時間：2024-01-24 16:58:55
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關鍵詞：生物信息學；醫學；教育；建議
生物信息學（Bioinformatics）是一門發展迅速的生物學分支學科，由生物學、計算機學、信息管理學、應用數學及統計學等多門學科相互交叉而形成，本質是利用計算機技術解決生物學問題，通過信息的處理和整合實現發現和創新。它主要包括以下3個方面的內容：①生物數據的收集、整理、存儲、檢索、加工、分析和整合；②生物系統和結構的建模；③與生物科學相關的計算機技術的應用，這個范圍還在不斷的擴增中［1］。醫學生物信息學是指以醫學研究和臨床應用為中心開設的生物信息學，本文討論的內容主要圍繞醫學生物信息學展開。近20年來，互聯網、數據庫和計算方法的發展，為生物信息學的研究提供了更為廣泛和靈活的方法；多種模式生物基因組測序的完成，功能基因組、蛋白質組研究的開展，各種高通量生物實驗技術快速發展為生物信息學，提供了更大研究空間的同時，也對海量的生物學數據進行有效地挖掘和整合提出了嚴峻的挑戰；而以基礎研究與臨床醫療結合為宗旨的轉化醫學的興起對銜接二者之間的橋梁———生物信息學，提供了廣闊的應用空間。對生物信息學人才的熱切需求，以及上述機遇和挑戰導致了生物信息學專業在全世界的蓬勃發展。以美國為例，在1999年之前，全美只有6所大學設置有計算生物學與生物信息學專業，而到2002年，則有31所大學設置了計算生物學與生物信息學專業博士學位，其中有12所大學是在2001年～2002年之間設置的這門專業［1］。這些大學通常以生物學、生物統計學、計算機科學或者生物醫學信息學為依托設置這門專業，不同大學對該專業學生的培養模式也有所不同。在我國，很多高等院校將生物信息學作為專業課程設立，醫學高等院校也逐步將其作為基礎課程或選修課設立。作為一門新生學科，生物信息學在大部分院校尚處于探索階段，沒有成熟完善的教育模式可以借鑒［2］。在這種情況下，來自前期已畢業學生和用人單位的反饋意見對生物信息學教育模式的總結提高具有重要意義。作為一名臨床醫師和醫學研究人員，筆者深刻體會到在實際工作中，無論是自身合理應用生物信息學知識進行思考和設計，還是找到能夠迅速融入并滿足實驗室研究和臨床工作需求的生物信息學專業人才都不是一件容易的事情。因此，本文作者就自己的一些切身體會，結合文獻和思考，對我國醫學生物信息學人才培養列舉了一些意見和建議，希望能夠在生物信息學教學模式的完善中起到微薄的助力作用。本文著重探討信息技術在醫學領域中的應用，側重于醫院信息管理和信息系統建設方面的醫學信息學（Medical Informatics）不在本文討論范圍內。理想的醫學生物信息學人才培養目標應該是這三類人的集合：①計算機專家，掌握計算機算法、計算機語言、軟件、數據庫結構和相關知識框架，以及硬件知識；②生物信息學專家，具有熟練應用計算機儲存、處理、分析和整合相關生物信息的能力；③基礎研究或臨床工作者，具有查閱文獻，提出生物學或臨床醫學問題，合理使用上述生物信息學來思考、設計和解決問題的能力，并能收集和正確提供用于研究的初始數據。結合我國實際情況，想讓臨床醫學專業學生或醫學生物信息學專業學生同時完成以上3個方面的培訓顯然不切實際。理想的培訓模式，是通過對臨床醫學專業和醫學生物信息學專業學生不同側重的培訓，再通過二者的合理分工和配合，來滿足以上3個方面的需求。對醫學院校學生，尤其是醫學研究生，生物信息學培訓的內容應側重于對其計算思維能力和信息學應用能力的培養，目的是使其能熟練地從生物信息學角度發現和提出生物學或臨床醫學方面的科學假設，針對該假設設計合理的研究方案，并為后續研究提供正確的初始數據；對以生物醫學為中心的信息學專業人才培養，內容應側重于對其計算機技術和生物信息學在醫學實踐應用方面能力的培養，目的是與前者配合，指導并幫助其完成科學假設的設計，對前者提供的初始數據進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及完成更高要求的計算機技術方面的應用，例如應用軟件的設計，生物系統和結構的建模，等等。
1 醫學生的計算生物學與生物信息學思維培養
本部分特指醫學專業學生的生物信息學教學，部分醫學院校開設的醫學生物信息學專業教學將在下一部分中提及。無論是醫學基礎研究，還是以循證醫學為代表的臨床研究，生命科學研究的一般過程，都遵循發現問題資料查詢預實驗提出科學假設設計實驗驗證假說資料查詢和結果分析科學理論總結的基本思路［3］。在這個過程中，計算生物學與生物信息學不僅是進行資料查詢和結果分析的重要工具，更應是在提出科學假設和實驗設計階段就需要貫徹執行的理念和思維方式。換言之，具體的生物信息學與分子生物學實驗一樣都是驗證生物醫學假說的實驗方法，是將一個生命科學假設用計算和信息學思維方式表達和實現的過程。在我國，絕大部分醫學基礎研究和臨床研究課題都是由醫學院校畢業的臨床工作者設計和申請的。由于臨床醫師大都承擔了繁重的臨床工作，申請者親自完成課題的機會很少，獲批課題的具體實施及數據管理、存儲、檢索、分析和整合多由研究生或實驗室工作人員負責。因此結合我國的實際情況，將生物信息學與具體課題耦合，即將一個科學假設用計算和信息學表示并有效實施的思維和實踐培訓，才是醫學生生物信息學培訓的中心內容。由于我國臨床醫學教學采用長學制（5年、7年或8年）教學，對實踐性和針對性都很強的生物信息學而言，過早或過于籠統的培訓都顯得意義不大，所以筆者認為針對醫學生的生物信息學培訓安排在研究生階段是比較合適的，教育中心是以醫學研究需求為指導，強調信息學思維培訓和實踐操作。具體提出的建議有兩點，一是根據學生專業背景調整理論教學內容。醫學院校學生的數理基礎、計算機基礎及統計學理論基礎不能和工科院校的學生相比，醫學專業包括基礎醫學、臨床醫學、口腔、預防等專業，涉及廣泛，各個專業背景的學生對這門課程的需求不盡相同。因此在理論課程上，要根據不同的專業背景和研究內容形成“個性化”的培養方案，目的是讓學生有選擇有針對性地掌握相關生物信息學內容，例如數據庫的類型和選擇，常用軟件的種類和應用等，同時又不會對過于高深的生物信息學理論產生反感。二是結合研究生階段的課題，開展研究內容模擬和實踐操作練習。為了更好的配合研究生階段的課題，可將《生物信息學》開課時間調整到研究生階段的第三學期，即在學生進入課題研究階段之后，讓學生在清楚面臨的課題內容后，有針對性地學習在完成課題過程中要使用到的知識、工具和解決問題的思路，包括文獻查閱、保存、編輯，核酸序列查找和同源性比對及進化分析，PCR引物設計，基因功能、結構預測，調控元件及轉錄因子預測，蛋白質基本理化性質分析，跨膜區及信號肽預測，二級結構和空間三維結構的預測等。這樣學生的學習興趣和效率會大大提高。為了解決上課時間與課題時間沖突的問題，可以采用生物信息學授課老師加入導師組成員，通過網上教學和答疑、夜間授課、集中授課與個別指導結合等多種方式靈活解決。
2 以醫學為中心的生物信息學專業人才培養
