《生物统计学》课程在生物工程技术人才培养中的应用

徐太海，赵兰坤，孙钦波，王小平，刘世周，李欣颖

(1.大庆师范学院，黑龙江 大庆 163712；2.呼伦贝尔东北阜丰生物科技有限公司，内蒙古 呼伦贝尔 162650)

1 引言

统计学思想是学习生物学的一种重要思维模式，生物统计学是应用型人才培养课程体系中的一门重要课程。生物统计学应用型课程的建设，将推动教学理念的改革，提升教学水平，营造良好的教学氛围，全面提升学生科学素养和应用型能力。科研反哺教学、案例教学[11]等模式均可较好地服务于应用型课程建设。广大教师是科研反哺教学的主力军，在科研实践中时刻心系教学，才能在科研实践中捕捉到对教学有意义的照片、视频和思路[2]。李所等[3]结合启发式教学案例、探究式教学案例、联系启发式教学案例对大数据时代下的生物统计学教学改革进行了研究。应充分利用科技文献及教师和学生资源，不断搜集、完善、整理及更新资料，建立案例库，并特别注意案例的选取与设计技巧，同时精心组织案例教学的实施[4]。生物统计与试验设计课程的切入点为其作为一门工具课程可用于解决不同专业实验实践课、创新训练计划、毕业实习的试验设计与数据分析问题，有极强的应用性。因此，应从教师传授试验设计和统计分析知识到学生应用相关知识指导专业实验实践课程和科研创新训练，再到学生将专业实验、实践课程和科研创新训练结果编写成统计学案例，最后教师批阅、修改和遴选学生的统计学案例，促进教学资源的建设，教学资源的建设反过来又提升了教学效果[5]。通常在本科生毕业前夕，《生物统计学》任课教师经常需要帮助学生处理毕业论文的数据资料，应用案例教学法后没有了该现象。毕业论文审查中也没有发现论文中有统计分析方面的错误，而且学生能够正确运用课堂中没有讲授的统计分析方法，说明大学生生物统计的应用能力确实得到了提高[6]。因此，深入研究课程体系，结合校企合作项目、学生实验要求等方面研究教学方法与手段等是非常必要的。

2 课程体系

教育平台建设在课程体系建立中发挥着重要作用[7]，以“双模块+三平台”(“双模块”为理论体系模块、实践体系模块，“三平台”为构建基础理论教育平台、软件操作实践平台、创新创业实践平台)构建课程教学内容，将“多元化教学模式+多元化教学方法”融入各个教学环节，提高学生学习积极性和培养应用型能力；开发校内教学资源、网络教学平台、校企合作等教学资源。通过课程的改革和创新，提高生物科学和技术专业学生的实践应用能力，为生物企业培养应用型人才。

2.1 基于泛雅平台的线上教学

“超星泛雅”是线上教学中比较优质的产品[8]，它主要教学资源库、教学互动平台、教学管理评估等多个模块。各模块间有机结合，为网络教学提供全方位支持。该平台目前支持两种学习渠道：一是通过电脑版网页端开展在线学习、讨论、考试、成绩统计等；二是通过手机客户端“超星学习通”在线完成签到、讨论、自学、互动等[9]。

受疫情影响，生物统计学课程在2019～2020年第二学期完全使用线上教学模式，教师团队通过泛雅平台和订订直播等模式较好地完成了教学任务。

2.2 传统课堂与软件应用相结合的线下教学模式

在线上教学平台教为完善的基础上，线下课程结合生产实践，引入案例，调动学生积极性；科学引导学生利用计算机软件解决问题。将生物统计学方法较好地利用与大学生创新创业项目、实验室开放项目、毕业论文等多个方面。

3 在生物技术专业人才培养中的典型应用

根据生物统计学学习内容，选取学生实习就业基地的实践项目作为数据处理对象。试验材料取自包括“呼伦贝尔东北阜丰生物科技有限公司”谷氨酸高浓度尾液，聚丙烯酸钠、自来水等。从车间提取发酵尾液正常生产时物料的pH3.0～4.0[10]，调节来水料液与储存罐料液的pH值应该在3.0～4.5之间。将化药罐温度控制在40～60 ℃左右，提取菌体蛋白时要控制喷射器的温度在40～60 ℃[11]。单因素试验设计方案如下：将加热维持时间分为5 min、10 min、15 min、20 min、25 min；控制菌体蛋白的温度分别为40 ℃、45 ℃、50 ℃、55 ℃、60 ℃；搅拌时间为3 min、6 min、9 min、12 min、15 min进行絮凝沉淀。

单因素试验与正交试验是确定工艺条件的有效方法[12]，将处理后的发酵尾液进行过滤，将湿蛋白放入烘箱内进行烘干，等待测量计算。将记录好的数据整理后进行整体分析，再结合单因素试验结果，进行L9(34)正交试验，选择最优组合。

