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關(guān)鍵詞： 生物信息學(xué) 研究生教學(xué) 實(shí)踐

1.引言

生物信息學(xué)（bioinformatics）是一門(mén)新興的交叉學(xué)科，生物學(xué)與醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)是其中三個(gè)主要組成部分。生物信息學(xué)作為跨越生命科學(xué)和信息科學(xué)兩大熱點(diǎn)領(lǐng)域的學(xué)科，擁有蓬勃的生命力。面對(duì)人類基因組計(jì)劃所產(chǎn)生的龐大的分子生物學(xué)信息，生物信息學(xué)的重要性已越來(lái)越突出，它無(wú)疑將會(huì)為生命科學(xué)的研究帶來(lái)革命性的變革。［1］［2］國(guó)內(nèi)外對(duì)生物信息學(xué)的人才需求也在激增。

目前，生物信息學(xué)在我國(guó)尚處于起步階段，因?yàn)橐M(jìn)行生物信息學(xué)的研究，對(duì)人員要求很高，需要深厚的生物大分子結(jié)構(gòu)和功能方面的背景知識(shí)，需要扎實(shí)的應(yīng)用數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，還需要精通計(jì)算機(jī)，至少得具備三者之二。但實(shí)際情況是大部分從事生物學(xué)研究的人不熟悉計(jì)算機(jī)，而從事計(jì)算機(jī)科學(xué)的人員多數(shù)又缺乏對(duì)生物學(xué)的了解。盡管如此，生物信息學(xué)的教育在國(guó)內(nèi)外高等院校及科研機(jī)構(gòu)越來(lái)越普及。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)超過(guò)30個(gè)高?；蚩蒲袡C(jī)構(gòu)開(kāi)設(shè)生物信息學(xué)專業(yè)課程。［3］這些研究與教育一般分散在多個(gè)系所屬的多個(gè)專業(yè)中，如生命科學(xué)院（北京大學(xué)等）、計(jì)算機(jī)學(xué)院（哈爾濱工業(yè)大學(xué)等）、理學(xué)院（天津大學(xué)等），我校是由計(jì)算機(jī)學(xué)院開(kāi)設(shè)全校公共課。不同學(xué)校根據(jù)自身的情況，在開(kāi)設(shè)生物信息學(xué)這門(mén)課時(shí)，側(cè)重點(diǎn)都不一樣。如果由醫(yī)學(xué)院的教師授課，則側(cè)重點(diǎn)可能在致病基因的研究方面，［4］計(jì)算機(jī)專業(yè)教師授課則可能側(cè)重于數(shù)據(jù)庫(kù)的管理、查詢等方面，［5］理學(xué)院的教師授課則可能側(cè)重于生物信息學(xué)中的數(shù)學(xué)問(wèn)題。筆者是計(jì)算機(jī)專業(yè)出身的，研究方向為圖像處理與模式識(shí)別，所以主要從計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)的角度去授課。另外，研究生教學(xué)又與本科生教學(xué)［6］不同，研究生教學(xué)更加應(yīng)該注重培養(yǎng)學(xué)生的主動(dòng)學(xué)習(xí)意識(shí)和綜合能力。筆者將教學(xué)實(shí)踐中的心得進(jìn)行了初步的總結(jié)，以供商榷。

2.注重培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

從培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣出發(fā)，在課堂教學(xué)過(guò)程中，充分利用豐富的網(wǎng)絡(luò)資源，如圖像、視頻等。比如在介紹模式生物時(shí)，可以給出各種模式生物的圖像；在介紹各種各樣的生物數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，可以在課堂上現(xiàn)場(chǎng)上網(wǎng)登陸數(shù)據(jù)庫(kù)，演示和介紹各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和使用方法等。研究生不同于本科生，本科生可能比較習(xí)慣于教師的灌輸性教學(xué)，而研究生教學(xué)更加鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)自覺(jué)地學(xué)習(xí)。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(xué)習(xí)過(guò)程中主要起引路的作用，而不可能手把手帶著學(xué)生研究。生物信息學(xué)更是如此，它是一門(mén)新興的交叉學(xué)科，很多理論和研究?jī)?nèi)容還不成熟，需要科學(xué)工作者不斷地探索。因此，通過(guò)生動(dòng)形象的啟發(fā)式課堂教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，對(duì)學(xué)生以后的進(jìn)一步研究有著重要的作用和意義。

3.注重培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)

在生物信息學(xué)的上課過(guò)程中安排幾次學(xué)生的課堂報(bào)告。具體做法是：由教師或?qū)W生在國(guó)外重要期刊（如Bioinformatics）或會(huì)議上找與學(xué)生自身的研究方向比較相近的生物信息學(xué)方面的最新文獻(xiàn)，然后幾個(gè)學(xué)生一組共同針對(duì)某幾篇文獻(xiàn)進(jìn)行閱讀、理解，最后以報(bào)告的形式跟大家一起交流和討論。在這個(gè)過(guò)程中，可以培養(yǎng)學(xué)生的如下幾個(gè)方面的能力：

（1）搜尋資料的能力?，F(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)非常發(fā)達(dá)，網(wǎng)絡(luò)資源也非常豐富，如何從紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)資源中找到自己所需的資料不是一件容易的事。學(xué)生可以通過(guò)學(xué)校購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查找適合自己的文獻(xiàn)資料，也可以通過(guò)搜索引擎進(jìn)行查找。通過(guò)這個(gè)過(guò)程，學(xué)生可以了解有哪些數(shù)據(jù)庫(kù)可以利用，哪些網(wǎng)站資源比較豐富，以及選擇什么關(guān)鍵詞進(jìn)行查找比較有效，等等。

（2）閱讀外文文獻(xiàn)的能力。學(xué)生在本科階段一般沒(méi)有讀外文文獻(xiàn)的習(xí)慣，而進(jìn)入研究生學(xué)習(xí)階段，為了了解和研究國(guó)際前沿領(lǐng)域，就必須閱讀大量外文文獻(xiàn)，畢竟國(guó)外的科技實(shí)力在很多方面還是處于領(lǐng)先位置的。給學(xué)生指定幾篇優(yōu)秀的外文文獻(xiàn)進(jìn)行閱讀和理解，可以一定程度上鍛煉學(xué)生閱讀外文文獻(xiàn)的能力。因?yàn)橐胝嬲斫馕墨I(xiàn)的內(nèi)容，就必須對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行仔細(xì)認(rèn)真的閱讀和研究。

（3）團(tuán)結(jié)協(xié)作的能力。每個(gè)課堂報(bào)告都是由幾個(gè)學(xué)生共同參與完成的，在這過(guò)程中有組織協(xié)調(diào)和分工的問(wèn)題，這需要大家共同努力，團(tuán)結(jié)協(xié)作。團(tuán)結(jié)協(xié)作在當(dāng)今社會(huì)越來(lái)越被推崇，所以培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)結(jié)協(xié)作的能力對(duì)于他們以后進(jìn)入社會(huì)很有幫助。從實(shí)際執(zhí)行的情況看，效果還不錯(cuò)。比如有的學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好，他就負(fù)責(zé)理解文獻(xiàn)中的公式和算法部分；有的學(xué)生計(jì)算機(jī)能力比較強(qiáng)，他就負(fù)責(zé)編程實(shí)現(xiàn)、課件制作等。

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

4.理論與實(shí)踐相結(jié)合，鼓勵(lì)交叉性研究

為了做到學(xué)有所用，筆者從每個(gè)學(xué)生自身的研究方向出發(fā)，為每個(gè)學(xué)生指定與其研究方向相關(guān)的生物信息學(xué)方面的最新文獻(xiàn)進(jìn)行閱讀和理解。鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行跨學(xué)科切交叉性研究，將所學(xué)的生物信息學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際的研究中，或者利用已掌握的知識(shí)促進(jìn)生物信息學(xué)的研究。比如課堂上的計(jì)算機(jī)學(xué)院的學(xué)生有研究圖像處理與模式識(shí)別的，就給他們安排一些生物圖像處理、基因識(shí)別等方面的文獻(xiàn)。這種交叉性的學(xué)習(xí)和研究，有可能激發(fā)學(xué)生的靈感，獲得比較大的創(chuàng)新性成果。

5.結(jié)語(yǔ)

生物信息學(xué)課程教學(xué)的實(shí)踐表明，學(xué)生經(jīng)過(guò)這門(mén)課程的學(xué)習(xí)，學(xué)到了一定的內(nèi)容，如對(duì)生物信息學(xué)這門(mén)課有了比較清楚的了解和認(rèn)識(shí)、綜合素質(zhì)得到了一定的提高、找到了一些適合自己的研究切入點(diǎn)等。總的來(lái)說(shuō)，教學(xué)效果不錯(cuò)，但還需要進(jìn)一步探索，進(jìn)一步完善。

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篇2

關(guān)鍵詞：生物信息學(xué)；考試；網(wǎng)絡(luò)

生物信息學(xué)（Bioinformatics）是建立在分子生物學(xué)的基礎(chǔ)上，隨著20世紀(jì)90年代人類基因組計(jì)劃的實(shí)施以及高通量自動(dòng)化測(cè)序技術(shù)的應(yīng)用而誕生的。生物信息學(xué)是以DNA和蛋白質(zhì)序列等數(shù)據(jù)為核心，綜合運(yùn)用高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)工具，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、生物學(xué)數(shù)據(jù)的檢索、生物學(xué)數(shù)據(jù)的處理、生物學(xué)數(shù)據(jù)的利用（計(jì)算生物學(xué)）等，以達(dá)到詮釋數(shù)據(jù)中的生物學(xué)意義的目的。目前生物信息學(xué)的主要的研究方向有：序列比對(duì)、基因識(shí)別、基因重組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、基因表達(dá)、蛋白質(zhì)反應(yīng)的預(yù)測(cè)，以及建立進(jìn)化模型等。[1，2]生物信息學(xué)作為一門(mén)新型交叉學(xué)科，我國(guó)很多高校先后在生物科學(xué)、生物技術(shù)和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)等專業(yè)開(kāi)設(shè)了生物信息學(xué)課程。此外，北京大學(xué)、清華大學(xué)和浙江大學(xué)等部分高校還在高校招生中增設(shè)了生物信息學(xué)專業(yè)。按照教學(xué)規(guī)律，生物信息學(xué)是在學(xué)生掌握生物化學(xué)、遺傳學(xué)、分子生物學(xué)以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)上開(kāi)設(shè)的。通過(guò)生物信息學(xué)課程的學(xué)習(xí)，不僅可以加深對(duì)分子生物學(xué)和基因工程等課程的理解，而且可以為進(jìn)一步學(xué)習(xí)基因組學(xué)（Genomics）和蛋白質(zhì)組學(xué)（Protemics）奠定基礎(chǔ)。[3]我校在國(guó)內(nèi)較早地涉足該課程的教學(xué)工作，筆者于2007年開(kāi)始在生物技術(shù)和生物科學(xué)專業(yè)本科生中開(kāi)設(shè)了生物信息學(xué)課程，其中生物技術(shù)專業(yè)作為必修課程，生物科學(xué)專業(yè)列為選修課程。對(duì)本科生而言，通過(guò)該課程的學(xué)習(xí)，要求獲得如下生物信息學(xué)的知識(shí)和技能：（1）熟練掌握和使用生物信息學(xué)中的相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，包括DNA序列數(shù)據(jù)庫(kù)、蛋白質(zhì)序列和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)、已測(cè)定全序列的動(dòng)植物和微生物的完整基因組數(shù)據(jù)庫(kù)以及國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)。（2）熟練掌握DNA和蛋白質(zhì)序列的同源性比較和分析。（3）能分析DNA序列轉(zhuǎn)錄翻譯成氨基酸序列的結(jié)構(gòu)和功能。（4）熟練掌握生物信息學(xué)常用的分析軟件。實(shí)際操作能力是生物信息學(xué)教學(xué)過(guò)程中需要重點(diǎn)培養(yǎng)的能力。另一方面，考試是對(duì)學(xué)生知識(shí)和能力的一種測(cè)量，它的功能是量化學(xué)生的知識(shí)和能力，以及通過(guò)考試促進(jìn)學(xué)生的知識(shí)和能力的增長(zhǎng)提高?？荚囀墙虒W(xué)過(guò)程中的一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，是檢查學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)的掌握程度、應(yīng)用所學(xué)知識(shí)的綜合能力及衡量教師教學(xué)效果的主要形式，它可以督促學(xué)生全面系統(tǒng)地復(fù)習(xí)和鞏固所學(xué)的知識(shí)和技能，是評(píng)定學(xué)生成績(jī)的有效手段?？茖W(xué)、合理的考試，可以使學(xué)生明了學(xué)習(xí)的差距，自動(dòng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)方向，充分發(fā)揮學(xué)生學(xué)習(xí)的主觀能動(dòng)性，教師亦可通過(guò)考試了解教學(xué)效果，調(diào)節(jié)和改進(jìn)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，充分發(fā)揮考試的導(dǎo)向作用，提高教學(xué)質(zhì)量。[4，5]

一、常規(guī)考試方法在生物信息學(xué)課程考試中存在的問(wèn)題

常規(guī)傳統(tǒng)的考試方式是每位學(xué)生使用同一份完全同的試卷，在同一時(shí)間中進(jìn)行考試。對(duì)于生物信息學(xué)課程來(lái)說(shuō)，由于其課程的特點(diǎn)所限，在考試整個(gè)過(guò)程中，為了完成試卷中操作題的解答，需要使用聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)，因此，生物信息學(xué)課程常規(guī)的考試方式是每位學(xué)生發(fā)給考題完全相同的紙質(zhì)試卷，學(xué)生將答案寫(xiě)在紙質(zhì)的考卷上，其中操作題利用聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)完成操作后將答案寫(xiě)在紙質(zhì)的試卷上。我們自2007年開(kāi)始經(jīng)過(guò)5年的教學(xué)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，常規(guī)傳統(tǒng)的考試方法存在一些亟待解決的問(wèn)題。由于參加考試的每位學(xué)生是同一份完全相同的試卷，同時(shí)考試過(guò)程中必須使用聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)，根據(jù)考試結(jié)果中出現(xiàn)少量完全雷同的卷面顯示，雖然考試過(guò)程中有監(jiān)考教師的嚴(yán)格監(jiān)督和巡查，依然有少量的學(xué)生通過(guò)計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)的及時(shí)在線信息系統(tǒng)，如：QQ、MSN、e-mail等，相互傳遞試題的答案并進(jìn)行比對(duì)，因此，在客觀上難以徹底杜絕考試作弊現(xiàn)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(tǒng)考試方式的局限性，以適應(yīng)生物信息學(xué)課程的特點(diǎn)和需要，達(dá)到更加客觀、科學(xué)、公正地評(píng)價(jià)學(xué)生考試和課程成績(jī)的目的。

二、新的考試方法的探索——網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)的構(gòu)建

為解決上述生物信息學(xué)課程考試中出現(xiàn)的問(wèn)題，筆者構(gòu)建了生物信息學(xué)網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)，以便替代傳統(tǒng)的考試方法（圖1）。本考試系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：

第一，建立較大容量的試題庫(kù)。試題庫(kù)中題型包括選擇題、判斷題、簡(jiǎn)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(shè)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(jiǎn)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(jù)考試需要重新設(shè)置每種題型的分值和題目數(shù)量。試題庫(kù)題目主要以《基礎(chǔ)生物信息學(xué)及其應(yīng)用》和《簡(jiǎn)明生物信息學(xué)》等教材為依據(jù)。[6，7]題庫(kù)中的題目考核內(nèi)容涵蓋教材的所有章節(jié)和主要知識(shí)點(diǎn)，其中的操作題目覆蓋課程的重點(diǎn)教學(xué)內(nèi)容。

第二，自動(dòng)隨機(jī)組卷。隨機(jī)組題方式設(shè)置2種，一是全體參加考試的學(xué)生試卷中所有試題都相同，但每道題目的題號(hào)前后順序有別；二是每位學(xué)生的試卷中不僅試題的題號(hào)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(xué)生的試卷難度系數(shù)完全相同，但只是學(xué)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(xué)生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)比對(duì)試題答案的可能，但由于每位學(xué)生的試題不同，因此可能導(dǎo)致不同的學(xué)生之間的試題難度系數(shù)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(xué)實(shí)踐中進(jìn)行比較和科學(xué)選擇。

第三，自動(dòng)閱卷和人工閱卷方式相結(jié)合。閱卷方式中設(shè)置客觀試題（包括選擇題和判斷題）自動(dòng)閱卷和自動(dòng)評(píng)分，主觀題（包括簡(jiǎn)答題和操作題）采用在計(jì)算機(jī)上人工閱卷。同時(shí)也留有全部設(shè)置為人工閱卷的后臺(tái)操作系統(tǒng)。

第四，考試時(shí)間設(shè)置倒計(jì)時(shí)?？梢园凑諏W(xué)校的考試時(shí)間安排，設(shè)置固定時(shí)長(zhǎng)的考試時(shí)間，考試開(kāi)始后設(shè)置的固定時(shí)長(zhǎng)開(kāi)始倒計(jì)時(shí)，到點(diǎn)后自動(dòng)保存試卷和答案并關(guān)閉考試系統(tǒng)。參加考試的學(xué)生也可以點(diǎn)擊按鈕保存試卷和答案提前交卷。此外，考試系統(tǒng)主界面還設(shè)置了課程的一些相關(guān)信息（如授課教師、學(xué)校名稱、課程簡(jiǎn)介等），并設(shè)置將來(lái)將考試系統(tǒng)轉(zhuǎn)入網(wǎng)絡(luò)課程一部分的鏈接，為將來(lái)進(jìn)一步改進(jìn)和發(fā)展該考試系統(tǒng)提供了窗口。

