生物信息学专业计算机课程

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生物信息学专业计算机课程

摘要：介绍了生物信息学专业教学的特点，分析了生物专业学生进行计算机课程教学中存在的问题，提出了生物专业计算机课程教学方法。

关键词：生物信息学;生物专业; 教学方法;学科交叉

Abstract： The characteristics of the professional teaching of bioinformatics are introduced ， then the paper analyzes on the professional students of biological problems existing in the teaching of puter， biological puter curriculum teaching methods are put forward.

Keywords： Bioinformatics; biology; teaching method; course cross

0.概述

近年来，伴随着生命科学的快速发展，有关生物的数据逐渐增多，而分析手段也很多，产生了生物信息学这个概念。

生物信息学是由生物学与计算机科学、应用数学以及统计学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科，它使用计算机和信息技术对生物信息数据进行采集、处理、存储、检索和分析，从而达到揭示相关数据中所蕴含的生物学意义的目的[1]。

为了快速有效地从海量的生物数据中获得所需信息，提高发现问题、解决问题的能力，在生物信息学教学过程中有必要开设一些计算机课程、数学及工程相关课程，这样可以启发学生综合运用数学、物理、工程科学和计算机知识的能力，拓宽其知识面，了解学科前沿和最新进展，培养跨越生命科学、计算科学、数理科学等不同领域的大科学素质和意识，为今后选择新兴交叉学科领域进行深造奠定基础。

因此很多大学增设了生物信息学这个本科专业，有的在计算机学院中增加生物信息专业本科，有的在生命学院增加生物信息本科，在本文中主要讨论在生命学院中开始生物信息学专业。

作为一门交叉学科，不同专业的学科体系对生物信息学课程教学提出了不同的要求，如何在生物专业学生中开展生物信息与计算机课程的结合，是培养更高理论和实践能力的生物信息专业人才的关键。

1 生物信息学的特点

生物信息学涉及分子生物学、微生物学、生物化学、蛋白质化学、分子遗传学、基因组学、生物物理学、概率论与数理统计、信息论及计算机技术等学科，学科交叉性极强。

仅就计算机技术而言，计算机编程、数据库技术和模式识别、软件工程及网络技术等都在生物信息学中有广泛的应用[1，2]。

因此，生物信息学是将不同领域知识高度集中的学科。

2 计算机课程的设置

对生物信息学来说，计算机技术就是一个工具，用来对生物数据进行处理。

工欲善其事，必先利其器，所以要做好数据的分析工作，必须让学生学好计算机课程，但更应该在生物信息学专业的教学计划中把计算机课程设置恰当，让学生受益[2]。

2.1 课程的选择顺序

生物信息学面对的是海量生物数据，所以首先需要学习使用编程工具，如JAVA或者C++语言或者Perl语言等编程工具，然后安排数据结构等课程对编程课程进行深入了解，后期安排数据库技术、数据挖掘等课程，方便学生进行实践应用。

2.2 教材和授课内容的合理选择

在学习生物的学生中开设生物信息学专业，那么教材的选择应该兼顾学生的知识背景和学习兴趣，由于学生对蛋白、进化、蛋白质结构、基因序列有一些认识，但对计算机比较恐惧，因此计算机教材可选用比较简单、易懂的，如JAVA课程主要讲解编程思想，那么主要包括环境变量设置、语法和如何编程，那么选择教材时就选包括这些内容的教材就可以了，并在上课过程中，结合一些生物信息软件来讲解，激发学生的学习兴趣。

同时，选择适合的授课内容也是必不可少的环节：序列比对算法、基因识别算法、蛋白质结构预测、分子动力学模型及机器学习或模式识别算法在生物信息学中的应用等方面的内容，此外在大学初期也要加强数学、物理和计算机方面的基本知识的课程开设[2]。

能够从他们自己的知识体系出发，阐述生物数据如何用计算机方法和技术进行获得并处理;并且了解学生已经掌握哪些生物学知识，在授课过程中，针对学生的特点综合使用多本教材更能达到预期效果。

