關于提高生物類專業《生物信息學》教學的一些建議論文

　　中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）32-0219-02

　　生物信息學是在生命科學、計算機科學和數學的基礎上逐步發展而形成的一門新興交叉學科，其實質就是利用信息科學與技術對生物數據進行獲取、處理、存儲、發布、分析和解釋，進而揭示紛繁復雜的數據中所蘊含的生物學本質[1]。作為21世紀生命科學領域發展最為迅速的學科之一，生物信息學已經成為生命科學研究領域的重要學科[2]。實驗室的每一項技術，從簡單的基因克隆、基因數據分析到生物大分子進化研究都需要應用到生物信息學，因此，對于生物類專業的學生而言，掌握生物信息學的相關知識尤為重要。我國各大專院校都在不斷努力創新和改進現有生物信息學課程的教學方法與方式。因此，作者結合近五年來開設生物信息學課程的教學實踐，分析了目前生物信息學課程教學中存在的主要問題，提出幾點建議，希望能夠有助于推動生物類專業生物信息學課程教學質量的提高。

　　一、生物類專業生物信息學課程教學中的問題

　　1.生物信息學教材的選擇。生物信息學的發展速度快、內容廣泛，目前很多國內高校使用的教材多為國外教材的影印版或者中文翻譯版本，國內引進的生物信息學相關的英文原版教材中有些屬于科普性質，內容過于簡單，而有些偏重介紹生物信息學的計算方法或模型的建立，過于復雜[3]。而國內相關教材更新較慢，課堂內容涵蓋的知識面和知識點相對減縮，而且一些前沿的數據和先進軟件沒有講授，這些對學生的發展和生物信息知識的合理運用極為不利[4]，因此，目前導致很多高校教師無法選擇適用于生物類專業的生物信息學教材。

　　2.教學大綱安排不合理。生物信息學是一門集分子生物學、計算機科學和數學等多個學科的交叉學科，它囊括了基因數據獲取、基因預測、序列比對、序列拼接、分子進化、蛋白質序列分析、蛋白質結構預測、分子建模、藥物設計以及基因芯片蛋白芯片等內容模塊，同時各領域內容還涉及到具體的計算方法、概率統計、機器語言等知識模塊。由于課時設置有限，如果教師在課堂教學對各領域內容面面俱到，會造成大部分內容都只是蜻蜓點水，學生學完以后雖然接觸了很多東西，但在生物研究中遇到實際問題還是束手無策。

　　3.教學內容滯后。生物信息學是一個快速發展的學科，隨著生物學科自身的發展和研究的深入，新的數據庫和信息資源不斷涌現，各種數據庫和軟件的更新換代非常頻繁，如果教師所講授的在線服務器、分析軟件、講解實例都不是當前最普遍的，學生學完后打開最新的在線服務器或是相關分析軟件依然不會操作。

　　4.教學方法和教學手段存在不足。生物信息學教學普遍采用普通教室多媒體講授，而生物信息學課程是一個實踐操作課，學生經常要動手操作，普通多媒體教學與實踐操作教學相脫節。傳統的講授很難與實踐教學效果相比，很多學生雖完成了生物信息學課程學習，也接受了很多生物信息學的理論知識，但在進入大四階段做課題研究完成畢業論文時，遇到需要在數據庫查詢序列、用軟件分析序列或蛋白性質、結構特點等問題時依然束手無策。

　　二、生物類專業生物信息學課程教學建議

　　1.調整教學大綱。對于生物類專業的學生來說，生物信息學是生物研究中的輔助工具，不需要掌握生物信息學算法或軟件編程細節，而是培養學生運用生物信息學的方法來解決生物研究中遇到的問題，比如能夠應用檢索工具查找序列等相關的數據信息、利用比對軟件或是BLAST在線服務器對感興趣的序列進行比對分析、選擇適當的建樹方法對DNA或蛋白序列進行系統發育樹的構建、可分析蛋白序列信息并預測其三維結構以及引物設計等。因此對于生物類專業學生的教學，應重點培養學生的實踐能力，尤其是關于數據庫的使用和分析軟件的操作，使他們以后在生物相關領域的'工作中能學以致用，所以對于當前生物類專業的培養目標應以應用為核心安排教學大綱。據此，確定了以下的教學內容：教學內容共54學時，分為理論基礎和上機實踐兩部分。理論教學內容共36學時包括：生物信息學緒論、生物信息數據庫的查詢與搜索、基因和蛋白質序列比對、序列拼接、生物進化與分子系統發育分析、基因預測與引物設計、蛋白質結構及其預測、計算機輔助藥物設計；上機實踐共18學時包括：常用生物數據庫的查詢與搜索、核酸序列檢索與分析、多重序列比對和系統發育樹的構建、PCR引物設計及評價、蛋白質序列分析及結構預測。