科學(xué)、合理、公正的考試，對(duì)課程教學(xué)可以起積極促進(jìn)作用，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，有利于學(xué)生個(gè)性的發(fā)展；反之，則不僅不利于教學(xué)，而且會(huì)挫傷學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和自尊心，阻礙學(xué)生創(chuàng)造力和個(gè)性的發(fā)展。筆者構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)組題的生物信息學(xué)考試系統(tǒng)能較好地實(shí)現(xiàn)生物信息學(xué)課程的客觀公正的考試，在客觀上徹底杜絕考試作弊現(xiàn)象的發(fā)生，達(dá)到科學(xué)檢測(cè)學(xué)生對(duì)生物信息學(xué)課程基礎(chǔ)知識(shí)和操作能力掌握的情況，客觀公正地評(píng)價(jià)學(xué)生的考試成績(jī)和課程成績(jī)。

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生物信息學(xué)教學(xué)模式探索任務(wù)引領(lǐng)生物信息學(xué)是用數(shù)理和信息科學(xué)的觀點(diǎn)、理論和方法研究生命現(xiàn)象、組織和分析呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的一門(mén)學(xué)科，它是生物醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、信息科學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多學(xué)科的嶄新交叉學(xué)科。生物信息學(xué)幾乎是今后所有生物（醫(yī)藥）研究開(kāi)發(fā)所必需的工具。

21世紀(jì)是生物科學(xué)的世紀(jì)。近年，我國(guó)生物技術(shù)公司對(duì)生物信息學(xué)人員的相關(guān)需求也迅速增加，浙江理工大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院生物技術(shù)專業(yè)在進(jìn)行了行業(yè)調(diào)研并進(jìn)行專業(yè)課程體系構(gòu)建研究后，于2006年定位和開(kāi)設(shè)了生物信息學(xué)課程。該門(mén)課程經(jīng)過(guò)8年多的建設(shè)后，對(duì)教學(xué)團(tuán)隊(duì)的建設(shè)、課程目標(biāo)的設(shè)定、教學(xué)內(nèi)容及教學(xué)教法的選擇等方面進(jìn)行了卓有成效的探索，這些探索所形成的結(jié)論，可為即將開(kāi)設(shè)或正在進(jìn)行該課程教學(xué)改革的學(xué)校提供可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。

一、生物信息學(xué)的課程特點(diǎn)

諾貝爾獎(jiǎng)獲得者W.Gilbert1991年提出了這樣一個(gè)觀點(diǎn)：傳統(tǒng)生物學(xué)解決問(wèn)題的方式是實(shí)驗(yàn)的，而現(xiàn)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(shù)據(jù)庫(kù)中，新的生物學(xué)研究模式的出發(fā)點(diǎn)應(yīng)是理論的，是一個(gè)科學(xué)家先從理論推測(cè)出發(fā)設(shè)定研究目標(biāo)，然后再回到實(shí)驗(yàn)中去追蹤或驗(yàn)證這些理論假設(shè)。而生物信息學(xué)研究正是從英特網(wǎng)上源源不斷地采集數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、歸類與重組，發(fā)現(xiàn)新線索、新現(xiàn)象和新規(guī)律，用以指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)工作設(shè)計(jì)，是一條既快又省的研究路線。它對(duì)于找尋一個(gè)研究項(xiàng)目的突破口是非常重要的，選定合適的研究出發(fā)點(diǎn)，可避免許多不必要的重復(fù)，最大程度節(jié)約研究資源，使研究成果最大化。鑒于該門(mén)技術(shù)對(duì)生物科學(xué)的理論、實(shí)踐要求以及對(duì)信息技術(shù)掌握的要求，生物信息學(xué)課程與其他課程的教學(xué)有很大不同。

1.在課程目標(biāo)定位中，提高學(xué)生對(duì)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)資源的使用能力是該門(mén)課程的重要目標(biāo)之一。學(xué)生必需使用強(qiáng)大的搜索功能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、檢索和分析，學(xué)校在教學(xué)資源配置上必需向此傾斜。

2.該門(mén)課程學(xué)科交叉性強(qiáng)，所涉及的生物及計(jì)算機(jī)等學(xué)科的相關(guān)知識(shí)更新都很快，導(dǎo)致其理論和實(shí)踐內(nèi)容不斷推陳出新，這使得在教學(xué)內(nèi)容選擇上要緊跟這些更新，不斷進(jìn)行調(diào)整。

3.課程教學(xué)實(shí)踐性強(qiáng)，同時(shí)涉及生物技術(shù)專業(yè)實(shí)踐和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的實(shí)踐，這需要教師在授課過(guò)程中根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)規(guī)律合理安排實(shí)踐項(xiàng)目，發(fā)揮好這兩種技術(shù)的協(xié)同作用。

二、生物信息學(xué)課程教學(xué)模式探索

1.教學(xué)目標(biāo)與其所培養(yǎng)學(xué)生的核心技能

合理的課程目標(biāo)與定位是決定課程建設(shè)成敗和教學(xué)效果的基礎(chǔ)，其主要依據(jù)是人才培養(yǎng)需求與授課對(duì)象的實(shí)際情況。經(jīng)過(guò)對(duì)該門(mén)課程教學(xué)對(duì)象的研究發(fā)現(xiàn)，在生物專業(yè)課程體系下培養(yǎng)的本科生，其前導(dǎo)課程主要集中在生物領(lǐng)域，通常沒(méi)有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)、編程等知識(shí)。對(duì)信息檢索、模型建立、軟件的識(shí)別及應(yīng)用的能力相當(dāng)薄弱。因此，本門(mén)課程將提高學(xué)生的信息技術(shù)能力也作為一個(gè)重要的課程目標(biāo)。學(xué)生在本門(mén)課程中將學(xué)習(xí)與生物技術(shù)相關(guān)的各種數(shù)據(jù)庫(kù)和軟件的使用。當(dāng)然，對(duì)學(xué)生信息技術(shù)能力的要求也定位在能使用、會(huì)使用就行，不需要將學(xué)生掌握生物數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建和軟件開(kāi)發(fā)作為課程教學(xué)的目標(biāo)。

在課程目標(biāo)的設(shè)定過(guò)程中，應(yīng)牢記高校對(duì)文化的傳承的功能，要使學(xué)生了解生物信息學(xué)發(fā)展的歷程。在生物信息學(xué)學(xué)科發(fā)展過(guò)程中所涌現(xiàn)出來(lái)的著名學(xué)者，眾所周知的震撼人心、啟迪心靈的奇聞秩事，能使學(xué)生對(duì)這門(mén)課程產(chǎn)生濃厚的興趣，甚至更深刻地領(lǐng)會(huì)這門(mén)課程的含義。

熟練掌握生物數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索和使用是生物信息學(xué)課程教學(xué)的首要目標(biāo)。到目前為止，生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)總數(shù)已達(dá)500個(gè)以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白質(zhì)一級(jí)結(jié)構(gòu)方面有UniProt、SWISS-PROT、PIR和MIPS等；在蛋白質(zhì)和其他生物大分子的結(jié)構(gòu)方面有PDB等；在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類方面有SCOP和CATH等。各數(shù)據(jù)庫(kù)均通過(guò)Internet提供多種形式的數(shù)據(jù)檢索服務(wù)。例如，NCBI-GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)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(wù)。這類檢索服務(wù)是生物數(shù)據(jù)庫(kù)所能提供的多種服務(wù)中最基本的信息共享和應(yīng)用服務(wù)，也是生物專業(yè)學(xué)生和科研工作者經(jīng)常使用的。在教學(xué)過(guò)程中需通過(guò)設(shè)計(jì)檢索任務(wù)來(lái)完成對(duì)這些數(shù)據(jù)庫(kù)使用方法的學(xué)習(xí)，如通過(guò)生物數(shù)據(jù)庫(kù)檢索家蠶profilin基因的相關(guān)信息。

增強(qiáng)學(xué)生使用生物信息處理軟件的能力，是生物信息學(xué)課程教學(xué)的重要目標(biāo)。在世界各地，科學(xué)家每天都要通過(guò)序列比對(duì)軟件進(jìn)行成千上萬(wàn)次的序列比對(duì)。學(xué)生需要通過(guò)課程的學(xué)習(xí)熟練掌握各種生物信息處理軟件，有時(shí)還有必要進(jìn)行一些簡(jiǎn)單程序的設(shè)計(jì)，進(jìn)而掌握發(fā)現(xiàn)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(zhì)預(yù)測(cè)是提供蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)及功能信息的重要方法，對(duì)這種預(yù)測(cè)方法的學(xué)習(xí)將使學(xué)生更多更快地了解蛋白質(zhì)的信息，加深對(duì)生物技術(shù)科學(xué)的理解和運(yùn)用。除了生物數(shù)據(jù)庫(kù)和生物軟件使用學(xué)習(xí)外，還要著重體現(xiàn)生物學(xué)文獻(xiàn)調(diào)研和閱讀、論文撰寫(xiě)等基本能力的訓(xùn)練，如EndNote文獻(xiàn)管理軟件的使用。

2.教學(xué)內(nèi)容選擇和教學(xué)順序的組織

生物信息學(xué)的課程教學(xué)內(nèi)容的選擇，要緊隨生物信息學(xué)的發(fā)展方向，涵蓋最前沿知識(shí)和最先進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域。與此同時(shí)，教學(xué)內(nèi)容的選擇還應(yīng)充分考慮學(xué)生基礎(chǔ)和對(duì)該門(mén)課程的需求。生物信息學(xué)選課學(xué)生通常有兩類，一類是具有較為扎實(shí)的生物學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)生，他們學(xué)習(xí)目的非常明確，其學(xué)習(xí)重點(diǎn)在于提高對(duì)生物信息實(shí)驗(yàn)所得結(jié)果的分析解釋和驗(yàn)證能力。另一類是生物學(xué)基礎(chǔ)相對(duì)較弱的學(xué)生，這些學(xué)生主要是為了了解生物信息學(xué)發(fā)展前沿、掌握檢索能力以及初步的分析技能，對(duì)分析、處理、預(yù)測(cè)結(jié)果的驗(yàn)證涉及不多。無(wú)論哪種學(xué)生，都比較欠缺信息技術(shù)方面的知識(shí)，因此，這類知識(shí)在前面部分介紹。而后面部分則隨學(xué)生的類型有所改變，我們根據(jù)授課學(xué)生的分類選擇不同的授課內(nèi)容和授課重點(diǎn)，嘗試據(jù)此來(lái)劃分教學(xué)組織的各個(gè)階段，在每個(gè)教學(xué)節(jié)點(diǎn)精心設(shè)置任務(wù)（如表1所示）。

與其他課程的教學(xué)一樣，生物信息學(xué)課程的教學(xué)需遵守學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握規(guī)律，其內(nèi)容的選擇與安排應(yīng)按照循序漸進(jìn)的原則。從第一階段到第二階段，教學(xué)內(nèi)容“由易到難”。隨著教學(xué)過(guò)程的深入，課程內(nèi)容更側(cè)重于對(duì)生物信息學(xué)某一專業(yè)領(lǐng)域的引導(dǎo)，此時(shí)授課教師的指導(dǎo)更加重要，這類領(lǐng)域往往與開(kāi)課院系專業(yè)的優(yōu)勢(shì)研究領(lǐng)域和導(dǎo)師研究方向相結(jié)合。

3.課程教學(xué)方法的改革

生物信息學(xué)是一門(mén)涉及知識(shí)面深刻而廣泛，學(xué)生獨(dú)立自學(xué)的難度很大的交叉科學(xué)。依據(jù)建構(gòu)主義教學(xué)理論的特點(diǎn)，這類難度大、技術(shù)性和實(shí)踐性強(qiáng)的課程要特別重視以學(xué)生為教學(xué)主體的教學(xué)方法，應(yīng)嘗試從任務(wù)引領(lǐng)入手，將生物信息學(xué)的一些重要學(xué)習(xí)內(nèi)容逐步展現(xiàn)出來(lái)。

在生物信息學(xué)教學(xué)中，教學(xué)內(nèi)容側(cè)重于任務(wù)引領(lǐng)，設(shè)定與學(xué)生生活相貼近的、接合學(xué)科發(fā)展前沿的引領(lǐng)任務(wù)。例如，可以從高水平雜志（Nature、Science）上根據(jù)任務(wù)引領(lǐng)的關(guān)鍵詞搜索綜述，根據(jù)綜述總結(jié)出該任務(wù)發(fā)展脈絡(luò)，提煉教學(xué)任務(wù)，將較為抽象的計(jì)算機(jī)算法、生物學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)融于任務(wù)中，使學(xué)生有積極參與的意愿。及時(shí)將任務(wù)相關(guān)工具提供給學(xué)生，或是提前引導(dǎo)學(xué)生自己查詢工具，使學(xué)生有完成任務(wù)的基礎(chǔ)。

學(xué)生在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都非常清晰地知道下個(gè)節(jié)點(diǎn)的主題，并在完成教師的任務(wù)過(guò)程中，構(gòu)建局部知識(shí)框架，形成自己的見(jiàn)解。教師需在課堂上和課堂以外及時(shí)掌握學(xué)生對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)知識(shí)的掌握情況，找到學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)，針對(duì)重點(diǎn)、難點(diǎn)解惑，提高教學(xué)效果。這樣可以使選擇的教學(xué)任務(wù)吸引學(xué)生、引領(lǐng)學(xué)科前沿，還能在教學(xué)過(guò)程與學(xué)生的互動(dòng)中有效地實(shí)現(xiàn)教學(xué)相長(zhǎng)。

4.重視切合課程設(shè)計(jì)的教材編寫(xiě)

生物信息學(xué)不同于其他學(xué)科，其很多內(nèi)容和知識(shí)節(jié)點(diǎn)更新很快，很多最新成果必須教師根據(jù)生物信息學(xué)發(fā)展前沿及時(shí)整理和總結(jié)，其教學(xué)內(nèi)容設(shè)置著重于保證教學(xué)內(nèi)容的先進(jìn)性和前沿性。教材的更新和修訂周期較短，幾乎每學(xué)期均需要重新修訂。

2001年，教育部在[2001]4號(hào)文件中明確要求直屬高校的“本科教育要?jiǎng)?chuàng)造條件使用英語(yǔ)等外語(yǔ)進(jìn)行公共課和專業(yè)課教學(xué)”，在信息技術(shù)、生物科學(xué)、管理、金融、法律等專業(yè)力爭(zhēng)在3年內(nèi)使外語(yǔ)講授的課程達(dá)到所開(kāi)課程的5%～10%，尤其強(qiáng)調(diào)了生物科學(xué)更要先行一步?，F(xiàn)實(shí)情況也使英文自編教材的編寫(xiě)刻不容緩，現(xiàn)在，絕大部分前沿生物數(shù)據(jù)信息（最主要的核酸和蛋白質(zhì)）數(shù)據(jù)庫(kù)均為全英文操作界面，操作者只有熟練掌握生物信息學(xué)英文術(shù)語(yǔ)才能自如地使用該系統(tǒng)，才能更有效的進(jìn)行生物信息學(xué)的學(xué)習(xí)和研究工作。在英文自編教材編寫(xiě)時(shí)，理論部分的參考書(shū)我們精心應(yīng)選定了具有非常嚴(yán)謹(jǐn)理論體系和反應(yīng)了最前沿生物信息技術(shù)的《BIOINFORMATICS：Databases，Tools， and Algorithms》。編寫(xiě)時(shí)需要特別注意應(yīng)依據(jù)教學(xué)設(shè)計(jì)來(lái)設(shè)定來(lái)序化任務(wù)，突出不同教學(xué)階段的教學(xué)重點(diǎn)，使學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程是個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程。我校采用的自編教材根據(jù)教學(xué)階段共設(shè)置五個(gè)引領(lǐng)任務(wù)：

（1）Pubmed檢索profilin基因研究進(jìn)展；

（2）家蠶profilin基因結(jié)構(gòu)分析與PCR擴(kuò)增引物的設(shè)計(jì)；

（3）家蠶profilin基因同源序列的獲取與進(jìn)化樹(shù)的構(gòu)建；

（4）家蠶profilin蛋白二級(jí)和三級(jí)結(jié)構(gòu)的模擬；

（5）家蠶profilin蛋白理化性質(zhì)和功能位點(diǎn)的分析.

