黃茉莉

[摘 要]隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，面向生物類專業(yè)的生物信息學(xué)教學(xué)也隨之發(fā)生變化。授課范圍由傳統(tǒng)“面面俱到”的灌輸式教學(xué)向緊跟科研發(fā)展的數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)處理傾斜；授課方式由單一的理論學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)為與上機(jī)操作相結(jié)合，并采用案例分析將教學(xué)內(nèi)容系統(tǒng)、完整地銜接和串聯(lián)。本文根據(jù)筆者的教學(xué)實(shí)踐，以兩個(gè)案例教學(xué)為中心，從教學(xué)手段、考核方式等方面展開闡述和討論。

[關(guān)鍵詞]生物信息學(xué)；案例教學(xué)；生物類專業(yè)

[中圖分類號(hào)]G64 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1005-6432（2014）48-0179-03

生物信息學(xué)是一門交叉科學(xué)，它包含了生物信息的獲取、處理、存儲(chǔ)、發(fā)布、分析和解釋等在內(nèi)的所有方面，綜合運(yùn)用生物學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等方法，闡述和理解數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義。作為21世紀(jì)生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最為迅速的學(xué)科之一，生物信息學(xué)已成為介于生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)前沿的重要學(xué)科。實(shí)驗(yàn)室的每一項(xiàng)技術(shù)，從簡(jiǎn)單的克隆、PCR到基因數(shù)據(jù)分析都需要在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理。因此對(duì)生物學(xué)專業(yè)的學(xué)生而言，具有一定程度的理解和應(yīng)用生物信息學(xué)技術(shù)的能力是十分必要的。而課程是為培養(yǎng)目標(biāo)服務(wù)的。這就要求教師在有限的授課時(shí)間內(nèi)，使學(xué)生不僅掌握基本的理論知識(shí)，緊跟科研的最新進(jìn)展，而且在今后的科研工作中能學(xué)以致用。

1 理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)手段

根據(jù)當(dāng)今生物信息學(xué)的發(fā)展方向，教師結(jié)合理論教學(xué)內(nèi)容增加綜合性、開放性實(shí)驗(yàn)，使學(xué)生循序漸進(jìn)地理解和掌握生物信息學(xué)的原理和方法，進(jìn)而運(yùn)用合適的生物信息學(xué)工具解決問(wèn)題。本文以兩個(gè)案例解析這一教學(xué)過(guò)程。一是信息的簡(jiǎn)單檢索。在獲取生物信息的同時(shí)，理解數(shù)據(jù)庫(kù)概念、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和bootstrap等算法；二是高通量測(cè)序的數(shù)據(jù)分析。在實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析的同時(shí)，掌握統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)知識(shí)。

1.1 生物信息的簡(jiǎn)單檢索

近一二十年，生物學(xué)數(shù)據(jù)，尤其是序列數(shù)據(jù)，以指數(shù)級(jí)的方式增長(zhǎng)。以GenBank的核酸數(shù)據(jù)庫(kù)為例，每12～20個(gè)月數(shù)據(jù)就翻一番，略高于Moore定律提供的參考數(shù)值。如何從這些海量數(shù)據(jù)中獲取想要的信息，已成為生物學(xué)專業(yè)學(xué)生必須掌握的技能之一。而如何正確獲取和應(yīng)用信息，則需要了解數(shù)據(jù)是如何被存儲(chǔ)、解析，以及背后隱藏的算法。因此圍繞正確挖掘數(shù)據(jù)信息這一主題，設(shè)計(jì)以下案例，通過(guò)4步展開教和學(xué)。

1.1.1 講解

基于大數(shù)據(jù)教師引申出數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)信息的概念。而后分類介紹常用的基因組數(shù)據(jù)庫(kù)、核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)、蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)以及各種常用復(fù)合數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.1.2 演示

了解上述常用的數(shù)據(jù)庫(kù)之后，教師實(shí)例演示數(shù)據(jù)庫(kù)檢索。通過(guò)逐層提出問(wèn)題，誘導(dǎo)學(xué)生思考如何利用上述不同的數(shù)據(jù)庫(kù)資源，一步一步挖掘所需的信息。例如，被測(cè)序的片段是哪個(gè)基因？該基因編碼的蛋白質(zhì)序列是什么？是否有保守的功能結(jié)構(gòu)域？在亞細(xì)胞的什么位置發(fā)揮什么功能？可能的三級(jí)結(jié)構(gòu)？和哪些蛋白或RNA存在可能的相互作用？它在進(jìn)化中又是如何演變的？

