生物信息学培养方案

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生物信息学培养方案范文第1篇

关键词：生物信息学；教材；师范院校

20世纪80年代末以来，生物信息学以惊人的发展速度，获得了很多突破性成就，正日益成为生命科学在21世纪发展的核心内容。对于未来生物科学中坚力量的现代生物科学工作者而言，掌握生物信息学的相关知识尤为重要。

作为一门新兴的课程，生物信息学课程在全国很多高等院校都已经开设，并进行了一些卓有成效的探索和改革。我们结合自身的教学实践和相关学校的教学现状，对师范院校生物信息学课程教学内容、师资力量、教学模式和方法、跨学科合作、教学实践实施情况等方面的现状进行了积极分析和思考。目前，师范院校生物信息学教学的现状如下。

一、教学内容陈旧、教学资源缺乏

生物信息学是一门新兴的学科，在高等院校开设时间较晚，我国对生物信息学专业精品课程的建设方面投入不够，成熟的生物信息学教学大纲、教案、多媒体课件、教学视频和习题等教学资源稀少。目前，市场上也缺乏相关的生物信息学教学多媒体课件和音像制品辅导材料等相关产品，造成生物信息学教学资源匮乏的现状。

目前师范院校所用教材大多数是徐程主编的《生物信息与数据处理》，蒋彦等编著的《基础生物信息学及应用》等几种不同版本的教材。这些教材在知识性、科学性和系统性方面还行，但是在教学内容的新颖性、时效性和实践性以及生物相关背景的介绍和对师范院校的适用性等方面有所欠缺。生物信息学的知识日新月异，新的数据库、新的软件、新的算法层出不穷，而生物信息学的课堂往往不能及时地将最新进展呈现给学生，导致课堂内容陈旧，不利于学生的发展和对生物信息知识的合理掌握，从而影响了生物信息学教学的质量。

二、师资力量缺乏

生物信息学是一门新兴的交叉学科，需要熟练掌握计算机与生物学知识的老师来授课。然而，实际上，由于缺少生物信息学的专业教师，教授该学科的教师多为生物学其他课程兼任，这些老师往往缺乏专门的生物信息学训练，在知识的传授和应用方面存在欠缺。与生物信息学教学要求存在着较大的差距，不能很好地满足教学大纲的要求。另外，师范院校通常将生物信息学作为选修课来开设，该课程在专业建设和人才培养方案中的地位偏低，造成相关部门对师资培养不够重视。

三、教学模式和方法落后

由于生物信息学课程涉及大量的数据库和软件知识，教师普遍采用多媒体教学。而多媒体课件的容量通常很大，学生忙于笔记，难以把握重难点。同时，幻灯片展示的知识点犹如放电影一般一闪而过，学生没有足够的时间思考和消化，跟不上教师的进度。教师进行多媒体教学时，往往是一堂课上从头讲到尾，语调缺乏抑扬顿挫，没有起伏，学生很容易昏昏欲睡。因此，教师虽然使用的是先进的教学工具，采用模式的却是传统的灌输式教学，只管埋头照本宣科，不管学生接收领悟多少。学生为了达到期末考试标准，只顾死记硬背，这样的教育让学生失去创新精神和主动思考的能力，失去对生物信息课程的兴趣。

四、缺乏与相关学科的合作交流

生物信息学实际上是生物学与计算机科学的交叉学科。然而一般高校往往只在生命科学学院开设生物信息学，由生物学老师来担任授课老师。由于对计算机科学知识的缺乏，导致生物专业教师对生物信息学课程很难深入开展；另一方面，计算机科学专业由于没有开设生物信息学课程，使学生不能了解到生物信息学的重要性，以及如何使计算机科学更快更好地发挥其在生物信息学中的作用。总的来说，生物信息学课程的建设欠缺相关学科的协作，不能有效地整合资源，不利于培养复合型人才。

五、缺乏实践教学内容

现有的生物信息学课程也有一些实践内容，但实践课时数少，内容相对简单，缺乏系统完善的实践过程。教师为学生讲授具体知识时，通常只通过多媒体课件演示操作，并没有为学生设置具体的动手操作步骤。使得学生对信息反馈迟钝，印象不深刻，不容易掌握方法。生物信息学实践教学并不需要价格昂贵的实验设备，只需要一网的电脑和一些相关的分析软件便可以进行实验。然而，目前的状况是，生物信息学课程中真正开展实践性教学的内容少之又少。

生物信息学的学习是一个长期积累的过程，教学水平的提高也需要在大量的教学实践中不断总结和完善。我们通过分析发现，在师范院校生物信息学教学中仍存在很多问题，其原因是多方面的，需要教学工作者进一步深入探讨并提出切实可行的策略。

参考文献：

[1]汤丽华.浅谈大学本科生物信息学课程建设与教学[J].科技

信息,2010(1).

