計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識(shí)的探索者，寫作是一種獨(dú)特的藝術(shù)，我們?yōu)槟鷾?zhǔn)備了不同風(fēng)格的5篇計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)，期待它們能激發(fā)您的靈感。

篇1

關(guān)鍵詞:生物信息學(xué);計(jì)算機(jī)科學(xué);教學(xué)模式

生物信息學(xué)是生物學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉所形成的一門新興學(xué)科,它主要運(yùn)用信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)手段,通過數(shù)據(jù)分析和處理,揭示海量數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系和生物學(xué)含義,進(jìn)而提煉有用的生物學(xué)知識(shí)。當(dāng)前,生物信息學(xué)教學(xué)還沒有完善的教學(xué)模式,如何在高校進(jìn)行生物信息學(xué)教學(xué)亟需探索。

進(jìn)入21世紀(jì),生物學(xué)的重點(diǎn)和潛在的突破點(diǎn)已經(jīng)由20世紀(jì)的試驗(yàn)分析和數(shù)據(jù)積累,轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)分析及其指導(dǎo)下的試驗(yàn)驗(yàn)證上來。生物信息學(xué)作為一門學(xué)科被廣泛研究的根本原因,在于它所提供的研究工具對(duì)生物學(xué)發(fā)展至關(guān)重要,因此成為生命科學(xué)研究型人才必須掌握的現(xiàn)代知識(shí)。今天的實(shí)驗(yàn)生物學(xué)家,只有利用計(jì)算生物學(xué)的成果,才能跳出實(shí)驗(yàn)技師的框架,做出真正創(chuàng)新的研究。現(xiàn)在基因組信息學(xué)和后基因組信息學(xué)資源已經(jīng)成了地球上全人類的共同財(cái)富。如何獲取和利用基因組和后基因組學(xué)提供的大量信息,如何具備享用全人類共有資源的能力,成了當(dāng)今世紀(jì)生命科學(xué)學(xué)生必須掌握的基本技術(shù)和知識(shí)以及必須具有的初步能力。在信息學(xué)院中開設(shè)生物信息學(xué)應(yīng)該有別于生物專業(yè)和物理、化學(xué)專業(yè)的學(xué)生,側(cè)重于與計(jì)算機(jī)科學(xué)關(guān)系緊密的內(nèi)容進(jìn)行講解。本文主要討論在信息學(xué)專業(yè)中開設(shè)生物信息學(xué)的內(nèi)容、教學(xué)方法[1]。

1國(guó)內(nèi)生物信息學(xué)研究與教學(xué)現(xiàn)狀

作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用于分子生物學(xué)而形成的交叉學(xué)科,生物信息學(xué)已經(jīng)成為基因組研究中強(qiáng)有力的必不可少的研究手段。在我國(guó),生物信息學(xué)隨著人類基因組研究的展開才剛剛起步,但已顯露出蓬勃發(fā)展的勢(shì)頭。許多科研單位已經(jīng)開始或準(zhǔn)備開始從事這方面的研究工作。北京大學(xué)研究建立起一個(gè)EMBL的鏡像數(shù)據(jù)庫(kù),并提供數(shù)據(jù)檢索服務(wù)[2-3]。

在復(fù)旦大學(xué)遺傳學(xué)研究所,為克隆新基因而建立的一整套生物信息系統(tǒng)也已初具規(guī)模。中科院上海生化所、生物物理等在結(jié)構(gòu)生物學(xué)和基因預(yù)測(cè)研究方面也有相當(dāng)?shù)幕A(chǔ),中科院計(jì)算所作為我國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)的頂尖機(jī)構(gòu),利用自身優(yōu)勢(shì),也開始在生物信息方面投入大量的人力物力,從事相關(guān)的研究。另外清華大學(xué)生物學(xué)院與信息學(xué)院、中國(guó)科技大學(xué)生物學(xué)院、浙江大學(xué)也有相應(yīng)的研究小組。有許多學(xué)校還增設(shè)了生物信息學(xué)的本科專業(yè)與二級(jí)學(xué)科的碩士、博士點(diǎn)。

在當(dāng)前生物學(xué)信息呈爆炸性增長(zhǎng)的背景下,急需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、歸類與重組,發(fā)現(xiàn)新線索、新現(xiàn)象和新規(guī)律,用以指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)工作的設(shè)計(jì)。生物信息學(xué)的建設(shè)顯得尤為緊迫,關(guān)鍵在于:1)加強(qiáng)相關(guān)學(xué)科之間的協(xié)作;2)加速培養(yǎng)一批在數(shù)學(xué)、物理、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及分子生物學(xué)方面均有造詣的跨學(xué)科青年人才。這樣的人才在當(dāng)前全世界都十分缺乏。我們?nèi)缒艹浞职l(fā)揮現(xiàn)有人才和單位的潛力,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),相互協(xié)作,邊做課題邊培養(yǎng)研究生,進(jìn)而在某些有條件的大學(xué)里設(shè)置生物信息學(xué)專業(yè),就能迎接21世紀(jì)的挑戰(zhàn)。

2生物信息學(xué)教學(xué)模式初探

2.1在計(jì)算機(jī)專業(yè)中開設(shè)生物信息學(xué)課程的幾個(gè)問題

缺乏合格的生物信息學(xué)師資,教師隊(duì)伍的整體數(shù)量和質(zhì)量與我國(guó)生物信息學(xué)教育快速發(fā)展的規(guī)模極不相稱。

對(duì)生物信息學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)的認(rèn)識(shí)各異,造成課程設(shè)置不合理。事實(shí)上,國(guó)外在生物信息學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置方面也缺乏成功的經(jīng)驗(yàn),圍繞“哪些是生物信息學(xué)專業(yè)的必修課程”和“生物信息學(xué)專業(yè)的研究生需要哪些背景”之類的問題爭(zhēng)議頗多。

生物信息學(xué)教育與其他專業(yè)的合作還有待加強(qiáng)。盡管生物信息學(xué)是一門新興學(xué)科,但與其他專業(yè)之間存在許多聯(lián)系。如生物信息學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系極為密切,如能整合統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)資源,勢(shì)必提升生物信息學(xué)教育水平。

在教學(xué)方法上,生物信息學(xué)仍沿用“以教師為中心,以課堂為中心,以教材為中心”的傳統(tǒng)教學(xué)模式。重視系統(tǒng)知識(shí)的傳授和授課計(jì)劃的完成,忽視學(xué)生能力和素質(zhì)的培養(yǎng)。理論教學(xué)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)缺乏有機(jī)整合,實(shí)驗(yàn)教學(xué)只是以驗(yàn)證理論為目的,內(nèi)容單一,無創(chuàng)新點(diǎn),忽視了學(xué)生實(shí)際操作能力和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

教學(xué)中還缺乏適合的理論和實(shí)驗(yàn)教材。近來,盡管生物信息學(xué)書籍呈快速增長(zhǎng)的趨勢(shì),已不下百種,其中授權(quán)影印國(guó)外原版教科書和翻譯書籍仍占主導(dǎo)地位。

