序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇計算機科學與生物學，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞:生物信息學;計算機科學;教學模式

生物信息學是生物學、數學和計算機科學交叉所形成的一門新興學科,它主要運用信息科學和計算機手段,通過數據分析和處理,揭示海量數據間的內在聯系和生物學含義,進而提煉有用的生物學知識。當前,生物信息學教學還沒有完善的教學模式,如何在高校進行生物信息學教學亟需探索。

進入21世紀,生物學的重點和潛在的突破點已經由20世紀的試驗分析和數據積累,轉移到數據分析及其指導下的試驗驗證上來。生物信息學作為一門學科被廣泛研究的根本原因,在于它所提供的研究工具對生物學發展至關重要,因此成為生命科學研究型人才必須掌握的現代知識。今天的實驗生物學家,只有利用計算生物學的成果,才能跳出實驗技師的框架,做出真正創新的研究。現在基因組信息學和后基因組信息學資源已經成了地球上全人類的共同財富。如何獲取和利用基因組和后基因組學提供的大量信息,如何具備享用全人類共有資源的能力,成了當今世紀生命科學學生必須掌握的基本技術和知識以及必須具有的初步能力。在信息學院中開設生物信息學應該有別于生物專業和物理、化學專業的學生,側重于與計算機科學關系緊密的內容進行講解。本文主要討論在信息學專業中開設生物信息學的內容、教學方法[1]。

1國內生物信息學研究與教學現狀

作為計算機科學和數學應用于分子生物學而形成的交叉學科,生物信息學已經成為基因組研究中強有力的必不可少的研究手段。在我國,生物信息學隨著人類基因組研究的展開才剛剛起步,但已顯露出蓬勃發展的勢頭。許多科研單位已經開始或準備開始從事這方面的研究工作。北京大學研究建立起一個EMBL的鏡像數據庫,并提供數據檢索服務[2-3]。

在復旦大學遺傳學研究所,為克隆新基因而建立的一整套生物信息系統也已初具規模。中科院上海生化所、生物物理等在結構生物學和基因預測研究方面也有相當的基礎,中科院計算所作為我國計算機科學的頂尖機構,利用自身優勢,也開始在生物信息方面投入大量的人力物力,從事相關的研究。另外清華大學生物學院與信息學院、中國科技大學生物學院、浙江大學也有相應的研究小組。有許多學校還增設了生物信息學的本科專業與二級學科的碩士、博士點。

在當前生物學信息呈爆炸性增長的背景下,急需要對這些數據進行分析、歸類與重組,發現新線索、新現象和新規律,用以指導實驗工作的設計。生物信息學的建設顯得尤為緊迫,關鍵在于:1)加強相關學科之間的協作;2)加速培養一批在數學、物理、信息科學、計算機科學以及分子生物學方面均有造詣的跨學科青年人才。這樣的人才在當前全世界都十分缺乏。我們如能充分發揮現有人才和單位的潛力,優勢互補,相互協作,邊做課題邊培養研究生,進而在某些有條件的大學里設置生物信息學專業,就能迎接21世紀的挑戰。

2生物信息學教學模式初探

2.1在計算機專業中開設生物信息學課程的幾個問題

缺乏合格的生物信息學師資,教師隊伍的整體數量和質量與我國生物信息學教育快速發展的規模極不相稱。

對生物信息學專業人才培養的認識各異,造成課程設置不合理。事實上,國外在生物信息學專業的課程設置方面也缺乏成功的經驗,圍繞“哪些是生物信息學專業的必修課程”和“生物信息學專業的研究生需要哪些背景”之類的問題爭議頗多。

生物信息學教育與其他專業的合作還有待加強。盡管生物信息學是一門新興學科,但與其他專業之間存在許多聯系。如生物信息學與統計學的關系極為密切,如能整合統計學教學資源,勢必提升生物信息學教育水平。

在教學方法上,生物信息學仍沿用“以教師為中心,以課堂為中心,以教材為中心”的傳統教學模式。重視系統知識的傳授和授課計劃的完成,忽視學生能力和素質的培養。理論教學與實驗教學缺乏有機整合,實驗教學只是以驗證理論為目的,內容單一,無創新點,忽視了學生實際操作能力和創新能力的培養。