[2]贾小平,孔祥生.生物信息学实践教学初探[J].陕西教育,

2010(3).

[3]军.农学专业生物信息学课程教学改革探析[J].现代农

业科技,2010(5).

[4]郝新保.充分利用网络资源开展生物信息学教育[J].中国医

生物信息学培养方案范文第2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。

生物信息学培养方案范文第3篇

>> e―learning E―Learning系统架构模式研究 E—LEARNING：传统教学模式变革的方向 论E—learning教学模式在培训中的应用 从高校教师角度分析E―learning教学模式 E—Learning在非洲 用友e-Learning 浅谈E-Learning 信息化教育模式 构建e-Learning信息化教育模式初探 浅析E—learning课程结构的模式构建 完善ELearning 教学效果建议分析 E-Learning教学系统设计与实现 基于E—learning企业培训课程的教学设计 E—learning学习平台在教学中的应用 基于web的E―learning教学系统 基于E―Learning昀教学系统研究 U—Learning理念及LMS环境下PBL教学模式初探 Lessons in e-learning E—learning及其相关实践 基于语音情感识别的e-Learning教学探索 常见问题解答 当前所在位置：l）等进行序列比对、蛋白质结构预测等生物信息学分析操作。

最后，任课教师在组织学生寻找每个“问题”解决方案的过程中，可以通过分组讨论和集体讨论等形式渐进式地引导学生，在师生不断的交流和互动中，使学生不断修正自己对“问题”的理解并最终找到所有“问题”的最佳解决方案，达到学习目标。

三、改革效果与评价

通过近3年的改革实践，我们发现，在生物信息学实践课中采用PBL与E-learning相结合的新型教学模式，能够极大地激发学生的好奇心和学习主动性;国际互联网上大量的信息资源和学习工具可以有效拓宽学生的学习渠道、丰富学生的学习内容;在实际的操作过程中，学生内在的学习潜能能够被最大限度地挖掘出来，使学生对知识的学习由过去的被动吸收，变成了现在对知识的主动汲取，在提高学生认知水平和认知技能的同时，增强了学生的团队意识和协作精神;教师也由过去传统的课堂主宰者、学习效果裁判员，变成了学生自主学习过程中的组织者和引导者，使学生在知识学习过程中的核心地位得到了进一步的巩固和强化。“找到了问题的解决办法同时也学到了很多知识”、 “上课总是充满好奇心”、“太神奇了，只依靠生物信息数据挖掘和在线软件就可以进行不同物种间的进化关系分析”、“这门课有趣、不枯燥，学习起来不吃力”是近2年学生对生物信息学实践课教学的客观评价。当然，我们也注意到，在生物信息学实践课中实施PBL与E-learning相结合的教学模式还有许多方面需要进一步的加强和改进，比如如何更加有效地利用有限的课时让学生最大限度地获取知识、如何在确保以学生为中心进行教学的同时进行“因材施教”的分层次教学等。

实践教学是高等院校实施教育改革的重要环节，也是目前最有效的提高素质教育的教学形式之一，实践课教学质量的好坏，会直接影响学生对课程基础理论知识的理解、运用和学习的效果[6]。因此，只有在实践课教学中不断尝试先进的教学理念和教学模式，才能紧随时代步伐，探索出一条能够满足现代社会对人才需求的行之有效的实践课教学之路。

参考文献：

[1]叶子弘. 生物信息学[M].杭州： 浙江大学出版社， 2011.

[2]湛， 刘洋， 王媛等. 高等院校开展双语教学实践的研究――以《生物信息学》课程为例[J]. 农业教育研究， 2014， 80（03）： 35-37.

[3]Schmidt HG， Vermeulen L， Van Der Molen HT. Longterm effects of problem-based learning： a comparison of competencies acquired by graduates of a problem-based and a conventional medical school [J]. Med Educ， 2006， 40（6）： 562-567.