2.2生物信息學(xué)教學(xué)模式的改進(jìn)方法

借鑒其他學(xué)科成功的教學(xué)模式,結(jié)合生物信息學(xué)課程特點(diǎn),采用新的教學(xué)模式勢(shì)在必行。

2.2.1知識(shí)定位為中心,引入探究式教學(xué)方法

生物信息學(xué)既有較深的理論性知識(shí),又有較強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)技能,它涉及生物學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)等方面的知識(shí)。因此,學(xué)校需針對(duì)培養(yǎng)目標(biāo)與要求,制訂具有專業(yè)特色的教學(xué)大綱,在教學(xué)內(nèi)容上作合理的調(diào)整與優(yōu)化。其教學(xué)過程大致分為三個(gè)步驟:(1)確立教學(xué)目標(biāo)。目標(biāo)可以由教師設(shè)定,可以是學(xué)生感興趣的內(nèi)容。(2)進(jìn)行分組。對(duì)一個(gè)嶄新事物的認(rèn)識(shí)單靠個(gè)人的力量往往難以全面兼顧,需要集體的智慧,由小組成員圍繞指定的問題進(jìn)行討論,最后由指導(dǎo)教師進(jìn)行總結(jié),對(duì)同學(xué)的討論情況做出點(diǎn)評(píng),并提出改進(jìn)意見。

2.2.2整合理論教學(xué)與實(shí)驗(yàn)教學(xué),提高學(xué)生綜合素質(zhì)

通過生物數(shù)據(jù)庫(kù)的使用,提高學(xué)生處理生物信息的能力。由于大型服務(wù)器和計(jì)算機(jī)的參與,分子生物學(xué)對(duì)生物分子(主要是核酸和蛋白質(zhì))研究工作的效率大大提高。到目前為止,生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)總數(shù)已達(dá)500個(gè)以上,在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等;在蛋白質(zhì)一級(jí)結(jié)構(gòu)方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等;在蛋白質(zhì)和其他生物大分子的結(jié)構(gòu)方面有PDB等;在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類方面有SCOP和CATH等,各數(shù)據(jù)庫(kù)均通過Internet提供多種形式的數(shù)據(jù)檢索服務(wù)。

2.2.3充分利用現(xiàn)代化教育技術(shù),采用啟發(fā)式教學(xué)

目前,高等院校在教室內(nèi)配備的多媒體投影播放系統(tǒng)促進(jìn)了多媒體教學(xué)的廣泛應(yīng)用。生物信息學(xué)采用多媒體教學(xué)是與學(xué)科特點(diǎn)相適應(yīng),有利于提高教學(xué)效果。作為生物信息學(xué)教學(xué)的基本模式,多媒體教學(xué)使講解的內(nèi)容更加直觀形象,尤其是對(duì)于具體數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹以及數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、數(shù)據(jù)庫(kù)相似性搜索、序列分析和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等內(nèi)容涉及的具體方法和工具的講解,可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,加深學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解和掌握,提高學(xué)生實(shí)踐能力。同時(shí),由于生物信息學(xué)依賴于網(wǎng)絡(luò)資源和互聯(lián)網(wǎng)上的分析工具和軟件,教室內(nèi)的多媒體計(jì)算機(jī)連接到互聯(lián)網(wǎng),可以極大地提高教學(xué)效果。但在實(shí)際教學(xué)中發(fā)現(xiàn),多媒體教室也有局限性,學(xué)生主要以聽為主,不能及時(shí)實(shí)踐,教師講解與學(xué)生實(shí)踐相脫節(jié),如果將生物信息學(xué)課程安排在計(jì)算機(jī)房?jī)?nèi)進(jìn)行,并采用多媒體電子教室的教學(xué)方式,就可以解決上述問題。在教學(xué)中采用啟發(fā)式教學(xué),可為學(xué)生建立教學(xué)情景,學(xué)生通過與教師、同學(xué)的協(xié)商討論、參與操作,能夠發(fā)現(xiàn)知識(shí)、理解知識(shí)并掌握知識(shí)[4-5]。

3結(jié)語

現(xiàn)代生物技術(shù)將在21世紀(jì)迅速發(fā)展,為了跟上科學(xué)技術(shù)發(fā)展的步伐,在計(jì)算機(jī)專業(yè)中開設(shè)生物信息學(xué)課程是非常有必要的,也是有遠(yuǎn)見的。

隨著生物信息學(xué)的快速發(fā)展,各種生物學(xué)數(shù)據(jù)信息,呈爆炸性增長(zhǎng),而計(jì)算機(jī)是有史以來最好的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。因此,在計(jì)算機(jī)專業(yè)中開設(shè)生物信息學(xué)課程是非常迫切的。通過生物信息學(xué)課程的學(xué)習(xí),使學(xué)生提高了生物信息處理的基本能力,對(duì)培養(yǎng)復(fù)合型、交叉型人才,提高畢業(yè)生綜合素質(zhì)進(jìn)而提高就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有積極意義。

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Establishment and Practice of Setting up Bioinformatics Curriculum in Computer Specialty

YU Xiao, SUN Hong-min

(Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)

篇2

【摘要】 【目的】 原核克隆及表達(dá)華支睪吸蟲乳酸脫氫酶(CsLDH)兩個(gè)表位aa10-20(E10-20)及aa94-102(E94-102)，初步研究?jī)杀砦慌cCsLDH免疫學(xué)及酶學(xué)相互關(guān)系。【方法】 將E10-20及E94-102克隆至pGEX-4T-1載體，表達(dá)純化重組蛋白，用Western Blotting和間接ELISA法檢測(cè)CsLDH免疫血清對(duì)表位重組蛋白的識(shí)別，同時(shí)檢測(cè)兩表位重組蛋白的免疫血清對(duì)CsLDH蛋白的識(shí)別;利用CsLDH標(biāo)準(zhǔn)酶活性反應(yīng)體系，比較兩表位免疫血清與CsLDH免疫血清對(duì)CsLDH催化丙酮酸還原成乳酸反應(yīng)的影響。【結(jié)果】 成功構(gòu)建pGEX-4T-1-E10?鄄20及pGEX-4T-1-E94-102重組質(zhì)粒，SDS-PAGE鑒定表達(dá)的重組蛋白，菌體裂解液經(jīng)親和層析純化，獲得與GST融合表達(dá)的蛋白E10-20及E94-102。兩表位重組蛋白均可被CsLDH免疫血清識(shí)別，而對(duì)E94-102更易于識(shí)別;重組CsLDH也能被E10-20及E94-102免疫血清識(shí)別，而不能被對(duì)照血清識(shí)別。E94-102免疫血清能抑制CsLDH催化丙酮酸還原成乳酸的反應(yīng)。【結(jié)論】 表位結(jié)構(gòu)和功能研究深化了對(duì)CsLDH結(jié)構(gòu)的理解，并為開辟CsLDH疫苗研究新路徑奠定基礎(chǔ)。

【關(guān)鍵詞】 華支睪吸蟲; 乳酸脫氫酶; 表位

Abastract： 【Objective】 To clone and prokaryotically express the two epitopes aa10-20(E10-20) and aa94-102(E94-102) of CsLDH from Clonorchis sinensis， then to study the relationship between the two epitopes and CsLDH basically. 【Methods】 E10-20 and E94-102 were cloned to pGEX-4T-1 vector， then the recombinant protein were expressed and purified. CsLDH immunized sera was used as the first antibody， two epitopes were identified by Western blotting and IgG-ELISA analysis. E10-20 and E94-102 immunized sera was used as the first antibody， CsLDH was identified by the same methods above. Enzyme activity of recombinant CsLDH was assayed in the standard reaction system by adding different dilution sera. 【Results】 The recombinant plasmids pGEX-4T-1-E10-20 and pGEX-4T-1-E94-102 were constructed successfully. The expression products and purified ones were identified by SDS-PAGE. Western blotting and ELISA both showed that the CsLDH immunized sera could identify the two epitopes and E94-102 more easily. Epitopes immunized sera both could identify CsLDH by Western blotting and ELISA analysis. E94-102 immunized sera could inhibit the CsLDH enzyme activity as the CsLDH immunized sera could do. 【Conclusion】 Construction and function of the two epitopes helps to understand the construction of CsLDH and supply new methods to the vaccine study of the CsLDH.

