯”等競賽。培養學生的創新和挑戰激情，以便激勵他們在科研之路上能再創新高。如我校2012級本科生王同學，從大學一年級開始就進入實驗室學習生物信息學分析數據，勤奮鉆研，已分別于2013和2014年發表了2篇核心文章，并已成功申請到我校大學生“挑戰杯”項目，在我校大學生作品“挑戰杯”競賽中獲得二等獎。這些成果極大地鼓舞了同學們的科研熱情。

三、本科生生物信息學科研實踐中存在的問題

隨著生物信息學在醫學領域的廣泛應用，越來越多的學生意識到這門學科的重要性，都積極參與實踐練習。而生物信息學實踐離不開計算機這一硬件設備，同時由于生物數據量龐大，這就要求較高的計算機的配置。此外，現階段生物信息學專業教師比較缺乏，在一定程度上也會影響教學實踐的開展。因此，對醫學本科生開展生物信息學實踐訓練尚需相關資源的配套和完善。

四、結語

本文主要探討了對醫學本科生開展生物信息學科研實踐過程中的一些感想和體會，并在多年教學實踐基礎上，總結出一種以科研為核心、學生為主體、訓練項目為載體的科研實訓教學模式。當前雖然一些醫學院校已經開設了生物信息學課程，但是在教學內容、教學方法和教學模式上還有很多不足，尚有待進一步的摸索和改進[5-6]。此外，我們要加大硬件設施的投入，并不斷加強師資隊伍建設，積極參與教學改革，整合各種教學力量，從而提高生物信息學教學質量。

致謝：感謝南昌大學醫學實驗教學中心汪雁老師生前對本科生生物信息學教學方面的貢獻！

參考文獻： 

[1]Shachak A，Ophir R，Rubin E.Applying instructional design theories to bioinformatics education in microarray analysis and Primer design workshops[J].Cell Biol Educ，2005，4（3）：199-206. 

[2]Boyle JA.Bioinformatics in undergraduate education：practical examples[J].Biochem Mol Biol Educ，2004，32（4）：236-238. 

[3]樊代明.整合醫學縱論[J].醫學爭鳴，2014，5（5）：1-13. 

[4]祝鴻程，劉浩，王迎偉，等.基礎醫學課程PBL教學應用的新思路[J].基礎醫學與臨床，2011，31（12）：1410-1412. 

篇4

一、師范院校研究生生物信息學課程教學中存在的問題

（一）教材選擇少

碩士研究生培養有其自身的特點，需要學生系統掌握某學科或專業領域內專門知識和基礎理論。這就要求研究生既要擁有廣泛深厚的專業知識，也應具備一定研究與創造能力。對于非生物信息學專業的師范院校研究生，我們要求其既掌握基本的生物信息學知識，同時具備一定的數據分析處理能力。目前本科院校生物信息專業常用的教材講的比較深入，對于非專業的研究生來說，由于缺乏較好的數學和計算機基礎，學習起來稍顯吃力。但是普通生物信息學教程大多講的較寬泛，也不適合研究生教學。如果能夠編纂既能普及學生的生物信息學知識，同時又能讓其具備基本的數據收集、整理和分析能力的教材將非常有利，但是目前市面上該類教材還比較少。

（二）師資缺乏

目前，國內大部分師范院校將生物信息學作為選修課來開設，使得課程在專業建設和人才培養方案中的地位偏低，造成對該類教師的師資培養不夠重視。且大部分師范院校未配備專業的生物信息學教師，多為其他生物專業的教師兼職講授，該類教師部分通過自學，部分通過進修，缺乏專業系統的生物信息學培訓，因此在教學過程中不能很好滿足教學要求。

（三）學生基礎水平參差不齊

師范院校研究生來源途徑廣，除了本科師范院校外，還有一部分來自農林院校或綜合院校，學生本科所學專業不同，生物學基礎和對生物信息學的認知程度差異較大，這些問題都會成為教學中的影響因素，這就要求授課教師能夠在授課內容上不僅做到完成教學要求，同時要兼顧學生基礎水平參差不齊的現象，使學生更好的對該門課程有很好的把握。

二、教學改革思考

（一）選擇合適的教材和教輔資料完善教學廣度和深度

不同院校不同的教師研究方向不同，但是大致都離不開動物、植物、微生物、生態這些大類，生物信息學作為一門工具學科，要求研究生在學習該門課程后，能夠熟練的運用生物信息學的知識為自己的科研服務。作為該門課程的任課教師，要求在上課之前先對學生的研究對象和研究內容進行初步的調查，選擇能夠更好的服務于學生科研的教材和教輔資料，可以不局限于現有教材的內容，必要時候可以以專題講座的形式對部分教學內容進行補充。

（二）根據學生基礎調整教學內容

針對學生基礎層次不齊的現狀，授課教師可以在授課前幾章節補充學生的遺傳學和基礎分子生物學知識，通過兩到三次課的時間完善學生該方面的不足，部分學生可能是農林院校的本科生，在大學期間學習的多為專業方向比較強的生物學知識，那么通過普及基礎生物學知識，可以讓其對整個生物學有一個整體的了解。同樣對于師范院校的本科生，通過該段授課，也可以將自己在大學學到的各門專業課有一個整體的脈絡和認識，起到提綱挈領的作用。通過這個過程，學生對基礎分子生物學及基本的遺傳學思想不再陌生，再學習后邊的生物信息學知識的時候就不會顯得很吃力。同時由于學生研究方向不同，對生物信息學技術的需求也不一樣。針對此，授課教師可以在講授過程中，穿插列舉一些學生科研終于到的一些問題，應用所學的生物信息學知識進行解決，而不是僅僅局限于教材所舉實例。同時對于前沿技術的內容，也必須做及時補充和更新，使學生更好的把握生物信息的前沿和技術。

（三）利用現有的多媒體資源改進教學方式

作為一門實用性很強的課程，生物信息學教學有其自身的特點。它不僅要求學生有較強的理論知識，同時要求其必須有較強的上機操作能力。且大部分課程知識在講授過程中如果只是單純的教師操作演示不能起到好的教學效果，畢竟觀看和臨摹效果是截然不同的。因此在教學中，可以將生物信息學教學分成理論授課和上機實踐兩部分，有些操作性較強的章節可以直接選擇在機房講授，讓學生在聽課過程中通過自己操作增強感性認識，以利于更好的對知識進行掌握。

篇5

我國目前醫學研究生教學模式主要有兩種, 一是醫學本科教育延續過來的理論型, 這種類型 的教育是在本科教學大綱的基礎上, 按照教學計劃進行理論講授, 最后按照導師指定的課題 完成畢業論文。這種培養模式突出理論學習, 忽視了實驗機能和科研能力的培養。二是科研 能力培養的前輕后重型, 前期只是進行理論授課, 后期由導師指導學生的科研。這種模式雖 然開設了一定的實驗項目, 但對研究生科研能力的培養缺乏系統性, 并且前期的培養不足直 接影響到研究生后期的學位課題和論文的進度、質量。

因此，筆者對生物信息學在醫學碩士研究生中的教育初探，不但有利于該門課程尚未完全形 成成熟的課程體系之際，為教師學習借鑒先進的教育思想與教學實踐經驗，更有利于醫學碩 士研究生對生物信息學的學習。

1 生物信息學的研究范圍

生物信息學是一門新興的交叉學科，涉及生物學、數學和信息科學等學科領域，并注定以互 聯網為媒介，數據庫為載體，利用數學知識、各種計算模型，并以計算機為工具，進行各種 生物信息分析，以理解海量分子數據中的生物學含義。

生物信息包括多種類型的數據，如核酸和蛋白質序列、蛋白質二級結構和三級結構的數據等 。由實驗獲得的核酸蛋白序列和三維結構數據等構成初級數據，由此構建的數據庫稱初級數 據庫。由初級數據分析得來的諸如二級結構、疏水位點、結構域(Domain)，由核酸序列翻譯 來的蛋白質以及預測的二級三級結構，稱為二級數據。創新算法和軟件是生物信息學持續發 展的基礎，高通量生物學研究方法和平臺技術是驗證生物信息學研究結果的關鍵技術。因此 ，現代生物信息學是現代生命科學與信息科學、計算機科學、數學、統計學、物理學和化學 等學科相互滲透而形成的交叉學科，是應用計算機技術和信息論方法研究蛋白質及核酸序列 等各種生物信息的采集、存儲、傳遞、檢索、分析和解讀，以幫助了解生物學和遺傳學信息 的科學。從其研究所涉及的學科上看，生物信息學是集生物學、數學、信息學和計算機科學 一體化的一門新的科學；從其研究的主要內容上看，基因組信息學、蛋白質的結構模擬以及 藥物設計是生物信息學的三個重要組成部分，并有機地結合在一起［1］。

2 醫學碩士研究生中的生物信息學教學初探

2.1 課堂教學重在教授實踐技巧與方法

生物信息學在醫學研究生中的教學應以教授實踐技巧為主，以介紹原理為輔，深入淺出，注 重課堂知識與科研實踐的緊密結合。課堂講授應簡要介紹生物信息學的相關算法、原理，著 重介紹其使用技巧與方法，真正做到“有的放矢”，而這也是教學的重點和難點。

在教學中對于這部分內容應遵循深入淺出、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讓學生覺得枯燥乏味、晦澀難懂，產生畏懼心理，知難而退；注重講解 使用技巧與方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的掌握復雜的內容，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，其他學科的 思想方法對于生物科學的重要性，培養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。 任何學科都處于不斷地發展、更新中，生物信息無論是理論研究還是 應用研究仍處于不斷發展完善中，同時隨著新的應用領域和新問題的發現，其他學科的方 法也在不斷地應用于生物信息學，進一步增加了其多學科交叉融合的深度和廣度。

2.2 充分利用現代化教育技術，采用案例教學

目前，高等院校在教室內配備的多媒體投影播放系統，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容更加直觀形象，尤其是 對于具體數據庫的介紹以及數據庫檢索、數據庫相似性搜索、序列分析和蛋白質結構預測等 內容涉及到的具體方法和工具的講解，可以激發學生的學習興趣，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。