教學中還缺乏適合的理論和實驗教材。近來,盡管生物信息學書籍呈快速增長的趨勢,已不下百種,其中授權影印國外原版教科書和翻譯書籍仍占主導地位。

2.2生物信息學教學模式的改進方法

借鑒其他學科成功的教學模式,結合生物信息學課程特點,采用新的教學模式勢在必行。

2.2.1知識定位為中心,引入探究式教學方法

生物信息學既有較深的理論性知識,又有較強的實驗技能,它涉及生物學、計算機技術、數學等方面的知識。因此,學校需針對培養目標與要求,制訂具有專業特色的教學大綱,在教學內容上作合理的調整與優化。其教學過程大致分為三個步驟:(1)確立教學目標。目標可以由教師設定,可以是學生感興趣的內容。(2)進行分組。對一個嶄新事物的認識單靠個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行討論,最后由指導教師進行總結,對同學的討論情況做出點評,并提出改進意見。

2.2.2整合理論教學與實驗教學,提高學生綜合素質

通過生物數據庫的使用,提高學生處理生物信息的能力。由于大型服務器和計算機的參與,分子生物學對生物分子(主要是核酸和蛋白質)研究工作的效率大大提高。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。

2.2.3充分利用現代化教育技術,采用啟發式教學

目前,高等院校在教室內配備的多媒體投影播放系統促進了多媒體教學的廣泛應用。生物信息學采用多媒體教學是與學科特點相適應,有利于提高教學效果。作為生物信息學教學的基本模式,多媒體教學使講解的內容更加直觀形象,尤其是對于具體數據庫的介紹以及數據庫檢索、數據庫相似性搜索、序列分析和蛋白質結構預測等內容涉及的具體方法和工具的講解,可以激發學生的學習興趣,加深學生對知識的理解和掌握,提高學生實踐能力。同時,由于生物信息學依賴于網絡資源和互聯網上的分析工具和軟件,教室內的多媒體計算機連接到互聯網,可以極大地提高教學效果。但在實際教學中發現,多媒體教室也有局限性,學生主要以聽為主,不能及時實踐,教師講解與學生實踐相脫節,如果將生物信息學課程安排在計算機房內進行,并采用多媒體電子教室的教學方式,就可以解決上述問題。在教學中采用啟發式教學,可為學生建立教學情景,學生通過與教師、同學的協商討論、參與操作,能夠發現知識、理解知識并掌握知識[4-5]。

3結語

現代生物技術將在21世紀迅速發展,為了跟上科學技術發展的步伐,在計算機專業中開設生物信息學課程是非常有必要的,也是有遠見的。

隨著生物信息學的快速發展,各種生物學數據信息,呈爆炸性增長,而計算機是有史以來最好的數據處理平臺。因此,在計算機專業中開設生物信息學課程是非常迫切的。通過生物信息學課程的學習,使學生提高了生物信息處理的基本能力,對培養復合型、交叉型人才,提高畢業生綜合素質進而提高就業競爭力具有積極意義。

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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】 原核克隆及表達華支睪吸蟲乳酸脫氫酶(CsLDH)兩個表位aa10-20(E10-20)及aa94-102(E94-102)，初步研究兩表位與CsLDH免疫學及酶學相互關系。【方法】 將E10-20及E94-102克隆至pGEX-4T-1載體，表達純化重組蛋白，用Western Blotting和間接ELISA法檢測CsLDH免疫血清對表位重組蛋白的識別，同時檢測兩表位重組蛋白的免疫血清對CsLDH蛋白的識別;利用CsLDH標準酶活性反應體系，比較兩表位免疫血清與CsLDH免疫血清對CsLDH催化丙酮酸還原成乳酸反應的影響。【結果】 成功構建pGEX-4T-1-E10?鄄20及pGEX-4T-1-E94-102重組質粒，SDS-PAGE鑒定表達的重組蛋白，菌體裂解液經親和層析純化，獲得與GST融合表達的蛋白E10-20及E94-102。兩表位重組蛋白均可被CsLDH免疫血清識別，而對E94-102更易于識別;重組CsLDH也能被E10-20及E94-102免疫血清識別，而不能被對照血清識別。E94-102免疫血清能抑制CsLDH催化丙酮酸還原成乳酸的反應。【結論】 表位結構和功能研究深化了對CsLDH結構的理解，并為開辟CsLDH疫苗研究新路徑奠定基礎。

