生物信息學產生的背景精選(九篇)

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第1篇：生物信息學產生的背景范文

關鍵詞：生物信息學；教學方法；醫(yī)學本科生

中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2017）51-0146-03

生物信息學是20世紀80年代末隨著人類基因組計劃的啟動而興起的一門新的交叉學科[1-2]。它包含了生物信息的獲取、處理、儲存、分發(fā)、分析和解釋等在內的所有方面；綜合運用數學、計算機科學和生物學的各種工具，來闡明和理解大量數據所包含的生物學意義。目前，生物信息學在醫(yī)學領域中已廣泛應用于基礎醫(yī)學、臨床醫(yī)學及藥學等多個學科。特別在科學研究工作中，生物信息學的作用逐步顯現，越來越受到重視。近期，精準醫(yī)療概念的提出與相應模式的推進，進一步強化了運用生物信息學工具的要求。精準醫(yī)療是將臨床信息、患者表型與基因蛋白譜進行整合，從而為患者量身制定精準診斷、預后及治療策略。因此在高通量測序產生數以萬計的龐大組學數據中，只有依托生物信息學技術，才能探尋基因突變、藥物靶向等隱含遺傳學奧秘的精確位點，進而提供可靠的個性化治療方案?？梢?，生物信息學是精準醫(yī)療的核心內容之一。當前，大多數醫(yī)學院校均已開設研究生生物信息學課程，但尚未將生物信息學正式列入本科生培養(yǎng)方案，以選修課形式開設生物信息學課程的院校也極為鮮見。醫(yī)學本科生是祖國醫(yī)學的未來，是臨床一線最直接的儲備軍，面對飛速發(fā)展的生物技術和以幾何級數增長的生物大數據，如果現階段的醫(yī)學本科生還不能學會如何利用和解讀這些資源，這將大大阻礙臨床醫(yī)學的發(fā)展。綜上，一方面醫(yī)學領域對生物信息學方面存在旺盛的需求，另一方面大多數院校均未正式開設本科生生物信息學課程，造成生物信息學人才極度緊缺。針對這一現狀，筆者近年來圍繞在研的各項科研課題，選拔學有余力的優(yōu)秀學生，在學校開展的各項大學生科研能力訓練、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目支持下，吸收本科生進入實驗室，對醫(yī)學類本科生的生物信息學教學實踐方面做了一些嘗試，培養(yǎng)了一些初步掌握生物信息學知識與方法的本科學生。在此對教學過程中的感想和體會做一簡要總結，并對本科生生物信息學的教學模式進行了探討。

一、在醫(yī)學本科生中開展生物信息學的教學實踐

（一）尊重學生的教育主體地位，實施因材施教

由于生物信息學涵蓋了計算機科學、統(tǒng)計學、分子生物學和分子遺傳學等諸多學科相關知識，所以一般情況下生物信息學科研實踐的開展要遲于上述各門課程。在開展的過程中，要充分考慮學生的自身條件，進行分組施教。因為不同學生對相關背景知識的掌握不同，會導致他們接受相關教學內容的快慢程度不一樣，因此要針對不同層次的學生開設不同等級的實踐內容。此外，根據學生將來從事的工作類型導致的對生物信息學的需求不同，可有針對性地分成科研組和臨床組。如有些學生將來可能主要從事科研工作，因此希望掌握較多的生物信息學知識，包括各種計算機語言的使用、編程、復雜統(tǒng)計軟件的使用等等，這類學生學習熱情比較高漲。

（二）構建多學科教師組成的教學團隊，實現知識的互補與整合

由于生物信息學是一門新興的交叉學科，需要計算機學、統(tǒng)計學、醫(yī)學生物化學、醫(yī)學遺傳學等相關學科的共同發(fā)展來支撐。此外，生物信息學專業(yè)知識較為前沿，而且涉及的醫(yī)學研究領域較多。再加上目前生物信息學的專業(yè)教師缺少，這就限制了學科的發(fā)展。因此，在教學過程中應該合理組建教學團隊，授課教師需要來自不同的專業(yè)，了解本專業(yè)最新的知識，教師之間相互學習溝通，將不同學科的相關知識整合起來[3]，并需持續(xù)補充和學習生物信息學前沿知識，在授課內容上還要體現教師自身優(yōu)勢。這樣不但可以在知識結構上互補，還可以滿足不同專業(yè)學生的需求。

（三）圍繞教師在研科研課題和學術會議，追蹤醫(yī)學研究前沿

生物信息學是一門快速發(fā)展的學科。近年來計算機技術、生物技術以及醫(yī)學技術及醫(yī)療模式都在快速更新。因此醫(yī)學生生物信息學實踐教學不能拘泥于原有教材。在進行基礎和共性的知識教學時要利用教材。而對于前沿的知識，教師一方面要結合在研的各項科研課題引入知識點，另一方面可帶學生參加一些與生物信息學相關的學術會議，讓他們開闊眼界，增長見識，激發(fā)科研靈感。

（四）調動學生主觀能動性，激發(fā)其學習潛能

由于學生專業(yè)背景知識掌握程度差異較大，以及學生自身興趣不同，傳統(tǒng)的大班教學較難達到一致性的教學效果。因此，在教學過程中可以采取不同的分組方式以滿足學生不同的需求。由于現階段生物信息人才非常缺乏，因此在教學過程中，對于個別基礎較強的學生，教師可以有針對性地對他們進行一些更深層次的培養(yǎng)，充分挖掘學生的潛力，利用課余時間，合理安排一些“實戰(zhàn)”性任務，通過實踐鍛煉，提升他們的專業(yè)科研素質，為當代生物信息學的發(fā)展培養(yǎng)特色人才。如我校2009級臨床專業(yè)熊同學、2010級藥學專業(yè)本科生熊同學，都對生物信息學興趣非常濃厚，在科研實踐中表現得十分出色，充分利用課余和寒暑假時間，在老師的精心指導下，用perl語言成功編寫出分析組學數據的一系列程序。在研究生面試時，他們扎實的生物信息學功底獲得導師的青睞，并成功讀取/保送了國內知名大學的研究生。

二、醫(yī)學本科生生物信息學教學方法、教學模式的探討

（一）PBL教學法在案例教學中的應用

PBL（Problem-BasedLearning）教學法[4]，也稱作問題式學習。生物信息學是一門操作性和實驗性很強的學科，要利用互聯網、計算機和各種生物信息學數據處理軟件來解決實際問題。目前，生物信息學已成為生命科學研究領域的重要工具。在實際訓練中應以問題為導向，針對每個知識點盡量從實際的應用案例出發(fā)，引導學生自主探究、合作學習、進行交流。注重培養(yǎng)學生的實際操作能力和解決問題的能力，使學生能在解決問題的過程中學會各種技能，如統(tǒng)計方法、計算機語言和軟件的基本使用、編程技巧及數據庫的運用等。隨著生物信息學技術的快速發(fā)展，整合不同生物技術產生的數據將有利于人們發(fā)現疾病致病相關位點和藥物作用靶點。在本實驗室開展的PBL教學實踐中，我們以代謝性疾病作為主要研究方向，對糖尿病、高膽固醇血癥及肝癌等展開了疾病相關基因/位點的全基因組篩查。

（二）在教學過程中發(fā)揮優(yōu)秀學生的引領作用，以點帶面

由于生物信息學在醫(yī)學研究中的重要性逐漸凸現，因此要求參加科研實踐培訓的學生人數逐年增多。而目前生物信息學專業(yè)的老師相對缺乏，為了解決這一矛盾，我們在實踐教學和科研中摸索出一種新的方法，即以“導師-學生雙向選擇制”遴選學生進入老師課題組后，以優(yōu)秀學生為中心，采用以點及面式訓練。與以往的老師帶學生做試驗的傳統(tǒng)模式不同，在培訓中教師除作為指導老師外，還要善于在眾多的學生中發(fā)現優(yōu)秀的人才，并對這些有天分的學生進行精細培養(yǎng)，然后以這些人才為中心點，進行放大，即由一個優(yōu)秀的學生指導幾個后參加培訓的學生，在這幾個學生中再選出優(yōu)秀的學生作為下一輪的指導“老師”，這種以點帶面的特色實踐教學模式不但能節(jié)約大量教學資源，而且將最大限度地挖掘學生的科研潛力，有利于培養(yǎng)學生的科研創(chuàng)新素質。

（三）以大學生的各類科研訓練、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目為載體開展教學活動

目前，科技創(chuàng)新已成為發(fā)達國家保持持久競爭力的“法寶”。中國早在若干年前就確立了“科技興國”的戰(zhàn)略目標。大學生是祖國的未來，大學生科研創(chuàng)新能力的培養(yǎng)是21世紀高校人才培養(yǎng)的核心內容。國內外眾多高校都開展了多種形式的大學生創(chuàng)新訓練計劃。因此，將生物信息學科研訓練與學校開展的各類科研創(chuàng)新訓練計劃（如大學生“挑戰(zhàn)杯”、“創(chuàng)新學分”或“大學生創(chuàng)新性實驗計劃”等）相結合，將更加有效地利用各種資源，全面鍛煉學生的科研創(chuàng)新能力，例如，文獻的檢索與閱讀，各種組學數據的收集、處理和分析，程序的編寫，實驗設計和操作，科研項目書的撰寫，科研論文的書寫等。

（四）同步開展科技文書的寫作訓練，總結成果保持學生的熱情

疾病的發(fā)生發(fā)展與特異基因的改變密切相關，鑒定與疾病相關的基因是醫(yī)學科研工作的重要內容之一。在科研實踐訓練中，學生利用生物信息學方法，通過分析處理感興趣的數據（如基因組、轉錄組、單核苷酸多態(tài)性、全基因組關聯分析等），可挖掘出一些與疾病相關的內在信息，或再通過實驗對分析結果加以驗證。教師可鼓勵學生將這些階段性的成果進行發(fā)表，這對學生來說是一種能力上的認可，可以增加學生的科研信心，激發(fā)他們的科研熱情和動力。此外還要鼓勵學生積極申請學校乃至全國性的大學生“挑戰(zhàn)杯”等競賽。培養(yǎng)學生的創(chuàng)新和挑戰(zhàn)激情，以便激勵他們在科研之路上能再創(chuàng)新高。如我校2012級本科生王同學，從大學一年級開始就進入實驗室學習生物信息學分析數據，勤奮鉆研，已分別于2013和2014年發(fā)表了2篇核心文章，并已成功申請到我校大學生“挑戰(zhàn)杯”項目，在我校大學生作品“挑戰(zhàn)杯”競賽中獲得二等獎。這些成果極大地鼓舞了同學們的科研熱情。

三、本科生生物信息學科研實踐中存在的問題

隨著生物信息學在醫(yī)學領域的廣泛應用，越來越多的學生意識到這門學科的重要性，都積極參與實踐練習。而生物信息學實踐離不開計算機這一硬件設備，同時由于生物數據量龐大，這就要求較高的計算機的配置。此外，現階段生物信息學專業(yè)教師比較缺乏，在一定程度上也會影響教學實踐的開展。因此，對醫(yī)學本科生開展生物信息學實踐訓練尚需相關資源的配套和完善。

四、結語

本文主要探討了對醫(yī)學本科生開展生物信息學科研實踐過程中的一些感想和體會，并在多年教學實踐基礎上，總結出一種以科研為核心、學生為主體、訓練項目為載體的科研實訓教學模式。當前雖然一些醫(yī)學院校已經開設了生物信息學課程，但是在教學內容、教學方法和教學模式上還有很多不足，尚有待進一步的摸索和改進[5-6]。此外，我們要加大硬件設施的投入，并不斷加強師資隊伍建設，積極參與教學改革，整合各種教學力量，從而提高生物信息學教學質量。

致謝：感謝南昌大學醫(yī)學實驗教學中心汪雁老師生前對本科生生物信息學教學方面的貢獻！

參考文獻： 

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[5]冉景盛，姚啟倫.生物信息學創(chuàng)新教學模式初探[J].生物學通報，2009，44（1）：46-48. 

