導(dǎo)語：如何才能寫好一篇生物信息學(xué)方向，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

一、明確專業(yè)崗位需求 

要確定商務(wù)英語專業(yè)的學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些職業(yè)技能，要先確定該專業(yè)學(xué)生可以從事哪些職業(yè)崗位的工作。 

商務(wù)英語專業(yè)的建設(shè)、發(fā)展正在逐步走向成熟。但實際上，商務(wù)英語專業(yè)本質(zhì)上還是沒有一個明確的、具體的研究方向。原因在于它仍然沒有脫離語言作為工具這個本質(zhì)，而商務(wù)在該專業(yè)中一直處于被淡化的地位。原因在于它包含的領(lǐng)域過于寬泛，如國際經(jīng)濟與貿(mào)易、市場營銷、人力資源管理、財務(wù)、電子商務(wù)、法律等。國際經(jīng)濟與貿(mào)易專業(yè)的可就業(yè)崗位有：外貿(mào)業(yè)務(wù)員、單證員等；市場營銷專業(yè)的就業(yè)崗位有，市場調(diào)查員、廣告策劃專員等；人力資源管理專業(yè)的就業(yè)崗位有：人力資源總監(jiān)、職業(yè)經(jīng)理人、培訓(xùn)師、人事部主管；財務(wù)相關(guān)專業(yè)崗位有：會計、出納、會計主管等。因此，要確定商務(wù)英語專業(yè)職業(yè)技能，則應(yīng)該參考各相關(guān)專業(yè)的就業(yè)崗位群，再具體到具有崗位的職業(yè)技能以及職業(yè)技能涉及的實踐教學(xué)內(nèi)容。各相關(guān)專業(yè)的職業(yè)技能總結(jié)起來包括：基本職業(yè)技能（語言、商務(wù)知識、辦公軟件使用）、核心職業(yè)技能（各崗位相關(guān)專業(yè)理論、實踐知識、業(yè)務(wù)能力）、綜合職業(yè)技能（職業(yè)道德、人文素養(yǎng)、身心素質(zhì)、人際技能）等。 

二、職業(yè)技能實踐教學(xué)現(xiàn)狀 

如今，商務(wù)英語專業(yè)的學(xué)生處于一個比較尷尬的地位：語言能力不如英語專業(yè)的學(xué)生，商務(wù)專業(yè)能力不如學(xué)習(xí)商務(wù)相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，實踐能力和職業(yè)技能也無法和專業(yè)學(xué)生相比。 

原因在于各高校的商務(wù)英語專業(yè)的課程設(shè)置偏重語言的教學(xué)，沒有注重專業(yè)技能的培養(yǎng)，而實際上，商務(wù)相關(guān)專業(yè)就業(yè)崗位對從業(yè)人員的專業(yè)業(yè)務(wù)能力要求遠大于語言能力的要求。 

對于專業(yè)職業(yè)技能的實踐教學(xué)的開展和研究也處于初級階段。實踐教學(xué)設(shè)備、師資、課程設(shè)置、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法，還有其他方面的保障還不夠完善。 

三、根據(jù)崗位要求有針對性的培養(yǎng)職業(yè)技能 

1.課程設(shè)置。課程設(shè)置要保障學(xué)生的專業(yè)知識結(jié)構(gòu)能夠支撐學(xué)生將來的就業(yè)、從業(yè)和職業(yè)發(fā)展。也就是專業(yè)知識、語言訓(xùn)練、職業(yè)技能的培養(yǎng)應(yīng)該成為商務(wù)英語專業(yè)培養(yǎng)方案中的核心部分，并且占用重要比重。改變商務(wù)英語專業(yè)注重培養(yǎng)語言能力，簡單增加商務(wù)知識的現(xiàn)狀，要讓職業(yè)技能教學(xué)涵蓋語言的學(xué)習(xí)和堅固專業(yè)知識的學(xué)習(xí)。 

2.教學(xué)模式。采用CBI的教學(xué)模式即Content Based Instruction（以內(nèi)容為依托的教學(xué)），就是直接用實踐操作完成語言講專業(yè)知識，學(xué)習(xí)專業(yè)知識的同時，提高語言的應(yīng)用能力。也就是用職業(yè)技能的實踐教學(xué)實現(xiàn)專業(yè)知識、語言教學(xué)和實踐操作的“三位一體”的教學(xué)模式。 

3.三位一體。專業(yè)職業(yè)技能實踐教學(xué)“三位一體”的教學(xué)模式的實現(xiàn)要求有設(shè)備、師資、機構(gòu)和管理的保障。職業(yè)技能的實踐操作離不開設(shè)備，如：辦公軟件的操作需要的計算機設(shè)備；崗位核心職業(yè)技能需要的業(yè)務(wù)流程的模擬訓(xùn)練實訓(xùn)軟件、硬件設(shè)備等。市場營銷專業(yè)相關(guān)的職業(yè)崗位實訓(xùn)設(shè)備等。師資保障則需要“復(fù)合型、雙師型”教師。要培養(yǎng)專業(yè)職業(yè)技能復(fù)合型人才，就要求教師首先是專業(yè)知識、語言能力、業(yè)務(wù)崗位實踐操作綜合實力過硬的復(fù)合型、雙師型教師。機構(gòu)保障指的是校企合作。商務(wù)英語專業(yè)應(yīng)該與行業(yè)企業(yè)進行廣泛的合作，建立實訓(xùn)基地，讓學(xué)生在就讀期間或者是暑假到企業(yè)中實習(xí)、實訓(xùn)，在真實的崗位上實踐所學(xué)的知識。在管理上，針對獨立院校學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力欠缺的特點，從制度要求和日?？己酥斜Ｕ险n上下，課內(nèi)外的教學(xué)和學(xué)習(xí)效果。 

4.課、證、崗、賽相結(jié)合。此外，課、證、崗、賽的教學(xué)模式貫穿其中。其中課程的教材、教學(xué)內(nèi)容一定要傾向職業(yè)技能的實踐操作。證書的考取也要融入到教學(xué)中，要求學(xué)生有職業(yè)資格證，所以要證明學(xué)生具備職業(yè)技能還有幫助學(xué)生考取相應(yīng)的資格證書。崗，指的是崗位技能訓(xùn)練。這需要校企緊密合作完成。真正要獲得專業(yè)職業(yè)技能實踐能力只有到具  [本文由wWw.dYLw.nEt提供，第 一進行和服務(wù)，歡迎光臨dYLW.neT]體的實際工作中才能有真切的體驗和確實的收獲。所以，商務(wù)英語專業(yè)一定要和企業(yè)有廣泛的合作來保證實踐教學(xué)的圓滿實現(xiàn)。賽，指的是參加與專業(yè)相關(guān)的實踐技能大賽。鼓勵學(xué)生參加國際、國家、省級和學(xué)院級別的各項比賽。讓學(xué)生通過比賽，鞏固和實踐課堂中所學(xué)的知識。 

四、總結(jié) 

總之，商務(wù)英語專業(yè)職業(yè)技能的實踐教學(xué)應(yīng)該以社會崗位需求為導(dǎo)向，重新進行有針對性的課程設(shè)置、設(shè)備添置、師資培養(yǎng)、教學(xué)改革等措施來改變和完善商務(wù)英語專業(yè)學(xué)生的專業(yè)知識結(jié)構(gòu)、實踐操作能力和就業(yè)、擇業(yè)、職業(yè)生涯的發(fā)展。從而實現(xiàn)對真正復(fù)合型人才的培養(yǎng)并滿足社會和獨立院校生存、發(fā)展的共同需求。 

篇2

生物信息學(xué) 生物科學(xué) 實踐教學(xué)

生物信息學(xué)作為一門新興的交叉性學(xué)科，綜合生物學(xué)、計算機科學(xué)和信息技術(shù)試圖，從大量數(shù)據(jù)中尋找具有指導(dǎo)和開創(chuàng)性價值的依據(jù)，為生命科學(xué)研究提供必要的、有效的系統(tǒng)模擬和信息預(yù)測結(jié)果。目前，生物信息學(xué)在生物醫(yī)學(xué)、生物工程、植物學(xué)、動物學(xué)、生態(tài)學(xué)、遺傳學(xué)、制藥和高科技產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛，產(chǎn)生巨大的影響力和推動力。

一、生物信息學(xué)在生物科學(xué)領(lǐng)域的作用

生物科學(xué)是研究生物結(jié)構(gòu)、功能、發(fā)生和發(fā)展規(guī)律，及其與周圍環(huán)境關(guān)系的科學(xué)。在分子生物學(xué)技術(shù)突飛猛進的發(fā)展過程中，生物科學(xué)從傳統(tǒng)的個體及群體表征研究逐步演變?yōu)閮?nèi)在分子機制的研究，隨著基因測序技術(shù)的發(fā)展，生物科學(xué)領(lǐng)域的研究不僅聚焦于生物個體的內(nèi)在分子機制，同時還從大量的生物個體的基因數(shù)據(jù)中獲取和解析生命的本質(zhì)和規(guī)律，并以此嘗試對生命過程進行干涉和改造。而在獲取、解析、干涉和改造的過程中扮演重要角色的就是生物信息學(xué)。

生物信息學(xué)是在生物科學(xué)領(lǐng)域各個學(xué)科發(fā)展的過程中逐步產(chǎn)生的一門綜合性學(xué)科，該學(xué)科在生物科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用極為廣泛。目前，植物基因組研究取得了重大進展，水稻、大豆、小麥等農(nóng)作物的遺傳圖譜、基因序列、基因組注釋已公布于美國國立生物技術(shù)信息中心（NCBI）的生物信息數(shù)據(jù)庫中。利用生物信息學(xué)的相關(guān)方法和技術(shù)能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行查詢、統(tǒng)計和分析，從而更好地理解和認識植物基因組的功能，指導(dǎo)后續(xù)的科學(xué)研究和生產(chǎn)應(yīng)用。傳統(tǒng)的生物學(xué)分類方法已經(jīng)鑒定及分類了成千上萬的物種，但是隨著生物科學(xué)的發(fā)展和認知，越來越多的物種在遺傳進化上的分類依據(jù)較為模糊，而利用生物信息學(xué)結(jié)合傳統(tǒng)的分類學(xué)可以更好的研究生物類群間（植物、動物、微生物等）的異同性、親緣關(guān)系、遺傳進化過程和發(fā)展規(guī)律，這在當今的生物分類學(xué)中應(yīng)用日趨廣泛。生物信息學(xué)還可以綜合利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機等學(xué)科對生態(tài)系統(tǒng)進行模擬和計算分析，探索物種間基因流動的本質(zhì)，揭示生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)和能量循環(huán)規(guī)律，從而為找到?jīng)Q定生態(tài)系統(tǒng)平衡和穩(wěn)定的根本因素提供重要的依據(jù)，幫助生態(tài)系統(tǒng)平衡的恢復(fù)。此外，通過生物信息學(xué)技術(shù)構(gòu)建遺傳工程菌，降解目標污染物的分子遺傳物質(zhì)，從而達到催化目標污染物的降解，維護生態(tài)環(huán)境的空氣、水源、土地等質(zhì)量，也是當今生態(tài)環(huán)境保護的新興研究方向。