但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 ，如果將生物信息學課程安排在計算機房內進行，并采用多媒體電子教室的教學方式可以解 決上述問題。在教學中采用啟發式教學，為學生建立教學情景，學生通過與教師、同學的協 商討論，參與操作，發現知識，理解知識并掌握知識。例如在講授“目的基因序列的查尋” 時，除對基本內容的介紹，如數據庫的發展、分類等，其他采用案例法，讓學生利用搜索工 具查找三大公共核酸數據庫，并通過數據庫網站的介紹內容對該數據庫的發展、內容、特點 進行學習并總結，通過討論和實際的數據庫瀏覽操作了解三大公共核酸數據庫并且掌握數據 庫使用方法。

2.3 采用“講、練”一體化的教學模式，強調學生實踐能力的培養

生物信息學課堂教學積極學習借鑒職業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容，在實踐教學中結合理論講授，改變了傳統的“以教師 為中心、以教材和講授為中心”教學方式。

根據教學內容和學生的認知規律，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、協調、 綜合發展。通常采用先講后練的方法，即首先介紹原理、方法，之后設計相關的實訓內容 讓學生上機實踐。對于操作性內容和生物信息分析的方法和工具的講解采取了進行實際演示 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，充分發揮課堂教學的生動性、直觀性，加深學生對知識的理解， 培養和提高學生的實踐操作能力。

2.4 發揮網絡教學優勢，優化生物信息學實驗教學內容

生物信息學實驗教學主要是針對海量生物數據處理與分析的實際需要，培養學生綜合運用生 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、設計性實驗內容 為主，明確目的要求，突出重點，充分發揮學生的主觀能動性和探索精神，以激發學生學習 的主動性和創造性為出發點，加強學生創新精神和實驗能力的培養。生物信息學實驗教學以 互聯網為媒介、計算機為工具，全部在計算機網絡實驗室內完成。在教學中，充分利用網絡 的交互特點實現信息技術與課程的結合。教師通過電子郵件將實驗教學內容、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、問題和意見等反饋給教師，教 師在網上批改實驗報告后將成績和評語發送給學生，讓學生及時了解自己的學習情況。

生物信息實驗教學與現代網絡和信息技術密不可分，在教學工作中充分利用現代教育技術較 其他課程更具優勢。區別于其他生命科學課程，在教學過程中要求有發達的互聯網和計算機 作為必備條件。調查顯示國內高校都已建立校園網，其中擁有1000 M主干帶寬的高校已占調 查 總數的64.9％，2005年一些綜合類大學和理工類院校將率先升級到萬兆校園網［2］ ，這些都為生物信息學課程在高校開設提供了良好的物質基礎。

2.5 考試無紙化，加強實踐能力考核

考試重點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嘗試引入實踐技能考試，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，學生在互聯網環境下，對序列進行生物信息分析并對結果進行 解釋，不僅考核學生對基本知識和基本原理的掌握，而且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，克服傳統的死記硬背，促進學生 注重提高理論用于實踐的綜合能力，同時更有效地提高學生計算機應用能力。除采用實踐技 能考試并將其作為學生成績的主要部分外，還加強了對學生平時學習態度、學習能力、創新 思維等方面的考核。

總之，生物信息學教學是網絡環境下生物教學的全新內容。通過上述教學措施，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，隨著 教師自身素質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，培養具有“大科學 ”素質和意識的醫學研究生人才。

參考文獻：

篇6

任務驅動教學法（TBL，Task-based Learning）是一種建立在建構主義學習理論的基礎上，由教師根據教學要求提出“任務”，把教學內容隱含在每一個任務中，由教師引導學生自己提出問題、思考問題、解決問題，通過讓學生完成一個個具體的任務來調動其學習主動性的教學方法[1，2]。它分為如下四個基本過程：一是確定教學任務，即教師分析教學目標，確定適當的教學任務；二是分析教學任務，即教師在課堂上向學生講解教學任務，使學生明確教學任務的內容和要求，也包括講解所需要的新知識；三是完成教學任務，是實施教學任務的過程，也是學生發現問題、解決問題、獲取知識的過程；四是評價教學任務，包括展示學生的作品、總結評比，達到鞏固知識、激勵學生的目的[3，4]。

生物信息學是當今生命科學的前沿學科之一，它是隨上世紀末人類基因組計劃的實施而由多學科交叉發展起來的一門學科，目前已經滲透到生命科學的各個學科。但是由于生物信息學本身的綜合性和快速發展的趨勢，高校生物信息學的課程教學目前仍然處于探索階段[5]。鑒于此，我們在我院2014級、2015級生物技術本科專業生物信息學課程教學中實施了任務驅動教學法，取得了良好的教學效果。

一、生物信息學課程教學中任務的設計

教學任務的設計是任務驅動教學法實施的關鍵。比如在生物信息數據庫的教學時，我們設計了“在NCBI/EBI/DDBJ三大數據庫中如何查找核酸蛋白序列”、“在NCBI/EBI/DDBJ三大數據庫中查找某一核酸序列的直系同源序列”等任務。在核酸序列分析的教W時，我們設計了“如何確定測序獲得的某一序列是表達的基因序列”、“如何確定測序獲得的序列是新的基因序列”等教學任務。在進化分析的教學時，我們給出某一基因的序列，設計了“依據該基因的序列做出不同方法的進化樹及分析其意義”、“依據某一基因的序列做出蛋白序列的進化樹及分析其意義”等教學任務。在蛋白質序列分析教學時，我們設計了“根據BLAST分析來推測某一新的蛋白質序列的可能功能”、“依據結構域（Domain）/基元（Motif）分析某一新蛋白序列的可能功能”、“依據某一新的蛋白序列預測其二級結構、三級結構”等教學任務。在綜合分析的教學時，我們設計了“如何尋找某一基因的啟動子序列及可能的轉錄因子結合位點”、“依據3種以上不同的生物信息學軟件作出某一蛋白序列及其直系同源蛋白的序列比對圖”、“如何計算幾種不同蛋白序列的相似性（Similarity）及一致性（Identity）值”等教學任務。

二、任務驅動教學法在生物信息學課程教學中的實施

我們在我院2014級、2015級生物技術本科專業的生物信息學課程教學中實施了任務驅動教學法。任務驅動教學法的實施全程在機房進行，機房內配置了高速上網的網絡和常用的生物信息學分析軟件。在教學前的準備階段，需要根據上課的班級組建好不同的小組，同學們也先行修習過相關的理論課程，然后將設計好的一系列教學任務分發到不同小組的同學中，同時建議同學們查找一些相關的分析方法和資料；在課堂教學階段，上課后教師會分析教學任務，任課教師也根據以前的教學內容給出一些線索，然后在不同的小組內進行討論，最后根據不同的討論結果讓不同小組的同學在給出的時間內完成設計的教學任務。對于不同小組在完成教學任務過程中遇到的問題，教師需要適度地解釋和引導，而不是完全地幫助解決和完成教學任務。在整個的教學過程中，要循序漸進，爭取達到最好的教學效果。在教學任務初步完成后，教師要根據不同小組教學任務的完成情況，給予分析、點評和總結。上課的同學都希望自己完成任務的思路和線索得到肯定，對于完成教學任務較好的同學要給予正面的表揚，對于完成教學任務不太好的同學也要給予鼓勵和關注，直到這部分同學也能獨立、完整地完成全部的教學任務。

三、任務驅動教學法在生物信息學課程教學中的效果

為評價教學效果，我們對于實施任務驅動教學法和對照組的同學對于教學的滿意度、學生的考試成績等問題進行了問卷調查，并對調查結果進行了數據分析。同時，我們也對承擔生物信息學課程教學任務的任課教師對于該課程的學習情況等進行了問卷調查和數據分析。根據調查結果，95%以上的同學認可任務驅動教學法在生物信息學課程教學中的實施，普遍認為任務驅動教學法在該課程中的實施能夠顯著提高學生學習的興趣、團隊協作精神的培養和對于理論知識的掌握。從考試的成績來看，實施任務驅動教學法的同學考試綜合成績優良率（80分以上）達到50%以上，顯著高于傳統教學法同學成績的優良率（30%左右）。從教師評學的情況看，任課教師普遍認為任務驅動教學法在生物信息學課程教學中的實施對于提高學生學習興趣、增強學生的創新能力和掌握教學知識點等方面均顯著高于實施傳統教學法的對照組同學。這一結果表明，在實踐性很強的生物信息學課程中實施任務驅動教學法相對于傳統的教學模式具有明顯的優勢。

四、完善任務驅動教學法在生物信息學課程教學中應用的思考

生物信息學是一門以研究生物序列為主的實踐性非常強的課程，具有教學知識點非常多、熟練掌握課程知識點相對較難等特點。我們在我院本科生物信息學課程中實施了任務驅動教學法，總體教學效果較好，同時我們也發現了任務驅動教學法在該課程教學中一些值得注意的問題。一是針對不同學生的特點，任務的設計要難度適宜，要有不同層次、不同難度任務的設計。在教學過程中，要適當精簡教學內容，加強常用軟件和程序的使用和練習；二是課程教學需要在電腦機房實施，需要較好的計算機配置和較高的網絡連接速度，對學時的要求要更連貫，同時要鼓勵學生在課后使用自己的計算機進一步練習和實踐；三是在教學過程中要有更多的引導和示范，進行實例教學；四是在教學過程中需要小組內同學間更多的討論和協商；五是對授課教師的專業知識和能力有更高的要求。生物信息學的課程教學實踐性非常強，知識的更新也非常快，實施任務驅動教學法對于任課教師的專業知識和能力提出了更高的要求。為達到較好的教學效果，需要引進高水平的師資隊伍，同時對已有的青年教師也要派出到高水平大學學習和培訓。同時，在生物信息學課程中實施任務驅動法的教學，最好由兩名以上專業教師同時實施教學?？傊?，任務驅動教學法在生物信息學課程中的應用既顯示了較明顯的成效，也還需要進一步的研究和實踐。

⒖嘉南祝

[1]李佳楠，周世力，周理紅.任務驅動教學法在生物技術大實驗課程教學中的應用[J].科教導刊，2015，（11）：100-101.