第2篇：生物信息學產生的背景范文

【關鍵詞】移動教學微課翻轉課堂混合式教學生物信息學

【中圖分類號】G642.3【文獻標識碼】A【文章編號】2095-3089（2017）52-0104-02

生物信息學是20世紀80年代末隨著人類基因組計劃的啟動而興起的一門新的交叉學科。它以生物學研究中產生的數據為研究對象，綜合運用計算機科學、統(tǒng)計學、數學和生物學等相關學科中的知識與方法，對研究數據進行獲取、分析、加工與存儲，揭示這些數據中所蘊含的生物學規(guī)律[1，2]。近年來，隨著測序技術的革新，產生了海量的基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組、表觀組等組學數據，以及序列和結構變異數據，生命科學研究者相應配套開發(fā)了大量的數據分析軟件和數據庫，有力推動了生命科學的發(fā)展。因此，開展生物信息學課程對生命科學相關專業(yè)的學生至關重要。

為了更好地培養(yǎng)學生的科學素養(yǎng)，拓寬學生的就業(yè)方向，我國一些高等院校相繼開設了生物信息學課程，有些高校還于近年設立了生物信息學專業(yè)，同時研究生的生物信息學訓練也在日益加強[3]。但是由于該學科的發(fā)展日新月異，以及其交叉學科的特性，在教學過程中存在著教學大綱和學時不匹配、教材選擇較困難、理論和實踐教學脫節(jié)和學生重視程度不夠等諸多問題[2]，而這些問題在傳統(tǒng)的教學模式中不能夠很好地解決。近年來，得益于信息化的快速發(fā)展，各種類型的網絡課程擴展了教學資源，增加了教師和學生間溝通的渠道，提高了有限課堂時間的教學效率，很好地彌補了傳統(tǒng)教學模式的不足[4]。筆者根據學習及教學過程中遇到的問題，基于生物信息學的課程特點，擬探討傳統(tǒng)教學方法與網絡平臺資源有機結合的教學模式，為該課程的教學改革提供思路，并為提高教學效果提高方法和參考。

一、傳統(tǒng)教學模式及其存在的問題

生物信息學是交叉學科，所涉及的基本概念廣，所要求具備的基本技能多，所包含的知識更新速度快，同時注重培養(yǎng)學生解決相應實際問題的能力，具有明顯的綜合性、前沿性和應用性強等特點。在有限課時內讓大部分學生理解當前生物信息學主要理論知識、熟悉各類數據庫和軟件的使用、掌握必要分析技能，這對于老師的講述和學生的學習都是不小挑戰(zhàn)。在生物信息學教學實踐過程中我們發(fā)現以下四個方面的問題：

1.課程要求和課時數不匹配

生物信息學是近年來，應分析基因組等海量數據的迫切需求，而興起的一門新興交叉學科，要求學生不僅具備生物學的相關知識，而且還需具備計算機科學、數學、統(tǒng)計學等學科的相關知識。對于生命科學相關專業(yè)的學生，其信息科學背景知識薄弱，而且不同專業(yè)所講述的生物學知識也不盡相同，這就要求更多的時間介紹相關基礎知識。另外，生物信息學研究內容更新速度快，教學內容也需要更多的課時進行擴展和更新。但是多數專業(yè)的教學大綱中生物信息學課程的課時數非常有限，教學內容多與課時數少的矛盾非常突出。

2.學生實際數據分析能力訓練不夠

生物信息學是一門高度強調實際數據分析能力的學科，大多數學生此前沒有接觸過相關分析內容，盡管興趣強烈，但是實驗操作時間遠遠不能滿足學生的需求。另外，學生畢業(yè)后不管是選擇從事生物信息相關行業(yè)，還是選擇在生物信息學領域繼續(xù)深造，都需要具備足夠的數據分析能力。教學過程中很難在有限的課時內提升實驗分析強度，個性化地解決學生在實驗分析中遇到的問題，幫助學生將強烈的學習興趣轉化為堅實的分析技能。

3.教材更新速度過慢

生物信息學研究內容更新速度快，新領域、新問題、新數據、新方法和新結論層出不窮。但是目前大部分生物信息學教材的主要講述內容仍是基本的數據庫搜索、核酸和蛋白質序列分析和序列比對等內容，而目前主要的研究內容涉及較少，例如基于序列和結構變異的群體遺傳研究和全基因組關聯分析研究。

4.學生專業(yè)英語掌握不夠

生物信息學研究中絕大多數重要的數據庫、軟件說明、軟件日志和報錯信息、科研文獻報道和教材等等都是英文表述。但是在教學過程中，一些數據庫的說明和返回結果學生都表示理解起來很困難，自己動手查閱的主動性不夠，導致教學效果大打折扣，也挫敗了很多學生自主學習的主動性。

二、現存的網絡資源

1.微課

微課源于美國北愛荷華大學的LeRoyA.McGrew教授，其主題和重點突出，內容短小精悍、交互性好，表現形式多樣，短時間內有明確的教學目標，集中說明一個問題。微課允許學生利用碎片化的時間進行學習，提供了泛在學習的可行性，有利于培養(yǎng)學生的自主學習能力，是傳統(tǒng)教學模式的有力補充[5]。目前各大高校都在提倡制作微課資源，并且公布與網絡之上，可在教學過程中加以引進和應用。

2.國家精品課程的網絡資源

國家精品課程是具有一流教師隊伍、一流教學內容、一流教學方法、一流教材、一流教學管理等特點的示范性課程。國家精品課程資源網（http：//jingpinke.com/）目前包括4000多門國家級精品課程，其中包括多個高校的生物信息學課程。學生可以課下利用便利的因特網和4G無線網絡進行自主學習，不僅可以擴展知識面，還可以對課堂內容進行有效的復習和鞏固。

3.網絡公開課

網絡公開課是指高校在網上提供課堂實錄的錄像，將優(yōu)勢教育資源呈現在全世界求知者前。目前網絡公開課的資源非常豐富，不僅包括高校網站上的公開資源，例如北京大學高歌老師等主講的生物信息學導論，還包括一些大型網站上的公開課資源，例如網易公開課、新浪公開課、MOOC網和央視網的中國公開課等等。另外，網絡上也有一些國外高校的公開課程。

4.移動教學資源

筆記本、手機和iPad等移動網絡工具的普及，不僅大大方便了人們的日常生活，也為生物信息學的教學改革提供了新的途徑。陳亮等將移動網絡工具引入生物信息學課堂教學，事件證明移動教學方法比傳統(tǒng)的教學模式更能激發(fā)學生的學習和實踐興趣，提高學生的動手能力，同時加強了師生間的互動，并最終提升了教學效果[6]。

三、網絡資源在生物信息學教學中的應用模式探索

雖然目前關于生物信息學課程的網絡資源較多，但是在生物信息學相關教學工作中應用的并不多，尤其是綜合翻轉課堂、微課和移動網絡設備等的新型教學方法的應用?？紤]到生物信息學這門新型交叉學科教學中存在的問題，充分利用公共網絡資源和新型教學手段，勢在必行。具體原因和方法如下：

1.建立基于“翻轉課堂”的教學模式

翻轉課堂是通過提前介紹教學內容和教學目標，并且公布相關網絡資源的獲取地址和方法，讓學生在課前完成學習過程。然后在課堂時間，教師通過問題收集、解答、探討和針對性輔導等形式，完成學生“內化知識”的過程。通過課堂教學過程的翻轉，將大量教學內容和實踐分析翻轉到學生課前進行，利用有限的課堂教學時間，組織學生開展問題探討和項目分析，協(xié)助學生掌握和消化復雜的生物信息理論和分析技能更好地內化于心，有效解決教學內容多與課時數不足的矛盾。

2.教學資源的進一步完善

翻轉課堂需要將教學課件、教學內容、教學目標、網絡資源地址、前期錄制的教學錄像和輔導資料等在學校教學平臺進行和實施，以便于學生隨時進行學習和查閱。

3.教學平臺的搭建

作為高度強調實驗分析能力的一門學科，強化學生分析能力是重要的教學目標。課程組需要搭建簡易的生物信息服務器，并提前放置教學內容所涉及的生物信息學軟件和例子數據，然后在整個學期向學生開放，便于學生隨時隨地進行數據分析實驗，強化理論與實踐的結合。

4.課程評價方式的改進

為了督促大家在課前進行學習，需要將最終的期末考試分散在整個學期分別進行，可以通過提問和課堂測驗的方法考核學生課前學習情況，并記入期末考試成績。另外在期末考試中，通過實驗能力測試，重點考察學生的實際數據分析能力，降低對記憶性知識點的考核，督促學生平時進行數據分析能力鍛煉，以達到生物信息學課程的教學目標。

綜上所述，充分考慮生物信息學的課程特點，探討傳統(tǒng)教學模式中存在的問題，通過教學模式和方法的改革，充分利用網絡資源，解決在教學過程中遇到的問題，為該課程教學目標的實現提供參考。

參考文獻： 

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第3篇：生物信息學產生的背景范文

關鍵詞：人工神經網絡；教學實踐；教學方法；生物信息學

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）17-0208-03

人工神經網絡是在神經生理學、生物學、數學、計算機學等學科發(fā)展的基礎上提出的，模擬人類大腦的結構和思維方式處理、記憶信息的一門學科。具體來說，早在20世紀40年代，隨著醫(yī)學、生物學家們對人腦神經的結構、組成以及信息處理的工作原理的認識越來越充分，有學者提出以數學和物理方法對人腦神經網絡進行抽象，并建立簡化的模型，用以進行信息處理，這種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型，稱之為人工神經網絡ANN（Artificial Neural Network）[1]。

在人工神經網絡中，各種待處理的對象（數據、特征、字符、抽象的模式等等）都可用神經元處理單元表示。這些神經元主要可以分為輸入神經元、隱含神經元和輸出神經元三大類。其作用各不相同，作為輸入神經元的處理單元用來與外界產生連接，接收外界的信號輸入；隱含神經元處于中間層，為信息處理的不可見層；輸出神經元主要實現結果的輸出。神經元之間相互連接，連接的權重反映了各神經元之間的連接強度，神經元之間的連接關系中蘊含著信息的表示和處理。人工神經網絡主要是在不同程度、不同層次上模擬大腦處理信息的風格，具有非程序化、較強的適應性、自組織性、并行分布式等特點，其實現主要是通過網絡的變換和動力學行為，涉及數學、生物學、人工智能、計算機科學、非線性動力學等多個學科[1]。作為一門活躍的邊緣叉學科，在處理信息方面，相比于傳統(tǒng)人工智能方法具有非線性適應性，成功地應用于神經專家系統(tǒng)、模式識別、組合優(yōu)化、預測等多個領域，尤其在生物信息學領域得到了廣泛的應用。生物信息學是20世紀末發(fā)展起來的一極具發(fā)展?jié)摿Φ男滦蛯W科。人類的基因中蘊含著大量有用信息，利用神經網絡可以對這些海量的信息進行識別與分類，進而進行相關的生物信息學分析。如利用神經網絡分析疾病與基因序列的關系，基于神經網絡對蛋白質結構的預測，基因表達譜數據的分析，蛋白質互作位點的預測等等，都取得了很好的效果[2]。

因此，在生物信息相關專業(yè)的本科生中開設人工神經網絡課程尤為重要。經過多年的研究發(fā)展，已經提出上百種的人工神經網絡模型，這就需要教師針對不同的專業(yè)背景，不同層次的學生，講授不同模型的核心思想、推導過程、實際應用等等。本文主要根據人工神經網絡在生物信息學相關專業(yè)的教學實踐，從以下幾個方面進行探討。

一、引導式教學，激發(fā)學生的學習積極性

神經網絡作為一門偏于理論分析的學科，傳統(tǒng)的教學模式，即首先講解模型的起源，接下來介紹模型的核心思想，然后就是一連串的數學公式推導，面對滿黑板的公式，學生很難提起興趣去認真學習相應的模型。所以，如何激發(fā)起學生的學習積極性，讓學生重視這門課程，更好地掌握課程內容，掌握相關的模型理論基礎、核心思想，更好地服務于本專業(yè)，是人工神經網絡教學者亟待解決的問題。

首先，在導課的時候要生動，以引起學生對將要學習的內容的好奇心，讓學生有興趣投入到課堂學習內容中去。布盧姆說過：“最大的學習動機莫過于學生對所學知識有求知的興趣。”只有在這種動機下的學習，才會提高自身的主動性與自覺性，達到提高教學質量的目的[3]。例如，在講解hopfield神經網絡的時候，通過舉例對蘋果、橘子的質地、形狀、重量等特征的描述，運用“0，1”進行量化描述，然后應用神經網絡就可以進行有效地分類；對于旅行商TSP問題，也可以通過hopfield神經網絡尋找到最優(yōu)路徑。那么，這些問題是如何解決的呢？就需要大家來一起揭開hopfield神經網絡的神秘面紗。其次，由于神經網絡涉及大量的數學公式與數學方法，學生往往會有畏懼的心理，這就需要教師幫學生澄清思想誤區(qū)，現在很多用于數據分析與計算的軟件，如matlab工具箱、R軟件里面都有很成熟的人工神經網絡軟件包，所以，學生只需要理解其工作原理、核心思想，學會使用現成的人工神經網絡軟件包處理數據，在熟練應用程序包的基礎上，對相應的神經網絡模型進行優(yōu)化，改進，并且與其他的人工智能算法相結合，更好地為本專業(yè)服務。第三，在講授人工神經網絡理論內容的時候，要摒棄傳統(tǒng)的呆板式的推導過程，以往的神經網絡教學方法注重理論分析，通常是一連串的公式推導，公式中又涉及大量的符號，計算起來復雜又煩瑣，學生會覺得索然無趣，厭學情緒嚴重。在教學過程中，教師要精心設計，創(chuàng)設出特定的問題環(huán)境，將所學內容與本專業(yè)相結合起來，多講應用，啟發(fā)和誘導學生選取合適的神經網絡模型來解決本專業(yè)的實驗數據分析與處理等問題。

二、理論教學與實驗教學相結合

除了在理論課堂上將基本的理論知識傳輸給學生，教師還應該安排若干實驗教學內容，讓學生以實驗為主，將理論課上所學的知識運用到解決實際問題中來，理論聯系實際，主動操作思考，觀察，分析，討論，以培養(yǎng)學生解決問題的能力。一旦學生自己動手處理一些問題后，很自然地就會對人工神經網絡產生一種親切感，并能強烈激發(fā)起學生繼續(xù)探究下去的興趣。對于同一問題，可以讓學生選取不同的網絡模型，設置不同的參數，甚至可以讓學生自己動手編寫相應的網絡模型程序，并且給予改進，根據得出的結果來評價模型在解決實際問題時的好壞，以及模型改進的效果。作為授課教師，需要不斷優(yōu)化實驗教學內容，在生物信息學專業(yè)開設人工神經網絡課程，實驗教學主要是針對生物信息專業(yè)的海量生物數據處理與分析的實際需要，培養(yǎng)學生綜合運用人工神經網絡方法和生物信息學知識，進行信息的分析與處理。除了在實驗課堂上給學生最大的自由發(fā)揮空間外，課后作業(yè)也盡量以開放式問題的形式給出，比如，可以讓學生選取相應的網絡模型處理本專業(yè)的一些實際問題，例如，數據的分類、聚類等等，其中，數據來源可以不同，類型也可自由選取，最后給出相應的模型參數設置、方法的改進、實驗結果，也可以安排學生自己查詢文獻進行學習，并安排學生作報告。這樣，學生可以在世界范圍內了解神經網絡的在本專業(yè)的應用情況，又能提高英語的讀寫能力，還能鍛煉學生做科研報告的能力。

三、加強師資隊伍建設以及其他基本條件的建設

由于生物信息學是一門新興的交叉學科[4]，這就要求人工神經網絡的授課教師要熟練掌握生物信息相關專業(yè)的知識，教師的業(yè)務水平必須得到充分保證，才能給學生以全面透徹的指導。學院應該本著自主培養(yǎng)與重點引進的原則，優(yōu)化教師隊伍的專業(yè)結構和學歷結構，提高教師的自身修養(yǎng)。授課教師要將課堂的理論知識聯系實際生物問題進行講授，讓學生感受到人工神經網絡在本專業(yè)的應用，提高學生的學習效率，同時也需要閱讀大量的專業(yè)文獻，提高編程技巧和數據庫應用能力，讓自己成為一名合格的復合型教師。同時，人工神經網絡課程的實驗，高度依賴于計算機網絡等設備，因此，相關的軟硬件設施的建設也必不可少，由于，基因組測序技術的發(fā)展，目前生物信息學研究所用的數據都是海量的，神經網絡訓練起來所需時間太長，不能用普通的電腦完成，需要專門的服務器來處理，學校有關部門應在條件允許的情況下，配備機房，購買服務器，以及相關的軟件，為學生創(chuàng)造良好的環(huán)境，讓學生完成課程內容。

最后，人工神經網絡涉及數學、計算機、人工智能和神經學等專業(yè)知識，因此，需要授課教師加強與其他相關專業(yè)教師的交流與合作，并滲透到授課過程中去，讓學生在學習人工神經網絡網絡時能將各專業(yè)聯系起來，更好地解決生物信息學中的問題，要想成為一名合格的人工神經網絡課程教師，首先要成為一名復合型的教師，不僅要具備教學和科研能力，同時也要具備計算機、生物學、信息學等多學科的知識。

參考文獻：

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[2]朱偉，史定華，王翼飛.人工神經網絡在蛋白質二級結構預測中的應用[J].自然雜志，2003，（3）：167-171.