如果說對醫學生進行生物信息學教育的目的是使其學會將一個生命科學假設用計算和信息學表示，并正確提供初始數據，那么以醫學為中心的生物信息學專業人才培養的目的，就是使其學會用計算機學和信息學處理并證實科學假設的過程。具體的內容包括，與實驗室工作人員和臨床醫生配合，從計算生物學與生物信息學角度指導并幫助其完成科學假設和課題內容設計；在課題實施階段對后者提供的初始數據進行管理、存儲、檢索、分析和整合，以及滿足后者更高要求的計算機技術的需求，例如應用軟件的設計，生物系統和結構的建模，等等。目前，計算生物學與生物信息學專業研究生的培養模式主要有3種：①以生物學為中心的多學科培養模式。理論教育以生物學為中心，在6～9個學期內陸續完成生物學部分課程（相當于普通生物學系1／3～1／4課程）的選修，然后根據興趣和實際情況選擇一個相關實驗室完成研究生課題。這種培養模式被大多數綜合大學采納。②以工程設計為中心的培養模式。③以醫學為中心的培養模式。指以醫學研究和臨床應用為中心設置計算生物學和生物信息學，絕大多數由醫學院校設置，側重生物信息學與臨床醫學的結合。在進入課題階段之前會有1～2年臨床相關概念和信息的培訓，主要開設的課程包括生物學、細胞生物學、分子生物學與基因組學、化學與物理學、計算機科學、數學和統計學等，甚至包括部分醫學課程，后期實踐階段通常選擇一個相關實驗室完成研究生課題。總的看來，醫學生物信息學基礎課程設置與國際趨勢相符，也符合以醫學為中心計算生物學與生物信息學的培訓要求。但從近年生物信息學專業研究生就業情況來看，確實存在素質參差不齊，學不能致用，不能很快融入研究工作等問題。筆者認為，這種現象可以從三個方面加以改進：①以職業發展和學位教育為導向，建立多層次、多形式的醫學信息學教育和繼續教育體系。各醫學院?？稍诮y一專業培養目標和定位的基礎上，根據自身的學科基礎和特色，結合學生畢業后的工作領域和就業方向，形成“個性化”的專業方向和培養方案。②加強師資力量的建設，形成以課程為中心的教學團隊?，F有醫學生物學教材內容寬泛、偏重理論，對實踐環節的指導較少，需要授課老師有選擇的挑選合適的內容并予以補充和完善。這對授課教師的素質提出了更高要求，要求其能根據實際情況因材施教，有所取舍，強化重點。目前，各院校教學團隊和師資力量配備受限，建議可以課程為中心，培養、引進學術帶頭人，從其他專業挑選骨干教師兼任等多種形式，形成以課程為中心的教學團隊。③實踐教學與綜合能力的培養。生物信息學是一門實踐性非常強的學科，要將“學有所長，學以致用”作為人才培養的最終目的?？梢酝ㄟ^構建開放式實踐教學平臺，建設實踐教學基地等方式盡可能強化實踐操作訓練［4］，后期部分學生可以結合個人興趣，本著雙向選擇的原則，將實踐階段訓練固定到導師和實驗室，并安排其參與完成某一項課題的設計、實施和總結，在整個過程中要特別注意培養學生的學習興趣和自學能力，強調知識的自我更新。
綜上所述，醫學生物信息學人才培養的最終目的是使生物信息學能滿足現代醫療和醫學研究發展的需要，使醫學生物信息學人才成為有效連接基礎研究與臨床醫療的橋梁，為現代醫學的發展提供新途徑［5］。
參考文獻：
［1］Mark Gerstein，Dov Greenbaum，Kei Cheung and Perry L．Miller．An interdepartmental Ph．D．program in computa－tional biology and bioinformatics：The Yale perspective［J］．Journal of Biomedical Informatics，2007，40：73－79．
［2］倪青山，胡福泉，饒賢才，等．醫學院校生物信息學實踐教學初探［J］．基礎醫學教育，2011，13（6）：538－539．
［3］張樂平，馮紅玲，宋茂海，等．生物信息學教學與醫科學生計算思維培養［J］．計算機教育，2012，19（4）：12－16．
［4］尋萌，陳艷炯，楊娥，等．《生物信息學》教學實踐探討［J］．西北醫學教育，2011，19（6）：1220－1223．
關鍵詞：生物信息學；導師制；培訓；文獻抄讀
隨著生物信息學的蓬勃發展，許多大學尤其醫學院校近些年來相繼開設生物信息學相關課程，用以培養學生的生物信息學技能。因為信息學專業的相關課程對于生物信息學內容學習的有利性，一些院校，尤其醫學院校，更加注重對本校信息學專業進行生物信息學技能培養[1]。由于生物信息學是多個學科的交叉產物，需要掌握的技能很多。并且生物信息學對于創新實踐能力要求較高，僅僅學習理論課程是遠遠不夠的。增加學生的創新實踐能力對于生物信息知識學習尤為重要。本文將以哈爾濱醫科大學大慶校區為例，探討醫學院校生物信息學創新實踐能力培養。哈爾濱醫科大學大慶校區共有兩個專業與生物信息學密切相關。因此，以在這兩個專業學生中開展的生物信息學創新實踐能力培養活動為例，具體內容如下。
1 生物信息學創新實踐能力培養活動的組織和領導
學院組建由主管科研副院長任組長、從事生物信息學科研的優秀教師任組員的創新活動小組，對大二、大三本科生生物信息學創新實踐能力培養進行全程指導。建立生物信息協會，并設立學習部、紀檢部、宣韃?、卫刹俊Ｃ總€部門均有一位老師當顧問，選拔優秀的學生任各個部門的負責人，對創新活動小組進行日常管理。并且在大二和大三學生中選拔出一位會長和一位副會長。對創新活動小組進行全面管理。教師的角色為顧問性質，不直接參與管理。這樣的好處是，教師不會陷入到日常的管理中，為教師節省時間，從事更重要的生物信息技能培養。
2 生物信息技能培訓
聘請本學院從事生物信息學科研的優秀教師對學生進行有針對性的基礎知識集中培訓，每學期40-80學時，均安排在晚上和周末。開展了復雜疾病代謝、信號子通路識別、全基因組生物學通路網絡分析及平臺開發、基因大數據的分析、數據庫開發、circRNA等培訓內容。注重上機實踐，通過真實操作體驗和結果可視化來提升成就感，且能使學生在實踐中打破生物信息學的神秘感。在學校的大力支持下，建立了一個容納30多人的實驗室用于生物信息學創新實踐能力學習的場地。而且，研究生實驗室也部分開放，鼓勵學生與研究生學習和交流。
3 導師制
生物信息學創新實踐能力培養采用導師制。學生根據各位導師的研究方向，自愿選題、選擇導師。一位導師每年級招入2名以內學生，對其進行導師所從事科研內容的針對性技能培養。通過培養，學生能夠達到幫助促進導師從事的科研。導師為學生分配各種實際的課題任務。開始時候，分配一些簡單的任務。如果學生能力受到認可，導師加大任務量，進行更創新的技能探索，甚至讓學生自己開發新的生物信息學程序、數據分析和軟件。達到這一能力的學生，將很大程度提升學生的能力，并因為學生能幫助老師解決科研中的技術和數據分析問題，因此促進教師指導學生的積極性。每學期，對學生進行考核，所有導師和研究生參與考核，內容包括生物信息學技能掌握情況、團隊合作能力、數學和英語成績。合格者才可以繼續進行導師指導下的創新實踐活動。
4 文獻抄讀
從事科研的指導教師和生物信息研究生每周進行三次的文獻抄讀，均安排在晚上和周末。論文內容往往是發表在國際頂級雜志上的生物學和生物信息學文章。參加培訓的本科生，同時要求他們聽教師和研究生的文獻抄讀。不像培訓內容，文獻抄讀對于低年級的學生，聽懂難度較大。對學生來說，這也是最艱難的考驗。我們在最開始實施過程中，學生由于聽不懂，對生物信息產生厭倦，許多學生因此退出。然而，令人欣喜的是，堅持下來的學生，畢業時取得很好的培養效果，2012級8人報名學習生物信息，一年后堅持下來的學生有5人。其中3人成功考入研究生，1人在生物信息科技公司就業 （見表1）。2013級初始報名時有19人，一年后堅持下來的學生，7人中，6人成功考入研究生（見表1）。究其原因可能是，堅持下來的學生因為長期接受國際頂級雜志上的生物學和生物信息學文章的熏陶，生物信息學水平有了明顯提升。這鼓勵了后來者的信心，即使難也愿意挺住，等待“黑暗后的光明！”。因此，我們認為本科生聽文獻抄讀很可能是提升能力的一個捷徑。2014級和2015級堅持下來的學生人數均有增加，分別達到了12人和11人（見表1）。由于尚未畢業，無法統計考研和就業情況。但，教師反饋信息顯示，學生能力培養效果整體有了進一步的提升。
文中插圖為我校本科生進行生物信息學創新實踐能力培養活動的現場照片。
5 結束語
