生物背景學生的《生物信息學》課程教學思考與探索

廖明幟

（西北農林科技大學，陜西 楊凌 712100）

生物背景學生的《生物信息學》課程教學思考與探索

廖明幟

（西北農林科技大學，陜西 楊凌 712100）

生物信息學（Bioinformatics）是一門新興的生命科學前沿熱點學科，它主要借助數學思想、計算機實現對生物大數據進行儲存、檢索和分析，提取隱藏在生物大數據背后的有效信息。本文闡述了生物信息學的發展背景以及學科定位，分析了生物學背景的學生學習該課程時所遇到的主要問題以及解決辦法。文章還深入探討了本課程內容的合理安排與設計，為在生物技術專業及其他生物學背景的大學生中講好本門課程奠定了基礎。

生物信息學；生物技術；教學改革

一、生物信息學課程的教學背景

生物信息學（Bioinformafics）是一門集數學、計算機科學以及生物學等多學科交叉而形成的新興熱點學科，實質就是利用信息科學與技術解決生物學問題。它的內涵目前包含了分子生物大數據的獲取、加工、存儲、分配、分析、解釋等在內的所有方面。依據分子生物大數據的類型不同，生物信息學的數據對象分布在基因組、轉錄組、蛋白質組等不同水平層次的數據以及跨層次的轉錄調控、轉錄后調控和表觀遺傳修飾等縱向連接。依據學科任務的不同，生物信息學一方面要組織好生物大數據的儲存和獲取，一方面要開發優良的算法和工具軟件對生物大數據教學分析，同時還要利用這些生物大數據和工具來產生新的生物學認識，為下游的濕實驗生物學家提供理論依據和指導。近年來，隨著高通量生物大數據檢測技術，如基因芯片技術、高通量測序技術等的發展，生物信息學已經在生物、醫學、藥物開發、環境保護以及農業應用等眾多領域普及推廣了起來。大量的生物數據急迫地需要處理，相應地產生了對生物信息專門人才的廣泛需求。

因此，《生物信息學》課程也快速地在各院校大學生教學中開展了起來，甚至在局部高校產生了生物信息學本科專業。然而在實際的教學中也伴隨著種種問題，影響了該課程的教學效果。本文現就近年來在生物背景的學生中所開展的生物信息學的教學實踐淺談一點體會，對其存在的問題和對策作一論述。

二、生物信息學課程教學改革

（一）教學內容特點

生物信息學屬于多學科交叉學科，需要在分子生物學、遺傳學、高等數學以及計算機編程等的課程基礎上進行講授。不同學科基礎以及不同來源的生物數據反映在教學內容上，生物信息學的一個特點就是信息量大。它囊括了概率統計、計算機語言、人工智能和機器學習、生物數據庫介紹、序列比對、分子進化分析、基因組序列分析、基因注釋與功能分類、基因表達譜分析、蛋白質表達與結構分析、生物分子網絡以及計算表觀遺傳學等眾多的內容模塊。

從歷史發展角度看，這些內容以基因組測序為主體，生物信息學的發展可以劃分為3個階段：前基因組時代、基因組時代以及后基因組時代（又稱為功能基因組時代）。以人類基因組計劃的完成為時間節點標記，目前的生物信息學已經進入到了功能基因組學時代。因此，體現在當前的生物信息學教學內容上的另外一個特點就是“新”。

（二）教材的選擇

生物信息學教學內容的以上特征要求在教材的選擇上更需要全面衡量考慮。由于對生物信息學知識的大量需求，目前教材市場上的相關書籍也琳瑯滿目，選擇余地較大。我們推薦的教材是科學出版社2010年第二版的Instant Notes Bioinformatics，由T.Charlie Hodgman等人編寫[1]。這本書的教學內容以基因組的生物信息學分析為主體，兼顧概率統計、機器學習、代謝組學等數理基礎知識和后續功能基因組分析。其中尤以序列比對、打分矩陣、系統發育樹的構建分析為核心內容。這種課程設置把龐大的生物信息學體系縮小集中在了序列分析部分，這樣既便于學生系統充分地掌握生物信息學知識，又兼顧了學科的發展基礎和趨勢。

