時間：2022-02-14 21:31:35
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇生物信息學論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：醫學檢驗；生物信息學；課程教學
近年來，生物信息學在各醫藥院校越來越受到重視，多所院校相繼在研究生教學中開設了生物信息學課程[1]。而對于醫學本科層次是否需要開設生物信息學課程這一問題，雖然目前各方面的觀點不一，但是已經有一些院校開始進行嘗試。目前醫學檢驗專業（五年制，畢業時授予醫學學士學位）已調整為醫學檢驗技術專業（四年制，畢業時授予理學學士學位），而生物信息學作為一門新課程，在醫學檢驗（技術）專業學生培養中的作用正日益受到關注，逐步被某些院校選擇作為必修課或者選修課。
一、開設課程的必要性
空前繁榮的生物醫學大數據的產出，及其蘊含的重大生命奧秘的揭示，將決定現代生命科技和醫藥產業研發的高度，決定人們對疾病的認識和掌控能力，也將對主導生物醫學大數據存儲、管理、注釋、分析全過程，解決生命密碼的關鍵手段———現代生物信息學技術的發展帶來前所未有的機遇和挑戰[2]。對于醫學專業學生而言，通過學習生物信息學，從而掌握利用各種網絡信息資源來檢索和獲取生物信息數據，并選擇和使用各種生物信息學軟件來分析數據。在當今大數據時代，這方面的知識和技能的培養對于醫學生今后從事醫學科研工作是非常重要的。因此，在醫學專業學生中開設生物信息學課程非常必要。我校從2010年開始將生物信息學設置為研究生教學的必修課；從2013年開始在醫學檢驗專業中開設生物信息學選修課，自2015年開始轉為醫學檢驗技術專業。在醫學檢驗技術專業中開設生物信息學課程，能夠為該專業學生的臨床和科研方面的素質積累提供必要的支持，更重要的是增強了在醫學和信息科學交叉領域解決問題的技能，其意義幾乎等同于在研究生教學中的設課意義。
二、教學內容的安排
醫學檢驗技術專業的教學任務非常緊張，幾乎將原來醫學檢驗專業前八個學期（最后兩個學期為實習階段）課程壓縮到六個學期來完成，學生學習壓力可想而知。我校為了減輕學生負擔，各課程的課時數都比醫學檢驗專業有所減少。但生物信息學并未改變，仍然為16學時。為了在較短的學時內實現教學效果的最大化，我們結合該專業學生的特點和需求，將授課內容分為理論課和實踐課兩部分，實踐課不占學時。理論課主要介紹基本的生物信息學理論、資源和數據的獲取、分析方法和工具的使用；實踐課則通過布置作業，課后上機操作來解決問題。理論課主要內容包括：生物信息學導論、DNA測序技術、序列的獲取、雙序列比對、多序列比對、蛋白質結構分析和預測共計六個專題。實踐課主要內容包括：cDNA及基因組參考序列的獲取；常見序列格式的釋義與轉換；雙序列比對（局部比對）；多序列比對（全局比對）；蛋白質綜合信息查詢；蛋白質基本性質、疏水區、亞細胞定位、信號肽、跨膜區、模體及結構域分析與二級結構預測；蛋白質三級結構預測。在理論課實施過程中，注重將與生物信息學相關的生命科學和醫學前沿的一些最新進展和最新成果引入理論知識講授中，讓學生在有限學時內能夠進一步認識生物信息學的內涵和課程的價值，追蹤前沿學科的動態，開拓視野。
三、教學方法的設計
生物信息學涉及多個學科領域，交叉性強，在較短的學時內學好這門課程的難度很大。學生的學習興趣與教學內容和手段關系密切，除了精心選擇教學內容外，教學方法上也有很多需要革新乃至創新的地方。在教學過程中，我們形成了頗具特色的教學經驗，由授課教師獨創的授課———實踐———演示（Teaching-Practicing-Showing，TPS）教學模式已應用于教學。TPS教學模式著力于以實際問題為引線，將理論授課與上機實踐有機地融為一體，逐步介紹生物數據分析的各項技能，并指導學生將其融會貫通以真正掌握相關的基本方法與常用工具。首先，在教學內容上引入具體實例來進行教學，比如講解生物信息數據庫（Gene、Nucleotide、UniProt、PDB等）時，通過給出檢索某個人類疾病基因數據的例子來學習數據庫的使用方法。課堂上教學實例的設計需要任課教師在備課時投入大量精力來完成，還需要教師具備多學科交叉的知識。教學實踐表明，與醫學相關的生物信息學分析實例可以讓學生更好地認識該課程的作用，大幅度提高學生的學習興趣和學習的主動性。此外，課堂教學手段也應該豐富多彩，多媒體教學中可以充分使用圖片、動畫等元素。其次，舉例分析時可以進行一定的現場演示，比如講解檢索Unigene數據庫時可以一邊上網演示一邊解釋說明。
四、考核方式的變革
生物信息學作為選修課，既要遵循學校相關的考試制度，也要通過對考試方式的變革來提高考試效果。我們將理論考核與學生的實踐能力考核聯系起來，結合學生課外實踐任務的完成情況和開卷考試成績進行綜合評定。在課程中安排一次課外實踐任務，要求每位學生獨立完成相關分析并提交書面分析報告，該部分占考核成績的20%。具體內容為自行選擇一個人類細胞外功能蛋白：1.利用ClustalX對各物種參考蛋白序列進行多序列比對（輸出PS格式結果）；2.分析分子量、等電點、分子式、穩定性、親疏水性及亞細胞定位；3.預測二級結構并模擬三維結構。課程結束后進行開卷考試，內容包括基礎知識和綜合分析，盡量采取靈活的出題方式，并控制題量，該部分占考核成績的80%。近年來的教學實踐表明，這種綜合評定的方式能夠反映學生對該課程的掌握程度，體現學生利用生物信息學知識解決問題的能力。
五、展望
實踐表明，生物信息學課程教學能夠給學生提供所需要的生物信息學知識和技能，但是在教學內容安排、教學方法設計、教學手段使用和教學效果評價等諸多環節都需要進一步探討。在這個過程中，我們既需要吸收傳統教學模式中的優點和精髓，做到嚴謹和切合實際，又需要更新教學理念，突出醫學特色，大膽嘗試新的教學方法和手段，最終形成本課程別具一格的教學特色。
作者:倫永志 單位:大連大學
參考文獻
關鍵詞：生物信息學；本科教育；實踐與體會
中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2018）13-0229-02
湖南農業大學生物信息學本科專業2004年獲教育部批準增設，2005年正式招生，是國內最早開展生物信息學本科教育的高校之一，為社會培養了近500名生物信息學急需的人才。
一、農業院校開展生物信息學本科教育存在的主要問題
1.師資力量薄弱，教師知識結構單一。我校在2004年申報生物信息學本科專業時，主要是以植物保護學院植物病理學系的教師為基礎，結合昆蟲學系講授生物統計課程的教師，組建了生物信息學系。教師的專業背景主要為植物保護、生物學等方面，知識結構相對單一，計算機及數學理論方面的知識缺乏。
2.生源基礎知識較差，專業認知度不高。我校生物信息學專業創辦之初，盡管媒體宣傳21世紀是信息科學、合成化學和生命科學共同繁榮的世紀[1]，國外SmartMoney網站將生物信息學列為下一個熱門工作，但國內對生物信息學了解非常少。學生基本上通過服從專業調劑被生物信息學專業錄取，分數相對較低，基礎知識明顯比其他專業要差，尤其是高考的英語成績100分以上的學生不到15%。另外，由于學生對生物信息學專業的認知度不高，再加上新建專業，師資、實驗條件相對不足，學生轉專業的情況非常突出，2005年轉專業率為27%，2006年轉專業率為23%。
3.教學硬件軟件不足，難以滿足培養專業技能的需求。生物信息學是一門新興學科和前沿學科，應用性和實戰性非常強。隨著生物技術的迅速發展，生物學數據每年都成倍增加，生物信息學的研究方法不斷改進，研究內容也隨之增加[2，3]。專業創辦之初，國內生物信息學呈現“小荷才露尖尖角”的發展之勢，有關生物信息學的中文版教材非常少，有關生物信息學軟件的使用方法和實驗指導的中文版更是鳳毛麟角[4]。
4.與生物信息公司聯系不夠，學生實踐實習難度大。在21世紀初，國內有影響的生物信息學的相關專業公司不多，并且主要集中在北京、上海等大城市，如北京華大基因研究中心、上海申友生物技術有限責任公司、上海生物信息技術研究中心等，與長沙相隔遙遠，學生很難有機會去現場感受生物信息學的魅力。
二、解決辦法
1.加大師資培訓力度，引進外緣教師。為了讓生物信息學專業的教師盡快適應生物信息學的教學，學院和學校加大了對生物信息學專業的師資培訓力度。全系所有教師都參加了浙江大學主辦的“基因組科學研習班”，有7人次赴日本、美國等地開展生物信息學方面的科研工作，提高了對生物信息學的基礎理論認識和實踐操作技能。
2.利用傳統農科專業優勢，形成我校生物信息學的專業特色。我校生源的自身特點和基礎知識不允許我們在制定人才培養目標和課程設置時，生搬硬套綜合性院校生物信息學專業的教學模式，必須根據我校的人才培養目標和我校的傳統農科專業的優勢。我校生物信息學專業立足湖南，開展水稻、油菜、棉花、柑桔等農作物抗病基因和重要病原物的基因組以及資源微生物功能基因組方面的研究，這為加速湖南省的經濟發展做出了貢獻。
3.加強專業宣傳力度，提高學生對生物信息學專業的認知度。精心準備，制作專業介紹PPT，為新生展示學習生物信息學專業的美好前景。建立了農大生物信息學QQ群，使在校生通過與以往畢業生的交流，增強了學生學習專業知識的信心和決心。通過該群，一些問卷調查，根據市場、社會對生物信息學專業畢業生的要求，制定了新的（2014版）生物信息學專業培養方案和教學計劃。
4.加強實踐教學訓練，改革考核方法。2009年我院搬遷到新教學樓，給生物信息學專業安排了兩間學生計算機機房，添置了50余臺計算機。2015年建設了一個云教室，設有40個云終端，先后添置了10臺高性能浪潮服務器以及2臺高容量的存儲設備，建立了一個小型的計算機集群，CPU計算核數達108個，內存達850GB，能滿足生物信息學專業本科教學對服務器和計算機的需要，同時較大程度地緩解了科研的計算需求。
5.加大與生物信息公司的合作，與華大基因學院聯合辦學。與中國科學院北京基因組研究所、生物物理所等科研單位；與北京百邁客生物科技有限公司、上海美吉生物醫藥科技有限公司、深圳華大基因科技有限公司等單位簽訂校外教學實習基地協議；與深圳華大基因研究院簽訂了“基因組科學人才聯合培養協議”，進行“2.5+1.5”聯合辦學。2015年只有1名學生入選“基因組科學創新班”，2016年有6名學生入選深圳市華大基因學院“基因組科學創新班”。
三、取得的成績和主要體會
（一）取得的主要成績
1.培養的畢業生獲得了社會的認可。2011年我校獲得優秀本科生推薦免試研究生資格后，生物信息學專業每年都有1—2名學生獲得學術型推免資格，其中2011屆的一位畢業生，大學期間發表2篇論文，因表現突出，被中國科學院北京基因組研究所接收為推薦免試研究生，據說為中國科學院首次接受非“211”學校的推免生。雖然我校的生物信息學專業開辦的時間不長，但畢業生在生物信息學領域已嶄露頭角。如2010屆兩位畢業生以優異的成績被深圳華大基因研究院錄用，期間先后參與鳥類聯盟比較基因組項目、豬蛔蟲基因組注釋工作、北極熊基因組注釋工作、白蟻基因組項目、百例膀胱癌全基因組項目的研究工作，成為任華大基因研究院的高級人才。
2.建立了一支熱愛生物信息學專業的師資隊伍。通過10年的建設，生物信息學專業的整體師資隊伍得到了加強，現有9名專職教師中，教授4名，副教授3名，講師2人；“湖南省新世紀121人才工程”第三層次人才1人，湖南省學科帶頭人1人，湖南省青年骨干教師4人；全部具有博士學位，7位有在國外留學1年以上的經歷。將美國克萊姆遜大學羅峰博士聘請為湖南省百人計劃，同時將美國伊利諾伊州立大學劉世名博士和愛荷華州立大學的李迅博士聘請為湖南農業大學神農學者講座教授。目前我校生物信息系已形成了兩個特色鮮明的團隊：由袁哲明教授領銜的算法創新團隊和由羅峰教授領銜的應用拓展團隊。
（二）主要體會
1.結合優勢辦好生物信息學專業。生物信息學是一門交叉科學，涉及生物學、計算機、數學等領域，范圍相當廣泛。同時，生物信息學也是實用性相當強的技術，運用生物信息學的方法和技術可以解決生命遺傳信息和生命活動信息中的實際問題。
2.加強實踐教學，提高學生的實戰能力。生物信息學是一門應用性強的專業，必須讓學生通過大量的訓練去熟悉生物信息學軟件的應用。同時，教師在教學過程中，應該將教學與科研相結合，多為學生提供科研科題，讓學生在科研中能夠熟練地運用生物信息知識去分析和解決問題，從而更好地理解生物信息學的作用。
參考文獻：
[1]徐光憲.21世紀是信息科學、合成化學和生命科學共同繁榮的世紀[J].化學通報，2003，66（1）：3-11.