本文以生物信息學創新實踐活動的開展情況為例，探討了醫學院校生物信息學創新實踐能力培養的方法。我們試圖尋找一種既能有效培養學生創新能力，又能減輕教師負擔、并促進教師積極培養學生的方式。
基金項目：哈爾濱醫科大學于院士杰出青年培養基金項目；哈爾濱醫科大學（大慶）校內教學研究基金項目，類別：人才培養（課題編號：XNJYJJ15203）
2010年夏,我們單位參加無錫市疾控錢云老師組織授課的該項目師資培訓班后,返回社區,選擇群眾基礎較好的陽山社區,針對實際,精心準備,并結合高血壓、糖尿病兩大慢病為具體切入點,開展了《高血壓、糖尿病等慢病自我管理技能推廣培訓》講座。在內容編排上作了增減,一方面加進了高血壓、糖尿病的有關健康科普知識,使講座更具實用性和說服力。另一方面,對講座中有些一時難以為基層居民理解接受的知識作了選擇梳理,從而保證了大家在短時間內接受體驗慢病知識的實效性。反饋表明,我們帶來了一種新的醫療理念,一種新的慢病應對思維,取得了預期效果。
陽山是著名桃鄉,根據居民隨陽山水蜜桃種植特殊性多有起居早晚、忙閑不定這一特點,及中老年人慢病特點,在授課時,我們以講解為主,穿插講一些居民身邊的活生生的失敗或成功的病例,讓大家從具體案例中體會到慢病管理的重要性和益處,吸取教訓,改進不足,做得更好。在課件中,具體加進了目前CDC重點關注之“高血壓、糖尿病”兩大慢病的健康科普知識與“和平共處原則”,如何管理,如何服藥,什么是它們的應急狀況、必須立即醫療干預等等。結合一些桃農的疑問:為什么賣桃子的時候不覺得累,賣過了,閑了,反而覺得累,要生病?我們就試著利用祖國的中醫中藥知識,用王琦教授的“9種體質相”理論跟他們解釋:什么是陰虛體質,陰虛的人為什么不覺得累,怎么調理等等。針對居民關注的一些具體健康問題如整體健康自評、健康擔憂、疲勞、氣短、疼痛、失能、情緒低落及社會活動/角色受限等,我們也按培訓要求做了簡單扼要的闡述,并讓大家互動,互相交流應付慢性不適的經驗與體會,讓學員互相學習,取長補短,共同體驗和戰勝疾病痛苦。針對失眠患者,我們教他們怎樣有效助眠、不拒絕助眠藥,并用季羨林大師和身邊一些長壽者的實例,解開他們的的困惑。針對各種疼痛,我們也提出了一些可以試試的緩解方法,如冥想、太極,適當參與麻將、撲克等民間娛樂,尤其如參與陽山地區群眾基礎較好的健身舞、門球、爬山等鍛煉活動。課后,一些居民由衷感慨道:原來看病可以這么看,原來我們可以與慢病和平共處。
我國的醫療體制雖然正在轉型,但由于國情所致,在解決一些慢性病問題時,醫療干預所起作用有限、且費用昂貴已成詬病,又由于慢性病人的預防性干預和衛生保健活動通常都必須長期在社區和家里執行,單純的醫療行為可操作性和可持續性均有不足。慢性病已成為我國多數地區的主要健康問題之一,隨著我國人口老齡化的加劇,慢性病者患病的絕對數和相對數更將日益增加。這些均是客觀存在的事實。而通過這次交流傳播,我們體會到,該技能的推廣培訓的確可以讓一部分社區居民學會自我管理,解決一些健康問題和慢病困擾。
中圖分類號： G643；Q-3 文獻標識碼： B 文章編號： 1008-2409(2008)05-0967-03
人類基因組計劃的成功實施使生命科學進入了信息時代?；蚪M學、蛋白質組學和生物芯片 技術的發展，使得與生命科學相關的數據量呈線性高速增長。對這些數據全面、正確的解讀 ，為闡明生命的本質提供了可能。連接生物數據與醫學科學研究的是生物信息學(Bioinform atics)。應用生物信息學研究方法分析生物數據，提出與疾病發生、發展相關的基因或基因 群，再進行實驗驗證，是一條高效的研究途經。醫學是研究生命的科學，醫學研究在基礎上 就注定離不開對生物信息的了解。
我國目前醫學研究生教學模式主要有兩種, 一是醫學本科教育延續過來的理論型, 這種類型 的教育是在本科教學大綱的基礎上, 按照教學計劃進行理論講授, 最后按照導師指定的課題 完成畢業論文。這種培養模式突出理論學習, 忽視了實驗機能和科研能力的培養。二是科研 能力培養的前輕后重型, 前期只是進行理論授課, 后期由導師指導學生的科研。這種模式雖 然開設了一定的實驗項目, 但對研究生科研能力的培養缺乏系統性, 并且前期的培養不足直 接影響到研究生后期的學位課題和論文的進度、質量。
因此，筆者對生物信息學在醫學碩士研究生中的教育初探，不但有利于該門課程尚未完全形 成成熟的課程體系之際，為教師學習借鑒先進的教育思想與教學實踐經驗，更有利于醫學碩 士研究生對生物信息學的學習。
1 生物信息學的研究范圍
生物信息學是一門新興的交叉學科，涉及生物學、數學和信息科學等學科領域，并注定以互 聯網為媒介，數據庫為載體，利用數學知識、各種計算模型，并以計算機為工具，進行各種 生物信息分析，以理解海量分子數據中的生物學含義。
生物信息包括多種類型的數據，如核酸和蛋白質序列、蛋白質二級結構和三級結構的數據等 。由實驗獲得的核酸蛋白序列和三維結構數據等構成初級數據，由此構建的數據庫稱初級數 據庫。由初級數據分析得來的諸如二級結構、疏水位點、結構域(Domain)，由核酸序列翻譯 來的蛋白質以及預測的二級三級結構，稱為二級數據。創新算法和軟件是生物信息學持續發 展的基礎，高通量生物學研究方法和平臺技術是驗證生物信息學研究結果的關鍵技術。因此 ，現代生物信息學是現代生命科學與信息科學、計算機科學、數學、統計學、物理學和化學 等學科相互滲透而形成的交叉學科，是應用計算機技術和信息論方法研究蛋白質及核酸序列 等各種生物信息的采集、存儲、傳遞、檢索、分析和解讀，以幫助了解生物學和遺傳學信息 的科學。從其研究所涉及的學科上看，生物信息學是集生物學、數學、信息學和計算機科學 一體化的一門新的科學；從其研究的主要內容上看，基因組信息學、蛋白質的結構模擬以及 藥物設計是生物信息學的三個重要組成部分，并有機地結合在一起［1］。
2 醫學碩士研究生中的生物信息學教學初探
2.1 課堂教學重在教授實踐技巧與方法
生物信息學在醫學研究生中的教學應以教授實踐技巧為主，以介紹原理為輔，深入淺出，注 重課堂知識與科研實踐的緊密結合。課堂講授應簡要介紹生物信息學的相關算法、原理，著 重介紹其使用技巧與方法，真正做到“有的放矢”，而這也是教學的重點和難點。
在教學中對于這部分內容應遵循深入淺出、避繁就簡的原則，結合具體實例分析算法，避免 空洞復雜的算法講解讓學生覺得枯燥乏味、晦澀難懂，產生畏懼心理，知難而退；注重講解 使用技巧與方法的思想和來龍去脈，讓學生真正掌握解決問題的思路，培養其科學思維能力 ，并采用探討式教學鼓勵學生思考，通過討論與研究的方式循序漸進的掌握復雜的內容，介 紹相關的教學和物理學知識，使學生充分體會到生物信息學與其他學科的關系，其他學科的 思想方法對于生物科學的重要性，培養其自覺地將其他學科的方法和思想應用于解決生物 學問題的科學素質。 任何學科都處于不斷地發展、更新中，生物信息無論是理論研究還是 應用研究仍處于不斷發展完善中，同時隨著新的應用領域和新問題的發現，其他學科的方 法也在不斷地應用于生物信息學，進一步增加了其多學科交叉融合的深度和廣度。
2.2 充分利用現代化教育技術，采用案例教學
目前，高等院校在教室內配備的多媒體投影播放系統，促進了多媒體教學的廣泛應用。生物 信息學采用多媒體教學是適應學科特點、提高教學效果和充分利用現代化教育技術的一項基 本要求。作為生物信息學教學的基本模式，多媒體教學使講解的內容更加直觀形象，尤其是 對于具體數據庫的介紹以及數據庫檢索、數據庫相似性搜索、序列分析和蛋白質結構預測等 內容涉及到的具體方法和工具的講解，可以激發學生的學習興趣，加深學生對知識的理解和 掌握，提高學生理論與實踐相結合的能力。
