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細胞生物學的主要研究領域范文第1篇

關鍵詞 細胞生物學 自主學習 合作研究 教學模式

中圖分類號：G424 文獻標識碼：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

細胞生物學是生命科學領域的四大基礎學科之一，在生命科學中占有舉足輕重的位置，細胞生物學課程是生物科學和生物技術專業(yè)的必修課。其教學質量的好壞直接影響到生命科學學院學生的基本素質和質量?！白灾鲗W習、合作探究”的學習模式是“終身學習”的基礎，可以使學生終身受益，正所謂“授之以魚”不如“授之以漁”，也是培養(yǎng)應用型人才、創(chuàng)新型人才的手段之一。結合筆者的教學經驗，對該模式進行了探索與實踐。

1 “自主學習、合作研究”教學模式的涵義

自主學習、合作探究的教學模式重視學生學習和探索的過程，注意學生在學習中的體驗。自主學習的特點主要表現(xiàn)在：自主性、獨立性、自控性、過程性。①自主性是指學生處于主體地位，積極參與較教學過程，也就是有學習的內在需要;獨立性是指學生能夠總結出適合自己的學習方法，從而獨立解決學習中遇到的問題;自控性是指學生對學習的過程能夠按照自己遇到的問題總結經驗并且進行修正;過程性是經過學生分析、比較、判斷等過程進行總結，并最終得出結論，強調的是在過程中學習。

合作探究的特點主要表現(xiàn)在互動性，交往性，問題性和開放性。②互動性是指老師與學生的互動以及學生之間的互動，尤其是后者容易被忽略。合作學習的倡導者們認為：在課堂上，學生之間的互動關系對于其學習成績、社會化和發(fā)展的影響力至關重要;交往性主要是指在學習過程中，除了對知識的掌握和理解，也是一種人與人之間的交往過程;問題性是指整個學習的過程就是發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題和解決問題的過程。開放性是指給學生一個自由發(fā)展的空間，有利于學生思維的活躍。

2 “自主學習、合作研究”教學模式的必要性

傳統(tǒng)的教學中，教師往往著重知識傳授而輕視了思維的訓練，著重知識的單點深入而輕視了縱橫聯(lián)系;著重理論知識的記憶而輕視實踐操作。這種模式不利于學生思維的發(fā)展，而且抑制了學生的個性。③為了學生充分理解和掌握細胞生物學的基本內容和研究方法，同時，在遇到最新的研究課題時能夠獨立思考，找到解決問題的思路和方法，“自主學習、合作探究”的教學模式是很有必要的。此外，“終身學習”一直以來都是教育工作者們所倡導的一種學習方式，可以使學生終身受益，正所謂“授之以魚”不如“授之以漁”，學生在“自主學習、合作探究”的氛圍中愿學、樂學、會學、善學，養(yǎng)成終身學習的習慣，④鍛煉學生的思維能力，提高學生解決問題的能力和創(chuàng)新能力。

3 “自主學習、合作研究”教學模式的實施

3.1 激發(fā)學習動機，使學生的學習具有持久的動力

3.1.1 講好第一節(jié)緒論課，激發(fā)學生的好奇心

緒論課是一門課程的開始，這節(jié)課的效果直接影響學生對細胞生物學的學習興趣，甚至影響學生對這門課的學習效果。在緒論中要強調細胞生物學領域的一些新發(fā)現(xiàn)、新技術、新興的研究領域、著名科學家的事跡等來激發(fā)學生潛在的主動學習興趣。此外還要注意理論聯(lián)系實際，介紹日程生活中應用到的細胞生物學的知識和技術，激發(fā)學生的好奇心。

3.1.2 成立興趣小組，關注細胞生物學領域的某方面的研究進展

老師設計題目，如：細胞信號轉導與癌癥的關系;植物細胞凋亡研究進展;細胞器與遺傳病等內容，或者選擇自己感興趣的領域，讓學生們自己結成5人左右的小組，負責關注本領域的新聞，新的科學發(fā)現(xiàn)，新的成果應用等信息，并階段性總結匯報。

