细胞生物学的主要研究领域
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细胞生物学的主要研究领域范文第1篇
关键词 细胞生物学 自主学习 合作研究 教学模式
中图分类号：G424 文献标识码：A DOI：10.16400/ki.kjdkx.2015.10.049
Research and Practice of Autonomous Learning and Cooperative
Research Model in "Cell Biology" Teaching
HOU Lixia， ZHANG Yuxi， YANG Hongbing， LIU Xin
（College of Life Sciences， Qingdao Agricultural University， Qingdao， Shandong 266109）
Abstract Cell biology is one of the four basic disciplines in the life sciences， but also a frontier-based experiments. "Autonomous learning， cooperative research" mode is especially important for students in the habit of lifelong learning， this paper discusses the teaching mode in cell biology course in practice.
Key words cell biology; autonomous learning; cooperative research; teaching mode
细胞生物学是生命科学领域的四大基础学科之一，在生命科学中占有举足轻重的位置，细胞生物学课程是生物科学和生物技术专业的必修课。其教学质量的好坏直接影响到生命科学学院学生的基本素质和质量。“自主学习、合作探究”的学习模式是“终身学习”的基础，可以使学生终身受益，正所谓“授之以鱼”不如“授之以渔”，也是培养应用型人才、创新型人才的手段之一。结合笔者的教学经验，对该模式进行了探索与实践。
1 “自主学习、合作研究”教学模式的涵义
自主学习、合作探究的教学模式重视学生学习和探索的过程，注意学生在学习中的体验。自主学习的特点主要表现在：自主性、独立性、自控性、过程性。①自主性是指学生处于主体地位，积极参与较教学过程，也就是有学习的内在需要;独立性是指学生能够总结出适合自己的学习方法，从而独立解决学习中遇到的问题;自控性是指学生对学习的过程能够按照自己遇到的问题总结经验并且进行修正;过程性是经过学生分析、比较、判断等过程进行总结，并最终得出结论，强调的是在过程中学习。
合作探究的特点主要表现在互动性，交往性，问题性和开放性。②互动性是指老师与学生的互动以及学生之间的互动，尤其是后者容易被忽略。合作学习的倡导者们认为：在课堂上，学生之间的互动关系对于其学习成绩、社会化和发展的影响力至关重要;交往性主要是指在学习过程中，除了对知识的掌握和理解，也是一种人与人之间的交往过程;问题性是指整个学习的过程就是发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的过程。开放性是指给学生一个自由发展的空间，有利于学生思维的活跃。
2 “自主学习、合作研究”教学模式的必要性
传统的教学中，教师往往着重知识传授而轻视了思维的训练，着重知识的单点深入而轻视了纵横联系;着重理论知识的记忆而轻视实践操作。这种模式不利于学生思维的发展，而且抑制了学生的个性。③为了学生充分理解和掌握细胞生物学的基本内容和研究方法，同时，在遇到最新的研究课题时能够独立思考，找到解决问题的思路和方法，“自主学习、合作探究”的教学模式是很有必要的。此外，“终身学习”一直以来都是教育工作者们所倡导的一种学习方式，可以使学生终身受益，正所谓“授之以鱼”不如“授之以渔”，学生在“自主学习、合作探究”的氛围中愿学、乐学、会学、善学，养成终身学习的习惯，④锻炼学生的思维能力，提高学生解决问题的能力和创新能力。
3 “自主学习、合作研究”教学模式的实施
3.1 激发学习动机，使学生的学习具有持久的动力
