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保留传统课堂的魅力：论生物信息学本科教学
摘 要：生物信息学的产生标志着生物学研究模式的变革,其本科课程的建设倍受关注.目前,生物信息学课程建设的主流思想是注重实践,引入诸如案例式教学、问题式教学或任务驱动式教学等新型教学模式.然而,生物信息学作为一个学科本身,具有强烈的理论内涵和普遍规律.本调了传统课堂在传授这些知识方面的不可替代作用,并举例说明了其中应讲授的基本思想和基础概念.最后,这里提出,注重理论和简单实践的导论性课程和注重实践的新型课程应分开建设,并同样重视.
关键词：传统授课方式；理论联系实践；大学教学；跨学科课程
中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2018）40-0122-03
一、生物信息学：从科学到教学
生物信息学是一个生物学和数学以及计算机科学交叉而形成的新兴学科.现在人们一般认为其英文说法“bioinformatics”是由时任弗罗里达州立大学超算中心基因与生物物理组主任的林华安（H.A.Lim）博士在1987年首创,从此标志该学科的诞生；不过,也有人指出,早在1968年,已经有教材采用相关概念[1].无论如何,生物信息学仍是一个比较新的学科,它随人类及其他生物基因组计划的进行而蓬勃发展,研究范围逐渐扩展到整个生命科学领域.现在,生物信息学是生物学研究模式革命的标志,正如诺贝尔奖获得者吉尔伯特（W.Gilbert）所言：“基于全部基因都将知晓并以电子技术可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应该是理论的.科学家将从理论推测出发,再返回到实验中去,追踪或验证这些理论假设.……生物学家不仅必须成为计算机学者,而且也要改变他们研究生命现象的途径”[2].顺应科学发展的趋势,生物信息学的大学教育也迅速开展.在美国,最早于1990s中期即开始培养相关的博士和硕士.目前几乎每所美国和欧洲综合性大学均开设生物信息学课程.现在,我国各高等院校也逐渐和国际接轨———一般来说,有着生物学或生物技术专业的学校都在努力建设生物信息学课程.然而,生物信息学非常特殊,其课程建设并不容易.首先,它是一门跨专业学科,仅有生物学背景远远不够,还需要数学和计算机方面的背景；但传统上,生物专业的学生在这方面的基础课程力度不够.其次,由于涉及到生命科学领域的方方面面,它的内容跨度很大,比如,从“序列比对分析”到“分子进化分析”,再到“分子结构分析”,其中涉及到的生物学知识和算法知识都很不相同；其结果是,计划的课时往往难以覆盖.然后,它的理论和实践内容都很重要,但侧重点上却有很大的不同,难以紧密结合.
目前,解决这些矛盾的一个普遍采用的办法就是“放弃”理论,专注于实践.的确,不少关于生物信息学的教学改革的思路就是如此,即所谓“案例式教学（Case-based Learning）”、“问题式教学（Problem-basedLearning）”和“任务驱动式教学（Task-based learning）”等等[3-5].如此,理论和实践相结合的问题当然没有了；计划的课时也因为对理论方面的放弃而足够了；甚至,计算机和数学方面的基础似乎也不那么重要了———只要会查数据库以及会用软件来“解决”实际问题就行了,最多用数据处理能力较强的脚本语言（如Perl或Python等）写写小程序就已经是“小专家”了.然而,这样培养出来的“人才”能配得上生物信息学这个改变生物学面貌的革命性学科吗？显然不是,这个问题需要引起足够重视.我们在高等教育的课程建设上仍然需要注重学科的基本理论思想和基础概念的传授,才不至于流于“实用主义”,才能为我国培养具有“学科高度”的相关人才.下面,笔者结合本校生物信息学本科教学实践的经验来谈生物信息学理论教学需要注重的三个方面的内容,而这些方面显然是传统课堂形式中的传授内容,将使生物信息学的魅力展现无疑.