[2]鐘揚，張亮，趙瓊.簡明生物信息學[M].北京：高等教育出版社，2001.
[3]陳銘.生物信息學[M].第二版.北京：科學出版社，2015.
【關鍵詞】大學本科 生物信息課程 建設 教學
生物信息學（Bioinformatics）是80年代末隨著人類基因組計劃的啟動而興起的一門新的交叉學科，最初常被稱為基因組信息學[1]。廣義地說，生物信息學是用數理和信息科學的理論、技術和方法去研究生命現象、組織和分析呈現指數增長的生物數據的一門學科。生物信息課程目前還屬于一個新興學科，發展時間比較短，再加上生物信息學研究的范圍廣、相關數據與分析工具資源繁多、涉及多學科知識、尚缺乏系統成熟的理論方法、正處在迅速發展中等一系列特點，因此該課程的發展一直面臨較多的困難。但隨著生物技術在社會發展中包括農業、醫療、生物技術等相關應用的越來越廣泛，生物信息學的作用也越來越突出。因此，加強大學本科生生物信息學課程的建設和教學，對于促進生物信息學本身的發展和大學生自身綜合素質的提高有重要意義。本文就目前大學本科生物信息課程的建設和教學策略進行探討，為促進生物信息學發展打下基礎。
1.結合課程本質，加強教材的編寫
生物信息課程涉及分子生物學、生物技術、計算機網絡、信息獲取、數據挖掘、人類基因組等學科課程的內容，是一門非常典型的交叉學科，因此對于生物信息課程的建設要站在更高的平臺上。首先，要選擇合適的教材[2]。目前生物信息課程的開設還處于起步階段，系統的教材不多。而且各學校學生的具體情況也有很大差異，因此要結合學生的具體情況，以及學校自身的授課方向，選擇恰當的教材。有條件的學校應該編寫校本教材，這樣更有利于學生的學習。這樣最大的好處在于可以形成獨立的教學體系和教學大綱，并將傳統的驗證性實驗改為設計性實驗，不僅開設了課程設計，還開設了一周的本科生科研訓練課程，以最大限度的激勵學生學習的積極性；第二，要積極推進兄弟院校間的交流。作為一門新興的交叉課程，不同學校間所總結的經驗各不相同。為了盡快提高教學效率，推進課程的發展，必要的交流是非常重要的。通過交流，可以有效的節省各自摸索的時間，使教材的編寫和其他相關的教學研究更有目的性。
2.加強教學與科研相結合，提高學生的實踐能力
生物信息學是一門以生物技術、統計等相關知識為基礎的課程，因此試驗和實踐在此門課程中非常重要。一方面是教師自身要積極地參與科研，用更多前沿的理論和實踐知識來武裝自己的頭腦，這樣才能在教學實踐中用更加具有說服力的知識吸引學生。另一方面，教師也需要結合自身實際情況組織學生參與科研實踐。比如華中科技大學的生物信息課程，就在教學過程中有效推行了“學研”結合的注重素質與能力培養的教學方法[3]。經過實踐，不少本科生在課程學習過程中對很多生物信息學問題產生了濃厚興趣，并自主地利用課余時間進行研究，不但有效提高了實際動手能力和學習知識的主動性，而且有的本科生在課程結束不久便完成甚至正式發表了優秀的研究論文。
3.轉變課堂模式，充分利用現代教育技術
生物信息學課程之中有很多都是非常抽象的知識，如果教師單純的用板書去描述，用語言去講解，可能會影響教學效果。因此，在教學實踐中，教師要充分利用現代教育技術，包括計算機、網絡、多媒體等，用更為直觀形象、便捷的方式來激發學生的學習興趣，拓展學生思維[4]。比如在講解蛋白質二級結構預測時，教師就可以用Flash形象將這種螺旋、折疊和無規則卷曲的特征做出來，然后慢慢的一幀一幀的去播放，讓學生可以立體地看到不同結構的區別，這樣學生自然就會慢慢的產生興趣。另外，教師還可以利用網絡平臺，讓學們分小組對一些現象進行研究，通過文獻查閱、分析交流，將結果做成PPT，展示給全班同學，以此來調動學生們的主體性，使他們更好地參與課堂活動。
4.結語
生物信息學是生命科學和信息科學等多學科交叉融合的新興學科，是當今全球最具發展前途的學科之一。但是，生物信息課程作為一門新興課程，其課程建設和教學模式必然有很多問題存在。因此，結合教學實踐不斷的加強對該門課程的研究，這對于進一步發展生物信息課程，以及目前正在廣泛開始的生物信息專業的發展，都具有舉足輕重的意義。為此，我們就需要一方面要提高教師自身的綜合素質，另一方面還要加強該門課程所需要的實踐條件，只有這樣才能更快、更好的促進生物信息課程的快速發展。
參考文獻：
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[2]孫嘯，陸祖宏，謝建明.生物信息學基礎[M].北京：清華大學出版社，2005：3.
生物信息學教學模式探索任務引領生物信息學是用數理和信息科學的觀點、理論和方法研究生命現象、組織和分析呈現指數增長的生物醫學數據的一門學科，它是生物醫學、數學、信息科學以及計算機科學等諸多學科的嶄新交叉學科。生物信息學幾乎是今后所有生物（醫藥）研究開發所必需的工具。
21世紀是生物科學的世紀。近年，我國生物技術公司對生物信息學人員的相關需求也迅速增加，浙江理工大學生命科學學院生物技術專業在進行了行業調研并進行專業課程體系構建研究后，于2006年定位和開設了生物信息學課程。該門課程經過8年多的建設后，對教學團隊的建設、課程目標的設定、教學內容及教學教法的選擇等方面進行了卓有成效的探索，這些探索所形成的結論，可為即將開設或正在進行該課程教學改革的學校提供可借鑒的經驗。
一、生物信息學的課程特點
諾貝爾獎獲得者W.Gilbert1991年提出了這樣一個觀點：傳統生物學解決問題的方式是實驗的，而現在，基于全部基因都將知曉，并以電子可操作的方式駐留在數據庫中，新的生物學研究模式的出發點應是理論的，是一個科學家先從理論推測出發設定研究目標，然后再回到實驗中去追蹤或驗證這些理論假設。而生物信息學研究正是從英特網上源源不斷地采集數據，進行分析、歸類與重組，發現新線索、新現象和新規律，用以指導實驗工作設計，是一條既快又省的研究路線。它對于找尋一個研究項目的突破口是非常重要的，選定合適的研究出發點，可避免許多不必要的重復，最大程度節約研究資源，使研究成果最大化。鑒于該門技術對生物科學的理論、實踐要求以及對信息技術掌握的要求，生物信息學課程與其他課程的教學有很大不同。
1.在課程目標定位中，提高學生對相關網絡資源的使用能力是該門課程的重要目標之一。學生必需使用強大的搜索功能實現數據儲存、檢索和分析，學校在教學資源配置上必需向此傾斜。
2.該門課程學科交叉性強，所涉及的生物及計算機等學科的相關知識更新都很快，導致其理論和實踐內容不斷推陳出新，這使得在教學內容選擇上要緊跟這些更新，不斷進行調整。
3.課程教學實踐性強，同時涉及生物技術專業實踐和計算機應用技術的實踐，這需要教師在授課過程中根據學生的學習規律合理安排實踐項目，發揮好這兩種技術的協同作用。
二、生物信息學課程教學模式探索
1.教學目標與其所培養學生的核心技能
合理的課程目標與定位是決定課程建設成敗和教學效果的基礎，其主要依據是人才培養需求與授課對象的實際情況。經過對該門課程教學對象的研究發現，在生物專業課程體系下培養的本科生，其前導課程主要集中在生物領域，通常沒有系統的學習過計算機、信息技術、編程等知識。對信息檢索、模型建立、軟件的識別及應用的能力相當薄弱。因此，本門課程將提高學生的信息技術能力也作為一個重要的課程目標。學生在本門課程中將學習與生物技術相關的各種數據庫和軟件的使用。當然，對學生信息技術能力的要求也定位在能使用、會使用就行，不需要將學生掌握生物數據庫構建和軟件開發作為課程教學的目標。
在課程目標的設定過程中，應牢記高校對文化的傳承的功能，要使學生了解生物信息學發展的歷程。在生物信息學學科發展過程中所涌現出來的著名學者，眾所周知的震撼人心、啟迪心靈的奇聞秩事，能使學生對這門課程產生濃厚的興趣，甚至更深刻地領會這門課程的含義。
熟練掌握生物數據庫的檢索和使用是生物信息學課程教學的首要目標。到目前為止，生物學數據庫總數已達500個以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白質一級結構方面有UniProt、SWISS-PROT、PIR和MIPS等；在蛋白質和其他生物大分子的結構方面有PDB等；在蛋白質結構分類方面有SCOP和CATH等。各數據庫均通過Internet提供多種形式的數據檢索服務。例如，NCBI-GenBank數據庫就提供Retrieve（Email），Entrez（Web集成信息檢索）及Query（Email集成檢索）等多種方式的檢索服務。這類檢索服務是生物數據庫所能提供的多種服務中最基本的信息共享和應用服務，也是生物專業學生和科研工作者經常使用的。在教學過程中需通過設計檢索任務來完成對這些數據庫使用方法的學習，如通過生物數據庫檢索家蠶profilin基因的相關信息。
增強學生使用生物信息處理軟件的能力，是生物信息學課程教學的重要目標。在世界各地，科學家每天都要通過序列比對軟件進行成千上萬次的序列比對。學生需要通過課程的學習熟練掌握各種生物信息處理軟件，有時還有必要進行一些簡單程序的設計，進而掌握發現新線索、查找新規律的工具。例如，目前，借助于生物信息手段的蛋白質預測是提供蛋白質結構及功能信息的重要方法，對這種預測方法的學習將使學生更多更快地了解蛋白質的信息，加深對生物技術科學的理解和運用。除了生物數據庫和生物軟件使用學習外，還要著重體現生物學文獻調研和閱讀、論文撰寫等基本能力的訓練，如EndNote文獻管理軟件的使用。
2.教學內容選擇和教學順序的組織
生物信息學的課程教學內容的選擇，要緊隨生物信息學的發展方向，涵蓋最前沿知識和最先進技術領域。與此同時，教學內容的選擇還應充分考慮學生基礎和對該門課程的需求。生物信息學選課學生通常有兩類，一類是具有較為扎實的生物學基礎的學生，他們學習目的非常明確，其學習重點在于提高對生物信息實驗所得結果的分析解釋和驗證能力。另一類是生物學基礎相對較弱的學生，這些學生主要是為了了解生物信息學發展前沿、掌握檢索能力以及初步的分析技能，對分析、處理、預測結果的驗證涉及不多。無論哪種學生，都比較欠缺信息技術方面的知識，因此，這類知識在前面部分介紹。而后面部分則隨學生的類型有所改變，我們根據授課學生的分類選擇不同的授課內容和授課重點，嘗試據此來劃分教學組織的各個階段，在每個教學節點精心設置任務（如表1所示）。
與其他課程的教學一樣，生物信息學課程的教學需遵守學生對知識的掌握規律，其內容的選擇與安排應按照循序漸進的原則。從第一階段到第二階段，教學內容“由易到難”。隨著教學過程的深入，課程內容更側重于對生物信息學某一專業領域的引導，此時授課教師的指導更加重要，這類領域往往與開課院系專業的優勢研究領域和導師研究方向相結合。
3.課程教學方法的改革
生物信息學是一門涉及知識面深刻而廣泛，學生獨立自學的難度很大的交叉科學。依據建構主義教學理論的特點，這類難度大、技術性和實踐性強的課程要特別重視以學生為教學主體的教學方法，應嘗試從任務引領入手，將生物信息學的一些重要學習內容逐步展現出來。