[2]楊海秀.淺談任務驅動模式在生物信息學專業教學中的推動作用[J].黑龍江科學，2016，（15）：100-101.

[3]胡云琴.本科多媒體技術及應用使用任務驅動教學法探討[J].信息通信，2014，（136）：271-272.

[4]付歡歡.任務驅動教學法初探[J].西北成人教育學院學報，2015，（3）：60-62，73.

篇7

歷史――國內醫學信息學演變自醫學情報學

醫學信息學發展的標志可追溯到國際信息處理聯合會（Internationl Federation for Information Processing，IFTP）在1967年成立的與衛生有關的技術委員會。經過不斷發展，于1978年成立了國際醫學信息學會（Internationl Medical Informatics Assciation，IMIA）。IMIA是國際醫學信息學領域內的權威組織，為醫學信息學學科建設、醫療行業信息化做出了貢獻。

我國的醫學信息學教育與醫學圖書館學、情報學以及信息管理學密不可分，醫學信息教育的起源和孕育是在20世紀60年代以后，那時多所醫學院校根據醫院和社會需求設置了醫學圖書館專業的在職培訓。到了80年代初，由于醫學圖書館對專業人才的實際需求已經很大，在對前期醫學圖書館類教育實踐進行充分論證后，經衛生部批準，在原白求恩醫科大學、同濟醫科大學、中國醫科大學和湖南醫科大學設置“醫學圖書館情報專業”，四年制本科，畢業授予醫學學位。

醫學情報學發展到20世紀90年代，隨著信息手段不斷在各個行業中應用發展，一些醫學高校便逐漸將圖書館學系更名為信息管理系，并開設了“醫學信息學”方向的專業，當時也有些醫院建立了單機的醫療管理系統。根據1993年7月16日原國家教委頒布的《普通高等學校本科專業目錄》，醫學圖書情報學專業也進行了名稱上的調整，專業名稱由“醫學情報學（醫學、藥學）”改為“信息學（醫學、藥學）”，拓寬了專業口徑。這為我國醫學信息學教育走上正規化與專業化打下了基礎，其意義也是不言而喻的。

1998年7月，教育部重新頒布了《普通高等學校本科專業目錄》，對原專業目錄做出了新的調整，將若干相近專業進行了合并和重組，將原來“經濟信息管理”、“信息學”、“科技信息”和“管理信息系統”等5個專業合并為“信息管理和信息系統”，隸屬管理學門類。于是各醫學高校在此基礎上將“醫藥/衛生信息管理專業方向”設在信息管理和信息系統專業之下，重新調整了培養方案和課程設置。

到了2002年底，經教育部批準，中南大學將“信息管理和信息系統（醫學方向）”專業更名為“醫學信息學”專業，專業代碼070408W。2003年秋開始首次以“醫學信息學”專業對外招生，這標志著中國醫學信息學專業的正式起步。與此同時，南通大學與南通醫學院合并，開始正式招收“醫學信息學”專業本科生，醫學信息學教育在我國逐漸發展起來。

現狀――醫學信息學教育在我國的發展

專業調整以及培養方向多樣化后，醫學信息學教育已經成為國家醫學教育和信息管理教育體系中的一部分。2000年以后，隨著醫藥科學的發展以及隨之而來的醫改大潮，對醫學信息學人才提出了更高更專業的要求，學科發展浪潮的強烈沖擊已經開始了。

放眼國際，醫學信息學的學科發展和培養方向逐漸達成了相對的共識?！霸趪鴥?，雖然醫學信息學這個名詞相對還很新鮮，但我們的產業已經發展在前了，各個醫院已經使用了多種信息系統。但在學術領域上來講，還有很多人并不理解醫學信息學到底是什么，還帶有太多的醫學情報學的烙印。”北京大學醫學信息學中心常務副主任雷健波說?！艾F在，國際公認的醫學信息學學科體系可分為如下幾個相互關聯的領域――生物信息學、圖像信息學、臨床信息學、公共衛生信息學。這其中到底有什么區別，是我們在以后的人才培養中必須要弄明確的?！?/p>

當然，醫學信息學在國外發展了30年后，國內醫學信息教育事業也并沒有原地踏步。我們非常高興地看到，在2000～2009年期間，經過教育部備案或批準設置面向醫藥衛生領域的信息管理與信息系統專業和醫學信息學專業的高等院校已經從20世紀80年代的4所增加到當今的40多所，國內醫學信息學教育格局發生了根本性的變化，開始了前所未有的新局面。

研究――符合我國國情的學科研究內容

新醫改將醫學信息學的發展提上了一個新的日程，中國醫學科學院醫學信息研究所所長代濤認為，我國醫學信息學的研究領域體現在以下幾個方面。

1. 醫學知識表達

即通過收集醫學相關知識，對其進行系統和正式的定義；保證人和計算機對醫學知識的一致性理解。如醫學知識組織體系，分類表、主題表、醫學分類、醫學本體、一體化語言系統等。醫學知識組織體系的研究是我們開展醫學信息學研究的基礎。同時，還有醫學數據編碼與標準、醫學信息檢索、醫學決策支持。

2. 衛生信息系統

在我國，利用衛生信息系統來改善衛生保健的質量，降低醫療成本，成為醫療衛生服務信息系統的一個主要內容，從而建立一個像美國一樣的龐大的醫療體系。這個系統有醫院信息系統、成像系統、電子病歷、健康檔案、區域衛生信息系統、遠程醫療等。

3. 生物信息學

生物信息學（BioInformatics）是自人類基因組計劃以來，人類與模式生物基因組的測試工作產生了大量數據，基于此情況而產生的，是研究、開發或應用計算機工具和方法來擴展對生物學、醫學、行為科學和衛生數據的使用，包括獲取、存儲、組織、分析和可視化這些數據。

篇8

表位是抗原分子中被相應抗體或抗原受體識別的特定部位。B細胞表位[1]是抗原中可被B細胞抗原受體（BCR）或抗體特異性識別并結合的線性片段或空間構象性結構，其刺激機體產生B細胞介導的體液免疫應答，并產生效應分子（抗體）和效應細胞。線性B細胞表位是由抗原分子表面肽鏈上連續的氨基酸殘基構成的序列。B細胞表位預測研究主要還是以線性B細胞表位預測為主，目前已有較多關于線性B細胞表位的數據庫和預測算法、軟件。

1 抗原表位

抗原表位[2]，又稱抗原決定簇（antigenic determinant，AD）指抗原分子中決定抗原特異性的特殊化學基團。抗原通過抗原表位與相應的淋巴細胞表面的抗原受體結合，從而激活淋巴細胞，引起免疫應答；抗原也借表位與相應抗體或致敏淋巴細胞發生特異性結合而發揮免疫效應。抗原表位的性質、數目和空間構型決定抗原的特異性?？乖砦皇敲庖咴乖缘奈镔|基礎，開展對抗原表位的研究將對病原的診斷以及分子疫苗的設計等具有重要的意義。

2 線性B細胞表位篩選方法

B細胞表位[3]是抗原中可被B細胞抗原受體（BCR）或抗體特異性識別并結合的線性片段或空間構象性結構，其刺激機體產生B細胞介導的體液免疫應答，并產生效應分子（抗體）和效應細胞。在免疫學中認為，表位才是抗原刺激機體免疫系統產生特異性免疫應答的真正部位。B細胞表位預測是表位預測的一個重要組成部分，大多數的研究是針對線性B細胞表位預測，通過組合抗原蛋白物理化學性質、結構性質、統計顯著性度量等特征屬性進行表位預測，并取得一定的研究成果。

2.1 基于遞歸神經網絡的線性B細胞表位預測服務器[4]

在多肽疫苗的開發中B細胞表位起到了至關重要的作用，在疾病的診斷中，也可用于過敏研究。標準的前饋（FNN）和遞歸神經網絡（RNN）有被用在本研究中，用于預測抗原序列中的B細胞表位。網絡已經被訓練和測試，在一個完整的數據集中，由700個非冗余的B細胞表位來自于Bcipep數據庫和同等數量的非表位來自于SWISS-PROT數據庫。該網絡已經訓練和測試在不同的輸入窗口長度和隱結點中。最大精度已使用遞歸神經網絡具有單隱層的35個隱藏的單位窗口長度為16。當測試在五倍折交叉驗證時，最終的網絡產生準確度為65.93%。相應的敏感性，特異性和陽性預測值為67.14，64.71，和65.61%。在以往的研究中RNN比FNN在B細胞表位的預測中效果更好。該肽的長度也是重要的在預用詞從抗原序列的B細胞表位。

2.2 基于氨基酸對抗原規模的線性B細胞表位預測[5]

在生物信息學中蛋白抗原位點的鑒定是至關重要的，開發的合成肽疫苗，免疫診斷測試的距離和抗體的產生。目前，大多數的預測算法傾向于使用氨基酸滑動窗口方法。這些方法過于簡單，并在實踐中產生不良的預測結果。提出了一種新穎的規模，稱為氨基酸對抗原（AAP）規模，基于這一發現，更加有利于B細胞表位預測。它表明，使用SVM（支持向量機）分類，AAP抗原尺度方法具有更好的性能比現有單個氨基酸傾向尺度。AAP抗原規模可以反映一些特殊的序列在B細胞表位特征中，它的本質是為什么新的方法是優于現有的?？梢灶A料與已知的抗原表位的數據，氨基酸對抗原規模的做法將進一步增強。

2.3 基于內核字符串線性B細胞表位預測[6]