【關鍵詞】 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。本實驗室近年來開展對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值初顯[1-3]。我們對華支睪乳酸脫氫酶(lactate dehydrogenase from Clonorchis sinensis，CsLDH)的研究中，發現此酶能表達在華支睪吸蟲表膜上，且該酶分子為厭氧代謝的關鍵酶分子，因而其結構與功能特點使其很有可能成為一個有價值的疫苗候選分子[4-5]。表位是蛋白質抗原性的基礎，深入研究蛋白質的表位對蛋白質的結構和新型疫苗分子的設計具有重要價值[6-8]。我們運用Pcgene軟件分析獲得CsLDH的3個重要的表位：aa10-18，aa12-20和aa94-102。aa10-18和aa12-20為連續的親水線性表位，遂命名為E10-20;aa94-102則命名為E94-102;理論預測E94-102位于膜外區，三維空間上構成一個抗原結合環，Arg102為CsLDH催化中心中3個必須氨基酸之一。我們推測針對該表位的抗體可能對CsLDH的結構與功能產生影響[4]。作者經人工合成E10-20及E94-102基因序列，將其克隆至pGEX-4T-1載體，使短肽表達在GST蛋白末端，與原核表達的CsLDH進行對比研究，探討CsLDH結構特征及線性表位對于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;原核表達載體pGEX-4T-1購自Pharmasis公司，由本實驗室常規保存。清潔級雄性SD大鼠由中山大學實驗動物中心提供。

1.2 試 劑

BamHⅠ、XhoⅠ和T4DNA連接酶購自Promega公司;質粒提取和凝膠回收試劑盒為北京賽百盛公司產品;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公司產品;PVDF膜為Millipore公司產品;HRP標記的山羊抗大鼠IgG(H + L)、DAB顯色試劑盒為武漢博士德生物工程有限公司產品。

1.3 方 法

1.3.1 目的基因獲取

根據表位DNA序列及克隆載體pGEX-4T-1多克隆酶切位點設計目的基因。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限制性核酸內切酶所識別序列(gatccg)經該酶酶切后序列，P：3′端下劃線所示序列為XhoⅠ限制性核酸內切酶所識別序列(gtcgag)經該酶酶切后序列;N：5′及N：3′為P：3′及P：5′序列的互補序列。以上基因序列均由上海英駿生物技術有限公司合成。將合成的各單鏈稀釋成1 nmol/mL，相應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重組的構建及鑒定

將pGEX-4T-1質粒用BamHⅠ和XhoⅠ限制性核酸內切酶酶切回收，經T4DNA連接酶與目的基因連接，轉化DH5α/DE3感受態細胞，氨芐青霉素初篩克隆，挑克隆提取質粒DNA，送上海英駿生物技術有限公司測序。

1.3.3 E10-20及E94-102 原核小量表達

將測序陽性質粒轉化BL21/DE3感受態細胞，氨芐青霉素篩選克隆，挑取單菌LB培養基中增菌，37 ℃，250 r/min(r = 12 cm)，培養18 h。取50 ?滋L增菌液接種至5 mL LB培養基中，當吸光度在0.5時，加入IPTG至終濃度為1 mmol/mL，37 ℃，250 r/min，誘導表達5 h，15% SDS-PAGE分析表達蛋白。

1.3.4 E10-20及E94-102 原核大量表達與純化

依小量表達條件進行大量表達，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

依文獻所述方法[9]純化CsLDH蛋白，用Bradford[10]測定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，加強免疫，制備抗血清，對各抗體進行初步純化，間接ELISA法測定各自抗體滴度。

1.3.6 CsLDH抗血清對E10-20及E94-102的識別;E10-20及E94-102抗血清對CsLDH的識別

均采用Western blotting法和間接ELISA測定，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

重組蛋白酶活性測定參照文獻方法[11]。CsLDH催化丙酮酸還原為乳酸的標準反應體系為：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。分光光度法測定340 nm處吸光度的變化，實驗至少重復3次，統計學軟件分析試驗結果。

2 結 果

2.1 重組質粒的鑒定和純化

挑取陽性菌，提取質粒，送測序，證實重組質粒克隆成功。將重組質粒轉染BL21/DE3感受態細胞，誘導表達SDS-PAGE分析顯示在分子質量25.0 ～ 35.0 ku處均出現一條明顯條帶。pGEX-4T-1本身表達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量預測為3.24 ku，所以融合后表達的蛋白比GST本身的分子質量略小，純化蛋白如第6、10泳道所示(圖1)。

2.2 Western blotting反應性鑒定

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

2.3 ELISA免疫反應性鑒定

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

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

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

經初步純化的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，酶活性抑制達到80%，再增加血清量，抑制率不再增加，E10-20免疫鼠血清則對CsLDH酶活性沒有明顯的抑制作用(圖7)。