二、生物信息學(xué)的學(xué)科內(nèi)容和課程要求

生物信息學(xué)主要由基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、比較基因組學(xué)、計算生物學(xué)等學(xué)科構(gòu)成，主要涉及的內(nèi)容有生物數(shù)據(jù)的收集、存檔、顯示和分析，體外預(yù)測、模擬基因及蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能，對生物的遺傳基因圖譜進行分析處理，對大量的核苷酸和氨基酸序列進行比對分析，確定進化地位等。從生物信息學(xué)的概念及其涉及的內(nèi)容中可以明確生物信息學(xué)不是一門獨立的學(xué)科，所以要求教師在教學(xué)過程中掌握多領(lǐng)域的知識和技能，才能較好地把握該課程。

1.高等數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

生物信息學(xué)將數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)作為主要的計算理論基礎(chǔ)，主要包括數(shù)學(xué)建模、統(tǒng)計方法、動態(tài)規(guī)劃方法、數(shù)據(jù)挖掘等方面。此外還包括隱馬爾科夫鏈模型（HMM）在序列識別上的應(yīng)用，蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)預(yù)測的最優(yōu)理論，DNA超螺旋結(jié)構(gòu)的拓撲學(xué)，遺傳密碼和DNA序列的對稱性方面的群論等。因此，在生物信息學(xué)教學(xué)過程中要求教師具備數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)的計算方法的基礎(chǔ)知識，能夠利用牛頓迭代法、線性方程回歸分析、矩陣求擬、最小二乘法等進行數(shù)學(xué)建模和計算，從而對基因和蛋白質(zhì)序列進行比對、進化分析和繪制遺傳圖譜等。

2.生物科學(xué)基礎(chǔ)

生物信息學(xué)包含的生物類學(xué)科有，生物化學(xué)、分子生物學(xué)、遺傳學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科，基因工程、蛋白工程、生物技術(shù)等應(yīng)用學(xué)科。根據(jù)其課程特點，學(xué)生在學(xué)習(xí)生物信息學(xué)課程前需要學(xué)習(xí)生物化學(xué)、分子生物學(xué)、遺傳學(xué)、基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等基本生物學(xué)課程，對于基因序列、蛋白質(zhì)序列、啟動子、非編碼區(qū)等概念有深刻的理解，同時需要對一些重要的生物學(xué)數(shù)據(jù)庫有一定的了解，如美國基因數(shù)據(jù)庫（GeneBank）、歐洲分子生物學(xué)實驗室數(shù)據(jù)庫（Embl）和日本核酸數(shù)據(jù)庫（DDBJ）等。此外，要求學(xué)生能夠利用生物學(xué)數(shù)據(jù)庫查找基因序列、蛋白質(zhì)序列、基因及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型，能夠讀懂數(shù)據(jù)庫中基因和蛋白質(zhì)的信息注釋，能夠計算蛋白質(zhì)序列的分子量和等電點，能夠為擴增特定的基因片段設(shè)計引物，能夠?qū)μ囟ㄎ锓N進行系統(tǒng)發(fā)育分析等。

3.計算機科學(xué)基礎(chǔ)

計算機是生物信息學(xué)的主要輔助工具，利用生物信息學(xué)研究生物系統(tǒng)的過程需要能夠熟練使用計算機對大量的生物信息數(shù)據(jù)進行處理和分析，這主要包括對數(shù)據(jù)信息進行搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。所以，學(xué)生在學(xué)習(xí)生物信息學(xué)的過程中需要了解和掌握一些常用的生物信息學(xué)軟件，如BLAST和FASTA序列比對分析軟件，Oligo和Primer引物設(shè)計軟件，VectorNTI、DNASTAR、DNASIS等綜合分析軟件。此外，學(xué)生還需要學(xué)習(xí)和掌握一些常用的計算機語言，如正則表達式、Unix shell腳本語言和Perl語言。

利用生物信息學(xué)在處理和分析海量生物數(shù)據(jù)的過程中，計算機軟硬件資源需要配合處理分析軟件的運行，因此要求計算機操作系統(tǒng)使用Unix和Linux操作系統(tǒng)，這些操作系統(tǒng)需要大量的操作命令進行輸入執(zhí)行過程，對于經(jīng)常使用Windows操作系統(tǒng)的學(xué)生來說是一個較難跨越的障礙。

三、生物信息學(xué)課程教學(xué)中存在的問題

目前國內(nèi)大多數(shù)高校的生物信息學(xué)教學(xué)采用傳統(tǒng)的教學(xué)模式，即以課堂式的理論教學(xué)為主，缺乏必要的實踐教學(xué)。理論教學(xué)模式固定、教學(xué)方法單一、教學(xué)內(nèi)容狹窄，通常是介紹性、科普性的課程，甚至作為公選課程。少數(shù)高校開展生物信息學(xué)的實踐課程教學(xué)，但多以驗證性實驗為主，缺乏和專業(yè)相適應(yīng)的綜合性、設(shè)計性實驗，而開放性實驗更無從談起。

1.教學(xué)模式固定單一

生物信息學(xué)在內(nèi)容層面涵蓋諸多學(xué)科領(lǐng)域，注重應(yīng)用性和實踐性。然而，目前大部分高校把生物信息學(xué)作為一門孤立的課程，這導(dǎo)致教師需要將大多數(shù)課程內(nèi)容壓縮到一門課程進行教學(xué)，在有限的教學(xué)時數(shù)下灌輸大量內(nèi)容，增加了學(xué)生學(xué)習(xí)的難度，降低了教學(xué)質(zhì)量。再者，大多數(shù)高校僅開展生物信息學(xué)的理論教學(xué)，忽視實踐教學(xué)過程，造成生物信息學(xué)理論與實踐內(nèi)容的脫節(jié)，使學(xué)生在學(xué)習(xí)完理論知識后難以深入理解和吸收，無法將所學(xué)的知識應(yīng)用到后續(xù)的工作和學(xué)習(xí)中，最終未能體現(xiàn)出該門課程的價值。

2.教師專業(yè)背景薄弱

作為一門交叉學(xué)科，生物信息學(xué)的教學(xué)要求教師具有較強的數(shù)學(xué)、生物學(xué)和計算機科學(xué)背景。然而，目前從事生物信息學(xué)教學(xué)的教師即便具備深厚的生物學(xué)背景，但是多數(shù)教師在數(shù)學(xué)和計算機方面較為薄弱，并不具備完整的生物信息學(xué)知識體系，對生物信息學(xué)發(fā)展趨勢也了解不多。在師資缺乏的情況下，院系開設(shè)生物信息學(xué)課程，教師為了完成教學(xué)任務(wù)，僅僅在教學(xué)中進行介紹性的講解，在課程考查方式上通過小論文、綜述和課外活動等方式完成該課程的學(xué)習(xí)。因此，無論是理論教學(xué)還是實踐教學(xué)均無法實現(xiàn)該課程大綱的要求，從而影響學(xué)生對生物信息學(xué)課程的理解和掌握，生物信息學(xué)的實踐操作能力更無從談起。

3.實踐教學(xué)薄弱，專業(yè)教材缺乏

生物信息學(xué)實踐課需要學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用計算機學(xué)習(xí)NCBI數(shù)據(jù)庫的檢索與使用、序列比對分析軟件的應(yīng)用、蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)圖視軟件的應(yīng)用、序列拼接軟件的應(yīng)用等。但是目前，大多數(shù)高校開設(shè)的生物信息學(xué)課程多以理論教學(xué)為主，實踐教學(xué)課時非常少或者為零，學(xué)生對于生物信息學(xué)課程的學(xué)習(xí)僅僅通過教材上抽象的文字描述進行理解和掌握，這導(dǎo)致學(xué)生在理論課中學(xué)到的知識無法在實踐課中進行驗證或操作，嚴重影響了生物信息學(xué)的教學(xué)質(zhì)量，也偏離了教學(xué)大綱中強調(diào)的重在培養(yǎng)學(xué)生實踐操作能力的培養(yǎng)目標。

另外，目前還沒有適用于生物科學(xué)專業(yè)的生物信息學(xué)教材。國內(nèi)各大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，這些教材偏重介紹生物信息學(xué)的理論和方法，涉及的實踐內(nèi)容較少，學(xué)生需要具有較高的相關(guān)知識才能接受和使用這些教材。因此，部分高校在生物信息學(xué)教學(xué)過程中往往使用自家編寫的簡化教材，從而造成生物信息學(xué)教學(xué)內(nèi)容不統(tǒng)一，教學(xué)大綱混亂等情況。

4.實踐課程經(jīng)費不足，實踐教學(xué)環(huán)境落后

當今，許多發(fā)達國家都很重視生物信息學(xué)的教學(xué)和研究，積極開展各種生物信息資源的收集和分析工作，培養(yǎng)大量生物信息學(xué)人才，為整個生物學(xué)的理論研究及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新（主要是醫(yī)藥和農(nóng)業(yè)）提供指導(dǎo)和支撐。國內(nèi)對生物信息學(xué)的關(guān)注和認識起步較晚，其發(fā)展落后于國際發(fā)達國家。國家和高校對生物信息學(xué)的教學(xué)和科研資金投入力度不大，缺乏必要的儀器設(shè)備，生物信息學(xué)的實踐教學(xué)條件得不到保障，比如大多數(shù)高校的生物科學(xué)專業(yè)沒有相應(yīng)的計算機實訓(xùn)室，配套軟件也相對匱乏，落后于國際發(fā)展水平。

四、生物信息學(xué)教學(xué)模式改革的探索

1.修改理論和實踐教學(xué)大綱，編寫適用的實踐教材

根據(jù)當今生物信息學(xué)的發(fā)展方向，制定和修改理論教學(xué)大綱，除了引物設(shè)計、基因和蛋白質(zhì)序列比對、基因和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測等基本內(nèi)容外，還需添加系統(tǒng)進化樹分析、聚類分析、蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)譜圖等較為綜合的內(nèi)容。另外，增加實踐教學(xué)課程比例，充實實踐教學(xué)內(nèi)容，結(jié)合理論教學(xué)內(nèi)容增加綜合性、設(shè)計性實驗，適當提供科研環(huán)境，鼓勵開展開放性實驗。

