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基于生物信息學(xué)和分子生物學(xué)相結(jié)合的課程改革初探

2021-11-03 12:45:05唐婷張玉明柳峰松
教育教學(xué)論壇 2021年41期
關(guān)鍵詞:教學(xué)模式

唐婷 張玉明 柳峰松

[摘 要] 分子生物學(xué)是生命科學(xué)的前沿學(xué)科,也是生物科學(xué)專業(yè)重要的基礎(chǔ)理論課程,在生物學(xué)相關(guān)本科專業(yè)的教學(xué)中占有重要地位。為了提高分子生物學(xué)的教學(xué)質(zhì)量,在課程中增加了生物信息學(xué)的相關(guān)內(nèi)容,通過將生物信息學(xué)數(shù)據(jù)挖掘分析與分子生物學(xué)相結(jié)合,可以培養(yǎng)學(xué)生分析生物數(shù)據(jù)的能力,促進學(xué)生對分子生物學(xué)的基本理論和抽象性內(nèi)容的理解,同時有助于培養(yǎng)適應(yīng)迅速增加的生物數(shù)據(jù)信息的高水平生物學(xué)人才。

[關(guān)鍵詞] 分子生物學(xué);生物信息學(xué);教學(xué)模式

[基金項目] 2019—2020年度河北省高等教育教學(xué)改革研究與實踐項目“基于最新網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源構(gòu)建分子生物學(xué)課程學(xué)習(xí)與考核平臺”(2019GJJG021)

[作者簡介] 唐 婷(1982—),女,廣西來賓人,博士,河北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院副教授,主要從事無脊椎分子免疫學(xué)研究。

[中圖分類號] G642 ? ? ?[文獻標(biāo)識碼] A ? ? [文章編號] 1674-9324(2021)41-0109-04 ? ?[收稿日期] 2021-02-05

一、引言

分子生物學(xué)是從分子水平闡明生命現(xiàn)象本質(zhì)的科學(xué),現(xiàn)已是生物學(xué)各學(xué)科的前沿與生長點。隨著人類基因組計劃實施和完成,尤其是高通量測序等分子生物學(xué)技術(shù)的突破和信息技術(shù)的發(fā)展,以生命科學(xué)和計算機科學(xué)相結(jié)合形成的一門新型交叉學(xué)科生物信息學(xué)應(yīng)運而生。生物信息學(xué)作為一個新興領(lǐng)域,為其他科學(xué)領(lǐng)域提供分析工具是其主要目標(biāo)之一,分子生物學(xué)與生物信息學(xué)兩個課程相結(jié)合,以傳統(tǒng)的分子生物學(xué)課程為基礎(chǔ),同時擴展基于計算機的生物學(xué)內(nèi)容,不僅可以增強學(xué)生基本的分子生物學(xué)理論理解和技能培養(yǎng),還增強學(xué)生對計算機工具的熟練程度,同時還可以促進和開創(chuàng)學(xué)生的創(chuàng)業(yè)思路和擇業(yè)范圍,改善生物科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)率偏低的局面[1]。盡管目前大學(xué)本科已經(jīng)具備開設(shè)生物信息學(xué)課程的條件,但是非生物信息學(xué)專業(yè)的生物技術(shù)、生物科學(xué)、生物工程類學(xué)生,在數(shù)學(xué)和計算機的知識背景較為薄弱,因此在教學(xué)過程中應(yīng)該避免投入太多的時間學(xué)習(xí)計算機編程;同時國內(nèi)高校仍然面臨硬件配置不足、軟件服務(wù)平臺及師資缺乏,導(dǎo)致教學(xué)效果不理想,學(xué)生掌握理論知識不透徹等問題[2],最終將非生物信息專業(yè)本科階段的生物信息學(xué)與分子生物學(xué)教學(xué)目標(biāo)定位為:掌握網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源,利用生物信息學(xué)軟件和工具對數(shù)據(jù)進行提取和分析,揭示生物信息背后蘊含的生物學(xué)規(guī)律,即具備分析和解決問題的初步能力[3]。

