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“大數據”時代生物信息學教學探索與改革

2016-05-30 20:40:08王鵬郭秋艷
科技創新導報 2016年15期
關鍵詞:學習興趣大數據教學改革

王鵬 郭秋艷

摘要:隨著人類基因組學“大數據”時代的到來以及“精準醫療”戰略計劃的開啟,生物信息學在生物醫學研究和臨床實踐中的重要性日趨明顯。生物信息學作為當前高新熱點領域之一,與現代生物醫藥發展存在密切聯系,對科研成果向經濟產業轉化具有重大的推動意義。本文探討了“大數據”背景下醫學院校生物信息學教學中存在的一些問題,并提出了相應解決辦法,以期提高生物信息學專業教學質量,更好的實現培養優秀生物信息學人才的目標。

關鍵詞:生物信息學 大數據 教學改革 學習興趣

中圖分類號: G642.0 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2016)05(c)-0000-00

生物信息學(Bioinformatics)是一門多元化新興交叉學科,涵蓋了基因組學、計算機科學、數學分析、模式識別、生物統計學等多學科知識[1]。研究內容涉及了基因組信息的獲取、整理、存儲、比對分析、功能分析、靶點篩選等生物醫學領域各個方面。1956年,首屆“生物學中的信息理論研討會”在美國田納西州蓋特林堡召開,生物信息學這一概念被專家提出。隨著計算機技術的發展以及人類基因組計劃的實施,生物信息學理論被逐步完善。在當代生物醫學研究領域,生物信息學這門獨特學科的優勢逐漸顯現,在醫學研究中起著不可替代的作用。

2015年,美國政府提出了“精準醫療”戰略計劃。精準醫療是將現代遺傳技術、生物信息學技術、分子影像技術等與患者臨床信息相結合,實現精準疾病分類與診斷,制定個性化的預防及治療方案。我國也在“精準醫療”戰略方案上不斷跟進,并取得了一系列成果。近年來,隨著基因組學研究的不斷深入以及高通量測序技術的飛速發展,生物醫學研究領域迎來了一個嶄新的“大數據”時代。各大平臺產生的多組學海量生物數據的存儲、分析、發布等問題亟待生物信息學來解決。因此,有學者提出了“生物信息學云服務”概念,簡稱生物信息云[2]。生物信息云理論提出了海量生物數據的儲存、獲取、分析等相關需求的服務,是“精準醫療”計劃開展和實施的重要手段。因此,扎實掌握生物信息學基礎知識,熟練運用生物信息學軟件、方法處理生物醫學大數據對于生物信息學生來說至關重要。

1“大數據”背景下生物信息學教學中的問題

筆者在對醫學院校本科生進行生物信息學教學實踐中發現的問題進行了如下總結:

1.1教學進程安排不合理

生物信息學專業課程開設時間較晚。以本學校為例,生物信息相關的專業課程(例如:模式識別、生物數據可視化等)一般都開設在最后一個學年。這一時期正是學生們進行畢業設計的開題階段,也是一些同學著手準備考取研究生的階段。由于生物信息學專業知識的缺乏,許多學生并不知道自己需要哪種知識儲備,甚至還不清楚自己課題的研究方向。面對就業和考研的雙重壓力,許多學生在本學期的課程上提不起興趣,而把大量精力放在了如何做課題以及復習考研上。而在課程設置上,這一學期往往是生物信息學本科階段中相對重要的時期,多門生物信息學專業課程在此學期展開。這就會導致在課堂上老師拼命講,學生無心聽的現象產生。而缺少對生物信息學專業知識的掌握,也會導致學生們在畢業設計過程中心有余而力不足,直接影響課題進展。