1.1.3 實(shí)踐

讓學(xué)生上機(jī)操作上述實(shí)例，體驗(yàn)各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的側(cè)重點(diǎn)，并理解不同軟件不同參數(shù)的意義或差別。比如GenBank和Swissprot的側(cè)重點(diǎn)，PAM-n和BLOSUM-n的選取。

1.1.4 成文

引導(dǎo)學(xué)生形成可重復(fù)計(jì)算的科學(xué)文檔。對(duì)每一個(gè)案例，教師展示常規(guī)性的文件組織形式：/data，/analysis，/scripts，/reference等。寫說(shuō)明文檔的時(shí)候，要求學(xué)生記錄每一個(gè)分析步驟的所有細(xì)節(jié)：數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)址、軟件的名稱、版本、輸入的文件、精確的運(yùn)行參數(shù)、結(jié)果的提取等。

通過(guò)這樣的案例教學(xué)模式，一是較好地將知識(shí)點(diǎn)融合串聯(lián)到教師講授和學(xué)生上機(jī)操作中。二是使學(xué)生不僅熟悉各種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，而且理解數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)軟件及其參數(shù)的意義，遇到實(shí)際問(wèn)題也不再束手無(wú)策。而教師也可以充分參與到學(xué)生的學(xué)習(xí)中，對(duì)學(xué)生上機(jī)操作過(guò)程中出現(xiàn)的一些主要理論與技能問(wèn)題了如指掌。通過(guò)教—學(xué)—練—教—練，達(dá)到學(xué)以致用的教學(xué)目的。三是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)建較好的文檔及其組織形式，形成科學(xué)研究的可重復(fù)性（replication）和可復(fù)現(xiàn)性（reproducibility）。不僅有利于追溯前因，而且對(duì)代碼的復(fù)用，以及對(duì)結(jié)果應(yīng)用于新項(xiàng)目都非常必要。

1.2 高通量測(cè)序數(shù)據(jù)的分析

隨著高通量測(cè)序技術(shù)的興起，大量物種的全基因組數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和其他類型數(shù)據(jù)被測(cè)定完成或正在進(jìn)行中，每天都有成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)被源源不斷地輸入相應(yīng)的生物信息庫(kù)中。這些大規(guī)模數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)出，使得生物學(xué)專業(yè)學(xué)生掌握高通量數(shù)據(jù)分析技術(shù)已成為一種趨勢(shì)。因此，教師有必要將這部分內(nèi)容由理論講授過(guò)渡到上機(jī)操作。

1.2.1 介紹

教師以DNA測(cè)序技術(shù)發(fā)展為主線，理論介紹De Novo測(cè)序、ChIP-seq測(cè)序、RNA-seq測(cè)序、Methyl-seq測(cè)序等。并通過(guò)拍攝的錄像，向?qū)W生直觀地展示不同的測(cè)序儀及其特點(diǎn)。

1.2.2 演示

教師對(duì)整個(gè)分析過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)的闡述并實(shí)時(shí)上機(jī)演示（下圖）。以轉(zhuǎn)錄組RNA-seq為例，包括測(cè)序質(zhì)量的評(píng)估（堿基組成和堿基質(zhì)量分析）、clean reads的篩選、利用TopHat/Bowtie將篩選出來(lái)的reads比對(duì)到參考轉(zhuǎn)錄本、統(tǒng)計(jì)reads在參考基因上的分布情況及覆蓋度，判斷比對(duì)結(jié)果是否通過(guò)第二次質(zhì)控、通過(guò)cuffmerge將重復(fù)測(cè)序得到的reads形成一致性轉(zhuǎn)錄本、基因結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基因覆蓋度統(tǒng)計(jì)、使用cuffdiff篩選差異表達(dá)基因和鑒別可變剪切體、對(duì)結(jié)果基因進(jìn)行聚類分析、GO和pathway富集性分析。

1.2.3 實(shí)踐

讓學(xué)生分組討論并上機(jī)實(shí)現(xiàn)上述數(shù)據(jù)分析流程。掌握基本的Linux命令、統(tǒng)計(jì)計(jì)算和可視化分析。

