对生物信息学的理解

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对生物信息学的理解范文第1篇

关键词：小学生；计算错误；心理原因；纠正错误

一、问题的提出

计算在小学数学教学中占据着十分重要的地位，是小学生数学内容的重要组成部分，是学习数学的基础。小学生在计算过程中出现错误是十分正常且普遍的现象，错误的情况虽然多种多样、五花八门，但是，我们发现有些错误却是不分班级、不分性别、不分地区的。而且，即使教师事先如何对学生反复强调、再三叮咛，这些错误到时仍然会出现。说明这些错误中隐含着一些规律性的东西。我们教师必须找出错误的原因，有针对性的预防，纠正计算错误，提高教学效果，用科学的方法提高小学生计算能力。

小学生在计算中出现错误的原因大致由知识和心理两方面构成的。学生计算失误不仅有知识基础和不良学习习惯方面的原因，而且还有学生心理方面的原因，这往往是容易被忽视的。从心理学的角度来看，学生进行四则运算，除感知算式和开展思维操作两个环节外，参与其中的还有情感和注意力。下面我主要从感知、情感、注意、思维等方面，结合典型具体的实例来分析，有助于我们以后采取积极措施，防错、纠错、改错，对症下药，切实提高小学生的计算能力。

二、原因分析

（一）、知识方面的原因

由于学生缺乏扎实的基础知识，对于一些简单的运算口诀不熟练，常常出现2+4=8，3×9=18，24÷8=4等类式的情况，从而导致计算出现错误。又比如4900÷800=6……1这种错误则反映了学生的数值概念比较模糊，应用商不变的性质去计算除法时对余数相应发生变化的道理缺乏理解。

另外，没有形成技能技巧也是导致计算出错的原因。新课程标准提倡学生计算多样性，学生不但能正确地进行计算，而且要能合理灵活地进行巧算，才能省时省力、提高计算速度，提高计算质量。但很多学生只是掌握了形式，而没有形成技能，所以也会发生计算错误。

（二）、心理方面的原因

学生不是不会做，而是由不良学习习惯造成错误，与感知、情感、注意和记忆等因素有关。

1、感知错误，不认真观察

例如抄错题，142-57=95，学生用不退位减法代替了退位减法，这可能是学生长期运算中形成了减法是用较大数减去较小数的观念起了干扰作用我们经常还见到类似把2+5看作2×5，02+02=4，把5-5看作5+5=10的错误。这些错误常常被老师、家长认为是非认知的、低级的，是完全可以避免的，往往归因为学生“粗心”所致。学生的感知还伴有浓厚的情感色彩，具有较强的选择性，往往忽略对全面整体的认识。例如25×4÷25×4=100÷100=1，这个错误是由于学生习惯“凑整”而忽略了运算顺序。

2、情感不稳定，不能持之以恒

学生在计算时，总希望能很快得到结果。因而，由于存在急于求成的心理，当数目小，算式简单时，容易产生麻痹思想；当遇到计算题里的数据较大、较为陌生，或算式的外形显得过繁时，就会产生排斥心理，表现为不耐烦，不能认真审题，没有耐心去选择合适的算法。这样，错误率必然会升高。例如025×0125一题，如果按归照常规方法计算，不仅比较繁琐，而且容易出错。如果把这两个小数转化为分数计算，就能化繁为简、化难为易，收到“四两拨千斤”的效果。

3、注意力不稳定，不能全面观察

注意是指心理活动对一定事物的指向和集中。注意不稳定和较差的分配能力是产生计算错误的重要心理因素。小学生注意力不稳定，不持久，不易分配，注意的范围比较狭窄，易被无关因素吸引而出现“分心”现象。在计算过程中，需要经常把注意分配在不同的对象上。由于小学生注意力所顾及的面不广，如果要求他们在同一时间内，把注意分配到两个或两个以上的对象时，也往往会出现顾此失彼，丢三落四的现象。还因为小学生进取心强，好表现只求快，不求质，也会出现丢三落四的现象。

例如50+16×5-28

=50+80

=130-28

=102

学生书写本题第一步递等式时，要考虑三个方面：一是根据题目中的运算符号，确定运算顺序；二是把乘法的结果计算出来；三是把没有参加运算的数据和符号按照原来的顺序照抄下来。学生既要考虑运算顺序，又要口算16×5的积，尤其是计算16×5的积，占据了学生大脑优势兴奋中心，造成学生注意分配不够，暂时遗忘了“-28”，形成了不等式。