B細胞表位的鑒定和表征在疫苗設計中扮演重要的角色，免疫診斷測試，并產生抗體。因此，可靠的計算工具預測線性B細胞表位是非?？扇〉?。評估的支持向量機（SVM）利用五個不同的內核上五倍使用交叉驗證的方法分類培訓同源減少701線性B細胞表位，從Bcipep數據庫中提取的數據，和701非抗原表位，隨機抽取從SwissProt數據庫序列。根據我們的結果計算實驗中，我們提出BCPred，線性B細胞表位預測的新方法使用序列內核。我們表明，預測性能BCPred（AUC=0.758）優于11基于SVM分類器的開發和評估，以及在我們的實驗中，我們執行的AAP（AUC=0.7），最近提出的一種方法，用于預測線性B細胞使用氨基酸對抗原的表位。此外，我們比較AAP和BCPred，ABCPred 獨特的B細胞表位，使用遞歸神經網絡的方法，該方法為使用兩個數據集先前已用于評估ABCPred的。使用和分析的數據集的結果這個比較表明，不同的B細胞表位的相對性能的結論預測方法的基礎上得出的實驗中使用的數據集的獨特的B細胞表位的可能產生的性能評估方法的估計過于樂觀。這認為使用精心同源性減小數據集的B細胞表位的預測方法進行比較，以避免有關如何不同的方法的誤導性的結論相互比較。同源精簡數據組和BCPred實現以及APP的方法是公開的。

2.4 基于一種新系統的線性B細胞表位預測[7]

在幾十年的研究中盡管具有挑戰性的任務，B細胞抗原表位的準確的預測仍然是在計算免疫學中。只有10%的已知B細胞表位的估計是連續的，但他們往往卻是目標預測，因為解決三級結構是必需的，它們是不可或缺的肽疫苗和治療蛋白質工程的發展。在這篇文章中，提出COBEpro，新的兩步預測連續B細胞系統抗原表位。COBEpro是能夠分配表位pensity分數兩個獨立的肽片段抗原序列內的殘留物。COBEpro首先使用支持向量機進行預測在查詢抗原序列和肽片段，然后計算表位的傾向得分為每個基于片段的預測的殘余物。次要結構和溶劑輔助功能信息（無論是預測或準確）可以被納入到提高性能。COBEpro實現了交叉驗證受試者工作特征曲線（AUC）下teristic高達0.829片段上抗原決定基的傾向得分任務的AUC為0.628殘余物外延主題傾向得分任務。

3 用于線性B細胞表位預測工具建立與評價的數據庫

免疫信息學[8]數據庫是隨著生物信息學和免疫基因組學的不斷進步而逐漸發展起來的，是專門收錄免疫學相關分子信息，實現數據存儲、查詢、分析，計算等功能的數據庫。最初，與免疫相關的多肽序列、抗原分子等信息與其他生物數據一起，被收錄在各類生物信息學數據庫中，隨著免疫學研究的發展，人們對免疫學相關分子信息的需求越來越迫切，需要單獨對這些數據進行計算、分析和預測，一些研究機構開始嘗試從生物信息學基礎數據庫中提取免疫相關的生物數據，開發集存儲、查詢、計算、預測以及繪圖分析功能為一體的免疫學數據庫。目前，網絡上的免疫信息學數據庫已達數十個，它們的規模大小不一，內容與側重點也不盡相同，其中的大部分數據來源于GenBank、EBI、EMBL，供研究人員免費使用。

3.1 Bcipep：B細胞表位數據庫

Bcipep[9]是各種免疫原性B細胞表位數據庫，目前Bcipep數據庫包含3031個條目，其中包括763免疫顯性，1797免疫原性和471空的免疫原性的抗原表位，每條記錄包含多肽序列、源蛋白、病原體、免疫原性、中和性、模式生物、實驗方法、參考文獻、抗原結構等信息，它涵蓋范圍廣泛，如病毒、細菌、原生動物、真菌。該數據庫提供了一組工具，用于分析和提取的數據，其中包括關鍵字搜索，肽譜分析和BLAST搜索。Bcipep稱為一個完整B細胞表位數據庫，已經開發了一個覆蓋廣泛的病原體的抗原決定簇的信息。該數據庫有助于B細胞表位預測方法的研究、合成肽疫苗的設計和疾病的診斷。

4 結束語

顯而易見，線性B細胞表位預測現狀與人們理想預期還存在很大的差距，利用軟件預測線性B細胞表位并不完全準確，還需要實驗的進一步驗證。為了研發更準確的預測工具，需要建立高質量的訓練數據集和檢驗數據集，數據集的質量高低與預測工具的預測能力密切聯系；另外，統一評價體系也是目前急待解決的問題。評價體系的標準化，既有助于軟件開發者采用最有效的算法創建更準確的工具，又方便了使用者對工具的篩選和評價。統一評價體系首先要面臨的問題是所有數據格式的統一，有了一致的數據格式，才能進行比較。在表位預測領域尚缺乏高質量的標準數據集，針對標準的數據集開發自動評價工具將是未來的發展方向。相信隨著生物信息學的快速發展，線性B細胞表位計算機預測技術將會越來越成熟。

參考文獻：

[1]Peters B，Sidney J， Bourne P， et al.The design and implementation of the immune epitope database and analysis resource[J].Immunogenetics，2005，57（5）：326-336.

[2]吳敏毓，劉恭植.醫學免疫學：第四版[M].北京：中國科學技術大學出版社，2002：1-2.

[3]呂鳳林，朱錫華.人C5aR（CD88）序列結構分析及其B細胞表位預測[J].免疫學雜志，1998，14（3）：153-156.

[4]Saha S，Raghava GP （2006） Prediction of continuous B-cell epitopes in an antigen using recurrent neural network. Proteins.65：40-48.

[5] Chen J，Liu H，Yang J，Chou KC （2007） Prediction of linear B-cell epitopes using amino acid pair antigenicity scale.Amino Acids 33：423-428.

[6]El-Manzalawy Y，Dobbs D， Honavar V （2008） Predicting linear B-cell epitopesusing string kernels.J Mol Recognit 21：243-255.

[7]Sweredoski MJ，Baldi P （2009） COBEpro： a novel system for predictingcontinuous B-cell epitopes.Protein Eng Des Sel 22：113-120.

[8]Walsh R， Locarnini S. Hepatitis B precore protein： pathogenic potential and therapeutic promise[J].Yonsei Med J，2012，53（5）：875-85.

[9]Saha S， Bhasin M， Raghava GP （2005） Bcipep：a database of B-cell epitopes.BMC Genomics 6：79.

[10]Roseman AM， Berriman JA.， Wynne SA.， et al. A structural model for maturation of the hepatitis B virus core[J]. Proc Natl Acad Sci USA， 2005，102（44）：15821-6.

[11]Yasser EL-Manzalawy， Vasant Honavar. Recent advances in B-cell epitope prediction methods[J]. Immunome Res，2010，6（Suppl 2）：S2.

[12]Roggen EL. B-cell epitope engineering： A matter of recognizing protein features and motives[J].DDT：Technol，2008，5（2-3）：e49-55.

[13]馮新港.免疫信息學原理及其應用[M].上海：上海科學技術出版社，2009，6：1-5.

篇9

大眾媒體在世界范圍內經歷了網絡化的歷程，網絡從過去的2G、3G到現代4G，從過去的有線上網到現代的無線上網，信息化、數字化和網絡化的高度一體化的信息交流方式使人們明顯感覺到這種新的方式帶給我們的快捷與自由，開放與互動;但網絡技術帶給我們的種種優勢的同時也讓一些人違背了理性，利用網絡技術牟取暴利，超越了法制的界限而給社會和個人帶來極大危害。網絡技術健康發展需要采取經濟、社會、法律、倫理、文化等多種手段，比如改革不合理的國際政治經濟秩序，建構具有適應性和靈活性的網絡社會結構，發展具有人性化的新技術，建構和完善網絡法律法規，建構具有現代網絡精神的網絡倫理，培養健康、全面的網絡人格，等等。技術的進步給了人們以更大的信息支配能力，也要求人們更嚴格地控制自己的行為。要建立一個干凈的互聯網絡，需要法律和技術上的不斷完善，也需要網絡中的每個人的自律和自重。因此，網絡的未來應朝著個人與社會，個體與群體，個性與共性之間分散而有張力的互動形態發展，從而實現個人自由發展與社會共合體健康發展的雙重目標。同樣，在大學校園內，對學生而言網絡所起的作用也有兩面性。網絡的好處是它能夠促使大學成了一個開放的校外園，順利地聯系外面的世界及了解自己感興趣的事物。而網絡也會使某些學生認為知識都能夠在網絡中尋找到，到使用時，只要上網查找就行了，讀書無用，浪費時間，所以他們將美好光陰浪費于網絡游戲世界，內心變得無比空虛。

網絡環境是一個現實，我們無法拒絕它。但我們普通大學生應該如何適應它，利用它自主地學習，而不沉迷網絡游戲呢?作為教師，如何引領大學生走進現代化的網絡世界，提高學習效率，是體現教學能力的不可回避的話題。結合教學改革，我們進行了一次成功的嘗試，即在網絡環境下，學生自主學習拓寬生物學知識的教學案例，現總結如下。

案例：

我們從英國生工網站(Http：//sanger.ac.uk)獲得了一款英文版的生物信息學軟件Artemis，該軟件主要是將細菌基因組序列進行比對并進行差異化圖示，為進一步研究細菌基因組生物信息學奠定基礎。破譯并應用此款軟件，需要具備一定的英語翻譯能力、電腦網絡的應用能力，以及興趣及持之以恒的能力。由于本人對電腦網絡知識的缺乏，此款軟件的作用沒有得到應有的發揮。生物科學與技術學院生工1101班本科學生閆競直同學，主動聯系了我。他具有電腦相關知識、英語及對生物學軟件興趣的優勢，承擔對該軟件的說明書的翻譯工作，并對該軟件的使用程序進行破譯，還將該軟件的應用傳授給其他學生，使其他學生，甚至研究生也能從中受益，幫助他們解決研究中遇到的實際問題。他的這一行為大受歡迎并得到廣泛贊許。