[3]趙俊，李曉紅.趣味教學法在預防醫(yī)學教學中的運用[J].現代醫(yī)藥衛(wèi)生，2005，21（15）：2089-2090.

第4篇：生物信息學產生的背景范文

DNA和組蛋白的甲基化修飾

DNA甲基化同眾多疾病的發(fā)生與發(fā)展密切相關，特別是癌癥，其發(fā)生過程中癌細胞基因組整體的欠甲基化和局部區(qū)域的超甲基化是其典型特征。超甲基化體現在抑癌基因的啟動子區(qū)被異常甲基化，整體的欠甲基化同重復序列(如轉座子)以及癌基因的啟動子區(qū)的甲基化程度減小、基因組遺傳不穩(wěn)定性的增加密切相關。研究特定癌癥中超甲基化基因的工作較多，包括乳腺癌、結腸癌、髓細胞性白血病、肝癌和卵巢癌等。隨著高通量分析手段如ChIP－on－chip和ChIP－seq最近的發(fā)展，現在研究者真正能夠在基因組尺度分析基因組－表觀組相互作用及其對基因表達的影響。一些用于表觀組分析的生物信息學軟件也已經開發(fā)出來，如EpiGRAPH和Galaxy，兩者結合起來可以證實富含SNP的啟動子的表觀遺傳學修飾。當然還有一些較大規(guī)模的DNA甲基化相關數據庫:如MethDB、MethyCancer、PubMeth和MethCancerDB。

MethDB和MethyCancer還提供了DNA甲基化的可視化工具。DNA甲基化是腫瘤的形成過程中可逆的表觀遺傳修飾，其過程是由DNA甲基化轉移酶(DNMT)來完成的。DNA甲基化轉移酶已成為目前DNA去甲基化恢復抑癌基因功能的熱點靶分子，通過DN-MT抑制劑，可以使腫瘤中許多超甲基化的基因被重新激活。如DNMT抑制劑5－氮胞苷(5－azacyti-dine)，能夠參與DNA的合成，通過阻斷DNMT在甲基化反應中的中間步驟，導致細胞的DNMT被迅速清除同時造成基因組DNA的去甲基。5－氮胞苷的脫氧核糖類似物，如5－aza－2＇－deoxycytidine(decitabine)、Fazarabine、zebularine等也具有DNMT抑制劑的作用。

Xu等分析了啟動子甲基化對BRCA1轉錄的影響，用5－aza－CdR和TSA瞬間處理UACC3199細胞系后，檢測到了BRCA1mRNA和BRCA1蛋白的重新表達。而用zebularine處理該細胞系，則不能誘導BRCA1的重新表達。CpG位點的甲基化可降低BRCA1啟動子對轉錄因子的易感性，這是嚴重甲基化的癌細胞中BRCA1下調機制之一。異染色質蛋白1(HP1)是一種強轉錄抑制因子，位于濃縮的沉默染色質區(qū)。HP1蛋白結合到染色質上一定程度是由特異性識別第9位賴氨酸(K9)被甲基化的H3組蛋白尾端的保守染色質結構域所介導的。這種結合是不穩(wěn)定的，在有絲分裂過程中，可以被H3的第10位絲氨酸(S10)磷酸化伴隨第14位賴氨酸(K14)乙?；孓D。這些組蛋白修飾也可根據幾種受MAP激酶和NFkappa－B通路調節(jié)的誘導型啟動子的活性觀察到。這些修飾也可通過核受體對轉錄活性起作用。

組蛋白的乙酰化修飾

因核小體組蛋白乙?；腿ヒ阴；绊懭旧|的結構及形態(tài)變化并直接參與基因表達的調節(jié)，且該修飾是可逆的，這為研究腫瘤的藥物治療提供了平臺。目前與組蛋白異常去乙?；揎椪{節(jié)相關的抗腫瘤藥物研發(fā)集中在HDACs抑制劑上。這類調節(jié)組蛋白異常去乙酰化的HDACs抑制劑在體外實驗中能選擇性的阻滯細胞周期、促進細胞分化、誘導細胞調亡、抑制血管生成等，同時對正常的細胞表現出相對較小的毒副作用，但這種選擇性的作用機制目前尚不清楚。目前已經確認的HDACs抑制劑分為兩類:天然化合物及其衍生物、從化合物庫中篩選得到的藥物。

天然化合物及其衍生物包含有:TrichostatinA(TSA)、Depudecin、CHAP31、TrapoxinA、TrapoxinB、Apicidin、Butyrates、Valproicacids、Pyroxamide等，其中Butyrates，Valproicacids屬于短鏈脂肪酸類，Tri-chostatinA、Pyroxamide等屬于異羥肟酸類，Depude-cin、Apicidin、TrapoxinA、TrapoxinB等屬于環(huán)狀四肽類。從化合物庫中篩選得到的藥物主要有SAHA及MS－275，SAHA屬于異羥肟酸類，MS－275屬于苯甲酰胺類。有研究報道，HDACs抑制劑TSA與DNMT抑制劑decitabine能協(xié)同逆轉某些高甲基化的腫瘤抑制基因，使其重新表達;DNMT抑制劑能增強HDACs抑制劑所誘導的對腫瘤細胞的促凋亡作用。

染色體重塑

染色質重塑是基因表達調控過程中一個非常重要的環(huán)節(jié)。染色質重塑主要包括2種類型:一種是依賴ATP的物理修飾，另一種是依賴共價結合反應的化學修飾。依賴ATP的物理修飾主要是利用ATP水解釋放的能量，使DNA超螺旋旋矩和旋相發(fā)生變化，使轉錄因子更易接近并結合核小體DNA，從而調控基因的轉錄過程。依賴ATP的染色質重塑活性導致超螺旋扭轉，引起核小體重塑。依賴ATP的染色質重塑復合體都含有一個具有DNA激活的ATP酶活性部位，即ATP酶亞基，其核心功能是水解ATP并利用ATP水解釋放的能量去減弱核小體中DNA－組蛋白的結合力。

由于核小體發(fā)生了上述重塑，使得各種染色質重塑ATP酶聚集到特異DNA位點如啟動子上，與DNA結合蛋白如轉錄因子發(fā)生直接相互作用，激活基因轉錄過程。此外，在核心組蛋白氨基末端，組蛋白乙?；ǔ：突虮磉_活化有關，而組蛋白脫乙?；?，在基因抑制中發(fā)揮作用。越來越多的研究表明，依賴ATP的染色質重塑復合體和腫瘤的形成發(fā)展有關，因此，對染色質重塑復合體及其作用機制的研究對揭示基因轉錄的調控、基因表達的抑制、DNA重組、復制和損傷修復以及腫瘤等一些疾病的發(fā)生發(fā)展有極為重要的意義。

生物芯片技術在腫瘤研究中的應用

高通量、基因組尺度的表達譜技術的發(fā)展可使研究者對腫瘤基因組的全貌進行透視。特別是高密度微陣列和基于測序的策略已經廣泛用于確證腫瘤的遺傳(如基因劑量，等位狀態(tài)，和基因序列突變)和表觀遺傳(如DNA甲基化，組蛋白修飾和microR-NA)異常。盡管這些一維表達譜技術的應用對于癌基因的發(fā)現有所幫助，但受低頻率事件影響的基因常被忽略。而多維平行分析的整合手段能夠證實通常受多種機制干擾，但在低頻率時受單一機制和組分影響的基因和通路。利用平行整合的多維手段研究腫瘤基因組，能夠對驅動腫瘤細胞的關鍵基因和通路有更深入的了解。

生物芯片(bio－chip)是近年來發(fā)展起來的一種高通量分析工具，在各種組學，如轉錄組學、代謝組學以及表型組學研究中發(fā)揮著重要的作用。生物芯片的廣泛應用也促成了一些新的學科如系統(tǒng)生物學的出現，為腫瘤生物學研究帶來了新的希望。例如目前應用較廣泛的一種生物芯片—DNA芯片，可用于基因診斷、基因表達分析、新基因發(fā)現及各種病原體的診斷等。由于生物芯片技術可以對DNA，RNA和蛋白質進行高通量分析，為腫瘤的分子生物學研究提供了一個良好的工具。

1突變和多態(tài)性檢測

腫瘤細胞的基因突變和多態(tài)性是腫瘤分子生物學的重要特征之一，以往研究突變和多態(tài)性多采用PCR－SSCP，手工或自動測序、異源雙鏈分析等方法，所有這些方法都無法進行大規(guī)模和自動化的分析，而DNA芯片技術可克服這些不足。

Hacia等(1996)用寡核苷酸芯片檢測乳腺癌基因BRCAI第11個外顯子(3．45kb)內所有可能的雜合性突變，包括堿基替換及小的插入、缺失等，并據此確定發(fā)病風險。在分析的15個病例中，14例為陽性，而20例對照均未出現假陽性，同時檢出8個單核苷酸多態(tài)性(singlenucleotidepolymorphisms，SNPs)。盡管BRCAI基因可在22個編碼外顯子內發(fā)生突變，但是他們僅有5592個堿基組成，因此，有可能制造一個合適的芯片來檢測出所有可能發(fā)生的突變。單核苷酸多態(tài)性(SNPs)廣泛存在于各種生物基因組中，根據其在基因中的位置，可將SNPs分為外顯子SNPs(eSNPs)，內含子SNPs(iSNPs)，和啟動子SNPs(pSNPs)。在編碼區(qū)域(cSNPs)和調節(jié)區(qū)域(rSNPs)的SNPs對基因功能最可能有影響。根據但核苷酸替代對功能影響的表現，可分為未知功能SNPs，候選SNPs和蛋白質SNPs?，F在許多生物信息學資源和分析工具已經開發(fā)出來用于SNPs研究，例如:FlySNPWebsite，JSNPdatabase，SNPseek，SNPbrowserSoftware，SNPsFinder，GeneSNPsdatabase，SIMP，MouseSNPs，SeattleSNPs，ForensicSNPInformation，SNPselector和ssSNPer等。

DNA芯片技術用于基因組研究可創(chuàng)建第三代遺傳圖。Wang等用芯片技術鑒定出3241個單核苷酸多態(tài)性(SNPs)，并構建了2227個SNPs的遺傳連鎖圖譜。個體SNPs基因型可為評價疾病易感性和治療優(yōu)化選擇的基礎。在人類基因組中大約1kbp出現一個SNPs，若能將所有SNPs信息裝入DNA芯片中，則可檢測腫瘤患者與正常人以及不同腫瘤患者遺傳背景的差異，為腫瘤的發(fā)病機理提供遺傳學依據。

2基因診斷與腫瘤基因表達模式

將正常人基因組DNA和腫瘤病人基因組DNA與DNA芯片上的微陣列進行雜交，可分別得到標準圖譜和腫瘤的病變圖譜。通過兩種圖譜的比較分析，可以得到腫瘤的DNA信息，突變、缺失等異常發(fā)生在何部位?屬于什么樣的異常?得出正確的判斷后就可針對病變的靶序列設計基因藥物或基因疫苗，改變靶序列的表達情況，達到治療的目的。表達譜芯片以其大規(guī)模、高通量和并行處理的優(yōu)點，為研究腫瘤發(fā)展中的基因開關及表達程度提供了強有力的工具，并可隨時獲得腫瘤細胞生長各期與腫瘤生長相關基因的表達模式，從而使腫瘤的分子分型成為可能。

利用基因芯片獲取基因表達數據，采用eQTL作圖方法篩選cis－或trans－轉錄調節(jié)因子，對于了解腫瘤生長相關基因的表達調控方式，構建基因調控網絡以及認識腫瘤發(fā)生機制都十分重要。

3基因組分析及發(fā)現新基因

Welford等應用代表性差異分析結合微陣列雜交檢測了兩例不同生物學活性的Ewing’s肉瘤組織，一例為進展和轉移較快，另一例局限且治療效果良好。兩類腫瘤組織的mRNA經反轉錄成cDNA后首先進行RDA，RDA后的產物用“鳥槍法”克隆入質粒載體擴增后高密度排列到玻片上制成芯片。RDA方法可提供差異表達基因的濃聚庫，與cDNA芯片聯合則可以同時、快速、可重復地篩查上萬種DNA分子，從而獲得差異表達基因庫。