三、解决对策

以上种种造成计算错误的心理原因并非孤立存在的，它们是互相影响互相联系的。

不管何种原因造成的计算错误，都要引起教师足够的重视，注意找出错误的根本和关键，搞清错误的原因，为什么错，然后针对错误性质、原因和范围，作具体分析，对症下药。

（一）、了解学生的思想动态和情感状况。

对因不认真而出现的错误，让学生从思想上重视，同时要提出改正方法，要求学生在限定时间内逐渐消失，批改作业时用醒目的符号标出等。教师首先要求学生做事严肃认真，一丝不苟，懂得“谦受益，满招损”的道理，其次要选择好作业典型范例让学生效仿，逐步养成良好习惯。

（二）、进行对比教学，安排对比性练习以及变式练

对于因为迁移问题引起的错误，教师要专门进行对待以区别容易混淆的概念和法则。对于概念不清，计算法则不理解的实质性错误，教师仅指出错误是不够的，需要详细解释和说明，进行查漏补缺，设计针对性练习，直到理解和正确应用为止，对错误进行分析和解释，使学生明确错误是如何发生的，不仅对计算错误的学生有帮助，对计算正确的学生也有积极影响。如25×4÷25×4和25×4÷（25×4），49+05-（49+05）和49+05-49+05。例：根据5145÷49=105直接写出下列算式的商。5145÷495145÷495145÷04905145÷049

（三）、要加强口算，重视笔算，提倡简算，学好估算。

对生物信息学的理解范文第2篇

关键词：生物信息学;教学改革;师范院校

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）36-0134-02

生物信息学（Bioinformatics）的发展与上世纪90年代人类基因组计划的启动密切相关，它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。生物信息学已成为当今生命科学的重大前沿领域之一，是生命科学研究中重要的、不可或缺的研究工具。

我校生物信息学课程开设较晚，所以课程教学仍处于探索阶段，尚未形成成熟的课程体系。本文针对本校学生的需求、课堂教学反馈等情况对教学内容、教学方法等多方面开展了改革与实践，以期提高教学的质量和效果，培养全面发展的人才。

一、生物信息学课程教学现状

（一）教材较多，因此难以选择一本适合的教材

生物信息学教材很多，有些教材侧重于生物信息学理论和算法，如许忠能主编的《生物信息学》对生物信息学的理论和算法讲解详细，但是对于师范院校生物科学专业的本科生而言较为深奥，不易理解;有些教材侧重于生物信息学软件使用，学生对于软件分析所需要的背景知识掌握不够，即使能够运用软件，却不能正确分析和理解所得到的分析结果;由于生物信息学发展较快，教材更新速度相对较慢，一些新的生物信息学知识未能及时纳入到已出版的教材中，而且有些书中所讲的数据库资源早已停用，有些软件及其应用也早已更新版本。

（二）学生理论基础薄弱，学习主动性不够

虽然这门课程在我校是专业选修课程，考核方式以考查为主，但是选修这门课程的学生都对生物信息学有浓厚的兴趣。这门课程开设在大三下学期，很多同学尚未开展或即将毕业课题设计，希望通过本课程的学习对毕业论文或将来考研深造有所帮助。然而在学习过程中，由于对分子生物学、生物化学、遗传学等理论知识掌握不扎实，并且对学科前沿进展关注不够，很少阅读实验性论文，在学习生物信息学相关理论知识时理解困难，而且对于如何将生物信息学应用于实际的课题研究也感到困惑。

（三）学生英语基础不同，学习过程中容易产生消极情绪

要学好生物信息学，离不开大量专业文献的阅读，尤其是外文文献，追踪学科前沿研究进展，这就需要具备一定的专业英语基础。此外，很多生物信息学数据库以及应用软件都是全英文的，涉及专业英语词汇较多。由于学生的英语基础不同，在学习过程中有些学生感觉专业英语阅读和理解方面较吃力，容易产生畏难情绪。

二、教学改革与实践

（一）修改教学大纲，理论与实践结合

生物信息学是一门实践性很强的学科，仅仅靠教师单一的讲解理论和软件的使用方法学生是很难理解和掌握的，因此在教学过程中要理论和上机实践结合。教学大纲中原36学时为理论24学时、上机实践12学时。考虑到我校学生学习该门课程的实际需求，强化实践运用，将理论和上机实践课时均调整为18学时，学生在实践的过程中带着问题主动去思考，发现问题、解决问题，更好地去理解生物信息学的理论知识。原教学大纲中理论课学习结束后再进行上机实践，但是教学过程中发现理论课信息量大，有些知识学生初次接触没有较好地理解，或者当时能够理解，但过了一段时间后再进行上机实践时又要重新学习。在课程安排方面，调整为一个章节的理论课学习结束后开设相应的上机实践，通过实际操作练习有利于巩固所学理论知识，学生也比较喜欢这样的教学方式。