在生物信息學教學中，教學內容側重于任務引領，設定與學生生活相貼近的、接合學科發展前沿的引領任務。例如，可以從高水平雜志（Nature、Science）上根據任務引領的關鍵詞搜索綜述，根據綜述總結出該任務發展脈絡，提煉教學任務，將較為抽象的計算機算法、生物學基礎知識融于任務中，使學生有積極參與的意愿。及時將任務相關工具提供給學生，或是提前引導學生自己查詢工具，使學生有完成任務的基礎。
學生在每個節點都非常清晰地知道下個節點的主題，并在完成教師的任務過程中，構建局部知識框架，形成自己的見解。教師需在課堂上和課堂以外及時掌握學生對各個節點知識的掌握情況，找到學生的最近發展區，針對重點、難點解惑，提高教學效果。這樣可以使選擇的教學任務吸引學生、引領學科前沿，還能在教學過程與學生的互動中有效地實現教學相長。
4.重視切合課程設計的教材編寫
生物信息學不同于其他學科，其很多內容和知識節點更新很快，很多最新成果必須教師根據生物信息學發展前沿及時整理和總結，其教學內容設置著重于保證教學內容的先進性和前沿性。教材的更新和修訂周期較短，幾乎每學期均需要重新修訂。
2001年，教育部在[2001]4號文件中明確要求直屬高校的“本科教育要創造條件使用英語等外語進行公共課和專業課教學”，在信息技術、生物科學、管理、金融、法律等專業力爭在3年內使外語講授的課程達到所開課程的5%～10%，尤其強調了生物科學更要先行一步。現實情況也使英文自編教材的編寫刻不容緩，現在，絕大部分前沿生物數據信息（最主要的核酸和蛋白質）數據庫均為全英文操作界面，操作者只有熟練掌握生物信息學英文術語才能自如地使用該系統，才能更有效的進行生物信息學的學習和研究工作。在英文自編教材編寫時，理論部分的參考書我們精心應選定了具有非常嚴謹理論體系和反應了最前沿生物信息技術的《BIOINFORMATICS：Databases，Tools， and Algorithms》。編寫時需要特別注意應依據教學設計來設定來序化任務，突出不同教學階段的教學重點，使學生學習過程是個循序漸進的過程。我校采用的自編教材根據教學階段共設置五個引領任務：
（1）Pubmed檢索profilin基因研究進展；
（2）家蠶profilin基因結構分析與PCR擴增引物的設計；
（3）家蠶profilin基因同源序列的獲取與進化樹的構建；
（4）家蠶profilin蛋白二級和三級結構的模擬；
（5）家蠶profilin蛋白理化性質和功能位點的分析.
5.合理配置網絡資源和多媒體教學資源
首先，學會利用互聯網、計算機、數據庫和應用軟件進行生物信息分析的基本方法和技能本身就是生物信息學教學重點。以往普通的多媒體教室已難以提供一個交互式的網絡化、信息化的教學環境，如果想上好生物信息學這門課程，網絡資源和多媒體教學資源的應用，將貫穿于整個生物信息學課程（從任務下發及申領、任務控制及執行、任務完成結果檢驗與反饋）的整個教與學的過程。而我們通過極域電子教室和學校4A網絡教學平臺結合，較好的實現了生物信息學交互式的網絡化、信息化的教學環境。
課前，教師通過網絡平臺將任務教學內容、任務序列、工具等傳遞給學生，學生通過登陸互聯網絡，利用網絡資源和軟件嘗試完成預習任務。此處可以設置學情反饋點，教師通過網絡論壇等形式掌握學生預習情況。授課過程中，教師利用教師機客戶端的文件分發系統將任務教學內容、任務序列、工具等發送到學生桌面，再通過廣播教學多媒體技術為學生形象的講解任務內容以及完成方法。每位學生在教師的監督下在互聯網上執行任務。教師在監控學生完成任務過程中，不斷的得到學生任務進程的反饋，對于任務中學生出現共性問題，利用網絡、廣播教學或演示等形式及時解決。課下，學生同樣可通過學校4A網絡教學平臺將任務報告、作業、問題和意見等反饋給教師，教師在平臺上批改任務報告后將成績和評語發送給學生，讓學生及時了解自己的學習情況，師生還可以通過平臺中的網絡論壇進行問題討論等。網絡環境下的生物信息學任務引領式教學，不僅能提高學生的學習興趣，還能創造更為有效的師生互動信息教學環境。
三、結束語
經過多年的生物信息學教學實踐發現，如果想建設好生物信息學課程，我們需要設定非常清晰的教學目標，理清課程需要培養學生的核心技能；結合行業發展的技術前沿精心選擇教學內容，合理序化教學順序；要依據建構教學理論，重視以學生為教學主體的教學方法，嘗試從任務引領入手引領學生學習，提高學生的學習興趣；要重視切合課程設計的教材編寫，理論部分引自精選英文參考書，設計教材結構應切合任務引領的教學方法；合理配置網絡資源和多媒體教學資源，加強學生互動，為成功地實現“反轉課堂”提供保障。
參考文獻：
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無
(i0002)沉痛悼念喬群教授 無
(i0003)中華醫學會整形外科分會血管瘤與脈管畸形專業組第一次學術交流會會議紀要 胡曉潔 江成鴻 林曉曦
(i0004)《中華整形外科雜志》2011年總目錄 無
臨床論著
(401)乳腺癌保乳術后腹腔鏡帶蒂網膜瓣一期重建術 宋向陽 管丹丹 林輝 戴益 鄭雪詠 朱一平 王先法
(405)重度褥瘡的臨床治療經驗 許喜生 馬錚錚 周永生 歐才生 程勇 陳凱 李柏同 周海洋 胡永才
(411)咪喹莫特治療嬰幼兒血管瘤 馬剛 林曉曦 江成鴻 陳輝 李偉 胡曉潔 金云波 陳達 陳曉東 葉肖肖
(415)小兒頸部巨大囊狀淋巴管瘤的手術治療 劉大看 馬玉春 郭曉楠 朱曉爽 董長憲
讀者·編者·作者
(417)本刊對論文中實驗動物描述的要求 無
臨床論著
(418)游離脛后動脈穿支皮瓣修復手、足背皮膚缺損 趙風景 張興群 姚建民 馬亮 張龍春 陳瑩
(421)改良vechitti陰道成形與腹膜陰道成形術的對比研究 董麗霞 陳樹波
(424)型尿道上裂的解剖學修復 李養群 潘煥麗 唐勇 陳文 趙穆欣 楊? 劉曉吉 胡春梅 劉媛媛 馬寧 謝淼
(427)懸韌帶松解延長術后延長長度預測模型的建立和驗證 王洪一 陶靈 陳亮 曹川 李世榮
實驗論著
(431)p57^kip2和maspin在病理性瘢痕組織中的表達 蔡玉梅 朱世澤 鄭志芳 楊維群 吳文藝
(437)飼服環磷酰胺對兔耳早期增生性瘢痕組織的影響 邵家松 孟德峰 岳毅剛 周海 花鳴春 張敏
(442)血管內皮干細胞動員劑對糖尿病小鼠顱骨缺損愈合的影響 王曉霞 stephen warren
(448)四氯二苯二?f英致胎鼠腭裂作用機制的初步探討 蒲亞蘭 劉麗玲 甘立強 何曉夢 傅躍先
生物信息學
(453)基于文獻挖掘的增生性瘢痕相關基因的生物信息學分析 黃琛 李博侖 秦澤蓮
工作研究
(461)胸大肌后與腺體后隆乳術后患者損傷情況比較 郭科 孫家明 蘇永勝
(462)奈福泮與曲馬多預防整形手術腰麻-硬膜外聯合麻醉寒戰的效果比較 張治明 歐陽帆 王劍鳴 趙振龍 張安生
經驗介紹
&nb
sp; (464)鄰指指動脈島狀皮瓣修復手指皮膚軟組織缺損 侯橋 曾林如 王利祥 許良 吳國明 朱芳兵
(465)先天性狹窄及閉鎖八例手術治療體會 胡春梅 李養群 唐勇 楊? 趙穆欣 劉媛媛 陳文 馬寧
技術改進
(467)介紹一種微創無菌快速獲取可移植脂肪顆粒裝置 黃海玲 劉宏偉 佘文莉 徐媛 陳苑雯 謝波 肖麗玲
(468)薄膜涂色法在擴張皮膚面積測量中的評價 譚子明 沈為民 彭旦生
病例報告
(470)會陰嚴重燒傷患者再造一例 朱小平 包國宏 黃朝帥
(471)足拇趾離斷再植及踝前穿支皮瓣修復成功一例 儲國平 呂國忠 趙慶國 楊敏烈
綜述
摘要大學生在大學是生活、學習、交流一直是當前高校教育的重點；新就職的高校輔導員在工作中也有許多需要學習和提高的地方。本人根據自己的工作經驗，淺談我與大一新生共助成長的經歷經驗。
關鍵字高校大一新生對策共助成長
在大學里，大學輔導員已經漸漸成為了一個專業化的職業。自從2011年碩士研究生畢業后，我開始擔任2011級大一新生的班主任，我和學生們都一樣，都是新的，新的工作/學習環境，新的工作/學習陪伴者，新的工作/學習壓力。在這期間，我一直在努力學習班主任技能、了解學生心理、促進學生學習。學生們也積極努力的適應他們的大學生活，在這期間，我和他們互相交流，提出大學中遇到的問題，共同解決，做到了師生共助。
新專業的困惑生物信息學作為本世紀的一個新興學科，現在已經發展成為生物信息學專業和生物技術專業，國內大部分人對此還不熟悉，不知道該學科的過去和未來。在開學初期，曾有許多學生咨詢我轉專業的問題，也有咨詢本專業未來的問題。為了讓所有學生們能夠對生物信息學有個大致的了解，我開了個“我的生物信息”主題班會，從生物信息的過去、現在、和未來三個角度進行了講解，將生物信息學在生物醫學領域的重要性進行了重點的舉例講解，并給仍有困惑的學生分發專業論文進行閱讀，經過這一措施，學生們開始對本專業有了雛形的概念。
貧困生的煩惱在大一新生中，大約有一半來自農村，家境條件都很差。經常有學生向我咨詢找兼職的事情，也有學生向我傾述他們的家庭情況，我也時常與學生聊天，咨詢他們的家庭情況和同學的情況。剛開學初就有個學生找到我，咨詢專業和未來的事情。他家有3個孩子，兩個已經是大學生，還有一個2012年夏天也會考高中，家境貧寒，對本專業也不是很懂，不知道未來能賺多少錢？針對這種情況，我向他介紹了我校勤工助學崗位，也詳細介紹了本科生未來就業壓力，未來考研讀博的方式方法，這些方法能夠保證他們在上大學時不會為生活擔憂，我還介紹他去食堂給學生打飯。后來，這個學生每天到飯點都會去食堂打工，他的學業也沒有耽誤，在期末考試中獲得了班級第一的成績，并獲得了特等獎學金。在評完助學金后，有個獲得一等助學金的女同學找到我，她想主動拿出500元說要讓我給班級的兩個學生，她說這兩個女生天天在寢室吃饅頭，很少吃菜，看到他們都感覺很心寒，我了解情況后，對她說，這是我們輔導員的失職，這個錢不該她出，我們會在平時的勤工助學方面向他們有一定傾向，她也很滿意。經過這個事情后，我發現我對學生們了解的不是很充分，于是我找了幾個學生進行談話了解，在平時的活動中進行觀察。
為了更好的給學生創造勤工助學的機會，我通過向學院申請崗位、在網上搜索并核準崗位，在校園周邊路過時也會留意招聘廣告。一次，在醫科大學校內的西百倉買超市門口看到招聘廣告，我隨即咨詢了超市管理人員核實情況。經證實后，我記下電話號碼并發給生活委員，讓他們在學生中間進行宣傳，最后有三個學生分別在中午和晚上在那里打工。這一事件的成功處理也使我對貧困生的需求和能力有了初步的了解。
