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摘 要：阐述了生物信息学的概念、发展阶段、研究方法、研究内容及应用，探讨了地方高校交叉学科生物信息学课程性质、类型、目的和任务、和其它课程的联系与分工、教学内容与基本要求、课程考核方法及教学方法等。
关键词：地方高校；交叉学科；生物信息学；教学方法
中图分类号 G642.0 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2013）22-120-03
佳木斯大学座落在黑龙江省佳木斯市，该市是国内生态环境魅力城中的最佳城市。佳木斯大学1947年建校，经过60多年的建设与发展，现已成为集多种教育（研究生教育、普通高等教育、继续教育和留学生教育）于一体的黑龙江省重点建设的高水平大学之一，2009年立项建设博士学位单位，2013年已通过验收[1]。
江平视野阔，风正好扬帆。佳木斯大学正以科学发展观为统领，确立“稳定规模、提高质量、办出特色、服务地方”的办学指导思想，坚持质量立校、学科兴校、人才强校、依法治校的原则，努力建设高水平综合性大学，为科教兴国和高教强省作出更大贡献。
交叉学科是指不同学科之间相互交叉、融合、渗透而产生的新兴学科。交叉学科可以是自然科学与人文社会科学之间的交叉而形成的新兴学科，也可以是自然科学和人文社会科学内部不同分支学科的交叉而形成的新兴学科。近代科学的发展，特别是科学上的重大发现，以及国计民生中的重大社会问题的解决等，常常涉及不同学科之间的相互交叉和相互渗透[2]。
生物信息学（Bioinformatics）是生命科学和电子计算科学交叉组成的学科。广义的生物信息学是指用计算科学中的数理统计理论和信息技术理论及技术与方法研究生命科学现象及组织、分析生命科学数据的一门学科[3]。生物信息学是生命科学和信息科学等多学科交叉融合的新兴学科，是当今全球最具发展前途的学科之一。
生命科学与计算科学的前沿交叉学科由计算科学与生命科学交叉而成。经过运用计算科学技术和数理统计方法对生命科学数据进行分析与整合以及模拟和管理，用以解决生命科学中的重要问题，阐述生命科学规律，从而获得传统生命科学手段无法想象和获得的科学发现与创新[4]。
1 生物信息学的概念
（1）生物信息学是生命科学遗传数据收集、分析、整合及模拟和管理，阐述生命科学规律的新兴学科。
（2）生物信息学是基因组数据库与序列数据库及结构分类数据库和二级数据库的分子生物信息数据库，分子生物信息数据库可以長期稳定地提供数据[5]。
（3）生物信息学特指蛋白质比对、序列比对、分子进化、遗传密码、序列重叠群装配、生物系统、药物设计、技术方法，使用多学科计算和统计方法，在大分子方面组织和理解生物信息。
生物信息学是生命科学与计算科学前沿交叉学科领域，生物信息学是生命科学和信息科学的整合体。生物信息学研究工具是计算机，生物信息学具体对生命科学数据的研究方法有搜索及处理和利用[6]。
生物信息学包含3部分：（1）多种生命科学数据解释与分析；（2）研究统计学及新计算方法；（3）多种生命科学数据管理和利用工具研制。
2 生物信息学发展阶段
2.1 前基因组时代（20世纪90年代前） 这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等[7]。
2.2 基因组时代（20世纪90年代后至2001年） 这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统的建立和交互界面工具的开发等。
2.3 后基因组时代（2001至今） 2001年开始进入后基因组时代。后基因组时代主要研究基因组功能，这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学，而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学[8]。
3 生物信息学研究方法
生物信息学采用搜索、处理和利用的方法进行生命科学研究开发。生物信息学是生命科学相关系统中研究信息流向和内容物系统综合科学。生物信息学通过对生命科学数据的搜索与处理，从分散的生命科学数据中寻找到生命科学详细的运行机制并对生命科学系统作出解释。
3.1 建立生命科学数据库 建立用于收集、整理、储存、加工、发布和检索数据的系统。应用数据库管理系统软件，如sql server，oracle等，可在此建立自己所需的数据库，定义所需的表、视图、存储过程等。