3.1.1 讲好第一节绪论课，激发学生的好奇心
绪论课是一门课程的开始，这节课的效果直接影响学生对细胞生物学的学习兴趣，甚至影响学生对这门课的学习效果。在绪论中要强调细胞生物学领域的一些新发现、新技术、新兴的研究领域、著名科学家的事迹等来激发学生潜在的主动学习兴趣。此外还要注意理论联系实际，介绍日程生活中应用到的细胞生物学的知识和技术，激发学生的好奇心。
3.1.2 成立兴趣小组，关注细胞生物学领域的某方面的研究进展
老师设计题目，如：细胞信号转导与癌症的关系;植物细胞凋亡研究进展;细胞器与遗传病等内容，或者选择自己感兴趣的领域，让学生们自己结成5人左右的小组，负责关注本领域的新闻，新的科学发现，新的成果应用等信息，并阶段性总结汇报。
3.2 以思维训练为中心，使学生学会思考问题
细胞生物学的主要研究领域范文第2篇
关键词：微课；细胞生物学实验；设计；教学资源
中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）23-0260-02
经济的迅猛发展带动科技的日新月异，网络技术与通信技术发展迅速，微信、微博等交流媒介成为大众知识共享的传播平台，而微课作为教学中的创新也备受关注，作为对传统教学模式的颠覆，其更注重教学效率的提升与教学质量的理想化。伴随移动学习时代的到来，微课使得当前学校教育及社会教育都发生了显著的变化。但是我们应该看到，时代催生的网络视频也带有某种弊端性，难以真实有效地满足各个层面的学习需求[1]。焦建利教授提出：传统的课堂实录视频资源已经难以实现互联网时代人们注意力模式的匹配，因此传统的教学方式也很难满足师生教与学的需求。加上网速及宽带的硬性限制，教学资源周转率低，优秀教学资源被无形浪费。基于这样的背景，微课诞生，吸取了传统教学视频的弊端教训，更注重主题的突出明确，更具有针对性与服务性，在内容设置上也趋于短小精悍，实现了自由补充与延伸[2]。对于生物细胞学科教学来说，实验是教学的关键，在教学中发挥着重要的作用。不可否认的是生物学作为生命科学的前沿学科之一，无论是实验技术方法还是理论知识阐述都实现了深度的提升与广度的延伸，逐渐实现与遗传学、分子生物学及发育生物学的学科融合，逐渐在生命科学研究领域占据主导[3]。因此，实现微课与细胞生物学实验教学的结合，对学生创新能力与独立思考能力的培养逐渐成为生物实验教学关注的焦点，成为细胞生物学实验教学改革的要务。
一、微课简述
1.微课的起源。微课最早由美国爱荷华大学LeRoy A. McGrew教授提出，初衷是针对化学课程总结的60秒概述，设置了三大主体部分，分别为总体介绍、解释说明及举例分析。后来英国学者T.P.Kee在此基础上提出了一分钟演讲，所谓的一分钟演讲就是突出演讲的精练传神，要求具有缜密的逻辑结构及真实生动的案例阐述。在经过上述两个阶段的发展后，微课由美国新墨西哥州圣湖安学院大卫.m.彭罗斯提出并创建实施。其包括15到30秒的介绍及结论，服务与上文的关键概念导引。然后录制上述内容并限制时间为3分钟内，在微课程指引下提出书面作业要求，学会借助课外阅读或者实践活动完成关键知识的学习。目前最具代表性的当属Educause的微课理念，不是指微观学习中的微内容，而是以建构主义学习理论为支撑的在线教学或格式化教学中的教学实际。
2.我国微课发展现状。我国微课依然是新兴事物，起步晚，发展相对缓慢，目前涉及领域也有部分处于空白。基于微课的发展现状，当前学术界也未就微课理念达成共识。学者焦建利[4]认为，微课是对某一知识点的集中阐释，主要特点就是短小精悍，在线教学视频是其主要表现形式。学者祝智庭[5]则认为微课应该就某个教学主题展开延伸，组织精细化的课堂教学设计，时间限度最好控制在10分钟以内。而学者胡铁生[6]则认为微课程注重的是视频的微小，因此在针对单一学科或者单一知识点组织教学时应注重教学情景的融入，突出在线学习与自由学习。这一概念也逐渐被大众所认可。资源建设方面，我国微课也尚未成型，目前的应用研究还相对零散，评价模式也有待完善。实现微课程的规范化发展还有很长的路要走。
二、细胞生物学实验教学存在的问题
1.内容更新缓慢，亟待加强。我国的细胞生物学实验教学一直处于教学滞后阶段，仅仅作为理论教学的补充或者教学附属而开设，缺乏关注上必然影响教学的创新与跟进，加上该实验教学项目单一化趋势严重，时代气息不足，技术手段及知识的综合运用十分缺乏，内容更新十分滞后。