目前國內(nèi)并沒有系統(tǒng)的、專業(yè)的生物信息學(xué)實踐教材，因此針對高校生物科學(xué)專業(yè)方向的特點，聯(lián)合多學(xué)科領(lǐng)域（數(shù)學(xué)、生物科學(xué)、計算機科學(xué)）編寫相應(yīng)的生物信息學(xué)實踐教材，在制定、修改實踐教學(xué)大綱和編寫教材的過程中結(jié)合學(xué)生的接受能力，由淺入深，多設(shè)實例和相關(guān)練習(xí)，使學(xué)生循序漸進的理解和掌握生物信息學(xué)的原理和方法，掌握更多的生物信息學(xué)工具。

2.緊密聯(lián)系科研、基于實踐問題開展教學(xué)

通過實踐教學(xué)把生物信息學(xué)教學(xué)與科研有機結(jié)合起來，能夠促進教學(xué)與科研的共同發(fā)展。在緊密聯(lián)系科研的過程中，采用基于問題的教學(xué)（PBL）方法，通過實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，培養(yǎng)和訓(xùn)練學(xué)生把所學(xué)的生物信息學(xué)的知識和方法應(yīng)用于各種生物科學(xué)領(lǐng)域的科研活動中，通過解決實際問題訓(xùn)練學(xué)生的實踐技能，從而促進教學(xué)與科研的雙重發(fā)展。例如，在生物信息學(xué)實踐教學(xué)中多加入生產(chǎn)和科研中遇到的經(jīng)典實例，鼓勵學(xué)生利用相關(guān)的生物信息學(xué)軟件及相關(guān)的理論和方法解決問題。學(xué)生也可以選擇自己感興趣的課題，利用自己熟悉的、合適的生物信息學(xué)軟件和相關(guān)知識開展課題研究。此外，專業(yè)教師在指導(dǎo)學(xué)生課題研究的過程中還可以發(fā)現(xiàn)理論和實踐教學(xué)的不足，不斷的完善生物信息學(xué)理論和實踐課程大綱和內(nèi)容，提高教學(xué)質(zhì)量。

3.開展多學(xué)科實踐結(jié)合的教學(xué)模式

生物信息學(xué)屬交叉學(xué)科，包含了不同領(lǐng)域的專業(yè)知識和技能，為使生物信息學(xué)教學(xué)達到教學(xué)的目標，該課程教學(xué)需要采用多學(xué)科實踐結(jié)合的教學(xué)模式。

多學(xué)科實踐結(jié)合的教學(xué)模式是指聯(lián)合不同領(lǐng)域、不同學(xué)科、不同專業(yè)的課程在教學(xué)的過程中結(jié)合生物信息學(xué)涉及到的知識和技能進行基礎(chǔ)性、鋪墊性教學(xué)。比如，在高等數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的教學(xué)過程中，針對生物信息學(xué)的需求，適當增加數(shù)學(xué)建模、統(tǒng)計方法、動態(tài)規(guī)劃方法、數(shù)據(jù)挖掘等方面的基礎(chǔ)內(nèi)容，同時，開設(shè)實例實踐教學(xué)，使學(xué)生理解和掌握隱馬爾科夫鏈模型，牛頓迭代法、最小二乘法等方法的應(yīng)用原理和規(guī)則；在生物科學(xué)專業(yè)課程設(shè)置上，尤其是實踐課程的教學(xué)過程中，結(jié)合生物信息學(xué)涉及的引物設(shè)計、序列比對分析、基因及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測等方面開展相應(yīng)的設(shè)計性、綜合性、開放性實驗項目，使學(xué)生了解和掌握基本的生物信息學(xué)原理及軟件的應(yīng)用；在計算機科學(xué)的教學(xué)過程中，應(yīng)根據(jù)生物信息學(xué)的需求，開設(shè)正則表達式、Perl語言、R語言等課程學(xué)習(xí)，以及增加Linux和Unix操作系統(tǒng)課程學(xué)習(xí)，使學(xué)生在學(xué)習(xí)生物信息學(xué)前打好堅實的基礎(chǔ)。

值得注意的是，生物信息學(xué)課程與其他課程的開設(shè)時間和順序需要有一定的探索和評估，對于開設(shè)該課程的時間把握是開展多學(xué)科實踐結(jié)合的教學(xué)模式的關(guān)鍵因素。過早開設(shè)生物信息學(xué)則會導(dǎo)致學(xué)生在不具備相應(yīng)學(xué)科基礎(chǔ)的條件下跨越式的接觸生物信息學(xué)，無法理解和掌握相關(guān)的知識和技能；過晚開設(shè)則會使學(xué)生學(xué)習(xí)了相關(guān)學(xué)科知識和技能后，由于課程銜接不緊，導(dǎo)致在學(xué)習(xí)生物信息學(xué)時出現(xiàn)理解滯后和無法適應(yīng)的現(xiàn)象。因此，針對不同專業(yè)和學(xué)科的特點，根據(jù)具體情況進行統(tǒng)籌安排，使生物信息學(xué)和其他相關(guān)學(xué)科課程有很好的銜接和過渡，以確保和提高生物信息學(xué)的教學(xué)質(zhì)量。

五、結(jié)語

生物信息學(xué)是現(xiàn)代基因組學(xué)時代的開闊者，也是生物科學(xué)研究的重要的工具和載體。針對生物信息學(xué)的特點，高校生物科學(xué)專業(yè)課程設(shè)置、教學(xué)方法、教學(xué)模式和教學(xué)軟硬件等需進行一定的改革，將多學(xué)科實踐結(jié)合的教學(xué)模式運用到生物信息學(xué)的教學(xué)實踐中，在提高教學(xué)質(zhì)量的同時將更好的提升學(xué)生科研、應(yīng)用和創(chuàng)新能力。

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篇3

關(guān)鍵詞： 生物信息學(xué) 農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域 應(yīng)用

“生物信息學(xué)”是英文單詞“Bioinformatics”的中文譯名，其概念是1956年在美國田納西州Gatlinburg召開的“生物學(xué)中的信息理論”討論會上首次被提出的［1］，由美國學(xué)者Lim在1991年發(fā)表的文章中首次使用。生物信息學(xué)自產(chǎn)生以來，大致經(jīng)歷了前基因組時代、基因組時代和后基因組時代三個發(fā)展階段［2］。2003年4月14日，美國人類基因組研究項目首席科學(xué)家Collins F博士在華盛頓隆重宣布人類基因組計劃（Human Genome Project，HGP）的所有目標全部實現(xiàn)［3］。這標志著后基因組時代（Post Genome Era，PGE）的來臨，是生命科學(xué)史中又一個里程碑。生物信息學(xué)作為21世紀生物技術(shù)的核心，已經(jīng)成為現(xiàn)代生命科學(xué)研究中重要的組成部分。研究基因、蛋白質(zhì)和生命，其研究成果必將深刻地影響農(nóng)業(yè)。本文重點闡述生物信息學(xué)在農(nóng)業(yè)模式植物、種質(zhì)資源優(yōu)化、農(nóng)藥的設(shè)計開發(fā)、作物遺傳育種、生態(tài)環(huán)境改善等方面的最新研究進展。

1.生物信息學(xué)在農(nóng)業(yè)模式植物研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

1997年5月美國啟動國家植物基因組計劃（NPGI），旨在繪出包括玉米、大豆、小麥、大麥、高粱、水稻、棉花、西紅柿和松樹等十多種具有經(jīng)濟價值的關(guān)鍵植物的基因圖譜。國家植物基因組計劃是與人類基因組工程（HGP）并行的龐大工程［4］。近年來，通過各國科學(xué)家的通力合作，植物基因組研究取得了重大進展，擬南芥、水稻等模式植物已完成了全基因組測序。人們可以使用生物信息學(xué)的方法系統(tǒng)地研究這些重要農(nóng)作物的基因表達、蛋白質(zhì)互作、蛋白質(zhì)和核酸的定位、代謝物及其調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)等，從而從分子水平上了解細胞的結(jié)構(gòu)和功能［5］。目前已經(jīng)建立的農(nóng)作物生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫研究平臺有植物轉(zhuǎn)錄本（TA）集合數(shù)據(jù)庫TIGR、植物核酸序列數(shù)據(jù)庫PlantGDB、研究玉米遺傳學(xué)和基因組學(xué)的MazeGDB數(shù)據(jù)庫、研究草類和水稻的Gramene數(shù)據(jù)庫、研究馬鈴薯的PoMaMo數(shù)據(jù)庫，等等。

2.生物信息學(xué)在種質(zhì)資源保存研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

種質(zhì)資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要資源，它包括許多農(nóng)藝性狀（如抗病、產(chǎn)量、品質(zhì)、環(huán)境適應(yīng)性基因等）的等位基因。植物種質(zhì)資源庫是指以植物種質(zhì)資源為保護對象的保存設(shè)施。至1996年，全世界已建成了1300余座植物種質(zhì)資源庫，在我國也已建成30多座作物種質(zhì)資源庫。種質(zhì)入庫保存類型也從單一的種子形式，發(fā)展到營養(yǎng)器官、細胞和組織，甚至DN段等多種形式。保護的物種也從有性繁殖植物擴展到無性繁殖植物及頑拗型種子植物等［6］。近年來，人們越來越多地應(yīng)用各種分子標記來鑒定種質(zhì)資源。例如微衛(wèi)星、AFLP、SSAP、RBIP和SNP等。由于對種質(zhì)資源進行分子標記產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，因此需要建立生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫和采用分析工具來實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計和計算機分析等［7］。

3.生物信息學(xué)在農(nóng)藥設(shè)計開發(fā)研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的藥物研制主要是從大量的天然產(chǎn)物、合成化合物，以及礦物中進行篩選，得到一個可供臨床使用的藥物要耗費大量的時間與金錢。生物信息學(xué)在藥物研發(fā)中的意義在于找到病理過程中關(guān)鍵性的分子靶標、闡明其結(jié)構(gòu)和功能關(guān)系，從而指導(dǎo)設(shè)計能激活或阻斷生物大分子發(fā)揮其生物功能的治療性藥物，使藥物研發(fā)之路從過去的偶然和盲目中找到正確的研發(fā)方向。生物信息學(xué)為藥物研發(fā)提供了新的手段［8，9］，導(dǎo)致了藥物研發(fā)模式的改變［10］。目前，生物信息學(xué)促進農(nóng)藥研制已有許多成功的例子。Itzstein等設(shè)計出兩種具有與唾液酸酶結(jié)合化合物：4-氨基-Neu5Ac2en和4-胍基-Neu5Ac2en。其中，后者是前者與唾液酸酶的結(jié)合活性的250倍［11］。目前，這兩種新藥已經(jīng)進入臨床試驗階段。TANG SY等學(xué)者研制出新一代抗AIDS藥物saquinavir［12］。Pungpo等已經(jīng)設(shè)計出幾種新型高效的抗HIV-1型藥物［13］。楊華錚等人設(shè)計合成了十多類數(shù)百個除草化合物，經(jīng)生物活性測定，部分化合物的活性已超過商品化光合作用抑制劑的水平［14］。