（二）调整教学目标，优化教学内容

生物信息学内涵广泛，应用领域广，但是生物信息学在不同研究领域中的研究内容和应用程度有所不同。选修本课程的学生都是生物学背景，主要希望运用生物信息学知识去解释课题研究中的生物学问题。考虑到本科生理论知识基础相对较弱，很多学生尚未开展课题研究，因此应该在有限的学时里让学生掌握与专业需求相关的生物信息学知识和实用技术，教学的重点和难点要根据本校学生特点进行调整，对教学内容进行优化、精简。例如多序列比对算法、马尔科夫模型等涉及数学、计算机知识，可以简要介绍，但不做深入的讲解。理论和上机实践部分主要介绍生物信息学数据库资源、序列比对、核酸序列分析、系统进化分析、蛋白质结构与预测，同时理论部分还包括生物芯片、高通量测序技术、介绍生物信息学的前沿进展。此外，还结合学生的需求在上机实践课中增加了引物设计内容。

课堂教学内容并不拘泥于一套教材，而是根据讲授的章节选择该章节适合的2～3套教材综合讲解，最终形成适合我校学生学习的讲义。例如在讲系统进化发育时，理论讲解选择由Masatoshi Nei和Sudhir Kumar编写的高等教育出版社出版的《分子进化与系统发育》和蔡禄编写的《生物信息学教程》，上机实践选择吴祖建等编写的《生物信息学分析实践》。

（三）教学与科研相结合，学以致用

生物信息学有很多分析软件，应用很广，即使是分章节按照序列比对、核酸序列分析、系统进化树构建等给学生逐一讲解相关的算法和实际的应用，学生仍然感觉知识零散，信息量太大难以掌握，容易产生畏难情绪而导致学习积极性不高。有些应用软件学生即使有所了解，却又不知道在科研中如何运用。所以在教学过程中，我们以课题研究为例，再结合相关的文献来进行讲解。例如选择DNA条形码开展物种鉴定为例，让学生去查阅相关文献，如DNA条形码在中药材混伪品鉴定中的应用、DNA条形码在肉制品掺假中的鉴定等。这个课题应用性强，对本科生而言阅读专业文献的难度相对较小，仅涉及DNA提取、PCR扩增等实验内容，容易激发学生的学习兴趣。在学生理解课题背景知识的基础上，让学生重点看文献中涉及的生物信息学相关知识，要求学生下载文献中涉及的基因序列，根据下载的序列用MEGA软件进行序列比对，计算遗传距离，同时利用MEGA软件构建NJ树。这个过程就把生物信息数据库、序列比对、系统发育分析等几个章节的教学知识串联起来，学生就知道为什么要下载序列、做序列比对，更好地理解系统进化树构建的原理及意义。同时，也促进了学生阅读专业文献，尤其是外文文献，增加专业英语词汇量，主动关注学科前沿发展动态，更好的利用生物信息开展课题研究，做到学以致用。

（四）改革教学手段和教学方法

生物信息学理论教学中往往是教师主讲、学生听，学生被动接受，这种“灌输式”的学习让学生感觉枯燥乏味，教学效果较差。教学时应突出学生的主体地位，教师起主导作用，引导学生积极思考，参与课堂教学，激发学生的学习热情。例如讲解生物信息学数据库资源时，可以布置课后作业，要求学生搜索国外生物信息学数据库资源，并将查阅的资料制作成PPT，下一次上课时让学生利用PPT讲解搜索情况，分享经验。教师在学生讲完后点评，鼓励学生关注生物信息学的前沿进展，在学习生物信息学的同时提高专业英语的水平。在讲解生物芯片与高通量测序技术时，布置课前预习作业，针对高通量测序技术原理、应用、数据分析等教学内容设置几个选题，让学生分小组，每个小组选择一个选题，通过查阅文献资料，以PPT形式在课堂上讲解。学生根据讲解内容提问，交流讨论。教师根据学生的汇报内容进行点评，进行有针对性的讲解、补充。这样的形式使学生主动去探究问题，而不是被动地接受教师传递的信息，对知识的理解更加深入，学生也反馈这种教学活动提高了学习的积极性，并留下深刻的印象。

三、结语

生物信息学作为一门新兴学科，仍然在不断的发展中，知识更新速度快，因此生物信息学课程的教学内容、教学方式应紧跟学科前沿发展，立足学校专业特点及培养特色，不断摸索教学经验，在教学模式上深入研究，提高教学质量，实现培养学生理论与实践运用综合能力的教学目标。

参考文献：

[1]许忠能.生物信息学[M].北京：清华大学出版社，2008.