3.2 生命科学数据检索 世界上很多生物信息中心有生命科学数据检索中心，可根据需要进行生命科学数据检索。
3.3 生命科学数据处理 运用计算科学与信息技术及数学理论来处理生命科学数据，探索基因组遗传规律与复杂结构。包括：生命科学数据研究与存档、显示和处理以及模拟，基因图谱和遗传处理，分析氨基酸与核苷酸序列，发现新基因及预测蛋白质结构等[9]。
3.4 生命科学数据利用 计算生物学是由数学与统计学和化学、物理学及生物学与计算机科学组成的交叉学科。包括：数学模型建立与计算机仿真以及生命科学数据分析与理论的应用和开发。
4 生物信息学研究内容
生物信息的研究内容见表1。
5 生物信息学的应用
（1）基础研究和教学。分子生物学研究的重要手段之一；生命科学的教学。
（2）药物开发。新药筛选；药靶设计；分子药理学研究。
（3）疾病诊断。利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病；遗传病诊断。
（4）其他。环境监测；食品安全检测；海关检测[10]。
生物信息学研究工具是电子计算机，开发多种应用软件在DNA和蛋白质结构与序列研究上使用，为探索生命奥秘研究DNA遗传、揭开生命体生理和病理过程提供科学途径和方法。 6 生物信息学课程性质、类型、目的和任务
6.1 生物信息学课程性质 生物信息学课程性质是高等学校理工科生物技术专业的一门选修课。
6.2 生物信息学课程类型 生物技术专业的专业课。生物信息学是一门交叉学科，是现代生物学研究的重要工具，生物信息学课程在生物技术专业人才培养过程中具有很重要的地位[11]。
6.3 生物信息学目的和任务 生物信息学课程目的和任务是通过系统学习，使学生能够掌握生物信息学的基本原理与方法，了解主要的生物信息学资源及其利用方法，具有进行相应的生物数据的生物信息学分析的能力。是信息时代彼此相互学习、相互交流生物学知识的必不可少的现代工具和技术手段[12]。
7 生物信息学课程与其它课程的联系与分工
生物信息学的先修课程主要有：生物化学、植物生理学、遗传学和分子生物学等，为学习生物信息学打基础。
8 生物信息学课程教学内容及教学基本要求
8.1 生物信息学课程教学内容与课时安排 生物信息课程教学内容与课时安排见表2。
8.2 生物信息学课程教学的基本要求 （1）熟悉国内外主要生物信息中心，熟悉国内外主要二级文献数据库的使用方法。
（2）通过学习掌握国内外主要生物信息中心相关数据库检索生物信息数据的方法。
（3）通过学习掌握生物信息数据基本处理技术和方法。
（4）通过学习掌握核酸和蛋白质分析的一维序列及显示分析三维结构。
9 生物信息学课程考核方法及要求
（1）考核方式：考查；（2）考核方法：课程论文；（3）成绩评定：总评成绩100分=平时成绩40分+课程论文60分；平时成绩：考勤考纪+作业；考勤考纪：20分；作业20分——每次作业占4分。
10 生物信息学课程教学方法探讨
生物信息学课程采用如下教学方法和手段：
10.1 课堂讲解 主要应用于理论性较强的课程内容教学，如（1）生物信息中心，（2）生物信息数据库及格式等。课堂讲解中，教师采用启发式与参与式等教学方法进行教学，学生通过学习准确掌握生命科学与计算科学的基本原理。
10.2 现场教学 主要用于生物信息数据的检索工具与文献的检索及管理软件部分等教学。通过现场教学，了解检索工具和管理软件特点，以弥补课堂讲解、室内实训的不足。
10.3 课堂实训 主要用于同源序列比对、核酸、蛋白质一维序列比对的教学。其目的是增强感性认识，提高理性认识。
10.4 综合实训 主要用于生物大分子空间结构显示及分析软件、生物科学数据处理软件等教学，主要使学生准确掌握生命科学与计算科学知识以及综合运用。
10.5 专题交流 生物信息学课程有些部分采用专题交流，即学生通过一定时间的准备，在课堂教学中讲解汇报自已准备的专题。此方法可以锻炼学生对生命科学与计算科学知识的整理收集能力，以及课堂教学的讲解分析能力。
生物信息学课程组教师在总结多年教学经验的基础上，在课堂教学中采取多种形式培养学生主动思维及大胆实践、勇于创新的精神；生物信息学课程教学改变了传统的教学模式，生物信息学课程内容具体，应用不同的教学方法，如多媒体教学、实物演示、情境教学、观察法、实验法、实训法等，并将启发式教学贯穿始终，取得了良好的教学效果。
参考文献
[1]http：//baike.baidu.com/view/67024.htm.
