生物信息学导论课程与进阶课程比较

刘 伟，孙志强，宫二玲，谢红卫

(国防科技大学机电工程与自动化学院，湖南长沙410073)

生物信息学是指综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解生物数据所包含的生物学意义的一门新兴的交叉学科，它涉及到生物信息的获取、处理、存储、分发、分析和解释等各个方面，具有综合性、前沿性和应用性强的特点［1]。因此，生物信息学相关课程的开设具有较大的难度。

目前，国内外多所高校开设了生物信息学的相关课程。按照授课对象和授课目的的不同，生物信息学的相关课程可以分为导论课程和进阶课程两大类。这两大类课程的教学实施过程存在一定的区别，同时也有一些共同的特点。本文综合国内外高校的课程设置，结合我校实际教学经验，详细讨论这两大类课程和进阶课程的异同，提出了有针对性的课程内容安排和教学方法。

1 国内外生物信息课程设置情况

国内外已有多所高校开设了生物信息学的相关课程，如北京大学的“生物信息学导论”、中国科技大学的“生物信息学”、中国科学院的“生物信息学与系统生物学”和美国麻省理工大学的“Bioinformatics and Proteomics”等。表1给出了国内部分大学生物信息学课程设置的概况。

通过分析和比较国内外多所高校相关课程的设置，可以发现它们有一些相通之处，如都要体现生物信息学作为交叉学科的特点，都要以生物学问题为依托建立数学模型并应用相关算法。然而，各个课程的授课对象和授课重点又不尽相同，如有面向多个专业本科生开设的导论课程，也有面向生物学相关专业研究生开设的进阶课程，有的侧重于生物学工具使用和算法介绍，有的则侧重于生物学本身的问题描述和解决过程。总的来说，可以按照导论课程和进阶课程的分类不同特点，来设计有针对性的和合理的课程方案。

表1 国内部分大学的生物信息学课程比较

2 导论课程与进阶课程的差异

2.1 教学目标

导论课程的目标是:介绍生物信息学的基本概念和方法，了解生物信息学的一般应用过程。通过课程学习，希望学生了解生物信息理论体系的形成与发展过程，开阔视野，培养对于生物信息学相关课程的学习兴趣。

进阶课程的目标是:介绍生物信息学的研究现状和科学前沿。通过课程学习，展示最新的交叉科学的研究思路和方法，结合现有专业背景知识来解决生物学中的数据分析问题，掌握重要的生物信息学问题的分析方法和解题技巧，为从事生物信息学领域的研究和应用打下坚实基础。

2.2 内容设置

对于导论课程，在内容设置上要做到点面结合。既要保证内容的广度，保持内容的系统性和完整性，又要注意内容的深度。在理论讲解的基础上，挑选一些较为重要的研究内容，以具体的实例展示生物信息学的研究思路。同时，应注意内容的趣味性和与实际生活之间的联系。

对于进阶课程，由于研究生已有一定的知识储备，应重点突出内容深度。我们可用专题的形式对生物信息学最新的热点问题作以介绍，应特别强调研究思路的形成过程和研究方法的可操作性，针对具体的研究实例，逐步展示生物信息学的研究过程。同时，进阶课程应保证内容的新颖性，可以对本领域尚未解决的科学问题开展讨论。

2.3 教学方式

对于导论课程，可以充分运用多种教学方式和手段，如幻灯片与板书相结合，图片与实验动画和录像相结合，教师讲解与学生研讨相结合等。预留一些相对简单的问题，鼓励学生参与课堂讨论。由于本科生现有基础知识较少，在提问前应充分讲解问题的相关背景，给出一些提示信息，保证问题的难度适中。我们还可让学生准备一些小的研究报告，如调研最新的科技进展，与实际生活相关的案例，诺贝尔获奖者的研究经历等，进行约10分钟课堂报告。

对于进阶课程，采用互动式和研究型教学方式，学生可以主动参与课堂研讨［2]。研究生能在充分研讨的基础上提出可行的研究方案，经过教师对当前研究工作的讲解，让他们思考并解决问题。我们还可设置部分题目，要求学生在课后通过编写程序或应用软件来完成课题研究，并在课堂上让学生进行汇报。做得好的题目还可以写成研究论文，投稿到相关期刊发表。