Yang等應用抑制性消減雜交結合DNA芯片技術對ER陽性和ER陰性的乳腺癌細胞系基因差異表達進行了研究。經過序列分析發(fā)現4個克隆分別為細胞發(fā)育因子19(cytokeratin)，GA－TA－3，CD24和谷胱甘肽－S－轉移酶u－3，另外4個克隆與兩個基因的EST序列一致，其余2個克隆為新基因序列。國內上海血液病研究所應用DDPCR和DNA芯片技術研究全反式維甲酸對急性早幼粒白血病細胞株NB4作用前后基因表達譜的變化，發(fā)現169個基因上調或下調，其中8個是未知的新基因。從上述研究中可以看出DNA芯片技術分析基因在不同時空表達及發(fā)現新基因方面是一個非常有效的技術。

4生物大分子相互作用研究

蛋白質芯片的作用原理同酶聯免疫吸附測定(ELISA)。蛋白質芯片不僅可以檢測蛋白質與蛋白質之間的相互作用，而且還可以測定蛋白質與DNA，RNA，配體和其他小分子化合物之間的相互作用，在腫瘤和其他疾病中可用于藥物靶向的研究與新藥的研制，同時也可用于自身免疫性疾病的診斷。德國學者Leuking等用人胎腦cDNA文庫hExl中的92個表達克隆產物及4例對照標木制成的蛋白質芯片與單克隆抗體RCS－His孵育，檢測RCS－His6標記融合蛋白在每一克隆的表達。在92個hEXI表達克隆中有54個克隆的插入序列與GenBank登記的人類基因序列一致。Leuking等人仍用上述蛋白質芯片分別與人類三磷酸甘油醛脫氫酶(APDH)、熱休克蛋白90a的羧基端片段(HSP90a)和a－微管蛋白相應的單克隆抗體反應，以觀察單克隆抗體的特異性。蛋白質芯片可用于檢測已知抗體的特異性;另一方面根據抗體的交叉反應可以發(fā)現蛋白質相互作用的新途徑，特別適用于配體—受體及藥物作用機制的研究。

MacBealh等根據DNA微陣列原理，設計出了蛋白質微陣列(Proteinmicroarray)。與微陣列上樣品共孵育的蛋白質、酶作用的底物或小分子物質分別標有不同顏色的熒光基團，反應結束后采用通用的激光共聚焦掃描分析系統(tǒng)進行檢測，這不但提高了檢測的信息量:而且整個操作過程簡單易行。

腫瘤生物信息學研究方法

21世紀是生命科學的時代，生物信息學為生命科學的發(fā)展提供了便利和強有力的技術支持，具有重要的基礎研究價值。在應用研究方面，生物信息學在尋找人類疾病基因、預測基因和蛋白質表達的結構及功能和合理設計藥物等方面都起著至關重要的作用。過去幾十年，已經收集了大量有關癌癥分子和遺傳特征的信息。這些知識主要是基于還原論途徑，同時癌癥也被認為是“系統(tǒng)生物學疾病”。而復雜的生理過程不能通過簡單地了解各個部分的功能來認識。不能用現有的處理復雜問題的方法將所有知識進行整合，還必須考慮生物網絡:復雜問題的了解不考慮基因組之外的影響是不可能的。系統(tǒng)生物學將實驗的多變量數據與數學和計算機方法相結合，模擬生物系統(tǒng)進行假設檢驗，或從高通量數據來說明未知的東西。代謝組學可建立基因型和表型之間的連接，提供信息以對病理機制和代謝表型進行全面了解，為新的靶向藥物提供篩選工具。人們越來越清楚，所有復雜性狀都受控于多個基因，涉及分子相互作用網絡。IntNetDB正是基于類似的思想為研究基因相互作用而編制的數據挖掘工具。徐興興等通過IntNetDB找到基因PPP4R1的伙伴基因，應用CFinder工具找其社團基因，Chilibot在線工具分析社團基因與腫瘤的關系，繼而推測PPP4R1與胃癌的聯系。

1986年，華盛頓大學的Swanson教授提出了基于文獻的知識發(fā)現(Literature－basedDiscovery)的理論，指出非相關的生物文獻中可能隱含著大量的不為人知的科學知識(UndiscoveredPublicKnowl-edge，UPK)。目前，對生物醫(yī)學文獻的挖掘研究已成為生物醫(yī)學領域的研究熱點，應用到生物醫(yī)學研究的各個領域。通過文獻挖掘的方法以及生物信息學的分析可以發(fā)現蘊藏在文獻中潛在的知識。

李鐵求等(2009)通過FACTA工具從PubMed找出前列腺癌的相關基因進行分類，利用GATHER、PANTHER、STRING和ToppGene等在線工具對雄激素非依賴型前列腺癌特異表達基因進行生物信息學分析。篩選雄激素非依賴型前列腺癌特異基因128個，這些特異表達基因在細胞信號轉導、凋亡、腫瘤生成、細胞粘附、細胞增殖和分化等生物學過程起著重要作用。通過生物信息學對雄激素非依賴型前列腺癌特異表達基因的挖掘發(fā)現，MMP9、EGFR、MMP2、ADM、MIF、IGFBP3、IL2、MET、BAD、RHOA、SPP1、EP300、SMAD3、RAF1、PTK2、TGFB2等基因在雄激素依賴型轉變成非依賴型前列腺癌中可能起著重要作用。建立獨立的腫瘤相關的生物信息數據庫可以更好地為腫瘤的研究提供支持。如美國癌癥研究院(NCI)的小鼠腫瘤生物學數據庫(MTB，tumor．informatics．jax．org，強生研究院的小鼠數據庫和人類腫瘤聯盟的小鼠腫瘤模型數據庫，法國的國際癌癥研究院(IARC，www．iarc．fr/)的人類腫瘤和細胞p53基因突變數據庫，斯坦福大學的SMD(genome－www5．stanford．edu/)數據庫、耶魯大學的YMD數據庫和歐洲生物信息學研究院(EBI)的ArrayExpress數據庫等。利用EST數據庫對全基因組進行腫瘤差異表達基因的生物信息學篩選，是一種經濟快速有效的篩選方法。對腫瘤標志物的鑒定具有重要意義，為腫瘤差異表達基因的篩選策略提供了新的思路。

利用gPET配對末端策略，EdisonT．L等將作圖精度提高到100bp，MCF7乳腺癌細胞系基因組結構圖對癌基因組所有可能的遺傳重排提供了詳細綜合的注釋。為了進一步分析，EdisonT．L等將MCF－7全長680，000bp的cDNA克隆定位到同一細胞系的gPET重排圖譜上。重疊被認為是導致融合轉錄的部分有效重排。該研究組已經證實了近450個可產生可變轉錄的假想重排，約75個達到了多標簽水平。

在基因組水平對于腫瘤相關基因進行掃描和篩選，可以很快地找到腫瘤易感基因和發(fā)病基因，同時依據生物信息學手段，可以很快地設計出針對這些靶標的治療藥物。因此，隨著生物信息學在腫瘤研究方面的應用，人類將逐漸認識腫瘤發(fā)生的分子機制，為抗腫瘤藥物的設計和研究提供參考，使人類將會有更好的手段去預防和治療腫瘤。

展望

第5篇：生物信息學產生的背景范文

關鍵詞：microRNAs；靶基因預測；生物信息學；RNA干擾

中圖分類號：TP312文獻標識碼：A文章編號：16727800（2011）012004702

作者簡介：陳功(1990-)，男，安徽安慶人，蘇州大學計算機學院本科生，研究方向為機器學習；周小科（1976-），男，江西上饒人，博士，蘇州大學計算機學院講師，研究方向為生物信息。1miRNA靶標統(tǒng)計特征

學界雖然對于miRNA靶標識別機制未了解清楚，但基本認為miRNA通過與mRNA 3'UTR綁定實現對靶基因調節(jié)，如圖1所示。①綁定點位序列有明顯遺傳保守性；②綁定區(qū)內特征。從miRNA:Site構成雜合結構內部來看，最重要特征是種子區(qū)匹配往往很精確；③綁定區(qū)上下文特征。miRNA:Site綁定的程度與綁定區(qū)的上下文有關；④綁定點的開放性。mRNA在由核苷組成的一級結構順序基礎上，可在自身核苷間化學鍵作用下通過自身回折形成堿基配對莖區(qū)以及莖區(qū)之間不配對環(huán)區(qū)和末端單鏈區(qū)等復雜二級結構；⑤綁定點位置特征。綁定偏好存在于3'UTR兩端，但不會太靠近5'端終止子處。

圖1miRNA:Target綁定結構

由于已知靶標數目有限，而預測結果不精確，因此上述特征不全面且易導致偏倚。

2各類機器學習靶基因預測算法

2.1PicTar

PicTar認為基因3'UTR序列是由miRNA綁定點及背景序列組成。在考慮一個UTR被M個miRNA同時作用的情況時，該隱馬爾科夫模型有1+M個隱含狀態(tài)，狀態(tài)間概率為pi，i∈{0,…,m} ，p0表示轉換為背景序列的概率，pii∈{1,…,m}表示從當前狀態(tài)到第i個miRNA綁定點位的概率。當某miRNA綁定點位狀態(tài)被選擇，代表miRNA綁定點位7nt或8nt長的序列會被產生，而此綁定點位是完全種子匹配的概率為p，非完全種子匹配的概率為1-p；否則會產生堿基以表示轉移到背景序列狀態(tài)。PicTar利用BaumWelch算法來計算3'UTR序列是由此隱馬爾科夫模型產生的最大似然概率。

2.2miTarget

miTarget基于SVM。為訓練miTarget，從各種已發(fā)表學術文獻中收集152對陽性miRNA:Site和83對陰性miRNA:site，為增加陰性數據集數量，從let-7:lin41、let-7:lin-28提取出113個陰性miRNA:Site。對任一miRNA:Site對，miTarget將其首尾相連形成單鏈序列，利用RNAfold產生此序列的二級結構以代表miRNA和site綁定結構?；诖私壎ńY構，觀察第1~20nt的匹配狀態(tài)，提取20個基于位置的特征，通過分析種子區(qū)、非種子區(qū)以及整個綁定區(qū)的匹配、錯配、其它匹配狀態(tài)以及各區(qū)域綁定能等共21個基于區(qū)域的特征，miRNA:Site表示為一個包含41個特征的特征向量。

2.3RNA22

RNA22是2006年開發(fā)的算法。首先利用Rfam3.0中354個miRNA序列為訓練集，利用Teiresias算法從中發(fā)挖長度可變的模序。其次以3-nt模組為最小單位，統(tǒng)計出現頻率。隨后RNA22假設二階馬爾科夫鏈是將3-nt模組“組裝”成模序的引擎，并基于此假設計算每個模序的存在概率。

2.4GenMiR

GenMiR于2007年，現有GenMiR、GenMiR++、GenMiR3 3個版本，基本思想是在其它基于序列的算法預測結果的基礎上，建立貝葉斯生成模型以反映miRNA對其靶標的調控作用，根據mRNA和miRNA表達水平數據推斷靶基因。其推論基于兩條假設：①特定組織內，mRNA有相同背景表達水平；②miRNA會下調其靶基因的表達水平，且多個miRNA共同作用于一個靶基因時，對表達水平的影響是單獨影響的線性疊加。如給定G個mRNA和K個miRNA，用eqt、vkt和ut表示在組織t中，mRNA g、miRNA k和背景的表達水平，并令vt=［v1t,…,vkt］T，從而上述兩個假設可被表示為(1)式：p(eqt|μ1,βq,λ,γt,vt,σ2t)=

N(μt-γtλβqm,σ2t)(1)其中βg∈{0,1}k×1 是一個指示向量，其中第k個元素βgk=1表示基因g是miRNA k的靶基因；λ∈Rk×1+表示調控權重；Ba=diag(βa);γt是對不同組織中基因表達值進行標準化的變尺度因子；σ2t是高斯模型的方差。

2.5mirTarget

mirTarget是2008年發(fā)表的基于SVM算法。Wang利用miRNA過量表達實驗的microarray數據，即對于某miRNA過量表達實驗，定義表達水平低于40%、p0.3為正常表達基因，進而定義包含第2~7完全種子匹配的表達下調基因為陽性靶標，包含2~7完種子匹配的正常表達基因為陰性靶標。有2~7完種子匹配處的序列被提取作為陽性及陰性綁定點訓練集。

2.6TargetBoost

TargetBoost目標是預測一個長度為24nt的序列是否是相應miRNA的綁定點。采用Boosting遺傳編程作為分類引擎，用一種模式語言生成所有可能的綁定點位堿基組成模序{XJj=1}；其次用h(S1:N,(x)j)=1表示序列S1:N符合模序j，為0不符合；通過GPBoost算法將所有所有模序判定boosting成為最終的分類器：f(s1:N)=sign(∑Jj=1ajh(s1:N,(x)j))(2)其中aj代表第j個模序的權重。

3現有算法評估小結

數據驅動型算法側重對已發(fā)現特征的融合，通過建立復雜的數學模型從現有數據中發(fā)現隱含規(guī)律，本身較為復雜，執(zhí)行效率低。

在評估數據集中，115對陽性miRNA:Target對來自TarBase收錄的經實驗證實的靶基因；假定miRNA過量表達實驗中，mRNA表達水平顯著上調的基因為相應miRNA的陰性靶標，采用Linsley等人的microarray實驗數據中，選278對陰性miRNA:Target對。

表1類C語言的函數聲明和功能說明

算法名稱支持物種涉及特征種子

匹配綁定

能保守

性綁定

特征接入

性基因

表達方法發(fā)表

時間Pictar線蟲，蠅，脊椎動物√√√HMM2005miTarget任意√√√SVM2006mirTarget任意√√√√√SVM2008RNA22線蟲，蠅√馬爾科夫鏈2006TargetBoost線蟲，蠅，脊椎動物√√√GPBoost2005GebMiR任意√貝葉斯學習2007現階段算法仍有很多不足之處，較為典型的如下：①現有算法對完全種子匹配的要求過于嚴格。雖可減小運算量，但很多綁定點沒有完全種子匹配，也會損失敏感度；②訓練數據集不夠完善。對于數據驅動型，訓練數據集質量直接影響算法性能；③極高的假陽性率。假陽性率多高于20%，學界認為每個miRNA將調控200個左右的基因。

此外，還存在特征使用不夠合理、對3'UTR建模不夠充分等問題。從生物信息學角度看也有一定改進空間。

4結束語

本文先從生物學角度介紹miRNA，接著總結目前發(fā)現的miRNA:Target對的統(tǒng)計特征，然后對目前影響力較大的各類算法進行剖析，最后進行評估，總結了算法的現狀以及不足。所述內容表明仍有充分的提升空間，本人之后的工作，會在現有算法基礎之上，研究并提出自己的預測算法，從而更好地預測靶基因。參考文獻：

[1]S SINHA,E VAN NIMWEGEN,E D SIGGIA.A probabilistic method to detect regulatory modules[J].Bioinformatics,2003(19).