現(xiàn)代農(nóng)藥的研發(fā)已離不開生物信息技術(shù)的參與，隨著生物信息學(xué)技術(shù)的進一步完善和發(fā)展，將會大大降低藥物研發(fā)的成本，提高研發(fā)的質(zhì)量和效率。

4.生物學(xué)信息學(xué)在作物遺傳育種研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

隨著主要農(nóng)作物遺傳圖譜精確度的提高，以及特定性狀相關(guān)分子基礎(chǔ)的進一步闡明，人們可以利用生物信息學(xué)的方法，先從模式生物中尋找可能的相關(guān)基因，然后在作物中找到相應(yīng)的基因及其位點。農(nóng)作物的遺傳學(xué)和分子生物學(xué)的研究積累了大量的基因序列、分子標記、圖譜和功能方面的數(shù)據(jù)，可通過建立生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫來整合這些數(shù)據(jù)，從而比較和分析來自不同基因組的基因序列、功能和遺傳圖譜位置［15］。在此基礎(chǔ)上，育種學(xué)家就可以應(yīng)用計算機模型來提出預(yù)測假設(shè)，從多種復(fù)雜的等位基因組合中建立自己所需要的表型，然后從大量遺傳標記中篩選到理想的組合，從而培育出新的優(yōu)良農(nóng)作物品種。

5.生物信息學(xué)在生態(tài)環(huán)境平衡研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

在生態(tài)系統(tǒng)中，基因流從根本上影響能量流和物質(zhì)流的循環(huán)和運轉(zhuǎn)，是生態(tài)平衡穩(wěn)定的根本因素。生物信息學(xué)在環(huán)境領(lǐng)域主要應(yīng)用在控制環(huán)境污染方面，主要通過數(shù)學(xué)與計算機的運用構(gòu)建遺傳工程特效菌株，以降解目標基因及其目標污染物為切入點，通過降解污染物的分子遺傳物質(zhì)核酸 DNA，以及生物大分子蛋白質(zhì)酶，達到催化目標污染物的降解，從而維護空氣［16］、水源、土地等生態(tài)環(huán)境的安全。

美國農(nóng)業(yè)研究中心（ARS） 的農(nóng)藥特性信息數(shù)據(jù)庫（PPD） 提供 334 種正在廣泛使用的殺蟲劑信息，涉及它們在環(huán)境中轉(zhuǎn)運和降解途徑的16種最重要的物化特性。日本豐橋技術(shù)大學(xué)（Toyohashi University of Technology） 多環(huán)芳烴危險性有機污染物的物化特性、色譜、紫外光譜的譜線圖。美國環(huán)保局綜合風(fēng)險信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（IRIS） 涉及 600種化學(xué)污染物，列出了污染物的毒性與風(fēng)險評價參數(shù)，以及分子遺傳毒性參數(shù)［17］。除此之外，生物信息學(xué)在生物防治［18］中也起到了重要的作用。網(wǎng)絡(luò)的普及，情報、信息等學(xué)科的資源共享，勢必會創(chuàng)造出一個環(huán)境微生物技術(shù)信息的高速發(fā)展趨勢。

6.生物信息學(xué)在食品安全研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

食品在加工制作和存儲過程中各種細菌數(shù)量發(fā)生變化，傳統(tǒng)檢測方法是進行生化鑒定，但所需時間較長，不能滿足檢驗檢疫部門的要求，運用生物信息學(xué)方法獲得各種致病菌的核酸序列，并對這些序列進行比對，篩選出用于檢測的引物和探針，進而運用PCR法［19］、RT-PCR法、熒光RT-PCR法、多重PCR［20］和多重?zé)晒舛縋CR等技術(shù)，可快速準確地檢測出細菌及病毒。此外，對電阻抗、放射測量、ELISA法、生物傳感器、基因芯片等［21-25］技術(shù)也是未來食品病毒檢測的發(fā)展方向。

轉(zhuǎn)基因食品檢測是通過設(shè)計特異性的引物對食品樣品的DNA提取物進行擴增，從而判斷樣品中是否含有外源性基因片段［26］。通過對轉(zhuǎn)基因農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫信息的及時更新，可準確了解各國新出現(xiàn)和新批準的轉(zhuǎn)基因農(nóng)產(chǎn)品，便于查找其插入的外源基因片段，以便及時對檢驗方法進行修改。目前由于某些通過食品傳播的病毒具有變異特性，以及檢測方法的不完善等因素影響，生物信息學(xué)在食品領(lǐng)域的應(yīng)用還比較有限，但隨著食品安全檢測數(shù)據(jù)庫的不斷完善，相信相關(guān)的生物信息學(xué)技術(shù)將在食品領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

生物信息學(xué)廣泛用于農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的各個領(lǐng)域，但是僅有信息資源是不夠的，選出符合自己需求的生物信息就需要情報部門，以及信息中介服務(wù)機構(gòu)提供相關(guān)服務(wù)，通過出版物、信息共享平臺、數(shù)字圖書館、電子論壇等信息媒介的幫助，科研工作者可快速有效地找到符合需要的信息。目前我國生物信息學(xué)發(fā)展還很不均衡，與國際前沿有一定差距，這需要從事信息和科研的工作者們不斷交流，使得生物信息學(xué)能夠更好地為我國農(nóng)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展發(fā)揮作用。

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篇4

【關(guān)鍵詞】微分方程 生物信息學(xué) 案例式教學(xué)法 問題式教學(xué)法

【中圖分類號】O175 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2012）10-0060-01

生物信息學(xué)作為一門交叉學(xué)科正在迅猛的發(fā)展，通過將數(shù)學(xué)科學(xué)知識和技巧引入生物科學(xué)的領(lǐng)域，幫助生物學(xué)家解釋各種生命現(xiàn)象。同時，生物學(xué)又為數(shù)學(xué)家提供了豐富的研究課題。微分方程是數(shù)學(xué)專業(yè)的核心基礎(chǔ)課，也是其他工科專業(yè)的必修課程之一，為其解決實際問題提供必要的數(shù)學(xué)知識。微分方程通過對自然科學(xué)和社會科學(xué)中的問題進行數(shù)值或者定性的描述，幫助人們對事物的發(fā)展進行預(yù)見。微分方程在眾多的領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，包括物理學(xué)、航天、醫(yī)藥、化學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域。隨著完成測序的生物數(shù)量的迅速增加及更深入廣泛的了解基因功能，生物網(wǎng)絡(luò)的研究在生物信息學(xué)中越來越受重視。由于微分方程系統(tǒng)的靈活強大，有利于描述生物網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜關(guān)系。因此，微分方程課程被生物信息學(xué)專業(yè)作為重要的必修課程之一。由于本課程數(shù)學(xué)理論豐富應(yīng)用性較強的特點，在給非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生授課的過程中往往面臨兩難的境地：一方面如果按照數(shù)學(xué)專業(yè)授課模式側(cè)重數(shù)學(xué)理論的介紹就會脫離本專業(yè)的特點，應(yīng)用性欠缺使得學(xué)生缺乏興趣；另一方面，如果大量介紹應(yīng)用，又會因為學(xué)生數(shù)學(xué)背景知識的缺乏而造成學(xué)生比較迷茫。如何在授課過程中將理論和實際內(nèi)容有機的結(jié)合，從而使學(xué)生在學(xué)習(xí)中產(chǎn)生興趣值得思考。本文結(jié)合生物信息學(xué)的專業(yè)特點，總結(jié)了微分方程在教學(xué)過程中的一點體會。

1.合理的整合教學(xué)內(nèi)容

關(guān)于微分方程的教材很多，但是一些教材偏重于理科注重公式定理的推導(dǎo)證明，沒有實際應(yīng)用的舉例，公式抽象語言晦澀學(xué)生難于理解。本校生物信息學(xué)本科專業(yè)采用的教材是周義倉編寫的常微分方程及其應(yīng)用，其內(nèi)容上在反應(yīng)數(shù)學(xué)理論嚴密性的同時，強調(diào)了建模、應(yīng)用和計算機等特點，每章使用數(shù)學(xué)軟件進行具體實例的解析。

首先，在吃透教材的基礎(chǔ)上對教學(xué)內(nèi)容進行合理適當?shù)恼{(diào)整。在了解數(shù)學(xué)背景知識的同時更注重微分方程理論的應(yīng)用性而不關(guān)注數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)。

其次，注意不同知識點的歸納總結(jié)。在教學(xué)過程中注意及時的整理和總結(jié)，幫助學(xué)生理清它們之間的區(qū)別與聯(lián)系。同時，這些理論知識的落腳點就是眾多不同類型微分方程的求解，針對不同求解方法進行歸納，強化訓(xùn)練。

最后，注意學(xué)生實際的動手操作能力。結(jié)合實驗課針對每章的教學(xué)內(nèi)容鍛煉學(xué)生的實際動手操作能力，結(jié)合Maple或Matlab軟件判斷微分方程的類型并進行求解。除此之外，可以適當增加實際的問題，例如藥物代謝、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等生物信息學(xué)中的經(jīng)典問題進行數(shù)學(xué)建模、求解方程、解釋實際現(xiàn)象。

2.多樣化的教學(xué)方法和手段

微分方程涉及很多數(shù)學(xué)理論的推導(dǎo)，因此在數(shù)學(xué)專業(yè)中往往采用板書的方式。既能幫助學(xué)生理解推演過程，又能根據(jù)學(xué)生理解情況隨時調(diào)整。但是對于生物信息學(xué)專業(yè)單純的板書或者多媒體教學(xué)都會導(dǎo)致單調(diào)枯燥，影響學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。將二者有機的結(jié)合，通過板書將復(fù)雜的理論知識在黑板上演示，同時將微分方程的圖形利用多媒體技術(shù)展現(xiàn)使得課堂教學(xué)更具有直觀性，使學(xué)生更容易理解教學(xué)內(nèi)容并加深印象。在教學(xué)過程中適當引入討論式教學(xué)方法，針對實際問題讓學(xué)生進行分組討論有利于培養(yǎng)學(xué)生積極探索、勇于創(chuàng)新、敢于質(zhì)疑的學(xué)習(xí)態(tài)度。