3 討 論

E10-20和E94-102兩個表位氨基酸序列長分別為11 aa和9 aa，在三維空間中均表現為CsLDH分子表面的線性結構[4]。pGEX-4T-1載體表達的GST其末端為游離線性末端。本實驗研究將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，實現各表位與GST的融合表達。

CsLDH抗血清對E10-20及E94-102的識別，E10-20及E94-102抗血清對CsLDH的識別，Western blotting和ELISA實驗結果的一致性表明此兩種表位均為CsLDH線性結構。純化的CsLDH抗血清當中存在針對這兩個表位的特異性抗體成分，而針對E10-20表位所產生的特異性抗體對CsLDH有更強識別能力。E10-20及E94-102免疫大鼠血清中所產生的針對E10-20的特異性抗體和E94-102特異性抗體均能識別CsLDH，且E10-20的特異性抗體更易于識別CsLDH。分析其原因主要是E10-20中實際是含有兩個強親水性表位，兩個線性表位與CsLDH本體反應比單一線性表位與本體反應要強。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的免疫血清進一步證實了上述結果的推測。Arg102 是酶活性中心的關鍵氨基酸，特異性抗體與酶活性中心的位點結合，Arg102不能正常行使在酶促反應中的功能，從而影響了整個酶的活性，在宏觀上表現為酶促反應受到明顯的抑制作用。CsLDH的表位抗體能識別天然的CsLDH，血清活性抑制實驗結果均提示我們對于94 ～ 102 aa序列的研究有利于疫苗和新藥的設計和研究。

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篇3

關鍵詞： 離散數學 計算機科學 數據結構

離散數學是計算機應用必不可少的工具，例如數理邏輯在數據模型、計算機語義、人工智能等方面的應用，集合論在數據庫技術中的應用，代數系統在信息安全中的密碼學方面的應用，圖論在信息檢索、網絡布線、指令系統優化等方面的應用。

1.離散數學與其他課程的關系

1.1離散數學與數據結構的關系

離散數學與數據結構的關系非常緊密，數據結構課程描述的對象有四種，分別是線形結構、集合、樹形結構和圖結構，這些對象都是離散數學研究的內容。線形結構中的線形表、棧、隊列等都是根據數據元素之間關系的不同而建立的對象，離散數學中的關系這一章就是研究有關元素之間的不同關系的內容；數據結構中的集合對象及集合的各種運算都是離散數學中集合論研究的內容；離散數學中的樹和圖論的內容為數據結構中的樹形結構對象和圖結構對象的研究提供很好的知識基礎。

1.2離散數學與數據庫原理的關系

目前數據庫原理主要研究的數據庫類型是關系數據庫。關系數據庫中的關系演算和關系模型需要用到離散數學中的謂詞邏輯的知識；關系數據庫的邏輯結構是由行和列構成的二維表，表之間的連接操作需要用到離散數學中的笛卡兒積的知識，表數據的查詢、插入、刪除和修改等操作都需要用到離散數學中的關系代數理論和數理邏輯中的知識。

1.3離散數學與數字邏輯的關系

數字邏輯為計算機硬件中的電路設計提供了重要理論，而離散數學中的數理邏輯部分為數字邏輯提供了重要的數學基礎。在離散數學中命題邏輯中的連結詞運算可以解決電路設計中的由高低電平表示的各信號之間的運算以及二進制數的位運算等問題。

1.4離散數學與編譯原理的關系

編譯原理和技術是軟件工程技術人員很重要的基礎知識，編譯程序是非常復雜的系統程序，包括詞法分析、語法分析、語義分析、中間代碼生成、代碼優化、目標代碼生成、依賴機器的代碼優化7個階段。離散數學中的計算模型[2]這一章的語言和文法、有限狀態機、語言的識別和圖靈機等知識點為編譯程序中的詞法分析和語法分析提供了基礎。

2.離散數學在計算機學科中的應用

2.1數理邏輯在人工智能中的應用

人工智能是計算機學科中一個非常重要的方向，離散數學在人工智能中的應用主要是數理邏輯部分在人工智能中的應用。人類的自然語言可以用符號進行表示。語言的符號化就是數理邏輯研究的基本內容，計算機智能化的前提就是將人類的語言符號化成機器可以識別的符號，這樣計算機才能進行推理，才能具有智能。由此可見數理邏輯中重要的思想、方法及內容已貫穿人工智能的整個學科。