3.2 以思維訓練為中心，使學生學會思考問題

細胞生物學的主要研究領域范文第2篇

關鍵詞：微課；細胞生物學實驗；設計；教學資源

中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）23-0260-02

經濟的迅猛發(fā)展帶動科技的日新月異，網絡技術與通信技術發(fā)展迅速，微信、微博等交流媒介成為大眾知識共享的傳播平臺，而微課作為教學中的創(chuàng)新也備受關注，作為對傳統(tǒng)教學模式的顛覆，其更注重教學效率的提升與教學質量的理想化。伴隨移動學習時代的到來，微課使得當前學校教育及社會教育都發(fā)生了顯著的變化。但是我們應該看到，時代催生的網絡視頻也帶有某種弊端性，難以真實有效地滿足各個層面的學習需求[1]。焦建利教授提出：傳統(tǒng)的課堂實錄視頻資源已經難以實現(xiàn)互聯(lián)網時代人們注意力模式的匹配，因此傳統(tǒng)的教學方式也很難滿足師生教與學的需求。加上網速及寬帶的硬性限制，教學資源周轉率低，優(yōu)秀教學資源被無形浪費?；谶@樣的背景，微課誕生，吸取了傳統(tǒng)教學視頻的弊端教訓，更注重主題的突出明確，更具有針對性與服務性，在內容設置上也趨于短小精悍，實現(xiàn)了自由補充與延伸[2]。對于生物細胞學科教學來說，實驗是教學的關鍵，在教學中發(fā)揮著重要的作用。不可否認的是生物學作為生命科學的前沿學科之一，無論是實驗技術方法還是理論知識闡述都實現(xiàn)了深度的提升與廣度的延伸，逐漸實現(xiàn)與遺傳學、分子生物學及發(fā)育生物學的學科融合，逐漸在生命科學研究領域占據(jù)主導[3]。因此，實現(xiàn)微課與細胞生物學實驗教學的結合，對學生創(chuàng)新能力與獨立思考能力的培養(yǎng)逐漸成為生物實驗教學關注的焦點，成為細胞生物學實驗教學改革的要務。

一、微課簡述

1.微課的起源。微課最早由美國愛荷華大學LeRoy A. McGrew教授提出，初衷是針對化學課程總結的60秒概述，設置了三大主體部分，分別為總體介紹、解釋說明及舉例分析。后來英國學者T.P.Kee在此基礎上提出了一分鐘演講，所謂的一分鐘演講就是突出演講的精練傳神，要求具有縝密的邏輯結構及真實生動的案例闡述。在經過上述兩個階段的發(fā)展后，微課由美國新墨西哥州圣湖安學院大衛(wèi).m.彭羅斯提出并創(chuàng)建實施。其包括15到30秒的介紹及結論，服務與上文的關鍵概念導引。然后錄制上述內容并限制時間為3分鐘內，在微課程指引下提出書面作業(yè)要求，學會借助課外閱讀或者實踐活動完成關鍵知識的學習。目前最具代表性的當屬Educause的微課理念，不是指微觀學習中的微內容，而是以建構主義學習理論為支撐的在線教學或格式化教學中的教學實際。

2.我國微課發(fā)展現(xiàn)狀。我國微課依然是新興事物，起步晚，發(fā)展相對緩慢，目前涉及領域也有部分處于空白?；谖⒄n的發(fā)展現(xiàn)狀，當前學術界也未就微課理念達成共識。學者焦建利[4]認為，微課是對某一知識點的集中闡釋，主要特點就是短小精悍，在線教學視頻是其主要表現(xiàn)形式。學者祝智庭[5]則認為微課應該就某個教學主題展開延伸，組織精細化的課堂教學設計，時間限度最好控制在10分鐘以內。而學者胡鐵生[6]則認為微課程注重的是視頻的微小，因此在針對單一學科或者單一知識點組織教學時應注重教學情景的融入，突出在線學習與自由學習。這一概念也逐漸被大眾所認可。資源建設方面，我國微課也尚未成型，目前的應用研究還相對零散，評價模式也有待完善。實現(xiàn)微課程的規(guī)范化發(fā)展還有很長的路要走。

二、細胞生物學實驗教學存在的問題

1.內容更新緩慢，亟待加強。我國的細胞生物學實驗教學一直處于教學滯后階段，僅僅作為理論教學的補充或者教學附屬而開設，缺乏關注上必然影響教學的創(chuàng)新與跟進，加上該實驗教學項目單一化趨勢嚴重，時代氣息不足，技術手段及知識的綜合運用十分缺乏，內容更新十分滯后。

2.教學方式單一化，學生自主性不足。細胞生物學實驗的基本流程就是提前由教師準備好實驗材料、實驗儀器及實驗試劑，學生在教師的示范引導下按部就班地進行實驗操作，整個操作過程趨于程式化、簡單化。學生不僅無法在實驗準備階段有所參與，更挫傷了學生創(chuàng)新與研究的積極性。

3.教學方法貧乏，缺乏對學生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的關注。傳統(tǒng)的細胞生物學實驗教學受有限的教學時間的限制，因此實驗內容與要求也大多提前限定，教師單純地演示講解，學生被動地參與學習，雙方互動交流不足，教師也無法引導學生進行實驗的創(chuàng)新。

4.教學技術陳舊，現(xiàn)代教育技術參與較少。細胞生物學作為生物教學的前沿學科，理應注重教學的創(chuàng)新，特別是積極加入現(xiàn)代教育技術的創(chuàng)新元素，以信息技術為核心推動實驗教學。但是我國細胞生物學的教學現(xiàn)狀卻是現(xiàn)代教育技術十分欠缺，傳統(tǒng)實驗教學維度單一化趨勢嚴重。