3.理論聯(lián)系實際

對于微分方程的內(nèi)容，如果只進行理論的學(xué)習(xí)而不進行上機的實際操作無異于是紙上談兵，上機的操作如果僅僅局限于是方程的求解和判斷也僅僅是浪費時間。通過上機時間不僅鍛煉學(xué)生將所學(xué)算法程序化和學(xué)生的邏輯思維能力，還要提供學(xué)生應(yīng)對問題的解決能力。隨著海量基因組數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，如何利用基因組數(shù)據(jù)分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和代謝途徑是生物信息學(xué)研究人員亟待解決的問題。利用微分方程演化生物網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜關(guān)系得到了廣泛的應(yīng)用。針對微分方程在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，讓學(xué)生體會將實際問題數(shù)學(xué)化，建立模型求解方程，解釋實際問題，培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題、提高算法分析與設(shè)計的能力。其次，積極鼓勵學(xué)生參與數(shù)學(xué)建模競賽活動，在活動中讓學(xué)生體會運用理論知識解決實際問題的樂趣。

4.靈活的評價機制

傳統(tǒng)的考核辦法采取單一的筆試成績，但這往往不能評價學(xué)生的綜合素質(zhì)以及知識的掌握程度。在考核內(nèi)容上主要突出三點內(nèi)容：（一）對基本概念的掌握程度；（二）分析問題與解決問題的綜合實力；（三）考查學(xué)生對微分方程求解方法和技巧的掌握。

對于生物信息學(xué)專業(yè)的學(xué)生，要求有強大的數(shù)學(xué)與計算機功底解決生物學(xué)問題。因此既要有扎實的理論基礎(chǔ)，又要求具有分析和解決實際生物學(xué)問題的能力。面對微分方程這門課程，既要重視數(shù)學(xué)理論的教學(xué)，又要注重對學(xué)生解決生物學(xué)實際問題的引導(dǎo)，結(jié)合本專業(yè)的特點及培養(yǎng)目標，培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力。

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作者簡介：

王芳（1982- ），吉林人，哈爾濱醫(yī)科大學(xué)生物信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，講師，主要研究方向：生物信息學(xué)，計算表觀遺傳學(xué)。

篇5

1、生物信息學(xué)(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學(xué)科，也是隨著生命科學(xué)和計算機科學(xué)的迅猛發(fā)展，生命科學(xué)和計算機科學(xué)相結(jié)合形成的一門新學(xué)科。它通過綜合利用生物學(xué)，計算機科學(xué)和信息技術(shù)而揭示大量而復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)所賦有的生物學(xué)奧秘。

2、生物信息學(xué)的另一個挑戰(zhàn)是從蛋白質(zhì)的氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這個難題已困擾理論生物學(xué)家達半個多世紀，如今找到問題答案要求正變得日益迫切。諾貝爾獎獲得者W. Gilbert在1991年曾經(jīng)指出：“傳統(tǒng)生物學(xué)解決問題的方式是實驗的。現(xiàn)在，基于全部基因都將知曉，并以電子可操作的方式駐留在數(shù)據(jù)庫中，新的生物學(xué)研究模式的出發(fā)點應(yīng)是理論的。一個科學(xué)家將從理論推測出發(fā)，然后再回到實驗中去，追蹤或驗證這些理論假設(shè)”。

3、生物信息學(xué)的主要研究方向：基因組學(xué) - 蛋白質(zhì)組學(xué) - 系統(tǒng)生物學(xué) - 比較基因組學(xué)，1989年在美國舉辦生物化學(xué)系統(tǒng)論與生物數(shù)學(xué)的計算機模型國際會議，生物信息學(xué)發(fā)展到了計算生物學(xué)、計算系統(tǒng)生物學(xué)的時代。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

篇6

21世紀是生命科學(xué)的時代，也是信息時代。隨著分子生物學(xué)、測序技術(shù)以及人類基因組計劃的深入展開，各種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)已達到海量級別。在后基因組時代，一方面是巨量的數(shù)據(jù)，另一方面是我們在醫(yī)學(xué)、藥物、農(nóng)業(yè)和環(huán)保等方面對新知識的渴求，這些新知識將幫助人們改善其生存環(huán)境和提高生活質(zhì)量。這就構(gòu)成了一個極大的矛盾。如何從海量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中獲取新的知識呢?1956年，在美國田納西州蓋特林堡召開的首次“生物學(xué)中的信息理論研討會”上學(xué)者們提出了生物信息學(xué)的概念。1987年，林華安博士正式為這一領(lǐng)域定下生物信息學(xué)( Bioinformatics)這個稱謂，一門新興學(xué)科——生物信息學(xué)應(yīng)運而生。

一生物信息學(xué)的學(xué)科特點

生物信息學(xué)是用數(shù)理和信息科學(xué)的觀點、理論和方法去研究生命現(xiàn)象、組織和分析呈現(xiàn)指數(shù)增長的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的一門學(xué)科。它主要包括兩重含義：一是對海量數(shù)據(jù)的收集、整理與服務(wù)，即管理好這些數(shù)據(jù)；二是從中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，即利用好這些數(shù)據(jù)。生物信息學(xué)的實質(zhì)就是利用計算機科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決生物學(xué)問題。它的出現(xiàn)極大地推動了分子生物學(xué)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。它不僅是一門新學(xué)科，更是一種重要的研究開發(fā)工具。生物信息學(xué)幾乎是今后所有生物（醫(yī)藥）研究開發(fā)所必需的工具。

生物信息學(xué)與其他的生物醫(yī)學(xué)學(xué)科相比，有很大的不同，主要有以下三大特點：

第一，以生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)極其龐大復(fù)雜。隨著組學(xué)時代的來臨與深入，生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)正呈現(xiàn)指數(shù)級別的增長。根據(jù)權(quán)威的《Nucleic Acids Research》統(tǒng)計，截止2014年，全球共有約2100個主要的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫，涵蓋了生物醫(yī)學(xué)研究的諸多領(lǐng)域。從研究層次上看，包括核酸、蛋白質(zhì)、結(jié)構(gòu)、基因組、蛋白質(zhì)組、人類基因和疾病、細胞器官、免疫學(xué)等14類數(shù)據(jù)庫。從研究種類上說，包括動物、植物、真菌、原核生物、病毒等30余萬種生物。僅登錄在美國GenBank數(shù)據(jù)庫中的核酸序列就超過1億條，DNA序列總量超過1000億堿基對；在UniProt中，共收錄蛋白質(zhì)序列約1000萬條；在PDB中，共收錄蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)超過8萬個。

第二，生物信息的操作分析主要以計算機為工具，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中運行，通過網(wǎng)絡(luò)強大的搜索功能完成數(shù)據(jù)收集、儲存、管理與提供。

第三，生物信息學(xué)是一門生物醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、信息科學(xué)以及計算機科學(xué)等諸多學(xué)科綜合交叉的前沿產(chǎn)物，與其他學(xué)科相比，綜合交叉性強、難度大、發(fā)展時間短、還在不斷完善與更新中。因而目前還沒有成熟的生物信息學(xué)教學(xué)模式，各高校，尤其是醫(yī)學(xué)院校，尚處于摸索探討的階段。 二生物信息學(xué)現(xiàn)有教學(xué)模式的不足之處 目前，國內(nèi)的生物信息學(xué)教學(xué)基本沿用以“教師講授為主”的傳統(tǒng)教學(xué)模式。以課堂為中心、以理論教學(xué)為主，進行“滿堂灌”式教育，“照本宣讀”的方式也比較常見。缺乏與生物信息學(xué)交叉前沿性特點相適應(yīng)的新型教學(xué)模式。同時，實驗教學(xué)方式比較單一，常以驗證性為目的，有些甚至成為了“文獻檢索”課程，缺乏和專業(yè)相適應(yīng)的綜合性、設(shè)計性實驗，結(jié)果出現(xiàn)了理論和實踐相脫節(jié)的現(xiàn)象。 三關(guān)于PBL應(yīng)用于生物信息學(xué)教學(xué)的探索 1PBL教學(xué)法的優(yōu)勢 “基于問題的學(xué)習(xí)(Problem based leaming)”，簡稱PBL，是美國廣泛采用的一種探究性、任務(wù)驅(qū)動式學(xué)習(xí)模式。此方法與傳統(tǒng)以學(xué)科為基礎(chǔ)的教學(xué)法有很大的不同，強調(diào)以學(xué)生的主動學(xué)習(xí)為主，而不是傳統(tǒng)教學(xué)中強調(diào)的以教師講授為主，比如將學(xué)習(xí)與更大的任務(wù)或問題掛鉤、使學(xué)習(xí)者投入于問題中、設(shè)計真實性任務(wù)、鼓勵自主探究、激發(fā)和支持學(xué)習(xí)者的高水平思維、鼓勵爭論、鼓勵對學(xué)習(xí)內(nèi)容和過程的反思等。在醫(yī)學(xué)教育中，PBL教學(xué)強調(diào)以設(shè)置問題的方式為學(xué)生創(chuàng)造一種特定的疾病發(fā)生的情境和診治的氛圍，通過學(xué)生的相互協(xié)作來共同解決實際問題，最終實現(xiàn)培養(yǎng)學(xué)生獨立處理和解決實際問題的能力的目標。這種教學(xué)模式很好地解決了理論與實際脫節(jié)的矛盾。

2 PBL教學(xué)法在生物信息學(xué)教學(xué)中的實際應(yīng)用

(1)分組。根據(jù)能力和興趣分組，選擇能力互補且有共同興趣的學(xué)生組成不同學(xué)習(xí)小組，一般以3—4人為一組，對于總體能力特別強的小組可以適當減少人數(shù)。

(2)提出教學(xué)目標，布置真實性任務(wù)。首先，布置基礎(chǔ)性教學(xué)任務(wù)，這類教學(xué)任務(wù)的目的是為了鞏固學(xué)生的基礎(chǔ)知識，培養(yǎng)學(xué)生的基礎(chǔ)能力。例如，該類任務(wù)可由四個子科目組成：“生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫識別與理解”、“通過Entrez和SRS系統(tǒng)進行生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的檢索利用”、“blast序列比對”、“clustalw多序列比對”。這是必選任務(wù)，每個個組都必須完成，為下一步實行探究性任務(wù)打下基礎(chǔ)。