華支睪吸蟲病是由華支睪吸蟲囊蚴感染宿主所引起的一種人獸共患寄生蟲病。本實(shí)驗(yàn)室近年來開展對(duì)于華支睪吸蟲功能基因組研究，表膜蛋白在疫苗研究中的價(jià)值初顯[1-3]。我們對(duì)華支睪乳酸脫氫酶(lactate dehydrogenase from Clonorchis sinensis，CsLDH)的研究中，發(fā)現(xiàn)此酶能表達(dá)在華支睪吸蟲表膜上，且該酶分子為厭氧代謝的關(guān)鍵酶分子，因而其結(jié)構(gòu)與功能特點(diǎn)使其很有可能成為一個(gè)有價(jià)值的疫苗候選分子[4-5]。表位是蛋白質(zhì)抗原性的基礎(chǔ)，深入研究蛋白質(zhì)的表位對(duì)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和新型疫苗分子的設(shè)計(jì)具有重要價(jià)值[6-8]。我們運(yùn)用Pcgene軟件分析獲得CsLDH的3個(gè)重要的表位：aa10-18，aa12-20和aa94-102。aa10-18和aa12-20為連續(xù)的親水線性表位，遂命名為E10-20;aa94-102則命名為E94-102;理論預(yù)測(cè)E94-102位于膜外區(qū)，三維空間上構(gòu)成一個(gè)抗原結(jié)合環(huán)，Arg102為CsLDH催化中心中3個(gè)必須氨基酸之一。我們推測(cè)針對(duì)該表位的抗體可能對(duì)CsLDH的結(jié)構(gòu)與功能產(chǎn)生影響[4]。作者經(jīng)人工合成E10-20及E94-102基因序列，將其克隆至pGEX-4T-1載體，使短肽表達(dá)在GST蛋白末端，與原核表達(dá)的CsLDH進(jìn)行對(duì)比研究，探討CsLDH結(jié)構(gòu)特征及線性表位對(duì)于CsLDH功能的影響。

1 材料和方法

1.1 材 料

大腸桿菌DH5α/DE3、BL21/DE3由本室保存;原核表達(dá)載體pGEX-4T-1購(gòu)自Pharmasis公司，由本實(shí)驗(yàn)室常規(guī)保存。清潔級(jí)雄性SD大鼠由中山大學(xué)實(shí)驗(yàn)動(dòng)物中心提供。

1.2 試 劑

BamHⅠ、XhoⅠ和T4DNA連接酶購(gòu)自Promega公司;質(zhì)粒提取和凝膠回收試劑盒為北京賽百盛公司產(chǎn)品;弗氏完全佐劑、弗氏不完全佐劑、丙酮酸(pyruvate)、和還原型尼克酰胺腺嘌呤二核苷酸(NADH)均為Sigma公司產(chǎn)品;PVDF膜為Millipore公司產(chǎn)品;HRP標(biāo)記的山羊抗大鼠IgG(H + L)、DAB顯色試劑盒為武漢博士德生物工程有限公司產(chǎn)品。

1.3 方 法

1.3.1 目的基因獲取

根據(jù)表位DNA序列及克隆載體pGEX-4T-1多克隆酶切位點(diǎn)設(shè)計(jì)目的基因。E10-20，P：5′-gatccCCAGCTGATGCTAGATCTCGC CCGAGGACGAAGTAAc-3′;N：5′-tcgagTTACTTCG TCCTCGGGCGAGATCTAGCATCAGCTGGg-3′;E94-102，P： 5′-gatccGCTCGTCAGAATGAAGGAGAATCCAG GTAAc-3′;N：5′-tcgagTTACCTGGATTCTCCTTCAT TCTGACGAGCg-3′;其中，P：5′端下劃線所示序列為BamHⅠ限制性核酸內(nèi)切酶所識(shí)別序列(gatccg)經(jīng)該酶酶切后序列，P：3′端下劃線所示序列為XhoⅠ限制性核酸內(nèi)切酶所識(shí)別序列(gtcgag)經(jīng)該酶酶切后序列;N：5′及N：3′為P：3′及P：5′序列的互補(bǔ)序列。以上基因序列均由上海英駿生物技術(shù)有限公司合成。將合成的各單鏈稀釋成1 nmol/mL，相應(yīng)的正反兩鏈等體積混合，室溫放置2 h后，4 ℃放置30 min，自然退火。

1.3.2 pGEX-4T-1-E10-20及pGEX-4T-1-E94-102重組的構(gòu)建及鑒定

將pGEX-4T-1質(zhì)粒用BamHⅠ和XhoⅠ限制性核酸內(nèi)切酶酶切回收，經(jīng)T4DNA連接酶與目的基因連接，轉(zhuǎn)化DH5α/DE3感受態(tài)細(xì)胞，氨芐青霉素初篩克隆，挑克隆提取質(zhì)粒DNA，送上海英駿生物技術(shù)有限公司測(cè)序。

1.3.3 E10-20及E94-102 原核小量表達(dá)

將測(cè)序陽性質(zhì)粒轉(zhuǎn)化BL21/DE3感受態(tài)細(xì)胞，氨芐青霉素篩選克隆，挑取單菌LB培養(yǎng)基中增菌，37 ℃，250 r/min(r = 12 cm)，培養(yǎng)18 h。取50 ?滋L增菌液接種至5 mL LB培養(yǎng)基中，當(dāng)吸光度在0.5時(shí)，加入IPTG至終濃度為1 mmol/mL，37 ℃，250 r/min，誘導(dǎo)表達(dá)5 h，15% SDS-PAGE分析表達(dá)蛋白。

1.3.4 E10-20及E94-102 原核大量表達(dá)與純化

依小量表達(dá)條件進(jìn)行大量表達(dá)，離心收集菌液，加入裂解緩沖液適量，超聲破菌，離心取上清液，0.45 μL濾膜過濾，將樣品加入平衡好的GST結(jié)合樹脂中，親和層析法純化蛋白，收集洗脫液，用4 × SDS-PAGE上樣緩沖液處理樣品，行15%SDS-PAGE分析純化蛋白。

1.3.5 免疫血清的獲取

依文獻(xiàn)所述方法[9]純化CsLDH蛋白，用Bradford[10]測(cè)定E10-20、E94-102和CsLDH蛋白濃度，免疫SD大鼠，皮下注射，0.2 mg 第1周，初次免疫;0.1 mg 第2周和第3周，加強(qiáng)免疫，制備抗血清，對(duì)各抗體進(jìn)行初步純化，間接ELISA法測(cè)定各自抗體滴度。

1.3.6 CsLDH抗血清對(duì)E10-20及E94-102的識(shí)別;E10-20及E94-102抗血清對(duì)CsLDH的識(shí)別

均采用Western blotting法和間接ELISA測(cè)定，一抗為各抗血清(Western blotting和間接ELISA濃度為別為：1：100和1：50)，二抗為HRP標(biāo)記的抗大鼠抗體(兩方法所用濃度分別為：1：2 000和1：20 000)。