[4]贾丽艳， 温永峰， 刘桂林. 基于E-learning 技术的《基因工程》学习模式改革[J]. 河北农业科学， 2010， 14（3）： 162-164.

生物信息学培养方案范文第4篇

关键词基因组医学精准医学医学遗传学教学改革

随着“人类基因组计划”的完成，以及新一代基因组测序技术的广泛应用，我们已经步入“精准医学”（PrecisionMedicine）新时代。精准医学主要利用疾病基因组学以及药物基因组学大数据，通过基因诊断并以此为依据对疾病进行分类、分型，根据基因组特征，采用最新的个性化治疗等技术，为病人选择最佳的治疗方案，最有效的药物，最安全的剂量，对传统的医疗模式进行革命和创新。

基因组学始于20世纪80年代，90年代后随着人类基因组计划的启动而迅猛发展。基因组医学是由诸多科学家在2003年为纪念DNA双螺旋结构发现50年时所提出的一个医学领域的新名词。基因组医学是以人类基因组的研究为基础，将生命科学与临床医学相整合，从而将基因组的研究成果快速地应用于临床医学实践，这将是贯穿21世纪的在生命科学和临床医学领域的一次伟大革命。

在基因组医学时代背景下，各临床专业科室都必须适应基因组医学带来的临床变革，不断更新知识体系。医学遗传学作为一门基础和临床相互融合且发展飞快的学科，不仅要求医学生掌握基础知识，更要求其可以将相关知识致力于临床实践，这就要求我们对医学遗传学传统教学内容及模式进行调整。因此，如何以基因组医学为导向，着眼于精准医学，推进临床医学教育，加强医学遗传学教学，提高教学质量，更好地让学生掌握医学遗传学的临床应用，并在以后的工作中将其普及社会是我们面临的问题。综上所述，我们对医学遗传学教学内容、课程体系及教学思维等进行了改革。

1改进课程内容设置

我们以培养适应21世纪社会发展需要的新型医学人才为目标，根据医学专业的发展特点，合理设计医学遗传学课程，而课程的设置、编排等问题直接影响到教学进程、教学的内容和教学质量。因此，课程改革也是教学改革的核心问题之一。[1]

首先，对于基本的医学遗传学课程，我们将围绕遗传病开展教学，课前引导学生查阅资料，让学生对遗传病基础有一定了解，课堂抽查课前预习效果。课堂上从临床遗传病常见病例着手，用实例激发学生学习兴趣，介绍其发病机制，如何导致疾病发生和具体的研究方法，然后系统地介绍遗传物质在疾病的发生、发展过程中的作用，最后再从临床遗传学角度开展疾病的预防、诊断与治疗，基本知识点和原则逐点介绍。

其次，根据医学遗传学课程发展需要，我们新增加生物信息学内容，介绍如何利用信息学和统计学等学科的技术，收集、整理、研究目前快速发展的基因组测序、蛋白质组序列测定、结构解析和代谢组等领域的大规模数据，同时通过生物信息学的研究实例，讲解生物信息学的基本知识和重要作用，激发学生对本门学科的兴趣。通过病例为示范，引导学生将生物信息学理论知识用于实践。例如我们实验室收集到一个高度近视的隐性遗传家系，致病原因未明，我们先采用基因芯片进行连锁分析定位致病区间，然后对两个患者和一个正常人进行全外显子测序，指导学生运用生物信息学分析法对三个样本的测序结果进行数据分析，对检测到的患者共有的而正常人没有的外显子区间影响功能的纯合突变进行初步筛选并对定位致病区间的突变在家系内进一步筛选验证，最后成功定位到3号染色体189713156位置上的NLEPREL1基因一个GLN氨基酸的终止突变。该基因与胶原蛋白的装配和稳定性有关，此突变与带有白内障和玻璃体视网膜退化表型的非综合征型高度近视有关。这样的案例式教学法不仅巩固了学生对理论知识的理解，也提高了学生进行科学分析问题的能力。