2.教学方式单一化，学生自主性不足。细胞生物学实验的基本流程就是提前由教师准备好实验材料、实验仪器及实验试剂，学生在教师的示范引导下按部就班地进行实验操作，整个操作过程趋于程式化、简单化。学生不仅无法在实验准备阶段有所参与，更挫伤了学生创新与研究的积极性。
3.教学方法贫乏，缺乏对学生创新能力培养的关注。传统的细胞生物学实验教学受有限的教学时间的限制，因此实验内容与要求也大多提前限定，教师单纯地演示讲解，学生被动地参与学习，双方互动交流不足，教师也无法引导学生进行实验的创新。
4.教学技术陈旧，现代教育技术参与较少。细胞生物学作为生物教学的前沿学科，理应注重教学的创新，特别是积极加入现代教育技术的创新元素，以信息技术为核心推动实验教学。但是我国细胞生物学的教学现状却是现代教育技术十分欠缺，传统实验教学维度单一化趋势严重。
三、微课在细胞生物学实验中如何应用
1.微课的特性和优势，传统多媒体教学的弊端：伴随多媒体技术的迅猛发展及教学融入，部分教师开始尝试运用多媒体辅助教学，但是当代大学生自由散漫的个性也成为多媒体辅助教学实施的制约因素，学生难以集中精力听取教师讲课，精品的视频资源难以得到高效率的运用。应用于课后学习的视频资料也难以受到学生的关注与重视，多数处于闲置。微课则突破了视频教学的局限，具有普通视频教学资源不具备的教学优势。首先，其教学内容浓缩，教学时间较短，借助移动端操作更为便捷，学生学习积极性显著提升。其次，其教学主题十分明确，学生能够迅速找到自己感兴趣的点，从而获得启发教育或者延伸学习。最后，微课视频的教学容量相对较小，符合学生的接受能力，学生更积极主动地参与到微课学习中去。
2.细胞生物学微课设计，把握10分钟原则：注意力10分钟。10分钟内有明确的教学目标，内容短小，集中说明一个问题的小课程。微课设计ADDIE模型：A，分析；D，设计；D制作；I应用；E，评价。通常来说，微课设计要想保证自身的完整性必须具备6个基本环节，分别为教学主题的明确、前段分析、微课基础知识点的切割与划分、微课资源要素的重点设计、微课视频录制及后期加工处理、微课的最终终端输出与展现。6个环节紧紧相扣，推动微课的高效开展。
四、微课引入实验教学的意义与应用前景
微课具有广阔的教育应用前景。2011年，手机将取代个人电脑成为个人信息中心。学生自带设备BYOD，包括个人电脑、手机、上网本、平板等越来越普遍化。这为微课的实施提供了必备的硬件前提。调查中发现，84.44%的被调查者认可微视频在微课教学中的核心地位与作用，并且70%以上的人认为配套的教学设计与课件也是不可忽视的部分。纵观当前的教育改革，多数一线教师已经充分认识到微课教学的魅力与优势，开始在课堂教学中尝试微课教学。其中范福兰等人在基于交互式微视频教学资源教学应用效果的调查显示，70.5%的学生认为交互式微视频资源能够激发他们对课程学习的兴趣，单一的图文及音视频资源则受关注度一般，这也从侧面说明随着流媒体技术的发展成熟，微视频的教学前景将是广阔而光明的。
五、一些值得思考的问题
1.有关微课适用性，微课程在全国范围内展开，带来教学思想、教学模式的重大转变，各个领域、各种培训、不同学科对于微课程应用的尝试存在“泛用”、“滥用”现象。微课程适用于哪些领域、哪些课程、哪些内容以及荧光怎样设计、怎样制作、怎样使用才是最科学合理的成为今后科学研究的新课题。
2.细胞生物学实验微课应用存在问题，我国针对该专业的微课理论研究及实践演练依然不足，多数高校在微课开展实施的过程中存在建多用少的资源浪费现象。因此必须将微课作为校本研修资源，对其加强引导宣传，让教师认可微视频教学的优势并拓展专业发展的新途径。此外微课程应奠定创新型教学模式的资源基础，以期为学生提供更实用的教学资源，做好教学辅助。当然微课作为新兴教学理念，应该在移动学习与泛在学习的基础上实现教学需求与教学实践的同步发展，最大限度提升微课程的开展利用率。
六、小结
微课作为新兴的教学模式理应受到关注，了解微课的本质内涵，在梳理其优势与缺陷基础上综合当前的运用实际，科学预测并规划后期发展，实现微课在设计开发与应用上的创新完善。本文就微课教学的几点问题进行了归纳分析，以期为微课教学的拓展应用提供有效思路，让微课的魅力更多地展现出来，服务于高校教学。
参考文献：
[1]韦学恩.网络公开课视频资源应用现状与对策探究[D].扬州大学，2012.