[2]Masatoshi Nei，Sudhir Kumar.分子进化与系统发育[M].北京：高等教育出版社，2002.

[3]蔡禄.生物信息学教程[M].北京：化学工业出版社，2007.

[4]吴祖建，高芳銮，沈建国.生物信息学分析实践[M].北京：科学出版社，2010.

对生物信息学的理解范文第3篇

关键词：生物信息学；高素质应用型人才培养；不足

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）03-0156-02

21世纪是生命科学的世纪，应人类基因组计划（human genome project，HGP）和生物科学迅猛发展的要求，迅速兴起的生物信息学（Bioinformatics）成为生命科学浪潮中的弄潮儿。生物信息学是由林华安博士于1987年提出的，而它的起源可以追溯到20世纪50年代末计算机在生物研究中的应用。到20世纪末期，伴随着计算机技术和网络技术的革命性发展，生物信息也突飞猛进地发展起来。它的诞生和发展是应时所需，是历史的必然，已经悄然渗透到生物科学的每一个角落。生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。生物信息学现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。生物信息学不仅是一门新学科，更是一种重要的研究开发工具。从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的系统理解。生物信息学专业是教育部1998年颁布的《普通高等学校本科专业目录》中新增的一个目录外专业，专业代码070403W，在今年教育部新颁的《普通高等学校本科专业目录（2012年）》中专业代码调整为071003，设在生物科学类。从2002年起，我国一些高等院校开始向教育部申请设立生物信息学本科专业，目前有武汉大学、西南交通大学、河北大学、同济大学、浙江大学、苏州大学、华中科技大学、太原理工大学、重庆邮电大学、山西农业大学、湖南农业大学、哈尔滨医科大学、福建农林大学、南方医科大学等14所高校学校先后获得批准。湖南农业大学是湖南省目前唯一经教育部批准设立生物信息学本科专业的学校。湖南农业大学生物信息学专业2004年获教育部批准成立，2005年正式开始招生。2005年招收65人，2006年招收46人，2007年招收55人，2008年招收45人，2009年招收47人，2010年招收45人，2011年招收51人，2012年招收48人，经过八年的建设，已经毕业四届学生，积累了一定的办学经验，对生物信息学的专业内涵、人才培养目标、教学内容、课程设置等有了较深刻的认识。具体地说，我们积极开展专业调研工作，学习和借鉴国内外高校专业建设的经验，根据本专业教学规范，制定和修订了较科学的教学计划、教学大纲和考试大纲。根据专业建设的需要，积极引进专业教师，师资队伍的规模逐步扩大、知识结构不断优化，专业培养目标基本明晰，教育管理水平得到提高。虽然通过大家的努力，我们在生物信息学的专业建设和人才培养方面取得了一定成绩，但在高素质应用型人才培养方面存在一些不足，主要表现在：

1.缺乏标准的生物信息学高素质应用型人才培养模式。由于设立生物信息学专业的高校有综合性大学、农业院校、医科大学、电子信息院校等，对生物信息学专业人才培养的认识各异，造成课程设置的侧重点存在较大差异。事实上，国外在生物信息学专业的课程设置方面也缺乏成功的经验，围绕“哪些是生物信息学专业的必修课程”和“生物信息学专业的本科生需要哪些基本背景”之类的问题争议颇多。我国高等教育的传统模式在创新性人才和交叉学科人才的培养方面本身就存在不少薄弱环节，如何通过生物信息学专业课程教学与实践加强学生的研究能力，从而加快培养不同专业背景的“复合型”人才是摆在我们面前的一项艰巨任务。