5.合理配置網(wǎng)絡(luò)資源和多媒體教學(xué)資源

首先，學(xué)會(huì)利用互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用軟件進(jìn)行生物信息分析的基本方法和技能本身就是生物信息學(xué)教學(xué)重點(diǎn)。以往普通的多媒體教室已難以提供一個(gè)交互式的網(wǎng)絡(luò)化、信息化的教學(xué)環(huán)境，如果想上好生物信息學(xué)這門(mén)課程，網(wǎng)絡(luò)資源和多媒體教學(xué)資源的應(yīng)用，將貫穿于整個(gè)生物信息學(xué)課程（從任務(wù)下發(fā)及申領(lǐng)、任務(wù)控制及執(zhí)行、任務(wù)完成結(jié)果檢驗(yàn)與反饋）的整個(gè)教與學(xué)的過(guò)程。而我們通過(guò)極域電子教室和學(xué)校4A網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)結(jié)合，較好的實(shí)現(xiàn)了生物信息學(xué)交互式的網(wǎng)絡(luò)化、信息化的教學(xué)環(huán)境。

課前，教師通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)將任務(wù)教學(xué)內(nèi)容、任務(wù)序列、工具等傳遞給學(xué)生，學(xué)生通過(guò)登陸互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，利用網(wǎng)絡(luò)資源和軟件嘗試完成預(yù)習(xí)任務(wù)。此處可以設(shè)置學(xué)情反饋點(diǎn)，教師通過(guò)網(wǎng)絡(luò)論壇等形式掌握學(xué)生預(yù)習(xí)情況。授課過(guò)程中，教師利用教師機(jī)客戶端的文件分發(fā)系統(tǒng)將任務(wù)教學(xué)內(nèi)容、任務(wù)序列、工具等發(fā)送到學(xué)生桌面，再通過(guò)廣播教學(xué)多媒體技術(shù)為學(xué)生形象的講解任務(wù)內(nèi)容以及完成方法。每位學(xué)生在教師的監(jiān)督下在互聯(lián)網(wǎng)上執(zhí)行任務(wù)。教師在監(jiān)控學(xué)生完成任務(wù)過(guò)程中，不斷的得到學(xué)生任務(wù)進(jìn)程的反饋，對(duì)于任務(wù)中學(xué)生出現(xiàn)共性問(wèn)題，利用網(wǎng)絡(luò)、廣播教學(xué)或演示等形式及時(shí)解決。課下，學(xué)生同樣可通過(guò)學(xué)校4A網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)將任務(wù)報(bào)告、作業(yè)、問(wèn)題和意見(jiàn)等反饋給教師，教師在平臺(tái)上批改任務(wù)報(bào)告后將成績(jī)和評(píng)語(yǔ)發(fā)送給學(xué)生，讓學(xué)生及時(shí)了解自己的學(xué)習(xí)情況，師生還可以通過(guò)平臺(tái)中的網(wǎng)絡(luò)論壇進(jìn)行問(wèn)題討論等。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的生物信息學(xué)任務(wù)引領(lǐng)式教學(xué)，不僅能提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還能創(chuàng)造更為有效的師生互動(dòng)信息教學(xué)環(huán)境。

三、結(jié)束語(yǔ)

經(jīng)過(guò)多年的生物信息學(xué)教學(xué)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，如果想建設(shè)好生物信息學(xué)課程，我們需要設(shè)定非常清晰的教學(xué)目標(biāo)，理清課程需要培養(yǎng)學(xué)生的核心技能；結(jié)合行業(yè)發(fā)展的技術(shù)前沿精心選擇教學(xué)內(nèi)容，合理序化教學(xué)順序；要依據(jù)建構(gòu)教學(xué)理論，重視以學(xué)生為教學(xué)主體的教學(xué)方法，嘗試從任務(wù)引領(lǐng)入手引領(lǐng)學(xué)生學(xué)習(xí)，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；要重視切合課程設(shè)計(jì)的教材編寫(xiě)，理論部分引自精選英文參考書(shū)，設(shè)計(jì)教材結(jié)構(gòu)應(yīng)切合任務(wù)引領(lǐng)的教學(xué)方法；合理配置網(wǎng)絡(luò)資源和多媒體教學(xué)資源，加強(qiáng)學(xué)生互動(dòng)，為成功地實(shí)現(xiàn)“反轉(zhuǎn)課堂”提供保障。

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篇4

【關(guān)鍵詞】云計(jì)算 生物信息學(xué)

下一代測(cè)序技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生了大量的測(cè)序數(shù)據(jù)，這對(duì)生物學(xué)特別是生物信息學(xué)在數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和搜索等方面帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。一直以來(lái)計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)能力的增長(zhǎng)速度都快于生物數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度，但2003年后，由于測(cè)序技術(shù)的發(fā)展使得測(cè)序成本大幅度下降，產(chǎn)生了大量的生物數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力逐漸無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)的需求。這促進(jìn)了云計(jì)算的運(yùn)用和發(fā)展，它使得用戶可以根據(jù)需求租用硬件設(shè)備和軟件，避免了對(duì)硬件設(shè)備的大量資金投入和管理投入。

1 云計(jì)算定義

“云”是一個(gè)通過(guò)虛擬技術(shù)把云端計(jì)算機(jī)或是服務(wù)器連接在一起的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)都由“云”端的服務(wù)器或是計(jì)算機(jī)完成。中國(guó)云計(jì)算專家劉鵬給出如下定義：“云計(jì)算是一種商業(yè)計(jì)算模型，它將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計(jì)算力、存儲(chǔ)空間和信息服務(wù)。”

按照資源的共享水平，云計(jì)算的服務(wù)模式分為三種，基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)（Infrastructure as a service）， 平臺(tái)即服務(wù)（Platform as a service）和軟件即服務(wù)（Software as a service）。

IaaS（Infrastructure as a service） Service：基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)。它整合了基礎(chǔ)設(shè)施如虛擬主機(jī)、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等資源成為一個(gè)服務(wù)平臺(tái)提供給用戶使用。IaaS位于網(wǎng)絡(luò)的底層，向用戶提供按需分配、按需付費(fèi)的計(jì)算設(shè)備和存儲(chǔ)設(shè)備。

PaaS（Platform as a service）提供服務(wù)平臺(tái)，用戶掌控運(yùn)作應(yīng)用程序的環(huán)境，可以在平臺(tái)上應(yīng)用，測(cè)試和開(kāi)發(fā)軟件。

SaaS（Software as a service）即在服務(wù)平臺(tái)上提供軟件供用戶使用，用戶只使用軟件，不掌握操作系統(tǒng)、硬件等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶不必自己安裝軟件，只需要瀏覽器連接到公共的服務(wù)平臺(tái)即可。供應(yīng)商會(huì)按照用戶的要求安裝所需的軟件，并負(fù)責(zé)軟件的升級(jí)和維護(hù)。

云計(jì)算的主要優(yōu)點(diǎn)：

（1）把用戶從安裝和測(cè)試軟件的工作中解脫出來(lái)。云計(jì)算平臺(tái)可以按照用戶的需求提供軟件及硬件的服務(wù)。用戶不需要考慮網(wǎng)絡(luò)下面復(fù)雜的硬件架構(gòu)，僅僅需要關(guān)注計(jì)算和分析就可以。

（2）按需租用計(jì)算資源可以讓用戶支付更少的費(fèi)用。在云計(jì)算平臺(tái)上，用戶在最初時(shí)可以租用少量的機(jī)器，以后隨著需求的增加或減少相應(yīng)的增加或減少租用的機(jī)器。用戶所付的費(fèi)用就是實(shí)際租用機(jī)器的費(fèi)用。

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

2 云計(jì)算在生物信息中的應(yīng)用

我們把云計(jì)算在生物信息學(xué)中的應(yīng)用按IaaS， PaaS和SaaS三個(gè)方面分別介紹。

2.1 IaaS

用戶租用云計(jì)算上的虛擬主機(jī)可以自己控制計(jì)算、存儲(chǔ)等硬件設(shè)備，建立需要的計(jì)算環(huán)境。并且大量的生物信息學(xué)工具可以打包為虛擬鏡像用于租用的云計(jì)算的虛擬主機(jī)上，可以很方便的進(jìn)行多種數(shù)據(jù)分析。如CloVR提供的一個(gè)包含預(yù)配置和自動(dòng)的生物信息學(xué)流程的虛擬主機(jī)，可以運(yùn)行在本地的計(jì)算機(jī)上也可以運(yùn)行在云計(jì)算平臺(tái)上。這個(gè)虛擬機(jī)以Ubuntu和BioLinux為基礎(chǔ)，安裝了Grid Engine和Hadoop作為作業(yè)調(diào)度，Ergatis作為工作流系統(tǒng)，還有很多開(kāi)源的生物信息學(xué)軟件，如BLAST、16S rRNA等。用戶也可以開(kāi)發(fā)自己的軟件運(yùn)行在虛擬機(jī)上。Bioconductor是一個(gè)開(kāi)源的關(guān)于R語(yǔ)言的生物信息學(xué)庫(kù)，提供了一系列的軟件包用于微陣列數(shù)據(jù)分析。用戶可以下載Bioconductor提供的鏡像安裝到租用的云計(jì)算平臺(tái)上。

2.2 PaaS

Galaxy Cloudman和Eoulsan可以看做PaaS。Galaxy整合了一系列的簡(jiǎn)單易用的工具，提供一個(gè)簡(jiǎn)易的網(wǎng)頁(yè)用來(lái)分析數(shù)據(jù)。Galaxy Cloudman把Galaxy的軟件工具打包成一個(gè)鏡像，可以在AWS（Amazon Web Service）上應(yīng)用。用戶可以將其他安裝在Galaxy平臺(tái)上的軟件安裝到自己的云計(jì)算平臺(tái)上，甚至可以在Galaxy Cloudman上定義插件。通過(guò)添加額外的工具，可以擴(kuò)展默認(rèn)函數(shù)并測(cè)試和使用。從這個(gè)意義上說(shuō)，Galaxy Cloudman可以看做PaaS。

Eoulsan整合了很多下一代基因數(shù)據(jù)分析工具，如BWA，Bowtie，SOAP2，GSNAP，edgeR，和DEdeq于一個(gè)框架內(nèi)，同時(shí)，它也支持用戶自己開(kāi)發(fā)的插件用于數(shù)據(jù)分析。

2.3 SaaS

很多傳統(tǒng)的生物信息學(xué)工具如BLAST、UCSC Genome Browser僅僅用一個(gè)瀏覽器就可以登錄到服務(wù)器使用相應(yīng)的服務(wù)，它們也可以稱為SaaS。這些服務(wù)一般由軟件工具的開(kāi)發(fā)者提供，伸縮性很差。我們主要介紹應(yīng)用于云計(jì)算平臺(tái)上可以伸縮的生物信息學(xué)工具。

短序列（讀段）匹配是指將測(cè)序得到短序列匹配到參考基因組上，這是許多測(cè)序數(shù)據(jù)分析的第一步，如SNP識(shí)別和基因表達(dá)譜分析。CloudBurst，CloudAligner，SEAL和Crossbow都是應(yīng)用于云計(jì)算基于MapReduce的軟件，可以匹配數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的序列。Schatz用”seed-and-extend”算法開(kāi)發(fā)的CloudBurst可以確定錯(cuò)誤匹配的數(shù)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(cè)序和（雙）末端測(cè)序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。CloudAligner彌補(bǔ)了這個(gè)缺點(diǎn)，并且比CloudBurst快35%到80%。SEAL整合了BWA，在序列匹配時(shí)可以去除重復(fù)的序列，這對(duì)SNP識(shí)別和以后分析很有用。應(yīng)用MapReduce的Crossbow整合了Bowtie和SOAPsnp，可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)匹配數(shù)以十億計(jì)的序列。

差異表達(dá)分析可以用來(lái)尋找不同樣本中表達(dá)有明顯差別的基因，而RNA測(cè)序（RNA-seq）用來(lái)量化樣本中的基因表達(dá)水平。Myrna是一個(gè)云計(jì)算平臺(tái)上計(jì)算大規(guī)模RNA測(cè)序的軟件。它整合了序列匹配、歸一化、聚類分析和統(tǒng)計(jì)模型，直接輸出不同樣本的基因表達(dá)水平和不同表達(dá)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(diǎn)上。但FX彌補(bǔ)了這個(gè)缺點(diǎn)。FX用改進(jìn)的匹配函數(shù)分析RNA數(shù)據(jù)，以RPKM或是BPKM的格式輸出不同基因的表達(dá)水平。

3 云計(jì)算面臨的問(wèn)題

云計(jì)算提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，但云計(jì)算自身的特點(diǎn)也使它的發(fā)展面臨了一些困難和制約。云計(jì)算在生物信息學(xué)上的應(yīng)用尚處于初期階段，盡管已經(jīng)出現(xiàn)了一定數(shù)量的生物信息學(xué)工具，但仍有很多的分析無(wú)法完成，很多的工具還需升級(jí)或者開(kāi)發(fā)。云計(jì)算上數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)涉及到病人的隱私，但很多國(guó)家還沒(méi)有保護(hù)這種數(shù)據(jù)隱私的法律。云計(jì)算服務(wù)提供商需要制定一些規(guī)則來(lái)保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)。

4 對(duì)應(yīng)用云計(jì)算的建議

對(duì)于將要使用云計(jì)算的用戶，需要考慮以下三個(gè)方面：數(shù)據(jù)規(guī)模、安全隱私和費(fèi)用。

數(shù)據(jù)規(guī)模及安全隱私：首先要考慮你的數(shù)據(jù)規(guī)模是否超過(guò)了本地計(jì)算機(jī)的處理能力?，F(xiàn)在本地的個(gè)人電腦可以處理數(shù)千兆的數(shù)據(jù)，服務(wù)器一次可以處理數(shù)百G的數(shù)據(jù)。如果用戶熟悉并行計(jì)算的技術(shù)，可以處理數(shù)TB的數(shù)據(jù)。但如果你的數(shù)據(jù)更大并且不精通并行計(jì)算，本地計(jì)算機(jī)和服務(wù)器就很難處理了，就可以考慮云計(jì)算。用戶如果要向云計(jì)算平臺(tái)上傳輸數(shù)據(jù)，需要考慮數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。比如涉及病人的隱私是否會(huì)泄露，云計(jì)算服務(wù)提供商是否可以保證數(shù)據(jù)的安全等。

費(fèi)用：云計(jì)算的費(fèi)用一般是按照使用的計(jì)算資源的多少和使用時(shí)間的長(zhǎng)短計(jì)算的。使用云計(jì)算前應(yīng)該評(píng)估其使用費(fèi)用。用戶應(yīng)該考慮所有階段的費(fèi)用，如數(shù)據(jù)傳輸、保存、分析等。

目前，云計(jì)算和生物信息學(xué)都處在快速發(fā)展當(dāng)中，云計(jì)算在生物信息學(xué)中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛和深入。特別是生物數(shù)據(jù)的大規(guī)模增漲，生物學(xué)家必須從大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中分辨出有用的信息。這就需要強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算分析能力，云計(jì)算可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題。 云計(jì)算和生物信息學(xué)的結(jié)合將極大的促進(jìn)生物學(xué)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介

李淵（1985-），男，河南省延津縣人。碩士研究生學(xué)歷?，F(xiàn)為蘇州大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)研究中心助理實(shí)驗(yàn)師。主要研究方向?yàn)閷?shí)驗(yàn)技術(shù)。

篇5

【摘要】理論免疫學(xué)用數(shù)學(xué)的方法來(lái)研究和解決免疫學(xué)問(wèn)題，以及對(duì)免疫學(xué)相關(guān)的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行理論研究的一門(mén)科學(xué)。隨著高通量方法和基因組數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，理論免疫學(xué)從受體交聯(lián)和免疫原理、Jerne的相互作用網(wǎng)絡(luò)和自我選擇等經(jīng)典建模方法開(kāi)始向信息學(xué)、空間擴(kuò)展模型、免疫遺傳學(xué)和免疫信息學(xué)、進(jìn)化免疫學(xué)、分子生物信息學(xué)和表遺傳學(xué)、高通量研究方法和免疫組學(xué)等方面轉(zhuǎn)變。

【關(guān)鍵詞】免疫學(xué), 理論；數(shù)學(xué)模型；生物數(shù)學(xué)

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(xué)[1]（Theoretical Immunology）是指用數(shù)學(xué)的方法來(lái)研究和解決免疫學(xué)問(wèn)題，以及對(duì)免疫學(xué)相關(guān)的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行理論研究的一門(mén)科學(xué)。理論免疫學(xué)是免疫學(xué)與數(shù)學(xué)交叉的邊緣學(xué)科，也稱數(shù)學(xué)免疫學(xué)（Mathematical Immunology），是生物數(shù)學(xué)的一個(gè)分支。由于免疫現(xiàn)象復(fù)雜，從免疫學(xué)中提出的數(shù)學(xué)問(wèn)題往往也十分復(fù)雜，需要進(jìn)行大量計(jì)算工作，因此從近年興起的復(fù)雜系統(tǒng)研究的角度來(lái)講[2]，理論免疫學(xué)也稱復(fù)雜免疫學(xué)（Complex Immunology）。理論免疫學(xué)的任務(wù)就是揭示免疫系統(tǒng)運(yùn)行的規(guī)律和機(jī)制，及其病理機(jī)制。數(shù)學(xué)模型（Mathematical Models）和數(shù)據(jù)分析是理論免疫學(xué)的主要方法，計(jì)算機(jī)是研究和解決理論免疫學(xué)問(wèn)題的重要工具。