[2]http：//baike.baidu.com/view/67024.htm.
[3]李越中.基因组学与生物信息学[M].济南：山东大学出版社，2001.
[4]张成岗.生物信息学方法与实践[M].北京：科学出版社，2002.
[5]张阳德.生物信息学[M].北京：科学出版社，2009.
[6]周艳红.生物信息学[M].北京：高等教育出版社，2007.
[7]陈文聪，胡朝晖，朱庆义.生物信息学的进展及其在分子微生物学研究中的应用[J].分子诊断与治疗杂志，2011，3（3）：207-212.
[8]段占祺，赵宁.自然科学领域信息学研究进展[J].卫生软科学，2009，23（3）：219-221.
[9]赵国屏.生物信息学[M].北京：科学出版社，2004：4.
[10]郝柏林，张淑誉.生物信息学手册[M].上海：上海科学技术出版社，2000：10.
[11]李巍.生物信息学导论[M].郑州：郑州大学出版社，2004：10.
[12]许忠能.生物信息学[M].北京：清华大学出版社，2008：6.
（责编：陶学军）
关键词：地方高校；交叉学科；生物信息学；教学方法
中图分类号 G642.0 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2013）22-120-03
佳木斯大学座落在黑龙江省佳木斯市，该市是国内生态环境魅力城中的最佳城市。佳木斯大学1947年建校，经过60多年的建设与发展，现已成为集多种教育（研究生教育、普通高等教育、继续教育和留学生教育）于一体的黑龙江省重点建设的高水平大学之一，2009年立项建设博士学位单位，2013年已通过验收[1]。
江平视野阔，风正好扬帆。佳木斯大学正以科学发展观为统领，确立“稳定规模、提高质量、办出特色、服务地方”的办学指导思想，坚持质量立校、学科兴校、人才强校、依法治校的原则，努力建设高水平综合性大学，为科教兴国和高教强省作出更大贡献。
交叉学科是指不同学科之间相互交叉、融合、渗透而产生的新兴学科。交叉学科可以是自然科学与人文社会科学之间的交叉而形成的新兴学科，也可以是自然科学和人文社会科学内部不同分支学科的交叉而形成的新兴学科。近代科学的发展，特别是科学上的重大发现，以及国计民生中的重大社会问题的解决等，常常涉及不同学科之间的相互交叉和相互渗透[2]。
生物信息学（Bioinformatics）是生命科学和电子计算科学交叉组成的学科。广义的生物信息学是指用计算科学中的数理统计理论和信息技术理论及技术与方法研究生命科学现象及组织、分析生命科学数据的一门学科[3]。生物信息学是生命科学和信息科学等多学科交叉融合的新兴学科，是当今全球最具发展前途的学科之一。
生命科学与计算科学的前沿交叉学科由计算科学与生命科学交叉而成。经过运用计算科学技术和数理统计方法对生命科学数据进行分析与整合以及模拟和管理，用以解决生命科学中的重要问题，阐述生命科学规律，从而获得传统生命科学手段无法想象和获得的科学发现与创新[4]。
1 生物信息学的概念
（1）生物信息学是生命科学遗传数据收集、分析、整合及模拟和管理，阐述生命科学规律的新兴学科。
（2）生物信息学是基因组数据库与序列数据库及结构分类数据库和二级数据库的分子生物信息数据库，分子生物信息数据库可以長期稳定地提供数据[5]。
（3）生物信息学特指蛋白质比对、序列比对、分子进化、遗传密码、序列重叠群装配、生物系统、药物设计、技术方法，使用多学科计算和统计方法，在大分子方面组织和理解生物信息。