2.2圖論在數據結構中的應用

離散數學在數據結構中的應用主要是圖論部分在數據結構中的應用，樹在圖論中具有重要的地位。樹是一種非線性數據結構，在現實生活中可以用樹表示某一家族的家譜或某公司的組織結構，也可以用它來表示計算機中文件的組織結構，樹中二叉樹在計算機科學中有著重要的應用。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，可以得到不同的節點序列，通常在計算機中利用不同的遍歷方法讀出代數表達式，以便在計算機中對代數表達式進行操作。

2.3集合論在數據庫系統理論中的應用

集合論是離散數學中極其重要的一部分，它在數據庫中有廣泛的應用。我們可以利用關系理論使數據庫從網絡型、層次型轉變成關系型，這樣使數據庫中的數據容易表示，并且易于存儲和處理，使邏輯結構簡單、數據獨立性強、數據共享、數據冗余可控和操作簡單。當數據庫中記錄較多時，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代數系統在通信方面的應用

代數系統在計算機中的應用廣泛，例如有限機，開關線路的計數等方面。但最常用的是在糾錯碼方面的應用。在計算機和數據通信中，經常需要將二進制數字信號進行傳遞，這種傳遞常常距離很遠，所以難免出現錯誤。通常采用糾錯碼避免這種錯誤的發生，而設計的這種糾錯碼的數學基礎就是代數系統。

2.5離散數學在生物信息學中的應用

生物信息學是現代計算機科學中一個嶄新的分支，它是計算機科學與生物學相結合的產物。由于DNA是離散數學中的序列結構，美國科學院院士，近代離散數學的奠基人Rota教授預言，生物學中的組合問題將成為離散數學的一個前沿領域。DNA計算機的基本思想是：以DNA堿基序列作為信息編碼的載體，利用現代分子生物學技術，在試管內控制酶作用下的DNA序列反應，作為實現運算的過程；這樣，以反應前DNA序列作為輸入的數據，反應后的DNA序列作為運算的結果，DNA計算機幾乎能夠解決所有的NP完全問題。

3.結語

現在我國每一所大學的計算機專業都開設離散數學課程，正因為離散數學在計算機科學中的重要性，可以說沒有離散數學就沒有計算機理論，也就沒有計算機科學。所以，應努力學習離散數學，推動離散數學的研究，使它在計算機中有更廣泛的應用。

參考文獻：

[1]朱家義，苗國義等.基于知識關系的離散數學教學內容設計[J].計算機教育，2010（18）：98-100.

[2]方世昌.離散數學.西安電子科技大學出版社，1985.

[3]陳敏，李澤軍.離散數學在計算機學科中的應用[J].電腦知識與技術，2009，5（1）：251-252.

[4]B.Kolman，R.Busby&S.Ross.Discrete Mathematical Structure.

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一、基本數據

本研究的數據來源于2010年6月至12月間“教育部學位與研究生教育評估工作平臺”②所公示的申報計算機科學與技術碩士學位授權一級學科的農林高校申報書中的信息。申報書有嚴格的格式要求，本文以第一部分中的基本情況、第二部分中的學術隊伍和第三部分中申報單位一級學科點的學科方向為研究樣本數據。需要說明，2011年4月國務院學位委員會和教育部批準印發的學位辦［2011］25號文中，根據《學位授予和人才培養學科目錄（2011年）》，已將原計算機科學與技術學科目錄中的“軟件工程”新增為一級學科，在本文的分析中未考慮此變化。

二、學位點科研基地分析

在申報書的第一部分基本情況中，要求各申報高校列出學位授權點對應的國家（部、省）重點實驗室（專業實驗室、工程技術研究中心、工程研究中心、人文社會科學重點研究基地）。表1為參與申報的部分農林高校計算機科學與技術學科研究基地匯總，各農林高校所依托的實驗室集中在農業信息學、農業信息化工程、數字農業工程領域，反映出了農林高校計算機科學與技術學位點資源設置的農林行業特色明顯。

三、學術隊伍設置分析

根據各高校申報書中現有在編人員信息，從年齡結構看，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、青年科技人員是農林高校計算機科學與技術學科的主力軍。從隊伍建設的梯隊上看,“老”、“中”“、青”結合的梯隊合理。從學歷結構看，農林高校“計算機科學與技術”學科學術隊伍中具有博士學位的人員比例仍然偏小（圖1），迫切需要年輕同志繼續攻讀博士學位。