然后，根據(jù)不同小組的興趣和特點，分配不同的探究性任務(wù)。例如，“新基因的發(fā)現(xiàn)與鑒定”、“某某疾病基因的分析與鑒定”等。這類問題并無現(xiàn)成答案，學(xué)生必須自己查閱資料、進行歸納分析、確定實驗步驟、完成任務(wù)。例如，對于“新基因的發(fā)現(xiàn)與鑒定”這項任務(wù)，最終可由如下步驟組成：①利用EST數(shù)據(jù)庫獲得基因重疊群；②新基因的拼接獲得；③所得基因的性質(zhì)分析；④啟動子分析；⑤編碼區(qū)分析；⑥新基因的人工翻譯；⑦所得蛋白質(zhì)的功能分析。這些步驟和每一步的實現(xiàn)方法都將由學(xué)生在已有的知識基礎(chǔ)上，通過查找文獻、互相討論、探索獲得，最終完成該項任務(wù)，寫出任務(wù)報告。

(3)定期討論。定期安排學(xué)生集中討論。每次討論主要完成兩方面工作：一是對任務(wù)進展進行報告，二是對所遇到的問題進行互相交流。教師全程參與，對疑難問題作出提示和建議。

(4)成果匯報。任務(wù)完成后，進行集中匯報。讓學(xué)生對任務(wù)期間所做工作、獲得的結(jié)果進行匯報。

(5)教師評價、反饋。由指導(dǎo)教師對任務(wù)完成過程及結(jié)果進行點評，對學(xué)生掌握知識的程度及學(xué)生的科研、應(yīng)用能力進行評價，并提出進一步的提高方向。

(6)延伸階段。鑒于生物信息學(xué)都是在臨近畢業(yè)時進行教學(xué)，對于有興趣的學(xué)生，可以將探究性任務(wù)擴展成畢業(yè)設(shè)計，進行模塊化分流教學(xué)。

3在生物信息學(xué)中運用PBL教學(xué)法的優(yōu)勢

(1)生物信息學(xué)的學(xué)習(xí)是一個運用生物醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、信息科學(xué)以及計算機科學(xué)等諸多學(xué)科知識進行分析、判斷、推理、綜合的實踐過程，PBL教學(xué)法的應(yīng)用可充分調(diào)動和發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性，著重培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的綜合分析、判斷及實踐動手能力。

(2)在保證教學(xué)質(zhì)量的前提下，可明顯減少傳統(tǒng)的灌輸式教學(xué)工作和學(xué)習(xí)的負擔(dān)，同時能讓學(xué)生在短時間內(nèi)熟悉多種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫、掌握多種生物信息軟件的使用方法、了解生物信息手段在生物醫(yī)學(xué)中的各種應(yīng)用。

(3)在相互合作的過程中，學(xué)生不僅學(xué)到了獲取知識的方式，更重要的是提高了學(xué)生的興趣、交流意識和團隊責(zé)任感等科研必備素質(zhì)和能力。

(4)在完成真實性任務(wù)的過程中，可讓學(xué)生熟悉完成科研工作的方法步驟，培養(yǎng)學(xué)生完成科研任務(wù)的能力。

篇7

單鏈抗體除本身的治療作用外，還可作為載體與細胞因子等結(jié)合，構(gòu)建成雙功能抗體用于腫瘤的導(dǎo)像治療。據(jù)文獻報道［1~3］各衍生因子兩個完整基因融合成單一蛋白，經(jīng)抗腫瘤活性檢測發(fā)現(xiàn)，融合蛋白具有雙重活性，但融合蛋白的親和性及抗腫瘤活性分別較衍生因子的功能及活性有所變化，可能由于融合蛋白結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致功能及活性的變化。利用生物信息學(xué)網(wǎng)絡(luò)資源分析融合蛋白的二級結(jié)構(gòu)及其理化性質(zhì)，為進一步探討單鏈雙功能抗體基因融合蛋白提供依據(jù)。

1雙功能抗體的研究進展

隨著分子生物學(xué)的發(fā)展，腫瘤的藥敏基因治療成為各國學(xué)者研究的熱點［3~5］。將目的基因?qū)氚屑毎腔蛑委熯^程中的一個重要環(huán)節(jié)，因為目的基因?qū)氚屑毎实母叩蛯⒅苯佑绊懟蛑委煹男Ч踔脸蓴?。由逆轉(zhuǎn)錄病毒介導(dǎo)的基因轉(zhuǎn)移所面臨的最大問題是病毒轉(zhuǎn)導(dǎo)效率較低，原因之一是由于包裝后難以得到穩(wěn)定產(chǎn)生較高滴度感染性逆轉(zhuǎn)錄病毒的包裝細胞系。單鏈抗體（ScFv）是由Fv抗體衍生而來，將抗體重鏈可變區(qū)和輕鏈可變區(qū)通過一段連接肽連接而成，ScFv具有天然抗體的親和力，而分子只有完整抗體的六分之一。具有分子小、穿透力強、容易進入實體瘤周圍的血液循環(huán)等特點，體內(nèi)應(yīng)用具有較大的分布容積和較高的組織分布比例，ScFv是構(gòu)建雙功能抗體，雙特異性抗體等多種新功能抗體分子的理想元件。一個蛋白或蛋白片段可以融合到ScFv片段上以配備附加的性質(zhì)，如免疫毒素的產(chǎn)生，是通過將一個腫瘤特異的ScFv或Fab融合到一個內(nèi)源化能殺死靶細胞的毒素上。許多細胞特異抗體可將試劑傳遞到腫瘤部位發(fā)揮其細胞毒元件的作用。腫瘤特異性抗體片段已經(jīng)與細胞因子融合［4~8］。在這種情況下，稱免疫細胞因子的分子注射到患者體內(nèi)，在腫瘤細胞表面積聚，可以激活腫瘤附近的T淋巴細胞。這些融合蛋白內(nèi)在的腫瘤結(jié)合活性允許使用低濃度，沒有通常與系統(tǒng)細胞因子注射相關(guān)的副作用。

細胞因子融合蛋白均具有衍生因子的雙重活性，其中有一些的活性較各自野生型低，或者與野生型因子的相加一致，或者其活性高于衍生因子的相加活性，人工構(gòu)建的新蛋白可能具有與衍生因子無關(guān)的新活性［9~11］。事實證明：具有不同功能域的復(fù)合蛋白質(zhì)以及連接肽的設(shè)計是今后尋找新的治療因子的有效途徑和研究方向。生物信息學(xué)可以促進藥物的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程，即充分利用生物信息學(xué)的生物學(xué)和遺傳學(xué)信息來尋找和開發(fā)以基因為基礎(chǔ)的藥物。

2雙功能抗體的表達及其生物學(xué)性質(zhì)的預(yù)測

對于cDNA序列包含一個完整的蛋白質(zhì)編碼區(qū)，重要的則是分析所編碼蛋白質(zhì)的功能。蛋白質(zhì)序列的生物信息學(xué)分析是從理論分析邁向?qū)嶒炑芯康淖顬橹匾牟糠?。如果擬對所感興趣的基因投入實驗研究，那么，基于生物信息學(xué)獲得盡可能多的關(guān)于該基因/蛋白質(zhì)的信息是十分重要和極其重要的，尤其是當采用生物信息學(xué)的分析得到其結(jié)構(gòu)功能域的信息后，將對研究思路的制定提供重要的指導(dǎo)信息［12，13］。

傳統(tǒng)生物學(xué)認為，蛋白質(zhì)的序列決定了它的結(jié)構(gòu)，也就決定了它的功能［14，15］。因此，隨著近10年來生物學(xué)分子序列信息的爆炸性增長，大大促進了各種序列分析和預(yù)測技術(shù)的發(fā)展，目前已經(jīng)可以用理論預(yù)測的方法獲得大量的結(jié)構(gòu)和功能信息，用生物信息學(xué)的方法，通過計算機模擬和計算來“預(yù)測”出未知蛋白質(zhì)信息或提供與之相關(guān)的輔助信息，可以用較低的成本和較快的時間就能獲得可靠的結(jié)果［16~18］。重組融合蛋白是通過DNA重組的方法，將功能上相關(guān)的兩種蛋白用連接肽連接，以達到優(yōu)化蛋白功能的目的，如免疫毒素和細胞因子融合蛋白，并已用于腫瘤治療。我們在構(gòu)建融合蛋白之后，運用生物信息學(xué)資源DNAssist核酸序列分析軟件分析ScFv-TNF-αDNA序列翻譯并獲得了氨基酸序列，蛋白質(zhì)分析軟件（ANTHEPROTV5）分析融合蛋白的二級結(jié)構(gòu)及其理化性質(zhì)。利用生物信息學(xué)網(wǎng)絡(luò)資源進行分析預(yù)測融合蛋白的性質(zhì)，為進一步探討單鏈雙功能抗體基因融合蛋白提供依據(jù)。構(gòu)建重組導(dǎo)向的融合蛋白［19］，通過重組PCR方法在編碼ScFv與TNF-α的堿基之間引入酶切位點，并克隆到逆轉(zhuǎn)錄病毒表達載體PLxSN上表達，用脂質(zhì)體轉(zhuǎn)染法轉(zhuǎn)染PA317包裝細胞，G418篩選10天后共挑選50個細胞集落，擴大培養(yǎng)后測定29個細胞集落的病毒滴度，篩選出一株cfu>1×109/L的感染性重組病毒產(chǎn)生細胞系C26。

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13黃韌，薛成.生物信息學(xué)網(wǎng)絡(luò)資源與應(yīng)用.廣州：中山大學(xué)出版社，2003，237-306.

14GuexN，PeitschMC.SWISS-MODELandtheSwiss-PdbViewer：Anenvironmentforcomparativeproteinmodelling.Electrophoresis，1997，18(15)：2714-2723.

15GuexN，DiemandA，PeitschMC.Proteinmodellingforall.TiBS，1999，24(9)：364-367.

16ClaverieJM.Effectivelarge-scalesequencesimilaritysearches.MethodsEnzymol，1996，266：212-227

putationalgeneidentification.JMolMed，1997，75(6)：389-393.