總結與體會：

1.生物信息學知識學習和拓展，進一步提高了學生對生物學的興趣。興趣是最好的老師，興趣可以引導學生從要我學轉變為我要學。剛進入學校接觸到生物學時，學生學習的知識都是生物學籠統概念和一些相關技術，比較朦朧和模糊。通過該款軟件的翻譯和學習，在老師的指引下才知道，原來生物學并不單調和枯燥，其中的世界奧妙無窮，只是學生沒有親身感受到生物學帶給他們的樂趣。學生會舉一反三地認識到，目前社會上正在應用的學科都不是單一的物理、數學、化學等，而是混和了多個學科的交叉學科在大放光彩。就生物信息學而言，就需要生物學知識、計算機知識、數學、統計學等各類知識。在對一個目標求知的過程中可以學習到許多原有知識以外的知識，達到了拓展生物學知識的目的。

2.提高了學生英語學習的興趣，減少了其對英語的畏懼和厭煩。學生為了興趣和心中的理想，對Artemis軟件的英文說明進行了翻譯。在此過程中，學生接觸了許多的生物學專業詞匯。在剛接觸到這些專業詞匯時，學生很不適應。對一個本科生而言，他們在英語學習的時候，沒有學習過它們。因此，專業生物學詞匯即使查詢多遍也不一定能記住，還會經常忘記這些陌生的單詞。但是通過翻譯的時候反復不斷地查閱，看了數遍，以及一些語境的聯想，他們反而對這些單詞記憶深刻。大量的專業詞匯的認識使得學生對這個專業也有了新的認識，學習成功的經歷拓展了學生學習英語的興趣。

3.學生能夠勇敢地與國外專家交流。用英語與國外專家交流，剛開始學生有些自卑，認為自己英語不嫻熟，不能清晰地表達自己的真實的想法。從第一封信后，學生改變了自己的態度。英語只是交流的一種工具，雖然我們有時候用詞不準確，但外國人也能夠理解其中的含義。從外國專家回信后，學生增強了自信，勇敢地走出了語言交流的障礙。除了電子郵件交流外，學生還在各個學術網站上發帖子詢問相關問題，積累出了自己的一套獲得專業知識的方法。他們覺得與國外專家進行交流，更加高效，是更加直觀有益地收集數據的方法。進入生物信息學相關的英文網站，不論是sanger公司的網站教程、員工培訓，還是在YAHOO上進行提問，都是要全英文進行，如何讓自己的英語書面表達更加專業，又成為提高了英語水平的學習動力。

4.充分利用時間去學習各種相關的知識。不同于以往需要查閱很多書本才能獲得某個知識，由于電腦技術的強大力量，現在如果遇到難題學生就會立刻通過電腦查詢去解決，只要把握好大方向，一直向著某個方向前進即可，而且進度明確，進行到某一步，都可以記下。而電腦自帶檢索功能，可以幫助分門別類而不會出現多個筆記本之間的混亂且可以隨時調用。充分利用時間，真正地將學習融入整個生活，學生不再覺得學習和生活空虛和無聊。

篇10

一 數據采集和處理

1.計算機在生命科學領域數據采集中的應用

根據在線檢測，如正常的溫度、壓力實驗效果、代謝中間物質的檢測、生物種群數目的統計等，這些數據采集數量大涉及面積廣，如果靠人工采集，投入量大，而且不符合需要。傳統方法、在線監測數據的技術不成熟，在線監測很難實現。

新型數據傳感器的研發并成功應用，滿足了生命科學數據采集需要。新型數據傳感器利用監測光、電、熱、輻射量等可以定量的物質、生物物質和酶等分子之間作用與光、熱等物理量存在定量的數學關系。根據這些基本原理，我們研發出特殊用途的電極和監測系統，如細胞電極、酶電極和分子電極，這些電極有很多優點，滿足信息采集的需要，物電信號轉換快、靈敏度高、測量誤差小，尤其是大量的數據采集儀器，如色譜法、質譜法的應用生物傳感器和生化測定儀器，其中核磁共振儀是特別重要的。

2.計算機對生命科學實驗數據的處理

數據處理包括處理、建立和求解各種生命科學實驗數據的學習生活方面的數學模型，用于控制和監測的實驗使用的數學模型，實驗跟蹤生物量、生物參數以及生命科學和生物工程，包括優化的實驗設計。如果測定DNA序列中核苷酸的位置，需要處理和收集DNA光譜數據；生物分子應用放射性物質跟蹤，從而研究生物分子的發展變化；利用計算機設計模擬技術來優化生物工廠的建筑設計，自動分析和測量值的實驗誤差的處理基因芯片技術是基因，基因研究須采用計算機對采集的數據進行高效分析，從中獲得研究基因的眾多信息，再仔細處理從而得到相應結果。在所有數據處理和數據分析研究，計算機的應用和構建生命科學意義上的數學模型是非常重要的，和生命科學研究的數學模型一樣，處于逐步從靜態到動態的發展中。

二 計算機在生命科學中的應用

1.計算機在生物信息學中的應用

蛋白質三維結構需要通過計算機輔助方法進行預判，預測過程中我們需要對核酸和蛋白質等物質三維結構進行精確測量，這種技術被用于生物大分子藥物設計，已成為當今社會的熱點。

世界人類基因課題組計劃所測定的30億個堿基中，人類3萬個基因需要分析和核苷酸定位，進而弄清楚其中所有功能單位的組織結構形式以及調節機制，沒有計算機的幫助是難以想象的。

近年來，基因組學、蛋白質組學、代謝組學的快速發展，迫切需要開發新的數據分析技術和計算機軟件快速訪問所需的數據和信息。生物信息研究除了可以提供基因結構信息，還可以為蛋白質和其他物質提供空間結構信息和電子結構信息。

2.計算機數值方法在生命科學中的應用

現代生物信息學中的數學模型是一個非常復雜的模型，涉及知識廣泛，而且需要很多方程耦合，比較常用的是非線性代數和微分方程耦合分析。為了研究這種復雜的數學模型，必須使用計算機數值方法。

因此，通過求解計算機數值分析方法的實際問題，已成為一個重要的方法。只要數值方法的選擇、使用或計算機程序合理，就可以利用計算機解決數學模型的研究和計算實際問題。由于數值計算方法的發展提出了許多實際問題，計算機數值模擬軟件已經在大量開發。

設計的子程序用于解決實際計算問題時，應用者需要掌握數值處理方法的知識和應用能力。因為當使用任何復雜和完善的程序來解決特定的問題都可能會遇到各種問題，這些困難可能是由于某種原因造成的：數學模型并不能精確反映實際情況，用數值方法精確描述生命科學的實際過程是不合適的。這是由于該方法的誤差超過科學研究允許的實際誤差，從而反映出的結果和實際有很大差距。子程序的使用條件下實際的選擇不是在解決具體工程問題，子程序未能適當地修改或調整。事實上，在應用或使用任何子程序的時候，需要根據實際問題的用戶的發展。作為子程序的最佳解決具體計算問題的選擇上，需要更加厚實的基礎知識，尤其是數值計算方法。因此生命科學科技實驗人員或教學工作者總結掌握數值方法是非常重要的。

三 結束語

計算機在一個涉及廣泛的生命科學中的應用，大大促進了生命科學的發展，及在促進相關產業發展中起到了很大的作用。基于目前情況，生命科學研究已不再僅僅是進行科學實驗觀察和記錄。

篇11

[文獻標識碼]A

[論文編號]1009―8097(2009)13―0179―03

網絡教育中，學習平臺是師生交流的一個重要的接口。是學生獲取信息和學習內容的主要來源。學習平臺應用的質量對能否保證教學順利進行，提高學生學習的效率，提高學生個性化學習的能力起關鍵性的作用。也直接影響到網絡教學的質量。下面我們對在網絡教育中應用教學平臺進行導學進行探討。

一　網絡教育的特點

網絡教育是利用計算機網絡技術、多媒體技術等現代信息技術手段開展的新型教育形式，擁有傳統教育方式所無法比擬的優勢，具有鮮明的時代特征。

網絡教育有以下特點：

師生分離。在網絡教育中，學生不再直接面對教師，而是面對計算機、學習平臺、教學資料和網絡課程等。學生大多數時間只是看到教師的“錄像”和在論壇上的留言。

學生自學為主。由于沒有教師面授，形成了以學習者為中心的學習活動。學生必須主動的學習，積極的參與討論和交流。自主學習是學習者根據自己的學習能力、學習任務的要求，積極主動地調整自己的學習策略和努力程度的過程。這需要學生具有較強的自我控制能力和自學能力。

個性化學習。學生可以根據自己的情況，自己決定在什么時候、在什么地方、以何種方式，進行什么內容的學習?？梢园凑兆约旱膶W習進度進行學習。

教師導學為主。教師作為學生學習的指導者，從講授為主轉向導學為主。導學就是對學生的學習活動、學習過程、學習方法進行的指導。學生按教師事先編好的教材，學習指南進行學習。同時師生可以在平臺上進行充分的溝通和交流。

多維教學。網絡教育以多媒體技術，計算機網絡為載體，可以進行立體化教學。學習資源可以多樣化。有學習平臺提供的網絡課件，題庫，教案庫等，也可以有來自互聯網的學習資源和來自學生中間的學習資源。學習方式也可以多樣化，以自主的個別化學習和交互式的集體協同學習相結合。追求人際、人機、人網的三維動態立體教學。實現網授與面授相結合；在線學習與線外學習相結合；在校學習與在職學習相結合等。

二　教學平臺的服務功能

我校05年引進了Blackborld教學平臺進行網絡教學活動。

Blackboard網絡教學平臺基于網絡技術和多媒體技術進行人機交互。以瀏覽器／服務器(B／S)技術、信息安全技術、門戶技術、數據庫和信息集成技術等為基礎，以聲、像、圖、文等多種媒體信息與計算機網絡進行信息交流。

教學平臺集文本、圖象及視頻、音頻、動畫為一體，可以實現教師在線授課，在線測驗，在線答疑，同步和異步討論，批改作業、學習跟蹤、學習統計、虛擬課堂、小組學習、協作學習和包括十幾種題型的題庫等功能?？蛇M行知識管理和學習，教學跟蹤管理和教學過程監控；實現教學資源共享，教學方式和學習方式多樣化；平臺的討論交流論壇等實現教師與學生、學生與學生之間的交流互動。