　　2.教學內容主次分明。由于生物信息學技術及分析手段更新迅速，教學內容會顯得越來越臃腫，作者建議對于生物類專業的學生可以以生物信息學方法的掌握和生物信息學工具的應用來設計教學內容，關于生物信息學本身涉及到的一些數學模型和編程算法，可簡略講授，教學過程中盡量把有限的教學學時用到以生物信息學為工具解決生物學研究問題的教學中去，避免“面面俱到”的灌輸式教育。例如，對于講授序列比對這一章的知識，關于序列比對所使用的方法PAM和BLOSUN矩陣，對于如何采用數學方法構建這些計分矩陣過程可略過，只需簡要介紹PAM和BLOSUN矩陣的概念意義以及用途，重點放在如何使用生物信息學軟件進行序列比對，并理解各參數設置的意義。另外，在生物信息學各教學內容模塊中涉及到的相關數據庫及軟件種類繁多，其數量在不斷增加，版本也在不斷更新。例如在講授生物信息數據庫的查詢與搜索這一章節時，涉及到的數據庫有核酸序列數據庫、蛋白質序列數據庫、蛋白質結構數據庫、基因組數據庫、蛋白組數據庫、代謝組數據庫等，而每個種類又含多個不同的數據庫，比如核酸序列數據庫有GenBank、EMBL和DDBJ等，蛋白質序列數據庫有swiss-prot、TrEMBL、NCBI和UniProt等。因此，我們重點介紹了3大站NCBI、EBI和SIB，其中我們著重介紹了NCBI的用于提取序列信息的工具――Entrez系統，Entrez將科學文獻、DNA和蛋白質序列數據庫、蛋白質三維結構數據、種群研究數據以及全基因組組裝數據整合成一個高度集成的系統。因此我們給學生演示并要求學生掌握如何采用Entrez查詢DNA和蛋白質序列等。另外在講授分子進化與系統發育分析這一章節時，要進行序列比對及系統發育樹的構建，可以使用ClustalW、BioEdit、DNAstar、phylip、MEGA、PAUP等本地軟件，也可以使用The PhylOgenetic Web Repeater（POWER）和Evolutionary Trace Server等網絡在線服務器分析?？紤]到軟件的通用型、易用性及本專業學生的英語水平、計算機操作水平，我們選擇ClustalW進行多序列比對，然后采用phylip軟件包構建系統發育樹，并要求學生掌握如何使用這兩個軟件構建系統發育樹。MEGA及其他在線服務器只簡單介紹具體操作方法作為輔助資料供學生自學。

　　3.基礎理論結合實踐教學。生物信息學教學強調學生的實踐能力培養，僅靠理論授課而無實驗學時，學生學完后依然只是紙上談兵。因此建議，生物信息學的講授應在合適的微機環境下進行，在理論課學習后，馬上安排學生進行實踐課，演練所學的軟件和方法等。另外教師在講課時也可結合當前生命科學的發展特點，與生物信息學有機巧妙的結合起來，選擇幾個典型的案例，進行課堂講授，現場操作；或是布置實踐任務，讓學生課后完成，在課堂隨機抽點學生讓學生操作，使學生參與其中，在實踐中感受生物信息學知識是如何解決生物科研中的問題的。比如作者在一開始講授在數據庫中查詢序列時，將學生按5～6人分成興趣小組，結合自己的興趣選擇特定基因，在后續整個課程的學習過程中，比如在學習到序列比對、基因預測、引物設計、系統進化樹構建、蛋白質結構預測時，都要求學生圍繞該基因利用掌握的各種生物信息學分析方法對其進行分析，并在課堂上隨機抽點學生進行現場操作示范，對于學生遇到的問題馬上給予解惑并結合知識點再次強調講授。這樣既調動課堂氣氛，也提高學生的積極性，使學生有較強的參與感，同時又加強了學生分析問題、解決問題的綜合能力。

　　生物類專業學生學習生物信息學的中心任務就是學會使用生物信息學知識從紛繁復雜的生物數據中揭示隱含的生物學意義。因此在教學中，授課教師要緊跟生命科學的發展，及時調整教學大綱、選擇教學內容并突出重點、采用以培養學生實踐動手能力的教學方式，做好生物信息學的課程教學工作，提高該課程的教學質量，使學生學習了生物信息學后，能在今后的生物科研中學以致用，解決實際問題。

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