2.生物信息学专业实践教学平台建设有待进一步完善和加强。高等学校的教育目标是培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。实践教学与理论教学共同担负着培养高素质人才的任务，在提高学生实践能力、培养应用型人才方面具有更重要的作用。随着知识经济的发展，素质教育的深入，高教质量工程的实施，实践教学改革的开展，打造、建设和优化生物信息学专业实践平台以培养高素质生物信息学专业人才显得极其迫切和极为重要。目前，我校关于生物信息学专业学生实践能力培养的专业实践平台还存在许多不足，主要表现为以下四个方面：（1）专业实验室建设明显滞后。目前与生物内容相关专业实验在植物科学国家级实验教学中心的实验室开展；生物数据挖掘、生物软件开发和生物信息分析等相关专业实验在生物安全省级实践教学中心的计算机房开展；至今为止还没有一个真正意义上的生物信息学专业实验室，这对实验教学开展、学生科技活动进行与辅导、课程设计和毕业设计教学开展与辅导、教学科研工作的深入造成极为不利影响，并随着研究生的招生，实验室建设严重不足问题将更显突出。（2）课程教学体系系统性差。由于生物信息学是一个新兴学科，生物信息学专业在我国的创办时间不长，在生物信息学专业实践教学方面没有多少成功的经验值得借鉴，加上专业建设时间不长，这方面自身经验积累不足，许多想法和思路有待验证、改善和落实，实践教学内容设置、内容衔接和效果评估建设等方面还欠缺，传统性实验开展较多，开放性实验开展过少，最新技术方法（如：云计算）和社会对专业技术新要求在专业实验教学中融入还不够，内容还不成体系，系统性还存在许多不足。（3）开放型实践教学体系建设还是空白。目前高校对开放实验改革中进行的实践和探讨基本上停留在把少部分实验项目改革成了开放实验，开放实验内容单调简单、面窄浮浅、不成体系，系统性和创新性非常欠缺，效果往往达不到预期要求，也远不能满足不断学科发展和社会发展需要。我校生物信息学专业开放性实践教学体系建设也同样处于空白，关于生物信息学专业开放性实践教学体系建设需要紧急推动和落实。（4）实习基地建设还存在不足。目前，我校生物信息学专业还没有专门的校外实习基地，影响了学生实践动手能力的提高。

3.师资队伍需要进一步优化。教师队伍的素质、水平决定了专业建设的质量。生物信息学是一个交叉学科，生物信息学专业需要既熟悉生物学背景，又要熟悉信息类知识的专业课教师和学术带头人。目前，我校生物信息学系现有专职教师10人，其中教授5人，副教授2人，有博士学位的9人。听起来实力蛮雄厚，但真正科班出身、从事生物信息研究的老师并不多，很多是从原植物保护专业的师资调整过来的，有些是近年引进的，还没有形成稳定的学术梯队。还没有科研及教学成果奖，也没有主编规划教材出版，师资队伍的学术水平尚待进一步提高，师资队伍需要进一步优化。

4.教育教学改革需要进一步深化。生物信息学专业开办了八年，我们在教学改革建设方面也做了一些工作，但需要进一步深化；在人才培养模式、实验室建设、课程建设等方面做了一点探索，获得湖南农业大学教改项目4项，如2006年的《生物信息学专业建设及人才培养模式的探索》、《生物信息数据处理中心开放式实验室建设与服务模式研究》，修改了培养方案，发表了几篇教学教改论文。在教学手段上，本专业教师能够结合生物信息学学科特点，开展利用现代化手段进行辅助教学的教学改革探索，我们鼓励教师积极使用一些优秀的教学软件，也鼓励教师结合自己的教学经验，努力开发电子课件，对于学生的深入学习起到了重要的作用。我们在教学改革方面虽然做了一些工作，但远不能适应本专业的发展要求。

5.就业渠道拓展不够。由于生物信息学专业是新兴的专业，专门的产业尚没有完全成熟，目前主要分布在医药产业和信息产业之中，因此，就业渠道有待扩展。

当前，生物信息学在国内外的发展基本上都处于起步阶段，各国所拥有的条件也大体相同。因此，这是我国生物信息学研究赶超国际先进水平的极好机会。生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国基因信息资源丰富的优势，以及湖南农业大学在生物学领域，尤其是微生物基因组研究方面的特长，经过十几年或更长时间的努力，湖南农业大学的生物信息学专业有可能会成为湖南省的优势特色专业。

参考文献：

[1]李宏.我国生物信息学研究的发展策略[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2005，22（2）：105-109.

[2]赵爱民.生物信息技术发展态势分析[J].中国生物工程杂志，2003，23（5）：101-103.

[3]陈锋，吴明晖.符合时展的高素质应用型人才培养体系的探索与实践[J].中国高教研究杂志，2011，（8）：32-35.

[4]舒坤贤，袁帅.生物信息学实践教学体系的构建与实践[J].湖南人文科技学院学报，2012，（2）：118-120.

