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摘要随着分子生物学的飞速发展，尤其是二代测技术（Next Generation Sequence， NGS）的出现，生物信息学在农学等生命科学研究领域的重要性日益显现。华中农业大学农学专业从2012年开始开设生物信息学概论课程。笔者结合3年多的教学实践，从课程内容体系的确立与完善，一体化网络教学平台的构建，四阶段学习法的实施，课程考核体系的改革等方面，探索该课程建设与实践的特点方法，并分析存在的问题和提出了改革的思路。研究旨在提高学生关于生物信息学概论的学习热情，改善教学方法，进而提高教学水平，增强学生的综合实力。
关键词生物信息学；课程建设；农学专业；研究性教学；开放式教学
中图分类号S-01文献标识码A 文章编号0517-6611（2016）13-304-02
生物信息学是借助教学、生物学的理论方法，利用信息技术对生物学研究过程中产生的数据进行收集、储存与分析的科学。生物信息学是一门新型交叉科学，它涵盖生命过程中各种信息的获取、处理、存储、发布、分析和解释等各个方面，综合运用生物学、信息科学、计算机科学等方法与技术，发掘和阐释海量生物学数据所包含的生物学意义。随着20世纪80年代人类基因组计划的实施，生物信息学蓬勃发展，并渗透入生物学研究的各个领域。随着人类基因组计划的完成，越来越多物种的全基因组测序计划全面启动[1]，包括许多农作物基因组。自从双子叶和单子叶模式植物拟南芥[2]和水稻[3]的基因组分别于2000年和2002年测序完成后，目前大部分主要农作物均已释放全基因组草图，例如玉米、小麦、大豆、油菜和棉花等[4]。除了全基因组数据，各类组学数据（转录组、蛋白组和代谢组等）和重测序数据更是迅猛增长，致使存储在NCBI（National Center for Biotechnology Information）中的数据每年以TB级的指数式增长[5]。如何充分利用这些数据，从中提取有用的信息，挖掘并识别农作物的重要基因，开展分子标记辅助选择育种、分子设计育种等，快速培育高产、优质、多抗的作物新品种[6-7]，是生物信息学研究的主要内容。随着生物信息学在农业各研究领域的广泛应用，掌握生物信息学相关技术及分析能力已成为对农学专业毕业生的必然要求，其课程也必将在各相关专业建设中占据越来越重要的地位。
目前部分农业院校已经开设了生物信息学课程，但主要是面向研究生开设。华中农业大学从2012年起在农学专业第3学年的下学期开设生物信息学概论课程。笔者总结了3年多的生物信息学课程的教学实践经验，从课程内容体系、教学平台、教学方式、考核体系等几个方面进行深入思考和探索，分析了教学过程中存在的问题，以期在今后的教学中取得更好的成效。
1课程内容体系
随着信息技术和分子生物学的快速发展，生物信息技术在农业相关的学习、科研和工作中日益重要。该课程开设的目的是引导学生进入一个新的交叉领域，了解生物信息学的基本理论，掌握生物信息技术的基本操作，触发生物信息学的学习和科研兴趣，为日后研究生阶段的科研和走上其他工作岗位构架良好的知识体系。课程大纲主要分为3个部分。
1.1信息技术基础生物信息学的信息技术涉及基本的计算机操作、互联网技术和数据库技术等。随着测序技术的迅猛发展，基于网络和Windows操作系统的生物信息工具的低效和低通量的弊端逐渐显现，生物信息的大批量处理日益重要。鉴于学生已经完成了计算机基础和程序设计等课程的学习，该课程主要开展Linux操作系统的基础知识的教学，引导学生学会利用网络平台和本地化的软件处理批量序列。该课程遵循与时俱进、授人以渔的原则，利用4～6个课时，讲解Linux操作系统，让学生了解一个全新的操作系统，掌握基础的命令操作，为日后大批量数据处理打下基础。
1.2生物信息学基本技术及操作这部分内容是生物信息学的核心内容，主要涉及基本数据库介绍、数据库检索与利用，序列的比对及进化树构建、基因预测及蛋白质的基本理化性质计算等。在这部分内容中，除了借助网络软件和平台进行分析，部分内容也采取基于Linux的高通量处理技术，例如本地化的blast分析。
1.3生物信息前沿专题生物信息技术发展迅猛，很多新的技术日益涌现，并广泛应用于科学研究中。完成基本生物信息技术内容后，可根据科研进展，开展一些科研前沿热门专题的内容学习，例如全基因组测序、转录组测序、重测序等。让学生了解科研前沿，触发科研兴趣，同时也可以综合运用课程相关的知识和技术。
2教学平台
