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提高生物类专业《生物信息学》教学的一些建议论文

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关于提高生物类专业《生物信息学》教学的一些建议论文

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）32-0219-02

生物信息学是在生命科学、计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴交叉学科，其实质就是利用信息科学与技术对生物数据进行获取、处理、存储、发布、分析和解释，进而揭示纷繁复杂的数据中所蕴含的生物学本质[1]。作为21世纪生命科学领域发展最为迅速的学科之一，生物信息学已经成为生命科学研究领域的重要学科[2]。实验室的每一项技术，从简单的基因克隆、基因数据分析到生物大分子进化研究都需要应用到生物信息学，因此，对于生物类专业的学生而言，掌握生物信息学的相关知识尤为重要。我国各大专院校都在不断努力创新和改进现有生物信息学课程的教学方法与方式。因此，作者结合近五年来开设生物信息学课程的教学实践，分析了目前生物信息学课程教学中存在的主要问题，提出几点建议，希望能够有助于推动生物类专业生物信息学课程教学质量的提高。

一、生物类专业生物信息学课程教学中的问题

1.生物信息学教材的选择。生物信息学的发展速度快、内容广泛，目前很多国内高校使用的教材多为国外教材的影印版或者中文翻译版本，国内引进的生物信息学相关的英文原版教材中有些属于科普性质，内容过于简单，而有些偏重介绍生物信息学的计算方法或模型的建立，过于复杂[3]。而国内相关教材更新较慢，课堂内容涵盖的知识面和知识点相对减缩，而且一些前沿的数据和先进软件没有讲授，这些对学生的发展和生物信息知识的合理运用极为不利[4]，因此，目前导致很多高校教师无法选择适用于生物类专业的生物信息学教材。

2.教学大纲安排不合理。生物信息学是一门集分子生物学、计算机科学和数学等多个学科的交叉学科，它囊括了基因数据获取、基因预测、序列比对、序列拼接、分子进化、蛋白质序列分析、蛋白质结构预测、分子建模、药物设计以及基因芯片蛋白芯片等内容模块，同时各领域内容还涉及到具体的计算方法、概率统计、机器语言等知识模块。由于课时设置有限，如果教师在课堂教学对各领域内容面面俱到，会造成大部分内容都只是蜻蜓点水，学生学完以后虽然接触了很多东西，但在生物研究中遇到实际问题还是束手无策。

3.教学内容滞后。生物信息学是一个快速发展的学科，随着生物学科自身的发展和研究的深入，新的数据库和信息资源不断涌现，各种数据库和软件的更新换代非常频繁，如果教师所讲授的在线服务器、分析软件、讲解实例都不是当前最普遍的，学生学完后打开最新的在线服务器或是相关分析软件依然不会操作。

4.教学方法和教学手段存在不足。生物信息学教学普遍采用普通教室多媒体讲授，而生物信息学课程是一个实践操作课，学生经常要动手操作，普通多媒体教学与实践操作教学相脱节。传统的讲授很难与实践教学效果相比，很多学生虽完成了生物信息学课程学习，也接受了很多生物信息学的理论知识，但在进入大四阶段做课题研究完成毕业论文时，遇到需要在数据库查询序列、用软件分析序列或蛋白性质、结构特点等问题时依然束手无策。

二、生物类专业生物信息学课程教学建议

1.调整教学大纲。对于生物类专业的学生来说，生物信息学是生物研究中的辅助工具，不需要掌握生物信息学算法或软件编程细节，而是培养学生运用生物信息学的方法来解决生物研究中遇到的问题，比如能够应用检索工具查找序列等相关的数据信息、利用比对软件或是BLAST在线服务器对感兴趣的序列进行比对分析、选择适当的建树方法对DNA或蛋白序列进行系统发育树的构建、可分析蛋白序列信息并预测其三维结构以及引物设计等。因此对于生物类专业学生的'教学，应重点培养学生的实践能力，尤其是关于数据库的使用和分析软件的操作，使他们以后在生物相关领域的工作中能学以致用，所以对于当前生物类专业的培养目标应以应用为核心安排教学大纲。据此，确定了以下的教学内容：教学内容共54学时，分为理论基础和上机实践两部分。理论教学内容共36学时包括：生物信息学绪论、生物信息数据库的查询与搜索、基因和蛋白质序列比对、序列拼接、生物进化与分子系统发育分析、基因预测与引物设计、蛋白质结构及其预测、计算机辅助药物设计；上机实践共18学时包括：常用生物数据库的查询与搜索、核酸序列检索与分析、多重序列比对和系统发育树的构建、PCR引物设计及评价、蛋白质序列分析及结构预测。