1.3.7 CsLDH、E10-20及E94-102免疫血清對(duì)重組CsLDH催化丙酮酸還原成乳酸酶活性的影響

重組蛋白酶活性測(cè)定參照文獻(xiàn)方法[11]。CsLDH催化丙酮酸還原為乳酸的標(biāo)準(zhǔn)反應(yīng)體系為：10 mmol/L丙酮酸、0.5 mmol/L NADH和100 mmol/L Tris-HCl緩沖液(pH 7.0)。將免疫血清CsLDH、E10-20、E94-102、GST免疫鼠血清以及陰性大鼠血清與CsLDH分別以4：1、2：1、1：1、1：2、1：4、1：8、1：16比例混合，37 ℃水浴中孵育1 h，冰浴終止反應(yīng)。分光光度法測(cè)定340 nm處吸光度的變化，實(shí)驗(yàn)至少重復(fù)3次，統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件分析試驗(yàn)結(jié)果。

2 結(jié) 果

2.1 重組質(zhì)粒的鑒定和純化

挑取陽性菌，提取質(zhì)粒，送測(cè)序，證實(shí)重組質(zhì)粒克隆成功。將重組質(zhì)粒轉(zhuǎn)染BL21/DE3感受態(tài)細(xì)胞，誘導(dǎo)表達(dá)SDS-PAGE分析顯示在分子質(zhì)量25.0 ～ 35.0 ku處均出現(xiàn)一條明顯條帶。pGEX-4T-1本身表達(dá)GST為26.0 ku，BamHⅠ與XhoⅠ之間的氨基酸的大小與接入的E10-20和E94-102的分子質(zhì)量大小均約為2.0 ku，而GST末端被E10-20和E94-102片段所替代，而替代的片段分子質(zhì)量預(yù)測(cè)為3.24 ku，所以融合后表達(dá)的蛋白比GST本身的分子質(zhì)量略小，純化蛋白如第6、10泳道所示(圖1)。

2.2 Western blotting反應(yīng)性鑒定

Western blotting鑒定結(jié)果顯示，CsLDH抗血清既能識(shí)別E10-20蛋白，也能識(shí)別E94-102蛋白，而GST蛋白不能被識(shí)別。第5泳道和第6泳道顯示CsLDH免疫血清與E94-102蛋白反應(yīng)更為明顯(圖2)。表位抗血清對(duì)CsLDH蛋白的識(shí)別結(jié)果顯示，E10-20及E94-102抗血清均能識(shí)別CsLDH蛋白，而E10-20抗血清更易識(shí)別該蛋白(圖3)。

2.3 ELISA免疫反應(yīng)性鑒定

ELISA結(jié)果顯示，CsLDH免疫血清能特異性識(shí)別E10-20和E94-102中的表位序列，且CsLDH免疫血清對(duì)E94-102中表位的識(shí)別能力要強(qiáng)于對(duì)E10-20中表位的識(shí)別。同樣，E10-20與E94-102血清中的表位抗體能識(shí)別CsLDH蛋白(圖4、5)。

2.4 CsLDH、E10-20和E94-102免疫血清對(duì)重組CsLDH催化丙酮酸還原成乳酸的作用

經(jīng)初步純化的CsLDH大鼠免疫血清以PBS倍比稀釋，在稀釋度為1：2 560～1：2時(shí)對(duì)CsLDH催化的丙酮酸還原成乳酸酶活性的抑制率保持在80% ～ 60%范圍當(dāng)內(nèi);在增加血清的體積時(shí)，其酶的活性直線下降，至2倍體積時(shí)，酶活性抑制基本達(dá)100%;陰性對(duì)照組，對(duì)酶活性基本無明顯抑制作用(圖6)。

經(jīng)初步純化的E10-20、E94-102免疫鼠血清，與CsLDH大鼠免疫血清作相同比例稀釋，結(jié)果顯示E94-102免疫鼠血清在1：16 ～ 4：1之間酶活性成梯度下降，在4倍體積于CsLDH時(shí)，酶活性抑制達(dá)到80%，再增加血清量，抑制率不再增加，E10-20免疫鼠血清則對(duì)CsLDH酶活性沒有明顯的抑制作用(圖7)。

3 討 論

E10-20和E94-102兩個(gè)表位氨基酸序列長(zhǎng)分別為11 aa和9 aa，在三維空間中均表現(xiàn)為CsLDH分子表面的線性結(jié)構(gòu)[4]。pGEX-4T-1載體表達(dá)的GST其末端為游離線性末端。本實(shí)驗(yàn)研究將E10-20和E94-102克隆入pGEX-4T-1載體，在目的基因序列后加入TAA終止密碼子，連接在GST下游末端，實(shí)現(xiàn)各表位與GST的融合表達(dá)。

CsLDH抗血清對(duì)E10-20及E94-102的識(shí)別，E10-20及E94-102抗血清對(duì)CsLDH的識(shí)別，Western blotting和ELISA實(shí)驗(yàn)結(jié)果的一致性表明此兩種表位均為CsLDH線性結(jié)構(gòu)。純化的CsLDH抗血清當(dāng)中存在針對(duì)這兩個(gè)表位的特異性抗體成分，而針對(duì)E10-20表位所產(chǎn)生的特異性抗體對(duì)CsLDH有更強(qiáng)識(shí)別能力。E10-20及E94-102免疫大鼠血清中所產(chǎn)生的針對(duì)E10-20的特異性抗體和E94-102特異性抗體均能識(shí)別CsLDH，且E10-20的特異性抗體更易于識(shí)別CsLDH。分析其原因主要是E10-20中實(shí)際是含有兩個(gè)強(qiáng)親水性表位，兩個(gè)線性表位與CsLDH本體反應(yīng)比單一線性表位與本體反應(yīng)要強(qiáng)。CsLDH的免疫血清中的特異性抗體通過與CsLDH表面的線性表位結(jié)合，影響CsLDH的催化功能。以來自于CsLDH的特異性表位E94-102的免疫血清進(jìn)一步證實(shí)了上述結(jié)果的推測(cè)。Arg102 是酶活性中心的關(guān)鍵氨基酸，特異性抗體與酶活性中心的位點(diǎn)結(jié)合，Arg102不能正常行使在酶促反應(yīng)中的功能，從而影響了整個(gè)酶的活性，在宏觀上表現(xiàn)為酶促反應(yīng)受到明顯的抑制作用。CsLDH的表位抗體能識(shí)別天然的CsLDH，血清活性抑制實(shí)驗(yàn)結(jié)果均提示我們對(duì)于94 ～ 102 aa序列的研究有利于疫苗和新藥的設(shè)計(jì)和研究。

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篇3

關(guān)鍵詞： 離散數(shù)學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

離散數(shù)學(xué)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用必不可少的工具，例如數(shù)理邏輯在數(shù)據(jù)模型、計(jì)算機(jī)語義、人工智能等方面的應(yīng)用，集合論在數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)中的應(yīng)用，代數(shù)系統(tǒng)在信息安全中的密碼學(xué)方面的應(yīng)用，圖論在信息檢索、網(wǎng)絡(luò)布線、指令系統(tǒng)優(yōu)化等方面的應(yīng)用。