另外，本教材為英文教材，這適應了生物信息學快速發展的要求，讓學生近距離地體驗到學科前沿氣息。為了擴大學生的知識渠道來源，我在教學中推薦了幾種不同類型的參考書籍。其中，David W.Mount編寫的《Bioinformatics Sequenceand GenomeAnalysis》和本校陶士珩教授主編的《生物信息學》，在教學內容以及體系上均和本教材較為相近[2，3]。喬納森.佩夫斯納著，孫之榮主譯的《生物信息學與功能基因組學》則更側重功能基因組學的內容[4]。李霞主編的《生物信息學》在內容全面、豐富的同時，也較為側重功能基因組學的內容，同時還強調在醫藥衛生領域的應用和研究熱點[5]。

該書使用了彩印版，同時伴有光盤、習題集以及參考答案，目前在教材市場上較為受歡迎。最后，考慮到生物學背景的學生在計算機實際動手能力方面相對較為弱勢，我在教學中還特別推薦了幾本結合生物信息學與編程語言的書籍供同學們課后學習。這些教材包括：A.基于Perl語言的《Beginning Perl for Bioinformatics》、《Mastering Perl for Bioinformatics》；B.基于R語言的《R Programming for Bioinformatics》；C.基于Python語言的《Bioinformatics Programming Using Python》[6-9]。

（三）學時和考核方式的設定

生物信息學課程盡管面臨學科發展的迫切需要，教學內容廣泛而眾多，但由于大學本科生的學時學分限制，目前我們的相關教學僅包括32學時的理論學時以及兩周的生物信息學實習。為了彌補學時不足的限制，我們更突出強調了實際表現的考核方式。考核成績中的平時成績由30%上升到40%，包括平時表現、隨堂測驗以及課后作業等。

（四）存在的主要問題與解決辦法

1.激發興趣。由于所教授的學生為生物學背景，不少學生均對數學、計算機等數理課程較為恐懼，缺乏學習興趣和韌性。這是本課程講授過程中所面臨的第一大問題。為此，我嘗試了多種教學辦法進行解決，取得了一定的效果。

（1）去除學生的恐懼心理。從心理學上講，恐懼的形成源于過去失敗經歷的陰影以及對于未知事物的不確定性。因此，我在教學中注意突出生物學在生物信息學中的重要地位，以生物信息學領域的成功科學家為例，破除以往失敗經歷的陰影。同時，適當地濃縮教學內容，降低學生對未知事物不確定性的恐懼。

（2）激發學習生物信息學的熱情。通過教學的互動，讓學生在互動中消除對生物信息學的陌生感，熟悉生物信息學，激起學習的欲望。

（3）在學習中感受生物信息學發展的脈搏。通過介紹生物信息學的發展史，對比歷史上類似的科學發展歷程，讓學生深刻地領悟到當前的生物信息學在學科史中的定位。

（4）在實踐中感受生物信息學的魅力。比如，在進行系統發育樹構建的講授中，同學們可以看到由于數學算法的使用，原本枯燥無味的序列數據居然能夠反映物種和基因的進化歷程。通過教學中的改革實踐，同學們的學習興趣有了較大的提升。

2.夯實基礎。生物學背景的學生另外一個特點是數理基礎和計算機語言編程能力相對較為薄弱。在教學過程中，我首先注意引導學生揚長避短，充分發揮學生在生物學理解能力上的優勢，避免進入基礎性的數學算法糾纏中。同時，讓學生認識到，作為一個交叉性的學科，生物信息學的上下游學科鏈較長，同學們可以根據自身條件選擇進入不同的環節。比如，擅長基礎性的算法工具軟件開發的同學可以進入上游的理論環節，擅長生物學理解的同學可以使用這些工具進入下游的生物信息應用領域。第三，在課程設置上，著重加強生物信息學方向的數理基礎課程，比如生物統計、Linux以及Perl語言等，改善生物技術專業的學生在生物信息學方向的薄弱環節。最后，向同學們強調，注意在學習的過程中提高學習能力才是根本。讓同學們意識到，基礎不是問題，只要提高了學習能力，持之以恒地去實踐，均能學好本門課程。

