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摘 要：生物信息学是生命科学、统计学、计算机科学和信息科学等多个学科的交叉学科,是一个以计算方法为手段,研究生命现象和解决生物问题的学科.交叉学科的学生培养涉及到多门学科知识的融合.教师的合理指导有利于帮助学生适应交叉学科的特点,激发学生的科研热情,培养学生的科研能力.

关 键 词：生物信息学交叉学科学生培养

一、生物信息学的产生

生物学是一门古老的学科,在人类历史发展的长河中,人类从未停止过对生命奥秘的探索.人们逐渐认识到,虽然生物种类多种多样,但是它们的最基本分子却是相同的.DNA、RNA和蛋白质等分子构成了生命的基本单位,再由细胞到组织、器官,最后器官系统组成完整的生物体.

传统的生物学研究中,由于受到技术水平的限制,生物学家多采用低通量的生物实验方法,其研究对象通常是一个基因或者几个基因组成的通路.在这种情况下,实验后的简单观察就可以满足研究需要.随着生物研究的不断深入,积累了大量实验数据,人们不禁想到,如何把不同的实验结果整合起来?另一方面,随着生物技术的发展,大量新兴技术出现,产生了海量的数据.例如90年代兴起的基因芯片技术,单张芯片就可以测定成千上万个基因在某一状态下的表达情况.1990年启动的人类基因组计划更为生命科学的研究提供了海量的序列数据.面对如此多的数据,以前依靠生物实验研究单个或几个基因的方法很难再适用,生命科学、统计学、计算机科学和信息科学等若干学科的交叉学科――生物信息学应运而生.生物信息学以计算机、统计、模式识别等方法为手段,以生物数据为研究对象,通过对大量生物数据的储存、处理和分析,提取其中有意义的生物知识[1],从而最终揭示蕴藏在核酸序列和蛋白质序列中的信息,对了解生命活动的基本规律出贡献.

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二、生物信息学在生命科学研究中的作用

作为一门新兴的学科,大家对生物信息的作用并不十分明确.很多人认为生物信息学只是为实验科学服务.从广义上讲,这种说法也不无道理,但是生物信息学并不是实验科学的附属品,与生物实验一样,它也是解决生物问题的一种手段.为了解决生物问题,生物学家依靠的是实验台,生物信息学家依靠的是计算机.

在生命科学的发展过程中,以分子生物学的产生为界,可以分为传统生物学和现代生物学.传统生物学和现代生物学取得的成就为生命科学的发展做出了巨大贡献.人类基因组计划启动以来,人们一度认为只要把各种生物基因组的全部碱基排列顺序测定清楚,生命的遗传奥秘就会显露无余,但是真实的情况远不像想象的那样简单.人类的个体发育开始于一个单细胞受精卵,受精卵经过一系列的细胞分裂和分化,产生具有不同形态和功能的细胞,不同细胞之间相互作用构成各种组织和器官.虽然人类基因组中有两万多个基因,但是在单个细胞当中,同时起作用的基因往往是很少的.有些基因只在特定阶段起作用,有些基因只在特定组织起作用.只关心某个基因或蛋白的功能是不够的,因为在不同时空条件下,同一个基因或蛋白的功能可能不同.生物是一个复杂的系统,其表型和功能不仅体现于基因数量和序列的不同,更体现在基因、蛋白以及其他生物分子之间的相互作用之中.因此,把研究对象当成一个整体,系统地分析内部的相互关系尤其重要.但是无论是传统生物学还是现代生物学,都是一门实验学科,生物学的发展中缺乏一种系统思想.生物信息学可以从大量生物数据中提取有意义的生物知识,通过对已有数据的总结,进一步推测生物体的某些性质和变化趋势,生物信息学为大量生物数据的整合提供了可能,与生物实验一样,是生物研究中的一种重要途径.

三、生物信息学学生的培养

生物信息学是一门交叉学科,要求学生具有较好的分子生物学、计算机科学、数学和统计学素养,目前国内只有少数几个学校设立了生物信息学本科专业,大部分的学生都是进入研究生阶段才开始生物信息学的培养.在进入生物信息学专业前,本科阶段可能接受过计算机、统计学、信息学、生物学等某一方面的教育,但要进行生物信息学的研究,大多需要补充其他方面的知识.

生物信息学研究可以分为两类：第一,在深刻理解生物问题的基础上,利用计算技术解决生物问题,第二,为生物学家提供性能更好的方法（算法）.理工科背景学生的生物知识较少,但是对于各种计算方法的原理和使用非常熟悉,对于这类学生的培养,第二类问题比较适合他们入门.在生物信息领域,有很多经典的分类问题.这些问题已经明确了分类目标,并且大都有通用的数据集.但是这类工作也受到了生物学家的质疑,因为大部分工作都是把已有的经典算法用在生物数据上,由于对生物问题不够了解,最后成为只有做生物信息的人才看的方法.这也在一定程度上导致了部分生物学家对生物信息存在偏见,认为生物信息就是提出新算法,做一些数据库.要想真正让生物学家认识到生物信息学的重要性,就要以解决生物问题为根本出发点,即使是做预测方法,也要建立在解决生物问题的基础上.做出更好预测方法的关键是深入理解生物问题并抓住关键特征.举个例子,要把男生和女生分开,我们可以根据很多特征,比如身高、体重、头发长短,虽然大多数情况下来说,男生比女生高、比女生重、比女生头发短.但是只基于这些特征还是会造成很多的分类错误,因为这些特征不是男生女生差别的最根本因素.如果我们是根据性染色体来分,那正确率的提高就非常显著了.在预测问题中,利用五花八门的方法并不是关键,如何能够对生物问题深入了解并找到关键特征,才是最主要的.

作为一门新兴的学科,大家对生物信息的了解还很少,很多人对它的定位也不同.但既然是生物信息,就是先生物后信息,可见生物的重要性.所以,在生物信息的研究过程中,对生物问题只限于表面地理解,势必不能做出好的工作.只有对生物问题有了深入了解,才能发现其中的问题.能够找到值得做的问题,可以说工作已经成功了一大半.当然,解决问题过程中也会有很多困难,比如发现了值得研究的课题,但在解决的过程当中发现某些数据无法获得,或者某些技术超出了自己的能力范围.在这种情况下,可以首先想想有没有其它变通的办法可以解决问题,如果经过慎重的考虑都无法找到,就要果断的放弃.这里要强调一定要慎重考虑,不能遇到一点困难就放弃.

相比理工科背景的学生,生物背景的学生有着扎实的生物学知识基础.但是如果是从本科阶段直接进入生物信息学,由于还没有进行过实验操作,他们对生物问题的理解也很难非常深入.不管是理工科背景还是生物背景的学生,丰富的生物

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