第6篇：生物信息學產生的背景范文

2013年8月，國務院學位委員會審議批準我校為碩士學位授予單位，我校迎來了新的發(fā)展機遇。與此同時，挑戰(zhàn)和問題也迎面而來。作為科研與教學并重的大學，教師在開展高水平科研工作、取得高水平研究成果的同時，也應當注重及時將自己的研究成果、國內外研究動向及科學方法融入教學，引進課堂和實驗室，不斷豐富、挖掘教學資源，為培養(yǎng)高水平、創(chuàng)新型人才奠定堅實基礎。筆者探討的主要問題是在我校當前形勢下，如何將科學研究的優(yōu)秀成果轉化為有效的教育教學資源。

針對“科研成果如何轉化為教育資源”這個問題，國內一些著名的高等學府已經認識到該課題的重要性，并組織專家開始相關研究。“清華大學高等教育學會”編著的《清華大學科研成果轉化為教學資源典型案例匯編》對于清華大學教師如何將豐富的科研資源轉化為教學資源的方方面面進行了梳理和論述。與清華大學等國內著名學府相比，我校現有的科研教學條件、規(guī)模層次差異巨大，如何在我校當前形勢下，實現科學研究的優(yōu)秀成果向教育教學資源轉化呢？切實做到科學研究反哺教育教學，對我校未來的發(fā)展將會產生巨大影響。

依托筆者所在學院（海洋學院）承擔的“國家自然科學基金”和“江蘇省自然科學基金”等國內外前沿的科學研究，指導我院本科生和碩士生完成科研訓練、撰寫畢業(yè)論文，將學生的畢業(yè)論文與教師的科學研究相結合。這樣可以使學生了解當前海洋科學領域的一些前沿研究，對學生拓寬思路、開闊視野大有裨益。以科研項目指導學生畢業(yè)論文，目的是使學生將學過的專業(yè)知識和實驗操作相結合，通過動手實踐，加深對書本知識的理解。

同時不定期舉辦專家講壇，介紹海洋科學領域的研究現狀、前沿和熱點問題及未來的發(fā)展趨勢，使得本院學生對海洋科學研究領域的發(fā)展歷史和研究背景有較全面的認識。隨后，系統(tǒng)講解實驗內容及研究思路，要求學生查閱相關文獻資料，了解與本研究相關的專業(yè)知識和實驗技術。然后分配實驗任務，設計實驗方案，組織知名專家，指導學生參與研究論文和課題申請書的撰寫。

近年來，我院多名教師積極吸納各年級在校生參加教師的科研活動，根據學生基礎給予不同的研究內容；從設計實驗方案、實驗的準備及開展、實驗中問題的應急處理，實驗結果的整理分析、論文的撰寫等方面進行全面、系統(tǒng)的訓練。以“國家自然科學基金”等項目為背景，指導學生完成畢業(yè)論文，通過文獻的檢索和查閱、實驗方法的設計、動手能力的培養(yǎng)及科技論文的寫作等方面，引導學生在實踐中提出和解決科學問題，顯著提高學生的科研素質與創(chuàng)新實踐能力。

除此之外，將我院的優(yōu)秀科研成果開設為新課或作為現有課程的新增內容，編寫成教材，開設成新的實驗或實踐課程；將教師們科研工作的新進展、國際上研究領域的最新內容及時補充到課堂上、教材中和實驗室，使教學內容得到補充和更新；把教學內容直接和正在開展的科研工作掛鉤，開設研究、創(chuàng)新型實驗，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維，自然也完善實驗教學平臺。

第7篇：生物信息學產生的背景范文

1精準醫(yī)學現狀

2015年1月20日，美國總統(tǒng)奧巴馬在國情咨文演講提出“精準醫(yī)學計劃”，并于當月30日宣布啟動該計劃。我國政府也啟動了相關的規(guī)劃部署，如：科技部組織成立了國家精準醫(yī)療戰(zhàn)略專家委員會，決定在2030年之前投資600億元人民幣用于此項研究；國家衛(wèi)計委和科技部又組織召開了精準醫(yī)學專家研討會，研討精準醫(yī)學研究計劃的實施原則、目標及重點內容。目前，精準醫(yī)學的實施和應用主要集中在惡性腫瘤領域，且已取得了突破性進展，尤其在肺癌、乳腺癌等方面，呈現出良好的發(fā)展勢頭。但精準醫(yī)學的癌癥研究也有很多阻力，如難以解釋的耐藥性、腫瘤組織的時空異質性、療效評估體系的不完善以及腫瘤復發(fā)因素的復雜性等[4]，在其他領域的應用更有待于進一步探索。調查顯示，目前國內臨床醫(yī)生對精準醫(yī)學理念普遍缺乏深刻了解[4]，醫(yī)學教育中加強精準醫(yī)學理念的傳播成為時代提出的新要求?；诂F行醫(yī)學本科及研究生教學體系中尚未涉及精準醫(yī)學的專門課程，理論教學中，授課老師應結合本專業(yè)課程，積極傳播精準醫(yī)學理念；臨床實踐教學中，適時實施個體化診療方案，促進精準診療技術的推廣和應用。

2醫(yī)學教育措施

2.1改革教育格局，優(yōu)化教育體系

在傳統(tǒng)醫(yī)療體系中，對疾病的診療過程主要依靠臨床癥狀、體格檢查、影像學及相關實驗室檢查等內容，由此導致我國臨床醫(yī)學教學體系側重于解剖、生理、生化、病理及藥理等基礎醫(yī)學與內科、外科、婦產科及兒科等臨床醫(yī)學的培養(yǎng)。精準醫(yī)學本質是應用現代遺傳技術、分子影像技術、生物信息技術結合患者生活環(huán)境和臨床大數據實現精準的診斷與治療，制定具有個性化的疾病預防和治療方案。因此，精準醫(yī)療體系在傳統(tǒng)醫(yī)療的基礎上還涉及如何采用測序、熒光定量PCR、熒光原位雜交（FISH）等技術分析疾病發(fā)生的分子生物學本質；如何根據疾病的分子分型針對性地選擇靶向藥物；如何利用多維數據去揭示疾病的病理生理狀態(tài)。顯然，傳統(tǒng)的教育體系已不適應精準醫(yī)學的發(fā)展需求。在精準醫(yī)學體系下，醫(yī)學生培養(yǎng)內容除了涉及基礎醫(yī)學與臨床醫(yī)學外，還應加強對化學、生物學、遺傳學、信息學、分子生物學及計算機技術等交叉領域的培養(yǎng)，建立適合精準醫(yī)學人才培養(yǎng)的教育體系。

2.2加強學科交叉，培養(yǎng)團隊精神

目前占主導地位的醫(yī)學模式是循證醫(yī)學，循證醫(yī)學是遵循科學證據的臨床醫(yī)學。精準醫(yī)學依然是遵循科學證據的臨床醫(yī)學，而且其對科學證據的要求更全面、更深入，因此，可以說精準醫(yī)學是循證醫(yī)學的升華。但精準醫(yī)學關注的不再是疾病本身，而是患者本人，其核心理念是“個體化”，即通過對患者進行全面、深入的分析和綜合判斷，盡可能認識和把握疾病的分子生物學本質，定制出針對患者個體的一套診療方案[5]?；诩膊〉膹碗s性和各個學科的專業(yè)局限性，單獨一個學科很難全面、深入地認識和把握疾病復雜的病理現象，這就要求不同學科之間加強合作，建立多學科聯合診療模式。未來醫(yī)學將更加重視“環(huán)境—社會—心理—工程—生物”醫(yī)學模式，因此，精準醫(yī)學的突破性進展不單單依靠醫(yī)學內部多學科的交叉，亦有賴于醫(yī)學與生物學、工學等學科的結合?；谶@種背景下，我們的醫(yī)學教育必須讓每位醫(yī)學生、醫(yī)務人員認識到精準醫(yī)學是一個多學科交融的新興醫(yī)學發(fā)展領域，提倡團隊作戰(zhàn)精神，培養(yǎng)與其他學科的合作意識，這樣才能有效打破技術壁壘，融合多元數據，達到資源共享的目的。

2.3加強科研意識和創(chuàng)新思維培養(yǎng)

精準醫(yī)學的研究內容主要有：①疾病防控體系研發(fā)：積極開發(fā)前瞻性的、探索性的疾病預防體系，建立個體化疾病預防模式，以期達到治病于未病、防病于未然的目標。②分子診斷體系的完善：分子診斷是精準醫(yī)學的重要基石，其研究內容涉及基因組、表觀遺傳組、轉錄組、蛋白質組和代謝組等多個層面，研究目標旨在發(fā)現在臨床診療過程能發(fā)揮指導和參考作用的生物標志物，如：一些與疾病關聯性、特異性強的標志物，可以用于疾病的篩查、早期診斷及復發(fā)監(jiān)控；一些與藥物療效密相關的標志物，可以作為指導個體化用藥的參考和依據；一些反映疾病預后的標志物，可用于疾病預后和轉歸的預測。③分子影像學技術研究：包括研發(fā)分子標志物為指導的MRI、CT、超聲等多模態(tài)圖像融合技術，以實現微創(chuàng)或無創(chuàng)的精準診斷。④臨床精準醫(yī)療研究：精準醫(yī)療的核心即治療方案的“個體化”，以患者分子診斷結果、個人全面信息、影像學以及大數據的分析結果為依據，選擇個體化的治療方案，通過開展回顧性及前瞻性的臨床研究，全面評估精準治療方案的療效、優(yōu)勢和不足，作為開展精準治療的循證醫(yī)學依據[6]。精準醫(yī)學的發(fā)展離不開人類基因組測序技術的革新，生物信息學及大數據分析技術的進步；亦有賴于生物芯片技術、蛋白質組學技術、代謝組學技術、分子影像、微創(chuàng)等生物醫(yī)療技術的發(fā)展。因此，對我國醫(yī)療技術的創(chuàng)新提出了更高的要求。因此，醫(yī)學教育中除了讓廣大醫(yī)學生及醫(yī)務工作者意識到精準醫(yī)學的戰(zhàn)略地位外，更要讓他們充分意識到精準醫(yī)學目前正處于發(fā)展階段，整個精準診療體系的各個環(huán)節(jié)尚有待于進一步發(fā)展和完善，充分調動廣大醫(yī)學生及臨床醫(yī)務工作者的創(chuàng)新意識和研究熱情，積極營造濃厚的科研氛圍。同時各大醫(yī)學院校、醫(yī)療機構出臺相關支持政策，并加大精準醫(yī)學研究平臺建設，為精準醫(yī)學的發(fā)展提供可靠的支撐。

3結語

精準醫(yī)學將改變人們對疾病的認知水平，并使疾病的分類、診斷、治療及后續(xù)健康管理等各個環(huán)節(jié)的指南和規(guī)范發(fā)生革命性的變化，這對我國醫(yī)學人才的培養(yǎng)和梯隊建設，科研環(huán)境的支撐都提出了新要求。醫(yī)學教育應順應時代的發(fā)展需求，加強精準醫(yī)學理念傳輸，優(yōu)化醫(yī)學教育體系，加強學科交叉培養(yǎng)，灌輸團隊精神，激發(fā)科研和創(chuàng)新意識，深化精準醫(yī)學人才的培育，以期促進我國精準醫(yī)學的健康發(fā)展。

參考文獻

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[5]李雷，郎景和.精準醫(yī)學[J].國際婦產科學雜志，2016,43(4):365~376.