但多媒體教室也有局限性，學生主要以聽講為主不能及時實踐，教師講解與學生實踐相脫節 ，如果將生物信息學課程安排在計算機房內進行，并采用多媒體電子教室的教學方式可以解 決上述問題。在教學中采用啟發式教學，為學生建立教學情景，學生通過與教師、同學的協 商討論，參與操作，發現知識，理解知識并掌握知識。例如在講授“目的基因序列的查尋” 時，除對基本內容的介紹，如數據庫的發展、分類等，其他采用案例法，讓學生利用搜索工 具查找三大公共核酸數據庫，并通過數據庫網站的介紹內容對該數據庫的發展、內容、特點 進行學習并總結，通過討論和實際的數據庫瀏覽操作了解三大公共核酸數據庫并且掌握數據 庫使用方法。
2.3 采用“講、練”一體化的教學模式，強調學生實踐能力的培養
生物信息學課堂教學積極學習借鑒職業培訓和計算機課程教學中“講、練、做”一體化的教 學模式，在理論教學中增加實訓內容，在實踐教學中結合理論講授，改變了傳統的“以教師 為中心、以教材和講授為中心”教學方式。
根據教學內容和學生的認知規律，靈活地采用先理論后實踐或先實踐后理論或邊理論邊實踐 的方法，融生物信息學理論教學與實踐操作為一體，使學生的知識和能力得到同步、協調、 綜合發展。通常采用先講后練的方法，即首先介紹原理、方法，之后設計相關的實訓內容 讓學生上機實踐。對于操作性內容和生物信息分析的方法和工具的講解采取了進行實際演示 的方法，教師邊講解邊示范，學生在聽課時邊聽講邊練習或者教師講解結束后學生再進行練 習，理論與實踐高度結合，充分發揮課堂教學的生動性、直觀性，加深學生對知識的理解， 培養和提高學生的實踐操作能力。
2.4 發揮網絡教學優勢，優化生物信息學實驗教學內容
生物信息學實驗教學主要是針對海量生物數據處理與分析的實際需要，培養學生綜合運用生 物信息學知識和方法進行生物信息提取、儲存、處理、分析的能力，提高學生應用理論知識 解決問題的能力和獨立思考、綜合分析的能力。生物信息學實驗教學內容的選擇與安排應按 照循序漸進的原則，針對特定的典型性的生物信息學問題設計，以綜合性、設計性實驗內容 為主，明確目的要求，突出重點，充分發揮學生的主觀能動性和探索精神，以激發學生學習 的主動性和創造性為出發點，加強學生創新精神和實驗能力的培養。生物信息學實驗教學以 互聯網為媒介、計算機為工具，全部在計算機網絡實驗室內完成。在教學中，充分利用網絡 的交互特點實現信息技術與課程的結合。教師通過電子郵件將實驗教學內容、實驗序列、工 具等傳遞給學生，學生同樣通過電子郵件將實驗報告、作業、問題和意見等反饋給教師，教 師在網上批改實驗報告后將成績和評語發送給學生，讓學生及時了解自己的學習情況。
生物信息實驗教學與現代網絡和信息技術密不可分，在教學工作中充分利用現代教育技術較 其他課程更具優勢。區別于其他生命科學課程，在教學過程中要求有發達的互聯網和計算機 作為必備條件。調查顯示國內高校都已建立校園網，其中擁有1000 M主干帶寬的高校已占調 查 總數的64.9％，2005年一些綜合類大學和理工類院校將率先升級到萬兆校園網［2］ ，這些都為生物信息學課程在高校開設提供了良好的物質基礎。
2.5 考試無紙化，加強實踐能力考核
考試重點是考查學生對生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和對結果的分析解釋能力 。因此，在生物信息學考試中嘗試引入實踐技能考試，重點考核學生知識應用能力。實踐技 能考試采用無紙化考試方式，學生在互聯網環境下，對序列進行生物信息分析并對結果進行 解釋，不僅考核學生對基本知識和基本原理的掌握，而且考查學生進行生物信息分析的實際 能力和分析思考能力。通過實踐技能考試，淡化理論考試，克服傳統的死記硬背，促進學生 注重提高理論用于實踐的綜合能力，同時更有效地提高學生計算機應用能力。除采用實踐技 能考試并將其作為學生成績的主要部分外，還加強了對學生平時學習態度、學習能力、創新 思維等方面的考核。
總之，生物信息學教學是網絡環境下生物教學的全新內容。通過上述教學措施，提高了學生 的 學習積極性、實踐操作能力、解決實際問題的綜合應用能力及創新能力，收到了良好的教學 效果，得到了學生的普遍歡迎，具有較強的可操作性和實踐性。在今后的教學實踐中，隨著 教師自身素質的提高和進一步的教學改革將會不斷完善生物信息學教學，培養具有“大科學 ”素質和意識的醫學研究生人才。
參考文獻：
［1］ 張陽德．生物信息學［M］．北京：科學出版社，2004：4．
關鍵詞：生物信息學 課堂教學 實驗教學 現代教育技術
前言
生物信息學(Bioinformatics)是一門新興的交叉學科。廣義地說，生物信息學從事對生物信息的獲取、加工、儲存、分配、分析和解釋，并綜合運用數學、計算機科學和生物學工具，以達到理解數據中的生物學含義的目標［1］。其含義是雙重的:一是對海量數據的收集、整理與服務，即管理好這些數據;二是從中發現新的規律，也就是使用好這些數據。以1987年出現Bioinformatics這一詞匯為標志，生物學已不再是僅僅基于試驗觀察的科學。伴隨著21世紀的到來，生物學的重點和潛在的突破點已經由20世紀的試驗分析和數據積累，轉移到數據分析及其指導下的試驗驗證上來。生物信息學作為一門學科被廣泛研究的根本原因，在于它所提供的研究工具對生物學發展至關重要，因此成為生命科學研究型人才必須掌握的現代知識。今天的實驗生物學家，只有利用計算生物學的成果，才能跳出實驗技師的框架，作出真正創新的研究?，F在基因組信息學和后基因組信息學資源已經成了地球上全人類的共同財富。如何獲取和利用基因組和后基因組學提供的大量信息，如何具有享用全人類共有的資源的初步能力，成了當今世紀生命科學學生必須掌握的基本技術和知識以及必須具有的初步能力［2］。
生物信息學以互聯網為媒介，數據庫為載體，利用數學知識、各種計算模型，并以計算機為工具，進行各種生物信息分析，以理解海量分子數據中的生物學含義。區別于其他生命科學課程，其在教學過程中要求有發達的互聯網和計算機作為必備條件。調查顯示國內高校都已建立校園網，其中擁有1000M主干帶寬的高校已占調查總數的64.9%，2005年一些綜合類大學和理工類院校已率先升級到萬兆校園網［3］，這些都為生物信息學課程在高校開設提供了良好的物質基礎。該門課程與現代網絡和信息技術密不可分，在教學工作中充分利用現代教育技術較其他課程更具優勢。另外，該門課程尚未完全形成成熟的課程體系，為教師學習借鑒先進的教育思想與教學實踐經驗，在各方面嘗試教學改革提供了廣闊的空間。
1 課堂教學
生物信息學主要以介紹原理、方法為主，深入淺出，注重知識更新。課堂講授以介紹生物信息學的相關算法、原理、方法為主，而這也是教學的重點和難點。在教學中對于這部分內容應遵循深入淺出、避繁就簡的原則，結合具體實例分析算法，避免空洞復雜的算法講解，以免學生覺得枯燥乏味、晦澀難懂，產生畏懼心理，望而生畏;注重講解算法的思想和來龍去脈，讓學生真正掌握解決問題的思路，培養其科學思維能力，并采用探討式教學鼓勵學生思考，通過討論與研究的方式循序漸進地掌握復雜的內容，介紹相關的教學和物理學知識，使學生充分體會到生物信息學與其他學科的關系及其他學科的思想方法對于生物科學的重要性，培養其自覺地將其他學科的方法和思想應用于解決生物學問題的科學素質。在教學工作中教師必須能夠緊跟學科發展方向，隨時進行知識更新，了解最新的前沿動態，掌握新方法，將最新的知識和方法教給學生。同時，也要在教學中鼓勵學生通過各種途徑自覺地關注學科發展動態，拓寬知識面，培養其自學能力和創新意識。
2 充分利用現代化教育技術，采用啟發式教學