學習中的苦悶大學是個自主的環境，沒有家長和老師日日看管，沒有了早晚自習的強迫學習。有許多學生到學校后不知道怎么學習，不知道學什么。在一次班會上，我對學生在校學習情況進行了調查，結果所有人都去過圖書館上自習，50%左右的學生每晚去寢室樓外上自習，有30%左右在寢室自習室上自習；有55%左右學生上課聽課效果不好，只有一小部分學生對大學有過規劃。從調查中我意識到學生們目前存在迷茫的因素，不知道如何學習，不知道學什么的情況。為了讓他們能夠盡早恢復到正規的學習軌道上，我開始策劃建立學習小組，由幾個學習較好并有意有能力向他人講授的學生組成，他們的任務是從學生中搜集不會的題目或知識點進行講解。正在我策劃的過程中，學委找到了我，她說現在不知道怎么學，不知道學什么，不會的問題也不知道問誰，我向她講了下大學的學習思維和方式，也講述了我要組建學習小組的事情，她非常高興，也非常希望能夠快速組建。在第二天，我就通知各班班委會進行討論，闡述我的想法并和他們商量實施細則。最終由學委牽頭組建的學習小組非常迅速，每周安排了3次左右的專門講課，學生們的熱情也都很高。這個活動現在仍在進行。
為了檢驗大家的學習水平，我和學委商量對學生進行期中測試，考試包括了數學、計算機、英語六級考試題，只判卷，不排名。為了減少成本，我們和復印社商量用廢舊的單面紙復印，并購買他們的錯打印的單面紙作為答題紙。最后，三科考試在一周內的課余時間完成了，同學們反映不錯，學習小組也針對考試中錯誤較多的題進行了講解。點滴努力換成績，所有學生在2011年12月份的四級考試中，四級英語通過率達到了65.24%，期末考試的掛科率為13.6 %。對于這個結果，我表示欣慰，我認為應該將學習小組繼續進行下去，將階段測試進行下去。
新同學的生疏遠去他鄉求學路，聚在冰城同甘苦。總體來說，大一新生的交往能力，自立能力還是較強的，但是不乏沉默是金、見面飛過的尷尬場景。從心里學角度講，大學生具有渴望交往但又能力不足的矛盾。在開學半個學期后的對班級進行人際關系調查時，我發現男女同學存在不認識、不打招呼的情況。為了加強學生交流，促進學生之間的了解，我提出舉辦年級聯誼舞會、班級籃球賽活動。在舞會的策劃過程中，我提出要求學生隨機分組，隨機排座，加入組間競爭環節；在班級籃球賽中，我提出要求每組每個寢室最多2個人，男女組隊，進行半場4人對4人，要求兩男兩女，為了加強女生與女生配合，特指出女生投籃2分算3分，3分算4分。這些活動的開展極大程度的促進了學生之間的交流，也提高了他們參與活動的熱情。在這些活動的影響下，學生們自己還組織了食堂周末包餃子、校園尋寶等活動。
大學是個集學習、生活、工作、交流的場所，只有營造使學生們能多方面成長的環境，才能使他們擁有樂觀向上的生活和學習熱情，我們的高校才能培養成優秀的國家棟梁之才。經過與學生們的互助成長，學生逐漸適應了大學的生活，逐個解決大學中的問題；我逐漸了解了大學生的成長需求和成長中的困惑，也為工作的開展奠定了良好的基礎。
一、征文內容
（1）原子光譜分析;（2）分子光譜分析;（3）色譜法與分離科學;（4）電分析化學;（5）波譜分析（包括順磁、核磁共振）;（6）質譜分析;（7）顯微成像分析;（8）微流控芯片分析;（9）聯用方法與自動化分析;（10） 形態、表面及結構分析;（11） 生物分析化學;（12） 藥物和代謝物分析; （13）環境分析化學;（14）食品分析;（15） 蛋白質分析;（16）核酸分析;（17）納米分析化學;（18）分析儀器及裝置;（19） 質量控制; （20）化學計量學與生物信息學。凡已在刊物上發表或在全國會議上報告過的論文不在應征之列。此外，本次會議的交流形式包括大會報告、邀請報告、口頭報告和墻報交流，并設優秀墻報獎，誠摯歡迎積極參與 （http：//）。
二、征文要求
應征論文須用Word軟件編輯，包括題目、作者、單位、必要的圖表、結果和討論、主要參考文獻（2～5篇），用A4紙，版心尺寸為15 cm×24 cm， 標題用小三號黑體，正文用小四號宋體，全文（包括圖表）一般為一頁，請勿超過兩頁。文末須附英文題目、作者姓名和單位。截稿日期：2015年3月15日。
三、 收稿地址
網上投稿和會議注冊將于2014年10月1日開通，請盡量網上投稿。如果通過電子郵件投稿，請發至：，并在郵件中注明“會議征文”和論文第一作者及通訊聯系人的姓名、職稱、工作單位、郵編、聯系電話及E-mail。同時，為便于分類，請在郵件主題中注明稿件類別（如1原子光譜分析; 2分子光譜分析; 3色譜法與分離科學; 4電分析化學; 5波譜分析; 6質譜分析等）。
有關稿件的處理意見、會議具體日程、注冊費用、住宿安排等項事宜請見第二輪通知。會議籌備組聯系人：
楊光富： 027-67867800，;
鐘鴻英： 027-67862616，
張愛東： 027-67867635，
關鍵詞：入侵容忍；BLAST；InterProScan；Jemboss；生物信息分析
中圖分類號：TP311.52 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）10-2476-03
1 概述
1.1 生物數據庫與分析系統
隨著生物技術的深入發展和實驗數據積累，產生了海量的生物信息資源數據庫。一般來說，這些生物信息資源數據庫可以分為一級數據庫和二級數據庫。
其中，一級數據庫也稱為基礎數據庫，其數據資源是直接從基礎實驗研究工作中獲得的原始數據，它本身只是經過比較簡單粗糙的歸類、整理和備注注釋。二級數據庫則是在一級數據庫的基礎上，由不同的研究組織和研究者通過進一步的實驗分析和數據整理而產生，它往往針對特定的研究目標衍生出來，是對生物學知識和信息資源的進一步挖掘和應用整理 [1]。
許多科研部門與實驗室紛紛利用Internet與一級、二級生物信息數據庫進行鏈接，以滿足生物分析研究的諸多需求。但是這種資源鏈接方式往往受制于Internet環境的影響，運行的安全性能較差，存在著巨大的數據安全隱患和風險。考慮到目前越來越多的生物信息學分析軟件和數據庫可以通過 Internet免費下載獲取。因此， 可以采用第三代網絡安全技術來構建一個安全、高效的本地化生物信息學分析平臺，以滿足生物信息研究的現實安全需要。
1.2 入侵容忍技術
入侵容忍技術屬國際前沿的第三代網絡安全技術，也是信息安全領域的學術熱點。第一代、二代安全技術均難實現系統絕對安全。入侵容忍技術承認來自內外的攻擊不可避免，強調當受到攻擊時即使某組件遭破壞或被控制，仍能保證數據的秘密性與完整性、保證系統關鍵功能運行，從而仍能對外提供正常或降級的服務。入侵容忍機制常可用冗余與多樣性技術來實現。
冗余（Redundancy）是指配置多于實際應用所需的資源或信息。冗余的原理是重復配置系統的一些組件，當系統發生故障時，冗余配置的組件介入并承擔故障組件的工作，繼續執行原故障組件的功能直到該組件被修復。也即是說，即使所系統的一些地方失效或產生故障，通過使用冗余組件，仍能保障系統的繼續有效運行、減少系統的故障時間或改善服務性能，增強系統的安全特性。具體地，冗余可以設置在多個服務器和數據庫中，讓它們存儲和管理相同的數據信息。
多樣性（Diversity）是指資源或信息以異構的環境配置來進行數據信息資源的管理或存儲。多樣性的原理是在不同的服務器上運行配置不同的環境資源，如在不同的操作平臺之上（Linux或者Unix或者Windows），還可以設置應用程序也在不同的環境中運行（Apache，IIS等）。使用多樣性技術，系統之間以異構的方式組織，減少了單點失效等相關的錯誤風險，加大了攻擊者完全攻克系統的難度。
2 生物信息分析應用平臺的構建
2.1 系統構架
2.2 BLAST配置
BLAST （ basic local alignment search tool），即基本局部相似性比對搜索工具， 是美國國家生物技術信息中心（NCBI）提供的一套廣泛應用于在蛋白質數據庫或者DNA數據庫中進行相似性比較的分析研究工具。它結合了動態規劃算法和間接啟發式算法的優點，把數據庫搜索建立在了嚴格的統計學理論基礎上，大大提高了搜索速度，是目前在技術上非常成熟且廣泛使用的同源檢索工具[2][3][4]。
2.3 InterProScan配置
2.4 JEMBOSS配置
3 入侵容忍技術在平臺中的應用設計
在本系統中，采用冗余與多樣性技術來實現生物信息分析平臺入侵容忍方案如圖2所示[5][6]。外網的一級/二級數據庫可以直接下載到本地數據庫服務器中，因此在本模型中，僅考慮局域網內的應用。
在基于入侵容忍的生物信息分析平臺應用模型中，主要包括幾部分：客戶端用戶、服務器、Web服務器、數據庫服務器[7]。系統模型工作原理如下：當客戶（Client）通過Intranet訪問Web生物信息分析平臺時并提出服務請求（Request）時，首先經過由入侵檢測系統與防火墻互聯形成的外層保護組的過濾，并對請求數據進行驗證，如果請求為帶惡意的攻擊行為，檢測系統和防火墻保護組會對其進行控制和阻斷，然后丟棄該請求數據包。如果確認此請求包是可信任時就將此發送給服務器（必要時可以設置服務器組）。
客戶的請求進入服務器后，其內置的安全檢測模塊首先檢測請求的有效性，若請求無效，該請求的相關信息轉交給安全檢測系統繼續進行分析，如果安全檢測的結果表明該請求是具有惡意的，恢復重構模塊就對系統策略進行調整，如果請求不含惡意行為，會在審計控制模塊寫入系統日志，然后將其刪除。若請求有效，就將合法的請求轉發到Web生物信息分析平臺的服務器。
Web生物信息分析平臺的服務器接收到服務器轉發的請求后，執行入侵容忍策略的服務方針。該方針根據負載平衡的原則決定具體由哪些生物信息數據庫服務器來執行請求，執行請求的全部過程都在集合成員一致性協議的指導之下進行。由于生物信息數據庫服務器采用了冗余和多樣性的技術配置，在異構環境下提供的是相同的數據服務，不會影響生物信息分析結果。此外，一致性協議還監督數據庫服務器中成員（如DB2、Oracle、SQL Server等）的狀態，能及時發現由故障引起的不一致，對有故障的數據庫服務器進行隔離、處理。最后將除故障成員外的其他正常成員得到的一致的響應結果送回服務器。服務器檢查其有效性后將結果送到客戶端，形成最終響應（Response）。
在此應用模型中，如果數據庫服務器的響應結果沒有遵循一致性協議而產生不一致的情況，可以利用安全管理組中的恢復重構主動根據來自系統中其它模塊的分析信息，判定系統當前的安全級別，采取相應的重配置策略，對相關的組件進行重配置，恢復有故障的數據庫服務器，從而保證系統能夠提供正常或降級的持續數據服務，大大增強了生物信息分析平臺數據的正確性和安全性。
4 結束語
近年來，國內外有關研究機構和實驗室數據資源被非法入侵的事件屢見不鮮。構建生物信息分析平臺時，如果往往只是簡單應用第一代、第二代的網絡安全技術，對于關鍵、重要的生物信息資源保護十分有限。國外已經有一些科研機構應用入侵容忍技術對重要數據資源進行保護，且取得了良好的效果。該文初步應用了第三代網絡安全技術——入侵容忍技術，設計了生物信息分析平臺的應用模型。下一步工作將要圍繞著模型核心組件與重配置策略進行更深入的研究，同時研究生物信息分析系統的工作性能，利用仿真工具對平臺進行相關功能測試。