生物信息学是生命科学与计算科学前沿交叉学科领域，生物信息学是生命科学和信息科学的整合体。生物信息学研究工具是计算机，生物信息学具体对生命科学数据的研究方法有搜索及处理和利用[6]。
生物信息学包含3部分：（1）多种生命科学数据解释与分析；（2）研究统计学及新计算方法；（3）多种生命科学数据管理和利用工具研制。
2 生物信息学发展阶段
2.1 前基因组时代（20世纪90年代前） 这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等[7]。
2.2 基因组时代（20世纪90年代后至2001年） 这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统的建立和交互界面工具的开发等。
2.3 后基因组时代（2001至今） 2001年开始进入后基因组时代。后基因组时代主要研究基因组功能，这种转移的一个重要标志是产生了功能基因组学，而基因组学的前期工作相应地被称为结构基因组学[8]。
3 生物信息学研究方法
生物信息学采用搜索、处理和利用的方法进行生命科学研究开发。生物信息学是生命科学相关系统中研究信息流向和内容物系统综合科学。生物信息学通过对生命科学数据的搜索与处理，从分散的生命科学数据中寻找到生命科学详细的运行机制并对生命科学系统作出解释。
3.1 建立生命科学数据库 建立用于收集、整理、储存、加工、发布和检索数据的系统。应用数据库管理系统软件，如sql server，oracle等，可在此建立自己所需的数据库，定义所需的表、视图、存储过程等。
3.2 生命科学数据检索 世界上很多生物信息中心有生命科学数据检索中心，可根据需要进行生命科学数据检索。
3.3 生命科学数据处理 运用计算科学与信息技术及数学理论来处理生命科学数据，探索基因组遗传规律与复杂结构。包括：生命科学数据研究与存档、显示和处理以及模拟，基因图谱和遗传处理，分析氨基酸与核苷酸序列，发现新基因及预测蛋白质结构等[9]。
3.4 生命科学数据利用 计算生物学是由数学与统计学和化学、物理学及生物学与计算机科学组成的交叉学科。包括：数学模型建立与计算机仿真以及生命科学数据分析与理论的应用和开发。
4 生物信息学研究内容
生物信息的研究内容见表1。
5 生物信息学的应用
（1）基础研究和教学。分子生物学研究的重要手段之一；生命科学的教学。
（2）药物开发。新药筛选；药靶设计；分子药理学研究。
（3）疾病诊断。利用疑难病症的病原DNA序列诊断疾病；遗传病诊断。
（4）其他。环境监测；食品安全检测；海关检测[10]。
生物信息学研究工具是电子计算机，开发多种应用软件在DNA和蛋白质结构与序列研究上使用，为探索生命奥秘研究DNA遗传、揭开生命体生理和病理过程提供科学途径和方法。 6 生物信息学课程性质、类型、目的和任务
6.1 生物信息学课程性质 生物信息学课程性质是高等学校理工科生物技术专业的一门选修课。
6.2 生物信息学课程类型 生物技术专业的专业课。生物信息学是一门交叉学科，是现代生物学研究的重要工具，生物信息学课程在生物技术专业人才培养过程中具有很重要的地位[11]。
6.3 生物信息学目的和任务 生物信息学课程目的和任务是通过系统学习，使学生能够掌握生物信息学的基本原理与方法，了解主要的生物信息学资源及其利用方法，具有进行相应的生物数据的生物信息学分析的能力。是信息时代彼此相互学习、相互交流生物学知识的必不可少的现代工具和技术手段[12]。
7 生物信息学课程与其它课程的联系与分工