目前，高等院校在教室內配備的多媒體投影播放系統促進了多媒體教學的廣泛應用。生物信息學采用多媒體教學是適應學科特點、提高教學效果和充分利用現代化教育技術的一項基本要求。作為生物信息學教學的基本模式，多媒體教學使講解的內容更加直觀形象，尤其是對于具體數據庫的介紹以及數據庫檢索、數據庫相似性搜索、序列分析和蛋白質結構預測等內容涉及的具體方法和工具的講解，可以激發學生的學習興趣，加深學生對知識的理解和掌握，提高學生理論與實踐相結合的能力。同時，由于生物信息學依賴于網絡資源和互聯網上的分析工具和軟件，教室內的多媒體計算機連接到互聯網，極大地提高了教學效果。但在實際教學中發現，多媒體教室也有局限性，學生主要以聽講為主，不能及時實踐，教師講解與學生實踐相脫節，如果將生物信息學課程安排在計算機房內進行，并采用多媒體電子教室的教學方式，就可以解決上述問題。在教學中采用啟發式教學，可為學生建立教學情景，學生通過與教師、同學的協商討論、參與操作，能夠發現知識、理解知識并掌握知識。
3 采用講、練做一體化的教學模式，注重學生實踐能力的培養
生物信息學課堂教學應積極學習借鑒職業培訓和計算機課程教學中講、練、做一體化的教學模式，在理論教學中增加實訓內容，在實踐教學中結合理論講授，改變傳統的以教師為中心、以教材和講授為中心的教學方式。根據教學內容和學生的認知規律，應靈活地采用先理論后實踐或先實踐后理論或邊理論邊實踐的方法，融生物信息學理論教學與實踐操作為一體，使學生的知識和能力得到同步、協調、綜合的發展。
通常可采用先講后練的方法，即首先介紹原理、方法，之后設計相關的實訓內容讓學生上機實踐。對于操作性內容和生物信息分析的方法和工具的講解可采取進行實際演示的方法，教師邊講解邊示范，學生在聽課時邊聽講、邊練習，或者教師講解結束后學生再進行練習。理論與實踐高度結合，可充分發揮課堂教學的生動性、直觀性，加深學生對知識的理解，培養和提高學生的實踐操作能力。
4 優化生物信息學實驗教學內容，發揮網絡教學優勢
生物信息學實驗教學主要是針對海量生物數據處理與分析的實際需要，培養學生綜合運用生物信息學知識和方法進行生物信息提取、儲存、處理、分析的能力，提高學生應用理論知識解決問題的能力和獨立思考、綜合分析的能力。
生物信息學實驗教學內容的選擇與安排應按照循序漸進的原則，針對特定的典型性的生物信息學問題設計，以綜合性、設計性實驗內容為主，明確目的要求，突出重點，充分發揮學生的主觀能動性和探索精神，以激發學生學習的主動性和創造性為出發點，加強學生創新精神和實驗能力的培養。生物信息學實驗教學以互聯網為媒介、計算機為工具，全部在計算機網絡實驗室內完成。在教學中，充分利用網絡的交互特點實現信息技術與課程的結合。教師通過電子郵件將實驗教學內容、實驗序列、工具等傳遞給學生，學生同樣通過電子郵件將實驗報告、作業、問題和意見等反饋給教師，教師在網上批改實驗報告后將成績和評語發送給學生，讓學生及時了解自己的學習情況。教師可以通過網上論壇、聊天室和及時通訊工具QQ、MSN等對學生的實驗進行指導，與其討論問題等。網絡環境下的生物信息學實驗教學不僅能提高學生的學習興趣，給學生的學習和師生的互動帶來極大的方便，提高教師的工作效率，而且可以及時了解掌握學生的學習情況，有利于教師不斷調整教學方案，達到更好的教學效果。
5 生物信息學采用無紙化考試，加強實踐能力考核
生物信息學主要是學習利用互聯網、計算機和應用軟件進行生物信息分析的基本理論和基本方法。考試重點是考查學生對生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和對結果的分析解釋能力。因此，在生物信息學考試中可嘗試引入實踐技能考試，通過上機實踐操作重點考核學生知識應用能力。實踐技能考試采用無紙化考試方式，學生在互聯網環境下，對序列進行生物信息分析并對結果進行解釋，不僅可考查學生對基本知識和基本原理的掌握，而且可考查學生進行生物信息分析的實際能力和分析思考能力。通過實踐技能考試，淡化理論考試，克服傳統的死記硬背，可促進學生注重提高理論用于實踐的綜合能力，同時可更有效地提高學生計算機應用能力。學生成績評定大部分是以學生的考試成績為主，難以對學生的學習情況和學習過程作全面地評價。因此，除采用實踐技能考試并將其作為學生成績的主要部分外，還應加強對學生平時學習態度、學習能力、創新思維等方面的考查。
總之，生物信息學教學是網絡環境下生物教學的全新內容。上述教學措施提高了學生的學習積極性、實踐操作能力、解決實際問題的綜合應用能力及創新能力，收到了良好的教學效果，得到了學生的普遍歡迎，具有較強的可操作性和實踐性。在今后的教學實踐中，教師自身素質的提高和進一步的教學改革，將會不斷完善生物信息學教學，培養具有跨越生命科學、信息科學、數理科學等不同領域的“大科學”素質和意識的生物信息學人才。
參考文獻:
[1]趙國屏等.生物信息學[M].科學出版社，2002.
關鍵詞：個性化習題；生物信息學；QQ群
中圖分類號：G811.4 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）48-0171-02
生物信息學是生物學、計算機科學和信息技術等支持的，包括存儲、組織和生物數據檢索的一個現代交叉學科。隨著分子生物學和信息技術的不斷突破，各種生物數據的獲得變得非常容易，但是如何對這些數據進行組織、分析和處理，并從中發掘出能用于解決生物科學問題的信息，成為目前生命科學的難點和熱點。生物信息學因此應運而生，其本身不僅是研究現代生物學，也是研究其對工業、醫療等重要領域影響的一門實踐性學科（Bloom，2001）。
一般認為，生物信息學主要滲透到統計數學、計算機和生命科學，尤其是生命科學的組學領域（郭麗等，2014），因此在教學中，生物信息學的教學內容往往因學生背景不同而會有不同的側重。這就需要教師根據學生的背景及知識結構的需求來合理安排教學。本文根據近年來對生物信息學教學的經驗，從教學方法、個性化練習題對學生上機的促進及QQ群投票功能在教學中的應用等方面進行了總結，對如何能夠提高生命科學學院的學生學習此門課程的興趣進行了探討。
一、現代教學方法的利與弊
隨著計算機科技的不斷進步，教學已經從傳統的板書模式進入到現代多媒體教學模式中。多媒體技術應用的初衷是提高學生的參與度，滿足教學手段更民主、多元化及個性化的教學目標，其優點為表現力豐富，可以通過動畫、視頻、圖像、音頻等效果將抽象難懂的問題直觀化。其次，節省了大量的板書時間，同時教師可將教學的重點、難點鏈接，以益于學生直觀地了解并進行思維拓展（張林，2011）。多媒體最明顯的一個特點就是教學容量加大，但正是這些優勢也伴隨相應的問題：（1）重形式而忽視教學內容。很多學校在進行教學管理及評價時，過分關注多媒體課件的形式以及學生的感受，導致有些教師過分注重多媒體的表現形式而忽視了教學的主要內容。（2）教學容量和學生的吸收量之間反差較大。由于教學內容和容量的增大，教師并沒有根據授課對象的具體情況合理安排和講授學科內容，而被動的成了多媒體的播放員和解說員?？傊?，多媒體教學利大于弊，因而成為教學改革和發展的必然產物，雖有缺點，但不能因噎廢食，需通過其他方法來克服弊端才能達到完美的教學效果。
二、個性化習題是學生實踐提高的強力推動器
生物信息學是一門實踐性非常強的學科，為了加強學生的實踐能力，教師要綜合應用啟發式、運用式及討論式等多種教學方法來激發學生的興趣。筆者在課堂實踐中，充分發揮個性化習題的作用，將教師的科研滲入到課堂，注重理論與實踐相結合，努力提高學生解決實際問題的綜合能力。比如，在講授第五章內容電子克隆部分，此章節目的是通過一段表達序列標簽（EST），綜合應用Blast、序列比對、步查法等方法查找各種數據庫，通過軟件的應用進行拼接、預測、去除內含子等方法，最終獲得可能的全長cDNA序列并加以注釋。在以往的教學練習中，全班同學的任務一樣，難以知道學生是否真正掌握所教授的內容，為此，筆者將學生分組，每組自行通過閱讀文獻獲得一條其感興趣的EST序列，或者利用他們的畢業論文中涉及的EST序列去進行電子克隆練習，通過這種個性化習題的隨堂練習，能顯著強化學生的計算機應用能力和實踐能力，同時也能提高學生在教學中的積極性、主動性和創新性。