參考文獻：
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優秀本科畢業論文感謝信范文【一】
在這四年本科學習接近尾聲時才能深刻體會到時間的飛逝，在家鄉四年的學習生活使我受益匪淺。經歷大半年時間的磨礪，本科畢業論文終于完稿，回首大半年來收集、整理、思索、停滯、修改直至最終完成的過程，我得到了許多的關懷和幫助，現在要向他們表達我最誠摯的謝意。
衷心感謝我的導師胡毅夫教授，胡老師嚴謹細致、實事求是的治學態度，認真勤奮、不知疲倦的工作作風，思維敏捷、銳意創新的研究風格以及對科研的執著追求都將使我終生難忘，時時鞭策我努力工作。
衷心感謝彭述權老師、樊玲老師，彭老師學問扎實、思維開闊、治學嚴謹且具有創新精神，在試驗研究上的認真和細致讓我肅然起敬，在理論分析上的高屋建瓴讓我欽佩;樊老師在試驗方案和現場給我們的很多建設性的意見讓我們的試驗柳暗花明，讓試驗順利開展。
感謝和我一起做試驗的塔里木大學的王強、馬光誠同學，感謝所有在我科研和生活中給我關懷和幫助的老師和同學。
感謝我的家人，一路走來，謝謝你們對我的支持、包容和激勵。是你們熱切的期盼和溫馨的鼓舞讓我有了不竭的動力，勇往直前。
感謝我的同門師兄弟馬元軍、烏青松、馬莉、謝小明等。難忘四年與大家的朝夕相處，那些曾有過的爭執與歡笑，并肩奮斗與酣暢對飲以及汗灑疆場的意志與酒入愁腸的情誼，都是一生中最美的回憶。同學志四海，天涯猶比鄰。分別的日子里，青春永不散場。
紙短情長，想要說的太多太多。
這一次轉身過后，我們又踏上了新的航程。人生所有的相遇都是久別重逢，重逢只為了不期而遇或相約而至。前路漫漫，大家且行且珍重!
優秀本科畢業論文感謝信范文【二】
感謝國家自然科學基金課題基于粗糙集理論的地理信息服務演繹推理研究對本研究工作的資助，該基金課題由苗立志老師負責，研究期限為XX 年1 月-2XX年12 月。本文研究工作是在苗立志老師耐心指導下完成的，苗立志老師總能給我提出建議，使我把握住方向，非常感謝苗立志老師在我本科四年學習生涯中，對我生活方面的幫助、學習能力方面的提高、科研工作方面的關心，并指導我沿著正確的研究方向一步一個腳印的前進。
感謝地理與生物信息學院的領導，給我提供了良好的學習環境，感謝陪伴我四年的本科同學：陳金群、徐亮、蔣志遠、潘多，感謝他們四年來對我生活上、學習上的幫助，祝愿他們都能找到滿意的工作，感謝我父母的支持，感謝父母無私的幫助，感謝在百忙之中評閱論文和參加答辯的各位專家和教授!
優秀本科畢業論文感謝信范文【三】
時光飛逝，轉眼四年緊張充實的大學生活就即將結束了。在這四年的時間里，我收獲很多，不論學習還是生活上。現在即將結束這一切，我的心里雖滿是不舍但也充滿感激。在論文完成的此刻，特向所有關心過和幫助過我的老師同學及所有人表示由衷的感謝!
在這短暫的四年里，我首先要感謝我的導師齊雁冰老師，在我人生最關鍵的時期得遇恩師是我的幸運。無論是在學習和生活中，齊老師都給予了我莫大的關心和幫助，并以其嚴謹的教學態度和寬以待人的作風影響著我。每當我在學習上倦怠的時候，齊老師都會督促和鼓勵我;在我遇到困難時，齊老師會悉心為我答疑解惑。我的論文是在齊老師的悉心指導下完成的，從論文的選題、實驗設計、論文開題、發表期刊論文以及畢業論文的撰寫，都傾注了大量精力和心血。值此論文完成之際，謹向齊老師致以我最崇高的敬意和由衷的感謝!
感謝常慶瑞老師，常老師以其嚴謹的治學態度、淵博的學識和對教育事業的熱情感染著我，讓我懷著無限的激情面對我的科研生活!
感謝師弟楚萬林、師妹蒲潔在我生活和實驗中給予的關心和支持!
感謝論文實驗開展過程中，實驗室各位老師在實驗儀器和測試過程中給予我的方便和指導!
感謝劉夢云老師在我的導師出國學習的這一年里給我的幫助與支持!
回首四年的本科生涯，有那么多的老師和同學給予了我幫助，有太多太多的人需要感謝，感謝劉京老師、陳濤老師、高義民老師，感謝學院田宵鴻老師、楊巖榮老師、任曉萍老師、哈力娜老師、李景林老師等，在我學習和科研等各方面為我提供的幫助。
中圖分類號：G40－012 文獻標識碼：B 文章編號：1008－2409(2007)03－0569－02
二十一世紀國家之間的競爭歸根結底是人才的競爭，面對社會和科技發展對高素質人才的需要，全面提高大學生的綜合素質，培養適應科技發展和經濟建設需要的創新人才，成為當前我國高等學校教學改革的熱點。二十一世紀同樣也是生命科學的世紀，生物信息技術，人類干細胞技術，克隆技術，轉基因技術必將使生物技術產業成為二十一世紀最重要的產業。作為生命科學最重要組成部分的醫學科學，也將迎來跨越式發展的新時期。因此培養面向二十一世紀的高素質醫學人才，迎接生命科學世紀的挑戰，是所有醫學教學工作者應該高度重視的問題，這就要求我們必須從我國國情出發，制定新世紀醫學教育跨越式發展戰略，加快推進我國的醫學教育改革，全面實施醫學生的素質教育。
1 生命科學發展與醫學科技進步
十九世紀中葉，細胞學、進化論和經典遺傳學即孟德爾遺傳定律的創立，為生命科學的發展奠定了堅實的前期基礎，基因論和DNA功能的確定，尤其是DNA雙螺旋結構的發現在生命科學發展史上具有劃時代的意義，是二十世紀生物學領域極為重要的發現，它為現代分子生物學的發展奠定了基礎。分子生物學的成熟和計算機技術的迅猛發展，使人類破譯自身全部密碼成為現實，1990年發起的“人類基因組計劃”今天已經完成人類基因組作圖和測序。接下來，將是闡明基因組的功能，這就要清楚細胞的基因表達譜和蛋白譜及其調節和控制，因此分子生物學的重點將從基因組轉到蛋白質組學，人類對生命科學的研究將進入“后基因組時代”即功能基因組時代。其內容包括建立單核甘酸多態型(SNP)為代表的DNA序列變異的系統目錄，從而揭示人類疾病的遺傳學基礎，認識基因組在轉錄核翻譯水平的表達及其調控機制，通過對進化不同階段的生物體基因組序列的比較，發現基因組結構組成和功能調節的規律，并利用各種模式生物體的基因敲除和轉基因來揭示基因的功能。在微觀層次對生物大分子的結構和功能，特別是基因研究上取得重大突破后，正深入到在分子水平上對細胞活動、發育和進化，以其腦功能進行探索，從分子、細胞、模式生物和整體水平對腦和神經系統進行多層次的綜合研究的神經生物學正成為生物學發展的下一個高峰。生命科學從群體、個體、細胞到分子水平深入的發展，使得醫學能夠在微觀水平逐步闡明許多生命現象和疾病現象的本質，極大地促進了醫學科技的進步。自1982年世界上第一個基因工程藥物重組人胰島素上市以來，經過20多年的發展，世界范圍的生物醫學技術產業正在蓬勃興起，生物醫學技術正在猛烈的沖擊著世界經濟，同時也給廣大患者帶來了福音，基因工程藥物和疫苗正走進尋常百姓家。隨著克隆技術的成熟，人們可以用克隆的器官代替已壞的自身器官。而將來科學家可以設想用基因芯片、蛋白芯片組裝成“納米機器人”，通過血管送入人體診斷疾病，攜帶DNA更換或修復有缺陷的基因片斷。因此隨著以后基因功能的清楚，生物技術的發展，將使人類不僅能了解生命，而且能夠操縱生命過程，它將改變現有的醫生看病模式，人們將擁有記載個人生理、病理信息的生物芯片，醫生在對疾病進行診斷、治療、預防方面將做到個性化，精確化。
2 中國醫學本科教育的現狀
改革開放以后，中國的大學醫學教育已經取得長足的進步，醫科大學畢業生投身入救死扶傷，全民保健，在構建和諧社會、實現社會主義現代化建設過程中作出了重要的貢獻。然而隨著經濟、科技的發展，社會對醫學的要求有了明顯的提高，傳統的生物醫學模式向新的醫學模式的轉變，引起了疾病觀、健康觀、衛生觀的根本轉變。這就要求新時代的醫學研究者以整體化、系統化、科學化、社會化的觀點去研究和處理人類健康與疾病問題的思維方法和行為方式。而現有的醫學本科教育方式已經不能適應社會對醫學的要求，目前醫學本科教育存在的問題集中體現在學生創新意識和創新能力嚴重不足。
同志指出，“創新是一個民族的靈魂，是一個國家興旺發達的不竭動力”，“創新精神是我國民族幾千年來生生不息、發展壯大的重要動力”，“創新的關鍵在人才”。因此培養學生的創新能力關系到我們民族的興旺。
從以往高等醫學院校輸出的人才素質的特點看，也非常明顯地表現出上述特點。具體地表現在綜合判斷能力較差、缺乏科學思維方式的指導、獲取醫學科研和醫療實踐新信息的能力和創新意識較差。傳統臨床醫學人才培養模式是以教師授課為主要教學組織形式，是以理論灌輸為主的“填鴨式”教學模式，這種臨床教學方法陳舊、呆板：教師整個課時以灌輸式教學為主，學習過程枯燥被動，缺乏興趣，無法激發學生求新意識與創新意識，理論與實踐脫節。由于注重理論的學習，與實踐相結合不夠，缺乏實踐能力的培養，容易出現高分低能的現象，對學生的素質教育及創新能力的培養均有害無益。而醫學生往往僅僅滿足于書本，滿足于從老師那里接受已經或即將過時的知識，缺乏獨立思考，獨立分析的欲望和能力。學生對所學知識不敏感，缺興趣，少研究，不能或不敢運用所學的知識大膽地提出和分析新問題，更談不上有多少帶創新性的學術新思維。因此即使是那些本科畢業后進入研究生階段學習的學生，也由于本科階段在創新意識和創新能力方面的先天不足，不同程度地存在著自主選題難、科研上手慢、研究思路不活躍、研究方法偏傳統、攀登高峰缺勇氣、開拓創新與實力等現象，高水平的學位論文不多，在國際上有影響的學術成果更少，因而未能充分起到基礎和應用基礎研究生力軍的作用。
3 改革傳統教學方法，逐步培養醫學生的創新能力
3．1讓醫學生盡早接觸科研，培養對科學研究的興趣
醫學生是醫學教育的主體，激發他們學習醫學知識的興趣，調動他們學習的積極性和主動性，并逐步樹立牢固的專業思想，對于培養合格的醫學人才是極其重要的。學生可以根據自己興趣利用寒暑期或周末參加各教研室的科研活動，使教學與科研相結合，培養學生的科研興趣和科學思維的能力。更廣泛地組織和鼓勵本科生參與各種學術交流。學生參與的各種學校活動包括本專業的、跨專業的、跨校的、全國性的乃至國際性的學術交流活動。平時，也要讓本科生盡可能地參加一些教師的科研項目立項論證會、博士生和碩士生的開題報告會和論文答辯會，可以參加各學科最新研究的學習報告會，對原有的基礎實驗教學內容進行有效融合，減少驗證性實驗，增加綜合性實驗和設計性實驗，提高學生的能力。打破以往只有研究生才能進入科研實驗室的慣例，組織醫學專業學生早期進入感興趣的實驗室學習并實行導師制。在具有副教授職稱或高年資講師中選出思想政治素質好、有高度責任心的教師作為學生導師，明確規定導師的工作職責，要求他們在思想上和學習上給予學生指導和幫助。這樣，學生在導師的指導下積極參與實驗室的
科研活動，感受科研氣氛，培養了他們的科研興趣；使他們將書本知識運用到實踐中去，形成初步的科研思路；培養了科研實踐能力和與他人協作的能力；利用各種途徑主動學習的能力也有了一定的提高。
3．2充分利用現代信息技術，為創新人才培養提供先進的教學手段和方法
