生物信息学范文10篇 -欧洲杯买球平台

摘要：在生物信息学系统设计中引进推荐系统，提出具有个性化服务的生物信息学网站模型，完成生物信息学推荐系统的设计和实现，体现出推荐系统在生物信息学中使用的必要性和优越性。

关键词：推荐系统；生物信息学

推荐系统(recommendersystem)[1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(bioinformatics)[2,3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站ncbi(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(microsporidia)的dna序列就达3399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。

1推荐系统的工作流程

应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。

(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(explicit)和隐式获取(implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。

计算机技术和人类基因组计划的发展，应运而生了一门新兴的学科——生物信息学，该学科包含了两个交叉领域的工作：用于建立现代生物学所需信息系统框架（支持生物学的信息管理系统、分析工具和通讯网络）的研究开发工作，即传统意义上的生物信息学（bioinformatics）；旨在理解基本生物学问题的基于计算的研究工作，即计算生物学（computationalbiology）。生物信息学和基因组研究（bioinformaticsandgenomeresearch）系列会议于1990年开始举办，1997年6月11~12日在美国加州旧金山举办了第六届国际生物信息学和基因组研究年会，年会的主要议题包括正在出现的新技术、基因的功能分析、新的数据工具和制药先导的基因和蛋白质发现[1]。现将有关内容简介如下：

一、正在出现的技术

klingler(lncytepharmaceuticals,paloalto,ca,usa)强调基因组学正推动制药业进入信息时代。随着不断增加的序列、表达和作图数据的产生，描述和开发这些数据的信息工具变得对实现基因组研究的任务至关重要。他谈到了incytepharmaceuticals对大规模基因组数据和生物信息学的贡献。

lipshutz(affymetrix,santaclara,ca,usa)描述了一种利用dna探针阵列进行基因组研究的方法，其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法，可以实现对人类基因组的测序。光介导的化学合成法被应用于制造小型化的高密度寡核苷酸探针的阵列，这种通过软件包件设计的寡核苷酸探针阵列可用于多态性筛查、基因分型和表达检测。然后这些阵列就可以直接用于并行dna杂交分析，以获得序列、表达和基因分型信息。milosavljevic(curagen,branford,ct,usa)介绍了一种新的基于专用定量表达分析方法的基因表达检测系统，以及一种发现基因的系统genescape。为了有效地抽样表达，特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的发生和冗余程度。他在酵母差异基因表达的大规模研究中对该技术的性能进行了验证，并论述了技术在基因的表达、生物学功能以及疾病的基础研究中的应用。

二、基因的功能分析

overton(universityofpennsylvaniaschoolofmedicine,philadelphia,pa,usa)论述了人类基因组计划的下一阶段的任务——基因组水平的基因功能分析。这一阶段产生的数据的分析、管理和可视性将毫无疑问地比第一阶段更为复杂。他介绍了一种用于脊椎动物造血系统红系发生的功能分析的原型系统e-podb，它包括了用于集成数据资源的kleisli系统和建立internet或intranet上视觉化工具的biowidget图形用户界面。epodb有可能指导实验人员发现不可能用传统实验方法得到的红系发育的新的药物靶，制药业所感兴趣的是全新的药物靶，epodb提供了这样一个机会，这可能是它最令人激动的地方。

［摘要］探讨将哲学原理融入生物信息学课堂教学，不仅可以激发学生兴趣和掌握知识，而且可以帮助学生树立正确的世界观和方法论。课题组在融入过程中始终贯穿以人为本、唯物辩证、知行合一的理念，运用马克思主义哲学原理完善生物信息学教学理论，使晦涩抽象的理论转化为学生可感知的、易于接受的、指导实践的知识架构体系。