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[4]焦建利.微课及其应用与影响[J].中小学信息技术教育，2013，（4）.
细胞生物学的主要研究领域范文第3篇
Biomaterials and
Regenerative Medicine
2015
ISBN9781107012097
生物医用材料是指以医疗为目的，用于诊断、治疗、修复或替换人体组织器官或增进其功能的材料。再生医学是从20世纪80年代后期兴起并逐步发展起来的，但一直缺乏一个明确的定义。到90年代后期由于干细胞技术方面的突破，才把干细胞、组织工程、组织器官代用品等纳入到再生医学里面来。就再生医学本身而言，国际上还未被明确界定，且存在一些不同的看法，从广义上来讲，再生医学是利用人类的自然治愈能力，使受到巨大创伤的机体组织或器官获得自己再生能力为目的的医学。目前，再生医学所包含的内容主要为以下4大模块：干细胞与克隆技术、组织工程、组织器官代用品、异种器官移植。目前该领域已经成为一个多学科交叉并迅速发展的领域。
本书是由Peter X.Ma领衔的专家团队关于生物材料及再生医学领域的研究论文汇编，主要集中讨论了生物材料在干细胞研究和再生医学中的作用，着重分析了基础理论和方法，内容覆盖干细胞领域、合成技术、材料设计原则、材料物理特性、生物工程技术等领域。
全书共分5章：1.干细胞和再生医学的研究成果，包括胚胎干细胞、IPS细胞等;2. 用于再生医学的多孔支架材料研究，包括生物聚合物、生物陶瓷、微米和纳米纤维等;3. 用于再生医学的氢支架材料相关研究;4.生物因子传递研究，包括尖端的药物转移系统及基因治疗技术等内容;5. 动物模型和临床应用方面的研究成果，在心血管系统方面的应用、有机再生方面的内容。
书中详细介绍了生物高分子材料的结构和功能分类，从分子水平、纳米尺度分析了生物仿生材料的结构及生物分子设计，以及生物功能材料的应用。
Peter X. Ma是密执安大学教授，曾获得2013克莱门森奖、杰出科学家奖等多项殊荣。他是再生医学领域的世界级的材料专家，在生物材料的设计与合成研究领域处于非常领先的地位。
本书适合生物材料、干细胞生物学、干细胞工程、组织工程学、再生医学等专业的学生阅读，对于从事干细胞工程、生物医学材料、再生医学领域理论以及应用领域的研究生、学者来说，这本书非常有参考价值。
彭金平，博士生
（国家纳米科学中心）
Peng Jinping， Ph.D
细胞生物学的主要研究领域范文第4篇
关键词：PCR；农业技术；发展简史；基本原理
中图分类号： Q555 文献标识码：A
在生物学领域中，聚合酶链式反应作为体外扩增基因序列的生物技术占有很重要的位置，并且与分子克隆技术和DNA序列分析方法构成了分子生物学实验工作和学习的基础。PCR技术的发明成为了生物界的里程碑并且是分子生物学的一项伟大的革命，它随之带来的是分子生物学以及生物技术在工业和产业的推进和发展[1]。
1 PCR技术发展简史
1971年Khorana最早提出了一个大胆的设想，那就是核酸体外扩增。但是，当时对于基因的排序和测序分析方法并不成熟，还没有发现对热定性的DNA聚合酶，所以这个想法没有任何实际意义的[2]。1985年美国的Kary Mullis受到高速公路的启发，在科学Science杂志上发表了PCR技术学术论文。20世纪80年代初，美国科学家Keohanog通过对实验室中所使用的酶的改进，大大提高了扩增的可实行性[3-5]。在之后的几十年里，PCR技术已经发展为十几种研究领域。