1.離散數(shù)學(xué)與其他課程的關(guān)系

1.1離散數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的關(guān)系

離散數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的關(guān)系非常緊密，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程描述的對(duì)象有四種，分別是線形結(jié)構(gòu)、集合、樹形結(jié)構(gòu)和圖結(jié)構(gòu)，這些對(duì)象都是離散數(shù)學(xué)研究的內(nèi)容。線形結(jié)構(gòu)中的線形表、棧、隊(duì)列等都是根據(jù)數(shù)據(jù)元素之間關(guān)系的不同而建立的對(duì)象，離散數(shù)學(xué)中的關(guān)系這一章就是研究有關(guān)元素之間的不同關(guān)系的內(nèi)容；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的集合對(duì)象及集合的各種運(yùn)算都是離散數(shù)學(xué)中集合論研究的內(nèi)容；離散數(shù)學(xué)中的樹和圖論的內(nèi)容為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的樹形結(jié)構(gòu)對(duì)象和圖結(jié)構(gòu)對(duì)象的研究提供很好的知識(shí)基礎(chǔ)。

1.2離散數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)庫(kù)原理的關(guān)系

目前數(shù)據(jù)庫(kù)原理主要研究的數(shù)據(jù)庫(kù)類型是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)系演算和關(guān)系模型需要用到離散數(shù)學(xué)中的謂詞邏輯的知識(shí)；關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)是由行和列構(gòu)成的二維表，表之間的連接操作需要用到離散數(shù)學(xué)中的笛卡兒積的知識(shí)，表數(shù)據(jù)的查詢、插入、刪除和修改等操作都需要用到離散數(shù)學(xué)中的關(guān)系代數(shù)理論和數(shù)理邏輯中的知識(shí)。

1.3離散數(shù)學(xué)與數(shù)字邏輯的關(guān)系

數(shù)字邏輯為計(jì)算機(jī)硬件中的電路設(shè)計(jì)提供了重要理論，而離散數(shù)學(xué)中的數(shù)理邏輯部分為數(shù)字邏輯提供了重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。在離散數(shù)學(xué)中命題邏輯中的連結(jié)詞運(yùn)算可以解決電路設(shè)計(jì)中的由高低電平表示的各信號(hào)之間的運(yùn)算以及二進(jìn)制數(shù)的位運(yùn)算等問題。

1.4離散數(shù)學(xué)與編譯原理的關(guān)系

編譯原理和技術(shù)是軟件工程技術(shù)人員很重要的基礎(chǔ)知識(shí)，編譯程序是非常復(fù)雜的系統(tǒng)程序，包括詞法分析、語法分析、語義分析、中間代碼生成、代碼優(yōu)化、目標(biāo)代碼生成、依賴機(jī)器的代碼優(yōu)化7個(gè)階段。離散數(shù)學(xué)中的計(jì)算模型[2]這一章的語言和文法、有限狀態(tài)機(jī)、語言的識(shí)別和圖靈機(jī)等知識(shí)點(diǎn)為編譯程序中的詞法分析和語法分析提供了基礎(chǔ)。

2.離散數(shù)學(xué)在計(jì)算機(jī)學(xué)科中的應(yīng)用

2.1數(shù)理邏輯在人工智能中的應(yīng)用

人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科中一個(gè)非常重要的方向，離散數(shù)學(xué)在人工智能中的應(yīng)用主要是數(shù)理邏輯部分在人工智能中的應(yīng)用。人類的自然語言可以用符號(hào)進(jìn)行表示。語言的符號(hào)化就是數(shù)理邏輯研究的基本內(nèi)容，計(jì)算機(jī)智能化的前提就是將人類的語言符號(hào)化成機(jī)器可以識(shí)別的符號(hào)，這樣計(jì)算機(jī)才能進(jìn)行推理，才能具有智能。由此可見數(shù)理邏輯中重要的思想、方法及內(nèi)容已貫穿人工智能的整個(gè)學(xué)科。

2.2圖論在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用

離散數(shù)學(xué)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用主要是圖論部分在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用，樹在圖論中具有重要的地位。樹是一種非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在現(xiàn)實(shí)生活中可以用樹表示某一家族的家譜或某公司的組織結(jié)構(gòu)，也可以用它來表示計(jì)算機(jī)中文件的組織結(jié)構(gòu)，樹中二叉樹在計(jì)算機(jī)科學(xué)中有著重要的應(yīng)用。二叉樹共有三種遍歷方法：前序遍歷法、中序遍歷法和后序遍歷法。

通過訪問不同的遍歷序列，可以得到不同的節(jié)點(diǎn)序列，通常在計(jì)算機(jī)中利用不同的遍歷方法讀出代數(shù)表達(dá)式，以便在計(jì)算機(jī)中對(duì)代數(shù)表達(dá)式進(jìn)行操作。

2.3集合論在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)理論中的應(yīng)用

集合論是離散數(shù)學(xué)中極其重要的一部分，它在數(shù)據(jù)庫(kù)中有廣泛的應(yīng)用。我們可以利用關(guān)系理論使數(shù)據(jù)庫(kù)從網(wǎng)絡(luò)型、層次型轉(zhuǎn)變成關(guān)系型，這樣使數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)容易表示，并且易于存儲(chǔ)和處理，使邏輯結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)獨(dú)立性強(qiáng)、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)冗余可控和操作簡(jiǎn)單。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄較多時(shí)，集合中的笛卡兒積方便了記錄的查詢、插入、刪除和修改。

2.4代數(shù)系統(tǒng)在通信方面的應(yīng)用

代數(shù)系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用廣泛，例如有限機(jī)，開關(guān)線路的計(jì)數(shù)等方面。但最常用的是在糾錯(cuò)碼方面的應(yīng)用。在計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)通信中，經(jīng)常需要將二進(jìn)制數(shù)字信號(hào)進(jìn)行傳遞，這種傳遞常常距離很遠(yuǎn)，所以難免出現(xiàn)錯(cuò)誤。通常采用糾錯(cuò)碼避免這種錯(cuò)誤的發(fā)生，而設(shè)計(jì)的這種糾錯(cuò)碼的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就是代數(shù)系統(tǒng)。

2.5離散數(shù)學(xué)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用

生物信息學(xué)是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)中一個(gè)嶄新的分支，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。由于DNA是離散數(shù)學(xué)中的序列結(jié)構(gòu)，美國(guó)科學(xué)院院士，近代離散數(shù)學(xué)的奠基人Rota教授預(yù)言，生物學(xué)中的組合問題將成為離散數(shù)學(xué)的一個(gè)前沿領(lǐng)域。DNA計(jì)算機(jī)的基本思想是：以DNA堿基序列作為信息編碼的載體，利用現(xiàn)代分子生物學(xué)技術(shù)，在試管內(nèi)控制酶作用下的DNA序列反應(yīng)，作為實(shí)現(xiàn)運(yùn)算的過程；這樣，以反應(yīng)前DNA序列作為輸入的數(shù)據(jù)，反應(yīng)后的DNA序列作為運(yùn)算的結(jié)果，DNA計(jì)算機(jī)幾乎能夠解決所有的NP完全問題。

3.結(jié)語

現(xiàn)在我國(guó)每一所大學(xué)的計(jì)算機(jī)專業(yè)都開設(shè)離散數(shù)學(xué)課程，正因?yàn)殡x散數(shù)學(xué)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中的重要性，可以說沒有離散數(shù)學(xué)就沒有計(jì)算機(jī)理論，也就沒有計(jì)算機(jī)科學(xué)。所以，應(yīng)努力學(xué)習(xí)離散數(shù)學(xué)，推動(dòng)離散數(shù)學(xué)的研究，使它在計(jì)算機(jī)中有更廣泛的應(yīng)用。

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篇4

一、基本數(shù)據(jù)