［关键词］哲学；生物信息学；融入生物信息学

作为新兴学科，其理论的产生、发展和完善蕴含着丰富的马克思主义哲学思想。哲学作为关于一切运动最普遍规律的学科，对高等教育和生命科学领域复杂问题的解决，显示出了强大生命力[1-3]。哲学是人类思维的高度概括和总结，其原理可以渗透到生物信息学教学的各个章节和领域。就当前国内而言，哲学与其他一级学科的融合发展尚未引起足够重视[3]，生物信息学教材中也未出现哲学术语。笔者结合三年教学实践，认为生物信息学课程虽为理科教育，但教学改革过程中穿插引入哲学思维至关重要，自觉渗透哲学原理，将有助于开拓学生视野和优化学生思维。笔者提出，教师要重视哲学思维，善用哲学方法。在总结生物信息学课堂教学不足的基础上，下面从三方面对哲学原理融入课堂教学展开论述。

一、生物信息学课堂教学现状和难题

生物信息学是生物学和信息学的交叉科学，包含了对各种组学数据（转录组、蛋白质组、非编码rna组、表观遗传组、代谢组、宏基因组等）的获取、处理、存储、分发、分析等以及生物系统层面的解读，综合运用数学、计算机科学、生物学和医学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义[4]。课程理论教学内容包括生物数据库及其信息检索、序列比对与分子进化、核酸序列分析、蛋白质性质和结构分析、基因组信息学、蛋白质组信息学等；实践教学引入了常用生物信息学数据库的应用、核酸和蛋白质序列的比对分析、dna序列的信息学和功能分析、蛋白质序列分析和结构预测、常用生物软件的应用、综合实验等。学好本课程，准确找出与疾病有关的生物标志物，就是在实现和满足人民对美好生活的向往。当前国内外顶尖的自然科学研究，一定是定量科学（干实验）与实验科学（湿实验）并驾齐驱、相辅相成的一种研究模式。伴随着高通量生物技术的快速发展和后基因组时代的到来，生物信息学课程在国内多所高校纷纷开设，成为生物学本科生必须掌握的基本知识和核心技能。借鉴各兄弟院校的课堂教学经验[5-8]，发现国内生物信息学课堂教学目前面临的难题主要有三方面：（1）大多偏重于结论性知识的传授，很少关注理论产生的哲学内涵和思维。（2）课程对教师的授课水平和学生的学习能力要求较高，学生专业基础差，远不能适应生物信息学教学的需要[9]。（3）课程大都处于摸索和起步阶段，教材内容不够全面，实验教学案例不足[10]。深入学习贯彻育人育才思想是新时代教育工作和教师工作的重中之重。从课程理论创新角度看，通过哲学原理从不同角度融入生物信息学课堂教学可以夯实高校育人育才思想根基和满足学科发展需要[11]。

二、马克思主义哲学原理融入课程教学改革的实现路径

[论文关键词]生物信息学生命科学

[论文摘要]生物信息学是80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。

一、生物信息学的产生

21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，与此同时，诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域，按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件，以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施，为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。

二、生物信息学研究内容

（一）序列比对

摘要：随着自然科学、生命科学研究进入迅猛发展阶段，开设生物技术专业的地方农业高校逐步增多，而“生物信息学”是吉林农业大学生物技术专业的核心课程，是生命科学与大数据信息发展过程中的重要课程。本文针对吉林农业大学生物技术专业的生物信息学教学现状，分析和总结了教学环节中存在的主要问题，尝试从教材的选用、教学方法及教学改进三个方面对生物信息学教学体系的改革提出建议，希望对生命科学体系的教学改革提供一些帮助。