第8篇：生物信息學產生的背景范文

[關鍵詞]圖書情報教育;教育改革;ischool

1引言

隨著社會信息化的縱深發(fā)展以及人力資源市場競爭、就業(yè)壓力的不斷加劇，我國圖書情報教育面臨的挑戰(zhàn)在不斷積聚。近年來伴隨高校院系調整、課程重組，圖書情報專業(yè)畢業(yè)生在就業(yè)去向多元化的同時，卻明顯感覺專業(yè)教育與職業(yè)發(fā)展的分化、偏離，學生對專業(yè)的認同感降低，對專業(yè)課程的興趣和滿意度下降，沒有形成顯著的專業(yè)核心能力。學生對未來發(fā)展感到茫然，專業(yè)教師也不乏憂慮。如何應對挑戰(zhàn)、改革創(chuàng)新，擔負起為社會培養(yǎng)合格專業(yè)人才的歷史使命，一直是我國圖書情報教育工作者和研究者關注的熱點。為此，有學者發(fā)起了讓學科之樹長青的教育討論，有學者試圖從社會對圖書情報專業(yè)人才需求結構及畢業(yè)生就業(yè)指導服務體系等角度探尋原因和對策。還有學者在研究國外圖書館界新的職業(yè)核心能力標準對專業(yè)教育改革的借鑒價值。2005年，美國興起的“信息學院運動”(iSchoolmovement)也引起了國內學者的廣泛關注和研究。作為長期投身圖書情報教育的專業(yè)教師，筆者關注在轟動一時的iSchool品牌造勢后，國外的教育同行做了哪些具體努力以推進專業(yè)教育的改革創(chuàng)新。經過近一年對北美圖書情報院校的調研、考察及與國外同行的交流，筆者深感教育創(chuàng)新的根基源于科研創(chuàng)新，教育改革則直接體現在培養(yǎng)目標、課程結構、教學方式的改變上。以下將從幾個方面分析國外圖書情報教育發(fā)展的新動向，期望歸納總結出值得我國圖書情報教育改革所借鑒的經驗。

2培養(yǎng)目標的提升

圖書情報學教育的改革源于信息技術、社會信息需求和管理水平不斷提高等外部因素的驅動。近年來為了取得與現實信息環(huán)境的默契，滿足社會發(fā)展對專業(yè)人才的需求，圖書情報教育機構無論從名稱和內容上都進行了許多改變。在圖書情報學院更名潮的背后，更應關注其內容和實質的改變。其中培養(yǎng)目標的改變是具有根本性和指導意義的，因為培養(yǎng)目標的改變決定了課程結構、教學方式等其他教學方面的變革。通過調研北美各圖書情報學院對辦學目標、培養(yǎng)標準或畢業(yè)生專業(yè)能力等方面的描述，筆者發(fā)現盡管各家在表述上會有一些措辭的差異，但都表現出了圖書情報教育培養(yǎng)目標的某種轉變和提升，即著眼于專業(yè)知識、專業(yè)人才應用領域的拓展，發(fā)展提升專業(yè)核心能力。具體來說就是：從傳統(tǒng)的面向圖書情報機構培養(yǎng)工作人員過渡到面向更廣泛領域和機構的信息管理培養(yǎng)信息專業(yè)人員(informationprofessional)，再發(fā)展到面向各類用戶更高層次的管理水平、更多樣的信息需求和更復雜的信息行為培養(yǎng)知識管理人員(knowledgeprofessional)。傳統(tǒng)的培養(yǎng)目標面向圖書情報機構的文獻管理，專業(yè)核心能力圍繞文獻的采購、分類、編目、典藏、流通等文獻信息管理與服務知識與技能展開。面向更廣泛領域信息管理工作培養(yǎng)的信息專業(yè)人員，其專業(yè)核心能力則圍繞更廣泛類型信息的信息采集、信息分類、信息描述、信息組織、信息檢索和利用、信息系統(tǒng)設計與評價等的知識與技能展開。而在信息管理的基礎上走向知識管理的知識專業(yè)人員則更關注信息活動的主體及其信息行為，為滿足各類機構或個人用戶更多樣、更高層次的信息獲取及學習、運用、創(chuàng)造知識的需求，掌握知識組織、知識管理和知識傳播的能力，在各類組織機構中發(fā)揮更大作用，保證組織的戰(zhàn)略思考、規(guī)劃、探索、創(chuàng)新、交流等活動得到全面、有效的信息支持。

應該指出，培養(yǎng)目標的提升為專業(yè)課程的改革及形成相應的課程體系提供了指導方針，而與之相配套的課程體系改革則是一個更為復雜艱巨的工程，只能以漸進的形式發(fā)展。

3設立多種教育層次培養(yǎng)適用人才

為滿足社會對信息管理人才的普遍需求和教育消費的多樣化，北美圖書情報教育的層次日益豐富。在提供碩士、博士研究生教育的同時也提供本科學士學位教育、雙學位(dual／doubledegree)、輔修課程(Mi-nor)，還有各種專業(yè)證書、高級研修證書(CertificateofAdvanceStudy，C.A.S.)、碩士后(post-master)課程等非學位教育。加拿大的Langara學院還配合加拿大圖書館協(xié)會(CanadianLibraryAssociation)對圖書館技術員(LibraryTechnicians)的需求，專門開設了兩年制圖書館與信息技術證書教育(相當于國內的高職或大專)。

筆者調研了在《美國新聞與世界報道》(U.S.News&WorldReport)2009年圖書情報院校排名中處于前十位的13所院校，其中有8所提供本科學位教育，這些本科項目面向信息產業(yè)領域中的多種職業(yè)和各行業(yè)領域的信息要求，培養(yǎng)內容涉及信息科學、信息系統(tǒng)與信息技術、信息管理與信息服務。包括信息構建、數據庫設計和開發(fā)、網絡設計和實施以及網絡支持、信息咨詢等。有些院校還以輔修科目、雙學位的形式向已有一定其他學科專業(yè)背景的學生提供此類課程。如2009年排名第一的北卡羅來納大學圖書情報學院的信息科學專業(yè)本科課程要求學生學習10門專業(yè)核心課外，還要在信息技術、信息資源管理、信息系統(tǒng)設計等領域修讀一系列選修課。該院還面向其他專業(yè)的學生開設了信息系統(tǒng)設計與利用輔修課程(包含5門課程，該校已修完大二第一學期課程的學生都可以申請)，幫助學生了解用于解決各領域信息問題的計算工具、網絡、多媒體和各種電子信息資源等。雪城大學信息學院的信息管理與技術本科教育要求取得學士學位必須修滿120學分，其中40學分在本學院學習，其余學分則從修讀該校其他8所學院的本科課程中取得。信息學院約有10％的學生會選擇該院與Whitman管理學院建立的雙學位課程，既獲得企業(yè)管理的知識，又擁有信息技術的系統(tǒng)培訓。這使得他們不同于一般的管理學院或商學院學生，在人才市場上具備了一定競爭優(yōu)勢。該院設立的18學分輔修科目“全球企業(yè)技術(GlobalEnterpriseTechnology)”幫助學生了解怎樣開發(fā)和管理全球企業(yè)的信息系統(tǒng)。由于目前銀行、商業(yè)零售、娛樂、保險、醫(yī)療等行業(yè)的全球企業(yè)都依賴大規(guī)模的信息系統(tǒng)來開展業(yè)務，相關專業(yè)的學生可受惠于這一課程，將其與原有的專業(yè)背景相結合而發(fā)展未來的職業(yè)生涯。另一輔修項目“信息管理與技術”則面向更廣泛專業(yè)的學生，傳授信息、信息資源、信息通訊和信息技術相關知識，使學生在當前信息密集的工作環(huán)境下有更多的職業(yè)選擇。

許多院校還設立了高級研修證書(Certificate0fAdvancedStudy——C.A.S.)項目，其課程一般屬于碩士研究生層次或碩士后培訓，面向希望通過繼續(xù)教育更新專業(yè)知識和技能的在職人員，或在專業(yè)工作某一領域有深造愿望、想打造某種專業(yè)特長的在讀學生。C.A.S.因各校提供的課程不同呈現了多樣化的發(fā)展，如伊利諾伊大學香檳分校圖情學院提供的高級研修證書有：數字圖書館，圖書館和信息中心管理，專業(yè)圖書館服務(如兒童服務、政府信息、科學技術信息服務)等；佛羅里達州立大學圖情學院提供的高級研修證書項目有：管理與領導，博物館研究，參考服務，網站設計、學校圖書館和青少年信息服務等。許多可通過網絡學習的方式取得，有的還可以根據學員個人的專業(yè)發(fā)展興趣設計個性化的修讀計劃。

4精心設計課程體系

培養(yǎng)目標的實現要通過課程教學中的知識傳授及應用實踐才能得到落實。為打造學生的專業(yè)知識基礎、培養(yǎng)學生的專業(yè)核心能力，各圖書情報學院精心設計了各具特色的課程體系。盡管各校學術淵源的差異或在培養(yǎng)目標上的不同側重，導致了具體課程設置和課程體系的不同，但仍有一些共同特征是值得我們注意的。

4.1提高課程廣度

配合培養(yǎng)目標的提升，各校的課程都在面向更廣泛領域信息管理、信息技術和信息系統(tǒng)的方向上有所拓展。各校課程體系中基本都會有一門旨在引導學生專業(yè)入門的必修基礎課。該課名稱各異，如“Under-standingInformation”或“IntroductiontoInformationStud-ies”，但都力圖通過教學使學生了解在多樣化信息環(huán)境中信息管理專業(yè)人員的不同角色，指導學生根據自己的興趣和才能來選擇與發(fā)展不同的學習計劃以達到相應的職業(yè)目標。課程廣度的提高還體現在關注更廣泛信息環(huán)境中的信息管理與技術問題，如：數字圖書館、電子商務、e-Learning、eGoverment等，還設立了信息政策、信息道德、信息管理中的法律問題等具有較新研究視野的課程。

4.2加強課程深度

為形成學生扎實的專業(yè)知識基礎，打造學生的專業(yè)核心能力，各校將相近研究領域的教師組成研究教學團隊，在核心專業(yè)方向上建設系列課程，以加強課程的深度。如：威斯康辛大學密爾沃基分校信息學院就由資深教授領銜成立了“信息組織研究組”和“信息檢索研究組”，其目的就是合作開展研究計劃、組織學術交流并推進課程建設。如信息檢索研究組所涉及的領域有：信息行為，信息檢索系統(tǒng)的人機交互，信息檢索系統(tǒng)評價，信息檢索系統(tǒng)設計，信息可視化和多媒體信息檢索。各校致力于在傳統(tǒng)信息管理知識基礎上增加新技術的內容，以深化課程內容、強化某一項專業(yè)核心能力的培養(yǎng)。如，伊利諾伊大學香檳分校圖書情報學院的“信息組織與知識描述”模塊下就集中了20多門相關課程，除了傳統(tǒng)的書目、索引、文摘、分類與敘詞、數據庫課程外，還增加了多項新技術課程，有：多媒體信息、信息構建、文檔建模、元數據、本體、知識網絡的可視化與導航、信息系統(tǒng)界面等。

4.3實現課程的模塊化及課程組織的靈活性

即在培養(yǎng)目標的指導下，基于對信息專業(yè)人員的職業(yè)能力分析及課程教學和管理功能分析，將課程內容按知識和能力的要求，編排為合理的課程模塊。模塊化課程體系的特點是：①每個模塊相對獨立，學完一個模塊可以獲得一項專業(yè)技能、知識或能力；②模塊的內容依據專業(yè)能力需要確定，針對性、實用性強，比較深入；③模塊之間以及模塊課程之間可以靈活組合，以滿足學生不同的學習目標和要求；④課程模塊可及時更新，以反映行業(yè)發(fā)展所產生的新知識、新技術、新系統(tǒng)。

如：伊利諾伊大學香檳分校圖書情報學院就將碩士學位研究生的所有專業(yè)課程組織成7個范疇模塊，即：信息組織與知識描述，用戶與信息資源利用，信息系統(tǒng)，歷史、經濟與政策，管理與評價，社會、團體與組織信息學，青少年文獻與服務。每個模塊都由10－20多門相關專業(yè)課程組成。模塊化課程體系建立了一個“寬口徑”的專業(yè)知識平臺，每個模塊對應打造某項專業(yè)技能。學生在教師的指導下，根據個人興趣及職業(yè)傾向，進行模塊之間課程的選擇和組合，以形成自己的學習計劃。有較寬視角的學生可以廣泛涉獵各模塊中的課程，而對發(fā)展某項專業(yè)能力特別感興趣的學生則可集中在一兩個模塊中深入學習相關課程。模塊化課程體系保證了課程組織的靈活性，使學生學習的選擇度更大，滿足了學生多樣化、個性化發(fā)展的要求，幫助學生在形成廣泛知識基礎的同時，也能發(fā)現更多新的、動態(tài)的職業(yè)路徑和就業(yè)目標，培養(yǎng)出“一專多能”的專業(yè)人才。

5以科研促進教學發(fā)展

科研是教學的后盾，是提高教育質量和教學水平的重要基礎。近年來，北美圖書情報學院在科研方面一個重要趨勢是，拓寬研究視野，關注社會各領域的多元信息機會，與其他學科合作開展領域廣泛的跨學科研究。研究范圍從圖書館到信息科學與各學科交叉的各領域，不僅涉及信息組織、信息檢索與利用、信息系統(tǒng)和人機交互的設計，也涉及對經濟、社會和各類組織機構信息環(huán)境的分析研究，探討利于信息社會和諧發(fā)展的政策、法律問題。還注重研究信息、技術與人的相互關系，以信息行為主體為中心探討信息系統(tǒng)的優(yōu)化等?？梢?，研究范圍和角度已遠遠超越了傳統(tǒng)圖書情報學的范圍，同時又充分發(fā)揮傳統(tǒng)學科專業(yè)知識與技能的特長，在更廣闊的背景下探索信息管理、信息開發(fā)與利用、知識組織、知識管理與傳播。