基金项目：湖南省普通高等学校教改项目“生物信息学专业理论教学与教学方法改革”（2013-160）和湖南农业大学校级教改项目（A2013057）。

对生物信息学的理解范文第4篇

【关键词】离散数学 生物信息专业 本科教育

【中图分类号】O158 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2012）10-0243-01

1.引言

21世纪是“生命科学的世纪”，随着实验技术的突飞猛进，人类对生命现象的理解也越来越深入，国内各大实验室和科研机构正在进行大规模的湿实验，产生的实验数据量惊人，已经突破传统的实验科学研究的范围。从20世纪末，伴随着人类基因组计划的开展，许多计算机科学家，应用数学家，物理学家都参与系统处理和分析涌现的大量实验数据的研究中，并形成了一个新的交叉学科“生物信息学”。生物信息学在近二十年来得到快速的发展，在国内外知名院校的研究生教育中已经开展了生物信息学课程。近些年，国内各知名院校相继开设了生物信息学本科专业，专门培养生物信息学人才。然而在本科生物信息学课程规划和设计方面，各个学校都处在探索阶段，本文浅谈将离散数学作为生物信息专业基础课设立的必要性，课程设计和规划，及在教学中遇到的问题和体会等几个方面。

2.离散数学在生物信息学专业开展的必要性

生物信息学是生命科学、计算机科学和数学相交叉所形成的新学科，因而生物信息学的专业基础的课的设置比较复杂。 虽然这三个传统学科的基础课的设置可以作为生物信息学课程设置的参考，然而他们每个学科的知识量非常大，如何在本科阶段的基础课阶段精选出合理的课程体系，让生物信息学专业的学生在两年内掌握三个学科的基础知识，并能较好的与后续学习的专业课结合上是目前生物信息学本科教育的一个急需解决的问题。 生物信息学专业从无，到课程体系的基本构建完成大概经历十年左右的时间，具有相关专业的院校都进行了有益的探索，特别是在本科教育前两年基础课授课的内容已经基本完成。 哈尔滨医科大学生物信息科学和技术学院是国内首个开设生物信息学本科专业的学院，在过去近十年的本科教育中积累丰富的经验，并进行了多次教学讨论和改革。 随着计算机科学的快速发展，离散数学这个古老的学科又重新焕发了青春，并在现代数学中得到了快速的发展，它已经成为了计算机科学和数学两个学科教学的核心课程， 并成为了我院生物信息学专业的基础教学的一门重要课程。结合近些年，在生物信息专业教授离散数学的过程，深刻体会到离散数学在本科基础教学中开设的必要性。离散数学是指研究离散量的结构及其相互关系的综合学科。离散数学的重要性逐渐被人们认识，从理论计算机科学到计算机应用，从计算机的硬件和软件开发到人工智能和人工识别，无处不在体现着离散数学包含的思想和方法。而生物信息学研究中核心的工具是计算机，培养生物信息学专业学生利用计算机这个强大和有效的工具解决实际问题是基础课设过程中需要考虑的重要方面。离散数学因为在计算机科学中独特的地位，使得它已经成为生物信息学专业必不可少的一门基础课。

3.离散数学的课程规划和设计

由于生物信息学是一个多学科的交叉的专业，因而离散数学的课程规划和设计是不可能如计算机专业和数学专业那样分成几门课程：组合数学，图论，数理逻辑和运筹学等分别授课，这样会导致学生的学业负担过重，而且是难以实现的。因而需要根据学生认知规律，从数理逻辑，组合数学，图论和运筹学精简一部分和生物学信息学及计算机程序设计密切相关的内容进行讲授。讲授的时间一般应在本科阶段第三个学期。 此时，与数学相关的基础课高等数学，计算机科学相关的计算机理论基础、C语言，及生命科学相关的分子生物学等课程已经讲授完毕，离散数学的授课将可以和这些基础知识结合，促进对离散数组的分析研究的认识，并对后续的计算机程序设计课程的开展打下坚实的基础。