目前我校平臺用戶已經4萬多，平臺上課程有1000多門。平臺成為了學校教學活動的中心。院系教師、教學管理人員、教務管理人員、校外學習中心管理人員、課件制作人員和學生都圍繞著平臺。平臺成了大家聯系的橋梁，交互的接口。

三　教學平臺的門戶

門戶是對教學管理實施的重要部分。Blackboard門戶社區平臺為我們進行門戶管理提供了方便。我們目前建立的網絡教育學院門戶包括以下部分。

網絡教育學院選項卡：包括我的課程、網院通知模塊、學習調查模塊、網絡學習指南、學生常見技術問題解答和網院主頁的鏈接等。

網絡教育學院社區選項卡：機構討論板里面有自2006年3月以來的每個學期和學生互動的論壇、有教學問題交流區、教務問題交流區、和平臺技術問題交流區。2008年3月統計帖子總數有1萬多。

另外在組織社區，我們建立了所有網絡教育學院22個專業和50個學習中心的組織。

網院教師之家選項卡：這個欄目只有有關教師能看到，有課件制作工作站、培訓專欄、公告專欄和交流園地等。

我們還根據網絡教育學院的需求，創建了一些組織。如教務管理組織、教學管理組織、學習中心管理組織等。

四　對網絡教育學生的導學和服務支持

網絡教育學院的學生絕大部分都是在職人員，有著不同的學習背景、工作經歷以及年齡特征，大多利用業余時間上平臺學習。我們需要從各個方面對他們進行導學和服務支持。

1　遠程學習指南

網絡教育在教與學上時、空分離的特點，要求參與網絡學習的學生必須具備一定的自學、自治能力。但是，目前參與網絡學習的學生大多是在職的。有的工作繁忙，有的缺乏網絡學習經驗和自主學習能力，和在校全日制本科生比，基礎參差不齊。為了幫助同學們盡快掌握科學、有效的學習方法，合理地安排學習時間、制定學習計劃，充分地利用各種學習資源，培養自治能力，“遠程學習指南”就是這樣一門對網院學生進行導學的課程。

《遠程學習指南》課程，對所有新生開放。課程有下列欄目：

教學通知，有教學管理的教師的教學方面的通知。

管理規定，有中山大學現代遠程教育學籍管理暫行辦法，中山大學現代遠程教育畢業論文實施細則，中山大學授予遠程教育本科畢業生學士學位實施辦法等。

學習指導，有遠程學習指南文檔，遠程教育導學課件，學習平臺操作指南文檔，相關插件下載等。

專業信息，有網院22個專業的信息。

專業導學，有每個專業的導學課件。

教學計劃，有每學期各專業教學計劃。

教學安排，有每學期的教學工作安排。

表格下載，有各種表格下載，如免修申請表、重修申請表等。

調查問卷，對學生進行民意調查等。

教學問答，有常見教學問題解答，平臺常見技術問題解答等。

2　網院學生常見問題(FAQ)

網院學生住在校外，有的在辦公室，有的在家里上網。網絡什么情況都有。有的用電信網、網通、聯通、鐵通、XX寬頻、XX寬帶等。情況比較復雜。

網院學生特別文科學生，有的不熟悉電腦和網絡，經常打電話來咨詢。我們將一些常見問題整理成FAO，放在平臺上。

網院學生常見的問題(FAQ)，內容有：

平臺運行條件。有硬件要求，軟件要求，課件的瀏覽要求。

檢測網絡故障的一些命令。如Ping命令的使用方法，Traced命令的使用方法。

影響網絡速度的幾個因素和測量網絡速度的工具。

故障分類。將故障進行分類，有網絡、電腦和系統軟件等客戶端問題，平臺應用和課程問題，課程設置問題，教學教務問題，課程作業問題等。

故障原因和解決方法。提供各類故障的解決辦法等。

3　學生交流論壇

為了即時與學生進行交流，我們在平臺上建立了下列論壇：

課程論壇：每個課程里面都有。交流課程內容有關的問題，教師每周至少有三個時間段在學習平臺上解答問題，教師也會在課程論壇中組織課程問題的討論。

由學科教師管理。

教學問題交流區：交流教學安排、輔導答疑、作業、網絡課件、畢業論文等方面的問題，教學管理人員每天上網回答問題。

教務問題交流區：交流關于平臺帳號、考試、成績、學籍(含休學、復學、轉中心、轉專業等)、畢業等方面的問題。教務管理人員每天上網回答問題。

平臺技術問題交流區：交流關于學習平臺使用技術方面的問題。由信息與網絡中心的技術人員解答。

學生交流區：學習中心同學之間以及管理人員與同學之間的交流區，也是學習中心各種信息的地方。由學習中心教學管理人員負責。

4　教務管理組織

我們還建立了《教務管理》組織，在教務管理組織中可以對學生進行分類管理，如分年級、分專業等。

教務管理組織有下列欄目：

學籍管理，有學籍管理方面的規定。

考務工作，有考務工作的相關規定，考試安排，考場安排等。

成績查詢，有成績查詢系統。

統考信息，有統考信息和相關規定。

畢業與學位，有相關條例，畢業生信息采集.學位英語，主干課程考試等。

表格下載，各種表格下載。

討論板，有交流論壇。

五　對網絡教育教師的培訓和管理

網院沒有教師編制，教師都是聘請的學校各個院系的教師，充分利用了中山大學優秀的教師資源，依托學校的有形和無形的資源辦學。但教師也面臨著教師角色的轉變：

教師由原來的面授轉為網授

由教師為中心轉為學生為中心

教師的概念也起了變化，包括了由主講教師、輔導教師、教學設計技術人員以及管理人員集合組成的一個團體

為了完成教師的轉型，我們利用《遠程教學指南》課程，對教師進行指導。遠程教學指南課程有下列欄目：

管理文件，有教育部遠程教育管理文件，學校遠程教育管理文件等。

教師培訓，有我們編寫的主講教師工作手冊，課件錄制規范和指南，教學輔導工作培訓文件，中山大學現代遠程平臺培訓，學期教學輔導工作安排及要求等。

教學計劃，有學期各專業教學計劃。

教學安排，有學期教學工作安排。

遠教會議，有遠程教育會議資料。

遠教研究，有學習支持服務，遠程教育質量，國際視野，網絡課程建設等。

遠教網站，有相關網站的鏈接。

交流園地，有交流論壇。

網院對教師也有一些管理規定。如輔導答疑規定：每周至少三次登陸學習平臺進行輔導答疑，每次至少30分鐘。至少組織兩次關于課程問題的討論或案例分析。和作業規定：每學期至少布置兩次在線作業，作業成績占總評成績的20％等。網院有專門的巡教巡學人員。

六　對校外學習中心的培訓和管理

校外學習中心是接受學校的委托，根據學校的統一要求和工作安排，配合學校進行招生宣傳、生源組織、學生學習支持、學籍和日常管理，開展現代遠程教育支持服務的機構。

學習中心分布在全省各地，利用平臺把它們集中管理是最有效的辦法。

我們建立的《學習中心管理》組織，存放與學習中心有關的各種信息，是學習中心進行交流的地方。欄目有：

管理文件，有相關的教學管理文件。

教學計劃，有學期各專業教學計劃。

教學安排，有學期教學工作安排。

培訓資料，有教學管理培訓資料，學習支持服務培訓資料，技術人員培訓資料等。

資料下載，有相關的資料下載。

交流天地，有交流論壇。

七　平臺上網絡教育課程的建設

1　課程規范統一

網絡課程是重要的教學資源。我們依托平臺來建立網絡課程。網絡教育學院的網絡課程，其講授型課件由學校信息與網絡中心統一制作和上傳，制定了統一規范。

考慮到網院學生分散性、業余性的特征，缺少與教師面對面交流機會。他們全靠平臺提供信息。所以平臺上的東西都要規范化。要讓他們一上平臺就能夠很容易找到自己所要的東西。所以我們的界面都力求統一。

網院課程的五個統一：

課程規范統一

講授型課件制作統一

課程論壇形式統一

在線作業形式統一

注冊管理由學院統一

2　網絡教育精品課程的建設

我校網絡教育精品課程建設理念是以育人為根本、以培養應用型人才為導向、以服務社會為己任、以社會評價為標準。并通過相應的制度予以保障。

信息與網絡中心負責網絡教育精品課程建設的技術支撐工作，對教師進行教育技術培訓，選派優秀的教育技術學專家和技術人員負責精品課程的設計和技術。從而使網絡課程建設從技術上得到保障。

我校網絡教育精品課程都建設在Blackboard教學平臺上，充分利用該平臺強大的人機交互功能。如討論板、虛擬課堂、小組等。

3　教學設計中體現平臺導學的元素

我們注重課程的教學設計，在教學設計中體現平臺導學的元素。

《刑事訴訟法原理》網絡教育課程教學設計。運用了系統工程框架、對象導向框架和法治系統工程的方法，充分借鑒集文字、圖像、聲音于一體的多媒體表現形式。綜合集成多種與刑事訴訟相關的法律、制度、專業理論和知識、案例、教師與學生等資源，形成具有整體學習與交流功能的開放型知識系統。注重將法學教學(模型)與法治實踐(原型)緊密結合，注重講述、展示法治系統的實際運籌與實現過程，不僅把“交互研討型”的案例教學法引入刑事訴訟法學教學之中，而且刻意把“問題解決型”的現代學習理論融入學生的自學過程之中。例如“模擬法庭”就很受學生的歡迎。

《生物統計學》課程教學設計。凸顯以設立學習目標為核心，采取任務驅動的方式，訓練學生主動參與教學的意識和強化創新實踐能力。自主學習任務內容，依照教學進度安排，學生需要分階段完成3篇指定的課程綜述、調查或研究小論文。在教學設計中，充分發揮平臺的優勢，通過平臺的導向作用，指導學生學習。平臺上整合了大量的數據庫的網絡資源和統計學軟件的學習使用。利用各種搜索、論壇、博客、調查、電子郵件、虛擬課堂、聊天室等為課程營造出一個良好的人機交互的教學環境，鼓勵學生積極參與討論，完成課程學習的選題研究報告和作業。提高了學生的創新能力。通過多階段多任務的教學，解答問題和開展創新研究。特別組織了課程的小型學術討論會，增進了學生的協作和交流。