三、微課在細胞生物學實驗中如何應用

1.微課的特性和優(yōu)勢，傳統(tǒng)多媒體教學的弊端：伴隨多媒體技術的迅猛發(fā)展及教學融入，部分教師開始嘗試運用多媒體輔助教學，但是當代大學生自由散漫的個性也成為多媒體輔助教學實施的制約因素，學生難以集中精力聽取教師講課，精品的視頻資源難以得到高效率的運用。應用于課后學習的視頻資料也難以受到學生的關注與重視，多數(shù)處于閑置。微課則突破了視頻教學的局限，具有普通視頻教學資源不具備的教學優(yōu)勢。首先，其教學內容濃縮，教學時間較短，借助移動端操作更為便捷，學生學習積極性顯著提升。其次，其教學主題十分明確，學生能夠迅速找到自己感興趣的點，從而獲得啟發(fā)教育或者延伸學習。最后，微課視頻的教學容量相對較小，符合學生的接受能力，學生更積極主動地參與到微課學習中去。

2.細胞生物學微課設計，把握10分鐘原則：注意力10分鐘。10分鐘內有明確的教學目標，內容短小，集中說明一個問題的小課程。微課設計ADDIE模型：A，分析；D，設計；D制作；I應用；E，評價。通常來說，微課設計要想保證自身的完整性必須具備6個基本環(huán)節(jié)，分別為教學主題的明確、前段分析、微課基礎知識點的切割與劃分、微課資源要素的重點設計、微課視頻錄制及后期加工處理、微課的最終終端輸出與展現(xiàn)。6個環(huán)節(jié)緊緊相扣，推動微課的高效開展。

四、微課引入實驗教學的意義與應用前景

微課具有廣闊的教育應用前景。2011年，手機將取代個人電腦成為個人信息中心。學生自帶設備BYOD，包括個人電腦、手機、上網本、平板等越來越普遍化。這為微課的實施提供了必備的硬件前提。調查中發(fā)現(xiàn)，84.44%的被調查者認可微視頻在微課教學中的核心地位與作用，并且70%以上的人認為配套的教學設計與課件也是不可忽視的部分?？v觀當前的教育改革，多數(shù)一線教師已經充分認識到微課教學的魅力與優(yōu)勢，開始在課堂教學中嘗試微課教學。其中范福蘭等人在基于交互式微視頻教學資源教學應用效果的調查顯示，70.5%的學生認為交互式微視頻資源能夠激發(fā)他們對課程學習的興趣，單一的圖文及音視頻資源則受關注度一般，這也從側面說明隨著流媒體技術的發(fā)展成熟，微視頻的教學前景將是廣闊而光明的。

五、一些值得思考的問題

1.有關微課適用性，微課程在全國范圍內展開，帶來教學思想、教學模式的重大轉變，各個領域、各種培訓、不同學科對于微課程應用的嘗試存在“泛用”、“濫用”現(xiàn)象。微課程適用于哪些領域、哪些課程、哪些內容以及熒光怎樣設計、怎樣制作、怎樣使用才是最科學合理的成為今后科學研究的新課題。

2.細胞生物學實驗微課應用存在問題，我國針對該專業(yè)的微課理論研究及實踐演練依然不足，多數(shù)高校在微課開展實施的過程中存在建多用少的資源浪費現(xiàn)象。因此必須將微課作為校本研修資源，對其加強引導宣傳，讓教師認可微視頻教學的優(yōu)勢并拓展專業(yè)發(fā)展的新途徑。此外微課程應奠定創(chuàng)新型教學模式的資源基礎，以期為學生提供更實用的教學資源，做好教學輔助。當然微課作為新興教學理念，應該在移動學習與泛在學習的基礎上實現(xiàn)教學需求與教學實踐的同步發(fā)展，最大限度提升微課程的開展利用率。

六、小結

微課作為新興的教學模式理應受到關注，了解微課的本質內涵，在梳理其優(yōu)勢與缺陷基礎上綜合當前的運用實際，科學預測并規(guī)劃后期發(fā)展，實現(xiàn)微課在設計開發(fā)與應用上的創(chuàng)新完善。本文就微課教學的幾點問題進行了歸納分析，以期為微課教學的拓展應用提供有效思路，讓微課的魅力更多地展現(xiàn)出來，服務于高校教學。

參考文獻：

[1]韋學恩.網絡公開課視頻資源應用現(xiàn)狀與對策探究[D].揚州大學，2012.

[2]黃婢.“微時代”下的“微課”淺析[J].科技風，2013，（10）.

[3]Zhang Jin，Hua Zichun. Thought on teaching practice and reform in the course of cell biology. Chinese Journal of Cell Biology），2011，33（6）：716-9.

[4]焦建利.微課及其應用與影響[J].中小學信息技術教育，2013，（4）.