2常用的PCR技术
2.1 原位PCR
原位PCR是在组织切片或组织细胞里进行的PCR反应，它具有高度特异敏感和细胞定位能力，可以在细胞和分子水平上检测转特定的基因序列 [2]。
2.2 不对称PCR
不对称PCR是在PCR反应过程中采用两种不同浓度的寡核苷酸引物，经过若干轮采用循环后，待低浓度的引物被消耗尽，随后的循环只产生高浓度的产物既延伸产物，结果产生了大量的特异单链DNA[2]。
2.3 逆转录—PCR
逆转录PCR是以反转录DNA即cDNA作为模板进行PCR反应，能够使mRNA呈现多态性并且利用基因表达测定的强度和鉴定已被转录的序列是否发生突变，主要克隆mRNA的3’和5’的末端序列，以及可以从非常少量的信使RNA样品中构建cDNA文库[5]。可以使分析一些极为微量的RNA样品变为可能[6-8]。
2.4 反向PCR
PCR只能扩增两端序列已知的基因片段，PCR可扩增中间一段已知序列，而两端序列未知的基因片段不扩增。反向PCR的目的在于扩增一段已知序列旁侧的DNA，也就是说这一反应体系不是在一对引物之间而是在引物外侧合成DNA。
2.5 多重PCR
多重PCR在同一个PCR反应系统中加入了两对或两对以上的寡核苷酸引物，并且同时能扩增出数量较多的核酸片段的PCR，其反应原理和操作过程一般与其他PCR相同[4-7]。
2.6巢式PCR
巢式PCR是一种变异的聚合酶链反应（PCR），使用两对PCR引物扩增完整的片段。第1对PCR引物扩增片段和普通PCR相似。第2对引物称为巢式引物结合在第一次PCR产物内部，使得第2次PCR扩增片段短于第1次扩增 。
2.7锚定PCR
用于扩增已知一端序列的目的DNA。在未知序列一端加上一段多聚dG的尾巴，然后分别用多聚dC和已知的序列作为引物进行PCR扩增[8]。
2.8重组PCR
重组PCR就是使两个不相邻的基因片段重组在一起的PCR。但是重组PCR所重组的基因片段长度都在1kb左右，因此在长片段的重组技术和提高准确度来说目前还有比较大的难度。
2.9定量PCR技术
PCR技术是指以外参或内参为标准，通过对PCR终产物的分析或PCR过程的监测，进行PCR起始模板量的定量。目前，主要采用定量的PCR方法主要包括设立内参照物的定量PCR、极限稀释法、荧光定量PCR、FQ-PCR、定时定量PCR等。
2.10 热不对称性PCR
热不对称性PCR是以基因组的DNA作为模板，并且利用依照目标的序列已知序列设计出3个具有较高退火温度的嵌套特异性引物，和一个长度较为短Tm值的随机简并引物进行组合，通过3轮具有热不对称的温度循环进行分级和扩增PCR，并且在获得已知序列的侧翼序列后用3个嵌套特异性引物分别与简并引物组合来进行PCR反应。
3 结论
PCR技术是一种极为重要的分子生物学研究的基础技术，还可以成为基因工程来提供目的基因，并且广泛地应用在亲自鉴定、个体识别、免疫配型、疾病诊断等方面。可以说，PCR技术已经渗透到生物科学的各个领域。
参考文献
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[2] 吴文麟，黄东益，庄南生. 原位PCR及其在植物研究中的应用[J].热带农业科学，2006，26（2）：65-69.