雖然從上個(gè)世紀(jì)中期，數(shù)學(xué)模型已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用于免疫學(xué)，但傳統(tǒng)的模型大部分是基于微分方程[3]、差分模型和元胞自動(dòng)機(jī)（Cellular Automata）[4]。這些傳統(tǒng)模型以少數(shù)成份（一種受體和一種抗原，或兩個(gè)T細(xì)胞群之間等）參與的簡(jiǎn)單動(dòng)力學(xué)為主要研究?jī)?nèi)容。直到2000年，人們才開(kāi)始對(duì)免疫學(xué)的復(fù)雜性進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。隨著高通量方法（High Throughput Methods）和基因組數(shù)據(jù)（Genomic Data）的出現(xiàn)，理論免疫學(xué)開(kāi)始轉(zhuǎn)向信息學(xué)（Informatics）方面[5]。與分子免疫學(xué)的生物信息學(xué)（Bioinformatics）分析一樣，當(dāng)前免疫學(xué)研究中與復(fù)雜性有關(guān)的主要研究目標(biāo)大多集中在高通量測(cè)量計(jì)劃和系統(tǒng)免疫學(xué)（System Immunology）或免疫組學(xué)（Immunomics）計(jì)劃。在數(shù)學(xué)模型水平上，分析方法也從以微分方程為主的簡(jiǎn)單系統(tǒng)轉(zhuǎn)向廣泛應(yīng)用Monte Carlo模擬（Monte Carlo simulations）。這種向更多分子和更多計(jì)算的轉(zhuǎn)變態(tài)勢(shì)與復(fù)雜系統(tǒng)涉及的所有研究領(lǐng)域出現(xiàn)的轉(zhuǎn)變極為相似。同時(shí)，理論免疫學(xué)中另一個(gè)重要轉(zhuǎn)變是，人們關(guān)注焦點(diǎn)從對(duì)外源性的適應(yīng)性免疫系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向更多考慮固有免疫系統(tǒng)的平衡。

1理論免疫學(xué)經(jīng)典模型

免疫學(xué)是生物學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，很早就認(rèn)識(shí)到了數(shù)學(xué)建模和數(shù)學(xué)分析方法的作用。早在上個(gè)世紀(jì)60年代和70年代，數(shù)學(xué)模型已經(jīng)應(yīng)用于免疫學(xué)的不同領(lǐng)域，例如：抗原-受體的相互作用、T和B細(xì)胞群動(dòng)力學(xué)、疫苗接種、生發(fā)中心動(dòng)力學(xué)、病毒動(dòng)力學(xué)和免疫系統(tǒng)對(duì)病毒的清除[6]等?，F(xiàn)在的許多免疫學(xué)原理和觀點(diǎn)都是數(shù)學(xué)模型的結(jié)果。

1.1 受體交聯(lián)和免疫原理

受體交聯(lián)[7-9]（Receptor Cross Linking）和免疫原理（Immunon Theory）是由Alan Perelson提出、Carla Wofsy作了進(jìn)一步分析。這個(gè)原理根據(jù)的事實(shí)是，低價(jià)抗原不能激活B細(xì)胞，而高價(jià)抗原（即抗原擁有多個(gè)重復(fù)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(xì)胞。Sulzer和Perelson[10-13]據(jù)此發(fā)展了這個(gè)理論和數(shù)學(xué)模型并提出，抗原能夠聚集B細(xì)胞受體，從而激活B細(xì)胞。這個(gè)結(jié)論是B細(xì)胞免疫的基礎(chǔ)之一。

盡管數(shù)學(xué)模型對(duì)免疫學(xué)發(fā)展的貢獻(xiàn)的例子還有很多，但是免疫網(wǎng)絡(luò)（Immunological Networks）的概念和自我選擇（Self-Non Self Selection）問(wèn)題占有相當(dāng)重要的地位。

1.2 Jerne的相互作用網(wǎng)絡(luò)

假設(shè)受體庫(kù)（Receptor Repertoire）是滿的，即受體庫(kù)中每一個(gè)分子都有其相對(duì)應(yīng)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(jù)此提出免疫調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)[14]（Regulatory Immune Networks）的存在?？乖せ畹牧馨图?xì)胞可產(chǎn)生新受體，這些受體對(duì)于其它淋巴細(xì)胞來(lái)說(shuō)是抗原，等等，以此類推。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的概念對(duì)理論學(xué)家來(lái)說(shuō)很有吸引力，特別是在提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）中的認(rèn)知行為（Cognitive Behavior）概念之后，提出了更多的免疫網(wǎng)絡(luò)模型[15][16]。有人用元胞自動(dòng)機(jī)和布爾網(wǎng)絡(luò)（Boolean networks）建立大尺度行為（Large Scale Behavior）模型，有人用常微分方程（ODEs）來(lái)建立自身調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)模型（Local Regulatory Networks）。隨著時(shí)間的推移，人們對(duì)Jerne網(wǎng)絡(luò)學(xué)說(shuō)逐漸失去了興趣，其主要原因是Jerne網(wǎng)絡(luò)學(xué)說(shuō)的理論模型和實(shí)際的實(shí)驗(yàn)證據(jù)沒(méi)有很好的相關(guān)性。

1.3 自我選擇

調(diào)節(jié)性網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是理論免疫學(xué)中自我選擇這個(gè)大課題的一部分。假設(shè)表達(dá)自身反應(yīng)性受體的淋巴細(xì)胞被機(jī)體清除（陰性選擇）。大多數(shù)陰性選擇可能是由于中樞性耐受（Central Tolerance）所導(dǎo)致的（T細(xì)胞在胸腺，人和小鼠的B細(xì)胞在骨髓）。陰性選擇機(jī)制失敗可導(dǎo)致自身免疫性疾病。人們通過(guò)多種途徑對(duì)自我選擇展開(kāi)研究。有人從分子的角度和基于特殊的選擇機(jī)制來(lái)研究，而有人則建立了更為復(fù)雜的模型，例如Polly Matzinger的危險(xiǎn)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(shí)的復(fù)雜系統(tǒng)，盡管僅通過(guò)檢測(cè)免疫系統(tǒng)的成分，人們是無(wú)法接近問(wèn)題的實(shí)質(zhì)，但是他們的嘗試拓寬了我們的視野。直到今天，關(guān)于獲得和打破（自身免疫性疾?。┠褪艿耐緩?，也沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)的解釋。

2理論免疫學(xué)的現(xiàn)代模型

理論免疫學(xué)的模型和問(wèn)題現(xiàn)在正逐漸向分子理論免疫學(xué)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(cè)、分子生物學(xué)工具的巨大進(jìn)展、高通量測(cè)量技術(shù)的發(fā)展、空間分布（Spatial Distribution）作用的測(cè)量和建模能力的發(fā)展等實(shí)驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展是分不開(kāi)的。同時(shí)，計(jì)算機(jī)處理能力和建模技術(shù)的發(fā)展也是影響現(xiàn)論免疫學(xué)的重要因素。

2.1 Immsim、Simmune和其它復(fù)雜模型

免疫學(xué)中，最大膽的嘗試可能就是建立一個(gè)免疫系統(tǒng)的系統(tǒng)模型。第一個(gè)建立這樣模型的嘗試是上世紀(jì)80年代由IBM公司Philip Seiden開(kāi)發(fā)的IMMSIM模型[28-31]。其設(shè)計(jì)的主要目的是為了在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行免疫應(yīng)答試驗(yàn)。IMMSIM采用了克隆選擇原理的基本觀點(diǎn)，認(rèn)為免疫細(xì)胞和免疫分子獨(dú)立地識(shí)別抗原，免疫細(xì)胞被競(jìng)爭(zhēng)地選擇，以產(chǎn)生更好的識(shí)別抗原的克隆種類。IMMSIM模型的基礎(chǔ)是空間擴(kuò)展的元胞自動(dòng)機(jī)，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(yīng)性免疫系統(tǒng)的所有主要成份：CD4和CD8 T細(xì)胞、B細(xì)胞及其相應(yīng)的受體，MHC Ⅰ類和Ⅱ類分子和一些細(xì)胞因子。但是IMMSIM模型仍然是對(duì)免疫系統(tǒng)的粗略描述。因此，人們?cè)诖嘶A(chǔ)上又進(jìn)行了其它的開(kāi)發(fā)。

第一個(gè)較有影響的是由Martin. Meier-Schellersheim開(kāi)發(fā)的Simmune[35-36]。這個(gè)系統(tǒng)嘗試建立一個(gè)足夠?qū)拸V和復(fù)雜的平臺(tái)，從而能夠?qū)γ庖邔W(xué)的任意實(shí)際過(guò)程進(jìn)行模擬。它不僅是一個(gè)特殊模型，更是一個(gè)建模技術(shù)或語(yǔ)言。

還有應(yīng)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(shù)學(xué)模型，試圖涵蓋免疫系統(tǒng)所有可能細(xì)節(jié)并建立動(dòng)力學(xué)模型。在這個(gè)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(kuò)展動(dòng)力學(xué)的完全模擬，并以此來(lái)研究細(xì)胞選擇[40]。這些綜合模擬的優(yōu)勢(shì)在于他們涵蓋了當(dāng)前免疫學(xué)的所有細(xì)節(jié)。但是這些模型也有缺點(diǎn)，他們過(guò)于復(fù)雜，因此對(duì)于所觀察到的動(dòng)力學(xué)變化，我們無(wú)法充分理解其原因及模型對(duì)參數(shù)變化的敏感性。

2.2 空間擴(kuò)展模型

從分子水平上講，免疫學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)分析的最大進(jìn)展是細(xì)胞內(nèi)分子定位[41]（Molecule Localization）測(cè)量技術(shù)。免疫突觸（Synapses）的發(fā)現(xiàn)就是利用了該技術(shù)。人們建立了多個(gè)細(xì)胞膜動(dòng)力學(xué)模型，用來(lái)解釋突觸的形成以及突觸的分子動(dòng)力學(xué)。細(xì)胞膜動(dòng)力學(xué)模型也應(yīng)用于B細(xì)胞。這些模型中，有的是假設(shè)一個(gè)固定的細(xì)胞膜在二維晶格上（2D Lattice），有的假設(shè)一個(gè)自由漂浮的細(xì)胞膜[42-44]。另一個(gè)研究方向的是受體動(dòng)力學(xué)，以及受體與其它細(xì)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(lǐng)域的所有模型都是以廣泛的數(shù)值模擬（Numerical Simulation）為基礎(chǔ)的。

空間擴(kuò)展模擬的另一個(gè)領(lǐng)域是生發(fā)中心動(dòng)力學(xué)的模擬。經(jīng)典模型主要采用ODEs來(lái)描述一或兩個(gè)總體的均勻動(dòng)力學(xué)[46]（Homogenous Dynamics），而現(xiàn)代模擬主要應(yīng)用Monte Carlo模擬[47-49]來(lái)研究多空間擴(kuò)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(xué)和免疫信息學(xué)

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(shù)據(jù)庫(kù)得到了全面的發(fā)展[50-51]。免疫遺傳數(shù)據(jù)庫(kù)IMGT儲(chǔ)存了多個(gè)物種的T和B細(xì)胞受體基因序列（B細(xì)胞H鏈和T細(xì)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(kù)也包括了最新的MHC分子的基因序列（包括經(jīng)典和非經(jīng)典的）。另外，IMGT數(shù)據(jù)庫(kù)還包括了大量的淋巴細(xì)胞受體重排序列。

這樣龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)是伴隨著免疫信息學(xué)（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?qū)?zhǔn)（Immunogene Alignment）以及系統(tǒng)發(fā)育的工具[53-55]。所有這些工具的基礎(chǔ)都是將生物信息學(xué)理念應(yīng)用于免疫學(xué)。免疫遺傳數(shù)據(jù)庫(kù)日漸顯現(xiàn)的重要性表明，免疫學(xué)建模逐漸向基因化方向轉(zhuǎn)變。

2.4 進(jìn)化免疫學(xué)

與B細(xì)胞重排受體多重序列的測(cè)量一樣，多細(xì)胞生物中免疫基因的不斷積累，使免疫系統(tǒng)發(fā)育學(xué)（Immuno-Phylogenetics）得以快速發(fā)展。目前研究的主要焦點(diǎn)是適應(yīng)性免疫系統(tǒng)的起源。適應(yīng)性免疫是免疫系統(tǒng)的一部分，通過(guò)隨機(jī)基因重組以適應(yīng)新病原體。很明顯，在軟骨魚(yú)類（Cartilaginous Fish）分化之前，適應(yīng)性免疫最早出現(xiàn)于有腭脊椎動(dòng)物（Jawed Vertebrates）。然而，這樣一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)起源的來(lái)源還不清楚。T細(xì)胞受體結(jié)構(gòu)域（Receptor Domain）和B細(xì)胞受體結(jié)構(gòu)域之間的相似性、RAG1和RAG2分子（RAG1和RAG2可起到隨機(jī)連接基因的作用，又稱重組激活基因）在重排過(guò)程中的關(guān)鍵作用及其物理性相鄰（Physical Proximity），使許多研究者認(rèn)為，淋巴細(xì)胞受體重排的起源是轉(zhuǎn)座子（Transposon）橫向轉(zhuǎn)移到原始免疫受體（Primeval Immune Receptor）中。這個(gè)領(lǐng)域中使用的主要工具是系統(tǒng)發(fā)育分析（Phylogeny Analysis）及其相關(guān)的所有數(shù)學(xué)模型[56]。

另一個(gè)系統(tǒng)發(fā)育概念和方法的應(yīng)用是B細(xì)胞的體超變異[57]（Somatic Hyper Mutations，SHM）分析。在生發(fā)中心反應(yīng)過(guò)程中，通過(guò)活化誘導(dǎo)胞嘧啶脫氨酶（Activation-Induced Cytidine Deaminase，AID），B細(xì)胞的受體基因發(fā)生超變異。隨著克隆性增殖，B細(xì)胞受體基因平均每分裂一次就發(fā)生一次超變異，導(dǎo)致突變克隆的產(chǎn)生。這些克隆表現(xiàn)為微進(jìn)化（Micro-Evolution），可以很容易地在實(shí)驗(yàn)室中研究。對(duì)B細(xì)胞系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)（Phylogenetic）以及它們與其它因素關(guān)系的分析，比如老化和自身免疫疾病，也已開(kāi)始研究[58]。

2.5分子生物信息學(xué)和表遺傳學(xué)

在分子生物信息學(xué)（Molecular Bioinformatics）和表遺傳學(xué)（Epigenetics）的研究過(guò)程中[59]，隨著分子信息研究水平不斷提高，在免疫學(xué)中應(yīng)用模型水平的精細(xì)程度也不斷提高。免疫學(xué)的一個(gè)特殊方面是需要將信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)（Signal Transduction）與基因重排結(jié)合起來(lái)建?！，F(xiàn)已建立了不同條件下的B和T細(xì)胞內(nèi)的基因重排過(guò)程和淋巴細(xì)胞信息轉(zhuǎn)導(dǎo)的模型[60-61]。從分子角度來(lái)講，另一個(gè)重要的分子建模是在抗原提呈給T細(xì)胞之前，對(duì)抗原處理過(guò)程的分析。

2.6高通量研究方法

免疫學(xué)是典型的、以免疫假說(shuō)和免疫原理為基礎(chǔ)的研究領(lǐng)域。免疫學(xué)是最晚轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的、目前已在其它生物學(xué)領(lǐng)域中應(yīng)用的高通量方法。近5年，在這一領(lǐng)域已取得了很大的進(jìn)展。這些進(jìn)展是依靠來(lái)自生物學(xué)其它領(lǐng)域的經(jīng)典基因表達(dá)的自適應(yīng)和定位技術(shù)[62][63]，以及針對(duì)免疫學(xué)的新技術(shù)的發(fā)展取得的。免疫學(xué)領(lǐng)域主要依靠實(shí)驗(yàn)手段，但實(shí)驗(yàn)所取得的結(jié)果卻是應(yīng)當(dāng)屬于理論免疫學(xué)的范疇，并且與復(fù)雜科學(xué)密切相關(guān)。

在基因重排過(guò)程中應(yīng)用熒光原位雜交技術(shù)[64]（FISH techniques）來(lái)定位基因是一個(gè)令人興奮的、對(duì)免疫學(xué)來(lái)說(shuō)更具有針對(duì)性的研究進(jìn)展。這些測(cè)量手段使我們?cè)谘芯炕蛑嘏胚^(guò)程中，能夠確定受體不同部分之間的相互作用。

另一個(gè)對(duì)免疫系統(tǒng)來(lái)說(shuō)具有針對(duì)性的工具是抗原芯片（Antigen Chips）的發(fā)展。這些芯片可同時(shí)測(cè)量B細(xì)胞對(duì)成百上千種抗原的應(yīng)答，并提供整個(gè)免疫系統(tǒng)的系統(tǒng)表達(dá)[65]。在這類分析中使用的主要數(shù)學(xué)工具是聚類方法（Clustering Methods）。

2.7 免疫組學(xué)

目前，在理論免疫學(xué)中，最璀璨的研究領(lǐng)域可能就是新產(chǎn)生的免疫組學(xué)。這個(gè)年輕的學(xué)科已經(jīng)擁有了自己的雜志《immunomic research》(省略)。免疫組學(xué)的主要目標(biāo)是全方位地研究免疫系統(tǒng)[66][67]。這個(gè)領(lǐng)域采用實(shí)驗(yàn)與理論相結(jié)合的工具。免疫組學(xué)目前正在研究的項(xiàng)目有：全部T細(xì)胞抗原決定基檢測(cè)；全B細(xì)胞抗體庫(kù)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(guān)的所有基因位點(diǎn)的檢測(cè)。這個(gè)新生領(lǐng)域的成果還有限，但是在不到10年內(nèi)，免疫學(xué)建模將會(huì)從基于預(yù)定假設(shè)（Predefined Hypotheses）的理論問(wèn)題研究轉(zhuǎn)向?qū)γ庖呦到y(tǒng)受體和靶目標(biāo)充分認(rèn)識(shí)的、具有針對(duì)性的建模。