細胞生物學的主要研究領域范文第3篇

Biomaterials and

Regenerative Medicine

2015

ISBN9781107012097

生物醫(yī)用材料是指以醫(yī)療為目的，用于診斷、治療、修復或替換人體組織器官或增進其功能的材料。再生醫(yī)學是從20世紀80年代后期興起并逐步發(fā)展起來的，但一直缺乏一個明確的定義。到90年代后期由于干細胞技術方面的突破，才把干細胞、組織工程、組織器官代用品等納入到再生醫(yī)學里面來。就再生醫(yī)學本身而言，國際上還未被明確界定，且存在一些不同的看法，從廣義上來講，再生醫(yī)學是利用人類的自然治愈能力，使受到巨大創(chuàng)傷的機體組織或器官獲得自己再生能力為目的的醫(yī)學。目前，再生醫(yī)學所包含的內容主要為以下4大模塊：干細胞與克隆技術、組織工程、組織器官代用品、異種器官移植。目前該領域已經成為一個多學科交叉并迅速發(fā)展的領域。

本書是由Peter X.Ma領銜的專家團隊關于生物材料及再生醫(yī)學領域的研究論文匯編，主要集中討論了生物材料在干細胞研究和再生醫(yī)學中的作用，著重分析了基礎理論和方法，內容覆蓋干細胞領域、合成技術、材料設計原則、材料物理特性、生物工程技術等領域。

全書共分5章：1.干細胞和再生醫(yī)學的研究成果，包括胚胎干細胞、IPS細胞等;2. 用于再生醫(yī)學的多孔支架材料研究，包括生物聚合物、生物陶瓷、微米和納米纖維等;3. 用于再生醫(yī)學的氫支架材料相關研究;4.生物因子傳遞研究，包括尖端的藥物轉移系統(tǒng)及基因治療技術等內容;5. 動物模型和臨床應用方面的研究成果，在心血管系統(tǒng)方面的應用、有機再生方面的內容。

書中詳細介紹了生物高分子材料的結構和功能分類，從分子水平、納米尺度分析了生物仿生材料的結構及生物分子設計，以及生物功能材料的應用。

Peter X. Ma是密執(zhí)安大學教授，曾獲得2013克萊門森獎、杰出科學家獎等多項殊榮。他是再生醫(yī)學領域的世界級的材料專家，在生物材料的設計與合成研究領域處于非常領先的地位。

本書適合生物材料、干細胞生物學、干細胞工程、組織工程學、再生醫(yī)學等專業(yè)的學生閱讀，對于從事干細胞工程、生物醫(yī)學材料、再生醫(yī)學領域理論以及應用領域的研究生、學者來說，這本書非常有參考價值。

彭金平，博士生

（國家納米科學中心）

Peng Jinping， Ph.D

細胞生物學的主要研究領域范文第4篇

關鍵詞：PCR；農業(yè)技術；發(fā)展簡史；基本原理

中圖分類號： Q555 文獻標識碼：A

在生物學領域中，聚合酶鏈式反應作為體外擴增基因序列的生物技術占有很重要的位置，并且與分子克隆技術和DNA序列分析方法構成了分子生物學實驗工作和學習的基礎。PCR技術的發(fā)明成為了生物界的里程碑并且是分子生物學的一項偉大的革命，它隨之帶來的是分子生物學以及生物技術在工業(yè)和產業(yè)的推進和發(fā)展[1]。

1 PCR技術發(fā)展簡史

1971年Khorana最早提出了一個大膽的設想，那就是核酸體外擴增。但是，當時對于基因的排序和測序分析方法并不成熟，還沒有發(fā)現(xiàn)對熱定性的DNA聚合酶，所以這個想法沒有任何實際意義的[2]。1985年美國的Kary Mullis受到高速公路的啟發(fā)，在科學Science雜志上發(fā)表了PCR技術學術論文。20世紀80年代初，美國科學家Keohanog通過對實驗室中所使用的酶的改進，大大提高了擴增的可實行性[3-5]。在之后的幾十年里，PCR技術已經發(fā)展為十幾種研究領域。

2常用的PCR技術

2.1 原位PCR

原位PCR是在組織切片或組織細胞里進行的PCR反應，它具有高度特異敏感和細胞定位能力，可以在細胞和分子水平上檢測轉特定的基因序列 [2]。

2.2 不對稱PCR

不對稱PCR是在PCR反應過程中采用兩種不同濃度的寡核苷酸引物，經過若干輪采用循環(huán)后，待低濃度的引物被消耗盡，隨后的循環(huán)只產生高濃度的產物既延伸產物，結果產生了大量的特異單鏈DNA[2]。

2.3 逆轉錄—PCR

逆轉錄PCR是以反轉錄DNA即cDNA作為模板進行PCR反應，能夠使mRNA呈現(xiàn)多態(tài)性并且利用基因表達測定的強度和鑒定已被轉錄的序列是否發(fā)生突變，主要克隆mRNA的3’和5’的末端序列，以及可以從非常少量的信使RNA樣品中構建cDNA文庫[5]?？梢允狗治鲆恍O為微量的RNA樣品變?yōu)榭赡躘6-8]。

2.4 反向PCR

PCR只能擴增兩端序列已知的基因片段，PCR可擴增中間一段已知序列，而兩端序列未知的基因片段不擴增。反向PCR的目的在于擴增一段已知序列旁側的DNA，也就是說這一反應體系不是在一對引物之間而是在引物外側合成DNA。

2.5 多重PCR

多重PCR在同一個PCR反應系統(tǒng)中加入了兩對或兩對以上的寡核苷酸引物，并且同時能擴增出數(shù)量較多的核酸片段的PCR，其反應原理和操作過程一般與其他PCR相同[4-7]。