该课程全程在计算机网络实验室进行，理论课和实践教学全程打通。为了达到更好的教学效果，构建了一体化网络教学平台，主要分为3个部分：①学生PC终端，每人配备一台高性能PC机。PC机安装Windows操作系统和常用的生物信息学软件。②所有学生用机和教师用机组建成一个局域网。教师机通过多媒体教学系统，可以控制学生终端PC，实现同步直播、分发文件、作业提交、师生交流、网络连接控制等功能。在局域网里，还配置一台服务器，安装Linux操作系统和本地化的一些生物信息学数据库及工具，供学生远程连接服务器，练习Linux命令和批量处理数据。这样即使在互联网无法连接的情况下，教学或考核过程依然可以通过局域网连接服务器而顺利进行，同时也保证了高通量数据通讯的要求。③所有的PC机和服务器都连接到互联网，便于在教学中利用网络上的生物信息学工具。
3教学方式
生物信息学是一门实践性很强的课程，需要在了解基本原理的情况下进行练习，掌握相关软件和数据库的应用，以及计算结果的生物学解析。考虑到课程特点，在教学中打通理论课和实验课，每次课程4学时，全程在计算机网络实验室进行。借鉴德国现代职业教育的四阶段教学法[8]，以学生为中心，注重培养学生的自主学习能力和动手能力，实现讲解、演示、模仿和练习的无缝衔接。具体教学过程如下。 3.1课堂讲解主要为生物信息学基本理论知识的讲解。通过简单的专业案例引导，阐述该章节内容的重要性，充分激发学生的学习兴趣和求知欲，同时也会兼顾学生毕业课题涉及的研究内容及案例。理论知识部分讲解不能过于枯燥，主要涉及基本原理，不过多涉及农科学生不擅长的、复杂的数学和信息技术理论。在实践中，发现部分学生的遗传学、分子生物学等生物学基本知识不牢，需适当复习和引导，以利于对课程内容的理解。
3.2教师演示内容主要为实践操作讲解。操作演示始终围绕着5个问题展开，即做什么，怎样做，为何要这样做，可以得到什么样的结果，结果说明什么。教师熟练、准确、详细地示范操作步骤，向学生讲解每步的操作要领。教师每一步的操作均通过屏幕截屏或者录屏工具，制作成详细的操作指导文档或视频。
3.3学生模仿通过教师演示，学生从感官上熟悉了操作练习的步骤。学生根据自己所观察学习到的，结合详细的操作文档或视频，立即完全重复教师演示操作步骤，分析同样的数据，解析同样的数据结果。每30个学生配备指导教师和研究生助教各1名，全程指导监督，观察学生的操作过程，步步跟踪纠正，直到完全重复教师的实验结果。
3.4实践练习和提升学生通过模仿，基本掌握了分析流程和详细操作，然后就是对不同的数据或案例进行分析，分析内容适当加以延伸或综合前面课程所学的内容，举一反三，触类旁通，巩固实践，提升学习能力，以期使学生逐步对所学的理论知识达到完全掌握和熟练运用的程度。
4考评体系
生物信息学是一门实践性极强的课程，若仅通过常规的结业考试进行考核，常常达不到考核的目的。该课程采取课堂过程考核、课内外实践考核以及开卷结业考试相结合的多元化考评方式，综合评价学生的学习效果。考核成绩比率分配如下：课堂考勤及提问等平时表现占考核成绩的10%，课内外的实践作业占30%，期末考试占60%，期末考试成绩在50分及以上的学生才能参加综合测评的考核。期末考试采取开卷的、上机操作的方式进行，学生可以携带任何学习资料及充分利用网络资源，但严令禁止利用网络和他人进行沟通交流。考卷内容极少量地涉及基本知识点和概念，其他均为需要通过上机多步骤操作的综合性题目，并且注重对计算结果的生物意义解读能力的考核。这种开放的、多元化的考核评价体系加强了教学过程的管理，杜绝了学生平时学习不积极、考前投机、不重视实践过程的现象，提高了课堂效率，并且注重平时的操作练习，更能够准确客观地评价学生实践动手操作能力和知识运用能力。
5结语
上述生物信息学课程教学方法使学生学习热情高涨。很多学生毕业后进入研究生阶段还经常交流课程相关内容。这些措施对于增强学生学习的主观能动性，提高农业生物类专业学生的实践操作能力，融合分子生物学知识和信息技术完善自身专业知识体系，最终提高学生解决问题的综合应用能力具有一定的积极意义。经过几年的探索和实践，笔者虽然积累了一定经验，探索出具有一定成效的教学模式，完善了课程体系，但是在课程实施中也遇到了一些共性问题。例如学生专业英语水平不足[9]，针对本专业的教材缺乏[10]等诸多问题，需要在以后的教学中不断地思考、改革、实践和完善，逐步提高该课程的教学质量和效果。
参考文献
[1] 郑小红.“千种动植物基因组计划”已启动505种基因组测序[EB/OL].（2011-07-12）[2016-03-10].http：//www.chinanews.com/gn/2011/07-12/3173972.shtml.