关键词：生物技术专业；生物信息学；教学方法；教学改革

生物信息学（bioinformatics）是随着人类基因组计划完成，越来越多物种的全基因组测序计划开启。生物信息学又是一门集数学、计算机科学和生物学于一体的综合性学科，是从海量生物学数据信息中获取、处理、存储、解析和阐述等，并利用数学和计算科学来解析生命科学奥秘的交叉学科。它是当今生命科学和自然科学的前沿领域之一，也是21世纪生物技术的核心领域，具有前沿性新、交叉性广、实践性强等特点[1]。因此，地方农业研究型高校开设的生物技术专业会将生物信息学课程作为人才培养方案中的核心课程，以满足生物技术行业对人才的迫切需要。在生物技术专业的课程中，生物信息学是生物技术专业重要的专业核心课，是基础课与专业课之间的纽带与桥梁课程，是成为生物技术专业教师开展科研工作的重要工具，也是生物专业本科生综合运用所学专业知识提升专业技能途径。生物信息学要学好，本科学生要有扎实的植物学、动物学、遗传学、细胞生物学、生物化学和分子生物学等基础生物学知识，但由于地方农业院校基础课程教学相对薄弱，学生的基础知识较为匮乏，同时教师多以传统的“讲解式”和“启发式”教学方法为主，教学内容紧凑且进度快，实验操作较少，使得学生在学习“生物信息学”课程时听不懂、记不住、学不好，直接影响并降低了学生的学习积极性。本文针对吉林农业大学生物技术专业的生物信息学课程的教学现状，分析和总结了教学环节中存在的主要问题，从教学方法、课程内容和考核方式等几个角度进行教学模式的探讨，以期在今后的教学环节取得更好的教学效果，提升学生对该课程的学习兴趣。

1地方农业高校生物信息学课程的教学现状与存在问题

生物信息学是一门集多学科知识体系综合交叉性强的前沿学科，对该课程的专业教师要求储备较强的生物科学知识和计算科学知识，还要将科学前沿知识与课程教育相融合，更要建立系统的完善的生物信息学知识板块，这些都导致地方农业高校缺乏生物信息学师资队伍，并影响我国农业生物信息学教育快速发展。1.1教学资源匮乏，教学内容过于陈旧。近些年，生物信息学发展速度较快，但地方农业高等院校开设时间相对较晚，课程设置内容单一、课程的建设方面投入较少。生物信息学是一门新兴学科，学科发展时间较短，缺少丰富的多媒体资源、教学视频、精品课等重要的教学资源，使其教学资源稀缺匮乏。同时，使用的教材和教学内容过于陈旧，不能满足学科的快速发展，更不能及时进行教学内容的更新。1.2学生专业知识基础差，理论功底不扎实。地方农业院校的学生在知识储备和数据分析能力上与综合性大学理工科学生存在差距。生物信息学课程理论性较强，地方农业高校学生在数学、计算机和专业英语等基础知识方面不够扎实，对生物信息学涉及的核心原理、应用算法等内容难以理解和消化，这些因素导致地方农业高校学生接受生物信息学课程的重要知识点存在较大困难，从而使部分学生的学习效果较差，不能灵活运用所学。1.3教学模式单一，学时少。目前，国内的生物信息学依旧是讲授式的传统教学模式，以理论讲授为主体，实验操作为辅助，以课堂为中心进行“满堂灌”式教育，从而导致缺乏突出生物信息学课程特点的新式教学模式。以一般地方农业高校的生物信息学课程总学时32学时，理论教学为24学时，实验学时仅为8学时，学时数较少，理论基础讲解不透彻，实验操作内容简单，对学生感兴趣和具有实际应用价值的软件无法进一步操作和实践应用。

2地方农业高校生物信息学教学模式的改革建议

【摘要】在“双一流”高校建设背景下，将思想政治教育融入到生物信息学不仅是实现高校立德树人教育目标的重要举措，也是推动生物信息学课程改革，构建“双向增效”课堂体系的重要手段。生物信息学“课程思政”建设必须要立足于新时代人才培养教学目标，遵循学生的学情，依托重庆邮电大学大数据优势，创新生物信息学“课程思政”的考核方法，以此提升高校人才培养的质量。

【关键词】生物信息学;课程思政;工匠精神;课程教学

在2016年召开的全国思想政治工作会议中指出:要把思想政治工作贯穿于教育教学的全过程，坚持立德树人，将各类课程与思想政治课同向同行，形成协同效应［1］。生物信息学是利用应用数学、信息学以及计算机科学的方法研究生物学的问题，生物信息学主要是分子生物学与信息技术的结合体，其属于多学科相互渗透和高度交叉形成的学科，也是一门实践性较强的基础课程。随着生物学技术的不断发展，尤其是2020年爆发的病毒肺炎疫情暴露出当前生物信息学研究的重要性，同时也对高校学生提出了新的要求，要求其不仅要具有专业的知识体系，还要具备创新、钻研的精神。因此在新时代环境下高校要构建生物信息学思想课程体系，以此培养高质量的生物信息学人才。