本研究的數(shù)據(jù)來源于2010年6月至12月間“教育部學(xué)位與研究生教育評(píng)估工作平臺(tái)”②所公示的申報(bào)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)碩士學(xué)位授權(quán)一級(jí)學(xué)科的農(nóng)林高校申報(bào)書中的信息。申報(bào)書有嚴(yán)格的格式要求，本文以第一部分中的基本情況、第二部分中的學(xué)術(shù)隊(duì)伍和第三部分中申報(bào)單位一級(jí)學(xué)科點(diǎn)的學(xué)科方向?yàn)檠芯繕颖緮?shù)據(jù)。需要說明，2011年4月國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)和教育部批準(zhǔn)印發(fā)的學(xué)位辦［2011］25號(hào)文中，根據(jù)《學(xué)位授予和人才培養(yǎng)學(xué)科目錄（2011年）》，已將原計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科目錄中的“軟件工程”新增為一級(jí)學(xué)科，在本文的分析中未考慮此變化。

二、學(xué)位點(diǎn)科研基地分析

在申報(bào)書的第一部分基本情況中，要求各申報(bào)高校列出學(xué)位授權(quán)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的國(guó)家（部、省）重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（專業(yè)實(shí)驗(yàn)室、工程技術(shù)研究中心、工程研究中心、人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地）。表1為參與申報(bào)的部分農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科研究基地匯總，各農(nóng)林高校所依托的實(shí)驗(yàn)室集中在農(nóng)業(yè)信息學(xué)、農(nóng)業(yè)信息化工程、數(shù)字農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域，反映出了農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)位點(diǎn)資源設(shè)置的農(nóng)林行業(yè)特色明顯。

三、學(xué)術(shù)隊(duì)伍設(shè)置分析

根據(jù)各高校申報(bào)書中現(xiàn)有在編人員信息，從年齡結(jié)構(gòu)看，36歲~45歲占到63.5%，46歲~55歲占到23.5%，55歲以上所占比例比較小，這表明，中、青年科技人員是農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的主力軍。從隊(duì)伍建設(shè)的梯隊(duì)上看,“老”、“中”“、青”結(jié)合的梯隊(duì)合理。從學(xué)歷結(jié)構(gòu)看，農(nóng)林高校“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科學(xué)術(shù)隊(duì)伍中具有博士學(xué)位的人員比例仍然偏小（圖1），迫切需要年輕同志繼續(xù)攻讀博士學(xué)位。

四、學(xué)科研究方向設(shè)置分析

根據(jù)申報(bào)要求，各申報(bào)高校一級(jí)學(xué)科點(diǎn)的學(xué)科方向填寫不少于4個(gè)，不超過6個(gè)。14所農(nóng)林高校所設(shè)置的一級(jí)學(xué)科點(diǎn)的學(xué)科方向主要集中如下9個(gè)方向（圖2）。

（一）計(jì)算機(jī)軟件與理論主要致力于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的軟件理論和軟件開發(fā)技術(shù)研究，著重面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域計(jì)算機(jī)軟件的設(shè)計(jì)、開發(fā)、維護(hù)，運(yùn)用構(gòu)件化的軟件技術(shù)和智能決策技術(shù)，研究農(nóng)業(yè)信息的智能化處理、分析、傳輸、管理和利用，以及智能決策軟件的構(gòu)造技術(shù)。

（二）計(jì)算機(jī)控制技術(shù)及應(yīng)用以計(jì)算機(jī)檢測(cè)與控制技術(shù)研究為核心，以農(nóng)業(yè)應(yīng)用為特點(diǎn)，致力于農(nóng)業(yè)裝備的檢測(cè)控制、田間信息采集傳輸?shù)难芯俊Ｔ诿嫦颥F(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息監(jiān)控方向，圍繞傳感網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)，信息采集，監(jiān)控信息分析與處理，展開相應(yīng)的理論與應(yīng)用研究。

（三）計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)主要針對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的特點(diǎn)，開展計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)支撐技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議實(shí)現(xiàn)、分布式計(jì)算的應(yīng)用研究。主要包括：網(wǎng)絡(luò)化的嵌入式系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估與優(yōu)化計(jì)算，傳感器網(wǎng)絡(luò)，下一代網(wǎng)絡(luò)中的分布對(duì)象計(jì)算模型，網(wǎng)絡(luò)安全，網(wǎng)絡(luò)建模與模擬，普適環(huán)境中的Web服務(wù)和上下文感知服務(wù)等有關(guān)理論和方法的研究。

（四）信息安全研究信息安全的基礎(chǔ)理論方法和技術(shù)體系，主要包括：數(shù)字簽名與身份認(rèn)證，密鑰管理，生物數(shù)據(jù)安全，安全協(xié)議與多方計(jì)算等。（五）智能信息處理著重于智能算法的理論、算法模型及其應(yīng)用，在Web信息處理、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘等方面結(jié)合農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)等學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，開展智能技術(shù)在農(nóng)林業(yè)上的應(yīng)用研究。

（六）圖形圖像處理研究圖形圖像處理，信息可視化和人機(jī)交互技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺以及相關(guān)技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息化和自動(dòng)化中的應(yīng)用。主要包括：農(nóng)作物與植物分類，農(nóng)作物生長(zhǎng)仿真，農(nóng)產(chǎn)品的檢測(cè)與分級(jí)，新型農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)仿真等相關(guān)需求。

（七）農(nóng)業(yè)信息化農(nóng)業(yè)信息化研究方向是在農(nóng)業(yè)科學(xué)研究信息化和輔助決策智能化過程中，為解決農(nóng)業(yè)規(guī)劃、決策、評(píng)價(jià)等研究工作對(duì)計(jì)算機(jī)軟件提出的需求所形成的研究方向。

（八）數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村信息化等事業(yè)發(fā)展的需要，重點(diǎn)研究數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)新技術(shù)，嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)與移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘，信息檢索與數(shù)據(jù)庫(kù)等。數(shù)據(jù)挖掘研究方向主要研究數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論與技術(shù)，以及集成信息檢索、模式識(shí)別、圖形圖像分析、空間數(shù)據(jù)分析、生物信息等方面的技術(shù)。

（九）嵌入式軟件與系統(tǒng)結(jié)合農(nóng)業(yè)院校的特點(diǎn)，培養(yǎng)以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心的嵌入式技術(shù)與應(yīng)用人才，主要針對(duì)嵌入式技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用展開研究，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)信息化服務(wù)。研究嵌入式系統(tǒng)軟件開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)，利用嵌入式技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)過程的控制以及基于嵌入式技術(shù)開發(fā)相關(guān)的產(chǎn)品。其他研究方向有：高性能計(jì)算與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、光電信息與機(jī)器視覺、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、多Agent系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)算法研究、軟件測(cè)試與智能系統(tǒng)、科學(xué)計(jì)算及算法設(shè)計(jì)、分布式系統(tǒng)理論，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用等。