[2] The Arabidopsis Genome Initiative. Analysis of the genome sequence of the flowering plant Arabidopsis thaliana[J]. Nature，2000， 408：796-815.
[3] SASAKI T，MATSUMOTO T，YAMAMOTO K，et al. The genome sequence and structure of rice chromosome 1[J].Nature，2002， 420：312-316.
[4] MICHAEL T P，VAN BUREN R. Progress， challenges and the future of crop genomes[J]. Current opinion in plant biology，2015， 24：71-81.
[5] http：//www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/statistics/.
[6] BOLGER M E，WEISSHAAR B，SCHOLZ U，et al. Plant genome sequencing：Applications for crop improvemen[J].Current opinion in biotechnology，2014， 26：31-37.
[7] 万建民.作物分子设计育种[J].作物学报，2006（3）：455-462.
[8] 张艺.德国“四阶段教学法”在中职实训类课程教学中的应用[J].现代企业教育，2007，4（8）：12-13.
[9] 杜娟.农业院校生物信息学本科教学模式探讨[J].现代农业科技，2015（24）：322.
[10] 张幸果，丁俊强，朱伟，等.关于如何提高生物信息学教学质量的探讨[J].江西农业学报，2010，22（3）：194-195.
关键词生物信息学；课程建设；农学专业；研究性教学；开放式教学
中图分类号S-01文献标识码A 文章编号0517-6611（2016）13-304-02
生物信息学是借助教学、生物学的理论方法，利用信息技术对生物学研究过程中产生的数据进行收集、储存与分析的科学。生物信息学是一门新型交叉科学，它涵盖生命过程中各种信息的获取、处理、存储、发布、分析和解释等各个方面，综合运用生物学、信息科学、计算机科学等方法与技术，发掘和阐释海量生物学数据所包含的生物学意义。随着20世纪80年代人类基因组计划的实施，生物信息学蓬勃发展，并渗透入生物学研究的各个领域。随着人类基因组计划的完成，越来越多物种的全基因组测序计划全面启动[1]，包括许多农作物基因组。自从双子叶和单子叶模式植物拟南芥[2]和水稻[3]的基因组分别于2000年和2002年测序完成后，目前大部分主要农作物均已释放全基因组草图，例如玉米、小麦、大豆、油菜和棉花等[4]。除了全基因组数据，各类组学数据（转录组、蛋白组和代谢组等）和重测序数据更是迅猛增长，致使存储在NCBI（National Center for Biotechnology Information）中的数据每年以TB级的指数式增长[5]。如何充分利用这些数据，从中提取有用的信息，挖掘并识别农作物的重要基因，开展分子标记辅助选择育种、分子设计育种等，快速培育高产、优质、多抗的作物新品种[6-7]，是生物信息学研究的主要内容。随着生物信息学在农业各研究领域的广泛应用，掌握生物信息学相关技术及分析能力已成为对农学专业毕业生的必然要求，其课程也必将在各相关专业建设中占据越来越重要的地位。
目前部分农业院校已经开设了生物信息学课程，但主要是面向研究生开设。华中农业大学从2012年起在农学专业第3学年的下学期开设生物信息学概论课程。笔者总结了3年多的生物信息学课程的教学实践经验，从课程内容体系、教学平台、教学方式、考核体系等几个方面进行深入思考和探索，分析了教学过程中存在的问题，以期在今后的教学中取得更好的成效。
1课程内容体系
