離散數學在生物信息學專業本科教學的開展研究

【摘要】生物信息學作為一門新興的交叉學科已經在國內各重點院校迅速開展起來，并形成了獨立的專業方向，然而生物信息專業的課程規劃和課程設計目前還不成熟，正處于探索的階段。本文結合多年來在生物信息學專業中的教學經驗，淺談離散數學在本科生物信息學專業中開展的必要性，課程規劃設計及教學體會。

【關鍵詞】離散數學 生物信息專業 本科教育

【中圖分類號】O158【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2012）10-0243-01

1.引言

21世紀是“生命科學的世紀”，隨著實驗技術的突飛猛進，人類對生命現象的理解也越來越深入，國內各大實驗室和科研機構正在進行大規模的濕實驗，產生的實驗數據量驚人，已經突破傳統的實驗科學研究的范圍。從20世紀末，伴隨著人類基因組計劃的開展，許多計算機科學家，應用數學家，物理學家都參與系統處理和分析涌現的大量實驗數據的研究中，并形成了一個新的交叉學科“生物信息學”。生物信息學在近二十年來得到快速的發展，在國內外知名院校的研究生教育中已經開展了生物信息學課程。近些年，國內各知名院校相繼開設了生物信息學本科專業，專門培養生物信息學人才。然而在本科生物信息學課程規劃和設計方面，各個學校都處在探索階段，本文淺談將離散數學作為生物信息專業基礎課設立的必要性，課程設計和規劃，及在教學中遇到的問題和體會等幾個方面。

2.離散數學在生物信息學專業開展的必要性

生物信息學是生命科學、計算機科學和數學相交叉所形成的新學科，因而生物信息學的專業基礎的課的設置比較復雜。 雖然這三個傳統學科的基礎課的設置可以作為生物信息學課程設置的參考，然而他們每個學科的知識量非常大，如何在本科階段的基礎課階段精選出合理的課程體系，讓生物信息學專業的學生在兩年內掌握三個學科的基礎知識，并能較好的與后續學習的專業課結合上是目前生物信息學本科教育的一個急需解決的問題。 生物信息學專業從無，到課程體系的基本構建完成大概經歷十年左右的時間，具有相關專業的院校都進行了有益的探索，特別是在本科教育前兩年基礎課授課的內容已經基本完成。 哈爾濱醫科大學生物信息科學和技術學院是國內首個開設生物信息學本科專業的學院，在過去近十年的本科教育中積累豐富的經驗，并進行了多次教學討論和改革。 隨著計算機科學的快速發展，離散數學這個古老的學科又重新煥發了青春，并在現代數學中得到了快速的發展，它已經成為了計算機科學和數學兩個學科教學的核心課程， 并成為了我院生物信息學專業的基礎教學的一門重要課程。結合近些年，在生物信息專業教授離散數學的過程，深刻體會到離散數學在本科基礎教學中開設的必要性。離散數學是指研究離散量的結構及其相互關系的綜合學科。離散數學的重要性逐漸被人們認識，從理論計算機科學到計算機應用，從計算機的硬件和軟件開發到人工智能和人工識別，無處不在體現著離散數學包含的思想和方法。而生物信息學研究中核心的工具是計算機，培養生物信息學專業學生利用計算機這個強大和有效的工具解決實際問題是基礎課設過程中需要考慮的重要方面。離散數學因為在計算機科學中獨特的地位，使得它已經成為生物信息學專業必不可少的一門基礎課。

3.離散數學的課程規劃和設計

由于生物信息學是一個多學科的交叉的專業，因而離散數學的課程規劃和設計是不可能如計算機專業和數學專業那樣分成幾門課程：組合數學，圖論，數理邏輯和運籌學等分別授課，這樣會導致學生的學業負擔過重，而且是難以實現的。因而需要根據學生認知規律，從數理邏輯，組合數學，圖論和運籌學精簡一部分和生物學信息學及計算機程序設計密切相關的內容進行講授。講授的時間一般應在本科階段第三個學期。 此時，與數學相關的基礎課高等數學，計算機科學相關的計算機理論基礎、C語言，及生命科學相關的分子生物學等課程已經講授完畢，離散數學的授課將可以和這些基礎知識結合，促進對離散數組的分析研究的認識，并對后續的計算機程序設計課程的開展打下堅實的基礎。

離散數學的課程設計的總學時一般為72學時，分為理論課和實驗課兩部分。理論課一般為56學時，計算機實驗課為16學時。由于生物信息學是一門側重應用型的專業，因而理論課和實驗課，可以實現理論和實踐的有效結合，把數學知識轉化成解決問題的有效工具。由于離散數學中包含的內容較多，因而需要數理邏輯，組合數學，圖論和運籌學的基礎知識進行精簡。基礎課中，數理邏輯一般授課為8學時，重點講授集合論知識；組合數學是授課的重點，課時數為24學時，重點講授組合計數和排列組合的生成算法等基礎知識；圖論是側重應用部分，授課學時數為12學時，授課重點為無向圖和有向圖的基本概念及最短道路和最小生成樹的搜索算法的知識；運籌學方面的授課學時為12學時，授課重點為線性的最優化的理論知識。實驗課是對學生學習理論知識的有效檢驗和升華，可以調動學生的學習積極性和熱情，實驗課共16學時，可分為4次，每次4學時。實驗課內容可設為：排列組合生成算法，最短道路搜索算法，最小生成樹的搜索算法和二次線性規劃的搜索算法的實現，實驗課順利開展便于培養學生的動手能力和學習的自信心。

4.教學實踐及體會

在講授離散數學的過程中，深刻體會離散數學具有知識點多及交互性強的特點，因而在授課過程中不可能把每一個知識點講細，面面俱到。教師授課應力求“講思想，講重點，講方法，講體會”，應該充分相信學生的自學能力和探索的潛力，著重培訓學生的探索發現的能力，給學生一個足夠大的思想空間，培訓學生獨立解決問題的能力。由于離散數學的發展目前處于活躍期，很多新的知識正不斷補充進來，而且這些知識和現實中存在的問題能夠結合，從而要求教師需要不斷學習和進修，提高自己的數學修養，來引導學生更好的學習離散數學，為生物信息學相關的其他課程打下一個良好的基礎。

參考文獻：

[1]蘇建忠，張巖，劉洪波等，組合數學在生物信息學教學中的應用.科技創新導報，2012，02，142。

[2]袁崇義等，離散數學及其應用（第4版，譯著）.機械工業出版社，2002。