三、發揮QQ群的投票功能在教學練習中的作用
生物信息學是一門交叉學科，對于非生物信息學專業的生命學院的學生而言，雖然教學大綱只要求學生掌握一些基本軟件的原理及數據庫的熟練使用。但是，這需要學生具有扎實的生物化學、遺傳學、細胞學及分子生物學的基礎知識。比如，在講授第三章“核酸序列的分析”時，會要求學生利用已知的EST序列去Blast查找與之有同源性的基因組序列，進行序列比對，預測并利用Bioedit軟件找出此基因的啟動子、終止子和剪接點。這首先要求學生必須明確這些分子生物學的概念，否則在有限的生物信息學課堂上，會變成分子生物學或遺傳學的復習課。而課外QQ群就起到了非常重要的交流促進作用。筆者在將QQ群的功能應用到課外教學輔助平臺的基礎上，充分發掘QQ群的投票及評論功能為教學所用，例如教授第三章前，將課件放到QQ群的文件中，讓學生去預習。為激發學生預習的主動性，要求學生在評論中列出對本章的主要知識點或難點，并對課件中涉及的名詞進行解釋。為進一步加強理解，對投票功能進行設置，相應的對投票選項1、2、3、4分別設置成A、B、C、D，這樣教師可根據需要將知識點轉化成練習題，以加強學生的學習。同時，也可鼓勵學生將一些新的感興趣的話題或問題置于QQ群?？傊?，QQ群的投票功能可以成為教師與學生課下交流的一扇窗口，成為生物信息學的一種及時且重要的學習工具。
四、建議與展望
生物信息學是一門新興學科，但我國無論是在對學科的重視還是發展程度上，與國外都存在一定的差距。在美國，計算生物學國際協會教育委員會一直致力于將生物信息學整合到高中生物教材中，學生在高中即接觸生物信息學，而且高校對高中生物信息學的教學提供相應的培訓課程和網上資源，生物信息學和其他分子生物學、植物學等一樣較早的深入到學生的知識體系中。而我國由于該學科產生的歷史較短，課程的開設集中在“985”、“211”重點院校的生物信息學專業，盡管近十年來，各大高校也意識到此學科的重要性，且課程也在逐步在開設，但由于學時短，很多教學僅限于學生掌握基本的數據庫的查詢。為使生物信息學能在普通院校的生命科學學院能很好的開展，各個高校應建立合適的課程教學內容。雖然近年“生物信息學”課程在各高校紛紛開設，但由于生物信息學是一門發展中的學科，它的理論及內容尚在不斷完善與更新中（郭麗等，2014）。因此，對于教材的選擇，不能只追逐信息量充足、內容新穎、知識選材前瞻性好的教材（楊娥等，2014）。作為普通院校的非生物信息學專業的本科生，想在較短的時間內（36課時）很好掌握如此大信息量的知識較為困難（劉宏生等，2010）。因此，需要依據學生基礎及院校的人才培養目標和現今生物信息學發展的現狀建立合理的課程內容體系。另外，由于缺乏合適的專業人才，生物專業的生物信息學的師資力量薄弱，無法建成高水平的教學隊伍。因此，加大生物信息學教師的培養力度，建成一支專業的、年齡和知識結構合理的師資隊伍，是提高本科院校生物信息學教學的關鍵問題之一。
參考文獻：
[1]Bloom，M. Biology in silico：The bioinformatics revolution[J]. The American Biology Teacher，2001，63（6）：397-403.
[2]郭麗，趙楊，婁冬華，等.生物信息學實踐課教學改革探索[J].南京醫科大學學報（社會科學版），2014，（2）：165-167.
[3]張林，柴惠.現代教學手段在生物信息學教學中的應用[J].新課程研究，2011，（219）：156-157.
關鍵詞：B細胞表位；服務器；研究
中圖分類號：R392
表位是抗原分子中被相應抗體或抗原受體識別的特定部位。B細胞表位[1]是抗原中可被B細胞抗原受體（BCR）或抗體特異性識別并結合的線性片段或空間構象性結構，其刺激機體產生B細胞介導的體液免疫應答，并產生效應分子（抗體）和效應細胞。線性B細胞表位是由抗原分子表面肽鏈上連續的氨基酸殘基構成的序列。B細胞表位預測研究主要還是以線性B細胞表位預測為主，目前已有較多關于線性B細胞表位的數據庫和預測算法、軟件。
1 抗原表位
抗原表位[2]，又稱抗原決定簇（antigenic determinant，AD）指抗原分子中決定抗原特異性的特殊化學基團。抗原通過抗原表位與相應的淋巴細胞表面的抗原受體結合，從而激活淋巴細胞，引起免疫應答；抗原也借表位與相應抗體或致敏淋巴細胞發生特異性結合而發揮免疫效應?？乖砦坏男再|、數目和空間構型決定抗原的特異性。抗原表位是免疫原抗原性的物質基礎，開展對抗原表位的研究將對病原的診斷以及分子疫苗的設計等具有重要的意義。
2 線性B細胞表位篩選方法
B細胞表位[3]是抗原中可被B細胞抗原受體（BCR）或抗體特異性識別并結合的線性片段或空間構象性結構，其刺激機體產生B細胞介導的體液免疫應答，并產生效應分子（抗體）和效應細胞。在免疫學中認為，表位才是抗原刺激機體免疫系統產生特異性免疫應答的真正部位。B細胞表位預測是表位預測的一個重要組成部分，大多數的研究是針對線性B細胞表位預測，通過組合抗原蛋白物理化學性質、結構性質、統計顯著性度量等特征屬性進行表位預測，并取得一定的研究成果。
2.1 基于遞歸神經網絡的線性B細胞表位預測服務器[4]
在多肽疫苗的開發中B細胞表位起到了至關重要的作用，在疾病的診斷中，也可用于過敏研究。標準的前饋（FNN）和遞歸神經網絡（RNN）有被用在本研究中，用于預測抗原序列中的B細胞表位。網絡已經被訓練和測試，在一個完整的數據集中，由700個非冗余的B細胞表位來自于Bcipep數據庫和同等數量的非表位來自于SWISS-PROT數據庫。該網絡已經訓練和測試在不同的輸入窗口長度和隱結點中。最大精度已使用遞歸神經網絡具有單隱層的35個隱藏的單位窗口長度為16。當測試在五倍折交叉驗證時，最終的網絡產生準確度為65.93%。相應的敏感性，特異性和陽性預測值為67.14，64.71，和65.61%。在以往的研究中RNN比FNN在B細胞表位的預測中效果更好。該肽的長度也是重要的在預用詞從抗原序列的B細胞表位。
2.2 基于氨基酸對抗原規模的線性B細胞表位預測[5]
在生物信息學中蛋白抗原位點的鑒定是至關重要的，開發的合成肽疫苗，免疫診斷測試的距離和抗體的產生。目前，大多數的預測算法傾向于使用氨基酸滑動窗口方法。這些方法過于簡單，并在實踐中產生不良的預測結果。提出了一種新穎的規模，稱為氨基酸對抗原（AAP）規模，基于這一發現，更加有利于B細胞表位預測。它表明，使用SVM（支持向量機）分類，AAP抗原尺度方法具有更好的性能比現有單個氨基酸傾向尺度。AAP抗原規?？梢苑从骋恍┨厥獾男蛄性贐細胞表位特征中，它的本質是為什么新的方法是優于現有的?？梢灶A料與已知的抗原表位的數據，氨基酸對抗原規模的做法將進一步增強。
2.3 基于內核字符串線性B細胞表位預測[6]