五、學(xué)位點(diǎn)科研項(xiàng)目資助情況分析

科研項(xiàng)目數(shù)量和質(zhì)量對(duì)于學(xué)位點(diǎn)科研水平意義重大。表2給出了農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)位點(diǎn)項(xiàng)目資助情況，分為5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：國(guó)家863/948計(jì)劃項(xiàng)目，國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目，農(nóng)業(yè)部星火計(jì)劃/教育部項(xiàng)目，國(guó)家自然科學(xué)基金，省級(jí)自然科學(xué)基金/省教育廳項(xiàng)目。由表2可見，國(guó)家863/948計(jì)劃項(xiàng)目有33項(xiàng)，占總資助項(xiàng)目的8.4%；國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目有26項(xiàng)，占總資助項(xiàng)目的6.6%；農(nóng)業(yè)部星火計(jì)劃/教育部項(xiàng)目有27項(xiàng)，占總資助項(xiàng)目的6.9%；國(guó)家自然科學(xué)基金有53項(xiàng)，占總資助項(xiàng)目的13.5%；省自然科學(xué)基金/省教育廳項(xiàng)目有252項(xiàng)，占總資助項(xiàng)目的64.5%。從立項(xiàng)項(xiàng)目主持單位來看,分布不均衡，14所農(nóng)林高校存在一定的差別。從立項(xiàng)項(xiàng)目類型來看,國(guó)家級(jí)的重大項(xiàng)目、重點(diǎn)項(xiàng)目（國(guó)家863/948計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目、農(nóng)業(yè)部星火計(jì)劃因其要求高、標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán),立項(xiàng)數(shù)量較低，省級(jí)自然科學(xué)基金/省教育廳項(xiàng)目數(shù)量較多。14所農(nóng)林高校共承擔(dān)了國(guó)家自然科學(xué)基金53項(xiàng)，通過科學(xué)基金網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)ISIS③查詢，14所農(nóng)林高校所承擔(dān)的國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目的學(xué)科分布主要集中在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理論與技術(shù)（F020301）、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬與建模（F020102）和計(jì)算機(jī)軟件（F0202）三個(gè)領(lǐng)域。從立項(xiàng)項(xiàng)目年度統(tǒng)計(jì)分析看，2004年承擔(dān)8項(xiàng),2005年承擔(dān)6項(xiàng),2006年承擔(dān)7項(xiàng),2007年承擔(dān)7項(xiàng),2008年承擔(dān)5項(xiàng)，2009年承擔(dān)15項(xiàng)；從立項(xiàng)項(xiàng)目總數(shù)來看,2009年后總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì),這與國(guó)家高度重視科技投入有關(guān)。

六、學(xué)科交叉融合情況分析

作為農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科，在研究方向設(shè)置上，除了注重計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科主體地位外，也力求體現(xiàn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)和生物技術(shù)高度融合的學(xué)科特色。福建農(nóng)林大學(xué)2007年在生物學(xué)一級(jí)博士點(diǎn)下設(shè)立了生物信息科學(xué)與技術(shù)博士點(diǎn)和碩士點(diǎn)。應(yīng)用計(jì)算智能理論，處理有關(guān)序列分析，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析和預(yù)測(cè)，蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)，蛋白質(zhì)相互作用和進(jìn)化模型等問題，并構(gòu)建相關(guān)軟件分析平臺(tái)。南京林業(yè)大學(xué)的林木生物信息學(xué)，依托林木遺傳與生物技術(shù)省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，完成了針對(duì)重要木本植物楊樹的全基因組測(cè)定工作，其先進(jìn)的海量數(shù)據(jù)處理設(shè)備為生物信息學(xué)研究提供了基礎(chǔ)保障。湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)設(shè)置了生物信息處理研究方向，依托“湖南省植物激素與生長(zhǎng)發(fā)育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”，重點(diǎn)研究生物計(jì)算科學(xué)及生物信息的獲取、加工與分析。利用計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)模型等方法分析和處理生物學(xué)數(shù)據(jù)，開發(fā)數(shù)據(jù)處理的算法和工具，對(duì)于理解復(fù)雜生命現(xiàn)象、新物種分類、藥物靶點(diǎn)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有重要的理論和實(shí)踐意義。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)利用計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等的算法與技術(shù)，解決生物數(shù)據(jù)處理中產(chǎn)生的各種問題。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)開展了生物信息和生物計(jì)算研究，包括蛋白質(zhì)分子對(duì)接，動(dòng)物疫苗與獸藥的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等。山東農(nóng)業(yè)大學(xué)的生物信息智能處理研究，重點(diǎn)在于DNA序列分析及其基因表達(dá)信號(hào)處理。其他農(nóng)林高校在許多研究方向上也都涉及生物信息技術(shù)。

七、學(xué)科發(fā)展方向的建議

通過分析14所農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)位點(diǎn)的資源配置,從中可以看出,經(jīng)過十余年的發(fā)展,我國(guó)農(nóng)林高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科有了長(zhǎng)足的發(fā)展，新的學(xué)科增長(zhǎng)點(diǎn)建議考慮如下方面：

篇5

生物信息學(xué)；網(wǎng)絡(luò)資源；計(jì)算機(jī)教學(xué)；改革；自主學(xué)習(xí)

【基金項(xiàng)目】國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(30860278，81160025)；

云南省中青年學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人后備人才資助項(xiàng)目(2011CI057)；

云南省教育廳重大專項(xiàng)(ZD2010007)；

昆明醫(yī)學(xué)院教研教改項(xiàng)目（2011JY38）。

【作者簡(jiǎn)介】謝月輝，女，漢族，昆明醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)教研室講師。

【通訊作者】孟照輝，教授，昆明醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院分子心血管研究室主任。

1.生物信息學(xué)及教學(xué)現(xiàn)狀

生物信息學(xué)(Bioinformatics)是生命科學(xué)中一門新興的前沿學(xué)科，是生物學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科交叉所形成的一門新興學(xué)科。生物信息學(xué)綜合利用計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)，通過對(duì)海量生物學(xué)數(shù)據(jù)的處理和分析，揭示其中蘊(yùn)藏的內(nèi)在聯(lián)系和生物學(xué)含義，進(jìn)而提煉有用的生物學(xué)知識(shí)。生物信息學(xué)的一個(gè)重要內(nèi)容是收集和整理生物學(xué)數(shù)據(jù)，開發(fā)生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，并提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)查詢、處理和分析等服務(wù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，這些數(shù)據(jù)庫(kù)大多可以通過網(wǎng)絡(luò)訪問并下載。

伴隨著上世紀(jì)九十年代計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，生物信息學(xué)已滲透到生物科學(xué)的每一個(gè)角落，成為生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究中的必然選擇；因此，生物信息學(xué)的教學(xué)也日益重要。生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)以互聯(lián)網(wǎng)為媒介，以計(jì)算機(jī)為工具，全部在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)機(jī)房?jī)?nèi)完成。由于現(xiàn)階段不同專業(yè)學(xué)科的教師之間缺乏交流與合作，很難滿足生物信息學(xué)教學(xué)的需求，特別是在醫(yī)學(xué)院校，生物信息學(xué)教學(xué)仍處于欠缺狀態(tài)。