二、生物信息学的内容特色：生命的信息内涵
正因为是新兴学科,生物信息学并没有一个统一的定义,几乎每一本相关教材中都有自己的定义.根据一个较权威的来源———人类基因组计划第一个五年总结报告（1995,美国）中的提法：生物信息学是利用信息技术对生物信息进行获取、储存、分发（查询）和分析,以解释这些信息数据所蕴涵的生物学意义的学科.从这个定义中,我们可以看出两个和信息有关的关键词：“信息技术”和“生物信息”.其中,第一个代表本学科用到的方法,在一般的教材和课堂教学中都会充分强调.然而,对于第二个,“生物信息”,也即本学科研究的内容（对象）,我们往往在讲解中不够重视———似乎大家都清楚：想想那些基因序列和蛋白质序列就知道了.不过,大家真的清楚吗？这些信息是怎么来的？为什么信息对于生命这么重要？为什么“生物信息学”现在这么热门,却没有相应的“物理信息学”和“化学信息学”等等？这些正是涉及到“生物信息学”作为一个学科的基本问题.大家都知道,化学对于生物学十分重要,生物专业的学生要学习很多化学方面的课程.如果有人说：“化学对于生物学不仅仅是一种方法,生命现象植根于化学的规律之上”,我们都不会有太多异议.然而,如果说：“信息学对于生物学不仅仅是一种方法,生命现象植根于信息学的规律之上”,很多人就会疑惑了.但这个却是事实,生命世界里的各种现象和信息紧密相关.比如,遗传是信息的代代相传,而进化是信息的演化.信息论的鼻祖申农（C.E.Shannon）指出,信息的产生来源于选择（“不确定性的消除”）；而显然,进化中产生的基因组信息就源于“自然选择”[6].一个更加显见的例子是,分子生物学中的中心法则就是一个信息传递和转化的流程,昭示着“生命的核心机制就建立在信息的流转之上”.那么,如果说化学代表着生物学的一面,则信息学就代表着它的另一面.所以,我们在课堂上讲清楚“生命的信息内涵”十分重要,将使学生理解到生物信息学的根本意义.
三、生物信息学的研究方式：算法思想的意义
算法,通俗来说就是计算的方法.计算机的基本工作原理就是基于计算的,因此,如何进行计算对于计算机来说就至关重要,关系到它能否完成我们希望它完成的任务.对于生物信息学来说,算法其实就是其分析问题的方式和解决问题的途径.显然,这又是一个生物信息学理论课堂必须强调的内容.在课堂上,首先,我们要讲解算法相关的基本概念,强调其严格的“步骤性”和面向“任务”的特性.其次,需要讲解算法的最重要特性：正确性、时间复杂度、空间复杂度、并行可能性及其可实现性（变成代码的难度）等等.然后,可以介绍一些经典的算法思想,如贪婪算法、穷举算法等等.当然,这些基本知识的传授对学生理解生物信息学的工作方式是很有意义的.比如,经典序列比对搜索工具Blast,对时效要求非常高,一方面是因为其搜索的数据库的规模巨大,另一方面是因为来自全世界的网问.所以,在讲Blast算法的时候,我们要让学生理解它是如何实现它的高效率的,其中就涉及到其对时间复杂度的降低以及贪婪算法思想的应用等.再如,在讲分子进化分析时,如果介绍“最大似然法”的算法,我们就可以向学生讲解其穷举算法的思想.生物信息学课讲算法,决不仅仅是传授不同问题的具体解决方法,更重要地是让学生体会生物信息学的工作方式.生物专业的学生通过这些内容可以知道：“原来,生物学研究还可以这样进行”；而数学或计算机专业的学生会很兴奋地发现,原来他们所学到的知识和技能可以如此地应用于解决生物学问题.这些内容极可能触发这些学生的兴趣,让他们进入生物信息学的殿堂,成为具有“学科”高度和眼界的相关人才.这样才能使我国在生物信息学领域也可能有思想和理论的原创性,而不只是世界先进思想的跟随者或实践者.