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细胞生物学的主要研究领域范文第5篇
一、整合生物信息学的研究领域
尽管目前一般意义上的生物信息学还局限在分子生物学层次，但广义上的生物信息学是可以研究生物学的任何方面的。生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、能量与信息的交换，不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、个体、群体和生态系统等。这些层次的系统生物学研究将成为后基因组时代的生物信息学研究和应用的对象。随着在完整基因组、功能基因组、生物大分子相互作用及基因调控网络等方面大量数据的积累和基本研究规律的深入，生命科学正处在用统一的理论框架和先进的实验方法来探讨数据间的复杂关系，向定量生命科学发展的重要阶段。采用物理、数学、化学、力学、生物等学科的方法从多层次、多水平、多途径开展交叉综合研究，在分子水平上揭示生物信息及其传递的机理与过程，描述和解释生命活动规律，已成生命科学中的前沿科学问题（摘自：国家“十一五”生命科学发展规划），为整合生物信息学的发展提供了数据资源和技术支撑。
当前，由各种Omics组学技术，如基因组学（DNA测序），转录组学（基因表达系列分析、基因芯片），蛋白质组学（质谱、二维凝胶电泳、蛋白质芯片、X光衍射、核磁共振），代谢组学（核磁共振、X光衍射、毛细管电泳）等技术，积累了大量的实验数据。约有800多个公共数据库系统和许多分析工具可利用通过互联网来解决各种各样的生物任务。生物数据的计算分析基本上依赖于计算机科学的方法和概念，最终由生物学家来系统解决具体的生物问题。我们面临的挑战是如何从这些组学数据中，利用已有的生物信息学的技术手段，在新的系统层次、多水平、多途径来了解生命过程。整合生物信息学便承担了这一任务。
图1简单描述了生物信息学、系统生物学与信息学、生物学以及基因组计划各个研究领域的相关性。可以看出基因组计划将生物学与信息学前所未有地结合到了一起，而生物信息学的兴起是与人类基因组的测序计划分不开的，生物信息学自始至终提供了所需的技术与方法，系统生物学强调了生物信息学的生物反应模型和机理研究，也是多学科高度交叉，促使理论生物学、生物信息学、计算生物学与生物学走得更近，也使我们研究基因型到表型的过程机理更加接近。虚线范围代表整合生物信息学的研究领域，它包括了基因组计划的序列、结构、功能、应用的整合，也涵盖了生物信息学、系统生物学技术与方法的有机整合。
整合生物信息学的最大特点就是整合，不仅整合了生物信息学的研究方法和技术，也是在更大的层次上整合生命科学、计算机科学、数学、物理学、化学、医学，以及工程学等各学科。其生物数据整合从微观到宏观，应用领域整合涉及工、农、林、渔、牧、医、药。本文将就整合生物信息学的生物数据整合、学科技术整合及其他方面进行初步的介绍和探讨。
二、生物数据挖掘与整合
生物系统的不同性质的组分数据，从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次。大量组分数据的收集来自实验室（湿数据）和公共数据资源（干数据）。但这些数据存在很多不利于处理分析的因素，如数据的类型差异，数据库中存在大量数据冗余以及数据错误；存储信息的数据结构也存在很大的差异，包括文本文件、关系数据库、面向对象数据库等；缺乏统一的数据描述标准，信息查询方面大相径庭；许多数据信息是描述性的信息，而不是结构化的信息标示。如何快速地在这些大量的包括错误数据的数据量中获取正确数据模式和关系是数据挖掘与整合的主要任务。
数据挖掘是知识发现的一个过程，其他各个环节，如数据库的选择和取样，数据的预处理和去冗余，错误和冲突，数据形式的转换，挖掘数据的评估和评估的可视化等。数据挖掘的过程主要是从数据中提取模式，即模式识别。如DNA序列的特征核苷碱基，蛋白质的功能域及相应蛋白质的三维结构的自动化分类等。从信息处理的角度来说，模式识别可以被看作是根据一分类标准对外来数据进行筛选的数据简化过程。其主要步骤是：特征选择，度量，处理，特征提取，分类和标识。现有的数据挖掘技术常用的有：聚类、概念描述、连接分析、关联分析、偏差检测和预测模型等。生物信息学中用得比较多的数据挖掘的技术方法有：机器学习，文本挖掘，网络挖掘等。
机器学习通常用于数据挖掘中有关模式匹配和模式发现。机器学习包含了一系列用于统计、生物模拟、适应控制理论、心理学和人工智能的方法。应用于生物信息学中的机器学习技术有归纳逻辑程序，遗传算法，神经网络，统计方法，贝叶斯方法，决策树和隐马尔可夫模型等。值得一提的是，大多数数据挖掘产品使用的算法都是在计算机科学或统计数学杂志上发表过的成熟算法，所不同的是算法的实现和对性能的优化。当然也有一些人采用的是自己研发的未公开的算法，效果可能也不错。