一、《生物信息学》思想政治课程教学目标

“课程思政”是专业课程与思想政治教育的有效结合，其主要是通过对专业课程所蕴含的思想政治资源进行充分挖掘整理，根据思想政治内涵与专业知识之间的关联度进行重新整合，以此将课程教学聚焦于全方位育人上面。《生物信息学》是一门工具课，采用数学、统计学以及计算机等方法分析生物学、生物物理学数据的一种综合学科，生物信息学的主要任务就是处理生物学数据。生物信息学数据处理是一项非常严谨的工作，需要学生要严格按照生物信息数据进行计算处理，因此要求学生具有扎实的钻研意识和吃苦耐劳的精神。随着生物大数据技术的不断发展，该课程的重要性日益突出，但是在实践教学中普遍存在中学生专业性和技术性的培养，而忽视探索精神、创新精神以及核心价值观等思想教育的融入，导致学生的实践应用综合素质不高，因此在《生物信息学》课程教学中构建思想政治教育资源，并建立与之对应的课程标准与评价体系，实现专业课“知识传授与价值引领相结合”的教学目标。(一)引导学生树立正确的“三观”意识，提高“四个认识”。多次强调高校是思想政治教育的主阵地，“四个认识”是高校思想政治教育的主要目的。在新时代高校人才培养中，构建专业课思想政治体系是新时代高校教育的最终目标，在《生物信息学》课程建设中通过融入思想政治内容是引导学生树立正确“三观”的重要举措。《生物信息学》是一门工具性课程，需要学生在平时的实践操作中锻炼自己的实践能力，同时生物信息学是一门严谨的课程，需要学生处理复杂的数据，这就要求学生必须要具有扎实的钻研精神。因此构建思政课程则可以在生物信息教学过程中有目的地引导学生树立正确的学习观念，树立严谨的科研精神，满足为了研究和开发岗位的要求。(二)凝练大国工匠精神，培养专注型人才。《生物信息学》突出实践研究创新，其与工匠精神具有内在的密切联系性:一方面在突出科技强国战略的下，《生物信息学》是创新型生物科技人才培养的基础课程，诸多内容知识是现代工匠人才培养的基础。而思想政治教育的核心就是增强学生的爱国情怀，积极投入到新时代中国建设中。工匠精神是民族发展的动力，因此《生物信息学》是凝练大国工匠精神，培养专注型人才的基础课程。(三)用辩证思维为专业创新提供内驱力，提升学生的职业创新精神。《生物信息学》是生物专业的一门基础性学科，其主要是让学生掌握针对基因如何进行数据查询、计算机软件分析其序列、可能的结构和功能。随着生物信息技术的不断发展，要求学生必须要树立职业创新精神。例如2020年爆发的病毒肺炎就属于一种新型的基因种类，人类在战疫情中必须要主动作为，掌握其规律以及基因排序等，以此加快研究出疫苗的速度。而这就需要相关研究人员要具备创新精神和钻研精神。生物学是相互矛盾的学科，是在不断发展中发展的，因此在具体的教学中通过与辩证思维的结合能够引领学生运用辩证的思维去学习生物学知识，去攻克生物难题［2］。

二、《生物学信息学》“课程思政”教学的方法途径

摘要：在现代分子生物学与生物医药研究全面融合及借此产生的生物医药大数据背景下，对不同专业的医药类硕士研究生开展生物信息学通识教育很有必要。然而，广东药科大学生物信息学课程尚未形成固定的教学模式和课程内容。基于该课程内容更新快、实践性强的特点，在硕士研究生培养过程中，对该课程教学内容和方法进行探索与实践，为高素质医药类硕士研究生的培养提供参考。