使学生认识到计算机技术和方法在生物学研究领域的广阔应用空间。

随着生物信息学研究的深入，国内外出现了大量的生物信息学教材、专著和一些最新的文献。

2.3从抽象到具体的教学理念

由于生物信息学涉及数学、统计学及算法等众多理论知识，但有生物基础的学生具有生物学知识储备，缺乏计算机知识。

所以在为生物学专业上进行计算机课程时尽量采用结合实例进行讲解。

首先，针对生物学专业学生计算机知识薄弱的特点，尽可能将生物信息学问题转化为学生熟知领域的问题，例如，在讲解蛋白质二级结构预测时，可考虑学生学习过螺旋、折叠和无规则卷曲的特征，讲解模式识别算法预测二级结构的过程时用可采用一些模型如苹果等进行形象讲解更容易被学生接受了;其次，充分利用现代化教育技术及网络资源，对于未接触过计算机实验学生来说，程序代码对于他们而言是枯燥无味的，在教学过程中充分利用计算机实验和网络资源，让学生了解计算机程序的运行过程和网络中生物信息软件的使用，从而对计算机处理生物学数据产生感性认识。

例如，在讲解利用聚类算法分析基因芯片数据时，可以先播放基因芯片制作过程的Flash动画，让学生身临其境，这样不仅可以激发学生的学习兴趣，更可以加深学生对知识的理解和掌握。

或者讲解聚类算法可以用物种分类进行类比来讲解[2]。

2.4加强实验环节

生物专业的生物信息学课程的教学过程就是让学生了解并掌握计算机科学和技术如何处理分析生物学数据的过程。

因此，进行理论教学的同时，实验教学环节也是必不可少的[3]。

计算机实验不同于生物实验，而是主要通过计算机进行处理，例如可通过计算机实验直观的了解三大核酸数据库：蛋白质序列和结构数据库的数据组织方式;通过实验可以让学生掌握如何利用Acclrys Discovery Stdio软件进行蛋白质结构预测，感受蛋白质结构显示软件的强大威力，更重要的是，使学生了解到计算机技术和方法在生物数据处理过程中的举足轻重的作用。

从生物信息学实验课中，他们可以领略到计算机科学技术的魅力，增加作为生物信息学专业学生的自豪感，并坚定学好生物信息学知识的信念。

3 后续课程的构想

在后续课程中，由于前面为学生设置数据库原理与设计及数据挖掘等课程，可开设一些专题讲座，如了解数据库设计后，可结合生物专业的特点，可能了解了在网络环境中三大核酸数据库的组织结构，讲解它们是如何采用数据库知识进行组织的，并进行一些简单数据库的设计工作;在数据挖掘课程后可采用一些统计学软件如MATLAB处理生物数据的一些专题[4，5]。

又如开设讲解生物信息学的研究热点与与原来讲解的课程进行对接。

也可讲解一下药物信息学的设计、疾病靶点的选择等，激发学生学习生物信息学的意义，让有可能进一步深造的学生知道前进的动力。

4 结束语

作为一门新兴的学科，生物信息学专业的发展非常迅速，新的理论、算法和应用程序不断涌现。

因此在进行生生物信息学专业教学中，不拘泥于现有的生物信息学教材和计算机教材时纳入最新的研究成果，将相关研究领域的一些新的研究方法、网络资源以及工具软件介绍给学生。

例如， GCG软件是一套蛋白质、核酸序列分析软件，一般在Linux环境下使用，包括130多个软件，但现在这些类似功能的软件很多可网络上下载到Windows系统环境下进行蛋白质、核酸序列分析，因此可介绍这些软件给同学使用，方便同学在自己的电脑里熟练使用这些软件，同时有些软件有更新的算法和版本也可以介绍，及时更新学生的知识体系，培养学生相关学科前沿的意识，拓展学生视野。

参考文献：

[1] 孙啸，陆祖宏，谢建明.生物信息学基础[M].北京：清华大学出版社，2005：3

[2] 丁彦蕊，蔡宇杰.计算机专业生物信息学课程教学的实践探讨，安徽农业科学，2012，40(29)14596-14597

[3] 高亚梅，韩毅强.生物信息学本科教学初探[J].生物信息学，2007，5(1)：44-48

[4] 戴凌燕，姜述君，高亚梅.《生物信息学》课程教学方法探索与实践[J].生物信息学，2009，7(4) ：311～313.

[5] Did W M.Bioinformatics：sequence and genome analysis影印本[M].科学出版社，2002.