随着信息技术和分子生物学的快速发展，生物信息技术在农业相关的学习、科研和工作中日益重要。该课程开设的目的是引导学生进入一个新的交叉领域，了解生物信息学的基本理论，掌握生物信息技术的基本操作，触发生物信息学的学习和科研兴趣，为日后研究生阶段的科研和走上其他工作岗位构架良好的知识体系。课程大纲主要分为3个部分。
1.1信息技术基础生物信息学的信息技术涉及基本的计算机操作、互联网技术和数据库技术等。随着测序技术的迅猛发展，基于网络和Windows操作系统的生物信息工具的低效和低通量的弊端逐渐显现，生物信息的大批量处理日益重要。鉴于学生已经完成了计算机基础和程序设计等课程的学习，该课程主要开展Linux操作系统的基础知识的教学，引导学生学会利用网络平台和本地化的软件处理批量序列。该课程遵循与时俱进、授人以渔的原则，利用4～6个课时，讲解Linux操作系统，让学生了解一个全新的操作系统，掌握基础的命令操作，为日后大批量数据处理打下基础。
1.2生物信息学基本技术及操作这部分内容是生物信息学的核心内容，主要涉及基本数据库介绍、数据库检索与利用，序列的比对及进化树构建、基因预测及蛋白质的基本理化性质计算等。在这部分内容中，除了借助网络软件和平台进行分析，部分内容也采取基于Linux的高通量处理技术，例如本地化的blast分析。
1.3生物信息前沿专题生物信息技术发展迅猛，很多新的技术日益涌现，并广泛应用于科学研究中。完成基本生物信息技术内容后，可根据科研进展，开展一些科研前沿热门专题的内容学习，例如全基因组测序、转录组测序、重测序等。让学生了解科研前沿，触发科研兴趣，同时也可以综合运用课程相关的知识和技术。
2教学平台
该课程全程在计算机网络实验室进行，理论课和实践教学全程打通。为了达到更好的教学效果，构建了一体化网络教学平台，主要分为3个部分：①学生PC终端，每人配备一台高性能PC机。PC机安装Windows操作系统和常用的生物信息学软件。②所有学生用机和教师用机组建成一个局域网。教师机通过多媒体教学系统，可以控制学生终端PC，实现同步直播、分发文件、作业提交、师生交流、网络连接控制等功能。在局域网里，还配置一台服务器，安装Linux操作系统和本地化的一些生物信息学数据库及工具，供学生远程连接服务器，练习Linux命令和批量处理数据。这样即使在互联网无法连接的情况下，教学或考核过程依然可以通过局域网连接服务器而顺利进行，同时也保证了高通量数据通讯的要求。③所有的PC机和服务器都连接到互联网，便于在教学中利用网络上的生物信息学工具。
3教学方式
生物信息学是一门实践性很强的课程，需要在了解基本原理的情况下进行练习，掌握相关软件和数据库的应用，以及计算结果的生物学解析。考虑到课程特点，在教学中打通理论课和实验课，每次课程4学时，全程在计算机网络实验室进行。借鉴德国现代职业教育的四阶段教学法[8]，以学生为中心，注重培养学生的自主学习能力和动手能力，实现讲解、演示、模仿和练习的无缝衔接。具体教学过程如下。 3.1课堂讲解主要为生物信息学基本理论知识的讲解。通过简单的专业案例引导，阐述该章节内容的重要性，充分激发学生的学习兴趣和求知欲，同时也会兼顾学生毕业课题涉及的研究内容及案例。理论知识部分讲解不能过于枯燥，主要涉及基本原理，不过多涉及农科学生不擅长的、复杂的数学和信息技术理论。在实践中，发现部分学生的遗传学、分子生物学等生物学基本知识不牢，需适当复习和引导，以利于对课程内容的理解。
3.2教师演示内容主要为实践操作讲解。操作演示始终围绕着5个问题展开，即做什么，怎样做，为何要这样做，可以得到什么样的结果，结果说明什么。教师熟练、准确、详细地示范操作步骤，向学生讲解每步的操作要领。教师每一步的操作均通过屏幕截屏或者录屏工具，制作成详细的操作指导文档或视频。
3.3学生模仿通过教师演示，学生从感官上熟悉了操作练习的步骤。学生根据自己所观察学习到的，结合详细的操作文档或视频，立即完全重复教师演示操作步骤，分析同样的数据，解析同样的数据结果。每30个学生配备指导教师和研究生助教各1名，全程指导监督，观察学生的操作过程，步步跟踪纠正，直到完全重复教师的实验结果。