生物信息学的先修课程主要有：生物化学、植物生理学、遗传学和分子生物学等，为学习生物信息学打基础。
8 生物信息学课程教学内容及教学基本要求
8.1 生物信息学课程教学内容与课时安排 生物信息课程教学内容与课时安排见表2。
8.2 生物信息学课程教学的基本要求 （1）熟悉国内外主要生物信息中心，熟悉国内外主要二级文献数据库的使用方法。
（2）通过学习掌握国内外主要生物信息中心相关数据库检索生物信息数据的方法。
（3）通过学习掌握生物信息数据基本处理技术和方法。
（4）通过学习掌握核酸和蛋白质分析的一维序列及显示分析三维结构。
9 生物信息学课程考核方法及要求
（1）考核方式：考查；（2）考核方法：课程论文；（3）成绩评定：总评成绩100分=平时成绩40分+课程论文60分；平时成绩：考勤考纪+作业；考勤考纪：20分；作业20分——每次作业占4分。
10 生物信息学课程教学方法探讨
生物信息学课程采用如下教学方法和手段：
10.1 课堂讲解 主要应用于理论性较强的课程内容教学，如（1）生物信息中心，（2）生物信息数据库及格式等。课堂讲解中，教师采用启发式与参与式等教学方法进行教学，学生通过学习准确掌握生命科学与计算科学的基本原理。
10.2 现场教学 主要用于生物信息数据的检索工具与文献的检索及管理软件部分等教学。通过现场教学，了解检索工具和管理软件特点，以弥补课堂讲解、室内实训的不足。
10.3 课堂实训 主要用于同源序列比对、核酸、蛋白质一维序列比对的教学。其目的是增强感性认识，提高理性认识。
10.4 综合实训 主要用于生物大分子空间结构显示及分析软件、生物科学数据处理软件等教学，主要使学生准确掌握生命科学与计算科学知识以及综合运用。
10.5 专题交流 生物信息学课程有些部分采用专题交流，即学生通过一定时间的准备，在课堂教学中讲解汇报自已准备的专题。此方法可以锻炼学生对生命科学与计算科学知识的整理收集能力，以及课堂教学的讲解分析能力。
生物信息学课程组教师在总结多年教学经验的基础上，在课堂教学中采取多种形式培养学生主动思维及大胆实践、勇于创新的精神；生物信息学课程教学改变了传统的教学模式，生物信息学课程内容具体，应用不同的教学方法，如多媒体教学、实物演示、情境教学、观察法、实验法、实训法等，并将启发式教学贯穿始终，取得了良好的教学效果。
参考文献
[1]http：//baike.baidu.com/view/67024.htm.
[2]http：//baike.baidu.com/view/67024.htm.
[3]李越中.基因组学与生物信息学[M].济南：山东大学出版社，2001.
[4]张成岗.生物信息学方法与实践[M].北京：科学出版社，2002.
[5]张阳德.生物信息学[M].北京：科学出版社，2009.
[6]周艳红.生物信息学[M].北京：高等教育出版社，2007.
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[8]段占祺，赵宁.自然科学领域信息学研究进展[J].卫生软科学，2009，23（3）：219-221.
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[10]郝柏林，张淑誉.生物信息学手册[M].上海：上海科学技术出版社，2000：10.
[11]李巍.生物信息学导论[M].郑州：郑州大学出版社，2004：10.
[12]许忠能.生物信息学[M].北京：清华大学出版社，2008：6.
（责编：陶学军）