在美國信息科學與技術學會(ASIS&T)2009年會上，北卡羅來納大學信息學院展示了其近年來的研究項目和成果。該校研究人員將研究視角置于當今世界各類信息查詢與利用中的各種社會、組織和技術問題。許多跨學科項目所涉及研究領域的廣泛和豐富性正切合了該屆年會的主題：“蓬勃發(fā)展的多樣性——多元化世界中的信息機會”(Thriving0nDiversity-Informa-tionOpportunitiesinaPluralisticWorld)。如：與國家癌癥學會(NCI)合作的簡化個人健康記錄的研究項目，與該大學醫(yī)務人員共同工作開發(fā)的緊急醫(yī)療文本處理軟件系統(tǒng)等項目，都旨在探索有效輸入病人醫(yī)療信息并易于后續(xù)者檢索和閱讀的方法，以改善民眾的診療環(huán)境，提高醫(yī)療服務效率，并支持長期的醫(yī)學研究、公共衛(wèi)生管理與監(jiān)測等。該校信息與可視化實驗室(IV-Lab)與遺傳學、放射學、生物化學、生物工程等領域研究人員合作開發(fā)了醫(yī)學圖像的三維顯示，可用于乳腺癌的早期診斷；IVLab還開發(fā)了醫(yī)學圖像及信息交換的國際標準。該校交互設計實驗室(IDL)承擔的國家科學基金會項目GovStat則面向公眾利用政府信息與服務的迫切要求，力求通過對政府信息的集成、開發(fā)創(chuàng)新性的用戶界面，使公眾能夠更加便利地查找、獲取政府信息資源，更有效地利用政府信息服務。而元數據研究中心(MRC)則是致力于結合各領域的需求研發(fā)各種更有效的元數據，以支持搜索引擎改善檢索效果、開發(fā)支持生物多樣性和自然歷史研究的數字圖書館，還將元數據研究成果應用到生物信息學、電子商務、信息安全等許多領域。

正是在廣泛關注社會各領域的信息需求、發(fā)現各種信息工作機會，積極開展跨學科研究的合作中，信息管理專業(yè)人員的知識和技能得以充分展示；加上各領域對專門信息人才的需求日益迫切，于是各種跨學科的雙學位教育項目(Dual／CoordinatedDegree)應運而生。如密執(zhí)安大學信息學院的雙學位項目有：商業(yè)管理與信息(MBA／MSI)、法律與信息(JD／MSI)、醫(yī)學與信息(MD／MSI)、公共政策與信息(MPP／MSI)、社會工作與信息等。威斯康辛大學麥迪遜分校圖書館與信息學院的雙學位項目有：法律與圖書館信息學、音樂與圖書館信息學。

6重視開展實踐性教學，加強學生綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)

為培養(yǎng)學生的綜合專業(yè)能力、實際動手能力和工作技能，各圖書情報院校都非常重視實踐性教學環(huán)節(jié)。通過各種實習、實訓課程等專業(yè)活動，使學生投入到真實的信息環(huán)境，接觸到切實的信息需求，并在專業(yè)人員或教師的指導下，嘗試探索解決現實信息問題的方案。各校開展的實踐性教學活動形式豐富多樣，除了穿插于各專業(yè)課程中的調研、實驗、實習外，還有各種課外學生社團活動或社會實踐，更有與企業(yè)及其他社會機構相結合的專門畢業(yè)實習、畢業(yè)設計、實訓活動等。例如：

北卡羅來納大學圖情學院大力倡導其學生面向社區(qū)、結合專業(yè)特長開展技術開發(fā)和服務。該校學生積極運作籌款和藏書捐獻，為當地無家可歸者庇護中心建立了圖書館；開發(fā)的植物信息中心(PlantInformationCenter，PIC)網站收集了北卡和美國東南部375種植物的標本和相關信息，為中小學生探索自然、學習相關生物知識、識別植物品種提供服務。PIC已成為北卡植物園、當地中學和公共圖書館的合作伙伴。還與專業(yè)圖書館合作開發(fā)了北卡健康信息(NCHealthlnfo)網站，幫助居民查找當地的醫(yī)療衛(wèi)生服務機構及各種疾病和康復中心的醫(yī)療條件、服務項目等。學生們還經常在本社區(qū)公共圖書館組織親子閱讀、社區(qū)閱讀等活動。學院還與美國環(huán)境保護局(EPA)簽署了多年的實習合同，每個學期EPA圖書館和國家環(huán)境健康科學學會圖書館會雇用該校的在讀研究生作為實習生在圖書館各崗位輪崗工作，如：編目、聯機檢索、館際互借、參考服務等，已有300多名學生參加過實習。其他合作過的實習機構有IBM、Cisco、SAS及GlaxoSmithK—iine等著名企業(yè)。

德雷賽爾大學信息科學與技術學院則通過帶薪實習計劃(Co-op)為學生提供了極有價值的專業(yè)實踐機會。Co-op項目使學生有機會在財富500強中的微軟、CIGNA和西門子等著名企業(yè)公司中工作，既獲得了寶貴的專業(yè)工作經驗，又可與業(yè)界人士和公司建立聯系，為求職就業(yè)提供便利。信息學院學生所任職位涉及：局域網絡工程、系統(tǒng)分析、數據分析、網站開發(fā)、用戶界面設計與分析等許多方面，其平均6個月薪水為17082美元，是該大學CO-OP項目中最高的。

德克薩斯大學奧斯汀分校信息學院重視畢業(yè)實習、畢業(yè)設計等教學活動，為“專業(yè)體驗計劃(Profes-sionalExperienceProject，PEP)”等系列實踐課規(guī)定了專門的學分和輔導制度。PEP課要求學生在教師的指導下，基于真實的信息環(huán)境，做出學術嚴謹、有專業(yè)水平的項目。PEP項目可以是開展系統(tǒng)的分析和評估，系統(tǒng)建檔、保存數字信息和記錄，或評估一項館藏或信息存儲，建立和執(zhí)行推廣方案的成果。其成果可以是一個詳細說明該項目的論文、網站、數據庫、數據集、手冊或社區(qū)服務項目。

第9篇：生物信息學產生的背景范文

1．1醫(yī)學信息學教學與醫(yī)學實踐需求脫節(jié)

醫(yī)學信息學的教學體系應該從醫(yī)學信息的上、中、下“三游”來加以組織。醫(yī)學信息學上游主要是指傳授醫(yī)學信息的本質、特征、類型、產生機制與機構、傳播等知識。醫(yī)學信息學中游主要是指傳授醫(yī)學信息的搜集、整理、鑒定、組織與分析，以及醫(yī)療信息化背景下的醫(yī)學信息的描述與信息庫、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、醫(yī)學信息的儲存、檢索和深加工等知識。醫(yī)學信息學下游主要是指傳授醫(yī)學信息資源開發(fā)、利用與服務及其文化傳承等知識。筆者認為醫(yī)學信息學是一門應用型較強的課程，對于醫(yī)學專業(yè)的學生需要根據未來所從事的職業(yè)性質研修相應的“三游”知識。如臨床專業(yè)的學生需要研修病案管理學、病案信息資源管理學、醫(yī)院信息系統(tǒng)、電子病歷等課程。但是就筆者所在的南京醫(yī)科大學進行調研發(fā)現，在醫(yī)學學生的教學計劃中，只有衛(wèi)生信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)與醫(yī)療保險專業(yè)開設了醫(yī)學信息學的相關課程，而作為未來醫(yī)學信息的產生者——醫(yī)生，臨床專業(yè)的醫(yī)學生教學計劃中沒有醫(yī)學信息學的相關課程。這種醫(yī)學信息學教學與醫(yī)學實踐需求之間的脫節(jié)，直接導致臨床專業(yè)的醫(yī)學生在大學期間沒有培養(yǎng)良好的醫(yī)學信息學素養(yǎng)，進而導致這些醫(yī)學生在未來成為醫(yī)生之后對醫(yī)學信息不重視，甚至為醫(yī)學信息產生、收集、整理而煩惱。

1．2醫(yī)學信息學學科發(fā)展不深入

長春工業(yè)大學繼續(xù)教育學院對開設醫(yī)學信息學專業(yè)(或方向)的高校進行了排名，其順序是復旦大學、中山大學、中南大學、中國醫(yī)科大學、首都醫(yī)科大學、四川大學、北京大學、南方醫(yī)科大學、山西醫(yī)科大學、浙江大學、華中科技大學、西安交通大學、石河子大學、吉林大學、重慶醫(yī)科大學、哈爾濱醫(yī)科大學、山東大學、杭州師范大學、南京醫(yī)科大學、泰山醫(yī)學院、河北醫(yī)科大學、南昌大學、天津中醫(yī)藥大學、福建醫(yī)科大學、武漢大學、上海交通大學、青島大學、天津醫(yī)科大學、延邊大學、浙江中醫(yī)藥大學、新鄉(xiāng)醫(yī)學院、南華大學和大連醫(yī)科大學等33所高校。筆者在南京醫(yī)科大學圖書館網站利用“題名=醫(yī)學信息或衛(wèi)生信息，文獻類型選擇‘中文書籍’進行檢索，返回結果為51本與醫(yī)學信息相關，14本與衛(wèi)生信息相關的文獻。在51本與醫(yī)學信息相關的檢索結果中涉及醫(yī)學信息檢索的文獻為31本，涉及到醫(yī)學信息學基礎教程的結果為8本。其余主要包括醫(yī)學信息研究、醫(yī)學信息資源組織與管理、醫(yī)學信息系統(tǒng)、醫(yī)學信息學決策與支持系統(tǒng)和醫(yī)學信息分析等。綜觀這些檢索結果基本上是針對不同對象的大學課程教科書。在14本與衛(wèi)生信息相關的檢索結果中涉及衛(wèi)生信息管理的結果為8本，涉及衛(wèi)生信息系統(tǒng)的結果為2本，涉及衛(wèi)生信息化的有2本，涉及衛(wèi)生信息技術與衛(wèi)生信息資源的各1本。從檢索結果可以得出在醫(yī)學信息學學科發(fā)展過程中存在創(chuàng)作重復現象。如在檢索結果中涉及到的知識點雷同多，書本編排應急就章，重復建設，后出版之書不僅沒有超過前者，有的反而出現倒退現象。除劉冰、黃玉玲主編的《醫(yī)學信息研究》之外，主要用于醫(yī)學信息學專業(yè)教學教材。在這些教材中除了丁寶芬教授的《醫(yī)學信息學》、羅愛靜教授的《衛(wèi)生信息管理概論》和《衛(wèi)生信息管理學》作為普通高等教育國家級教材規(guī)劃教材之外，其余教材鮮有得到國際或國內同行普遍認同。有些著作雖然注重吸收圖書情報與檔案管理學的學科知識，但是沒有能夠與醫(yī)學信息學有效融合，移植現象比較明顯。當然筆者在此無意于簡單否定醫(yī)學信息學界與出版界同行的工作，但我國33所醫(yī)學信息學相關專業(yè)的高等院校應該反思，應考慮利用范式理論指引學科發(fā)展，加強知識橫向與縱向的傳承與發(fā)展，引進圖書情報與檔案管理學、經濟學和管理學等理論，彌補國內醫(yī)學信息學學科的空白和不足，提升學科地位。

2醫(yī)學信息學范式研究是解困之舉

隨著全球化進程的加劇，醫(yī)學信息學也將與其他學科更加相融，醫(yī)學信息學的發(fā)展必將走向開放與合作，醫(yī)學信息學學科發(fā)展問題將會成為一個國際性課題。因此我國醫(yī)學信息學共同體利用范式理論作為研究手段，從國外學科研究成果和研究方法中汲取有益成分，使之為解決國內醫(yī)學信息學的學科發(fā)展之瓶頸成為應然解困之舉。

2．1范式研究有助于醫(yī)學信息學學科的深化與拓展

醫(yī)學信息學要想從宏觀上和根本上提升學科地位，需要在元科學領域的研究上投入更多精力。元科學理論，即關于科學的科學，醫(yī)學信息學元科學即是指關于醫(yī)學信息學的科學。當醫(yī)學信息學發(fā)展到一定階段的時候，醫(yī)學信息學共同體會對學科的本質、規(guī)律及其相關元問題進行分析與探究，便產生了“學中之學”、“科學之科學”的研究取向，筆者認為可以將這類的醫(yī)學信息學分支學科稱之為“醫(yī)學信息學元科學”。醫(yī)學信息學共同體會遵循學科發(fā)展史的軌跡，即經驗研究、方法論研究和理論研究，具體發(fā)展走向為病案管理、醫(yī)學信息檢索、衛(wèi)生信息管理學、衛(wèi)生信息化、衛(wèi)生法律法規(guī)、醫(yī)學信息保護技術學、醫(yī)院信息系統(tǒng)、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、電子病歷、區(qū)域醫(yī)療合作和醫(yī)學信息學史等。在此基礎之上，醫(yī)學信息學科分支中會產生醫(yī)學信息學概論(衛(wèi)生信息管理概論)——以“揭示醫(yī)學信息學現象本質和規(guī)律為研究目的”的學科。醫(yī)學信息學范式研究就是關于醫(yī)學信息學學科自身的深化與拓展，醫(yī)學信息學共同體立足于宏觀抽象層面，從根本上認識醫(yī)學信息學的元問題和本質規(guī)律?，F階段我國的醫(yī)學信息學研究已具備一定的規(guī)模和水平，其研究領域已經從醫(yī)學知識表達、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、生物信息學、醫(yī)學信息學教育與培訓l等傳統(tǒng)領域向面向語義互操作的知識體系構建、跨系統(tǒng)和跨應用的互操作標準制定、網格與云環(huán)境下的應用、轉化醫(yī)學、人體模型建設、臨床決策和認知學領域深入發(fā)展。盡管醫(yī)學信息學的發(fā)展已經進入了一個全新的發(fā)展領域，具有較快的發(fā)展速度，但是對元問題層面的挖掘探討仍對學科的發(fā)展是至關重要的。以醫(yī)學信息學元科學代表“醫(yī)學信息學概論”或“衛(wèi)生信息管理概論”為例，現有的文獻僅有一本，即衛(wèi)生部“十一五”規(guī)劃教材——《衛(wèi)生信息管理概論》。筆者認為作為醫(yī)學信息學元科學的《衛(wèi)生信息管理概論》應當注重對醫(yī)學信息學生存環(huán)境、發(fā)展史和共同體的研究，應從醫(yī)學信息學本身的問題出發(fā)建立起本學科研究問題的獨特視角，而不宜將大量的篇幅放在對“對象性事物”的描述和闡述上?；谠茖W的重要性，醫(yī)學信息學理應將更多的空間設定在元科學領域的研究上，才能從根本上提升該學科地位。醫(yī)學信息學范式研究理應針對醫(yī)學信息學自身的探討和分析，立足于宏觀抽象層面認識醫(yī)學信息學基本問題和本質規(guī)律的研究。鑒于此，筆者認為醫(yī)學信息學范式研究與醫(yī)學信息學發(fā)展的要求是一致的，它是醫(yī)學信息元科學研究的最佳切入點，它是以醫(yī)學信息學發(fā)展史為研究主線，不僅涉及到醫(yī)學信息學未來的發(fā)展方向，還需要研究醫(yī)學信息學學科共同體主體作用、醫(yī)學信息范式變遷與學科外在環(huán)境因素之間的關系等。