大量的生物学数据是以结构化的形式存在于数据库中的，例如基因序列、基因微阵列实验数据和分子三维结构数据等，而大量的生物学数据更是以非结构化的形式被记载在各种文本中，其中大量文献以电子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物医学文献摘要。
文本挖掘就是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程。其任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等，以及利用文本挖掘技术提高数据分析的效率。近年来，文本挖掘技术在生物学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白及其相互作用，进而对大型生物学数据库进行自动注释。但是要自动地从大量非结构性的文本中提取知识，并非易事。目前较为有效的方法是利用自然语言处理技术NLP，该技术包括一系列计算方法，从简单的关键词提取到语义学分析。最简单的NLP系统工作通过确定的关键词来解析和识别文档。标注后的文档内容将被拷贝到本地数据库以备分析。复杂些的NLP系统则利用统计方法来识别不仅仅相关的关键词，以及它们在文本中的分布情况，从而可以进行上下文的推断。其结果是获得相关文档簇，可以推断特定文本内容的特定主题。最先进的NLP系统是可以进行语义分析的，主要是通过分析句子中的字、词和句段及其相关性来断定其含义。
生物信息学离不开Internet网络，大量的生物学数据都储存到了网络的各个角落。网络挖掘指使用数据挖掘技术在网络数据中发现潜在的、有用的模式或信息。网络挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。根据对网络数据的感兴趣程度不同，网络挖掘一般还可以分为三类：网络内容挖掘、网络结构挖掘、网络用法挖掘。网络内容挖掘指从网络内容/数据/文档中发现有用信息，网络内容挖掘的对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。网络结构挖掘的对象是网络本身的超连接，即对网络文档的结构进行挖掘，发现他们之间连接情况的有用信息（文档之间的包含、引用或者从属关系）。在网络结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。网络用法挖掘通过挖掘相关的网络日志记录，来发现用户访问网络页面的模式，通过分析日志记录中的规律。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到网络用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。
网络数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂得多，是一项复杂的技术，一个难以解决的问题。而XML的出现为解决网络数据挖掘的难题带来了机会。由于XML能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因而使搜索多个异质数据库成为可能，从而为解决网络数据挖掘难题带来了希望。随着XML作为在网络上交换数据的一种标准方式，目前主要的生物信息学数据库都已经提供了支持XML的技术，面向网络的数据挖掘将会变得非常轻松。如使用XQuery 标准查询工具，完全可以将 Internet看作是一个大型的分布式XML数据库进行数据浏览获取、结构化操作等。
此外，数据挖掘还要考虑到的问题有：实时数据挖掘、人为因素的参与、硬件设施的支持、数据库的误差问题等。
一般的数据（库）整合的方法有：联合数据库系统（如ISYS和DiscoveryLink）, 多数据库系统（如TAMBIS）和数据仓库（如SRS和Entrez）。这些方法因为在整合的程度，实体化，查询语言，应用程序接口标准及其支持的数据输出格式等方面存在各自的特性而各有优缺点。同时，指数增长的生物数据和日益进步的信息技术给数据库的整合也带来了新的思路和解决方案。如传统的数据库主要是提供长期的实验数据存储和简便的数据访问，重在数据管理，而系统生物学的数据库则同时对这些实验数据进行分析，提供预测信息模型。数据库的整合也将更趋向数据资源广、异质程度高、多种数据格式、多途径验证（如本体学Ontology的功能对照）、多种挖掘技术、高度智能化等。
三、生命科学与生物信息学技术的整合
生物信息学的研究当前还主要集中在分子水平，如基因组学/蛋白质组学的分析，在亚细胞、细胞、生物组织、器官、生物体及生态上的研究才刚刚开始。从事这些新领域的研究，理解从基因型到表型的生命机理，整合生物信息学将起到关键性的作用。整合生物信息学将从系统的层次多角度地利用已有的生物、信息技术来研究生命现象。另外，由其发展出的新方法、新技术，其应用潜力也是巨大的。图2显示了生命科学与生物信息学技术的整合关系。