當(dāng)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(yīng)用雖然取得某些成功，但仍是低水平、粗略，甚至是勉強(qiáng)的。許多更復(fù)雜的免疫學(xué)問(wèn)題至今未能找到相應(yīng)的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行研究，還有一些免疫核心問(wèn)題還存在爭(zhēng)議。這就需要未來(lái)的醫(yī)學(xué)工作者具備更多的數(shù)學(xué)知識(shí)，對(duì)免疫學(xué)和數(shù)學(xué)都有更深入的了解，這樣才有可能讓免疫學(xué)研究更多地借助數(shù)學(xué)的威力，進(jìn)入更高的境界。

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篇6

關(guān)鍵詞:多學(xué)科聯(lián)合;畢業(yè)設(shè)計(jì);人才培養(yǎng)

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化的發(fā)展,人類社會(huì)許多重大問(wèn)題的解決越來(lái)越取決于多學(xué)科的協(xié)同攻關(guān)。同時(shí),科學(xué)技術(shù)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(xué)科、邊緣學(xué)科的出現(xiàn),原有學(xué)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(xué)科交叉能力的復(fù)合型人才為教學(xué)目標(biāo)[1]。

近年來(lái),計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)在其他領(lǐng)域中的滲透作用越來(lái)越大。作為一門(mén)相對(duì)獨(dú)立的學(xué)科,它正在逐漸演變成為其他學(xué)科提供服務(wù)的學(xué)科,跨學(xué)科性特點(diǎn)尤為明顯。計(jì)算機(jī)專業(yè)的畢業(yè)生僅僅掌握本專業(yè)知識(shí),在擇業(yè)上已經(jīng)沒(méi)有明顯的優(yōu)勢(shì)?？鐚I(yè)、跨學(xué)科培養(yǎng)高層次人才,既是學(xué)科發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律,也是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的必然要求。因此,倡導(dǎo)跨學(xué)科、跨專業(yè)培養(yǎng)高層次人才的教學(xué)模式有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1現(xiàn)狀與需求

“多學(xué)科交叉人才培養(yǎng)”的思想在國(guó)外已經(jīng)出現(xiàn)了很多年,積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),取得了很好的效果。麻省理工學(xué)院在20世紀(jì)中葉后大力發(fā)展交叉學(xué)科,實(shí)力不斷增強(qiáng),躋身世界一流大學(xué)之列。斯坦福大學(xué)一直主張以跨學(xué)科領(lǐng)域的“大學(xué)院”打破學(xué)科和專業(yè)壁壘,開(kāi)展在深度與廣度上都具有引領(lǐng)高等教育發(fā)展方向作用的“多學(xué)科教學(xué)與研究”行動(dòng)。為支持跨學(xué)科研究,杜克大學(xué)專門(mén)制定了《跨越邊界:九十年代的跨學(xué)科規(guī)劃》( Crossing Boundaries:Interdisciplinary Planning for the Nineties),并為此建立了新的管理機(jī)構(gòu)和資金機(jī)制,為杜克大學(xué)成為美國(guó)國(guó)內(nèi)和國(guó)際上都名列前茅的綜合性研究型大學(xué)和國(guó)際性大學(xué)奠定了基礎(chǔ)[2]。日本在1973年首度創(chuàng)建以交叉學(xué)科教育和研究為特色之一的國(guó)立筑波大學(xué)。1998年,通過(guò)《二十一世紀(jì)的大學(xué)與今后的改革對(duì)策》決議后,日本文部省出臺(tái)了一系列促進(jìn)和加強(qiáng)大學(xué)研究功能的政策措施,如跨學(xué)科的“大講座制”、流動(dòng)性科研組織等,為日本高校的迅速發(fā)展創(chuàng)造了動(dòng)力[3]。

而在我國(guó),20世紀(jì)80年代時(shí),著名科學(xué)家錢(qián)三強(qiáng)就提出了學(xué)術(shù)發(fā)展即將進(jìn)入“交叉科學(xué)的新時(shí)代”觀點(diǎn)。20多年間,“多學(xué)科交叉人才培養(yǎng)”的思想在國(guó)內(nèi)進(jìn)行了許多實(shí)踐。在本科教育中,學(xué)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(jīng)對(duì)跨學(xué)科培養(yǎng)進(jìn)行了探索,如在一級(jí)學(xué)科中開(kāi)展導(dǎo)師跨學(xué)科招生和學(xué)生跨學(xué)科交叉培養(yǎng),擴(kuò)大選修課的范圍,允許研究生在其他院系聽(tīng)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(wèn)題,如學(xué)生輔修第二專業(yè)時(shí),如果要拿到第二專業(yè)的畢業(yè)證書(shū),就要完成相當(dāng)數(shù)量的第二專業(yè)課程學(xué)習(xí),導(dǎo)致本專業(yè)基礎(chǔ)不很扎實(shí);又比如跨專業(yè)選讀感興趣的課程,學(xué)生完全按照自己的興趣任意選擇,沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)性方向[5]。這些都導(dǎo)致一些學(xué)生學(xué)習(xí)了很多方向,但都是“博”而“不精”。而且大多數(shù)交叉新學(xué)科或領(lǐng)域仍然舉步維艱,交叉科學(xué)研究機(jī)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(duì)于如何更好地培養(yǎng)多學(xué)科交叉人才的探索也一直沒(méi)有停止過(guò)。作為一所已有百年歷史的教學(xué)研究型綜合性大學(xué),華南農(nóng)業(yè)大學(xué)也把跨學(xué)科、跨專業(yè)培養(yǎng)復(fù)合型人才作為教學(xué)改革的一個(gè)重要方向,不斷進(jìn)行嘗試,取得了一定的效果。

2 “多學(xué)科聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)”教學(xué)模式

在深入研究國(guó)內(nèi)外人才培養(yǎng)模式的基礎(chǔ)上,結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求,我校提出了“多學(xué)科聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)”的教學(xué)模式新思路,如圖1所示。我們組織我校優(yōu)勢(shì)學(xué)科(如農(nóng)、林、生物等專業(yè))的學(xué)生與計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生組成課題小組,相互取長(zhǎng)補(bǔ)短,共同完成畢業(yè)設(shè)計(jì)的相關(guān)內(nèi)容。

2.1改革思路

“多學(xué)科聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)”以畢業(yè)設(shè)計(jì)為基礎(chǔ),建立一套完整的、便于操作的多學(xué)科聯(lián)合培養(yǎng)方案,并在實(shí)踐中不斷完善。整個(gè)思路與工作流程如圖2所示。

首先,通過(guò)給非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生講授計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)等課程,了解他們的愛(ài)好,重點(diǎn)關(guān)注對(duì)計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)有興趣的學(xué)生,相應(yīng)地,了解和掌握計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生專業(yè)以外的興趣愛(ài)好。

其次,根據(jù)掌握的情況,有方向性地將非計(jì)算機(jī)專業(yè)和計(jì)算計(jì)專業(yè)的學(xué)生組成課題小組,課題組除學(xué)習(xí)本專業(yè)必修的基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識(shí)外,還要有目的、有計(jì)劃、有針對(duì)性地在校內(nèi)、校外選修非專業(yè)課程,以授課、講座、研討、知識(shí)共享等為手段,強(qiáng)調(diào)同小組不同專業(yè)學(xué)生之間的學(xué)術(shù)聯(lián)系和交流,促進(jìn)聯(lián)系和知識(shí)共享。

最后,協(xié)同相關(guān)專業(yè)的老師共同設(shè)計(jì)題目,共同指導(dǎo),完成最后的畢業(yè)設(shè)計(jì)。

2.2具體實(shí)施

以計(jì)算機(jī)專業(yè)、生物專業(yè)、數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)為例,具體實(shí)施進(jìn)度如表1所示。

(1) 準(zhǔn)備階段。給生命科學(xué)學(xué)院學(xué)生講授計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)及程序設(shè)計(jì)課程,教師留意一些計(jì)算機(jī)相關(guān)課程比較好的學(xué)生,做好聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)的人員儲(chǔ)備。同時(shí),通過(guò)與計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生交流,選一些對(duì)生物信息學(xué)有興趣的學(xué)生,由這兩方面的學(xué)生共同組建一個(gè)有關(guān)生物信息學(xué)方向的課題小組。

(2) 實(shí)施階段。教師首先幫助生命科學(xué)專業(yè)的學(xué)生和數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)程序開(kāi)發(fā)、算法設(shè)計(jì)等方面的基礎(chǔ)內(nèi)容;輔導(dǎo)計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生旁聽(tīng)一些生物學(xué)的基礎(chǔ)課程,并且通過(guò)每周固定時(shí)間的小組內(nèi)成員交流,對(duì)小組成員進(jìn)行交叉方向基礎(chǔ)知識(shí)的培養(yǎng)。其次,與生命科學(xué)學(xué)院和理學(xué)院的老師共同探討,制定“蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立”和“蛋白質(zhì)序列比對(duì)”兩個(gè)具體的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目,同時(shí)將學(xué)生分為兩組,每組都有生命科學(xué)專業(yè)、數(shù)學(xué)專業(yè)和計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生。最后,教師分別指導(dǎo)兩個(gè)小組的學(xué)生,要求他們依據(jù)自己的專業(yè)特長(zhǎng)分工合作,共同完成畢業(yè)設(shè)計(jì)。

(3) 總結(jié)階段。對(duì)跨學(xué)科跨專業(yè)聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)模式進(jìn)行分析和總結(jié)。

3改革反思

3.1需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題[6]

(1) 如何協(xié)調(diào)計(jì)算機(jī)專業(yè)和其他專業(yè)老師共同制定聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)的研究方向或題目。

(2) 如何根據(jù)已有的研究方向選定聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)專業(yè)和其他專業(yè)的學(xué)生。

(3) 如何為每一個(gè)課題小組的學(xué)生設(shè)定具體的學(xué)習(xí)和研究計(jì)劃。

(4) 如何協(xié)調(diào)課題小組成員間的關(guān)系,促進(jìn)小組成員相互交流、互相學(xué)習(xí),完成最終的畢業(yè)設(shè)計(jì)。

3.2解決問(wèn)題的措施

通過(guò)這次實(shí)踐,我們發(fā)現(xiàn)與交叉學(xué)科相對(duì)應(yīng)的課程較少,如計(jì)算機(jī)和生物相交叉的生物信息學(xué)的專門(mén)課程很少,各個(gè)專業(yè)開(kāi)設(shè)的都是本專業(yè)非常深入的專業(yè)基礎(chǔ)課程。要解決這個(gè)問(wèn)題,需要聯(lián)系一些相關(guān)教師,為需要進(jìn)行交叉學(xué)科學(xué)習(xí)的學(xué)生進(jìn)行專業(yè)講座和輔導(dǎo),并且通過(guò)項(xiàng)目小組每周的固定討論進(jìn)行交叉學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)和互補(bǔ)。

3.3取得的成績(jī)

(1) 參加本次“多學(xué)科聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)”實(shí)踐的8名同學(xué),在完成畢業(yè)設(shè)計(jì)的相關(guān)內(nèi)容后,均順利通過(guò)畢業(yè)答辯,其中有3名同學(xué)獲得了“優(yōu)秀”。

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

(3) 通過(guò)本次實(shí)踐,我們摸索出了“多學(xué)科聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)”科學(xué)合理的指導(dǎo)管理方法,包括時(shí)間節(jié)點(diǎn)的設(shè)置安排、專業(yè)問(wèn)題協(xié)調(diào)、設(shè)計(jì)成果呈交等。

(4) 多學(xué)科的聯(lián)合還催生了新的學(xué)科生長(zhǎng)點(diǎn),有利于探索新的學(xué)科方向。

(5) 通過(guò)交叉合作,學(xué)生的群體意識(shí)、團(tuán)隊(duì)合作精神大大加強(qiáng),組員之間相互促進(jìn),通力合作,這是畢業(yè)設(shè)計(jì)成功的基本保證。

(6) 通過(guò)此項(xiàng)探索,我們改善了教師的知識(shí)結(jié)構(gòu),拓寬教師的知識(shí)面,為進(jìn)行進(jìn)一步教育改革和師資培養(yǎng)奠定基礎(chǔ)。

(7) 在團(tuán)隊(duì)合作的全過(guò)程中,成員相互交流,以交叉、融合、滲透的方式掌握各學(xué)科的專業(yè)知識(shí)。學(xué)生原來(lái)認(rèn)識(shí)問(wèn)題受專業(yè)制約,局限于一個(gè)狹隘的領(lǐng)域,而通過(guò)合作,學(xué)到了許多非本專業(yè)領(lǐng)域又與本專業(yè)密切相關(guān)的知識(shí),提高了綜合素質(zhì)。

(8) 實(shí)現(xiàn)資源共享,提高實(shí)驗(yàn)室和實(shí)驗(yàn)設(shè)備的使用效率,推動(dòng)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的改革。

4結(jié)語(yǔ)

畢業(yè)設(shè)計(jì)是對(duì)大學(xué)生所學(xué)知識(shí)成果的綜合體現(xiàn)。作為多學(xué)科人才培養(yǎng)的一種手段,“多學(xué)科聯(lián)合畢業(yè)設(shè)計(jì)”教學(xué)模式對(duì)研究畢業(yè)設(shè)計(jì)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(diǎn)

項(xiàng)目須緊密結(jié)合*經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和科技發(fā)展需求，對(duì)提高我國(guó)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有重大意義的和具有重要應(yīng)用前景。重點(diǎn)資助能夠帶動(dòng)本市學(xué)科發(fā)展、有可能成為新的知識(shí)生長(zhǎng)點(diǎn)、形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、提高產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究。對(duì)前期獲得資助的市科委基礎(chǔ)研究重大重點(diǎn)項(xiàng)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(nèi)容

（一）、農(nóng)業(yè)科學(xué)

1、高效優(yōu)質(zhì)作物和水產(chǎn)新品種選育的基礎(chǔ)研究

（二）、生物信息學(xué)和生物學(xué)

1、生物信息學(xué)理論方法的應(yīng)用基礎(chǔ)研究

2、重要蛋白質(zhì)翻譯、修飾、結(jié)構(gòu)與功能及生物學(xué)特性的基礎(chǔ)研究

（三）、人口與健康

1、重要自身免疫性疾?。ㄏ到y(tǒng)性紅斑狼瘡、類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎）及過(guò)敏性哮喘防治的應(yīng)用基礎(chǔ)研究

2、重要傳染病防治的應(yīng)用基礎(chǔ)研究

3、重要出生缺陷早期診斷及預(yù)防的基礎(chǔ)研究

4、重要疾?。◥盒匝翰?、血管疾病、退行性骨關(guān)節(jié)病）發(fā)病機(jī)制與防治的應(yīng)用基礎(chǔ)研究

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

6、新型天然先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)及結(jié)構(gòu)與功能的研究

（四）數(shù)理科學(xué)

1.基于量子調(diào)控的自旋電子功能結(jié)構(gòu)、矢量激光及光電子效應(yīng)研究

2.災(zāi)害性天氣動(dòng)力學(xué)與可預(yù)報(bào)性理論的研究

3.兩相流體輸運(yùn)、微納系統(tǒng)流體傳輸機(jī)理與熱輻射特性的研究

（五）化學(xué)科學(xué)

1.環(huán)境安全的含氟物質(zhì)的分子設(shè)計(jì)與合成

2.C1化合物高效清潔活化的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題和應(yīng)用基礎(chǔ)研究

3.分子催化劑的組裝及其在有機(jī)合成中的應(yīng)用

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

5.河岸帶生態(tài)系統(tǒng)退化機(jī)制及水環(huán)境效應(yīng)研究

(六)材料科學(xué)

1.結(jié)構(gòu)-功能一體化復(fù)合材料的基礎(chǔ)研究（重點(diǎn)支持無(wú)機(jī)、金屬）

2.鐵電、半導(dǎo)體多元合金等新型功能材料的設(shè)計(jì)制備與表征研究

3.光敏分子材料和原型器件的基礎(chǔ)研究

4.生物醫(yī)用材料的載體與控釋/傳遞材料微觀結(jié)構(gòu)與調(diào)控機(jī)制研究

（七）信息科學(xué)

1.微電子低溫復(fù)合封裝材料及高密度相變存儲(chǔ)器單元的制備與模擬

2.基于過(guò)程語(yǔ)義的Web計(jì)算研究

3.異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)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(xué)研究的方法、技術(shù)的創(chuàng)新。重點(diǎn)研究具有動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、無(wú)損、靈敏、高分辨等特征的生命科學(xué)檢測(cè)、成像、分析方法；功能分子影像學(xué)的新理論和新方法研究

2．先進(jìn)制造的科學(xué)基礎(chǔ)。重點(diǎn)研究面向復(fù)雜產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)融合與應(yīng)用；生物機(jī)電一體化系統(tǒng)的信號(hào)處理與解碼理論的基礎(chǔ)研究

（九）連續(xù)支持

對(duì)未列入上述指南，但同時(shí)符合下列條件：

1.07年1月1日以后按時(shí)通過(guò)結(jié)題驗(yàn)收的基礎(chǔ)研究重點(diǎn)（重大）項(xiàng)目；

2.項(xiàng)目執(zhí)行期間取得的成果在本領(lǐng)域頂級(jí)刊物上發(fā)表文章或取得重要發(fā)明專利或獲國(guó)家級(jí)（或省部級(jí)）科技獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)以上；

3.研究?jī)?nèi)容符合國(guó)家十一五中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃及*科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃；