2．2范式研究是醫(yī)學信息學汲取外學科精華的典型嘗試

較之于醫(yī)學信息學內部各分支學科之間的互相融合，醫(yī)學信息學對其他學科理論和技術應用的吸收、引進、消化、滲透、移植等將不斷推進醫(yī)學信息學的發(fā)展。即使醫(yī)學信息學在解謎過程中出現不可通約性，分歧未能達成一致意見，醫(yī)學信息學也會在反復的推敲和質疑中逐漸成熟。因為在外學科理論引入醫(yī)學信息學的磨合期中所產生的碰撞、摩擦和火花，可能為醫(yī)學信息學的發(fā)展提供爭論的焦點和學術的創(chuàng)新點。醫(yī)學信息學范式研究正是基于這一思考與目的。美國社會學家米爾斯在《社會學的想像力》中論及：“將自己的領域當作獨立的王國，而忽略它與其他領域，諸如經濟、政治等方面的聯系，造成了歸納的一般性無法演變成演繹的精確性，演繹的精確性又無法上升到歸納的一般性。最終的結果就是，個人困擾沒有成為公共論題，甚至于漸行漸遠。人文精神的組織力進化成為科學精神的機械性，而概念和方法則成為了問題的主導因素，這不禁有本末倒置之嫌。加之于我們對社會本身是如何形成的一無所知，而只是無意識地接受了其存在的合法性，這更容易加深身處其中人的無力和無助感?！贬t(yī)學信息學范式從本質上說就是社會學理論進入醫(yī)學信息學領域的一大嘗試。醫(yī)學信息學由單一研究方向向多重研究方向發(fā)展，從病案管理學向病案學、醫(yī)學信息檢索、衛(wèi)生信息系統(tǒng)、醫(yī)學決策支持系統(tǒng)、認知學和醫(yī)學倫理與監(jiān)管等方向發(fā)展，醫(yī)學信息學專業(yè)呈現日益增多，學科日趨分化的趨勢。從醫(yī)學信息學的發(fā)展趨勢來看，符合人類的認識發(fā)展規(guī)律。初期關于醫(yī)學信息學的知識是從病案管理實踐著手，對于學科還沒有一個完整、清晰的認識，隨著研究活動的深入、認識的推進，與學科內外發(fā)展動力因素的影響，對醫(yī)學信息學進行逐塊逐層的分解研究，于是出現了整體知識的不斷吸收、引進、消化、滲透、移植等，在學科組成上表現為學科不斷分化成病案學、醫(yī)學信息學、衛(wèi)生信息系統(tǒng)等分支學科(或專業(yè))。醫(yī)學信息學的發(fā)展理應汲取外學科的精華充實與強化本學科內涵建設，來解決醫(yī)學信息學科建設中的熱點、難點與焦點問題。因此，為了醫(yī)學信息學的科學發(fā)展，我們需要的是深刻剖析與之存在學科依賴關系及其運作原則，并結合其他學科的研究成果來探討此情境下的醫(yī)學信息學的學科發(fā)展問題，而不是脫離其中任何一方。我國的醫(yī)學信息學發(fā)端于2O世紀80年代初的醫(yī)學圖書情報學，研究體系不夠完整和成熟，研究領域也不平衡，例如重視文獻信息管理、技術路線和微觀實踐，但是對于理論研究和學科RESEARCHONLIBRARYSCIENCE19建設研究不夠深入，標準規(guī)范建設滯后，信息共享不足、缺乏系統(tǒng)規(guī)劃，人才數量不足、質量有待提高、結構不盡合理。新時期的醫(yī)學信息學又面臨學科外的政治環(huán)境、經濟環(huán)境的影響，與計算機技術、網絡技術、社會學、倫理學、認知學和人工智能技術的應用與滲透，意味著醫(yī)學信息學已經沿著范式理論的軌跡，發(fā)展成為一門綜合各學科精華的邊緣交叉學科。在醫(yī)學信息學研究呈現多樣化趨勢的今天，借鑒社會學方法有助于分析醫(yī)學信息學的發(fā)展方向、分支學科，或許會讓我們發(fā)現原來的封閉視野所不能看到的演進過程與規(guī)律；也有助于當我們習慣于現有學科思維框架下的醫(yī)學信息學發(fā)展之余，換之以外學科的視角重新審視和考察醫(yī)學信息學的發(fā)展和演變，給學科的發(fā)展與建設輸入新的血液。

3醫(yī)學信息學學科范式內涵探微

“范式(Paradigm)”一詞是托馬斯•庫恩首先在《科學革命的結構》一書中用于科學研究的，他在該書中指出：“范式通常是指那些公認的科學成就，他們在一段時間里為實踐共同體提供典型的問題和解答?？梢杂脕斫忉尶茖W歷史發(fā)展軌跡及其科學知識增長模式的社會學概念?！薄胺妒降闹饕憩F為‘符號概括’、‘信念’、‘價值’和‘范例’等。”在解讀與理解庫恩關于范式的闡述的基礎上，筆者認為，醫(yī)學信息學范式是醫(yī)學信息學共同體在醫(yī)學信息生產和管理實踐活動中所共有的世界觀、方法論、理論成果和共同遵守的行為準則(即范例)等成分，是指醫(yī)學信息學共同體公認的“模式”。共同體、世界觀、方法論、理論成果和范例等是醫(yī)學信息學范式的重要組成成分，其雖不可能涵蓋醫(yī)學信息學范式全部的“應有之義”，但可以把這些當作醫(yī)學信息學范式的核心內容。

3．1共同體

科學共同體簡稱為共同體，最早運用可以追溯到1942年，英國物理學家、哲學家波朗尼(Polanyi)在其論文《科學的自治》中使用了這一概念。庫恩在《科學革命的結構》中把“共同體”理解為科學范式的承載體——“一個科學共同體由共有一個范式的人組成”。學科共同體是以上一切成分元素的執(zhí)行者，也是經常被忽略的研究主體?？茖W共同體研究在范式研究中的地位毋庸置疑，醫(yī)學信息學科共同體正因為有了共同的范式才能集中在相同的研究領域內，不受時間和空間的限制，進行交流和互動。因此在研究醫(yī)學信息學范式時，首先要明確醫(yī)學信息學共同體的概念。傳統(tǒng)的醫(yī)學信息學學科主要研究的是醫(yī)學信息學的對象、方法論、理論標準，而很少涉及醫(yī)學信息學的認識主體——醫(yī)學信息學共同體。醫(yī)學信息學共同體可理解為發(fā)展醫(yī)學信息學范式的主體，研究醫(yī)學信息學范式主體，擁護同一醫(yī)學信息學范式的主體。醫(yī)學信息學共同體由授受相應的醫(yī)學信息學教育背景和學科訓I練的學者構成，他們以發(fā)展醫(yī)學信息學為使命，具有共同的價值理念，遵循共同的學術規(guī)范和維護共同的學術尊嚴。醫(yī)學信息學科共同體通常遵循醫(yī)學信息學學科發(fā)展規(guī)律，致力于醫(yī)學信息學科學研究、教育教學、實踐，是醫(yī)學信息學學科的主體。醫(yī)學信息學共同體可以是相對穩(wěn)定的正式組織形式，也可以是自由組合的非正式組織形式。前者具有相對穩(wěn)定的組織機構、成員、規(guī)范和活動方式。如中國醫(yī)院管理學會下的病案管理委員會、醫(yī)學信息學會，全國33所開設醫(yī)學信息學相關專業(yè)(或方向)的院校教師組成的同事式組織、導師與學生組成的師徒式組織，以及其他醫(yī)學信息科研、實踐機構組成的固定團隊等。后者一般不具備嚴格意義上傳統(tǒng)固定的組織形式、規(guī)模和穩(wěn)定人員構成等內容。如因課題立項而臨時組建的課題組形式，各地組織的擁有固定主題的學術研討會、學術論壇、博士論壇，同一學科領域或分支學科的共同愛好者等。從醫(yī)學信息學共同體發(fā)揮的作用來看，非正式組織形式的學科共同體不僅是學科建設與發(fā)展的生力軍，也是正式組織形式醫(yī)學信息學科共同體的補充力量。當他們的自身作用和地位日益得到社會及統(tǒng)治階層認可時，自組織形式隨時有可能轉化為有組織形式。

3．2世界觀

世界觀，又稱為宇宙觀，是哲學的樸素形態(tài)。由于醫(yī)學共同體所處的社會地位、觀察問題的角度不同形成不同的醫(yī)學信息學世界觀，這種觀點是共同體自身醫(yī)學信息學工作、學習和生活實踐的結果，往往是自發(fā)形成的，需要醫(yī)學信息學的相關研究者對其進行自覺地概括和總結并給予理論上的論證，才能成為指導學科發(fā)展的哲學。醫(yī)學信息學共同體的世界觀是形而上的部分，是共同體對整個醫(yī)學信息學學科，以及共同體與醫(yī)學信息學之間的總的看法和根本觀點，簡而言之即醫(yī)學信息學共同體對于醫(yī)學信息學這一學科的總體認識，對醫(yī)學信息學的共識，包括醫(yī)學信息學科共同體所共有的基本信念、價值取向、思維方式等，是本體論、認識論層面的承諾，以及對自身在醫(yī)學信息學學科中的地位和作用的看法。醫(yī)學信息學共同體的世界觀可作為指導思想，指導醫(yī)學信息學共同體開展醫(yī)學信息學研究。醫(yī)學信息的世界觀往往決定著一個學科的自身定位和發(fā)展方向，表現在醫(yī)學信息學范式研究中則是要解決“如何看待醫(yī)學信息學專業(yè)研究對象”的問題。當認為醫(yī)學信息體現為一種歷史記錄屬性時，要維護的是學科歷史有機聯系；當認為醫(yī)學信息體現為一種知識屬性時，要實現的是學科最大效益。

3．3方法論

醫(yī)學信息學方法論是醫(yī)學信息學共同體在醫(yī)學信息學學習、實踐和研究中所自覺沿襲的一般方法。醫(yī)學信息學方法論是以解決醫(yī)學信息學中的問題為目標的一種體系或系統(tǒng)，通常涉及問題分析、任務工具和方法技巧等方面的論述。方法論體現在世界觀、自然觀、社會歷史觀、倫理觀、審美觀、科學觀之中，可以是由模式、方式、方法、手段等組成的經驗研究成果、案例和實用技術方法。醫(yī)學信息學方法論會對一系列具體的方法進行分析研究、系統(tǒng)總結并最終提出較為一般性的原則。醫(yī)學信息學學科的發(fā)展范式按照庫恩的科學范式為一般原則，即從前科學——常規(guī)科學——反常與危機——科學革命——新的常規(guī)科學為醫(yī)學信息學的學科發(fā)展線索，并利用歷史主義方法構建醫(yī)學信息學范式理論；在經驗層面，方法論是理論適用的方式，如在病案科整理病歷資料時，利用來源原則與事由原則進行歸檔管理；在醫(yī)學信息學安全和實用技術中則是一些純事實性和操作性方法，如利用原型法指導醫(yī)院進行信息系統(tǒng)開發(fā)建設。醫(yī)學信息學方法論是用以指導醫(yī)學信息學進行學術研究和實踐活動的路徑與綱領，解決的是“醫(yī)學信息學如何從事專業(yè)學術活動”的問題。如研究方法中的歷史主義研究方法、實證主義方法、論證方法、比較方法和調查研究方法等。

3．4理論成果

醫(yī)學信息學理論成果是指對醫(yī)學信息學范式形成并起著決定作用的共有醫(yī)學信息學理論。理論需要尋求解釋，而范式則提供了尋找解釋的方法。醫(yī)學信息學理論在成為共有認識之后可以上升到范式層面，達到范式層面的理論成果同一般的理論成果有聯系，也有區(qū)別。聯系在于，范式層面的理論來自于一般理論而又高于一般理論，它是醫(yī)學信息學共有的概論、命題及其推理。概念是思維的基本單位，是反映事物本質屬性的思維形式。作為醫(yī)學信息學理論邏輯出發(fā)點的概念是基本概念。共有概念是對醫(yī)學信息學學科共有基本元素的約定，而這些概念必須是以醫(yī)學信息學學科的本源概念的面貌出現。如“病歷”、“醫(yī)囑”和“病案”。命題是表明判斷結果的陳述語句，有真假意義的語句才是命題。如病案的本質屬性是原始醫(yī)療記錄性——這是對病案本質屬性的肯定判斷，是一個可以做真假檢驗的語句。共有命題是指醫(yī)學信息學學科理論中類似自然科學中定理、定律性質的命題。推理是指一判斷借以另一判斷推出的思維功能。共有推理是由共有命題中引申而來的。如從病案的原始性可能推理出病案具有憑證性。雖然范式層面的理論已經得到充分的論證，成為共同體內部約定俗成的公理，但是醫(yī)學信息學共同體不會因為具體理論的不完善而影響范式共有理論的存在，對于共有理論，也不會因為研究主體的不同闡釋而影響其范式指導作用。雖然處于同一學科共同體的成員往往引用同樣的理論成果，得出類似的理論觀點，醫(yī)學信息學共同體能夠同意確認一個范式，但不會同意對范式的完整詮釋或合理化。缺乏標準詮釋或不能得出一致同意的規(guī)則并不會阻止范式指導研究。

3．5范例