《生物信息學》課程教學設計。生物信息學本身是一個飛躍發展的新興學科。模式生物測序工作的高速增長，公共數據庫數據的指數增長，研究方法日新月異的發展，注定該學科的教學內容需要不斷更新和調整，以便及時跟上研究工作前進的步伐。課程的教學過程是一個在平臺上共建課程的探索過程。實現以學生為主和以教師為輔的自主發現式學習、合作交流式學習、實踐創作式學習、資源開發式學習等新型學習，追求立體化教學效果。借助和利用網絡資源充實教學材料和內容，由師生共建資源庫，不斷完善課程的教學。在Blackborld學習系統上構建了生物信息學學習的專業平臺。

八　結束語

以上我們從網絡教育的特點，教學平臺的門戶，對網絡教育學生的導學和服務支持，對網絡教育教師的培訓和管理，對校外學習中心的培訓和管理，平臺上網絡教育課程的建設等幾個方面對應用教學平臺進行導學進行了論述。我們要把教學過程看作是一個動態發展的、教與學統一的、交互影響和交互活動過程。針對不同學科的特點，和不同學生的特點，運用合適的教學模式和導學方法，更好地利用教學平臺的各種功能來進行導學。

參考文獻

篇12

循證醫學是臨床醫學與現代信息學、衛生統計學、流行病學相結合的典范，其核心思想是任何臨床醫療決策的制定都應以最新的系統評價結果為科學依據，而不能單憑醫生的臨床經驗或依據少量相關文獻信息來決定病人的診治方案。循證醫學主要方法是檢索關于某種疾病診療方案的隨機對照實驗，運用現代信息學、衛生統計學、流行病學方法對實驗結果進行嚴格的系統評價或分析（Meta―analysis），得出評價結果，為臨床研究和醫療決策提供可靠又準確的科學證據。臨床醫務人員要依據循證醫學決定診療決策，需要醫學圖書館員利用圖書館豐富的信息資源、嫻熟的檢索技術和科學的統計方法對文獻信息進行辨別和評判，篩選確切的文獻，并對其進行加工、分析和凝練，形成更高層次的信息產品，從而更好地幫助醫生獲得最佳的醫學證據。因此，循證醫學研究應該一種多學科相互融合、相互協作的跨學科科研模式，在這種研究模式下，高校圖書館的情報服務機構為臨床醫生提供的循證醫學情報信息服務，就必須適應循證醫學這種新興學科的特點，所需的情報資源必須經過多學科人員協同式的信息挖掘、信息整合，才能為醫生提供有價值的循證醫學信息服務。

1 國內循證醫學情報服務的現狀

“國外循證醫學環境下醫學院校圖書館的信息服務開展較早，目前已形成一定的模式。我國對于循證醫學信息服務發展模式的探討尚處于初步階段，發展機制還不健全，亟須在循證醫學實踐中逐步完善”[2]。

我國循證醫學起步較晚，但發展很快。1999年，我國在華西醫科大學成立了中國循證醫學（Cochrane）中心，并加入了國際循證醫學（Cochrane）協作網，這些舉措使循證醫學得到了更多的關注，極大地促進了我國循證醫學領域的發展。循證醫學研究有自己固有的模式：“以建立循證醫學臨床證據咨詢中心為服務基礎，以部分中心成員進入病房主動參與臨床實踐為輔助于段。服務過程分為；獲取問題、查詢證據、服務質量評價等三個階段，通過服務質量評價階段，中心成員既可以跟蹤所提供證據在臨床實踐中的有用性，也可以根據反饋對臨床情報服務工作進行調整和改進”[3]。在循證醫學信息服務過程中需要建立良好的溝通機制，主要體現在臨床證據的檢索、評價和提供整個過程，最終滿足醫師的臨床需要。

醫學圖書館及情報信息服務機構充分認識和掌握循證醫學的三個階段模式，有利于在循證過程中深入了解循證醫學中存在的信息轉化障礙，從而有針對性地開展相關信息服務，促進循證醫學中系統評價的順利進行。但由于在循證醫學研究中涉及醫學信息技能、臨床信息技能、預防醫學與公共衛生、生物信息學及衛生統計學等多個學科領域，因此，為循證醫學提供信息服務就需要具有較高信息技術素養，交流溝通能力，以及多學科縱深背景的復合型知識人才。但作為一個學科館員或者情報人員往往達不到多學科知識的要求，這就需要按照以上幾個方面的需要創立協同化科研情報服務團隊，從團隊的學科建設、服務模式、服務途徑等幾個方面來創新現有的情報信息服務策略，從而為國內醫學圖書館、信息服務機構組建循證醫學協同化情報服務團隊及創新信息服務的新模式提供參考。

2 組建協同化循證醫學服務團隊及完善相關信息資源

2.1 組建協同化循證醫學服務團隊

當前很多高校圖書館情報機構的人才結構配備不合理、信息資源保障體系不完善、服務行為不規范、服務模式缺乏新意、信息服務內容不深入、服務范圍狹窄等[4]，這些誤區容易導致圖書館的服務成為形象工程，影響高校圖書館的長遠發展。因此，對組建協同化循證醫學服務團隊、完善相關數據庫信息資源系統進行研究，并根據發現的問題提出相應的解決對策，具有重要的科學意義和實際指導作用。

2.1.1 有針對性地引進高素質人才。①選擇具有圖書館情報學專業知識，專業技能強，業務素質高的人才。②根據高校的學科優勢或者學科特色選擇對口學科背景深，熟悉相關專業發展動態、發展前沿的人才。③選擇既有一定的醫學背景，又熟練圖書館情報專業知識和技能，可塑性強的復合型人才，為臨床醫生提供針對性的循證醫學信息服務。

2.1.2 加強對現有人才的開發，提升其綜合水平。在現有情報人員潛能開發方面，高校情報服務機構在人才、資金、技術等有限的條件下，必須不斷加強現有人才的開發，提升其綜合水平。①從現有的人員中選拔既有一定的醫學背景又有圖書情報專業知識和技能的情報人員進行開發和培養，強化信息服務職業素養教育；加強對館員工作中的主動性、個性化、增值意識的培養；提升情報服務質量的業務培訓，包括知識發現、知識挖掘、數掘融合、推送技術、智能搜索等能力的培訓，為用戶提供所急需的、個性化的、深層次的循證醫學信息等。②情報服務機構應為情報人員提供相關學科知識學習的機會，加深其對相關學科的了解，特別是醫學、生物信息學、衛生統計學等，能熟練地運用計算機分析數據，并樹立他們終生學習的理念，確保情報人員的知識和能力不落伍，能及時掌握科研發展動態，從而更好地為臨床醫生提供相關的循證醫學信息服務。

2.2 循證醫學相關信息資源的建設

圍繞協同化循證醫學服務團隊，調查統計不同科研團隊的特色信息資源需求，以最大限度地滿足各個循證醫學科研團隊信息需求為前提，建設具有特色的數據庫信息資源，他是開展面向循證醫學協同化情報服務的基礎。筆者認為高校圖書館在建設本校特色數據庫資源體系時勿追求“ 大而全”，而是從學校或者附屬醫院的優勢學科，以及重點學科，相關協同化循證醫學服務團隊的信息需求等方面，要以“協調匹配、彰顯特色、成本節約、合理配置”為原則[5]，構建有自己特色的文獻信息資源體系。同時，要盡可能地加強對數據庫、網絡資源的整合，建立一個集所有或大部分數據資源的網絡化平臺、檢索界面，方便科研人員熟悉、利用數據庫資源[6]。[HJ1.25mm]

3 創新循證醫學信息服務的新模式

3.1 組建協同化循證醫學服務團隊

醫學情報服務機構組建成協同化循證醫學服務團隊，完善相關數據庫信息資源建設以后，利用資源、技術和人才優勢，積極開展情報信息服務，建立循證醫學情報信息匯集與分析平臺與機制，運用信息推送技術為循證醫學科研提供定題服務，共建共享信息資源，及時全面地傳遞、交流發展態勢，為科研團隊和科研人員提供一個共同交流、學習、合作和制定計劃的平臺。

3.2 為循證醫學科研團隊提供個性化情報信息

情報服務人員通過與臨床醫生的溝通與交流，全面客觀地分析醫生的循證醫學信息需求，通過相關信息情報收集、挖掘、知識發現等技術，對所收集情報信息資源進行篩選、統計分析和系統評價，為循證醫學科研團隊提供必要的、個性化的情報信息。通過交流反饋，持續跟蹤醫生的信息需求，定期向醫生提供最新動態的循證醫學實踐信息和醫學信息分析評價等，為循證醫學發展提供多方位的循證服務支撐。

3.3 為循證醫學科研工作者提供必要的知識服務

篇13

文章編號：1672-5913 (2007) 22-0068-03

1課程體系與教學團隊建設

根據福建農林大學的學科設置特點及計算機基礎教學和課程體系改革的需要，我們組建了計算機基礎教學團隊，整合了計算機公共基礎教學和專業基礎教學隊伍，團隊帶頭人是教育部農林類計算機基礎課程教學指導分委員會成員，團隊成員中既包括計算機專業的教授、博士，也包含具有生命科學、農業、林業和管理學等教育背景(碩士)的主講教師，能夠很好地適合福建農林大學的學科設置特點，為在不同層次的計算機基礎教學中做到因專業施教提供了保障。

課程體系中的課程包括計算機公共基礎課和計算機專業基礎課，其中公共基礎課依照教育部1997年制定的高等院校非計算機專業的計算機培訓目標，是一個包含有三個不同層次教育的課程體系，即“計算機文化基礎”、“計算機技術基礎”和“計算機應用基礎”。第一層次的計算機文化基礎包括計算機系統、多媒體技術基礎、程序數據的結構、組織和管理、數據庫技術基礎、計算機網絡與應用及信息系統安全等內容，其特點是涉及的計算機知識面很廣。第二層次的計算機技術基礎課程主要由程序設計類課程組成，包括VB、VFP、C、DELPHI和Java程序設計等，其特點是需要有較好的計算機專業基礎知識。第三層次的計算機應用基礎課程包括多媒體技術應用基礎、網頁設計與制作基礎、網絡應用基礎等等，其特點是既需要計算機專業某方面的基礎，又需要有相應的應用領域的基礎。