B細胞表位的鑒定和表征在疫苗設計中扮演重要的角色，免疫診斷測試，并產生抗體。因此，可靠的計算工具預測線性B細胞表位是非常可取的。評估的支持向量機（SVM）利用五個不同的內核上五倍使用交叉驗證的方法分類培訓同源減少701線性B細胞表位，從Bcipep數據庫中提取的數據，和701非抗原表位，隨機抽取從SwissProt數據庫序列。根據我們的結果計算實驗中，我們提出BCPred，線性B細胞表位預測的新方法使用序列內核。我們表明，預測性能BCPred（AUC=0.758）優于11基于SVM分類器的開發和評估，以及在我們的實驗中，我們執行的AAP（AUC=0.7），最近提出的一種方法，用于預測線性B細胞使用氨基酸對抗原的表位。此外，我們比較AAP和BCPred，ABCPred 獨特的B細胞表位，使用遞歸神經網絡的方法，該方法為使用兩個數據集先前已用于評估ABCPred的。使用和分析的數據集的結果這個比較表明，不同的B細胞表位的相對性能的結論預測方法的基礎上得出的實驗中使用的數據集的獨特的B細胞表位的可能產生的性能評估方法的估計過于樂觀。這認為使用精心同源性減小數據集的B細胞表位的預測方法進行比較，以避免有關如何不同的方法的誤導性的結論相互比較。同源精簡數據組和BCPred實現以及APP的方法是公開的。
2.4 基于一種新系統的線性B細胞表位預測[7]
在幾十年的研究中盡管具有挑戰性的任務，B細胞抗原表位的準確的預測仍然是在計算免疫學中。只有10%的已知B細胞表位的估計是連續的，但他們往往卻是目標預測，因為解決三級結構是必需的，它們是不可或缺的肽疫苗和治療蛋白質工程的發展。在這篇文章中，提出COBEpro，新的兩步預測連續B細胞系統抗原表位。COBEpro是能夠分配表位pensity分數兩個獨立的肽片段抗原序列內的殘留物。COBEpro首先使用支持向量機進行預測在查詢抗原序列和肽片段，然后計算表位的傾向得分為每個基于片段的預測的殘余物。次要結構和溶劑輔助功能信息（無論是預測或準確）可以被納入到提高性能。COBEpro實現了交叉驗證受試者工作特征曲線（AUC）下teristic高達0.829片段上抗原決定基的傾向得分任務的AUC為0.628殘余物外延主題傾向得分任務。
3 用于線性B細胞表位預測工具建立與評價的數據庫
免疫信息學[8]數據庫是隨著生物信息學和免疫基因組學的不斷進步而逐漸發展起來的，是專門收錄免疫學相關分子信息，實現數據存儲、查詢、分析，計算等功能的數據庫。最初，與免疫相關的多肽序列、抗原分子等信息與其他生物數據一起，被收錄在各類生物信息學數據庫中，隨著免疫學研究的發展，人們對免疫學相關分子信息的需求越來越迫切，需要單獨對這些數據進行計算、分析和預測，一些研究機構開始嘗試從生物信息學基礎數據庫中提取免疫相關的生物數據，開發集存儲、查詢、計算、預測以及繪圖分析功能為一體的免疫學數據庫。目前，網絡上的免疫信息學數據庫已達數十個，它們的規模大小不一，內容與側重點也不盡相同，其中的大部分數據來源于GenBank、EBI、EMBL，供研究人員免費使用。
3.1 Bcipep：B細胞表位數據庫
Bcipep[9]是各種免疫原性B細胞表位數據庫，目前Bcipep數據庫包含3031個條目，其中包括763免疫顯性，1797免疫原性和471空的免疫原性的抗原表位，每條記錄包含多肽序列、源蛋白、病原體、免疫原性、中和性、模式生物、實驗方法、參考文獻、抗原結構等信息，它涵蓋范圍廣泛，如病毒、細菌、原生動物、真菌。該數據庫提供了一組工具，用于分析和提取的數據，其中包括關鍵字搜索，肽譜分析和BLAST搜索。Bcipep稱為一個完整B細胞表位數據庫，已經開發了一個覆蓋廣泛的病原體的抗原決定簇的信息。該數據庫有助于B細胞表位預測方法的研究、合成肽疫苗的設計和疾病的診斷。
4 結束語
顯而易見，線性B細胞表位預測現狀與人們理想預期還存在很大的差距，利用軟件預測線性B細胞表位并不完全準確，還需要實驗的進一步驗證。為了研發更準確的預測工具，需要建立高質量的訓練數據集和檢驗數據集，數據集的質量高低與預測工具的預測能力密切聯系；另外，統一評價體系也是目前急待解決的問題。評價體系的標準化，既有助于軟件開發者采用最有效的算法創建更準確的工具，又方便了使用者對工具的篩選和評價。統一評價體系首先要面臨的問題是所有數據格式的統一，有了一致的數據格式，才能進行比較。在表位預測領域尚缺乏高質量的標準數據集，針對標準的數據集開發自動評價工具將是未來的發展方向。相信隨著生物信息學的快速發展，線性B細胞表位計算機預測技術將會越來越成熟。
參考文獻：
[1]Peters B，Sidney J， Bourne P， et al.The design and implementation of the immune epitope database and analysis resource[J].Immunogenetics，2005，57（5）：326-336.
[2]吳敏毓，劉恭植.醫學免疫學：第四版[M].北京：中國科學技術大學出版社，2002：1-2.
[3]呂鳳林，朱錫華.人C5aR（CD88）序列結構分析及其B細胞表位預測[J].免疫學雜志，1998，14（3）：153-156.
[4]Saha S，Raghava GP （2006） Prediction of continuous B-cell epitopes in an antigen using recurrent neural network. Proteins.65：40-48.
[5] Chen J，Liu H，Yang J，Chou KC （2007） Prediction of linear B-cell epitopes using amino acid pair antigenicity scale.Amino Acids 33：423-428.
[6]El-Manzalawy Y，Dobbs D， Honavar V （2008） Predicting linear B-cell epitopesusing string kernels.J Mol Recognit 21：243-255.
[7]Sweredoski MJ，Baldi P （2009） COBEpro： a novel system for predictingcontinuous B-cell epitopes.Protein Eng Des Sel 22：113-120.
[8]Walsh R， Locarnini S. Hepatitis B precore protein： pathogenic potential and therapeutic promise[J].Yonsei Med J，2012，53（5）：875-85.
[9]Saha S， Bhasin M， Raghava GP （2005） Bcipep：a database of B-cell epitopes.BMC Genomics 6：79.
[10]Roseman AM， Berriman JA.， Wynne SA.， et al. A structural model for maturation of the hepatitis B virus core[J]. Proc Natl Acad Sci USA， 2005，102（44）：15821-6.
[11]Yasser EL-Manzalawy， Vasant Honavar. Recent advances in B-cell epitope prediction methods[J]. Immunome Res，2010，6（Suppl 2）：S2.
[12]Roggen EL. B-cell epitope engineering： A matter of recognizing protein features and motives[J].DDT：Technol，2008，5（2-3）：e49-55.
[13]馮新港.免疫信息學原理及其應用[M].上海：上?？茖W技術出版社，2009，6：1-5.
[14]Alix，A. （1999） Vaccine，18，311-314 （314）.