二、生物信息學(xué)和分子生物學(xué)教學(xué)結(jié)合內(nèi)容模塊初探

與PCR和凝膠電泳一樣,教給學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘,序列分析和分子可視化工具的使用方法也同樣重要。生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的訪問以及獲取資源信息所需的研究工具已被各個層次的科學(xué)家廣泛使用,它不僅是強大的研究工具,還為課堂提供了絕佳的教學(xué)內(nèi)容。隨著DNA自動測序技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)庫發(fā)表的公共數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長,面對巨大而繁雜的數(shù)據(jù),需要借助數(shù)學(xué)和計算機的相關(guān)知識進行誤差消除、分析和預(yù)測,因此生物信息學(xué)正在從構(gòu)建數(shù)據(jù)庫、開發(fā)檢索工具、建立序列比對算法,向解釋數(shù)據(jù)的時代轉(zhuǎn)變[4],因為即便是相對較短的核酸或是蛋白質(zhì)序列,都蘊含著潛在突破性發(fā)現(xiàn)的可能。下面選取生物信息學(xué)內(nèi)容,包括數(shù)據(jù)庫的格式、相關(guān)網(wǎng)站、數(shù)據(jù)庫查詢及搜索的方法,以及同源序列比較等軟件的使用,與分子生物學(xué)內(nèi)容開展交叉教學(xué)進行初探,希望能更好地講授分子生物學(xué)理論,同時鍛煉學(xué)生使用計算機和互聯(lián)網(wǎng)作為學(xué)術(shù)工具的能力。

1.課程內(nèi)容模塊1:訪問常用基因組數(shù)據(jù)庫,通過查看不同物種的基因組數(shù)據(jù)庫信息,了解真核生物和原核生物物種基因組大小特點與差別。通過訪問數(shù)據(jù)庫資源,例如,GigaDB綜合基因組數(shù)據(jù)庫(http://gigadb.org/#myCarousel)和NCBI網(wǎng)站的Assembly(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/ter

m=);植物基因組數(shù)據(jù)庫Ensemble Plant(http://plants.ensembl.org/index.html),Phyzome(https://ph

ytozome.jgi.doe.gov/pz/portal.html);真菌數(shù)據(jù)庫EnsemblFungi(http://fungi.ensembl.org/index.html),My

coCosm(https://genome.jgi.doe.gov/programs/fungi/in

dex.jsf);動物基因組數(shù)據(jù)庫Ensembl(http://asia.ensembl.org/index.html),EnsemblMetazoa(http://metazoa.ensembl.org/index.html)和EnsemblProtists(http://protists.ensembl.org/index.html);細菌基因組數(shù)據(jù)庫EnsemblBacteria(http://bacteria.ensembl.org/index.html),IMG/M(https://img.jgi.doe.gov/)等。從基因組

數(shù)據(jù)庫中了解該物種的進化地位以及科研進展;學(xué)習(xí)認讀一個物種的基因組數(shù)據(jù)庫包括基因組大小、組裝數(shù)據(jù)形式、圖譜和注釋結(jié)果等;學(xué)習(xí)通過FTP服務(wù)器下載基因組數(shù)據(jù),學(xué)會利用基因組瀏覽器通過可視化模塊查看基因組堿基組成、基因結(jié)構(gòu)、SNP變異位點信息、基因表達豐度信息等,并學(xué)習(xí)從基因組數(shù)據(jù)中獲取感興趣的序列信息。通過查看基因組上基因數(shù)量或基因分布特點,讓學(xué)生了解真核生物與原核生物之間的基因密度差異,基因組的大小容量并不完全表示生物進化程度高低和遺傳進化復(fù)雜性的關(guān)系。

2.課程內(nèi)容模塊2:根據(jù)基因組注釋信息,利用生物信息學(xué)軟件設(shè)計引物,掌握DNA復(fù)制及PCR原理。根據(jù)分子生物學(xué)理論課程講授的DNA復(fù)制原理,結(jié)合PCR技術(shù),將PCR反應(yīng)的主要3個步驟,包括變性、退火和延伸的過程與DNA復(fù)制過程進行比較。理解PCR擴增過程中的上下游引物(或正反向引物)與擴增的片段長度、位置之間的相關(guān)性。同時結(jié)合分子生物學(xué),在設(shè)計引物過程中應(yīng)該注意的一些問題,例如引物堿基分配均勻、長度不可過長、避免上下游或自身引物互補等。設(shè)計引物可以通過Primer Premier軟件進行設(shè)計,再通過Oligo軟件對引物其他的參數(shù)進行詳細分析,例如3端和5端ΔG值,該值提示在錯配位點形成雙鏈結(jié)構(gòu)引發(fā)聚合反應(yīng)的程度;并可以查看到比Primer軟件更為詳細的正確引發(fā)效率和錯誤引發(fā)效率?;蛘呖梢詫NA基因序列復(fù)制至NCBI網(wǎng)站https://www.ncbi.nlm.nih.gov/tools/primer-blast/,利用Prim

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