关键词：大数据时代；医药类硕士研究生；生物信息学；通识教育

与现代分子生物学全面融合是当前生物医药发展的显著特征。随着各种高通量测序技术和仪器分析技术的不断发展，生物医药研究数据呈现爆炸式增长。常见的大鼠、小鼠等模式动物和人类自身研究数据，包括基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、脂质组学和糖组学等多组学数据以及小分子结构与理化性质、化合物活性与毒性、蛋白结构与活性位点、药物代谢等大规模实验数据等已成为人类疾病和药物研发的基础资源，同样也是医药类硕士研究生学习和开展课题研究必需的参考资料。面对海量的数据资源，以生物医药大数据研究为核心的生物信息学技术已经发展成为现代生物医药研究不可或缺的支撑。生物信息学作为一门发展迅速的交叉学科，其概念对许多研究生而言并不陌生，但对其核心研究内容和常用的研究方法、技术，大家却知之甚少[1-2]。结合当下生物医药大数据时代特征，尝试将生物信息学列为医药类硕士研究生的通识教育课程，并在研究生培养过程中进行教学实践，现将一些体会整理如下，以期让医药类硕士研究生得到更好的发展。

1生物信息学通识教育的教学内容

生物信息学领域的数据库种类繁多，功能各异，面向生物医药研究的各个领域，但最核心的依然是各种类型的生物大分子序列（dna、rna、蛋白质）信息。在有限的学时内，了解和认识当前主要的数据平台和分析工具，掌握数据存储、整理分析的常用方法，将会给生物医药研究提供丰富的知识借鉴，这也是医药类硕士研究生应该具备的基本科研素养之一。在生物信息学通识教育课教学实践中，我们将“网络数据平台的认识”作为基础教学内容，其包括：（1）美国国立生物技术信息中心ncbi的genbank国际核酸序列数据库；（2）u－niprot蛋白质数据库；（3）hmdb代谢物数据库；（4）metlin（scrippsresearchinstitute）代谢物质谱数据库等。上述数据平台大多对全球科研工作者、教育工作者以及学生等提供免费服务，是医药类硕士研究生教育和科研极好的网络资源。同时，网络平台工具的选择与学习也是生物信息学通识教育的核心内容之一。生物信息学领域的网络平台工具种类繁多，对于基本生物信息学的分析，包括核酸序列中基因的发现、酶切位点和开放阅读框分析、编码蛋白理化性质预测、二级结构分析、信号肽分析、蛋白质保守结构域分析、跨膜区预测、亚细胞定位预测和三维同源建模等均有较多的在线工具。在教学过程中，我们主要对欧洲生物信息学研究所和丹麦技术大学生物信息学中心等提供的在线分析程序进行了介绍。此外，也将一些常用离线分析软件，例如mega6、dnaman8、bioedit等进行了简单介绍。除此之外，对于可免费获取的生物信息学深度学习软件，例如metaboanalyst3.0、cytoscape3.6.0以及omicshare，也进行了初步介绍。另外，对于与生物信息学发展密不可分的r语言的学习与应用，我们也向学生做了简单介绍。当然，生物信息学发展日新月异，各种新工具层出不穷，教学内容不可能全都涉及，而作为一门面向硕士研究生的通识教育课程，主要是希望起到一个引导作用，培养硕士研究生相关方面的基本知识素养。

2生物信息学通识教育的教学方法

摘要：生物学在发展过程中，灵活应用计算机技术，可以有效的促使学科创新发展，完善学科自身的不足之处，并通过计算技术促使人们加强对生物信息学的认知，进而充分发挥出该技术自身的作用，满足当前时代的需求。基于此，作者结合自身工作经验，对生物信息学中的计算机技术应用进行详细的分析研究，以供相关工作人员参考。

关键词：生物信息学；计算机技术；创新发展

生物信息学概念在二十世纪九十年代被提出，属于当前的一种新兴学科，其自身的实质是利用当前的信息科学、数理知识、理论观点以及其他内容等进行生命现象研究，进而明确生物学科自身的本质内涵，以满足当前实际的需求。例如，在研究生物遗传物质dna时，灵活利用计算机，对其实际的序列、结构等相关内容进行整理，从根本上提升研究效率。