新醫改以來，衛生信息化建設速度加快與人才儲備不足的問題日益凸顯，而長期以來，由于我國衛生信息化投入的不足和醫院等衛生機構對處于邊緣化的信息部門不夠重視，更遏制了衛生信息化人才的培養和醫學信息學學科的發展。人才短缺，已經成為全國橫在醫改面前的一道難題。
用人單位面對人才短缺的困惑與解決辦法
其實無論是甲方還是乙方，也無論是基層醫療衛生機構還是各級衛生主管部門，都普遍存在醫學信息學人才捉襟見肘的局面。遠在經濟落后的西部醫院，近在一線城市中的三甲醫院，醫療衛生信息化的發展還在嚴重依賴供應商。而作為醫療IT軟件供應商的乙方，也同樣存在招不到交叉型人才的困惑。
在筆者采訪過程中，記憶深刻的是一次走訪醫院，一位不愿透露姓名的部門主管向筆者“訴苦”：“說實話，以前的信息科就是領導隨意安排崗位的部門。因為信息科在醫院長期處于一個服務部門的地位，作為一個邊緣化的部門，從來沒有被重視過，仕途上也不吸引人?！闭驗樾畔⒉块T是一個輔助部門，而非戰略管理和規劃部門，即使現在的衛生信息化建設把信息部門的地位提升了起來，其還是處在上沒有頂層設計、下沒有人才引進的尷尬境地。
作為研發醫療信息產品的供應商，同樣存在招不到合適員工的困惑。銀江股份有限公司COO，醫療事業部總經理裘加林告訴記者，現在的廠商之所以將醫療軟件做成一個工程，是因為醫院業務和流程的復雜性與不可復制性。而廠商所擁有的人才大部分是計算機專業的IT人才，在對醫院業務一點兒都不了解的情況下去做的產品，何談標準！因此醫療IT廠商只能“八仙過海，各顯神通”，有的聘用學習臨床醫學的本科或研究生；有的從醫院高薪挖來專家教授；有的建立自己的培訓機制，似乎只有這樣才能彌補IT對醫療認識的不足，才能貼合醫院的需求來生產產品?！耙环矫嫖覀冏约河泻芏嘧鲂畔⒒隽撕荛L時間的IT設計人員。第二，我們有很多醫院顧問，他們是把握方向的人。就像是船長和水手的關系，懂行的人來把握方向，不懂行的人按照懂行人的建議來設計。”裘加林說，這也是企業中最常見的將醫療與IT結合的方式。
在基層醫療機構，人才不足的現象則更為嚴重。時任山西省安塞縣副縣長的趙燕曾經在采訪時解答鄉村衛生信息化人才的培養問題。當時，作為國際IT企業英特爾參與支持革命老區醫療信息化建設項目，并為基層醫療組織提供電腦操作、教程課件等方面的培訓。趙副縣長說：“我們自己要造血才是根本，不能光靠人家輸血。先培訓我們已有的部分員工，首先把我們這些員工培訓得會管理了，會操作了，讓我們這些人再下去培訓村醫，只能用這種辦法?！贝_實如此，醫療衛生信息化是比較復雜的系統工程，需要比較專業的人才，作為第三方培訓力量不可能長期為基層提供人才支持。但項目總要持續發展下去，這個時候，自身的“造血”功能便顯得尤為重要了。
回歸衛生信息化人才的話題，我們發現，當下最缺乏的是既了解醫療需求又掌握IT設計的復合型的交叉人才。從現在社會上存在的人才現狀來看，可以說企業做出了不小的貢獻，因為現在的醫療IT廠商變成了一個人才的大熔爐，不但提品，還培養人才。企業做了本該是教育來做的事情，這對我們的教育界來講又是個不小的壓力。
人才的培育不能離開教育
人才的培養必然不能離開教育，現在我國衛生信息化人才的短缺，很大一部分原因是由于教育沒有配套造成的。在國外，醫學信息學已經成為一個獨立的學科，有30年的積淀，但它仍然在發展，每一個領域都有其主要的研究內容，內部已經有很嚴謹的知識體系?，F在很明確的是，醫學信息學的發展必將成為醫療衛生建設的重要組成部分，并為醫療改革提供實際的建議和指導。在我國，醫學信息學的發展仍然面臨很多問題。
1. 公眾對醫學信息學的理解仍然不夠
現在，仍然有很多人不知道醫學信息學到底是怎樣的一門學科。有人認為它僅僅是一個工具，有人認為它是一項技術或是一個軟件?！罢嬲饬x上的醫學信息學是一門交叉學科，其分支學科臨床信息學指信息技術在醫院管理、醫院臨床包括信息管理中的應用。但在完整的學科體系里，醫學信息學是涵蓋生物信息學、圖像信息學、臨床信息學、公共衛生信息學這幾個領域的?！北本┐髮W醫學信息學中心常務副主任雷健波說。
應用在臨床診療、醫院管理方面應該就叫做臨床信息學；應用在設備、信號獲取、信息處理及圖像方面可以歸到圖像信息學；而生物方面、蛋白質翻譯轉錄、通過計算機來模擬生物過程，通過信息學的方式來研究其規律，可以歸結到生物信息學范疇。
其實，醫學信息學就是一門交叉學科，不可以說它絕對屬于或不屬于某個領域。比如數字人體等研究，這項技術原屬于解剖學，但經過數字化的三維重建，將一個傳統的研究方式導入到信息技術中，那么這個學科就已經涵蓋到醫學信息學里面。計算機輔助手術，輔助治療等技術，都是很典型的臨床信息學研究的內容。
2. 學科沒有獨立，高度不夠
為什么醫學信息學要成為一門獨立的學科呢？這是因為醫學信息學所涵蓋的這幾個方面都是有內在聯系的，它有很多的方法和技術是可以相互借鑒，很多IT技術可以相互促進，所以才整合成一個大的醫學信息學，一門獨立的學科。
我們可以看到，在近年來隨著醫療衛生信息化的發展，很多衛生信息化人才的培養方式都在慢慢起步和發展。不同的是，高校、高職?？颇酥辽鐣嘤枡C構所采用的方式不盡相同，盡管我們每個人都在做這件事，但鮮有人站在學科建設的高度去做這項事業。
現在很多高校的做法是將“醫學信息學”掛靠在別的一級學科下，這就存在很多問題，一方面“醫學信息學”專業尚屬目錄外專業, 設置該專業的院校屈指可數, 能否在教育部新一輪的專業論證和目錄調整中確立應有的專業位置和學科歸屬還是一個未知數。另一方面，對專業的定義不同也會導致學生培養方向的不同，培養出來的人才是否符合社會需求還有待時間來考證。
在國外，都是先把醫學信息學這個學科體系建立起來，然后在學科的高度下來做研究，這樣才更有利于培養系統化、專業化的人才，才有利于進行更有價值的科研。
3. 師資力量不夠
如果說學科建立是戰略性的，那么醫學信息學教師隊伍不專業，專業教材不系統，專業培養模式等等則屬于戰術性的混亂。這也從很大的程度上造成了現階段培養不力的尷尬局面。由于醫學信息學教育在我國起步較晚，師資力量薄弱的問題不容忽視?，F階段應實實在在地建設和規劃好教材體系，學科體系和教學體系，沒有實實在在的知識把醫學信息學的理論體系支撐起來，整個的學科構架就不能實現。
我們應該怎么去做
面對如此多的問題，想在朝夕之間得到解決問題的辦法是不可能的。我們關注的不是一蹴而就的解決方式，而是一個水到渠成的，從思想上的轉變。
1. 用三個標準衡量，培養專業化人才
中國醫科大學計算機中心主任王世偉教授說：“我在給學生講課的時候，也提到這個問題。我問同學們將來學什么？大家都說‘學醫學，學技術’。其實這個標準已經不全面了。聯合國對全世界的醫學院校的學生有一個標準，來評價醫學院學生的核心能力――一是信息技術處理能力，二是與人溝通的能力，三是批判性思維。這三個是一個核心，缺少任何一條都不行。”
可以看到，聯合國這個標準的核心并不是我們一貫強調的醫療技術。怎么理解呢？在信息化社會，對學生的核心能力評價已經逐漸由過硬的技術轉變為更靈活的信息處理能力。廣東省在十一五期間做了一個醫學院校的畢業生就業率調查，調查發現，具備了相當的IT知識和信息化處理能力的學生就業率最高。這說明信息化處理能力已經成為整個國家的共識。
王世偉認為，醫生要有真正的批判性思維，才能當一個好醫生。恰恰我們中國很多醫學院的學生在這一點上很欠缺，我們學的知識很死，靠背，靠高分。醫生不能完全憑經驗，就算治好了100個病人，也不能用同樣的治療方法去對待第101個病人。所以醫生要大膽得否定自己，同時要借助網絡化的技術來共享經驗。要記住――共享的不只是自己的經驗，而是全國乃至全世界的經驗。
2. 認清發展機遇
從我國的國情來說，新一輪的醫改方案明確提出要建立高效統一、系統整合、互聯互通和實用共享的醫藥衛生系統，這是新醫改的重要支撐，為我國醫學信息學的發展提供了歷史性的機遇。