1.2教材建設不完善

教學中缺乏適合生物信息學專業的理論和實驗教材。近年來,隨著生物信息學的發展,相關的專業書籍也不斷涌現,其中外文翻譯教材占大多數。由于外文教材需要經歷從國外引進、翻譯、重新排版等過程,使得這類教材出版周期長,從而導致教材的出版速度趕不上日益更新的生物信息學新技術、新方法。再者,這些教材的編寫與設計主要是針對國外生物信息學專業學生。由于教育方式、文化、以及背景知識等差異,國內學生學習目的性更強,對教材的需求及認知與國外相比有著顯著不同,這也使得很多外文翻譯教材對于國內學生并不適用。當前生物信息學領域教材覆蓋范圍廣、涉及知識內容豐富。這是新興學科的教材優勢,但也暴露出了一些不足之處。許多教材一味追求知識面廣,在一些生物信息學專業知識點上只是一筆帶過,并沒有教學內容的深化。此外,一些教材并沒有突出知識特色,不同教材中有內容重復章節,這樣會增加學生的學習負擔,降低學習興趣。

2“大數據”背景下生物信息學教學質量提高

生物信息學專業教學難度大,對專業知識要求較高,教學任務艱巨。要保證良好的生物信息學教學質量,順應生物醫學領域飛速發展的潮流,培養優秀的生物信息學專門人才,筆者認為需要從以下幾個方面改進:

2.1合理安排教學進程

在生物信息學專業學習的前兩個學年,課程設置主要以基礎課程為主。以本校為例,生物信息專業學生在大一、大二學年主要學習一些醫學基礎課程并輔助開展計算機基礎課程,例如生物化學、分子生物學、生理學、C語言簡介等,在學習基礎課程的同時對專業方向有一個簡要的了解。在大三學年可以增設一些生物信息學專業課程,例如:模式識別、數據挖掘、生物數據可視化等。在這個學習階段,學生沒還沒有進入到畢業設計階段,研究課題方向還沒有確定,通過專業課程的學習不但可以幫助學生掌握生物信息學必備技能,還可以幫助學生明確今后課題研究方向。此外,這一階段學生們剛剛掌握醫學基礎知識,正是對專業知識渴求的良好時機,學習興趣濃厚。此時開設生物信息學專業課程可以取得較好的教學效果。生物信息學是一門飛速發展的學科,相關知識及數據資源在不斷更新。因此,在畢業設計階段,可以開設生物信息學進展課程,聘請著名專家學者為同學們講授當前生物信息學領域最新進展,使同學們始終把握生物信息學前沿,培養創新思維。

2.2建立完善的教材體系

參考國內外生物信息學教材,對眾多優秀的教材進行歸納總結,吸取其優點,對重復內容進行整理,結合本校學生知識背景及培養方向編寫生物信息學特色教材。同時將生物信息學領域新方法、新資源、新思路及時編入教材,替換老舊內容。例如一些教材中列舉了常用的生物信息學數據庫,其中部分數據庫已經更新到新的版本,相關訪問網址、查詢方式等也隨之發生變化,而這些內容在一些教材上并沒有得到更新。伴隨著高通量測序技術的快速發展,一些測序平臺產生的大數據也再不斷被發布,想要做到根據生物信息前沿進展隨時修改教材是一件不可能的事。因此,生物信息學教學也不應僅限于教材,對于知識進展、前沿動態、數據發布等領域內最新成果,教師應當自己制作相關課件,緊跟時代的步伐。這樣才能及時將最新、最全、最正確的知識傳授給學生。

3結語

隨著基因組學研究的不斷深入以及高通量測序技術的迅猛發展,生物醫學研究領域迎來了一個嶄新的“大數據”時代。各大平臺檢測產生多組學海量生物數據的存儲、分析、發布等問題亟待生物信息學來解決。生物信息學作為當前高新熱點領域之一,與現代生物醫藥發展存在密切聯系,對科研成果向經濟產業轉化具有重大的推動意義,生物信息學人才培養以及教學方案也在不斷探索中前進。

參考文獻

[1] Hogeweg P. The roots of bioinformatics in theoretical bioloby. PLoS Comput Biol. 2011;7(3):e1002021

[2] Lin D, Xin G, Yan G, et al. Bioinformatics clouds for big data manipulation[J]. Biology Direct, 2012, 7(1):1-7.

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