2.6巢式PCR

巢式PCR是一種變異的聚合酶鏈反應（PCR），使用兩對PCR引物擴增完整的片段。第1對PCR引物擴增片段和普通PCR相似。第2對引物稱為巢式引物結合在第一次PCR產物內部，使得第2次PCR擴增片段短于第1次擴增 。

2.7錨定PCR

用于擴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，然后分別用多聚dC和已知的序列作為引物進行PCR擴增[8]。

2.8重組PCR

重組PCR就是使兩個不相鄰的基因片段重組在一起的PCR。但是重組PCR所重組的基因片段長度都在1kb左右，因此在長片段的重組技術和提高準確度來說目前還有比較大的難度。

2.9定量PCR技術

PCR技術是指以外參或內參為標準，通過對PCR終產物的分析或PCR過程的監(jiān)測，進行PCR起始模板量的定量。目前，主要采用定量的PCR方法主要包括設立內參照物的定量PCR、極限稀釋法、熒光定量PCR、FQ-PCR、定時定量PCR等。

2.10 熱不對稱性PCR

熱不對稱性PCR是以基因組的DNA作為模板，并且利用依照目標的序列已知序列設計出3個具有較高退火溫度的嵌套特異性引物，和一個長度較為短Tm值的隨機簡并引物進行組合，通過3輪具有熱不對稱的溫度循環(huán)進行分級和擴增PCR，并且在獲得已知序列的側翼序列后用3個嵌套特異性引物分別與簡并引物組合來進行PCR反應。

3 結論

PCR技術是一種極為重要的分子生物學研究的基礎技術，還可以成為基因工程來提供目的基因，并且廣泛地應用在親自鑒定、個體識別、免疫配型、疾病診斷等方面?？梢哉f，PCR技術已經滲透到生物科學的各個領域。

參考文獻

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細胞生物學的主要研究領域范文第5篇

一、整合生物信息學的研究領域

盡管目前一般意義上的生物信息學還局限在分子生物學層次，但廣義上的生物信息學是可以研究生物學的任何方面的。生命現(xiàn)象是在信息控制下不同層次上的物質、能量與信息的交換，不同層次是指核酸、蛋白質、細胞、器官、個體、群體和生態(tài)系統(tǒng)等。這些層次的系統(tǒng)生物學研究將成為后基因組時代的生物信息學研究和應用的對象。隨著在完整基因組、功能基因組、生物大分子相互作用及基因調控網絡等方面大量數(shù)據(jù)的積累和基本研究規(guī)律的深入，生命科學正處在用統(tǒng)一的理論框架和先進的實驗方法來探討數(shù)據(jù)間的復雜關系，向定量生命科學發(fā)展的重要階段。采用物理、數(shù)學、化學、力學、生物等學科的方法從多層次、多水平、多途徑開展交叉綜合研究，在分子水平上揭示生物信息及其傳遞的機理與過程，描述和解釋生命活動規(guī)律，已成生命科學中的前沿科學問題（摘自：國家“十一五”生命科學發(fā)展規(guī)劃），為整合生物信息學的發(fā)展提供了數(shù)據(jù)資源和技術支撐。

當前，由各種Omics組學技術，如基因組學（DNA測序），轉錄組學（基因表達系列分析、基因芯片），蛋白質組學（質譜、二維凝膠電泳、蛋白質芯片、X光衍射、核磁共振），代謝組學（核磁共振、X光衍射、毛細管電泳）等技術，積累了大量的實驗數(shù)據(jù)。約有800多個公共數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和許多分析工具可利用通過互聯(lián)網來解決各種各樣的生物任務。生物數(shù)據(jù)的計算分析基本上依賴于計算機科學的方法和概念，最終由生物學家來系統(tǒng)解決具體的生物問題。我們面臨的挑戰(zhàn)是如何從這些組學數(shù)據(jù)中，利用已有的生物信息學的技術手段，在新的系統(tǒng)層次、多水平、多途徑來了解生命過程。整合生物信息學便承擔了這一任務。

圖1簡單描述了生物信息學、系統(tǒng)生物學與信息學、生物學以及基因組計劃各個研究領域的相關性?？梢钥闯龌蚪M計劃將生物學與信息學前所未有地結合到了一起，而生物信息學的興起是與人類基因組的測序計劃分不開的，生物信息學自始至終提供了所需的技術與方法，系統(tǒng)生物學強調了生物信息學的生物反應模型和機理研究，也是多學科高度交叉，促使理論生物學、生物信息學、計算生物學與生物學走得更近，也使我們研究基因型到表型的過程機理更加接近。虛線范圍代表整合生物信息學的研究領域，它包括了基因組計劃的序列、結構、功能、應用的整合，也涵蓋了生物信息學、系統(tǒng)生物學技術與方法的有機整合。