以計算機和網絡技術為核心的信息技術的發展，使得人類于知識、信息的獲取、傳播和應用發生了深刻的變革，也帶來本科教育教學手段和方法、學習方式的巨大變化。首先，學生利用計算機和互聯網，可以不受時空限制地多渠道獲得知識，學生對學習場所、學習內容、學習方式的選擇具有更多的自性和靈活性，使過去以課堂、教材、教師為中心的傳統教學方面臨新的挑戰。充分利用目前我國高校計算機已經基本普及、網絡快速發展的特點，應用多媒體授課，通過動畫增加對知識的理解和學習的興趣；鼓勵學生通過互聯網解答自己在學習中的疑惑，了解國外醫學的發展，學習生物信息學的基本知識，應用生物信息學論證自己的構想，自己設計實驗。讓學生有充分的動手機會，通過網絡增加對學過知識的理解和記憶。同時網絡資源的豐富性和共享性，使教師和學生同樣具有獲取知識的自由和網上交流的平等權利，因而有利于發揮學生參與教學過程的主動性，有利于激發學生的創新意識，有利于形成平等互助、教學相長的新型師生關系并將理論與實踐相結合。鼓勵學生提出自己的設想，培養其創新能力，鼓勵學生提出問題并想出解決問題的有效方法。為此，要充分認識現代信息技術對促進教學改革的獨特作用，進一步建設和完善校園網、數字化圖書館和多媒體課室，提高它們對本科生的開放度和服務水平，為創新人才的培養提供先進的教學手段和方法。
3．3學習醫學相關學科知識，提高解決問題的能力
關鍵詞：生物統計與實驗設計 教學手段 網絡教學 科研素養
《生物統計與試驗設計》是農學、生物科學等專業重要的學科專業基礎課[1]，是關于科學試驗的設計、實施、試驗數據的收集、整理、分析，以及結果解釋和推斷的一門科學。本課程主要是運用數理統計原理和方法于農學和生物科學研究，使學生理解試驗數據現象和本質的關系，樹立農學和生物科學研究正確的思想和方法。該課程教學的目的是使學生初步具有獨立處理和分析農學和生物學試驗數據的能力，為進一步學習各專業課程以及畢業論文設計與實施奠定堅實的基礎。揚州大學的《生物統計與試驗設計》課程在2010年入選國家精品課程。目前，該課程的授課對象包括農學院、園藝與植物保護學院、生物科學與技術學院以及環境科學與工程學院多數專業的本科生以及部分研究生。近年來，在該課程的教學改革實踐中，我們注重將科研和教學緊密結合起來，通過科研促進教學，著力提高大學生的科研素養。通過深化教學改革，注重學生能力的培養，有效提高了農科大學生的科研素養。利用科研豐富教學內容，使學生通過本課程學習，掌握了進行科學研究的深入研究模式。
1 教學內容與教學體系改革
近年來，本教研室在教材建設、教學內容及方法的改革、相關課程系統構建等方面進行了多方面努力，主要包括：
1.1 改革教學內容，適應新時期人才培養需要
根據夯實基礎、拓展外延以及課程內容現代化的要求，需進一步修訂教學大綱。教學大綱不是《生物統計與試驗設計》章節內容的簡單堆砌，而是本門課程教學的指導性文件；不只是課堂講授的大綱，還應是指導學生自學的綱要。《生物統計與試驗設計》是一門工具，學習的目的是為了應用這一工具處理和分析試驗數據，對教學大綱進行修訂，在把握本學科前沿知識的同時，強調生物統計方法的應用，同時注意介紹本領域前沿信息與新的統計方法研究進展，以提高學生的學習興趣。
1.2 與時俱進開設相關課程，加強學生動手能力
學以致用是生物統計學的最終目的，在目前計算機已經普及的情況下，利用計算機解決統計計算問題已十分容易。本教研室積極拓寬思路，先后為本科生和研究生開設了《統計分析系統SAS應用》和《常用統計軟件的應用》兩門校級公共選修課，每年授課人數超過200人。這一做法不僅可以使學生更好地理解本課程所講授的統計分析方法，更有利于學生拓寬知識面，以適應新時代的要求。除開設《生物統計與試驗設計》課程外，還應開設高級生物統計、試驗設計、數量遺傳學、統計基因組學、生物信息學等多門后續相關課程。這些課程大多是作物遺傳育種、植物生物技術專業研究生的學位或必修課程。對進一步加深對《生物統計與試驗設計》課程的理解起到重要作用，此外還對作物遺傳育種、植物生物技術以及其他農學相關專業研究生的培養有較大作用。
1.3 規范教學環節，提高教學效果
在課堂講授、上機操作等教學過程中，注重革新教學方式，活躍教學氛圍，充分發揮啟發式教學的特色，從發現問題、解決問題入手引導學生，強化自覺學習的效果。教學過程中結合多媒體課件使用，但又不拘泥于多媒體課件，采用多種形式，激發學生的學習積極性，提高學習效果。另外，講授過程別注重統計基礎理論與統計分析方法與生產和科研實踐相結合，使學生對統計方法的了解與掌握更加實在。努力探討實踐互動式教學，改變傳授式教學中師生的距離感，采用計算機演示，上機等實踐環節，加深對知識點的掌握，熟練常用統計分析方法的學習與應用。多年來，本教研室一直采用試題庫出卷、試卷內容廣泛、題目嚴謹、嚴格考試、統一閱卷，判分標準合理，使生物統計課程歷來為各類學生所重視，使這一在農學院普遍認為較難學習的課程，被廣大學生所接受、理解并掌握，并能在畢業論文、科研實踐中加以應用。
1.4 突出精品，狠抓教材建設
教材建設是課程建設的基本內容之一，是保證教學質量的基礎。本課程教研組非常重視教材建設，早在上世紀八九十年代，本課程組莫惠棟教授就編著出版了《農業試驗統計》（第一版和第二版）和《實用農業試驗方法》等教材[2]。中國科學院生物學部委員、院士、中國作物學會理事長莊巧生研究員曾評價道：“《農業試驗統計》是一本好書，內容豐富，條理清晰，系統性、邏輯性、實用性都很強，不僅是大學本科生、研究生的好教材，也是農業科學特別是作物科學工作者的好工具書”。此外，為了與《生物統計與試驗設計》課程學習相配套，在1996年組織編著并出版了《統計分析系統SAS軟件實用教程》，該教材是國內較早介紹統計軟件的教材。為了進一步適應新時期的教學需要，本課程組又主編了《SPSS農業試驗數據分析實用教程》和參編了“十二五”規劃教材《生物信息學》等，形成了系列教材體系。此外，經高等教育出版社約稿，本課程組正在組織中國農業大學、華中農業大學等相關教師《生物統計與試驗設計》國家“十二五”規劃教材的編寫工作。
2 教學方法與教學手段改革
《生物統計與試驗設計》是農學類專業的一門重要的基礎課，該課程最大特點是概念多、公式多[4-5]。針對本課程的實際特點，在組織教學中，主要采取以下幾種解決辦法：①備課等各類教學活動，對重點難點共同研討，并提出解決方法和采取措施等原則性建議，再由各任課教師結合班級具體情況組織教學。②提倡啟發式、討論式的教學方法，教師的講解深入淺出，厚積薄發，層層剖析。采用講要點、講方法、講思路的教學方法，引導學生積極思考，學生參與和交互，提高學生的學習主動性。③提倡利用多媒體課件，錄像，網絡技術等輔助教學手段，結合板書進行教學，增強教學效果。本教研室在多年教學經驗的基礎上研制了單機版的“生物統計輔助教學系統”多媒體課件，該課件利用動畫演示、數據庫查詢、自測系統等方式引導學生學習該課程。完成了具有自主知識產權的DAS數據處理軟件的研制。建立了生物統計網絡教學系統。④滾動式教學手段的運用。由于統計課的內容前后連貫性很強，因此，從實例或學過的內容引出新的知識就顯得尤為重要。通常在一節課的開始，教師可采用提問或自我總結的方式，將上次課或與本次課有關的知識用精練的語言進行概括，起到帶領學生復習和理清思路的作用，然后順著這個思路引出新的知識。⑤堅持提倡學生的自主學習精神，使學生從“教會”到“學會”，最后達到“會學、會用”，使學生終身受益。
3 以科學研究促進教學
3.1 注重教學內容和教學體系改革
以科研促教學是做好《生物統計與試驗設計》教學工作的主要措施。在精品課程建設的幾年中，課程組成員群策群力，充分發揮集體作戰的優勢，努力爭取教育部和校級教改項目，先后承擔教育部、省教育廳和學校等多項教學研究項目，并將我們的研究成果應用到教學之中，對教學具有很好的促進作用。研究成果不斷充實到教學內容中去，收到了很好的效果。此外在教學過程中我們還經常聽課，互相討論，加深對統計分析理論的理解。并注重對探討的內容進行總結，積極撰寫教學論文，提高教學水平。
3.2 承擔其他科研項目，拓寬研究領域
實踐證明，科研工作對充實和更新教學內容、改善教學條件、增強教師素質、提高教學質量都有重要作用。因而本教研室的所有教師都是教學、科研雙肩挑的。目前，本教研室的教師主持和參加多項國家級（如國家自然科學基金項目、863項目，973項目等）、部省級（省自然科學基金等）課題20多項。近年來，在國際權威期刊上多篇，在國內自然科學核心刊物上70余篇，其中被SCI收錄的論文30多篇。此外，我們的研究成果曾獲得教育部自然科學二等獎等科研獎勵。以上的科研項目和研究成果，大多數與本課程密切相關，這對加深統計課程的理解，提升教師水平，提高教學效果有很大作用。因此，科學研究不僅促進了本教研室教學質量的提高，還有利于青年教師和研究生的培養。
在教學過程中，可以將教學與科研相結合，提高學生的學習積極性。例如，平均數的比較可用我們自己培育的新品種間產量的比較；緒論的教學可介紹自己在生物統計與田間試驗課程方面的科研成果，即把自己提出的胚乳性狀QTL定位方法、最大似然聚類方法、非線性擬合的縮張算法和多種具有國際影響的QTL定位新方法等介紹給同學，一方面建立自己在學生中的威信，另一方面又提高學生的積極性；在適當的時候將研究生處理數據資料的經典例子給同學講述，使他們意識到要靈活使用統計方法，才能發揮其最大的效益；把承擔的國家、省部級科研項目的內容從生物統計與田間試驗側面講述給學生，潛意識地培養學生的科學研究能力。
4 全新教學方式的使用
依托校園網，建立了生物統計網絡教學系統。本教學系統包含課程簡介、師資隊伍建設、教學大綱、課程教案、常用統計軟件的應用、習題集、統計軟件開發、教研教改和參考資料等內容。同時為方便同學生的交流，我們專門設立了網絡討論區。生物統計網絡教學系統的多樣性、形象性、互動性及靈活性等特點，改變了以往生物統計教學的抽象與難懂，促進了學生的學習積極主動性。除了建立了《生物統計與試驗設計》教學網站，為適應單機版用戶，我們開發了單機版的DAS（數據分析系統），目前2.0版本已經通過測試，即將在互聯網上。DAS系統包含學習系統和數據分析系統兩個部分。其中學習系統面向生物統計的初學者，為其提供一個良好的學習工具；而數據分析系統采用全菜單操作方式，類似Excel的運行界面，完美的圖形輸出方式來進行數據分析，涵蓋了課程中所涉及到的所有的統計分析方法。目前我們正在積極開發DAS系統的iPad版本和android版本。
5 在大學生科研素質培養中的作用