3 导论课程与进阶课程的共性

3.1 概念清楚

生物信息学作为一门交叉学科，涉及很多新概念。如基因组部分就涉及到基因、基因组、人类基因组计划、基因组测序、序列对比和基因变异等多个新概念。在有限的学时范围内，要求学生一下子掌握这么多的新概念，难度非常大。

教师在解释概念的过程中，应尽可能以图片和实例的方式进行演示，使学生对概念产生直观的印象。如介绍基因组的概念时，首先，要说明基因组的定义是什么，它和传统的基因研究有什么区别;然后，以人的基因组为例，说明模式生物的基因组有多大的规模，含有哪些序列信息;最后，对基因组研究的内容和可能的应用作以介绍。这样一来，才能为介绍基因组的研究内容和分析方法提供良好的基础。要特别注意，每堂课引入的新概念应尽可能的少。在每一个学时的讲解中，新概念应不超过3个，否则学生将很难完全掌握。

3.2 围绕主线

授课内容的主线可以是启发式的问题，即在进入课程主要内容之前，首先提出一些问题，然后逐步解决这些问题。如在讲解蛋白质组学相关研究时，可以首先以三聚氰胺和地沟油等食品安全检测问题为切入点，提出样本的蛋白质鉴定问题，然后引入质谱技术和数据分析方法。

内容主线也可以是历史的发展顺序，这是比较常用的方式，也容易为学生所接受。如在讲解分子生物学基础时，可以按照基因发现的历史，逐步说明生物学如何从表观遗传学进入分子层面的遗传规律研究。

还有一种主线是授课内容之间的内在联系，由于不易挖掘，这种线索在授课过程中应用不是很多。这种主线适用于涉及内容较多，但各内容之间关联不是非常紧密的情况。如在讲解算法基础的时候，不仅涉及概率论基础、相关和回归，而且涉及分类的基本算法。这些算法都可以疾病为主体来展开讨论，如概率论基础可用于评价某种疾病的患病率和死亡率，相关和回归可用于分析某种疾病的关联因素，而分类算法可用于疾病的分型。以一种疾病为主线，可以将这些方面的内容有机的结合起来，便于学生更好的理解和掌握相关知识。

3.3 因材施教

教师可以在课程开始前，以问卷调查或当面讨论的方式，了解学生的预修课程和对相关背景知识的掌握情况，以便有针对性的进行内容准备和教学实施［3]。例如，针对生物学专业的学生，可以适当减少生物学基础部分的篇幅，着重强调如何从生物学中发现问题，以及如何利用计算机方法来解决问题。而针对工科相关专业的学生，可以适当减少算法部分的篇幅，着重说明生物学数据与其他学科中数据的不同特点，需要应用哪些特殊的数据分析方法。有时授课对象来自于很多不同的专业，就需要兼顾各方面的需求。

3.4 加强实践

我们在教学过程中，应预留足够的时间给学生进行实践。如中科院的“生物信息学”课程中，专门设置了上机时间，要求学生在指定时间内完成数据库查询与数据处理题目。但是考虑到学时的限制，很难保证所有的课程设置中都有专门的上机学时。对于导论课程，可以设置一些相对简单的题目，如氨基酸序列片段的比对，让学生在课堂上经简单计算来进行求解。对于进阶课程，可以要求学生课堂上利用常用的软件工具，如Matlab的生物信息学工具箱，解决一些实际的生物信息学问题。在考试时，可以适当降低闭卷考试的比例，要求学生通过编程或软件应用，来解决一些实际问题。对于进阶课程，也可以取消闭卷考试，完全根据学生的实践环节来给予评分。

4 结语

我们通过分析生物信息学的课程特点，将其相关课程分类为导论课程和进阶课程。针对这两类课程不断地探索新的教学方式和手段，取得了较为满意的教学效果。学生不但掌握了扎实的基础理论知识，而且增强了创新意识和实践动手能力。

［1] 刘伟，张纪阳.《生物信息学》课程中研讨式教学实践［J] .北京:中国电力教育，2012，23:60-61.

［2] 刘国福，李慧，张玘等.研究生课程研讨式教学初探［J] .长沙:高等教育研究学报，2009，32(1):37-38.

［3] 赖绍聪，华洪，王震亮等.研究性教学改革与创新型人才培养［J] .北京:中国大学教学，2007，8:12-14.