3.4实践练习和提升学生通过模仿，基本掌握了分析流程和详细操作，然后就是对不同的数据或案例进行分析，分析内容适当加以延伸或综合前面课程所学的内容，举一反三，触类旁通，巩固实践，提升学习能力，以期使学生逐步对所学的理论知识达到完全掌握和熟练运用的程度。
4考评体系
生物信息学是一门实践性极强的课程，若仅通过常规的结业考试进行考核，常常达不到考核的目的。该课程采取课堂过程考核、课内外实践考核以及开卷结业考试相结合的多元化考评方式，综合评价学生的学习效果。考核成绩比率分配如下：课堂考勤及提问等平时表现占考核成绩的10%，课内外的实践作业占30%，期末考试占60%，期末考试成绩在50分及以上的学生才能参加综合测评的考核。期末考试采取开卷的、上机操作的方式进行，学生可以携带任何学习资料及充分利用网络资源，但严令禁止利用网络和他人进行沟通交流。考卷内容极少量地涉及基本知识点和概念，其他均为需要通过上机多步骤操作的综合性题目，并且注重对计算结果的生物意义解读能力的考核。这种开放的、多元化的考核评价体系加强了教学过程的管理，杜绝了学生平时学习不积极、考前投机、不重视实践过程的现象，提高了课堂效率，并且注重平时的操作练习，更能够准确客观地评价学生实践动手操作能力和知识运用能力。
5结语
上述生物信息学课程教学方法使学生学习热情高涨。很多学生毕业后进入研究生阶段还经常交流课程相关内容。这些措施对于增强学生学习的主观能动性，提高农业生物类专业学生的实践操作能力，融合分子生物学知识和信息技术完善自身专业知识体系，最终提高学生解决问题的综合应用能力具有一定的积极意义。经过几年的探索和实践，笔者虽然积累了一定经验，探索出具有一定成效的教学模式，完善了课程体系，但是在课程实施中也遇到了一些共性问题。例如学生专业英语水平不足[9]，针对本专业的教材缺乏[10]等诸多问题，需要在以后的教学中不断地思考、改革、实践和完善，逐步提高该课程的教学质量和效果。
参考文献
[1] 郑小红.“千种动植物基因组计划”已启动505种基因组测序[EB/OL].（2011-07-12）[2016-03-10].http：//www.chinanews.com/gn/2011/07-12/3173972.shtml.
[2] The Arabidopsis Genome Initiative. Analysis of the genome sequence of the flowering plant Arabidopsis thaliana[J]. Nature，2000， 408：796-815.
[3] SASAKI T，MATSUMOTO T，YAMAMOTO K，et al. The genome sequence and structure of rice chromosome 1[J].Nature，2002， 420：312-316.
[4] MICHAEL T P，VAN BUREN R. Progress， challenges and the future of crop genomes[J]. Current opinion in plant biology，2015， 24：71-81.
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[6] BOLGER M E，WEISSHAAR B，SCHOLZ U，et al. Plant genome sequencing：Applications for crop improvemen[J].Current opinion in biotechnology，2014， 26：31-37.
[7] 万建民.作物分子设计育种[J].作物学报，2006（3）：455-462.
[8] 张艺.德国“四阶段教学法”在中职实训类课程教学中的应用[J].现代企业教育，2007，4（8）：12-13.
[9] 杜娟.农业院校生物信息学本科教学模式探讨[J].现代农业科技，2015（24）：322.
[10] 张幸果，丁俊强，朱伟，等.关于如何提高生物信息学教学质量的探讨[J].江西农业学报，2010，22（3）：194-195.