离散数学的课程设计的总学时一般为72学时，分为理论课和实验课两部分。理论课一般为56学时，计算机实验课为16学时。由于生物信息学是一门侧重应用型的专业，因而理论课和实验课，可以实现理论和实践的有效结合，把数学知识转化成解决问题的有效工具。由于离散数学中包含的内容较多，因而需要数理逻辑，组合数学，图论和运筹学的基础知识进行精简。基础课中，数理逻辑一般授课为8学时，重点讲授集合论知识；组合数学是授课的重点，课时数为24学时，重点讲授组合计数和排列组合的生成算法等基础知识；图论是侧重应用部分，授课学时数为12学时，授课重点为无向图和有向图的基本概念及最短道路和最小生成树的搜索算法的知识；运筹学方面的授课学时为12学时，授课重点为线性的最优化的理论知识。实验课是对学生学习理论知识的有效检验和升华，可以调动学生的学习积极性和热情，实验课共16学时，可分为4次，每次4学时。实验课内容可设为：排列组合生成算法，最短道路搜索算法，最小生成树的搜索算法和二次线性规划的搜索算法的实现，实验课顺利开展便于培养学生的动手能力和学习的自信心。

4.教学实践及体会

在讲授离散数学的过程中，深刻体会离散数学具有知识点多及交互性强的特点，因而在授课过程中不可能把每一个知识点讲细，面面俱到。教师授课应力求“讲思想，讲重点，讲方法，讲体会”，应该充分相信学生的自学能力和探索的潜力，着重培训学生的探索发现的能力，给学生一个足够大的思想空间，培训学生独立解决问题的能力。由于离散数学的发展目前处于活跃期，很多新的知识正不断补充进来，而且这些知识和现实中存在的问题能够结合，从而要求教师需要不断学习和进修，提高自己的数学修养，来引导学生更好的学习离散数学，为生物信息学相关的其他课程打下一个良好的基础。

参考文献：

对生物信息学的理解范文第5篇

一、前言

生物信息学（Bioinformatics）是随着现代生命科学的发展而兴起的交叉学科，旨在为生物学研究提供信息处理的支撑，从海量数据中挖掘生物信息，实现对生命科学问题的研究。生物信息学包含了对核酸和蛋白质的序列和结构信息的获取、处理、存储、分布、分析和解释等各个方面的分析研究，是通过综合利用生物学、计算机科学和信息技术等手段，来认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，揭示海量数据中蕴含的生命奥秘或生物学内在规律的一门科学[1]。随着测序技术的不断发展，人类与其他物种基因组计划相继实施和完成，产生了海量的数据，尤其是近年来的各种组学数据，如蛋白质组、代谢组、基因组、转录组等生物学数据，生物信息学将在解读基因组序列中的功能信息等方面发挥巨大的作用[2]。

二、生物信息学课程开展的现状

生命科学的迅猛发展、生物技术在社会发展中的应用越来越广泛，例如产前诊断、遗传并筛查、肿瘤靶向治疗等生物信息学相关的医学应用，生物信息学的作用和地位也越来越重要。研究机构和高等院校，特别是息息相关的医学院校，迫切需要通过各种形式的教学，系统地培养新的复合型研究力量的医学工作者。因此，医学院校针对医学相关学生开展与其专业紧密结合的生物信息学课程已经成为必然趋势[3]。目前，国内许多医学院校相继开设了生物信息学课程，将生物信息学作为必修或者选修课程。由于生物信息课程教学尚处于刚刚起步的探索阶段，尚未形成一个完整的课程建设体系，再加上生物信息学研究的范围广、相关数据与分析工具资源繁多、涉及多学科知识尚缺乏系统成熟的理论方法，正处在迅速发展中等一系列特点，如何开展生物信息学教学尚有待探索。因此，生物信息学课程的教育理念、教学内容、方式和方法等迫切需要根据自身专业特点，科学确立教学目标，及时系统地总结规划教学内容，探索和改革教学方法，以适应医学专业背景学生的学习，对于促进医学生自身综合素质的提高有重要意义。本文结合南京医科大学本科学生（主要为医学相关专业学生，非生物信息学专业学生）开展的生物信息学课程进行调研和改进，对该课程的学生的反馈意见及各教研室教师的建议进行了深入分析。本着以学生需要为原则，针对学生的专业背景，适当调整教学内容和方法，理论教学与上机实践有机结合，侧重将生物信息学的思维融入解决生物医学的问题，行成一套完整的、合理可行的医学生物信息学课程理论、实验教学方案。进而达到专业与课程相结合，激发学生的学习兴趣，从而达到较好的教学效果。