教研室堅持邊研究探索、邊試點實踐的方針，不斷總結經驗，全面規劃，重點突破。自2003年以來，參加試點實踐的有農學、農業信息技術、農村區域發展、生物技術、植物保護和應用化學等本科專業，學生人數1000人。具體效果主要體現在：①通過深化教學改革，注重學生能力的培養，有效提高了農科大學生的科研素養。利用科研豐富教學內容，使學生通過本課程學習，掌握了進行科學研究的深入研究模式：立題制定試驗方案選擇田間試驗設計類型田間實施觀察記載收獲、取樣、考種整理資料統計分析撰寫課程論文發現問題再次立題，深化研究。提高學生的分析問題解決問題的能力，為學生今后從事科學研究奠定了良好的科研素養。近年來，本科生將本課程所學習的教學方法應用到科研實習中，在國內外期刊上發表學術論文的本科生明顯提高，并已經有本科生將在SCI刊物。②為本科生考取研究生后進行科學研究奠定了方法論的基礎。開展統計軟件的學習，擴大學生的視野，提高學生的素質，為學生以后在科研工作中利用統計軟件解決實際問題奠定了基礎。近年來農學院考取研究生的同學將生物統計和試驗設計知識應用于科學研究中，數據分析的能力大大增強。
參考文獻：
[1]王永立，喬琳，樊淑華.生物統計學課程教學改革探索與嘗試[J].周口師范學院學報，2011，28（5）：82-84.
[2]莫惠棟.農業試驗統計[M].上海科學技術出版社，1992.
[3]蓋鈞鎰.試驗統計方法[M].北京：中國農業出版社，2001.
關鍵詞：大數據 情報分析 競爭情報 商務智能 生物醫學 政府治理 軍事情報
中圖分類號： G250.2 文獻標識碼： A 文章編號： 1003-6938（2014）05-0007-06
Intelligence Analysis in Different Domains and Its Development under the Environment of Big Data
Abstract Big data has caught the attention of five domains： competitive intelligence， business management， bioinformatics， government governance and military intelligence. In order to understand the differences between different domains of intelligence analysis， this article reviews the current status of the conception and practice on intelligence analysis across five domains， reveals the characteristics of intelligence analysis， and then illustrates the development of intelligence analysis across five domains under the big data environment， and points out the effects of big data for intelligence analysis.
Key words big data; intelligence analysis; competitive intelligence; business intelligence; bioinformatics; government governance; military intelligence
1 前言
不同研究領域有其自身的研究對象、理論源流、學術習慣以及概念框架體系，它們會深刻影響各領域對同一術語的界定和理解。如競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等領域不僅都會涉及“情報分析”這一概念，而且都是圍繞著情報分析而開展相關研究工作的。但是，這些領域中的情報分析的內涵與外延、實施情報分析的過程等均有其自身的特點，不可一概而論。本文的目的，是分析競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等五個領域中“情報分析”概念與實踐的特點，以及大數據環境下這些領域中情報分析的發展動向，揭示情報分析的學科差異，為建立統一的情報分析方法體系提供理論素材。
2 不同領域的情報分析及其在大數據環境下的發展
信息與情報是不同概念，情報是對信息進行深度加工或從各種文本中挖掘的知識，可以是一種產品、活動、組織，或是一組知識的專門表達形式[1-2];生成情報所采取的分析方法與執行過程稱為情報分析研究。對于競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等學科領域而言，它們的產生與發展與情報分析研究在具體問題域中的應用有著直接、密切的關系，盡管這五個領域對情報分析的概念理解及實踐特點不盡相同，但情報分析都是這些領域知識的核心內容，也是支持該領域研究的關鍵，而且，在大數據環境下，大數據理念與方法正在對這五個領域產生著深刻的影響。這是本文選取競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等領域作為研究對象的重要原因。
2.1 競爭情報領域
“競爭情報”（Competitive Intelligence，CI）是企業用來提高競爭優勢的情報分析工作，它通過感知外部環境變化、競爭對手的技術跟蹤等手段，建立一個關于競爭對手或外部環境的預警系統，并支持決策服務，使企業在激烈的競爭中維持優勢地位[3-5]。由此可見，CI是對外部競爭環境進行全面監控的過程，是一種“知己知彼”的交互分析過程。與其他領域的情報分析相比，通過CI分析所得到的情報更具有目的性、針對性及對抗性等特征，同時對自身跟對手的差距、潛在的機會等問題給出了解答。
企業進行CI活動時，合法性是開展整個活動的基礎，即CI活動必須遵守法律或商業道德規范。競爭對手或市場的相關信息主要是通過公開信息來源（如出版資料、科研報告、互聯網、新聞、數據庫、政策法規等）獲得，其它在不違法的前提下所能獲得的非公開發表的信息（如通過第三方獲取的信息、錄用對手公司的離職人員所獲得信息、人際網絡等灰色信息等）也是CI的重要信息來源[3][6]。也就是說，CI主要的信息來源是基于“文本型式”的科技文獻、網絡信息、政府信息、新聞、政策研究、產品信息等類型，并結合灰色信息來提高CI分析的有效性及真實性。從分析方法來看，因外部競爭環境復雜性與競爭對手多樣性而產生出多種CI方法，常見如定標比超、SWOT、專利分析、五力分析、財務分析等方法[5];此外，利[7]根據五力分析與SWOT分析拓展出基于競爭要素的CI四維分析框架。在技術工具方面，分析人員可選擇數據挖掘、文本挖掘、網絡挖掘、可視化技術、信息抽取、一般統計分析、軟件等方法或工具[8]，將數據或信息轉化為“可操作的情報”（Actionable Intelligence），再根據企業的不同需求（如管理決策、營運能力、市場監控等）形成各種情報產品（如每月情報通訊、咨詢報告、競爭對手文檔、形勢分析等），提供企業作為戰略行動依據、危機預警判斷、商業談判等重大決策參考。
大數據環境下，公開信息來源越來越多樣化，考驗著企業的情報獲取與分析能力，特別是企業對外部環境變化的及時感知與動態應變能力， CI在企業戰略預警與危機管理等方面發揮著越來越重要的作用[9]。從當前的研究與實踐來看，CI 面臨著“全信息源獲取”、“分析復雜化與實時化”兩個急迫解決的問題，就前者而言，企業可以通過信息技術解決全信息源獲取的技術性問題;對后者來說，隨著企業可以獲取越來越多的異構的數據及信息，要求CI能夠處理更加復雜的分析對象，其分析方法需要結合更多智能化技術，工作流程需要結合多種方法來解決問題[10-11]，例如，除了上述常見的分析方法之外，非結構化數據處理、關聯關系分析、網絡挖掘（如輿情分析、觀點挖掘等）、實時分析及云計算等方法或技術都是企業進行CI分析的新挑戰[12]。此外，除了獲取公開信息來源之外，由社交媒體產生的社會化數據[13]，也引發了企業CI對競爭對手進行實時監控與分析的需求。總言之，從基本目的來看CI分析在大數據環境下的發展，會發現CI正從對現有競爭對手和外部環境進行分析以輔助企業保持競爭優勢，轉向對實時數據或信息進行快速分析響應，通過多種分析方法的結合做到知識發現以及構建適應外部環境的持續應變分析模式[14]，用來支持企業在競爭環境中做出高效精準決策。
2.2 商業管理領域
商業管理領域所涉及的情報分析是指“商務智能”（Business Intelligence，BI）或商業情報。BI通常被定義為由數據倉庫、ETL、聯機分析、數據挖掘、客戶關系管理、知識管理等多種技術融合而成的方法及系統，用來管理企業內的相關商業數據、專家信息及知識。不同于CI關注外部情報，BI針對企業內部的各種數據及信息進行分析，從而達到企業績效管理、客戶關系優化、監控商業活動等管理目的[15-16]。由此可見，BI是一種用來提高企業營銷管理能力的一套集成分析方法與系統，分析所得的情報被應用在解決客戶及產品的需求趨勢、潛在服務與產品的關系、銷售預測、營銷策略創新等問題。
從實踐角度看， BI的實施包括了輸入、流程及輸出等三個主要步驟：①輸入是指數據來源，BI的信息源是基于“數值型式”的業務數據、客戶相關數據、專家信息、檢索日志記錄等，或是企業內部現有數據倉庫的存儲內容。②流程是指數據處理與分析過程，在BI的實施過程中，利用ETL等技術方法將企業的各種業務數據導入數據倉庫、或是進行數據集成，并進行數據分析與挖掘，再將分析結果結合企業的戰略、運營、關鍵績效指標或模型庫等加以實踐應用，最終達到組織層次的商業績效管理、以及戰略層次的戰略規劃[17]。③輸出是指BI系統或平臺產生的各種情報產品，如產品銷售報表、客戶分析報表、產品定價方案、績效管理報表、財務報表等。從技術角度來看，Chen等人[18]認為BI分析經歷過三個演化階段：第一個階段是BI1.0，其技術基礎是結構化數據管理與數據倉庫;到了2000年的互聯網出現后，BI進入了BI2.0階段，即以網絡環境為主的商業情報分析，BI開始重視實時數據分析、集體智慧、觀點挖掘、關聯數據、網絡分析或文本挖掘等技術[19]，表明了基于企業內及結構化數據的情報分析已無法滿足決策要求了，而是需要結合更多的企業外部及非結構化數據，來挖掘用戶對企業業務開展、市場活動的想法;第三階段是BI3.0階段，它是在移動終端、RFID及情景感測等技術發展背景下產生的，對企業而言，如何高效處理這類移動性強、與位置相關、以人為中心、情境敏感的數據，將是BI分析的巨大挑戰。