篇8

一、公司簡介

武漢安隆科訊技術(shù)有限公司簡稱“安隆科訊”，始建于加拿大，著力于代謝組分析技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，與代謝組領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)——加拿大Chenomx公司有著長期良好的合作關(guān)系，是Chenomx在中國的合作伙伴，現(xiàn)今在中國有深圳和武漢兩個辦事處。

Chenomx 開發(fā)的“目標性分析法”是一項擁有全球范圍內(nèi)專利認證的新型代謝組分析技術(shù)，而安隆科訊是中國唯一獲得Chenomx授權(quán)允許使用“目標性分析法”提供商業(yè)分析服務(wù)的公司。同時，安隆科訊擁有自己的商用實驗室、全套樣本制備所需的進口設(shè)備、完善的實驗室管理系統(tǒng)及高水準的實驗人員。

迄今為止，安隆科訊已經(jīng)為歐美及中國客戶提供超過15000份的樣本分析服務(wù)，項目類別涵蓋臨床研究、基因、新藥研發(fā)、疾病病理及中藥機理等領(lǐng)域?？蛻羧后w包含輝瑞、羅氏等國際藥物公司及國內(nèi)知名大學(xué)和研究所等單位。

 

二、應(yīng)聘條件

(1)學(xué)歷：大學(xué)本科及以上學(xué)歷

(2)專業(yè)：化學(xué)、生物、醫(yī)藥、管理等相關(guān)專業(yè)

(3)工作地點：武漢

 

三、招聘職位

崗位名稱

學(xué)歷要求

人數(shù)

專業(yè)要求

代謝組技術(shù)研發(fā)主管

碩士及以上

2

分析化學(xué)、分子信息學(xué)、分子生物學(xué)、藥物分析等

代謝組分析工程師

大學(xué)本科及以上

5

分析化學(xué)、生物分析、醫(yī)藥學(xué)等相關(guān)專業(yè)

代謝組分析工程師(質(zhì)譜方向)

碩士及以上

1

分析化學(xué)、分子信息學(xué)、分子生物學(xué)、藥物分析等

代謝組銷售工程師

大學(xué)本科及以上

5

分析化學(xué)、生物科學(xué)、醫(yī)藥、生物等相關(guān)專業(yè)

代謝組技術(shù)支持

大學(xué)本科及以上

5

分析化學(xué)、生物信息學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、食品科學(xué)、農(nóng)學(xué)等

儲備干部

大學(xué)本科及以上

5

分析化學(xué)、生物信息學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、食品科學(xué)、農(nóng)學(xué)、藥物分析、環(huán)境化學(xué)等相關(guān)專業(yè)

銷售助理

大學(xué)本科及以上

1

分析化學(xué)、生物信息學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、食品科學(xué)、農(nóng)學(xué)、藥物分析、環(huán)境化學(xué)等相關(guān)專業(yè)

四、薪酬福利

(1)開放創(chuàng)新的公司文化：每月公司會組織團隊建設(shè)一次，各個部門有自己的季度團隊建設(shè)。公司設(shè)立“創(chuàng)新銀行”制度，鼓勵員工勇于創(chuàng)新，并予以嘉獎。

(2)外企的工作氛圍：工作氛圍輕松，每月有固定茶點費，提供茶水間;每位員工生日都會有生日會，尊重每一位為公司付出的員工;固定員工聚會。

(3)公司提供六險：綜合醫(yī)療保險、養(yǎng)老保險、工傷保險、失業(yè)保險、生育保險、商業(yè)意外保險。

(4)豐厚的員工福利：節(jié)日福利、采暖補貼、高溫補貼、車補及餐補;員工旅游;為員工提供免費疫苗，每兩年一次員工體檢。

(5)八小時工作制，雙休，帶薪年假。

 

五、應(yīng)聘方式

武漢安隆科訊技術(shù)有限公司武漢辦事處

地址：武漢市和平大道武漢理工大學(xué)余家頭校區(qū)東園

簡歷投遞郵箱：[email protected]

投遞時請注明：姓名+專業(yè)+職位

公司網(wǎng)站：anachro.com.cn

招聘QQ:2328266420

篇9

從生物學(xué)家到生物信息學(xué)家

與其說Raymond McCauley是個生物學(xué)家，不如稱呼他為生物信息學(xué)科學(xué)家。而生物信息學(xué)就是利用應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)的方法研究生物學(xué)的問題。

這位生物信息學(xué)科學(xué)家的研究成果頗豐，人類來源的臨床試驗，合成生物學(xué)殺毒平臺，長壽研究和DNA折紙都是他的研究成果，其中他個人最喜歡的還是長壽研究。

科技改變未來。Raymond McCauley曾這樣說過：“人一旦生病了，就會去醫(yī)院開藥。但如果從人出生就清楚個人基因組信息，那么將開啟預(yù)測性藥物模式，這樣的基因組監(jiān)測可以幫助預(yù)測從遺傳疾病到罕見疾病甚至癌癥，能幫助醫(yī)生對病人進行個體化用藥。甚至不用等到人出生，通過檢測母親的外周血便可以得到嬰兒的各種基因信息?！?/p>

基因測序?qū)⒆哌M普通百姓

他喜歡做這樣的比喻：在我們沖一個馬桶的同時，旁邊放一臺小型測序儀做上一些分析。McCauley認為在2020年，人類基因組測序就會變得像只需花費1美分的沖馬桶過程一樣，不費吹灰之力。

如果人類基因組測序只需1美分，每個人都有能力進行基因組測序，那么很多疾病是不是能夠及時得到預(yù)防呢？

人類基因組包含30億個堿基對，記錄了人類幾乎所有的遺傳信息，而搞清楚這些堿基的序列，無疑能讓人們對自身的認識跨進一大步。人類基因組計劃正是基于這個目的而設(shè)立的。然而，要完成這個目標并不簡單。傳統(tǒng)的測序技術(shù)，需要摻入經(jīng)過標記、能夠阻斷DNA鏈繼續(xù)延伸的人工核苷酸，然后以目標DNA序列為模板合成，一系列末端為人工核苷酸的長短不同的DNA鏈。這些DNA鏈經(jīng)過電泳分離后，再經(jīng)過掃描和讀取，才能獲得序列的信息。

這一技術(shù)為基因組研究奠定了重要的基礎(chǔ)，它的發(fā)明者Frederick Sanger也因此獲得了諾貝爾獎，但它的效率還是太低了。而且在真正測序之前，科學(xué)家們還必須將生物體本來的DNA長鏈打斷成合適長度的片段，并一一封裝在細菌和酵母中保存。人類基因組計劃耗費了數(shù)十億美元和15年以上的時間，而這些資金與時間實際上有很大部分消耗在了對測序樣品的前處理上。

而高通量測序技術(shù)的出現(xiàn)，為測序領(lǐng)域帶來了革命性的變化。在高通量測序中，科學(xué)家們可以檢測到所添加的不同堿基所釋放的不同信號，從而在DNA鏈合成的同時讀出DNA序列。不僅如此，高通量測序能夠一次性讀取上億條DNA鏈延伸的數(shù)據(jù)，因此，雖然讀取的每條DNA鏈的長度不及傳統(tǒng)測序，但數(shù)量上的優(yōu)勢依然使得高通量測序的速度較傳統(tǒng)方法提高了數(shù)萬倍。由于前處理的簡化和速度的提高，測序的成本也大為下降――相比于人類基因組計劃，高通量測序只需要幾個月和數(shù)千美元，就能獲得質(zhì)量相當?shù)臏y序數(shù)據(jù)。減少測序成本和測序時間，這正是McCauley研究高通量測序分析軟件的目的。

對于研究機構(gòu)來說，幾個月和數(shù)千美元的投入已經(jīng)完全可以承受，然而McCauley還希望能使DNA測序變得更加快捷和低廉。如果測序所需的時間可以減少到數(shù)天，成本可以低到1 000美元甚至100美元，那么人們就可以像接受普通體檢那樣來對自己的基因進行檢測了。事實上，McCauley正在著力于研發(fā)和推廣更低成本和更快捷的測序技術(shù)?；趩畏肿覦NA測序的所謂第三代超高通量測序技術(shù)，就是實現(xiàn)這一目的可能的突破口。

基因檢測將成為醫(yī)療的新方向

幾年前，Raymond McCauley曾供職的Illumina公司開發(fā)了一款面向消費者的基因檢測服務(wù)，而Illumina公司的員工可以花費249美元以取得部分序列。McCauley決定為自己和他的大家庭進行檢測，兩個月后，他收到檢測結(jié)果。結(jié)果顯示，McCauley出現(xiàn)心臟病和糖尿病的機會高于一般人，同時他患上老年性黃斑變性（AMD）的可能性是一般人的四五倍。

Raymond McCauley很快發(fā)現(xiàn)病情，開始預(yù)防。他采取了一些可以降低AMD使他失明概率的措施，不吸煙，避免紫外線的照射。此外，他還考慮到了服用維生素來預(yù)防疾病。他通過基因研究來選擇維生素種類從而長壽。McCauley利用高科技使長壽成為可能。

讓人人都能測定自己的基因組序列，從而發(fā)現(xiàn)可能的基因異常以及健康風(fēng)險，這正是McCauley所期望達到的目標――個性化測序和診療。不過，McCauley的雄心還不止于此。

測序本身得到的只是一串由四種堿基組成的數(shù)據(jù)序列，最多再加上極為有限的一些特殊DNA位點信息。然而，要想真正實現(xiàn)個性化的測序服務(wù)，還得讓消費者們了解這串字符背后究竟包含著怎樣的信息才行。而解讀測序信息，正是McCauley研究事業(yè)的另一方面。

McCauley一開始并不是生物專業(yè)出身，事實上，他最初學(xué)習(xí)的是計算機和電子工程專業(yè)。只不過在他大學(xué)期間，學(xué)獸醫(yī)的女友讓他對遺傳學(xué)產(chǎn)生興趣，進而選修了生物學(xué)。畢業(yè)后，他先是做了一段程序員的工作，此后對事物的好奇心驅(qū)使他重新回到大學(xué)，學(xué)習(xí)生物化學(xué)和生物物理。當時，剛剛啟動的人類基因組計劃吸引了他。McCauley意識到，這是一個極具前途的發(fā)展方向，于是他將自己的計算機和生物專業(yè)知識結(jié)合到了一起，開始進行生物信息方面的研究和實踐。

利用計算機程序，可以自動快速地從DNA序列中篩選到一些和性狀相關(guān)的位點，并在二者間建立聯(lián)系――事實上，這正是McCauley在Qiagen公司所從事的工作。那時，他著眼于研究一些基因位點和癌癥的關(guān)系――因為不少癌變的發(fā)生，都與特定基因位點的變化有關(guān)。