3.1 单因素结果分析

3.1.1 热维持时间的影响

在絮凝剂浓度为2‰情况下，保持温度在50 ℃，改变维持热度的时间，结果见表1。

表1 热维持时间对菌体蛋白分离和过滤效果的影响

由表1可知，加热时间在15 min的时候上清液的澄清度及其过滤效果最好。因此，取其左右两边水平分别为10 min、15 min、20 min进行正交试验。

3.1.2 加热温度的影响

在絮凝剂浓度为2‰的情况下，改变加热温度，结果见表2。

表2 加热温度对菌体蛋白分离的影响

由表2可知，加热温度在50 ℃时，絮凝效果最好，取其左右两边水平分别为45 ℃、50 ℃、55 ℃进行正交试验。

3.1.3 搅拌时间的影响

在絮凝剂浓度为2‰的情况下，改变搅拌时间，结果见表3。

由表3可知，搅拌时间在9 min的时候菌体变性絮凝状况最好，蛋白收率也是最高的。因此，取其左右两边的水平分别为6 min、9 min、12 min进行正交试验。

表3 搅拌时间对菌体蛋白分离的影响

3.2 正交试验的结果分析

根据本试验所列出的3个变量，即对热维持时间、加热温度、搅拌时间进行研究，再结合单因素试验结果，选出每个单因素结果附近的最适水平如表4。

表4 菌体蛋白提取的因素与水平

确定好每个单因素的最适水平以后，按照L9(34)的方案设计正交试验组合进行九组试验分别测定其蛋白收率，找出最优组合。在教学过程中，学生可通过软件操作实践平台对数据处理进行实践操作，以巩固软件操作能力。

由表5可以看出，各组试验结果数据相差不大，蛋白提取率最大的是7.29 g/dL，最小的是6.86 g/dL，故选择极差分析法。极差分析法常用于正交试验的结果处理分析，其分析结果简洁、直观[13]，用正交试验极差分析法可以大幅度的减少试验的次数，用极差分析的方法可以得出各因素的大小趋势或最优组合，在科研生产实际中都得到了十分广泛的应用。分别计算正交试验表中各因素的数据并记录(表5)因素之间的主次顺序为：对蛋白收率影响最大的是热维持时间，其次是搅拌时间，最后，是加热温度对蛋白提取率的影响最小(温度过低的絮凝效果较差，45～55 ℃，絮凝效果变化不大甚至有所降低)。试验得出的优水平为A2B1C3，但是从表5中可以看出C3与C2相差很小，综合企业实际情况以及对能源节约的方面考虑选择C2，从而可以得出最优组合是A2B1C2。

表5 菌体蛋白提取影响因素的正交试验结果

3.3 小结

经过对提取过程中影响因素的研究，探索出了一组最适组合，结果如下：热维持时间控制在15 min时，絮凝效果最好；提取菌体蛋白的加热温度在45 ℃时，絮凝效果好；搅拌时间控制在9 min，絮凝效果好。在应用生物统计学方法进行生产实践问题的数理分析时，要根据多种因素进行综合考虑，在考虑多种因素的影响条件之后，确定的最佳条件是：热维持时间为15 min、加热温度为45 ℃、搅拌时间为9 min。

3.4 应用效果与不足之处

学生选用单因素试验及正交试验的方法，选取了不同因素的不同水平，得到了相对客观的试验结论，确定了较好的提取条件，对生产实践有一定的指导意义，可以满足本科阶段的教学和科研要求。但由于正交试验的设计得出结论在精度与“大数据”时代背景下的要求还有一定差距，如果要得到更精准的结论，还需要更完善的设计。

4 在生物制药专业人才培养中的典型应用

对生物制药专业，课程需要解决的一项重要问题就是评价药效[14]。例如，在研究口服和注射两种给药方式的药效问题，如表6所示。

表6 给药方式与给药效果的2×2列联

对于这样的问题，目的是要推断两个总体率(构成比)是否有显著的差别。根据X2检验的基本思想是检验“实际数”与假设的“理论数”的差别是否由于抽样误差引起的[15]，即假设两个样本是来自同一个总体，则它们的有效率应为两样本的合并有效率：Pc=(58+64)/193=58.57%；据此，可以有效和无效的理论值，见表7。

表7 给药方式与给药效果的2×2列联(括号中为理论值)

5 结论

通过校内、外调研，初步形成了生物统计学课程的案例式教学改革思路，建立线上教学平台，优化了生物统计学课程建设体系。结合学生实习就业基地阜丰集团的生产实践环节，整合生物统计学经典案例教学内容，培养学生的统计学思维能力，并对教学效果进行分析，通过线上教学平台，完成学期教学任务，使线上教学在疫情期间发挥了巨大的作用。结合教学成果，组织学生在“互联网+”和“挑战杯”等创新创业大赛获得两项省级金奖的好成绩。对生物制药专业，也选取了学生应用较多的案例进行统计学分析和演练，取得了较好的教学效果。今后的教学改革过程中将进一步做好课程资源更新和教学秩序维护，为学习者提供优质的教学服务和个性化指导，关注学习者的评价和反馈，并持续对课程进行改进和优化；进一步丰富教学案例，提高学生解决问题的能力。