且該研究工作確有繼續(xù)深入研究的必要，原項(xiàng)目負(fù)責(zé)人可以申報(bào)連續(xù)支持。

三、研究期限

項(xiàng)目進(jìn)度要求：*年9月30日前完成各項(xiàng)研究任務(wù)。

四、申請(qǐng)方式

1、本指南公開(kāi)。凡符合課題制要求、有意承擔(dān)研究任務(wù)的在*注冊(cè)的法人、自然人均可以從“*科技”網(wǎng)站上進(jìn)入“在線受理科研計(jì)劃項(xiàng)目可行性方案”，并下載相關(guān)表格《*市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)科研計(jì)劃項(xiàng)目課題可行性方案（*版）》，按照要求認(rèn)真填寫(xiě)。多家單位聯(lián)合申請(qǐng)的課題，應(yīng)在申請(qǐng)材料中明確各自承擔(dān)的工作和職責(zé)，并附上合作協(xié)議或合同。所有附件要求上傳到網(wǎng)上。

2、申報(bào)單位有較強(qiáng)的科研力量或有較強(qiáng)的研究依托單位，鼓勵(lì)以產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合方式、國(guó)內(nèi)聯(lián)合方式和國(guó)內(nèi)外聯(lián)合方式申請(qǐng)，申報(bào)單位必須具有實(shí)施項(xiàng)目必需的研究開(kāi)發(fā)設(shè)施及自有資金。

3、課題責(zé)任人年齡不限。鼓勵(lì)通過(guò)課題培養(yǎng)優(yōu)秀的中青年學(xué)術(shù)骨干。作為課題責(zé)任人和主要科研人員，不得同期參與承擔(dān)的863、973、國(guó)家科技攻關(guān)和*市重大、重點(diǎn)科研項(xiàng)目數(shù)超過(guò)三項(xiàng)。

4、本專項(xiàng)課題的申請(qǐng)起始日期*年5月30日，截止日期為*年6月20日。課題申報(bào)時(shí)需提交書(shū)面可行性方案一式4份，并通過(guò)“*科技”網(wǎng)站遞交電子文本1份。書(shū)面可行性方案集中受理時(shí)間為*年6月16日至6月20日，每個(gè)工作日上午9：00—下午4：30。所有書(shū)面文件請(qǐng)采用A4紙雙面印刷，普通紙質(zhì)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(bào)今年市科委其它類別項(xiàng)目者應(yīng)主動(dòng)予以申明，未申明者按重復(fù)申報(bào)不予受理。

6、網(wǎng)上填報(bào)備注：

1）登陸“*科技”網(wǎng)，進(jìn)入網(wǎng)上辦事專欄；

2）點(diǎn)擊《科研計(jì)劃項(xiàng)目課題可行性方案》受理并進(jìn)入申報(bào)頁(yè)面：

-【初次填寫(xiě)】轉(zhuǎn)入申報(bào)指南頁(yè)面，點(diǎn)擊"專題名稱"中相應(yīng)的指南專題后開(kāi)始申報(bào)項(xiàng)目（需要設(shè)置“項(xiàng)目名稱”、“依托單位”、“登錄密碼”）；

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

篇8

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)；藥物設(shè)計(jì)；原理；應(yīng)用

進(jìn)入21世紀(jì)，現(xiàn)代科學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的運(yùn)用，不斷改進(jìn)藥物發(fā)現(xiàn)的技術(shù)和方法；化學(xué)信息學(xué)和生物信息學(xué)，信息處理和轉(zhuǎn)換的根本變革，分子生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、免疫學(xué)、遺傳學(xué)、生物化學(xué)、藥物化學(xué)、結(jié)構(gòu)化學(xué)、藥理化學(xué)、藥理學(xué)的發(fā)展和交叉滲透，特別是與計(jì)算機(jī)科學(xué)的融合，產(chǎn)生了把計(jì)算機(jī)的模擬技術(shù)應(yīng)用于新藥的研究和開(kāi)發(fā)的新型方法-計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)。

1 在基于結(jié)構(gòu)藥物設(shè)計(jì)中的作用和意義

基于結(jié)構(gòu)藥物設(shè)計(jì)（SBDD）的基本出發(fā)點(diǎn)是針對(duì)藥物作用靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)、功能及與藥物作用方式，來(lái)設(shè)計(jì)作用專一、活性強(qiáng)、不良反應(yīng)少的新藥。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)將SBDD的思路以計(jì)算機(jī)方法加以實(shí)現(xiàn)，為藥物設(shè)計(jì)提供了理論思維形象化的表達(dá)及強(qiáng)有力的基本工具和手段。

隨著生物大分子結(jié)構(gòu)測(cè)定和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)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(shè)計(jì)的成功率，節(jié)省了新藥開(kāi)發(fā)工作的人力、物力和財(cái)力。

2 計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)原理

隨著理論計(jì)算技術(shù)、X射線晶體學(xué)、核磁共振等結(jié)構(gòu)生物學(xué)測(cè)定技術(shù)的逐漸成熟，已經(jīng)可以獲得研究對(duì)象的三維結(jié)構(gòu)信息。藥物、生物大分子以及藥物-生物大分子復(fù)合物的三維結(jié)構(gòu)能以實(shí)驗(yàn)方法測(cè)得，也能以理論計(jì)算方法得到，并可以通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)用分子模擬軟件分析受體大分子結(jié)合部位的結(jié)構(gòu)性質(zhì)，如靜電場(chǎng)、疏水場(chǎng)、氫鍵作用位點(diǎn)分布等信息。考查配體小分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)特征，尋找和設(shè)計(jì)合理的藥物分子，識(shí)別得到分子形狀和理化性質(zhì)與受體作用位點(diǎn)相匹配的分子，設(shè)計(jì)和優(yōu)化并測(cè)試這些分子的生物活性，從而確定具有生物活性的目標(biāo)化合物。經(jīng)過(guò)多次循環(huán)，最終發(fā)現(xiàn)新的先導(dǎo)物。

3 利用計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)原理進(jìn)行虛擬篩選

發(fā)現(xiàn)全新結(jié)構(gòu)的先導(dǎo)化合物是藥物發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)，藥物篩選是現(xiàn)代藥物開(kāi)發(fā)流程中檢驗(yàn)和獲取具有特定生理活性化合物的一個(gè)步驟，是指通過(guò)規(guī)范化的實(shí)驗(yàn)手段從大量化合物或者新化合物中選擇對(duì)某一特定作用靶點(diǎn)具有較高活性的化合物的過(guò)程。隨著計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)的成熟，便產(chǎn)生了通過(guò)計(jì)算機(jī)的模擬手段進(jìn)行虛擬篩選（virtual screening，VS）技術(shù)。虛擬篩選是針對(duì)重要疾病特定靶標(biāo)生物大分子的三維結(jié)構(gòu)或定量構(gòu)效關(guān)系（QSAR）模型，從現(xiàn)有小分子數(shù)據(jù)庫(kù)中，搜尋與靶標(biāo)生物大分子結(jié)合或符合QSAR模型的化合物，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)篩選研究。虛擬篩選是將藥物篩選過(guò)程在計(jì)算機(jī)上模擬，從上百萬(wàn)個(gè)分子中，發(fā)現(xiàn)有潛在的化合物，對(duì)化合物可能的活性作出預(yù)測(cè)，進(jìn)而對(duì)有可能成為藥物的化合物進(jìn)行有針對(duì)性的實(shí)體篩選。虛擬篩選的對(duì)象是化合物數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)是虛擬化的，避免了傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)篩選帶來(lái)的財(cái)力、精力、時(shí)間上的消耗，大大降低實(shí)驗(yàn)篩選化合物數(shù)量，縮小了藥物研發(fā)的周期和投入，減少了藥物開(kāi)發(fā)成本。同時(shí)，在篩選過(guò)程中考慮化合物分子的藥動(dòng)力學(xué)性質(zhì)和毒性等，使篩選具有更高的內(nèi)涵。虛擬篩選被應(yīng)用于藥物活性化合物的發(fā)現(xiàn)及并行算法，實(shí)現(xiàn)了虛擬篩選的高通量化，進(jìn)而對(duì)比較有可能成為藥物的化合物進(jìn)行有針對(duì)性的實(shí)體篩選。虛擬篩選技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今藥物研發(fā)的重要手段。

4 分子模擬（molecular modeling）

利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)進(jìn)行分子模擬的技術(shù)稱為計(jì)算機(jī)分子模擬，簡(jiǎn)稱分子模擬。通過(guò)分子模擬，可以進(jìn)行直觀、可視化的藥物設(shè)計(jì)；通過(guò)對(duì)分子形狀和方位進(jìn)行運(yùn)動(dòng)操作，可觀察藥物與靶點(diǎn)的相互作用，判斷靶點(diǎn)分子可能的結(jié)合位點(diǎn)，還能對(duì)藥物分子進(jìn)行整修，提出改善藥物的藥效學(xué)和動(dòng)力學(xué)性質(zhì)的改良方案。

5 計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)的意義

計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)作為分析工具（“數(shù)據(jù)挖掘”）和新想法的來(lái)源（“理性”分子設(shè)計(jì)），為藥物發(fā)現(xiàn)提供了重要的依據(jù)和支撐；這種設(shè)計(jì)方式完全是在計(jì)算機(jī)上通過(guò)軟件進(jìn)行模擬計(jì)算，成為藥物發(fā)現(xiàn)的新途徑；完全打破傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)依賴于大量的實(shí)驗(yàn)篩選、并行的化學(xué)合成的方式；計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)的引入對(duì)整個(gè)研發(fā)過(guò)程都有一定的“輔助”作用，甚至成為推動(dòng)藥物研發(fā)或者決定藥物研發(fā)成敗的關(guān)鍵因素和主要途徑。

6 計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)的思路

作為探索新藥開(kāi)發(fā)的高效研究方法和有效的技術(shù)手段，計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)通過(guò)虛擬篩選與分子對(duì)接技術(shù)，揭示藥物與機(jī)體靶標(biāo)的作用機(jī)制，探索藥物靶點(diǎn)的空間結(jié)構(gòu)，最終目標(biāo)是設(shè)計(jì)具有顯著生物活性的藥物分子。即所設(shè)計(jì)分子能選擇性地與某一靶標(biāo)結(jié)合，或者能同時(shí)對(duì)多個(gè)靶標(biāo)進(jìn)行預(yù)期的活性的調(diào)節(jié)作用。

7 計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究的方向

圍繞藥物研究的兩大對(duì)象“藥物和受體”，自20世紀(jì)80年代起，“計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)”相關(guān)領(lǐng)域得到迅速發(fā)展，各種算法軟件日新月異。根據(jù)受體是否已知和活性數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、定量構(gòu)效關(guān)系、藥效團(tuán)模型、分子對(duì)接、全新藥物設(shè)計(jì)和動(dòng)態(tài)模擬（分子動(dòng)力學(xué)/隨機(jī)動(dòng)力學(xué)/蒙特卡洛）等七大研究方向。

在虛擬篩選時(shí)，需要產(chǎn)生大量的候選分子，這個(gè)需求導(dǎo)致產(chǎn)生了“虛擬小分子生成”研究領(lǐng)域；受實(shí)驗(yàn)測(cè)定的限制，大量的受體結(jié)構(gòu)信息需要利用計(jì)算機(jī)模擬的方法得到，這就催生了“大分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”研究領(lǐng)域；早期受體結(jié)構(gòu)信息缺乏，但是圍繞著同一受體或者疾病已經(jīng)獲得多個(gè)小分子活性信息，根據(jù)該活性信息是否為定量信息，分別發(fā)展出“定量的構(gòu)效關(guān)系”和半定量的“藥效團(tuán)模型”兩個(gè)研究領(lǐng)域；隨著近年來(lái)受體結(jié)構(gòu)信息逐漸增多，誕生了“分子對(duì)接”技術(shù)；與此同時(shí)，隨著片斷組織學(xué)及前面幾個(gè)“計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)”技術(shù)的成熟發(fā)展及改進(jìn)，催生了“全新藥物設(shè)計(jì)”技術(shù)；動(dòng)態(tài)模擬（分子動(dòng)力學(xué)/隨機(jī)動(dòng)力學(xué)/蒙特卡洛）是非常特殊的技術(shù)，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(gè)技術(shù)中需要都會(huì)用到該方法，特別是在含有大分子結(jié)構(gòu)時(shí)，它是對(duì)整個(gè)分子體系進(jìn)行優(yōu)化使其達(dá)到某個(gè)“合理結(jié)構(gòu)”狀態(tài)不或缺的方法。

計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)以其特有的高效便捷等特點(diǎn)，為藥物設(shè)計(jì)提供新的思路和創(chuàng)新途徑；為藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)提供技術(shù)保障；也為先導(dǎo)化合物的優(yōu)化和生物學(xué)驗(yàn)證提供了理論指導(dǎo)。通過(guò)藥物設(shè)計(jì)軟件可以從理論深度解釋實(shí)驗(yàn)結(jié)果、驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性、得到實(shí)驗(yàn)無(wú)法得到的微觀數(shù)據(jù)，并根據(jù)研究結(jié)論做出最佳決策，使藥物發(fā)現(xiàn)更經(jīng)濟(jì)有效；增強(qiáng)對(duì)科學(xué)研究的深度，從而提高科研和論述水平；通過(guò)模擬計(jì)算、指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)，避免實(shí)驗(yàn)的盲目性，從而節(jié)省實(shí)驗(yàn)經(jīng)費(fèi)的投入，并縮短研究周期。

參考文獻(xiàn)

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[5]李曉玲.醫(yī)學(xué)信息檢索與利用（4版）[M].復(fù)旦大學(xué)出版社，2009.

篇9

1．1醫(yī)學(xué)信息學(xué)教學(xué)與醫(yī)學(xué)實(shí)踐需求脫節(jié)

醫(yī)學(xué)信息學(xué)的教學(xué)體系應(yīng)該從醫(yī)學(xué)信息的上、中、下“三游”來(lái)加以組織。醫(yī)學(xué)信息學(xué)上游主要是指?jìng)魇卺t(yī)學(xué)信息的本質(zhì)、特征、類型、產(chǎn)生機(jī)制與機(jī)構(gòu)、傳播等知識(shí)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)中游主要是指?jìng)魇卺t(yī)學(xué)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(xué)信息的描述與信息庫(kù)、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)信息的儲(chǔ)存、檢索和深加工等知識(shí)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)下游主要是指?jìng)魇卺t(yī)學(xué)信息資源開(kāi)發(fā)、利用與服務(wù)及其文化傳承等知識(shí)。筆者認(rèn)為醫(yī)學(xué)信息學(xué)是一門(mén)應(yīng)用型較強(qiáng)的課程，對(duì)于醫(yī)學(xué)專業(yè)的學(xué)生需要根據(jù)未來(lái)所從事的職業(yè)性質(zhì)研修相應(yīng)的“三游”知識(shí)。如臨床專業(yè)的學(xué)生需要研修病案管理學(xué)、病案信息資源管理學(xué)、醫(yī)院信息系統(tǒng)、電子病歷等課程。但是就筆者所在的南京醫(yī)科大學(xué)進(jìn)行調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在醫(yī)學(xué)學(xué)生的教學(xué)計(jì)劃中，只有衛(wèi)生信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)與醫(yī)療保險(xiǎn)專業(yè)開(kāi)設(shè)了醫(yī)學(xué)信息學(xué)的相關(guān)課程，而作為未來(lái)醫(yī)學(xué)信息的產(chǎn)生者——醫(yī)生，臨床專業(yè)的醫(yī)學(xué)生教學(xué)計(jì)劃中沒(méi)有醫(yī)學(xué)信息學(xué)的相關(guān)課程。這種醫(yī)學(xué)信息學(xué)教學(xué)與醫(yī)學(xué)實(shí)踐需求之間的脫節(jié)，直接導(dǎo)致臨床專業(yè)的醫(yī)學(xué)生在大學(xué)期間沒(méi)有培養(yǎng)良好的醫(yī)學(xué)信息學(xué)素養(yǎng)，進(jìn)而導(dǎo)致這些醫(yī)學(xué)生在未來(lái)成為醫(yī)生之后對(duì)醫(yī)學(xué)信息不重視，甚至為醫(yī)學(xué)信息產(chǎn)生、收集、整理而煩惱。