專業基礎課主要是“程序設計基礎”和“數據結構”。其中“程序設計基礎”和第二層次的計算機技術基礎課程相關，而“數據結構”在實現計算機專業的人才培養目標上起到舉足輕重的作用。要求通過對數據結構的系統學習與研究，理解并掌握設計和應用數據結構的主要方法，學會分析數據對象的特性，以便選擇適當的數據結構、存儲結構及相應的算法，并初步掌握抽象數據類型的設計及其相關算法的時間分析和空間分析技巧；學會運用基本數據結構進行復雜程序設計的訓練過程；通過實驗體會計算機方法學的理論、抽象和設計這三個過程，提高利用計算機解決實際問題的能力和創新能力?！皵祿Y構”的許多應用都可以體現在第三層次的計算機應用基礎課程中。

2課程建設

教學團隊一直非常重視課程體系中各門課程的課程建設。曾先后主持編寫教材15部，其中《程序設計》是國家“十一五”規劃教材，《算法與數據結構》和《算法與數據結構習題精解和實驗指導》是高等院校信息技術規劃教材，《數據結構學習輔導》是高等院校信息技術課程輔導叢書，《Java程序設計》是普通高校計算機專業精品教材系列，《面向對象程序設計-Java》是21世紀高等學校信息類專業規劃教材，《Visual Basic 程序設計》是21世紀高等學校信息類專業規劃教材，《計算機多媒體技術應用基礎》、《計算機網絡技術應用基礎》和《計算機信息技術應用基礎》是面向21世紀計算機基礎系列教材，《網頁設計與制作》是大學計算機基礎教育規劃教材，《面向21世紀計算機基礎系列教材》和《數據結構習題解析與上機實驗指導》是華東高校計算機基礎教育研究會推薦教材，《Delphi程序設計與應用教程》和《Delphi程序設計學習與實驗指導》是福建省高校計算機統編教材。

各門課程都建立了課程組，大部分課程都建立了比較完備的教育資源。其中素材類教育資源有試題庫、試卷素材、媒體素材、文獻素材、課件素材、案例素材和常見問題素材等。根據網絡教學的需要，大部分課程已經建立了一些網絡資源，如CAI課件、無紙化考試系統等，在更大范圍、更便捷地實現資源共享。目前，已經分別為“大學信息技術基礎”、“VB程序設計”、“VFP程序設計”、“程序設計基礎”和“數據結構”等課程建立了多媒體課件制作項目組。同時建設了課程網站，集成了教學大綱、實驗大綱、電子教材、電子教案、多媒體課件、網絡學習答疑系統等與課程建設相關的教學資源。在課程組成員多年的努力下，課程建設取得了有效的成效，比如，“數據結構”課程分別在1999年和2007年獲得福建省省屬高校優秀課程和福建省精品課程的稱號。

3“1+X+Y”平臺建設與實踐教學

目前，我們正結合本校的學科和專業特點進行“計算機基礎1+X+Y平臺構建與實施”的教改項目的建設。其中“1”是大學計算機基礎課程，全校性公共必修課；“X”是適應不同專業設計的一組限定選修課程，全校學生必須選修其中一門課程，如VB、VFP等；“Y”是學生任選的信息類課程，目前我們已經開設了“網頁設計與制作”、“多媒體技術應用基礎”、“網絡應用基礎”三門選修課，得到了廣大學生的青睞和好評。我們的目標是融合計算機科學、農學、生命科學等多個學科門類，構建具有農林院校特色的課程體系。目前我們已經針對生物類專業的學生編寫了教材《計算機在生物科學研究中的應用》，并開設選修課。我們已經著手準備新增全校公共可選的3S技術、生物信息學、農業信息學、地理信息系統等特色課程，同時還將針對全國高校中我校獨有的蜂學專業開設相應的計算機特色課程，以更好地為該專業培養高級信息化人才服務。

在教學的實施過程中，結合不同專業學生的不同專業背景，嘗試在有限的公共基礎課教學中有選擇地融入專業基礎的教學。在第一層次進行介紹，在第二層次時要求理解原理，而在第三層次實現應用。通過這種方式，可以有效地提高非計算機專業的學生在本學科領域使用計算機進行數據獲取、處理等計算機應用能力。

計算機基礎是一系列實踐性很強的課程，只有讓學生多動手、多實踐，通過編寫調試大量的程序、進行大量的實例操作，才能使學生理解軟件的思想方法、積累軟件操作的經驗，體會成功的樂趣，從而激發學習興趣。我們的指導思想是：課堂精講，上機多練，課程設計綜合實訓、創新性實驗結合專業。

(1) 示范式教學，精講多練

講課全部使用多媒體網絡機房，教師采用案例教學與項目教學相結合的方式，以案例提出問題。教師示范解決方案為基本形式，教師精講，直觀教學，充分利用計算機的交互性特點，一些操作性的內容通過上機實踐來掌握。教師變傳授為主為指導為主，積極倡導自主、合作、探究的學習方式。

(2) 提高上機實驗效果

為了培養學生的動手能力和實際計算機操作能力，本課程安排了較多上機時間。我們要求學生每次上機都有明確的目的，完成一定的任務。上機練習題目全部是實際應用開發題目，而不是簡單的驗證和重復，從而啟發學生開拓創新。我們組織編寫了計算機基礎課程系列教材，精心設計了一批實例，既覆蓋講課內容，又有實際應用價值，并且注意了綜合性和趣味性。通過上機練習，既能讓學生掌握課堂知識，又能充分調動學生的學習積極性，促進學生的積極思考，激發學生的潛能。

(3) 課程設計

通過課程設計，要求學生在教師的指導下分組完成一個比較完整的應用程序開發任務。課程設計既可以做規定題目，也鼓勵學生根據社會需要自選課題。課程設計規定一定的難度和工作量，要求遵守一定的設計規范，培養良好的編程習慣，書寫正規的技術文檔。通過這樣的訓練，使學生對程序設計開發、工具軟件應用有比較全面的認識，了解中小型應用程序的開發步驟，掌握可視化應用程序開發的基本方法，使學生經過一次開發應用程序的實際訓練，從而提高開發能力、動手能力，培養團隊精神和嚴謹的工作態度。

(4) 創新性、開發性實驗

鼓勵學生根據專業特點結合專業學習與研究需要進行創新性實驗的設計，對有此需求的學生，我們提供實驗室并分配指導老師進行全程支持。

4教改成果與師資培養

主要的教學教改成果有：

(1) 我校一直強化專業基礎課《數據結構》的課程建設，曾先后出版系列教材5部，并分別于1999年和2007年獲得福建省省屬高校優秀課程和福建省精品課程的稱號。

(2) 2000年，高等學校高級語言程序設計教學改革與實踐獲得福建農林大學教學成果二等獎。

(3) 2000年，開放式實驗教學改革與實踐獲得福建農林大學教學成果二等獎。

(4) 2001年，面向21世紀計算機基礎課程教學內容與課程體系改革的研究獲得福州大學優秀教學成果一等獎。

(5) 2004年，高質量的第一層次大學計算機教學改革實踐獲得福建農林大學教學成果二等獎。

(6) 高校計算機系列課程無紙化考試系統的研制，先后完成新版一級、二級VB、二級VFP和二級C等考試系統，并在全省計算機等級考試中使用。在此基礎上，我們研制了多門課程的模擬練習系統供學生課后練習使用，其中VB模擬練習系統通過清華大學出版社向全國發行了2萬余套，收到了良好的輔助教學效果。

我校在師資培養方面所做的工作主要有以下幾點：

(1) 提高學歷。鼓勵中青年教師報考各類研究生，提高學歷水平?，F有4名教師獲取博士學位，10名教師獲得碩士學位，4名碩士研究生在讀。

(2) 外出進修。積極選派具有高級職稱教師作為國內外訪問學者到其他高校學習取經。

(3) 內部培養。對于青年教師，建立導師制，迅速提高青年教師的主講水平。

(4) 通過科研項目培養人才。

(5) 鼓勵和扶持青年教師參加國際會議。近年來，已有6人次參加了澳大利亞、香港和臺灣等地舉辦的國際學術會議。

(6) 加強教學規范化，提高整體教學水平。加強了教學的規范化管理，建立完善了各項教學文件，教學大綱、實驗大綱、教學日志、電子教案、實驗指導書、綜合訓練題庫、考試題庫等資料完整規范，堅持集體備課制度，互相聽課制度，實現資源共享，互相學習，集思廣益，提高了整體教學水平。

以上措施通過幾年來的實施，效果顯著，培養出了一批基礎知識扎實、知識面寬、作風嚴謹、工作態度認真、講課好、能開發、自學能力強、富有改革進取精神的教師隊伍。同時，我們還積極接受其他院校的進修教師(如武夷學院等)，在積極推廣教改成果的同時還能吸收其他兄弟院校的教改成果，從而更好地推進本校計算機基礎教學的改革。

5結束語

盡管經過多年的努力取得了一些成績，但為了更好地滿足我校建設規劃的需要，我們仍然要在師資隊伍、課程體系、教學資源等方面做更進一步的努力。

作者簡介

寧正元，男，教授，碩士生導師，福建農林大學計算機與信息學院院長，福建省計算機基礎教育研究會理事長，福建省計算機學會副理事長，教育部計算機基礎課程教學指導委員會農林類計算機基礎課程教學指導分委員會委員。主要研究方向有軟件基礎理論、智能計算與多Agent系統、農林計算機應用、生物信息學等。出版教材二十多部，發表學術論文七十多篇(其中SCI，EI收錄多篇)。是福建省優秀中青年骨干教師，福建省“百千萬人才工程”人選，“數據結構”省級精品課程負責人，“計算機基礎”校級精品課程負責人。