三、教学内容及方法的具体实践

（一）针对医学专业学生，优化教学内容

生物信息学作为一门发展迅猛的多学科交叉的前沿学科，理论、研究方法、研究内容尚在不断完善和更新中，其内容繁多复杂，更需要进行精心的选择裁剪和编排组织，才能在有限的时间内实现既定的教学目标，使学生学习到有用的知识。教学中应充分结合当前研究前沿和进展、时刻更新教学内容，更应该根据学生的不同专业背景适当调整教学内容和教学方法。在医学院校中，更要针对不同专业及背景的学生，制订具有专业特色的教学大纲。教学应以学生的需求为前提，结合不同专业背景、就业选择方向，调整培养方案和优化授课内容，以满足他们的需求，使学生能够学有所用。比如，针对临床专业的学生，生物信息学教学应该偏重医学研究中的方法和成果，本科教学注重转化医学、生物技术应用成果的普及，研究生教学注重利用生物信息手段和方法解决科研学习中遇到的实际问题；而针对法医专业的学生，教学应该偏重新一代高通量测序技术的原理、数据分析、结果意义等方面。针对目前医学院校中研究方向多元化的背景，强调教学与科研共促进，通过科研时刻关注、追踪学科前沿，将最新的研究成果和在医学上的应用展示给学生，丰富教育资源，使学生能在其他课程的学习时学以致用，从而高质量的完成教学任务。生物信息学亦是众多科学研究工作中强有力的必不可少的研究手段，教学反过来也可促进科研的进一步开展和深入。因此，教学和科研相结合，可以拓宽知识面，全面了解生物信息学和相关学科最新进展，不断为科研提供新的思路，不断的完善生物信息学教学体系。只有坚持教学与科研同时进行、并紧跟科学前沿，并做到及时纳入最新的研究成果，更新教学内容，才能给予学生高质量的前沿教学[4]。

（二）基于计算机的实验教学，锻炼动手能力

在生物信息学教学中，计算机实践教学是不可缺少的部分，理论和实践的有机结合才能达到更好的教学效果。只有亲自动手进行生物数据的分析，学生才能建立一个感官的、多方面的认识。优化上机内容、改进上机教学方法，使得理论知识在上机教学中可以得到实现，实际操作充分理解理论课内容，由此激发学生动手实践的激情和信心，更好地掌握知识。所以在生物信息的教学中，上机实验课程应该占据较大的比例，并通过生动的课堂练习培养学生的兴趣。实验课内容的设计应该考虑医学相关专业学生的背景，根据医学问题作为出发点，以如何解决这些问题作为主线设计课程。所以，通过了解当前医生常用的科研手段或当前医院正在开展的临床检测项目，设计相关实验课程、增加应用性实践教学，并结合最新研究成果和基础到临床应用的实例、以及项目原理及优缺点，可以调动学生学习的主动性。例如，针对临床专业开展常用的生存分析的原理和分析流程的实践教学；针对法医专业，开展常用的STR（短串联重复序列）作为亲权鉴定标志物的序列特点和可视化的教学等。另外，生物信息学本身是多学科交叉融合，知识面广而杂，其相关数据库资源，以及生物信息学工具、算法和软件等均更新迅速。在理论教学中，授课教师时刻密切关注学科发展前沿、并将最新研究成果及学术发展动态，而在实验课授课中，更应该注重教会学生，充分利用互联网资源，独立开展课题、综合分析、解决问题。例如，?榱耸寡?生了解当前网络数据共享的环境下，如何从网上搜索网络资源、下载数据，我们下载了多种不同类型的数据，包括测序数据、芯片数据、注释数据等，然后再从实际数据出发上机操作，介绍分析的方法和工具。

四、生物信息在医学相关专业的应用

基础科研成果的积累逐渐带来了临床应用的突破，而生物信息学的技术和数据在临床应用的重要性也愈加重要。目前，医疗上的应用主要有生育健康、遗传病检测、传染病药物研发、肿瘤诊断及治疗等几大方面[5]。2014年7月国家卫生计生委承认基因测序技术在产前诊断的应用，批准了基因测序诊断产品的上市，2015年3月27日，国家卫生计生委医政医管局又通过了第一批肿瘤诊断与治疗项目高通量基因测序技?g临床试点单位。一些大型医院已经把基因诊断作为患者必需的诊断项目，特别是产前无创诊断，很多医院也正在筹建基因检测中心。目前国内每年新增癌症患者300万人左右，且发病率呈上涨趋势，肿瘤的基因检测和靶向治疗已经成为提高肿瘤治疗效果的一条重要途径。产前诊断和精准医疗的飞速发展所带来的巨大临床应用，亟需懂临床一线的医生了解前沿科技、懂生物信息、会临床应用。根据市场反馈的情况，未来基因检测在临床上应用所占比例会越来越大，医学工作者对生物信息知识的需求也越来越高。