2.教学内容主次分明。由于生物信息学技术及分析手段更新迅速，教学内容会显得越来越臃肿，作者建议对于生物类专业的学生可以以生物信息学方法的掌握和生物信息学工具的应用来设计教学内容，关于生物信息学本身涉及到的一些数学模型和编程算法，可简略讲授，教学过程中尽量把有限的教学学时用到以生物信息学为工具解决生物学研究问题的教学中去，避免“面面俱到”的灌输式教育。例如，对于讲授序列比对这一章的知识，关于序列比对所使用的方法PAM和BLOSUN矩阵，对于如何采用数学方法构建这些计分矩阵过程可略过，只需简要介绍PAM和BLOSUN矩阵的概念意义以及用途，重点放在如何使用生物信息学软件进行序列比对，并理解各参数设置的意义。另外，在生物信息学各教学内容模块中涉及到的相关数据库及软件种类繁多，其数量在不断增加，版本也在不断更新。例如在讲授生物信息数据库的查询与搜索这一章节时，涉及到的数据库有核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质结构数据库、基因组数据库、蛋白组数据库、代谢组数据库等，而每个种类又含多个不同的数据库，比如核酸序列数据库有GenBank、EMBL和DDBJ等，蛋白质序列数据库有swiss-prot、TrEMBL、NCBI和UniProt等。因此，我们重点介绍了3大站NCBI、EBI和SIB，其中我们着重介绍了NCBI的用于提取序列信息的工具――Entrez系统，Entrez将科学文献、DNA和蛋白质序列数据库、蛋白质三维结构数据、种群研究数据以及全基因组组装数据整合成一个高度集成的系统。因此我们给学生演示并要求学生掌握如何采用Entrez查询DNA和蛋白质序列等。另外在讲授分子进化与系统发育分析这一章节时，要进行序列比对及系统发育树的构建，可以使用ClustalW、BioEdit、DNAstar、phylip、MEGA、PAUP等本地软件，也可以使用The PhylOgenetic Web Repeater（POWER）和Evolutionary Trace Server等网络在线服务器分析。考虑到软件的通用型、易用性及本专业学生的英语水平、计算机操作水平，我们选择ClustalW进行多序列比对，然后采用phylip软件包构建系统发育树，并要求学生掌握如何使用这两个软件构建系统发育树。MEGA及其他在线服务器只简单介绍具体操作方法作为辅助资料供学生自学。

3.基础理论结合实践教学。生物信息学教学强调学生的实践能力培养，仅靠理论授课而无实验学时，学生学完后依然只是纸上谈兵。因此建议，生物信息学的讲授应在合适的微机环境下进行，在理论课学习后，马上安排学生进行实践课，演练所学的软件和方法等。另外教师在讲课时也可结合当前生命科学的发展特点，与生物信息学有机巧妙的结合起来，选择几个典型的案例，进行课堂讲授，现场操作；或是布置实践任务，让学生课后完成，在课堂随机抽点学生让学生操作，使学生参与其中，在实践中感受生物信息学知识是如何解决生物科研中的问题的。比如作者在一开始讲授在数据库中查询序列时，将学生按5～6人分成兴趣小组，结合自己的兴趣选择特定基因，在后续整个课程的学习过程中，比如在学习到序列比对、基因预测、引物设计、系统进化树构建、蛋白质结构预测时，都要求学生围绕该基因利用掌握的各种生物信息学分析方法对其进行分析，并在课堂上随机抽点学生进行现场操作示范，对于学生遇到的问题马上给予解惑并结合知识点再次强调讲授。这样既调动课堂气氛，也提高学生的积极性，使学生有较强的参与感，同时又加强了学生分析问题、解决问题的综合能力。

生物类专业学生学习生物信息学的中心任务就是学会使用生物信息学知识从纷繁复杂的生物数据中揭示隐含的生物学意义。因此在教学中，授课教师要紧跟生命科学的发展，及时调整教学大纲、选择教学内容并突出重点、采用以培养学生实践动手能力的教学方式，做好生物信息学的课程教学工作，提高该课程的教学质量，使学生学习了生物信息学后，能在今后的生物科研中学以致用，解决实际问题。

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