目前生命科学技术如基因测序、QTL定位、基因芯片、蛋白质芯片、凝胶电泳、蛋白双杂交、核磁共振、质谱等实验技术，可以从多方面，多角度来分析研究某一生命现象，从而针对单一的实验可能就产生大量的不同层次的生物数据。对于每个技术的数据分析，都有了大量的生物信息学技术，如序列分析、motif寻找、基因预测、基因注解、RNA分析、基因芯片的数据分析、基因表达分析、基因调控网络分析、蛋白质表达分析、蛋白质结构预测和分子模拟、比较基因组学研究、分子进化和系统发育分析、生物学系统建模、群体遗传学分析等。整合生物信息学就是以整合的理论方法，通过整合生物数据，整合信息技术来推动生命科学干实验室与湿实验室的组合研究。其实践应用涉及到生物数据库的整合、功能基因的发现、单核苷酸多态性/单体型的了解、代谢疾病的机理研究、药物设计与对接、软件工具以及其他应用。
在整合过程中，还应该注意以下几方面内容：整合数据和文本数据挖掘方法，数据仓库的设计管理，生物数据库的错误与矛盾，生物本体学及其质量控制，整合模型和模拟框架，生物技术的计算设施，生物信息学技术流程优化管理，以及工程应用所涉及的范围。
四、学科、人才的整合
整合生物信息学也是学科、教育、人才的整合。对于综合性高等院校，计算机科学/信息学、生物学等学科为生物信息学的发展提供了学科基础和保障。如何充分利用高校雄厚的学科资源，合理搭建生物信息学专业结构，培养一流的生物信息学人才，是我们的任务和目标。
计算机科学/信息学是利用传统的计算机科学，数学，物理学等计算、数学方法，如数据库、数据发掘、人工智能、算法、图形计算、软件工程、平行计算、网络技术进行数据分析处理，模拟预测等。生物信息学的快速发展给计算机科学也带来了巨大的挑战和机遇，如高通量的数据处理、储存、检索、查询，高效率的算法研究，人工智能的全新应用，复杂系统的有效模拟和预测。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：Windows/Unix/Linux操作系统、C++/Perl/Java程序设计、数据库技术、网络技术、网络编程、SQL、XML相关技术、数据挖掘，机器学习、可视化技术、软件工程、计算机与网络安全、计算机硬件、嵌入式系统、控制论、计算智能，微积几何、概率论、数理统计、线性代数、离散数学、组合数学、计算方法、随机过程、常微分方程、模拟和仿真、非线性分析等等。
生物学是研究生命现象、过程及其规律的科学，主要包括植物学等十几个一级分支学科。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、发育生物学、病毒学、免疫学、流行病学、保护生物学、生态学、进化生物学、神经生物学、基础医学、生物物理学、细胞工程、基因工程、分子动力学、生物仪器分析及技术、植物学、动物学、微生物学及其他生物科学、生物技术专业的技能课程。
作为独立学科的生物信息学，其基本的新算法，新技术，新模型，新应用的研究是根本。课程涉及到生物信息学基础、生物学数据库、生物序列与基因组分析、生物统计学、生物芯片数据分析、蛋白质组学分析、系统生物学、生物数据挖掘与知识发现、计算生物学、药物设计、生物网络分析等。另外，整合生物信息学的工程应用，也需要了解以下学科，如生物工程、生物技术、医学影像、信号处理、生化反应控制、生物医学工程、数学模型、试验设计、农业系统与生产等。
此外，整合生物信息学的人才培养具有很大的国际竞争压力，培养优秀的专业人才，必须使其具备优良的生物信息科学素养，具有国际视野，知识能力、科研创新潜力俱佳的现代化一流人才。所以要始终紧跟最新的学术动态和发展方向，整合学科优势和强化师资力量，促进国际交流。
五、总结及展望
二十一世纪是生命科学的世纪，也是生物信息学快速不断整合发展的时代，整合生物学的研究和应用将对人类正确认识生命规律并合理利用产生巨大的作用。比如进行虚拟细胞的研究，整合生物信息学提供了从基因序列，蛋白结构到代谢功能各方面的生物数据，也提供了从序列分析，蛋白质拓扑到系统生物学建模等方面的信息技术，从多层次、多水平、多途径进行科学研究。
整合生物信息学是基于现有生物信息学的计算技术框架对生命科学领域的新一轮更系统全面的研究。它依赖于生物学，计算机学，生物信息学/系统生物学的研究成果（包括新数据、新理论、新技术和新方法等），但同时也给这些学科提供了更广阔的研究和应用空间，并推动整个人类科学的进程。
我国的生物信息学教育在近几年已经有了长足的进步和发展。未来整合生物信息学人才的培养还需要加强各学科有效交叉，尤其是计算机科学，要更紧密地与生命科学结合起来，共同发展，让我们的生命科学、计算机科学和生物信息学的教育和科研走得更高更前沿。
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