整合生物信息學的最大特點就是整合，不僅整合了生物信息學的研究方法和技術，也是在更大的層次上整合生命科學、計算機科學、數(shù)學、物理學、化學、醫(yī)學，以及工程學等各學科。其生物數(shù)據(jù)整合從微觀到宏觀，應用領域整合涉及工、農、林、漁、牧、醫(yī)、藥。本文將就整合生物信息學的生物數(shù)據(jù)整合、學科技術整合及其他方面進行初步的介紹和探討。

二、生物數(shù)據(jù)挖掘與整合

生物系統(tǒng)的不同性質的組分數(shù)據(jù)，從基因到細胞、到組織、到個體的各個層次。大量組分數(shù)據(jù)的收集來自實驗室（濕數(shù)據(jù)）和公共數(shù)據(jù)資源（干數(shù)據(jù)）。但這些數(shù)據(jù)存在很多不利于處理分析的因素，如數(shù)據(jù)的類型差異，數(shù)據(jù)庫中存在大量數(shù)據(jù)冗余以及數(shù)據(jù)錯誤；存儲信息的數(shù)據(jù)結構也存在很大的差異，包括文本文件、關系數(shù)據(jù)庫、面向對象數(shù)據(jù)庫等；缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)描述標準，信息查詢方面大相徑庭；許多數(shù)據(jù)信息是描述性的信息，而不是結構化的信息標示。如何快速地在這些大量的包括錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量中獲取正確數(shù)據(jù)模式和關系是數(shù)據(jù)挖掘與整合的主要任務。

數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的一個過程，其他各個環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)庫的選擇和取樣，數(shù)據(jù)的預處理和去冗余，錯誤和沖突，數(shù)據(jù)形式的轉換，挖掘數(shù)據(jù)的評估和評估的可視化等。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要是從數(shù)據(jù)中提取模式，即模式識別。如DNA序列的特征核苷堿基，蛋白質的功能域及相應蛋白質的三維結構的自動化分類等。從信息處理的角度來說，模式識別可以被看作是根據(jù)一分類標準對外來數(shù)據(jù)進行篩選的數(shù)據(jù)簡化過程。其主要步驟是：特征選擇，度量，處理，特征提取，分類和標識?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術常用的有：聚類、概念描述、連接分析、關聯(lián)分析、偏差檢測和預測模型等。生物信息學中用得比較多的數(shù)據(jù)挖掘的技術方法有：機器學習，文本挖掘，網絡挖掘等。

機器學習通常用于數(shù)據(jù)挖掘中有關模式匹配和模式發(fā)現(xiàn)。機器學習包含了一系列用于統(tǒng)計、生物模擬、適應控制理論、心理學和人工智能的方法。應用于生物信息學中的機器學習技術有歸納邏輯程序，遺傳算法，神經網絡，統(tǒng)計方法，貝葉斯方法，決策樹和隱馬爾可夫模型等。值得一提的是，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘產品使用的算法都是在計算機科學或統(tǒng)計數(shù)學雜志上發(fā)表過的成熟算法，所不同的是算法的實現(xiàn)和對性能的優(yōu)化。當然也有一些人采用的是自己研發(fā)的未公開的算法，效果可能也不錯。

大量的生物學數(shù)據(jù)是以結構化的形式存在于數(shù)據(jù)庫中的，例如基因序列、基因微陣列實驗數(shù)據(jù)和分子三維結構數(shù)據(jù)等，而大量的生物學數(shù)據(jù)更是以非結構化的形式被記載在各種文本中，其中大量文獻以電子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物醫(yī)學文獻摘要。

文本挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術在大量的文本集合中發(fā)現(xiàn)隱含的知識的過程。其任務包括在大量文本中進行信息抽取、語詞識別、發(fā)現(xiàn)知識間的關聯(lián)等，以及利用文本挖掘技術提高數(shù)據(jù)分析的效率。近年來，文本挖掘技術在生物學領域中的應用多是通過挖掘文本發(fā)現(xiàn)生物學規(guī)律，例如基因、蛋白及其相互作用，進而對大型生物學數(shù)據(jù)庫進行自動注釋。但是要自動地從大量非結構性的文本中提取知識，并非易事。目前較為有效的方法是利用自然語言處理技術NLP，該技術包括一系列計算方法，從簡單的關鍵詞提取到語義學分析。最簡單的NLP系統(tǒng)工作通過確定的關鍵詞來解析和識別文檔。標注后的文檔內容將被拷貝到本地數(shù)據(jù)庫以備分析。復雜些的NLP系統(tǒng)則利用統(tǒng)計方法來識別不僅僅相關的關鍵詞，以及它們在文本中的分布情況，從而可以進行上下文的推斷。其結果是獲得相關文檔簇，可以推斷特定文本內容的特定主題。最先進的NLP系統(tǒng)是可以進行語義分析的，主要是通過分析句子中的字、詞和句段及其相關性來斷定其含義。