四、學科研究方向設置分析

根據申報要求，各申報高校一級學科點的學科方向填寫不少于4個，不超過6個。14所農林高校所設置的一級學科點的學科方向主要集中如下9個方向（圖2）。

（一）計算機軟件與理論主要致力于農業領域的軟件理論和軟件開發技術研究，著重面向農業領域計算機軟件的設計、開發、維護，運用構件化的軟件技術和智能決策技術，研究農業信息的智能化處理、分析、傳輸、管理和利用，以及智能決策軟件的構造技術。

（二）計算機控制技術及應用以計算機檢測與控制技術研究為核心，以農業應用為特點，致力于農業裝備的檢測控制、田間信息采集傳輸的研究。在面向現代農業信息監控方向，圍繞傳感網絡的體系結構，信息采集，監控信息分析與處理，展開相應的理論與應用研究。

（三）計算機網絡主要針對計算機網絡應用于農業的特點，開展計算機網絡相關支撐技術、計算機網絡體系結構、網絡協議實現、分布式計算的應用研究。主要包括：網絡化的嵌入式系統，網絡性能評估與優化計算，傳感器網絡，下一代網絡中的分布對象計算模型，網絡安全，網絡建模與模擬，普適環境中的Web服務和上下文感知服務等有關理論和方法的研究。

（四）信息安全研究信息安全的基礎理論方法和技術體系，主要包括：數字簽名與身份認證，密鑰管理，生物數據安全，安全協議與多方計算等。（五）智能信息處理著重于智能算法的理論、算法模型及其應用，在Web信息處理、模式識別、數據挖掘等方面結合農業與生命科學等學科的優勢，開展智能技術在農林業上的應用研究。

（六）圖形圖像處理研究圖形圖像處理，信息可視化和人機交互技術，計算機視覺以及相關技術在農業信息化和自動化中的應用。主要包括：農作物與植物分類，農作物生長仿真，農產品的檢測與分級，新型農業機械作業仿真等相關需求。

（七）農業信息化農業信息化研究方向是在農業科學研究信息化和輔助決策智能化過程中，為解決農業規劃、決策、評價等研究工作對計算機軟件提出的需求所形成的研究方向。

（八）數據庫與數據挖掘結合農業生產、農村信息化等事業發展的需要，重點研究數據庫實現新技術，嵌入式數據庫與移動數據庫，數據倉庫與數據挖掘，信息檢索與數據庫等。數據挖掘研究方向主要研究數據挖掘的相關理論與技術，以及集成信息檢索、模式識別、圖形圖像分析、空間數據分析、生物信息等方面的技術。

（九）嵌入式軟件與系統結合農業院校的特點，培養以計算機技術為核心的嵌入式技術與應用人才，主要針對嵌入式技術在農業領域的應用展開研究，為區域經濟和農業信息化服務。研究嵌入式系統軟件開發平臺，實現嵌入式系統的應用開發，利用嵌入式技術實現工業過程的控制以及基于嵌入式技術開發相關的產品。其他研究方向有：高性能計算與系統結構、光電信息與機器視覺、精準農業、多Agent系統、計算機算法研究、軟件測試與智能系統、科學計算及算法設計、分布式系統理論，物聯網技術及應用等。

五、學位點科研項目資助情況分析

科研項目數量和質量對于學位點科研水平意義重大。表2給出了農林高校計算機科學與技術學位點項目資助情況，分為5個標準：國家863/948計劃項目，國家科技支撐計劃項目，農業部星火計劃/教育部項目，國家自然科學基金，省級自然科學基金/省教育廳項目。由表2可見，國家863/948計劃項目有33項，占總資助項目的8.4%；國家科技支撐計劃項目有26項，占總資助項目的6.6%；農業部星火計劃/教育部項目有27項，占總資助項目的6.9%；國家自然科學基金有53項，占總資助項目的13.5%；省自然科學基金/省教育廳項目有252項，占總資助項目的64.5%。從立項項目主持單位來看,分布不均衡，14所農林高校存在一定的差別。從立項項目類型來看,國家級的重大項目、重點項目（國家863/948計劃項目、國家科技支撐計劃項目、農業部星火計劃因其要求高、標準嚴,立項數量較低，省級自然科學基金/省教育廳項目數量較多。14所農林高校共承擔了國家自然科學基金53項，通過科學基金網絡信息系統ISIS③查詢，14所農林高校所承擔的國家自然科學基金資助項目的學科分布主要集中在計算機系統設計理論與技術（F020301）、計算機系統模擬與建模（F020102）和計算機軟件（F0202）三個領域。從立項項目年度統計分析看，2004年承擔8項,2005年承擔6項,2006年承擔7項,2007年承擔7項,2008年承擔5項，2009年承擔15項；從立項項目總數來看,2009年后總體呈增長趨勢,這與國家高度重視科技投入有關。