而新測序技術(shù)的出現(xiàn)，讓生物信息技術(shù)有了更大的發(fā)展空間。測序儀和軟件可以一次性篩選出數(shù)萬個基因位點，同時計算出這些位點與潛在的疾病之間的關(guān)系;而對于RNA的測序，甚至可以知道自己體內(nèi)基因?qū)崟r的表達情況。如果說前者可以在發(fā)病前很早就進行預(yù)測，那么后者則可以精確地實時反映人體的健康狀況?，F(xiàn)在，McCauley依然致力于開發(fā)基于高通量測序結(jié)果的分析軟件。他希望有一天，人們能夠隨時將自己即刻的測序結(jié)果通過軟件進行分析，從而得知自身的健康狀態(tài)，進而采取個性化、有針對性的對策。在該技術(shù)完善之后，它無疑會成為人類醫(yī)學(xué)史上的一大飛躍。

篇10

關(guān)鍵詞：弓形蟲；SAC1基因；體外擴增；生物信息學(xué)分析

中圖分類號：R382.5　文獻標識碼：A　文章編號：1007-7847(2007)04-0348-04

弓形蟲(Toxop1asma gondii)是一種專性細胞內(nèi)寄生原蟲，可感染包括人類在內(nèi)的所有哺乳動物的有核細胞，正常人感染弓形蟲后，多呈無癥狀帶蟲免疫狀態(tài)，但孕婦感染后，則可致流產(chǎn)、死胎以及胎兒先天畸形，弓形蟲作為一種重要的機會性致病原蟲，已成為導(dǎo)致免疫缺陷患者死亡的主要原因之一，sAC1是剛地弓形蟲速殖子主要表面抗原之一，其分子質(zhì)量約為30kD，研究表明3AC1在弓形蟲入侵宿主的過程中發(fā)揮了雙重作用，它不僅在介導(dǎo)弓形蟲速殖子入侵宿主細胞的過程中發(fā)揮了重要作用，而且還可引發(fā)宿主體內(nèi)強烈的抗原抗體反應(yīng)，此種免疫原性特質(zhì)，使其成為診斷性抗原與免疫性抗原的重要候選基因，本文根據(jù)RH株54C1基因序列參考相關(guān)文獻設(shè)計并合成了一對寡核苷酸引物，采用PCR技術(shù)從弓形蟲RH株基因組DNA中擴增編碼SAC1基因片段，并對其進行序列測定及生物信息學(xué)分析，為進一步通過基因工程進行表達做準備，同時也為體外研究弓形蟲SAC1基因的結(jié)構(gòu)與功能及其在免疫診斷學(xué)中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。

1 材料和方法

1．1　材料

1．1．1　主要試劑及工具酶

TaqDNA聚合酶(Takara公司)；dNTPs、蛋白酶K(上海生物工程公司)；Tris堿、SDS、EDTA、酚、氯仿均為國產(chǎn)分析純。

1．1．2　蟲株

弓形蟲RH株由中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院陳觀今教授惠贈。

1．1．3　實驗動物

SPF級昆明小鼠，6～8周齡，18～20g，購于廣東醫(yī)學(xué)實驗動物中心。

1．2　方法

1．2．1　引物的設(shè)計與合成

根據(jù)GenBank中弓形蟲54C1基因序列(序列號：S76248)311～1321位，設(shè)計一對引物P1和P2，P1：5'-ATGTCGGTTTCGCTGCACCACTT-3，，P2:5-TACGCGACACAAGCTGCGATAGAGCC-3'，引物由上海生工合成，并經(jīng)PAGE純化。

1．2．2　弓形蟲基因組DNA提取

弓形蟲RH株速殖子復(fù)蘇后，每只0.3m1腹腔接種感染昆明小鼠，3～5d后，脫頸處死小鼠，腹腔注入2m1　PBS，收集腹水，PBS洗滌兩次，離心收集蟲體，加100mmo1/1Tris-C1，5 mmo1/1EDTA，200 mmo1/1 NaC1，1％SDS，100mg/1蛋白酶K，55℃震蕩過夜，然后分別用飽和酚、氯仿／異戊醇各抽提一次，等體積異丙醇沉淀，沉淀溶于100μ1三蒸水中，-20℃保存?zhèn)溆谩?/p>

1．2．3　目的基因片段的PCR擴增

在0.2m1 Eppendoff管中依次加入下列成份：ddH2O 36.75μ1 10x緩沖液5μ1、dNTP(10mmo1/1)1μ1、正反向引物(20μmo1/1)各1μ1、模版DNA 5μ1，Taq酶0.25μ1，總反應(yīng)體積為50μ1.95℃預(yù)熱10min后，94℃60s，50℃60s，72℃ 120s，行30個循環(huán)，將PCR產(chǎn)物5tx1在含溴化乙錠的1％瓊脂糖凝膠中電泳，UVP觀察結(jié)果并拍照。

1．2．4　DNA序列測定

PCR產(chǎn)物由上海英駿生物技術(shù)公司進行序列測定。并與GenBank中的基因序列(S76248)進行同源性比對。

1．2．5　克隆序列的生物信息學(xué)分析方法

利用ExPASy中的Trans1ate程序?qū)AC1基因的核苷酸序列翻譯成蛋白質(zhì)氨基酸序列，通過protparam(us.省略/egi-bin/protparam)分析SAG1蛋白的物化參數(shù)，采用NCBI服務(wù)器中的CDD程序?qū)Π被嵝蛄羞M行保守功能域分析，判斷該基因是否具有完整的保守結(jié)構(gòu)域，進一步推斷對應(yīng)的核苷酸序列是否具有完整的開放讀碼框，采用InterPro程序(ebi.ac.uk/InterProSean)對SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫進行檢索，尋找氨基酸序列的功能結(jié)構(gòu)域，了解目的序列可能的功能性質(zhì)，利用NPS及Singa1 IP3.0及PSORT服務(wù)器，對蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)及折疊類型、信號肽位置、亞細胞定位及跨膜螺旋域進行預(yù)測，進一步了解目的序列的基本特征。

2 結(jié)果

2．1 目的基因擴增

從弓形蟲RH株基因組DNA異擴增出編碼SAG1表面抗原基因片段，PCR產(chǎn)物行1％瓊脂糖凝膠電泳鑒定，

2．2　SAG1基因序列測定

以PCR擴增的特異引物，從正反兩個方向進行測序，雙向測序的結(jié)果相吻合，與GenBank中所給的基因序列(S76248)相比對，所擴增序列位于sAC1基因組DNA序列的311～1321處，共1006個堿基，包含了SAC1基因開放讀碼框內(nèi)的所有堿基，擴增序列的第519位發(fā)生了G-A突 變，但并不影響其編碼的氨基酸序列，ACG及ACA編碼的均為蘇氨酸。

2．3　克隆序列的生物信息學(xué)分析結(jié)果

2．3．1　54C1基因的氨基酸序列

利用ExPASy中的Trans1ate程序?qū)AG1基因的核苷酸序列翻譯成蛋白質(zhì)氨基酸序列，可知其編碼336個氨基酸，結(jié)果如下：

2．3．2　物理化學(xué)特性分析

通過protparam(us.省略/cgi-bin/protparam)分析SAG1蛋白的物化參數(shù)，分析結(jié)果表明，34C1分子質(zhì)量為83495.2，理論等電點為5.04，在哺乳動物、大腸桿菌、酵母中的半衰期分別為4.4h(體外)、＞20h(體內(nèi))、＞10h(體內(nèi))，不穩(wěn)定指數(shù)為46.93，脂溶性指數(shù)為24.73，兩親性指數(shù)為0.82。

2．3．3　保守結(jié)構(gòu)域搜索

利用NCBI的CDD程序?qū)AG1的保守結(jié)構(gòu)域進行搜索，結(jié)果顯示SAG1有兩個保守結(jié)構(gòu)域，分別位于其氨基酸序列的54～176位及184～300位，這兩個保守結(jié)構(gòu)域在介導(dǎo)弓形蟲對宿主細胞的粘附以及引發(fā)宿主免疫反應(yīng)的過程中起到了重要作用。

2．3．4　氨基酸功能域搜索

采用InterPro程序?qū)WISS-PR07蛋白質(zhì)數(shù)

據(jù)庫進行檢索，對SAG3的氨基酸功能域進行預(yù)測，對搜索結(jié)果進行分析總結(jié)，推測SAG3的氨基酸功能域可能位于54～176位與184～301位之間。

2．3．5　二級結(jié)構(gòu)和折疊類型預(yù)測結(jié)果

NPS同源比對發(fā)現(xiàn)SAG1二級結(jié)構(gòu)主要由α-螺旋，β-折疊和不規(guī)則卷曲組成，其中α-螺旋占18.75％，β-折疊占27.71％，無規(guī)則卷曲占59.71％。

2．3．6　信號肽預(yù)測

利用Singa1 IP3.0及PSOR了psort.nibb.ac.jp/form.htm1服務(wù)器對SAG1進行信號肽預(yù)測，結(jié)果顯示其編碼的氨基酸序列的前47個氨基酸為信號肽序列。

2．3．7　蛋白跨膜螺旋及亞細胞定位預(yù)測

應(yīng)用PSORT Prediction對SAG1進行跨膜螺旋及亞細胞定位預(yù)測，發(fā)現(xiàn)其跨膜域位于第320～336位，為典型的Ia型跨膜蛋白，為GPI錨定蛋白，存在于細胞膜上的可能性為91％，在溶酶體膜上存在的可能性為20％，在內(nèi)質(zhì)網(wǎng)膜和腔內(nèi)存在的可能性各為10％。

3　討論

自Burg JL對弓形蟲sA C1的全部基因序列發(fā)表后，國內(nèi)外一些學(xué)者對弓形蟲幾個分離株進行PCR克隆、測序、表達，國內(nèi)的陳曉光等曾試過在不同的表達系統(tǒng)中表達SAG1，包括在大腸桿菌中的非融合的pBV220系統(tǒng)和融合的pRSE了系統(tǒng)以及桿狀病毒系統(tǒng)，龔婭等以及陳曉光等分別構(gòu)建了弓形蟲重組質(zhì)粒pET-SAC1，使SAC1在PET系統(tǒng)中表達，朱翔等構(gòu)建了PGEX-SAC1重組質(zhì)粒，使其在PGEX系統(tǒng)中表達，我們從弓形蟲RH株的基因組中成功的克隆擴增出了SAC1基因序列，經(jīng)測序證明，僅第519位發(fā)生了G-A突變，且為無意突變，并利用ExPASy中的Trans1ate程序?qū)AC1基因的核苷酸序列翻譯成蛋白質(zhì)氨基酸序列后，利用生物信息學(xué)軟件分析得出其具有一定的疏水性，具有信號肽序列，信號肽剪切位點約位于第47位，為GPI錨定蛋白，跨膜域位于320～336位，為典型的Ia型跨膜蛋白，與國外學(xué)者實驗鑒定結(jié)果相符合。