生物信息學離不開Internet網絡，大量的生物學數(shù)據(jù)都儲存到了網絡的各個角落。網絡挖掘指使用數(shù)據(jù)挖掘技術在網絡數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。網絡挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括數(shù)據(jù)庫技術、信息獲取技術、統(tǒng)計學、人工智能中的機器學習和神經網絡等。根據(jù)對網絡數(shù)據(jù)的感興趣程度不同，網絡挖掘一般還可以分為三類：網絡內容挖掘、網絡結構挖掘、網絡用法挖掘。網絡內容挖掘指從網絡內容/數(shù)據(jù)/文檔中發(fā)現(xiàn)有用信息，網絡內容挖掘的對象包括文本、圖像、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數(shù)據(jù)。網絡結構挖掘的對象是網絡本身的超連接，即對網絡文檔的結構進行挖掘，發(fā)現(xiàn)他們之間連接情況的有用信息（文檔之間的包含、引用或者從屬關系）。在網絡結構挖掘領域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。網絡用法挖掘通過挖掘相關的網絡日志記錄，來發(fā)現(xiàn)用戶訪問網絡頁面的模式，通過分析日志記錄中的規(guī)律。通常來講，經典的數(shù)據(jù)挖掘算法都可以直接用到網絡用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展算法上進行了努力，包括復合關聯(lián)規(guī)則算法、改進的序列發(fā)現(xiàn)算法等。

網絡數(shù)據(jù)挖掘比單個數(shù)據(jù)倉庫的挖掘要復雜得多，是一項復雜的技術，一個難以解決的問題。而XML的出現(xiàn)為解決網絡數(shù)據(jù)挖掘的難題帶來了機會。由于XML能夠使不同來源的結構化的數(shù)據(jù)很容易地結合在一起，因而使搜索多個異質數(shù)據(jù)庫成為可能，從而為解決網絡數(shù)據(jù)挖掘難題帶來了希望。隨著XML作為在網絡上交換數(shù)據(jù)的一種標準方式，目前主要的生物信息學數(shù)據(jù)庫都已經提供了支持XML的技術，面向網絡的數(shù)據(jù)挖掘將會變得非常輕松。如使用XQuery 標準查詢工具，完全可以將 Internet看作是一個大型的分布式XML數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)瀏覽獲取、結構化操作等。

此外，數(shù)據(jù)挖掘還要考慮到的問題有：實時數(shù)據(jù)挖掘、人為因素的參與、硬件設施的支持、數(shù)據(jù)庫的誤差問題等。

一般的數(shù)據(jù)（庫）整合的方法有：聯(lián)合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如ISYS和DiscoveryLink）, 多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如TAMBIS）和數(shù)據(jù)倉庫（如SRS和Entrez）。這些方法因為在整合的程度，實體化，查詢語言，應用程序接口標準及其支持的數(shù)據(jù)輸出格式等方面存在各自的特性而各有優(yōu)缺點。同時，指數(shù)增長的生物數(shù)據(jù)和日益進步的信息技術給數(shù)據(jù)庫的整合也帶來了新的思路和解決方案。如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要是提供長期的實驗數(shù)據(jù)存儲和簡便的數(shù)據(jù)訪問，重在數(shù)據(jù)管理，而系統(tǒng)生物學的數(shù)據(jù)庫則同時對這些實驗數(shù)據(jù)進行分析，提供預測信息模型。數(shù)據(jù)庫的整合也將更趨向數(shù)據(jù)資源廣、異質程度高、多種數(shù)據(jù)格式、多途徑驗證（如本體學Ontology的功能對照）、多種挖掘技術、高度智能化等。

三、生命科學與生物信息學技術的整合

生物信息學的研究當前還主要集中在分子水平，如基因組學/蛋白質組學的分析，在亞細胞、細胞、生物組織、器官、生物體及生態(tài)上的研究才剛剛開始。從事這些新領域的研究，理解從基因型到表型的生命機理，整合生物信息學將起到關鍵性的作用。整合生物信息學將從系統(tǒng)的層次多角度地利用已有的生物、信息技術來研究生命現(xiàn)象。另外，由其發(fā)展出的新方法、新技術，其應用潛力也是巨大的。圖2顯示了生命科學與生物信息學技術的整合關系。

目前生命科學技術如基因測序、QTL定位、基因芯片、蛋白質芯片、凝膠電泳、蛋白雙雜交、核磁共振、質譜等實驗技術，可以從多方面，多角度來分析研究某一生命現(xiàn)象，從而針對單一的實驗可能就產生大量的不同層次的生物數(shù)據(jù)。對于每個技術的數(shù)據(jù)分析，都有了大量的生物信息學技術，如序列分析、motif尋找、基因預測、基因注解、RNA分析、基因芯片的數(shù)據(jù)分析、基因表達分析、基因調控網絡分析、蛋白質表達分析、蛋白質結構預測和分子模擬、比較基因組學研究、分子進化和系統(tǒng)發(fā)育分析、生物學系統(tǒng)建模、群體遺傳學分析等。整合生物信息學就是以整合的理論方法，通過整合生物數(shù)據(jù)，整合信息技術來推動生命科學干實驗室與濕實驗室的組合研究。其實踐應用涉及到生物數(shù)據(jù)庫的整合、功能基因的發(fā)現(xiàn)、單核苷酸多態(tài)性/單體型的了解、代謝疾病的機理研究、藥物設計與對接、軟件工具以及其他應用。