1．2醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科發(fā)展不深入

長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院對(duì)開(kāi)設(shè)醫(yī)學(xué)信息學(xué)專業(yè)(或方向)的高校進(jìn)行了排名，其順序是復(fù)旦大學(xué)、中山大學(xué)、中南大學(xué)、中國(guó)醫(yī)科大學(xué)、首都醫(yī)科大學(xué)、四川大學(xué)、北京大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)、山西醫(yī)科大學(xué)、浙江大學(xué)、華中科技大學(xué)、西安交通大學(xué)、石河子大學(xué)、吉林大學(xué)、重慶醫(yī)科大學(xué)、哈爾濱醫(yī)科大學(xué)、山東大學(xué)、杭州師范大學(xué)、南京醫(yī)科大學(xué)、泰山醫(yī)學(xué)院、河北醫(yī)科大學(xué)、南昌大學(xué)、天津中醫(yī)藥大學(xué)、福建醫(yī)科大學(xué)、武漢大學(xué)、上海交通大學(xué)、青島大學(xué)、天津醫(yī)科大學(xué)、延邊大學(xué)、浙江中醫(yī)藥大學(xué)、新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院、南華大學(xué)和大連醫(yī)科大學(xué)等33所高校。筆者在南京醫(yī)科大學(xué)圖書(shū)館網(wǎng)站利用“題名=醫(yī)學(xué)信息或衛(wèi)生信息，文獻(xiàn)類型選擇‘中文書(shū)籍’進(jìn)行檢索，返回結(jié)果為51本與醫(yī)學(xué)信息相關(guān)，14本與衛(wèi)生信息相關(guān)的文獻(xiàn)。在51本與醫(yī)學(xué)信息相關(guān)的檢索結(jié)果中涉及醫(yī)學(xué)信息檢索的文獻(xiàn)為31本，涉及到醫(yī)學(xué)信息學(xué)基礎(chǔ)教程的結(jié)果為8本。其余主要包括醫(yī)學(xué)信息研究、醫(yī)學(xué)信息資源組織與管理、醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)決策與支持系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)信息分析等。綜觀這些檢索結(jié)果基本上是針對(duì)不同對(duì)象的大學(xué)課程教科書(shū)。在14本與衛(wèi)生信息相關(guān)的檢索結(jié)果中涉及衛(wèi)生信息管理的結(jié)果為8本，涉及衛(wèi)生信息系統(tǒng)的結(jié)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(shù)與衛(wèi)生信息資源的各1本。從檢索結(jié)果可以得出在醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科發(fā)展過(guò)程中存在創(chuàng)作重復(fù)現(xiàn)象。如在檢索結(jié)果中涉及到的知識(shí)點(diǎn)雷同多，書(shū)本編排應(yīng)急就章，重復(fù)建設(shè)，后出版之書(shū)不僅沒(méi)有超過(guò)前者，有的反而出現(xiàn)倒退現(xiàn)象。除劉冰、黃玉玲主編的《醫(yī)學(xué)信息研究》之外，主要用于醫(yī)學(xué)信息學(xué)專業(yè)教學(xué)教材。在這些教材中除了丁寶芬教授的《醫(yī)學(xué)信息學(xué)》、羅愛(ài)靜教授的《衛(wèi)生信息管理概論》和《衛(wèi)生信息管理學(xué)》作為普通高等教育國(guó)家級(jí)教材規(guī)劃教材之外，其余教材鮮有得到國(guó)際或國(guó)內(nèi)同行普遍認(rèn)同。有些著作雖然注重吸收?qǐng)D書(shū)情報(bào)與檔案管理學(xué)的學(xué)科知識(shí)，但是沒(méi)有能夠與醫(yī)學(xué)信息學(xué)有效融合，移植現(xiàn)象比較明顯。當(dāng)然筆者在此無(wú)意于簡(jiǎn)單否定醫(yī)學(xué)信息學(xué)界與出版界同行的工作，但我國(guó)33所醫(yī)學(xué)信息學(xué)相關(guān)專業(yè)的高等院校應(yīng)該反思，應(yīng)考慮利用范式理論指引學(xué)科發(fā)展，加強(qiáng)知識(shí)橫向與縱向的傳承與發(fā)展，引進(jìn)圖書(shū)情報(bào)與檔案管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)等理論，彌補(bǔ)國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科的空白和不足，提升學(xué)科地位。

2醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式研究是解困之舉

隨著全球化進(jìn)程的加劇，醫(yī)學(xué)信息學(xué)也將與其他學(xué)科更加相融，醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展必將走向開(kāi)放與合作，醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科發(fā)展問(wèn)題將會(huì)成為一個(gè)國(guó)際性課題。因此我國(guó)醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體利用范式理論作為研究手段，從國(guó)外學(xué)科研究成果和研究方法中汲取有益成分，使之為解決國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的學(xué)科發(fā)展之瓶頸成為應(yīng)然解困之舉。

2．1范式研究有助于醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科的深化與拓展

醫(yī)學(xué)信息學(xué)要想從宏觀上和根本上提升學(xué)科地位，需要在元科學(xué)領(lǐng)域的研究上投入更多精力。元科學(xué)理論，即關(guān)于科學(xué)的科學(xué)，醫(yī)學(xué)信息學(xué)元科學(xué)即是指關(guān)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)的科學(xué)。當(dāng)醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展到一定階段的時(shí)候，醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體會(huì)對(duì)學(xué)科的本質(zhì)、規(guī)律及其相關(guān)元問(wèn)題進(jìn)行分析與探究，便產(chǎn)生了“學(xué)中之學(xué)”、“科學(xué)之科學(xué)”的研究取向，筆者認(rèn)為可以將這類的醫(yī)學(xué)信息學(xué)分支學(xué)科稱之為“醫(yī)學(xué)信息學(xué)元科學(xué)”。醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體會(huì)遵循學(xué)科發(fā)展史的軌跡，即經(jīng)驗(yàn)研究、方法論研究和理論研究，具體發(fā)展走向?yàn)椴“腹芾?、醫(yī)學(xué)信息檢索、衛(wèi)生信息管理學(xué)、衛(wèi)生信息化、衛(wèi)生法律法規(guī)、醫(yī)學(xué)信息保護(hù)技術(shù)學(xué)、醫(yī)院信息系統(tǒng)、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、電子病歷、區(qū)域醫(yī)療合作和醫(yī)學(xué)信息學(xué)史等。在此基礎(chǔ)之上，醫(yī)學(xué)信息學(xué)科分支中會(huì)產(chǎn)生醫(yī)學(xué)信息學(xué)概論(衛(wèi)生信息管理概論)——以“揭示醫(yī)學(xué)信息學(xué)現(xiàn)象本質(zhì)和規(guī)律為研究目的”的學(xué)科。醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式研究就是關(guān)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科自身的深化與拓展，醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體立足于宏觀抽象層面，從根本上認(rèn)識(shí)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的元問(wèn)題和本質(zhì)規(guī)律?，F(xiàn)階段我國(guó)的醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究已具備一定的規(guī)模和水平，其研究領(lǐng)域已經(jīng)從醫(yī)學(xué)知識(shí)表達(dá)、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育與培訓(xùn)l等傳統(tǒng)領(lǐng)域向面向語(yǔ)義互操作的知識(shí)體系構(gòu)建、跨系統(tǒng)和跨應(yīng)用的互操作標(biāo)準(zhǔn)制定、網(wǎng)格與云環(huán)境下的應(yīng)用、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)、人體模型建設(shè)、臨床決策和認(rèn)知學(xué)領(lǐng)域深入發(fā)展。盡管醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展領(lǐng)域，具有較快的發(fā)展速度，但是對(duì)元問(wèn)題層面的挖掘探討仍對(duì)學(xué)科的發(fā)展是至關(guān)重要的。以醫(yī)學(xué)信息學(xué)元科學(xué)代表“醫(yī)學(xué)信息學(xué)概論”或“衛(wèi)生信息管理概論”為例，現(xiàn)有的文獻(xiàn)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(rèn)為作為醫(yī)學(xué)信息學(xué)元科學(xué)的《衛(wèi)生信息管理概論》應(yīng)當(dāng)注重對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)生存環(huán)境、發(fā)展史和共同體的研究，應(yīng)從醫(yī)學(xué)信息學(xué)本身的問(wèn)題出發(fā)建立起本學(xué)科研究問(wèn)題的獨(dú)特視角，而不宜將大量的篇幅放在對(duì)“對(duì)象性事物”的描述和闡述上。基于元科學(xué)的重要性，醫(yī)學(xué)信息學(xué)理應(yīng)將更多的空間設(shè)定在元科學(xué)領(lǐng)域的研究上，才能從根本上提升該學(xué)科地位。醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式研究理應(yīng)針對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)自身的探討和分析，立足于宏觀抽象層面認(rèn)識(shí)醫(yī)學(xué)信息學(xué)基本問(wèn)題和本質(zhì)規(guī)律的研究。鑒于此，筆者認(rèn)為醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式研究與醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展的要求是一致的，它是醫(yī)學(xué)信息元科學(xué)研究的最佳切入點(diǎn)，它是以醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展史為研究主線，不僅涉及到醫(yī)學(xué)信息學(xué)未來(lái)的發(fā)展方向，還需要研究醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科共同體主體作用、醫(yī)學(xué)信息范式變遷與學(xué)科外在環(huán)境因素之間的關(guān)系等。

2．2范式研究是醫(yī)學(xué)信息學(xué)汲取外學(xué)科精華的典型嘗試

較之于醫(yī)學(xué)信息學(xué)內(nèi)部各分支學(xué)科之間的互相融合，醫(yī)學(xué)信息學(xué)對(duì)其他學(xué)科理論和技術(shù)應(yīng)用的吸收、引進(jìn)、消化、滲透、移植等將不斷推進(jìn)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展。即使醫(yī)學(xué)信息學(xué)在解謎過(guò)程中出現(xiàn)不可通約性，分歧未能達(dá)成一致意見(jiàn)，醫(yī)學(xué)信息學(xué)也會(huì)在反復(fù)的推敲和質(zhì)疑中逐漸成熟。因?yàn)樵谕鈱W(xué)科理論引入醫(yī)學(xué)信息學(xué)的磨合期中所產(chǎn)生的碰撞、摩擦和火花，可能為醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展提供爭(zhēng)論的焦點(diǎn)和學(xué)術(shù)的創(chuàng)新點(diǎn)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式研究正是基于這一思考與目的。美國(guó)社會(huì)學(xué)家米爾斯在《社會(huì)學(xué)的想像力》中論及：“將自己的領(lǐng)域當(dāng)作獨(dú)立的王國(guó)，而忽略它與其他領(lǐng)域，諸如經(jīng)濟(jì)、政治等方面的聯(lián)系，造成了歸納的一般性無(wú)法演變成演繹的精確性，演繹的精確性又無(wú)法上升到歸納的一般性。最終的結(jié)果就是，個(gè)人困擾沒(méi)有成為公共論題，甚至于漸行漸遠(yuǎn)。人文精神的組織力進(jìn)化成為科學(xué)精神的機(jī)械性，而概念和方法則成為了問(wèn)題的主導(dǎo)因素，這不禁有本末倒置之嫌。加之于我們對(duì)社會(huì)本身是如何形成的一無(wú)所知，而只是無(wú)意識(shí)地接受了其存在的合法性，這更容易加深身處其中人的無(wú)力和無(wú)助感。”醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式從本質(zhì)上說(shuō)就是社會(huì)學(xué)理論進(jìn)入醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的一大嘗試。醫(yī)學(xué)信息學(xué)由單一研究方向向多重研究方向發(fā)展，從病案管理學(xué)向病案學(xué)、醫(yī)學(xué)信息檢索、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)、認(rèn)知學(xué)和醫(yī)學(xué)倫理與監(jiān)管等方向發(fā)展，醫(yī)學(xué)信息學(xué)專業(yè)呈現(xiàn)日益增多，學(xué)科日趨分化的趨勢(shì)。從醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，符合人類的認(rèn)識(shí)發(fā)展規(guī)律。初期關(guān)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)的知識(shí)是從病案管理實(shí)踐著手，對(duì)于學(xué)科還沒(méi)有一個(gè)完整、清晰的認(rèn)識(shí)，隨著研究活動(dòng)的深入、認(rèn)識(shí)的推進(jìn)，與學(xué)科內(nèi)外發(fā)展動(dòng)力因素的影響，對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)進(jìn)行逐塊逐層的分解研究，于是出現(xiàn)了整體知識(shí)的不斷吸收、引進(jìn)、消化、滲透、移植等，在學(xué)科組成上表現(xiàn)為學(xué)科不斷分化成病案學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、衛(wèi)生信息系統(tǒng)等分支學(xué)科(或?qū)I(yè))。醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展理應(yīng)汲取外學(xué)科的精華充實(shí)與強(qiáng)化本學(xué)科內(nèi)涵建設(shè)，來(lái)解決醫(yī)學(xué)信息學(xué)科建設(shè)中的熱點(diǎn)、難點(diǎn)與焦點(diǎn)問(wèn)題。因此，為了醫(yī)學(xué)信息學(xué)的科學(xué)發(fā)展，我們需要的是深刻剖析與之存在學(xué)科依賴關(guān)系及其運(yùn)作原則，并結(jié)合其他學(xué)科的研究成果來(lái)探討此情境下的醫(yī)學(xué)信息學(xué)的學(xué)科發(fā)展問(wèn)題，而不是脫離其中任何一方。我國(guó)的醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)端于2O世紀(jì)80年代初的醫(yī)學(xué)圖書(shū)情報(bào)學(xué)，研究體系不夠完整和成熟，研究領(lǐng)域也不平衡，例如重視文獻(xiàn)信息管理、技術(shù)路線和微觀實(shí)踐，但是對(duì)于理論研究和學(xué)科RESEARCHONLIBRARYSCIENCE19建設(shè)研究不夠深入，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)滯后，信息共享不足、缺乏系統(tǒng)規(guī)劃，人才數(shù)量不足、質(zhì)量有待提高、結(jié)構(gòu)不盡合理。新時(shí)期的醫(yī)學(xué)信息學(xué)又面臨學(xué)科外的政治環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，與計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、社會(huì)學(xué)、倫理學(xué)、認(rèn)知學(xué)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用與滲透，意味著醫(yī)學(xué)信息學(xué)已經(jīng)沿著范式理論的軌跡，發(fā)展成為一門(mén)綜合各學(xué)科精華的邊緣交叉學(xué)科。在醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究呈現(xiàn)多樣化趨勢(shì)的今天，借鑒社會(huì)學(xué)方法有助于分析醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展方向、分支學(xué)科，或許會(huì)讓我們發(fā)現(xiàn)原來(lái)的封閉視野所不能看到的演進(jìn)過(guò)程與規(guī)律；也有助于當(dāng)我們習(xí)慣于現(xiàn)有學(xué)科思維框架下的醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展之余，換之以外學(xué)科的視角重新審視和考察醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展和演變，給學(xué)科的發(fā)展與建設(shè)輸入新的血液。

3醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科范式內(nèi)涵探微

“范式(Paradigm)”一詞是托馬斯•庫(kù)恩首先在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》一書(shū)中用于科學(xué)研究的，他在該書(shū)中指出：“范式通常是指那些公認(rèn)的科學(xué)成就，他們?cè)谝欢螘r(shí)間里為實(shí)踐共同體提供典型的問(wèn)題和解答?？梢杂脕?lái)解釋科學(xué)歷史發(fā)展軌跡及其科學(xué)知識(shí)增長(zhǎng)模式的社會(huì)學(xué)概念?！薄胺妒降闹饕憩F(xiàn)為‘符號(hào)概括’、‘信念’、‘價(jià)值’和‘范例’等。”在解讀與理解庫(kù)恩關(guān)于范式的闡述的基礎(chǔ)上，筆者認(rèn)為，醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式是醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體在醫(yī)學(xué)信息生產(chǎn)和管理實(shí)踐活動(dòng)中所共有的世界觀、方法論、理論成果和共同遵守的行為準(zhǔn)則(即范例)等成分，是指醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體公認(rèn)的“模式”。共同體、世界觀、方法論、理論成果和范例等是醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式的重要組成成分，其雖不可能涵蓋醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式全部的“應(yīng)有之義”，但可以把這些當(dāng)作醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式的核心內(nèi)容。

3．1共同體

科學(xué)共同體簡(jiǎn)稱為共同體，最早運(yùn)用可以追溯到1942年，英國(guó)物理學(xué)家、哲學(xué)家波朗尼(Polanyi)在其論文《科學(xué)的自治》中使用了這一概念。庫(kù)恩在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》中把“共同體”理解為科學(xué)范式的承載體——“一個(gè)科學(xué)共同體由共有一個(gè)范式的人組成”。學(xué)科共同體是以上一切成分元素的執(zhí)行者，也是經(jīng)常被忽略的研究主體?？茖W(xué)共同體研究在范式研究中的地位毋庸置疑，醫(yī)學(xué)信息學(xué)科共同體正因?yàn)橛辛斯餐姆妒讲拍芗性谙嗤难芯款I(lǐng)域內(nèi)，不受時(shí)間和空間的限制，進(jìn)行交流和互動(dòng)。因此在研究醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式時(shí)，首先要明確醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體的概念。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科主要研究的是醫(yī)學(xué)信息學(xué)的對(duì)象、方法論、理論標(biāo)準(zhǔn)，而很少涉及醫(yī)學(xué)信息學(xué)的認(rèn)識(shí)主體——醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體。醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體可理解為發(fā)展醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式的主體，研究醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式主體，擁護(hù)同一醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式的主體。醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體由授受相應(yīng)的醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育背景和學(xué)科訓(xùn)I練的學(xué)者構(gòu)成，他們以發(fā)展醫(yī)學(xué)信息學(xué)為使命，具有共同的價(jià)值理念，遵循共同的學(xué)術(shù)規(guī)范和維護(hù)共同的學(xué)術(shù)尊嚴(yán)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)科共同體通常遵循醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科發(fā)展規(guī)律，致力于醫(yī)學(xué)信息學(xué)科學(xué)研究、教育教學(xué)、實(shí)踐，是醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科的主體。醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體可以是相對(duì)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(duì)穩(wěn)定的組織機(jī)構(gòu)、成員、規(guī)范和活動(dòng)方式。如中國(guó)醫(yī)院管理學(xué)會(huì)下的病案管理委員會(huì)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)會(huì)，全國(guó)33所開(kāi)設(shè)醫(yī)學(xué)信息學(xué)相關(guān)專業(yè)(或方向)的院校教師組成的同事式組織、導(dǎo)師與學(xué)生組成的師徒式組織，以及其他醫(yī)學(xué)信息科研、實(shí)踐機(jī)構(gòu)組成的固定團(tuán)隊(duì)等。后者一般不具備嚴(yán)格意義上傳統(tǒng)固定的組織形式、規(guī)模和穩(wěn)定人員構(gòu)成等內(nèi)容。如因課題立項(xiàng)而臨時(shí)組建的課題組形式，各地組織的擁有固定主題的學(xué)術(shù)研討會(huì)、學(xué)術(shù)論壇、博士論壇，同一學(xué)科領(lǐng)域或分支學(xué)科的共同愛(ài)好者等。從醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體發(fā)揮的作用來(lái)看，非正式組織形式的學(xué)科共同體不僅是學(xué)科建設(shè)與發(fā)展的生力軍，也是正式組織形式醫(yī)學(xué)信息學(xué)科共同體的補(bǔ)充力量。當(dāng)他們的自身作用和地位日益得到社會(huì)及統(tǒng)治階層認(rèn)可時(shí)，自組織形式隨時(shí)有可能轉(zhuǎn)化為有組織形式。