医学遗传学是一门涉及数千种遗传性疾病的基础理论和临床实践的综合性学科，具有基础性和前沿性并存的特点。[2]为了让学生了解到最前沿的科研动态及相关遗传病的研究进展，我们同时开设了“医学遗传学研究进展”课程。“医学遗传学研究进展”是一门以“医学遗传学”课程为基础的课程，它着眼于现代医学遗传学最新最受关注的领域，旨在让学生对医学遗传学的知识进行消化和升华，它的课程内容紧跟国内外前沿，针对国内外研究的热点内容和最新进展设置讲座内容，结合教师当前研究的科研项目进展加以讲解，促使学生了解和关注医学遗传学的前沿进展。该系列讲座强调结合基础科学和临床科学，通过该课程的学习，开阔学生的眼界，掌握最前沿的科研进展。2改革课程体系

绝大多数疾病均与遗传相关，临床中每个科室都应不断更新对相关疾病的知识，因此我们在临床医学范畴下的二级学科的教学环节中应增加相关医学遗传学内容的介绍。例如，消化系统专业课，我们将增加消化系统的遗传学基础知识的介绍；神经内科专业课程，我们拟设置专门的神经内科遗传病及致病的遗传学基础的章节，系统介绍神经内科常见的遗传病种类、遗传学基础、分子和细胞系诊断方法以及相应的遗传咨询要点。

将基因组学作为一个大平台，根据不同的学科，每个学科上课的比重都不一样，把基因组医学与疾病基因组学灌输到临床，教师在授课过程中，不仅教授核心知识点，并且把基因组医学、遗传病学、精准医学、个体化医疗等理念贯穿到临床教学中去，使学生掌握从基因组水平上考虑对疾病诊断、防治与治疗的重要观念。通过打破常规，教授新的医学遗传学理念，以鼓励学生不拘泥传统的循征医学思维模式，以基因研究为导向，提倡“精准医学”，让个体化医疗这一概念从理论中走向生活。

3教学思维，引领学生建立个体化医疗的观念

在教学上，我们率先突破常规的循征医学思维模式，建立以基因研究为导向，提倡精准医学的思维模式。“精准医学”是以个体化医疗为基础，随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质上是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，精确寻找到疾病原因和治疗靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确亚分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益，这是对传统医疗模式的革命和创新。[3]美国总统BarackObama在今年年初的国情咨文中正式宣布精准医学计划（PrecisionMedicineInitiative），该计划的提出是集合了诸多现代医学科技发展的知识与技术体系，体现了医学科学发展趋势，也代表了临床实践发展的方向。[4]我们顺应时展潮流，率先将个性化医疗、精准医学的理念引入课堂，不断渗透精准医学理念，使学生掌握从基因水平上考虑对疾病诊断与防治的重要观念。

为引领学生建立个体化医疗的观念，需要我们加强各相关学科的交叉融合，使现有的教学知识体系更加完善，让学生们能够学以致用。我们积极推进与细胞生物学、生物化学、分子生物学、病理学、医学免疫学、生物信息学、预防医学、材料学、计算机学等其他学科交叉融合，既促进不同学科之间的相互融合交流，又培养了学生跨学科的思维模式。通过交叉学科的建设，学生将本科专业知识和医学遗传学知识重新组合，更具创新性思维。我们还成立了“教育部国家生命科学与技术人才培养基地”，吸引了不同专业的学生进入医学遗传学领域来，学生在实践课题或项目的设计当中，不仅仅局限于本学科，并引进其他相关学科的方法，利用其他学科的优势来弥补自身不足。

科学技术飞速发展，已进入大数据时代，高效准确地处理数据显得愈发重要。以医疗大数据作为支撑，通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗是“精准医学”的最终目的。因此，我们需要建立一套完善、有效的数据分析平台。我们与生物信息专业进行合作，将临床诊断中收集的数据，进行科学的数据分析，再将分析的结果反馈到临床中去，建立个体化医疗。同时，在授课过程中，不但传授医学遗传学核心知识点内容，而且将精准医学理念渗透到教学的各个环节，使学生从基因水平上考虑对疾病诊断与防治的重要观念。