3.緊跟前沿。生物信息學是一門前沿性很強的學科。為了既能提高學生的知識水平，又提高學生的學習能力，這就要求在教學中既要恰當地剪裁知識結構和體系，又要有提供充分的學習鍛煉空間。為此，我們將課程設置為雙語課程，這樣做的好處是既不耽誤知識的學習，又能適當地提高學生的適應能力，為學生在將來英文環境較普遍的生物信息學領域中的學習研究應用打下扎實基礎。同時，為了更適應將來學生對生物信息的使用環境，同時也為了降低難度，我們的雙語課程更側重閱讀、理解能力的提高，以避免簡化為英語學習課，和普通的英文課程內容的重疊。另外，前沿性很強的生物信息學處處蘊藏著創新的機會，在教學過程中，我注意鼓勵學生的創新意識。比如，學生在上課過程中的一些小想法，我鼓勵其大膽投入，形成研究性論文。

4.注重實踐性。生物信息學在教學中既要注重對學生思維方式的轉變的教育，形成用生物信息學去看待生物大數據的思想，而不僅僅是解決某個具體生物學問題的“小工具”，又要求學生在課程學習中具備一定的實踐能力。由于長久以來的教育體制和學習習慣的制約，同學們的學習重點仍然集中在知識的記憶、考試的應付上面，缺乏對實際動手能力的正確認識。這給生物信息學這門課程的教學，特別是實踐教學帶來了較大的壓力。為此，我在教學中著重采用身邊的典型案例教學法進行教學。比如，以往屆學生由于其突出的實踐能力最后促成了他畢業就業的成功為例，說明動手能力的重要性。貫穿在課程教學中，我對學生實驗課程的理念是鼓勵其獨立自主地完成實驗，盡量少干涉，允許其在實踐中犯錯誤，在犯錯中學習提高。經過思想觀念的轉變、實踐中的反復雕琢提高，學生們的實踐動手能力都得到了較好的提升。

三、結語

生物信息學是一門快速發展的新型熱門學科，其發展與生命科學發展是相輔相成的。本文針對《生物信息學》的教學進行了一些探討，特別是針對生物背景學生的教學進行了深入集中的研究。

本文認為，只有激發學生的學習興趣，夯實基礎，注重實踐動手能力，緊跟學科發展前沿趨勢，這樣才能切實做好生物信息學的課程教學工作，提高該課程的教學質量，以此滿足我國目前該領域對人才的教育需要，培養出具有一定的實踐操作能力和很強的創新能力的大學生。

[1]T.Chalie Hodgman AF，David R.Westhead.生物信息學導讀版[M].北京：科學出版社，2010.

[2]Mount DW（2002）Bioinformatics Sequence and Genome Analysis：科學出版社.

[3]陶士珩.生物信息學[M].北京：科學出版社，2007.

[4]喬納森.佩夫斯納.生物信息學與功能基因組學[M].孫之榮，主譯.北京：化學工業出版社，2009.

[5]李霞.生物信息學[M].北京：人民衛生出版社，2010.

[6]Tisdall J（2001）Beginning Perl for Bioinformatics：O'Reilly.

[7]Tisdall J（2003）Mastering Perl for Bioinformatics：O'Reilly.

[8]Gentleman R（2008）R Programming for Bioinformatics：Chapman&Hall/CRC.

[9]Model ML（2009）Bioinformatics Programming Using Python：O'Reilly.

G642.0

A

1674-9324（2014）36-0197-03

西北農林科技大學本科優質課程建設項目。

廖明幟（1983-），男，廣西賀州人，講師，博士，研究方向：生物信息學與計算系統生物學。