在整合過程中，還應該注意以下幾方面內容：整合數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)挖掘方法，數(shù)據(jù)倉庫的設計管理，生物數(shù)據(jù)庫的錯誤與矛盾，生物本體學及其質量控制，整合模型和模擬框架，生物技術的計算設施，生物信息學技術流程優(yōu)化管理，以及工程應用所涉及的范圍。

四、學科、人才的整合

整合生物信息學也是學科、教育、人才的整合。對于綜合性高等院校，計算機科學/信息學、生物學等學科為生物信息學的發(fā)展提供了學科基礎和保障。如何充分利用高校雄厚的學科資源，合理搭建生物信息學專業(yè)結構，培養(yǎng)一流的生物信息學人才，是我們的任務和目標。

計算機科學/信息學是利用傳統(tǒng)的計算機科學，數(shù)學，物理學等計算、數(shù)學方法，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)發(fā)掘、人工智能、算法、圖形計算、軟件工程、平行計算、網絡技術進行數(shù)據(jù)分析處理，模擬預測等。生物信息學的快速發(fā)展給計算機科學也帶來了巨大的挑戰(zhàn)和機遇，如高通量的數(shù)據(jù)處理、儲存、檢索、查詢，高效率的算法研究，人工智能的全新應用，復雜系統(tǒng)的有效模擬和預測。整合生物信息學的課程設計可以提供以下課程：Windows/Unix/Linux操作系統(tǒng)、C++/Perl/Java程序設計、數(shù)據(jù)庫技術、網絡技術、網絡編程、SQL、XML相關技術、數(shù)據(jù)挖掘，機器學習、可視化技術、軟件工程、計算機與網絡安全、計算機硬件、嵌入式系統(tǒng)、控制論、計算智能，微積幾何、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、離散數(shù)學、組合數(shù)學、計算方法、隨機過程、常微分方程、模擬和仿真、非線性分析等等。

生物學是研究生命現(xiàn)象、過程及其規(guī)律的科學，主要包括植物學等十幾個一級分支學科。整合生物信息學的課程設計可以提供以下課程：普通生物學、生物化學、分子生物學、細胞生物學、遺傳學、分子生物學、發(fā)育生物學、病毒學、免疫學、流行病學、保護生物學、生態(tài)學、進化生物學、神經生物學、基礎醫(yī)學、生物物理學、細胞工程、基因工程、分子動力學、生物儀器分析及技術、植物學、動物學、微生物學及其他生物科學、生物技術專業(yè)的技能課程。

作為獨立學科的生物信息學，其基本的新算法，新技術，新模型，新應用的研究是根本。課程涉及到生物信息學基礎、生物學數(shù)據(jù)庫、生物序列與基因組分析、生物統(tǒng)計學、生物芯片數(shù)據(jù)分析、蛋白質組學分析、系統(tǒng)生物學、生物數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、計算生物學、藥物設計、生物網絡分析等。另外，整合生物信息學的工程應用，也需要了解以下學科，如生物工程、生物技術、醫(yī)學影像、信號處理、生化反應控制、生物醫(yī)學工程、數(shù)學模型、試驗設計、農業(yè)系統(tǒng)與生產等。

此外，整合生物信息學的人才培養(yǎng)具有很大的國際競爭壓力，培養(yǎng)優(yōu)秀的專業(yè)人才，必須使其具備優(yōu)良的生物信息科學素養(yǎng)，具有國際視野，知識能力、科研創(chuàng)新潛力俱佳的現(xiàn)代化一流人才。所以要始終緊跟最新的學術動態(tài)和發(fā)展方向，整合學科優(yōu)勢和強化師資力量，促進國際交流。

五、總結及展望

二十一世紀是生命科學的世紀，也是生物信息學快速不斷整合發(fā)展的時代，整合生物學的研究和應用將對人類正確認識生命規(guī)律并合理利用產生巨大的作用。比如進行虛擬細胞的研究，整合生物信息學提供了從基因序列，蛋白結構到代謝功能各方面的生物數(shù)據(jù)，也提供了從序列分析，蛋白質拓撲到系統(tǒng)生物學建模等方面的信息技術，從多層次、多水平、多途徑進行科學研究。

整合生物信息學是基于現(xiàn)有生物信息學的計算技術框架對生命科學領域的新一輪更系統(tǒng)全面的研究。它依賴于生物學，計算機學，生物信息學/系統(tǒng)生物學的研究成果（包括新數(shù)據(jù)、新理論、新技術和新方法等），但同時也給這些學科提供了更廣闊的研究和應用空間，并推動整個人類科學的進程。

我國的生物信息學教育在近幾年已經有了長足的進步和發(fā)展。未來整合生物信息學人才的培養(yǎng)還需要加強各學科有效交叉，尤其是計算機科學，要更緊密地與生命科學結合起來，共同發(fā)展，讓我們的生命科學、計算機科學和生物信息學的教育和科研走得更高更前沿。

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