生物信息学培养方案范文第5篇

关键词： 离散数学 简介 应用

1.离散数学的简介

离散数学是现代数学的一个重要分支，是计算机类专业的重要课程。它以研究离散量的结构及相互间的关系为主要目标，研究对象一般是有限个或可数个元素，因此离散数学可以充分描述计算机学科离散性的特点。它是传统的逻辑学、集合论（包括函数）、数论基础、算法设计、组合分析、离散概率、关系理论、图论与树、抽象代数、布尔代数，计算模型（语言与自动机）等汇集起来的一门综合学科。该课程主要介绍离散数学的各个分支的基本概念、基本理论和基本方法。这些概念、理论及方法大量地应用于数字电路、编译原理、数据结构、操作系统、数据库系统、算法的分析与设计、人工智能、计算机网络等专业课程中；同时，该课程提供的训练有益于学生概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高，有利于学生严谨、完整、规范的科学态度的培养。

2.离散数学在其他学科的应用

2.1数理逻辑在人工智能中的应用

人工智能是计算机学科一个非常重要的方向。离散数学在人工智能中的应用，主要是数理逻辑部分在人工智能中的应用，包括命题逻辑和谓词逻辑。命题逻辑就是研究以命题为单位进行前提与结论之间的推理，而谓词逻辑就是研究句子内在的联系。人工智能共有两个流派：连接主义流派和符号主义流派。在符号主义流派里，他们认为现实世界的各种事物可以用符号的形式表示出来，其中最主要的就是人类的自然语言可以用符号进行表示。语言的符号化就是数理逻辑研究的基本内容，计算机智能化的前提就是将人类的语言符号化成机器可以识别的符号，这样计算机才能进行推理，才能具有智能。由此可见，数理逻辑中重要的思想、方法及内容贯穿人工智能的整个学科。

2.2图论在数据结构中的应用

离散数学在数据结构中的应用，主要是图论部分在数据结构中的应用，其中树在图论中占着重要的地位。树是一种非线性数据结构，在现实生活中可以用树来表示某一家族的家谱或某公司的组织结构，也可以用它来表示计算机中文件的组织结构，树中二叉树在计算机科学中有着重要的应用。二叉树中三种遍历方法：前序遍历法、中序遍历法和后序遍历法，均与离散数学中的图论有密不可分的关系。

2.3离散数学在生物信息学中的应用

生物信息学是现代计算机科学一个崭新的分支，是计算机科学与生物学相结合的产物。目前，美国有一个国家实验室Sandia国家实验室，主要进行组合编码理论和密码学的研究，该机构在美国和国际学术界有很高的地位。另外，由于DNA是离散数学中的序列结构，美国科学院院士，近代离散数学的奠基人Rota教授预言，生物学中的组合问题将成为离散数学的一个前沿领域。而且IBM公司将成立一个生物信息学研究中心。在1994年，美国计算机科学家阿德勒曼公布了DNA计算机的理论，并成功地运用DNA计算机解决了一个有向哈密尔顿路径问题，这一成果迅速在国际产生了巨大反响，同时引起了国内学者的关注。DNA计算机的基本思想是：以DNA碱基序列作为信息编码的载体，利用现代分子生物学技术，在试管内控制酶作用下的DNA序列反应，作为实现运算的过程；这样，以反应前DNA序列作为输入的数据，反应后的DNA序列作为运算的结果，DNA计算机几乎能够解决所有的NP完全问题。

2.4离散数学在门电路设计中的应用

在数字电路中，离散数学的应用主要体现在数理逻辑部分的使用。在数字电路中，广于使用的逻辑代数即为布尔代数。逻辑代数中的逻辑运算与、或、非、异或与离散数学中的合取，析取、否定、异或（排斥或）相对应。数字电路的学习重点在于掌握电路设计技术，在设计门电路时，要求设计者根据给出的具体逻辑问题，求出实现这一逻辑功能的逻辑电路。

总之，离散数学无处不在，它的主要应用就是在各种复杂关系中找出最优的方案。离散数学完全可以看成是一门量化的关系学，一门量化了的运筹学，一门量化了的管理学。现在我国每一所大学的计算机专业都开设离散数学课程，正是由于离散数学在计算机科学中的重要应用，因此可以说没有离散数学就没有计算机理论，也就没有计算机科学。所以应努力学习离散数学，推动离散数学的研究，使它在计算机中有着更广泛的应用。

参考文献：

[1]朱家义，苗国义，等.基于知识关系的离散数学教学内容设计[J].计算机教育，2010（18）：98-100.

[2]方世昌.离散数学.西安电子科技大学出版社，1985.

[3]陈敏，李泽军.离散数学在计算机学科中的应用[J].电脑知识与技术，2009，5（1）：251-252.