六、學科交叉融合情況分析

作為農林高校計算機科學與技術學科，在研究方向設置上，除了注重計算機科學與技術學科主體地位外，也力求體現與農業技術和生物技術高度融合的學科特色。福建農林大學2007年在生物學一級博士點下設立了生物信息科學與技術博士點和碩士點。應用計算智能理論，處理有關序列分析，蛋白質結構分析和預測，蛋白質功能預測，蛋白質相互作用和進化模型等問題，并構建相關軟件分析平臺。南京林業大學的林木生物信息學，依托林木遺傳與生物技術省部共建重點實驗室，完成了針對重要木本植物楊樹的全基因組測定工作，其先進的海量數據處理設備為生物信息學研究提供了基礎保障。湖南農業大學設置了生物信息處理研究方向，依托“湖南省植物激素與生長發育重點實驗室”，重點研究生物計算科學及生物信息的獲取、加工與分析。利用計算機、數學模型等方法分析和處理生物學數據，開發數據處理的算法和工具，對于理解復雜生命現象、新物種分類、藥物靶點設計等領域具有重要的理論和實踐意義。南京農業大學利用計算機科學與技術學科的數據庫、數據挖掘、知識發現等的算法與技術，解決生物數據處理中產生的各種問題。華南農業大學開展了生物信息和生物計算研究，包括蛋白質分子對接，動物疫苗與獸藥的計算機輔助設計等。山東農業大學的生物信息智能處理研究，重點在于DNA序列分析及其基因表達信號處理。其他農林高校在許多研究方向上也都涉及生物信息技術。

七、學科發展方向的建議

通過分析14所農林高校計算機科學與技術學位點的資源配置,從中可以看出,經過十余年的發展,我國農林高校計算機科學與技術學科有了長足的發展，新的學科增長點建議考慮如下方面：

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生物信息學；網絡資源；計算機教學；改革；自主學習

【基金項目】國家自然科學基金資助項目(30860278，81160025)；

云南省中青年學術技術帶頭人后備人才資助項目(2011CI057)；

云南省教育廳重大專項(ZD2010007)；

昆明醫學院教研教改項目（2011JY38）。

【作者簡介】謝月輝，女，漢族，昆明醫學院基礎醫學院計算機教研室講師。

【通訊作者】孟照輝，教授，昆明醫學院第一附屬醫院分子心血管研究室主任。

1.生物信息學及教學現狀

生物信息學(Bioinformatics)是生命科學中一門新興的前沿學科，是生物學、數學和計算機科學等學科交叉所形成的一門新興學科。生物信息學綜合利用計算機科學和信息技術，通過對海量生物學數據的處理和分析，揭示其中蘊藏的內在聯系和生物學含義，進而提煉有用的生物學知識。生物信息學的一個重要內容是收集和整理生物學數據，開發生物學數據庫，并提供相應的數據查詢、處理和分析等服務。隨著互聯網的普及，這些數據庫大多可以通過網絡訪問并下載。

伴隨著上世紀九十年代計算機技術的迅猛發展，生物信息學已滲透到生物科學的每一個角落，成為生命科學和醫學研究中的必然選擇；因此，生物信息學的教學也日益重要。生物信息學實驗教學以互聯網為媒介，以計算機為工具，全部在計算機網絡機房內完成。由于現階段不同專業學科的教師之間缺乏交流與合作，很難滿足生物信息學教學的需求，特別是在醫學院校，生物信息學教學仍處于欠缺狀態。

A.生物信息網絡資源在計算機教學中應用的意義

是醫學院校計算機教學進一步深化改革，適應新型醫學人才培養的需要，在多年來醫學院校計算機基礎教育改革的探索與實踐的基礎上，我們對現今的醫學院校計算機基礎教育體系提出了新的想法和思路。隨著計算機技術和互聯網絡應用的發展，能否培養出能夠進行自我知識更新、具有強烈的現代信息意識并能夠利用信息技術解決實際問題的新型醫學人才，是擺在我們面前的一項重大研究課題。生物學數據量增長極為迅速，但生物數據資源的利用率卻很不理想。在高校教學中，生物信息學尚未有完善的教學模式，在醫學院校的教學中甚至處于欠缺的狀態。將生物信息網絡資源引入計算機教學當中，可充實計算機基礎教育內容，培養學生自學和文獻檢索能力，提高學生的學習和研究興趣及解決學習中碰到的實際問題，使學生在了解和掌握大學計算機基礎的同時認識到計算機教學的目的性和實用性，以適應當前新型醫學人才培養的需要。將生物信息網絡資源的應用與計算機教學相結合是醫學院校計算機教學中的重要課題，也是對計算機教學的一個挑戰。