A.生物信息網(wǎng)絡(luò)資源在計(jì)算機(jī)教學(xué)中應(yīng)用的意義

是醫(yī)學(xué)院校計(jì)算機(jī)教學(xué)進(jìn)一步深化改革，適應(yīng)新型醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)的需要，在多年來醫(yī)學(xué)院校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育改革的探索與實(shí)踐的基礎(chǔ)上，我們對(duì)現(xiàn)今的醫(yī)學(xué)院校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育體系提出了新的想法和思路。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展，能否培養(yǎng)出能夠進(jìn)行自我知識(shí)更新、具有強(qiáng)烈的現(xiàn)代信息意識(shí)并能夠利用信息技術(shù)解決實(shí)際問題的新型醫(yī)學(xué)人才，是擺在我們面前的一項(xiàng)重大研究課題。生物學(xué)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)極為迅速，但生物數(shù)據(jù)資源的利用率卻很不理想。在高校教學(xué)中，生物信息學(xué)尚未有完善的教學(xué)模式，在醫(yī)學(xué)院校的教學(xué)中甚至處于欠缺的狀態(tài)。將生物信息網(wǎng)絡(luò)資源引入計(jì)算機(jī)教學(xué)當(dāng)中，可充實(shí)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育內(nèi)容，培養(yǎng)學(xué)生自學(xué)和文獻(xiàn)檢索能力，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)和研究興趣及解決學(xué)習(xí)中碰到的實(shí)際問題，使學(xué)生在了解和掌握大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的同時(shí)認(rèn)識(shí)到計(jì)算機(jī)教學(xué)的目的性和實(shí)用性，以適應(yīng)當(dāng)前新型醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)的需要。將生物信息網(wǎng)絡(luò)資源的應(yīng)用與計(jì)算機(jī)教學(xué)相結(jié)合是醫(yī)學(xué)院校計(jì)算機(jī)教學(xué)中的重要課題，也是對(duì)計(jì)算機(jī)教學(xué)的一個(gè)挑戰(zhàn)。

B.適應(yīng)醫(yī)學(xué)教育現(xiàn)代化的要求，推動(dòng)醫(yī)學(xué)教育的發(fā)展

近二十年來，生物學(xué)數(shù)據(jù)如潮水般涌現(xiàn)，并正以指數(shù)方式增長(zhǎng)，但我們對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的理解卻十分有限。生物信息學(xué)是生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉結(jié)合形成的新學(xué)科，它綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)等手段，通過生物信息的獲取、處理、存儲(chǔ)、分發(fā)、分析等來理解和闡明大量數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義。生物信息學(xué)的發(fā)展已經(jīng)使生物學(xué)研究從傳統(tǒng)的試驗(yàn)分析和數(shù)據(jù)積累轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)分析及其指導(dǎo)下的試驗(yàn)驗(yàn)證上來，因此，生物信息學(xué)將對(duì)醫(yī)學(xué)教育、生命科學(xué)研究及醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的繁榮與發(fā)展產(chǎn)生重大影響。為趕上現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展步伐，將計(jì)算機(jī)技術(shù)有效地應(yīng)用到醫(yī)學(xué)教育及科研領(lǐng)域中去已成為我國(guó)醫(yī)學(xué)教育的一項(xiàng)戰(zhàn)略任務(wù)。

目前，生物信息學(xué)教學(xué)條件尚不成熟，缺乏完善的教學(xué)模式；因此，如何在高校進(jìn)行生物信息學(xué)教學(xué)亟需探索。在此，我們希望探討在計(jì)算機(jī)教學(xué)中如何與生物信息學(xué)有機(jī)結(jié)合，更好地適應(yīng)醫(yī)學(xué)教育現(xiàn)代化的要求,推動(dòng)醫(yī)學(xué)教育的發(fā)展。

2.醫(yī)學(xué)院校計(jì)算機(jī)教學(xué)中引入生物信息網(wǎng)絡(luò)資源的具體實(shí)施方法

目前，醫(yī)學(xué)院校計(jì)算機(jī)教學(xué)集中在大學(xué)一、二年級(jí)的一個(gè)學(xué)年，有些是在一個(gè)學(xué)期內(nèi)完成，其教學(xué)內(nèi)容主要由理論教學(xué)、實(shí)驗(yàn)教學(xué)和自主學(xué)習(xí)三部分組成，這三部分交替進(jìn)行。值得注意的是，PBL(Problem-based Learming，也稱作問題式學(xué)習(xí))的教學(xué)方法在醫(yī)學(xué)院校受到了推崇；它采用“以問題為導(dǎo)向的教學(xué)方法”和設(shè)計(jì)真實(shí)性任務(wù)相結(jié)合的教學(xué)模式，把學(xué)習(xí)設(shè)置于復(fù)雜的、有意義的現(xiàn)實(shí)問題中，通過學(xué)習(xí)者的自主探究和合作來解決問題，從而學(xué)習(xí)隱含在問題背后的科學(xué)知識(shí)，形成解決問題的技能和自主學(xué)習(xí)的能力，真正達(dá)到醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)教學(xué)的目的。生物信息網(wǎng)絡(luò)資源的應(yīng)用教學(xué)正是基于這種方法完成，主要分為三步進(jìn)行：

A.在教學(xué)的初期，首先提出生物信息學(xué)的學(xué)習(xí)計(jì)劃

教師在計(jì)算機(jī)理論教學(xué)時(shí)向?qū)W生簡(jiǎn)要說明進(jìn)行生物信息網(wǎng)絡(luò)資源應(yīng)用的學(xué)習(xí)計(jì)劃：通過網(wǎng)絡(luò)，自主學(xué)習(xí)了解生物信息學(xué)（教學(xué)初期開始，中期前完成）；由教師在機(jī)房講解并做示范，然后由學(xué)生自行操作完成生物信息網(wǎng)絡(luò)資源的應(yīng)用（教學(xué)中期開始，可持續(xù)幾周時(shí)間，在本科目考試前兩周完成，提交報(bào)告）；教師評(píng)價(jià)學(xué)生的報(bào)告并給出成績(jī)，此成績(jī)占計(jì)算機(jī)學(xué)科成績(jī)的一定比例。

在教學(xué)初期，指導(dǎo)學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)并初步了解生物信息學(xué)的概念、發(fā)展等基本知識(shí)。在此過程中，可讓學(xué)生以小班為單位通過電子郵件的形式把學(xué)習(xí)的進(jìn)展情況反饋給老師，以檢查和督促學(xué)生的學(xué)習(xí)。

B.在教學(xué)中后期進(jìn)行具體的指導(dǎo)學(xué)習(xí)

教學(xué)內(nèi)容包括問題設(shè)置以及具體操作流程；教學(xué)模式將結(jié)合分子生物學(xué)和基因工程等相關(guān)學(xué)科，建立以教學(xué)內(nèi)容為核心的科研實(shí)驗(yàn)和學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗(yàn)。主要由以下步驟組成——設(shè)置主題：給出一個(gè)待查詢基因或蛋白質(zhì)的英文全名或者代碼；給出常用網(wǎng)址：包括常用數(shù)據(jù)庫(kù)、文獻(xiàn)和應(yīng)用軟件等；查詢結(jié)果：指導(dǎo)學(xué)生如何從中獲取所需信息數(shù)據(jù)；提交報(bào)告：內(nèi)容包括使用的網(wǎng)站名，數(shù)據(jù)庫(kù)版本及所獲得的基因序列、氨基酸序列及編碼等；教師作出評(píng)價(jià)。

C.讓學(xué)生熟悉相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)及能從中找到并分析特定的數(shù)據(jù)是生物信息學(xué)教學(xué)的核心內(nèi)容

隨著大量生物學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)積累，目前已有數(shù)以百計(jì)的生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如日本的DDBJ、歐洲的EMBL、SWISS-PROT和美國(guó)的GenBank、PDB均是國(guó)際上著名的一級(jí)核酸或蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，如何讓學(xué)生了解一級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)、掌握常用的二級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)使用方法，針對(duì)醫(yī)學(xué)生的特點(diǎn)一般而言，采用問題設(shè)置以及操作演示的教學(xué)方法讓學(xué)生在較短時(shí)間內(nèi)掌握最常用數(shù)據(jù)庫(kù)的使用方法。具體方法如下：