四、生物信息学应用软件的利用：研究结果的评估
当然,很多生物背景的学生并不会真正进入生物信息学领域.他们关心的只是怎么样利用生物数据库,以及怎样运用别人开发好的软件工具进行自己的研究.那么,传统课堂的理论讲授能不能在这方面也起到作用呢？
答案是肯定的.也许数据库查询方面的结果差异并不会很多,然而,用不同的软件,即使针对同样的问题并利用同样的数据,也往往得到不同的结果.有的时候,这些结果的区别还很大.那么,如何评估这些结果对于我们得出有效结论就至关重要.比如,在构建进化树的时候,各种构树方法可能得到不同的结果,我们要说明：各种方法的假设,它们对其假设的敏感性（即如违背假设,结果会不会错得离谱）,它们的统计特性（如估计一致性：样本数据增加时,是否能倾向正确的树）,以及实践过程中它们的一般表现如何（即符合实际情况程度的评价）等等.总的来说,我们的策略应该是,各种方法都用———如果结果很相似,则此结果的可信度很高；如果结果明显不同,就需要考虑上述有关假设、统计学以及符合程度等方面的评价.再如,在讲解蛋白质结构预测的内容,我们可以介绍两年一届的世界范围内的预测竞赛：“CASP（CriticalAssesent of Structure Prediction）”.各个参赛软件的结果都不同,甚至可能相差甚远；从而让学生深刻地体会到,不同工具分析得到的结果不同是生物信息学研究领域的常态.的确,站在科学的高度,从研究方法上去评价生物信息学分析的结果,并基于生物学的背景知识去探讨这些结果的意义十分重要———绝对不是会用某个或某些个软件,就是生物信息学的专家了.
五、完备的生物信息学课程体系：兼得理论和实践之妙
生物信息学的发展日新月异,方法和内容上的更新都非常迅速.我们的理论课堂上需要传授的内容一定要站在相当的高度,需要把生物信息学中不变的东西提炼出来,让学生去体会.上述三个方面,从生命的信息内涵,到生物信息学的研究方式,再到生物信息学软件工具的利用方式,无一不是经得起时间考验的.当然,这里强调生物信息学基本理论思想和基础概念的重要性,并不是否定实践对这门学科的重要性.相反,我们要告诉学生,生物信息学是一个实践性很强的学科,紧密联系实践,才能更深刻地体会和掌握它,才能在崭新模式下的生物学研究中游刃有余.因此,一个好的方式是将生物信息学开成两个课堂：传统的讲授课堂和新兴的注重实践的课堂.在传统的讲授课堂中,应强调上述的基本理论思想和基础概念,讲解基本的数据库和通用的应用软件工具的运用；而在注重实践的新型课堂下,我们可以采用案例式教学、问题式教学、任务驱动式教学等方式.鉴于信息对生命科学的核心意义,建议前者开成必修课（可称“生物信息学导论”,考虑到知识背景,应开于分子生物学之后）.而实践课应该延后一学期,开成专业选修课（可称为“生物信息学实践”）.另外,由于一般来说,高校的研究生生源有很大差异,而生物信息学对现代生物学研究至关重要,所以这两门本科课应该通开于研究生,记选修学分.总的来说,这样就“兼得理论和实践之妙”———我们可以期待,采取这种模式的生物信息学大学教育将为我国培养既有科学眼界、又有实践能力的生物信息学人才.
参考文献：
[1]Hodgman TC,French A,Westhend DR.Instant Notes inBioinformatics,2nd edition[Z].Taylor & Francis Group,2010.
[2]Gilbert W.Towards a paradigm shift in biology [Z].Nature,1991,(349):99.
[3]刘念.案例教学法在《生物信息学》本科教学的应用[J].考试周刊,2016,(78):152,191.
[4]朱柳村,李嘉睿.生物信息学创新教学模式的探究[J].安徽农学通报,2017,23(6):179-181.
[5]邹先琼,林军,廖锦锋.任务驱动教学法在生物信息学教学中的实践与思考[J].教育教学论坛,2017,(28):209-210.
[6]Ma WT.The essence of life [Z].Biological Direct,2016, (11):49.
生物信息学论文范文结:
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