B.適應醫學教育現代化的要求，推動醫學教育的發展

近二十年來，生物學數據如潮水般涌現，并正以指數方式增長，但我們對相關數據的理解卻十分有限。生物信息學是生物學和計算機科學交叉結合形成的新學科，它綜合運用數學、計算機科學和信息技術等手段，通過生物信息的獲取、處理、存儲、分發、分析等來理解和闡明大量數據所包含的生物學意義。生物信息學的發展已經使生物學研究從傳統的試驗分析和數據積累轉移到數據分析及其指導下的試驗驗證上來，因此，生物信息學將對醫學教育、生命科學研究及醫療衛生事業的繁榮與發展產生重大影響。為趕上現代醫學發展步伐，將計算機技術有效地應用到醫學教育及科研領域中去已成為我國醫學教育的一項戰略任務。

目前，生物信息學教學條件尚不成熟，缺乏完善的教學模式；因此，如何在高校進行生物信息學教學亟需探索。在此，我們希望探討在計算機教學中如何與生物信息學有機結合，更好地適應醫學教育現代化的要求,推動醫學教育的發展。

2.醫學院校計算機教學中引入生物信息網絡資源的具體實施方法

目前，醫學院校計算機教學集中在大學一、二年級的一個學年，有些是在一個學期內完成，其教學內容主要由理論教學、實驗教學和自主學習三部分組成，這三部分交替進行。值得注意的是，PBL(Problem-based Learming，也稱作問題式學習)的教學方法在醫學院校受到了推崇；它采用“以問題為導向的教學方法”和設計真實性任務相結合的教學模式，把學習設置于復雜的、有意義的現實問題中，通過學習者的自主探究和合作來解決問題，從而學習隱含在問題背后的科學知識，形成解決問題的技能和自主學習的能力，真正達到醫學計算機教學的目的。生物信息網絡資源的應用教學正是基于這種方法完成，主要分為三步進行：

A.在教學的初期，首先提出生物信息學的學習計劃

教師在計算機理論教學時向學生簡要說明進行生物信息網絡資源應用的學習計劃：通過網絡，自主學習了解生物信息學（教學初期開始，中期前完成）；由教師在機房講解并做示范，然后由學生自行操作完成生物信息網絡資源的應用（教學中期開始，可持續幾周時間，在本科目考試前兩周完成，提交報告）；教師評價學生的報告并給出成績，此成績占計算機學科成績的一定比例。

在教學初期，指導學生通過網絡自主學習并初步了解生物信息學的概念、發展等基本知識。在此過程中，可讓學生以小班為單位通過電子郵件的形式把學習的進展情況反饋給老師，以檢查和督促學生的學習。

B.在教學中后期進行具體的指導學習

教學內容包括問題設置以及具體操作流程；教學模式將結合分子生物學和基因工程等相關學科，建立以教學內容為核心的科研實驗和學生標準化實驗。主要由以下步驟組成——設置主題：給出一個待查詢基因或蛋白質的英文全名或者代碼；給出常用網址：包括常用數據庫、文獻和應用軟件等；查詢結果：指導學生如何從中獲取所需信息數據；提交報告：內容包括使用的網站名，數據庫版本及所獲得的基因序列、氨基酸序列及編碼等；教師作出評價。

C.讓學生熟悉相關數據庫及能從中找到并分析特定的數據是生物信息學教學的核心內容

隨著大量生物學實驗的數據積累，目前已有數以百計的生物信息數據庫，如日本的DDBJ、歐洲的EMBL、SWISS-PROT和美國的GenBank、PDB均是國際上著名的一級核酸或蛋白質數據庫，如何讓學生了解一級數據庫、掌握常用的二級數據庫使用方法，針對醫學生的特點一般而言，采用問題設置以及操作演示的教學方法讓學生在較短時間內掌握最常用數據庫的使用方法。具體方法如下：