生物科学专业生物信息学课程教学模式的探讨

发布时间：2019-12-04所属分类：教育职称论文浏览：1234次

摘 要： 摘 要：结合近年来国家对教育教学领域要求进行创新改革时间的政策，从生物科学专业的现况与实际存在的问题等方面进行了探索，发现生物信息学的研究范围囊括了生物化学、基因工程、遗传学、进化生物学等大量的应用性极强的学科，本文从生物信息学课程内容与要

　　摘　要：结合近年来国家对教育教学领域要求进行创新改革时间的政策，从生物科学专业的现况与实际存在的问题等方面进行了探索，发现生物信息学的研究范围囊括了生物化学、基因工程、遗传学、进化生物学等大量的应用性极强的学科，本文从生物信息学课程内容与要求及现状进行分析，为生物科学专业不断前行指明了方向。

　　关键词：生物信息学;生物科学;教学模式;创新改革

　　一　生物科学专业的现状

　　21 世纪是生物学的世纪，生物学在上世纪 90 年代开始突飞猛进，从人类全基因组的测定，到动植物基因组等各类基因组学的研究与发展都让生物学在当今社会中有着举足轻重的地位，这个领域也成为目前许多 985 高校、科研单位产生大量的科研成果与培养高端人才的热门领域。很多的高校也纷纷为生物科学级相关专业扩招，然而，相对于生物学和生物专业的热门，生物科学毕业生的就业率却很低 [1]。生物科学专业是一门融合了生物、化学等多学科融合的专业 [2]，对应的就业面相对于其他专业应该是更为广泛的。然而，在实际情况中，大部分本科毕业生接触到的实习单位以及招聘单位，通常为饲料场、小型制药公司等技术含量较低的单位，工作环境和前景都不能满足毕业生的要求，相反，生物学领域的各种生物科技技术公司的数量却在不停的增长，并且大多数公司地点位于一线或二线城市，能够提供的工作岗位也越来越多，这样的情况与生物科学专业的就业率显得格格不入。

　　二　生物信息学——曙光

　　生物信息学是一门交叉学科，包含了数学、计算机科学、信息统计学等实际应用性极强的专业，对已有的、正在研究的数据进行理论上的加工、处理、解释、储存等操作，进一步完善生物学体系。随着各种基因组学的蓬勃发展，生物信息学的研究体系已经越发的成熟，并积累了大量的科研数据，是目前生物学领域种最为中坚的潮流。国际上一流的高校早已开始了生物信息学人才培养，但是国内大多数高校仍然无视生物信息学的发展，要么仅仅开设选修课，但多数没有任何相关的培养方案。传统的生物学使用各类实验来解决和研究各种问题，自从 PCR 技术诞生以后，生物学家又可以通过获取不同的基因之后，通过统计学、数学的手段来处理问题，但是自从基因组学的研究方式和手段在全球普及之后，生物学家已经可以获得全部的基因，并有成熟的数据库来更新、维护这些基因数据，所以 21 世纪的生物学应该是全新的生物学，新生物学的不同在于，应该先基于这些数据从理论出发，然后回到实验验证 [3]。生物信息学正是这样的一个学科，在国家政策、科研单位等多方助力下，多种生物的基因组信息分别储存字各大数据库中，无数的研究方案与研究流程也在网上或文献中分享出来，只要学会从这些信息源中提取出足够的数据，并进行分析、整理、比较，就可以高效的解决生物学问题、并避免了许多的不必要的重复。

　　三　生物信息学课程的内容与要求

　　生物信息学主要涉及的是岁生物数据的收集、储存、分析，然后利用得到的结果来解释生物学现象，如预测蛋白结构、组装大量的转录组数据、比对超量的氨基酸、蛋白序列等。从该学科涉及到的内容可以看出，生物信息学不是简单的学科交叉，对于各个分属的学科有着较高的要求 [4]，要求教师在教学前需要有丰厚的知识和技能积累，才能在教学过程中保证教学质量。

　　(一)　数学和统计学

　　国内的生物科学专业在本科阶段只要求必修一门高等数学，但是对于生物信息学而言，高等数学和统计学甚至是离散数学，对于生物信息学中的的数据处理都产生着重要的影响，在数据量过大的情况下，利用数据建模、统计数据中信息、数据挖掘、可视化等步骤中，数学中的很多知识都可以让学生更好的理解其中的原理。