1计算机技术在生物信息学中的应用现状分析

生物信息学在研究过程中，受自身的数据信息逐渐增多影响，传统的研究逐渐难以记录与观察学科信息，需要灵活的应用计算机技术，促使学科研究合理高效，满足当前实际的需求。例如，计算机技术的应用，促使当前生物学科的检索、存储、查询、观察、处理等相关的研究过程高效，帮助研究人员对数据进行合理的分析，从大量的数据中找寻出生物信息学蕴藏的规律，并通过计算机进行合理的模拟，建立模型观察研究，加强对数据的分析，带动学科积极发展。现阶段，信息技术在生物信息学中的应用较为普遍，例如，人工智能技术、数据库、网络技术、平行计算技术以及生物计算等相关等等，促使现阶段的生物信息学突破现有的研究瓶颈，如，进行有效的模式识别，促使研究出现增长点，促使相关的领域知识逐渐分解简化，为人类的发展提供良好的基础。以实际的生物信息学dna研究为基础，在研究时，可以灵活应用现阶段的计算机的图像处理技术，通过建立完善的三维模型，完成基因的测序工作，明确其中的核苷酸排列，促使三维结构清晰，为研究人员提供良好的研究方法、方向以及思路，促使学科发展。在发达的美国、日本、欧洲等地，利用计算机技术进行生物信息学研究更为先进，其技术已经逐渐成熟，而相对来说，虽然我国已经取得不俗的成绩，但与世界的先进水平仍存在一定的差距[1]。

2计算机技术在生物信息学中的应用是学科发展的必然

摘要：在生物信息学系统设计中引进推荐系统，提出具有个性化服务的生物信息学网站模型，完成生物信息学推荐系统的设计和实现，体现出推荐系统在生物信息学中使用的必要性和优越性。

关键词：推荐系统；生物信息学

推荐系统(recommendersystem)[1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(bioinformatics)[2,3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站ncbi(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(microsporidia)的dna序列就达3399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。

1推荐系统的工作流程

应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。

(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(explicit)和隐式获取(implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。

摘要：结合近年来的教学实践，对医学检验专业本科开设生物信息学课程的必要性以及在教学过程中的体会进行了初步探讨，具体阐述了在教学内容安排和教学方法设计上的经验与认识，为该专业生物信息学课程建设提供参考。

关键词：医学检验；生物信息学；课程教学

近年来，生物信息学在各医药院校越来越受到重视，多所院校相继在研究生教学中开设了生物信息学课程[1]。而对于医学本科层次是否需要开设生物信息学课程这一问题，虽然目前各方面的观点不一，但是已经有一些院校开始进行尝试。目前医学检验专业（五年制，毕业时授予医学学士学位）已调整为医学检验技术专业（四年制，毕业时授予理学学士学位），而生物信息学作为一门新课程，在医学检验（技术）专业学生培养中的作用正日益受到关注，逐步被某些院校选择作为必修课或者选修课。

一、开设课程的必要性

空前繁荣的生物医学大数据的产出，及其蕴含的重大生命奥秘的揭示，将决定现代生命科技和医药产业研发的高度，决定人们对疾病的认识和掌控能力，也将对主导生物医学大数据存储、管理、注释、分析全过程，解决生命密码的关键手段———现代生物信息学技术的发展带来前所未有的机遇和挑战[2]。对于医学专业学生而言，通过学习生物信息学，从而掌握利用各种网络信息资源来检索和获取生物信息数据，并选择和使用各种生物信息学软件来分析数据。在当今大数据时代，这方面的知识和技能的培养对于医学生今后从事医学科研工作是非常重要的。因此，在医学专业学生中开设生物信息学课程非常必要。我校从2010年开始将生物信息学设置为研究生教学的必修课；从2013年开始在医学检验专业中开设生物信息学选修课，自2015年开始转为医学检验技术专业。在医学检验技术专业中开设生物信息学课程，能够为该专业学生的临床和科研方面的素质积累提供必要的支持，更重要的是增强了在医学和信息科学交叉领域解决问题的技能，其意义几乎等同于在研究生教学中的设课意义。

二、教学内容的安排