3．2世界觀

世界觀，又稱為宇宙觀，是哲學(xué)的樸素形態(tài)。由于醫(yī)學(xué)共同體所處的社會(huì)地位、觀察問(wèn)題的角度不同形成不同的醫(yī)學(xué)信息學(xué)世界觀，這種觀點(diǎn)是共同體自身醫(yī)學(xué)信息學(xué)工作、學(xué)習(xí)和生活實(shí)踐的結(jié)果，往往是自發(fā)形成的，需要醫(yī)學(xué)信息學(xué)的相關(guān)研究者對(duì)其進(jìn)行自覺(jué)地概括和總結(jié)并給予理論上的論證，才能成為指導(dǎo)學(xué)科發(fā)展的哲學(xué)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體的世界觀是形而上的部分，是共同體對(duì)整個(gè)醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科，以及共同體與醫(yī)學(xué)信息學(xué)之間的總的看法和根本觀點(diǎn)，簡(jiǎn)而言之即醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體對(duì)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)這一學(xué)科的總體認(rèn)識(shí)，對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的共識(shí)，包括醫(yī)學(xué)信息學(xué)科共同體所共有的基本信念、價(jià)值取向、思維方式等，是本體論、認(rèn)識(shí)論層面的承諾，以及對(duì)自身在醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科中的地位和作用的看法。醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體的世界觀可作為指導(dǎo)思想，指導(dǎo)醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體開(kāi)展醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究。醫(yī)學(xué)信息的世界觀往往決定著一個(gè)學(xué)科的自身定位和發(fā)展方向，表現(xiàn)在醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式研究中則是要解決“如何看待醫(yī)學(xué)信息學(xué)專業(yè)研究對(duì)象”的問(wèn)題。當(dāng)認(rèn)為醫(yī)學(xué)信息體現(xiàn)為一種歷史記錄屬性時(shí)，要維護(hù)的是學(xué)科歷史有機(jī)聯(lián)系；當(dāng)認(rèn)為醫(yī)學(xué)信息體現(xiàn)為一種知識(shí)屬性時(shí)，要實(shí)現(xiàn)的是學(xué)科最大效益。

3．3方法論

醫(yī)學(xué)信息學(xué)方法論是醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體在醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)習(xí)、實(shí)踐和研究中所自覺(jué)沿襲的一般方法。醫(yī)學(xué)信息學(xué)方法論是以解決醫(yī)學(xué)信息學(xué)中的問(wèn)題為目標(biāo)的一種體系或系統(tǒng)，通常涉及問(wèn)題分析、任務(wù)工具和方法技巧等方面的論述。方法論體現(xiàn)在世界觀、自然觀、社會(huì)歷史觀、倫理觀、審美觀、科學(xué)觀之中，可以是由模式、方式、方法、手段等組成的經(jīng)驗(yàn)研究成果、案例和實(shí)用技術(shù)方法。醫(yī)學(xué)信息學(xué)方法論會(huì)對(duì)一系列具體的方法進(jìn)行分析研究、系統(tǒng)總結(jié)并最終提出較為一般性的原則。醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科的發(fā)展范式按照庫(kù)恩的科學(xué)范式為一般原則，即從前科學(xué)——常規(guī)科學(xué)——反常與危機(jī)——科學(xué)革命——新的常規(guī)科學(xué)為醫(yī)學(xué)信息學(xué)的學(xué)科發(fā)展線索，并利用歷史主義方法構(gòu)建醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式理論；在經(jīng)驗(yàn)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(shí)，利用來(lái)源原則與事由原則進(jìn)行歸檔管理；在醫(yī)學(xué)信息學(xué)安全和實(shí)用技術(shù)中則是一些純事實(shí)性和操作性方法，如利用原型法指導(dǎo)醫(yī)院進(jìn)行信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)建設(shè)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)方法論是用以指導(dǎo)醫(yī)學(xué)信息學(xué)進(jìn)行學(xué)術(shù)研究和實(shí)踐活動(dòng)的路徑與綱領(lǐng)，解決的是“醫(yī)學(xué)信息學(xué)如何從事專業(yè)學(xué)術(shù)活動(dòng)”的問(wèn)題。如研究方法中的歷史主義研究方法、實(shí)證主義方法、論證方法、比較方法和調(diào)查研究方法等。

3．4理論成果

醫(yī)學(xué)信息學(xué)理論成果是指對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)范式形成并起著決定作用的共有醫(yī)學(xué)信息學(xué)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(xué)信息學(xué)理論在成為共有認(rèn)識(shí)之后可以上升到范式層面，達(dá)到范式層面的理論成果同一般的理論成果有聯(lián)系，也有區(qū)別。聯(lián)系在于，范式層面的理論來(lái)自于一般理論而又高于一般理論，它是醫(yī)學(xué)信息學(xué)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(zhì)屬性的思維形式。作為醫(yī)學(xué)信息學(xué)理論邏輯出發(fā)點(diǎn)的概念是基本概念。共有概念是對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科共有基本元素的約定，而這些概念必須是以醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科的本源概念的面貌出現(xiàn)。如“病歷”、“醫(yī)囑”和“病案”。命題是表明判斷結(jié)果的陳述語(yǔ)句，有真假意義的語(yǔ)句才是命題。如病案的本質(zhì)屬性是原始醫(yī)療記錄性——這是對(duì)病案本質(zhì)屬性的肯定判斷，是一個(gè)可以做真假檢驗(yàn)的語(yǔ)句。共有命題是指醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科理論中類似自然科學(xué)中定理、定律性質(zhì)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(lái)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(jīng)得到充分的論證，成為共同體內(nèi)部約定俗成的公理，但是醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體不會(huì)因?yàn)榫唧w理論的不完善而影響范式共有理論的存在，對(duì)于共有理論，也不會(huì)因?yàn)檠芯恐黧w的不同闡釋而影響其范式指導(dǎo)作用。雖然處于同一學(xué)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(diǎn)，醫(yī)學(xué)信息學(xué)共同體能夠同意確認(rèn)一個(gè)范式，但不會(huì)同意對(duì)范式的完整詮釋或合理化。缺乏標(biāo)準(zhǔn)詮釋或不能得出一致同意的規(guī)則并不會(huì)阻止范式指導(dǎo)研究。

3．5范例

篇10

關(guān)鍵詞：工科院校;生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè);生物實(shí)踐教學(xué);教學(xué)改革

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

生物醫(yī)學(xué)工程（Biology Medical Engineering，BMI）是綜合生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和工程學(xué)的理論和方法而發(fā)展起來(lái)的，其主要是運(yùn)用現(xiàn)代自然科學(xué)和工程技術(shù)的原理和方法，從工程學(xué)的角度，在多層次上研究人體的結(jié)構(gòu)、功能及其相互關(guān)系，揭示生命現(xiàn)象，為防病、治病提供新的技術(shù)手段的一門(mén)綜合性、高技術(shù)的學(xué)科，多學(xué)科的高度綜合交叉是生物醫(yī)學(xué)工程的特點(diǎn)[1]。自上世紀(jì)70年代末以來(lái)，國(guó)內(nèi)許多醫(yī)學(xué)院校、綜合性大學(xué)、理工科大學(xué)及相關(guān)科研機(jī)構(gòu)都設(shè)立了生物醫(yī)學(xué)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(gè)專業(yè)方向，課程設(shè)置主要包括工程類課程和醫(yī)學(xué)類課程，旨在培養(yǎng)具有各方面能力的復(fù)合型人才[2]。

在生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的培養(yǎng)體系中，實(shí)踐教學(xué)是培養(yǎng)大學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新思維和創(chuàng)新精神、提高整體教學(xué)質(zhì)量的根本保證和有效途徑[3]。南京郵電大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)是在學(xué)校原來(lái)的信號(hào)與信息處理等優(yōu)勢(shì)學(xué)科的支撐下發(fā)展起來(lái)的，因此在醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)圖像處理、生物傳感和生物信息學(xué)等領(lǐng)域積累了雄厚的師資和科研力量，上述領(lǐng)域的實(shí)踐教學(xué)體系完善、教學(xué)平備。比較而言，學(xué)校在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的教學(xué)和科研上相對(duì)薄弱，特別是在生物醫(yī)學(xué)方面的實(shí)踐教學(xué)有明顯的不足，存在著師資力量缺乏、教學(xué)平臺(tái)薄弱、課時(shí)有限等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，我們從師資隊(duì)伍建設(shè)、資源優(yōu)化配置、教學(xué)內(nèi)容改革和教學(xué)方式更新等方面入手，對(duì)生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的生物學(xué)實(shí)踐教學(xué)提出一系列改革措施，取得一定的效果。

一、生物學(xué)實(shí)踐教學(xué)存在的問(wèn)題

南京郵電大學(xué)是傳統(tǒng)的工科院校，信息學(xué)科是學(xué)校的辦學(xué)特色。在工學(xué)為主體，以及“大信息”的背景下，學(xué)校的通信、電子、圖像和計(jì)算機(jī)等學(xué)科的科研氛圍濃厚、師資力量較強(qiáng)，相關(guān)課程的教學(xué)體系成熟、教學(xué)特點(diǎn)鮮明。上述相關(guān)學(xué)科的實(shí)踐教學(xué)已經(jīng)構(gòu)建了包括課內(nèi)實(shí)驗(yàn)、專題實(shí)驗(yàn)、綜合訓(xùn)練和生產(chǎn)實(shí)習(xí)一系列完善的實(shí)踐教學(xué)體系結(jié)構(gòu)。但隨著我國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)科建設(shè)工作的開(kāi)展，以及生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究和應(yīng)用的快速發(fā)展，迫切的需要將更多的生物醫(yī)學(xué)知識(shí)融入到工程學(xué)知識(shí)中。為了擴(kuò)展生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)學(xué)生在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，在生物學(xué)教學(xué)方面，我校目前開(kāi)設(shè)了幾門(mén)生物學(xué)領(lǐng)域的課程，包括現(xiàn)代生物學(xué)、定量生理學(xué)和解剖生理學(xué)等。

由于學(xué)校在生物醫(yī)學(xué)相關(guān)學(xué)科的科研和教學(xué)缺乏基礎(chǔ)，因此這些課程的師資力量較為缺乏，實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)也比較薄弱。此外，生物醫(yī)學(xué)課程多屬于理論加上實(shí)驗(yàn)的課程，要求課時(shí)較多。以解剖與生理為例，理論課要講51個(gè)學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)課也需要51個(gè)學(xué)時(shí)[4，5]。但我校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)大綱，對(duì)解剖與生理課程只設(shè)置了36個(gè)學(xué)時(shí)的理論課以及4個(gè)學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課。因此，在這些課程的理論課教學(xué)上，需要大幅的調(diào)整以適應(yīng)本專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)要求[4，5]。在實(shí)驗(yàn)教學(xué)上，由于課時(shí)的限制，大多為演示實(shí)驗(yàn)或參觀，學(xué)生缺乏動(dòng)手實(shí)踐機(jī)會(huì)[6]。

筆者在調(diào)研學(xué)生對(duì)解剖與生理課程興趣、期望和要求時(shí)，有68.1%的同學(xué)表示對(duì)這門(mén)課程感興趣或非常感興趣（表1），并且有30%的同學(xué)希望能有動(dòng)手實(shí)踐的機(jī)會(huì)（表2）。但我校目前現(xiàn)有的師資力量、實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)和課時(shí)設(shè)置都不能滿足學(xué)生的這一要求，因此，必須采取有效的改進(jìn)措施提高教學(xué)平水，滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)要求。

二、生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)改進(jìn)辦法

1.培養(yǎng)專任教師隊(duì)伍。為了提高我校生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的教學(xué)和科研水平，近幾年來(lái)，已引進(jìn)多個(gè)生物醫(yī)學(xué)相關(guān)專業(yè)的博士和高級(jí)人才，構(gòu)建了一個(gè)高學(xué)歷的教師隊(duì)伍。教師的專業(yè)和研究方向包括了分子生物學(xué)、蛋白質(zhì)工程以及納米材料毒理等，這些教師的專業(yè)背景和知識(shí)體系完全滿足了現(xiàn)有的生物課程教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的需要。

2.完善實(shí)驗(yàn)教學(xué)條件。為了提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)水平，同時(shí)為了滿足學(xué)校科研項(xiàng)目發(fā)展的需要，我校已于近幾年建設(shè)完成了生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室。實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)目標(biāo)是建立一個(gè)以生物技術(shù)為核心，結(jié)合醫(yī)學(xué)診斷以及生物信息處理的多層次性和綜合性實(shí)驗(yàn)基地，使學(xué)生系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)和掌握全面的生命科學(xué)綜合實(shí)驗(yàn)技能，以培養(yǎng)生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域創(chuàng)新性人才，同時(shí)為生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的師生提供一個(gè)高水平的細(xì)胞、分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)研究平臺(tái)，以加強(qiáng)不同學(xué)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(xué)、細(xì)胞生物學(xué)操作平臺(tái)和蛋白結(jié)構(gòu)測(cè)試和信息處理的表征平臺(tái)。在此平臺(tái)上，我們?yōu)閷W(xué)生設(shè)立了核酸分離和檢測(cè)，核黃素、丙二醛和超氧化物歧化酶等生化指標(biāo)測(cè)定等一系列的實(shí)驗(yàn)。讓學(xué)生走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，觀看并親自動(dòng)手操作，極大激發(fā)了學(xué)生的對(duì)生物學(xué)課程的學(xué)習(xí)興趣。

3.改革實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容和方法。除了加強(qiáng)教師隊(duì)伍和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的建設(shè)，我們還通過(guò)多種教學(xué)方法和途徑改革實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容。針對(duì)生物類課程實(shí)驗(yàn)課時(shí)不足的問(wèn)題，許多教師針對(duì)生物領(lǐng)域的熱點(diǎn)方向開(kāi)設(shè)了一系列的開(kāi)放實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，通過(guò)開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)生走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室和動(dòng)物房，讓學(xué)生跟著老師學(xué)習(xí)一些基本的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)以及動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的操作技能和方法[7-9]。

在教學(xué)中，教師積極鼓勵(lì)對(duì)生物醫(yī)學(xué)相關(guān)實(shí)驗(yàn)有興趣并且有能力的本科生申報(bào)創(chuàng)新項(xiàng)目，鼓勵(lì)教師和學(xué)生并將畢業(yè)設(shè)計(jì)與創(chuàng)新項(xiàng)目相結(jié)合，以教師的科研項(xiàng)目為載體，讓學(xué)生在實(shí)踐中創(chuàng)新[10]。實(shí)踐以學(xué)生為主體，讓學(xué)生獨(dú)立查閱中外文獻(xiàn)，了解項(xiàng)目最新的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，學(xué)習(xí)各種新的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，掌握科學(xué)研究方法，這不僅有利于學(xué)生自主學(xué)習(xí)、解決問(wèn)題的能力，培養(yǎng)創(chuàng)新思維，同時(shí)還加深例如學(xué)生對(duì)各種專業(yè)課程的理解以及對(duì)生物工程專業(yè)的認(rèn)識(shí)。實(shí)踐證明，上述教學(xué)方法激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高了學(xué)生的動(dòng)手能力和操作能力，并培養(yǎng)了學(xué)生的團(tuán)隊(duì)精神，取得了良好的教學(xué)效果。

同時(shí)學(xué)校還積極與南京大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)、江蘇省中醫(yī)院等單位建立合作關(guān)系，帶領(lǐng)學(xué)生參觀實(shí)驗(yàn)室，讓學(xué)生對(duì)生物醫(yī)學(xué)各領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)室構(gòu)成、具體運(yùn)作有更直觀的認(rèn)識(shí)。通過(guò)在大學(xué)和醫(yī)院等實(shí)習(xí)基地的參觀和關(guān)系，讓學(xué)生充分認(rèn)識(shí)到生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的學(xué)習(xí)目的和專業(yè)知識(shí)的應(yīng)用價(jià)值。

生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)作為一門(mén)為生物學(xué)和醫(yī)學(xué)服務(wù)的交叉學(xué)科，生物學(xué)實(shí)驗(yàn)課對(duì)生物醫(yī)學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)和理解掌握領(lǐng)域非常重要。針對(duì)我校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中存在的問(wèn)題，我們開(kāi)展一系列的教學(xué)改革與實(shí)踐，取得了很好的效果。極大地激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，調(diào)動(dòng)了學(xué)生的參與熱情，提高學(xué)生的實(shí)踐能力，并且為學(xué)生今后的工作和科研奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。希望能在此基礎(chǔ)上，繼續(xù)完善現(xiàn)有的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)體系和教學(xué)方法，從而更好地促進(jìn)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)課程建設(shè)和發(fā)展。

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