　　(二)　生物学基础

　　生物信息学的研究范围囊括了生物化学、基因工程、遗传学、进化生物学等大量的应用性极强的学科。这些学科是生物信息学最重要的基石，因为无论使用了什么样的分析方法，都是紧紧围绕着生物学中的各种现象和问题。要求教师和学生对于基因、蛋白质序列都十分熟悉，相关的 SNP、微卫星序列、编码区域等概念也要十分熟悉。此外，对于国际上通用的数据库如 NCBI、UCSC、EBI 等数据库的使用方式和数据格式也要有相关的了解，能够熟练的使用这些数据库中的数据。

　　(三)　计算机科学

　　生物信息学与传统的生物学最打的区别在于，对于生物学问题，采用了计算机科学的方法来解决，因此，在生物信息学中，要求研究者在研究中熟练的使用计算机来处理大批量的数据，包括检索信息、收集数据、对数据进行分析、对分析结果进行可视化。所以，粗话了生物学知识，计算机的相关技能也要得到加强，如 Linux 系统的熟悉、python 和 perl 等编程语言的学习、常用的生物信息学软件的使用。这样的研究方法对于国内大部分的生物学研究者都是一种全新的挑战，对于教授这门课的教师更是一种考验。

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　　四　生物信息学课程的现状

　　虽然国内很多的高校都已经开设了生物信息学课程或者相关的培训计划，早期的课程大多数仍然是采用传统的教学方式来进行教学，即以理论课程为主，少量的实验课程为辅，课程内容以介绍为主，即只对生物学部分进行讨论，对于计算机科学部分、数学部分则只进行简单的介绍，并且选用的教材内容老旧落后，内容枯燥。经过近年来诸多高校对于生物信息学课程的探索之后，开始加大生物信息学课程中的实践操作部分，并从国外引进了诸多的优秀教材，课程探索初期的窘况已经初步有了改观，并且越来越多的生物信息学研究人员从科研岗位走入了教学工作，也有从生物信息分析公司合作到高校中，也已经初步改善了教师资源紧张、教师专业能力较弱的缺点，越来越多的掌握生物信息学技能的毕业生走入社会，缓解了这一领域的人才短缺的现况。但是这样的情况，仍然只是部分的高校解决了问题，还是有很多的高校的生物科学专业的毕业生仍然没有很好的解决就业问题，这些高校普遍没有重视生物信息学，仅仅是开设了公开课或选秀课，或没有开设任何相关的培养计划或课程。所以，生物信息学在生物科学专业的推广，以及生物信息学课程在国内高校的普及应该是首要问题，同时生物信息学课程的开设对于部分高校也存在门槛，此外还有一些难题横亘于生物信息学在国内发展的道路上。

　　(一)　生物信息学课程的推广

　　虽然很多的高校已经开设了专门的生物信息学课程，并且经过探索，已经取得了喜人的成绩，但是还有很多的高校仍然处于探索的初期甚至还没有认识到转型的必要性。教学模式单一、教师专业背景薄弱等原困扰着前人探索的脚步，也同时困住了当下部分高校发展相关课程的步伐，甚至让部分高校有心无力，从而使学生们没有机会接触到这样的学科。所以，在进一步改革创新的同时，将生物信息学普及到所有的高校是十分钟重要的。

　　(二)　在实践方式上进行革新

　　一直以来限制着生物信息课程发展的主要原因之一就是，没有足够的实践机会和实践时间来达到该学科对技能实践的要求。生物信息学是一门应用性极强的学科，必须要有足够的实践才能保证熟练度，但是现行的生物信息学课程安排中，实践部分则存在实践内容古老落后，实践时间紧张等不足，因此实践方式的革新迫在眉睫，并且只有合理的课程安排才能更好的促进学科推广 [5]。

　　(三)　加强学科交流

　　生物信息学对于传统的的生物学本身就是一个全新的挑战，其中的计算机科学和数学的部分 [6]，不同于以往生物科学专业融合的化学、地理等学科，是两个应用性极强的工科学科，不能闭门造车一般的单独学习生物信息学，这样会在学习过程中造成避重就轻的习惯，为日后的研究工作造成影响，需要系统、完善的进行学习研究。

　　五　结语

　　在生物学飞速发展的时代，生物信息学作为生物学在这个时代最先锋的工具和载体，应该被所有的生物学研究者或学习者熟练地掌握。在教学中结合行业发展的需求，及时更新教学内容，合理安排教学顺序，科学构建生物信息学中数学、计算机科学、生物科学在教学中所占的比重，相关的成功经验应该用于推广该学科在全国高校中的实行，提高学生的专业水平和应用能力。

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