大数据时代医药类硕士研究生生物信息学通识教育探索与实践

2018-03-03李坤平潘天玲

卫生职业教育 2018年14期

李坤平，潘天玲

（广东药科大学，广东广州 510006）

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（Scripps Research Institute）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 Mega 6、DNAMAN 8、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MetaboAnalyst 3.0、Cytoscape 3.6.0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

在教学实践中，我们将生物信息学课程的总学时设置为18学时，计1学分。此课程以小组讨论式教学为主，不单独设置实验课程，而根据教学需要，随时进行互联网和计算机操作演示及练习。这样的教学模式虽然进度稍慢，但对于所讲内容，都经过学生亲自操作，并且对课程所涉及的内容都提供网络资源和链接，学生能获取详细资料，对所需软件能实时下载安装，这些都给他们后续的课题研究和学习、论文写作等打下了良好的基础。

与此同时，借助我校毗邻广州生物岛（岛上生物信息技术公司众多）的优势，在课程教学期间，邀请生物信息技术服务公司技术支持或项目工程师来校举办专题讲座，一方面，让学生熟悉最新的生物信息学发展动态；另一方面，加深学生对生物信息学技术服务市场供给侧的了解，为他们在后期课题研究中遇到问题提供可咨询的渠道。

3 生物信息学通识教育教学实践与体会

3.1 以科研项目为基础的案例式教学效果好

由于生物信息学课程任课教师在其承担的科研项目中都涉及生物信息学分析内容，因此，我们要求教师基于自身承担的科研项目进行案例式教学。从教师和学生的反馈来看，效果较好。在案例式教学中，一方面，任课教师对所需进行的生物信息学分析思路和方法都很熟悉，能更好地开展教学；另一方面，学生能感受到生物信息学在生物医药科研中的重要作用。