大數據環境下，各種新型信息技術改變了企業的營銷決策與商業模式，也對BI的架構、功能和所要發揮的作用產生了巨大的影響。馮芷艷等人[20]從管理學角度提出大數據背景下現代企業商業管理研究的前沿課題，例如，企業應利用智能化技術等手段，挖掘提煉出社會化網絡環境中典型的行為模式、個性化行為，其中對新型數據源的實時清洗、實時挖掘、實時建模、實時輿情監測等都是值得發展的分析技術，同時，還要在精準性與實時分析之間尋求企業績效管理的平衡點。由此可以看出，企業的BI分析在大數據環境下，正從過去基于歷史數據的情報分析向“實時分析”（Real-Time Analysis）的方向轉變。具體來說，BI若要進行實時分析，必須先解決數據采集、數據分析、決策支持及信息反饋等環節中的滯后問題，Seufert及Schiefer等人[21]認為必須通過信息集成設施與商業環境集成來解決這些問題，包括以事件（Events）驅動機制替代周期性的批量處理方式來解決數據采集滯后的問題，利用聯機分析或數據挖掘來解決分析滯后的問題等等。此外，Lim等人[22]強調新型數據源對BI分析的影響，并指出現有的BI系統與大數據分析技術（如Hadoop、MapReduce）、文本挖掘（如從搜索引擎轉向企業搜索系統、從情感分析轉向觀點挖掘、從信息抽取轉向Q&A系統）、網絡分析（如鏈接挖掘、社區發現、社會化推薦）等技術進行整合，是最值得深入研究的內容。
2.3 生物醫學領域
生物醫學領域中的情報分析主要是指“生物醫學信息學”（Biomedical Informatics，BMI）[23]，它是由信息計量學、醫學信息學（Medical Informatics）與生物信息學（Bioinformatics）等多種學科融合而產生的新興領域，主要利用情報學、護理學、生物工程、統計學和計算機科學等領域的分析方法與技術來研究生物醫學問題，支持衛生保健、臨床實驗及醫學知識發現過程中的決策與服務。具體來說，BMI分析的基本目的在于了解生命的起源、進化、遺傳和發育的本質，通過相關分析方法或技術挖掘出潛藏在眾多生物信息數據庫中的新知識，輔助或直接開展基因組序列分析、基因進化分析、藥物設計、預測蛋白質分子結構與功能、基因區域預測及基因功能預測等工作[24-26]。
BMI的分析對象是生物醫學數據（Biomedical Data），包括患者的敘述性數據（如病征描述內容）、數據測量的文本數據、遺傳信息、記錄信號、圖紙或影像數據等[27]，這些素材除了可從綜合數據庫（如Web of Knowledge、Science Direct等）獲得之外，BMI領域的專業數據庫（如Genebank、EMBL、DDBJ、Swiss2Port等）、醫學中心或生物信息中心（如EBI、EMBL、NCBI、NIH等）也是主要的獲取渠道。由于生物醫學領域的數據復雜性，促使人們必須開發更新、更靈敏的計算機技術或算法來處理及分析生物醫學數據。從分析方法來看，BMI除了沿用生物醫學領域的專門分析方法（如序列對比、結構對比、功能對比預測等）之外，也借鑒了數據挖掘、文本挖掘、本體構建、知識發現等相關方法和技術[25][28-29]，借鑒相關領域的分析方法原因有二：一是幫助加快及改進生物計算分析效率，并降低人工分析及物力投入成本;二是解決遺傳語言中存在的語義鴻溝（Semantic Gap）、生物醫學本體構建及其概念分類與檢索等障礙。通過BMI分析所得到的情報產出有各種形式，如研究論文、特定主題分析報告、診斷報告書、基因表達圖譜等，其產出結果可用來解釋生命進化、人體生理與病理關系等現象，同時對疾病診斷、藥物研發或遺傳解碼等實踐應用提供了有效支持。
大數據環境下，數據分析及信息處理方法已經成為BMI分析的基礎工作，同時，大數據理念與方法，對BMI分析從“發現及關聯”轉向“組合及預測”、從系統層次的分析轉向分子層次的分析，起到了重大影響[28]。Miller[30]也認為BMI面對急速增加的生物醫學數據數量的問題，特別是下一世代的序列分析技術，將能解析出更多的基因序列，致使數據結構更加復雜化，因此需要在全基因組層面上開展多中心、大樣本、反復驗證的基因關聯研究（Genome-wide Association Studies），從而輔助科研人員對基因組或疾病做深入的科學探究。此外，BMI也開始關注生物醫學數據與網絡數據的結合，通過社會網絡分析、網絡分析或云計算等方法來鑒別、預測或追蹤藥物治療、不同地區人口的關注疾病等問題[31]。總言之，為了能支持上述BMI分析，分析前的預處理工作必須做到真正意義上的“整合”，即情報分析活動的第一步驟，對多源數據進行抽取、比對、清洗與轉換，從而提高及保證生物醫學多源數據融合的效率與質量。
2.4 政府治理領域
Web2.0與開放數據（Open Data）對政府治理產生了許多刺激作用，說明了公共數據（Public Data）開放對提高政府運作的透明度、治理效率及影響決策等的重要性。目前，政府治理領域所指的情報分析尚無公認定義，整體來說，更傾向通過“政府數據挖掘”（Government Data Mining，GDM），即通過對稅務、就業、執法、國家安全（如航空運輸、金融交易、監視等）等相關數據的深入挖掘，分離出潛藏在數據中的噪音及有價值的情報，用來提高政府治理的水平[32]。由此可見，GDM的基本目的是促進公共治理與解決社會服務問題，即強化數據-治理-服務三者之間的關聯關系，并涉及了信息公開與共享、信息增值與再利用、數據訪問與存取、數據保密、數據整合等研究課題。
GDM的分析對象是政府開放的公共數據，如，美國政府以數據共享及再利用為目標，建立了開放美國政府數據的Data.gov網站，對用戶提供多種數據集和輸出接口，以方便政府數據再利用及增值開發，并結合Data.gov與云計算，構建了面向美國所有政府部門的Apps.gov云服務門戶[33]。以美國Data.gov網站開放的數據類型為例，截至2014年7月5日，網站上共開放了110，875個數據集，涉及了企業、地球觀測、教育、地理空間等21類。從分析方法來看，數據挖掘是GDM的關鍵技術，常見如統計分析、分類、聚類、關聯規則、決策樹、神經網絡等。劉典文[34]梳理了數據挖掘在公共管理領域的各種應用，如通過孤立點分析找出詐欺行為的特征、通過聚類分析找出城市交通系統規劃及站點分布等，而電子政務、政府績效管理、公共危機管理等也是廣泛運用數據挖掘來找出更多有價值的情報。通過GDM分析得到的情報，可通過每月統計報表、問題解決方案、特定事件監測匯報等型式呈現結果，向決策者或管理者提供政府信息資源增值、信息孤島與社會服務問題解決、城市管理與監控等方面的治理支持。
大數據環境下，Yiu[35]認為大數據分析是改變政府治理與社會服務的重要方法或技術，它強化了跨部門之間的數據共享與關聯、支持組織學習與績效管理，并將管理顆粒度細化到個人，從而可廣泛地應用于各種政府服務管理，如實時信息管理、多源數據融合分析稅務詐欺、個性化服務、城市人口監控與預測等。為了解決部門條塊分割的管理碎片化及資源分配問題，陳美[36]認為可以通過建立集成各種交通數據的綜合多維交通信息體系，實現各種政府數據的綜合分析，快速解決交通事故、應對惡劣氣候對交通的不良影響、及時實施道路養護等等。王志軍[37]以北京石景山區的城市供水管網漏損應用示范點為例，以流量法、壓力法和噪音法分析該區的供水管網相關數據，找出漏損情況及匹配適合的檢漏方法，達到了精細化分析、智能化管理，并取得了節約耗能的效果。除了分析公共數據外，喻國明[38]利用數據挖掘及社會語義分析工具分析百度搜索詞，探討了中國社會的輿情現實的走勢與發展，發現社會民生、公共安全、衛生及環境生態是近年來中國社會輿論持續關注的基本問題，對于社會管理和社會協調有重要的啟示。由此可見，在大數據環境下GDM分析的發展重點在于，從公共數據或其他開放數據分析中，精準、及時掌握政府部門在各種社會服務中的運行規律，以及深刻察覺其中的治理問題，并提供以數據為支撐的決策情報與問題解決方案。
2.5 軍事情報領域
軍事情報（Military Intelligence，MI）是指是為了保障軍事斗爭，有目的地搜集敵方、我方、友方、中立方等相關方面的素材信息（包括公開信息、秘密信息、部隊及技術偵查情報、軍事戰備相關情報等），再經深入的綜合分析后得到的情報[39]。在這種情報分析中，特別強調要避免因忽視危機信號、過度過濾信息、信息交流不暢、情報政治化等因素造成的情報失察（Intelligence Failure）或情勢誤判[40]。也就是說，MI分析的基本目的在于情報保障及避免情報失察，其分析任務是面向國家安全的情報偵察探測、分析模擬、戰略研擬、決策參考等方面。
MI的分析對象依據不同標準而劃分不同類型，按真實程度可劃分真假情報;按性質可劃分軍事指揮、后勤、裝備等情報;按載體可劃分文字、聲像、實物等情報[40]。具體來說，MI是從公開與非公開數據源、軍事信息系統、衛星預警系統等各種渠道取得的基于“戰事局勢”的偵查情報、傳感數據、地理數據、照片、聲音、武器裝備等等相關素材。從分析方法來看，MI除了一般的基礎分析方法（如數學方法、文獻研究等）之外，情報素材鑒別方法（先期過濾工作）、作戰想定方法（基于軍事任務）、成果評估方法（確定軍事情報價值）都是體現軍事情報領域研究特點的專門分析方法[41]。經過MI分析得到的情報，可通過戰略分析評估報告、戰情模擬分析報告、特定目標監控報告等形式呈現內容，并支撐軍事情報單位的軍事斗爭準備，達到戰事情況監控、戰勝對手、及時預測客觀情況等各項目標。
大數據環境下，面對公開信息來源及新型網絡環境的數據過剩問題，情報人員沒有足夠時間篩選潛在的有價值情報[42]，例如，軍事情報單位得知可能在某日下午發動網絡攻擊，但這樣的情報量是不足夠的，必須具體知道何人、何時、何地及如何阻止他們，而該網絡恐怖事件即將發生，不允許情報人員花費時間分析該網絡攻擊的時間、地點與人物。又例如，2012年美國國防部高級研究計劃局推出XDATA項目，目的是開發大數據處理與分析相關的計算技術與開放源碼軟件，用來滿足國防軍事需求。但除了開發軟件工具包之外，項目更涉及了可拓展的分析與數據處理技術、可視化用戶界面技術、軟件集成研究及評價等等技術，將來可以具體應用在網絡科技、電子戰、電子防護、數據決策、大規模殺傷性武器防御、工程化彈性系統及監視偵察系統等[43]。上述例子說明，大數據環境給MI分析智能化帶來巨大的挑戰，研究的課題包括但不限于：信息情報的自動監控與關鍵信息的自動識別定位;不同來源的數據與同一事件的對應關系發現;非關鍵信息之間的隱藏關聯規則等等。
3 結語
本文梳理了競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報五個領域中情報分析的概念與實踐的特點，揭示了不同領域的情報分析的特征，以及大數據理念與技術對五個領域中的情報分析帶來的影響。為更加清楚起見，本文從基本目的、問題情景、研究任務、數據類型、數據來源、分析活動、分析技術、產出形式、結果價值以及大數據的影響等十個方面列出了不同領域情報分析的特征（見表1），期望能幫助我們更加清楚地認識情報分析的內涵和外延。
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