1.2.4 成文

引導(dǎo)學(xué)生形成規(guī)范化文檔和腳本，以便回溯和可重復(fù)性使用。

高通量數(shù)據(jù)分析不僅涉及的知識(shí)點(diǎn)多，而且需要在Linux下進(jìn)行簡(jiǎn)單的操作和軟件的使用。對(duì)生物學(xué)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，容易造成心理上的抗拒。教師可以采用“分而食之”的策略：將教學(xué)內(nèi)容分成相對(duì)獨(dú)立完整又有一定聯(lián)系的幾個(gè)部分（下圖）。對(duì)于每部分內(nèi)容，教師利用已講解的相關(guān)知識(shí)給學(xué)生實(shí)時(shí)演示，并給出教師自己的理解和結(jié)果。然后把學(xué)生分組，讓他們根據(jù)自己的理解，帶著興趣和疑問(wèn)上機(jī)實(shí)踐。并在上機(jī)操作過(guò)程中，鼓勵(lì)學(xué)生之間、學(xué)生與教師之間及時(shí)討論交流。最后讓學(xué)生將所有內(nèi)容串聯(lián)起來(lái)，介紹本組的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及解決辦法。通過(guò)這種方式能較明顯地消除心理顧慮，有助于學(xué)生獨(dú)立思考，獨(dú)立解決問(wèn)題。

“RNA-seq數(shù)據(jù)分析”案例教學(xué)流程圖

2 以能力測(cè)試為中心的考核方式

對(duì)于生物學(xué)專業(yè)的學(xué)生而言，生物信息學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科。因此，教師采用以“能力測(cè)試”為中心，知識(shí)與技能考核并重的考核方式。以上述兩個(gè)案例為例，在期末考試中，教師將NCBI GEO中“（RNA-seq[Title]）AND “Mus musculus”[porgn：__txid10090]”722個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，隨機(jī)分配給每個(gè)學(xué)生。要求每個(gè)學(xué)生對(duì)分配到的RNA-seq數(shù)據(jù)進(jìn)行差異表達(dá)分析，聚類分析和富集性分析。并選擇合適的基因，分析其保守的功能結(jié)構(gòu)域、亞細(xì)胞定位以及可能的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能、可能結(jié)合的轉(zhuǎn)錄因子、相互作用的蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)和信號(hào)通路、構(gòu)建相應(yīng)的系統(tǒng)進(jìn)化樹。

學(xué)生對(duì)上述每一個(gè)小題從“知識(shí)點(diǎn)”、“參考資料”、“使用軟件或工具”、“參數(shù)”、“腳本”、“結(jié)果”分別答題，不僅非常有效地明確所學(xué)的內(nèi)容，而且很好地杜絕了作弊行為。

3 教學(xué)效果

為了解案例教學(xué)的效果，本課程案例教改活動(dòng)向2011級(jí)生物科學(xué)和免疫學(xué)專業(yè)學(xué)生QQ群發(fā)放電子問(wèn)卷，共收回82份答卷，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下表所示。從表中可以看出，案例教學(xué)模式使學(xué)生有較強(qiáng)的參與感，能較好地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，學(xué)生對(duì)理論問(wèn)題的認(rèn)識(shí)更為深刻。

4 結(jié) 論

案例教學(xué)基于具體的事例，將一系列的知識(shí)點(diǎn)有機(jī)地串聯(lián)起來(lái)，并通過(guò)實(shí)例操作達(dá)到學(xué)以致用的目的。從學(xué)生反饋意見(jiàn)可以看出，這種理論與實(shí)踐結(jié)合的教學(xué)模式，很好地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣?？紤]到有限的授課時(shí)間和不同學(xué)生的學(xué)習(xí)背景，作為教師需要設(shè)計(jì)合適的案例，從而達(dá)到較好的教學(xué)效果。一般可以遵循以下原則。

4.1 具有代表性

所選的案例既要經(jīng)典又要緊跟科學(xué)前沿。比如第一個(gè)案例所蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、序列比對(duì)和系統(tǒng)進(jìn)化樹的構(gòu)建，在生物信息學(xué)中，屬于較經(jīng)典且核心的知識(shí)點(diǎn)。而第二個(gè)案例選擇的對(duì)象則與當(dāng)前的科研熱點(diǎn)緊密聯(lián)系。

4.2 具有偏向性

生物信息學(xué)本身是個(gè)交叉學(xué)科，涉及的知識(shí)點(diǎn)相對(duì)較多。面對(duì)生物類專業(yè)背景的學(xué)生，我們側(cè)重生物信息學(xué)方法或者工具（軟件）的應(yīng)用，而不是強(qiáng)調(diào)算法。比如第一個(gè)案例中系統(tǒng)進(jìn)化樹的構(gòu)建，我們只是以5條8bp長(zhǎng)的序列為例講解最小進(jìn)化法和鄰接法、最大簡(jiǎn)約法、最大似然法以及貝葉斯推斷，重點(diǎn)在于強(qiáng)調(diào)不同的數(shù)據(jù)適合采用上述哪些方法以及如何用Mega等軟件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)進(jìn)化樹的構(gòu)建。

4.3 先后案例有層次性

比如第一個(gè)案例中，學(xué)生掌握了Windows下的序列比對(duì)。對(duì)于第二個(gè)案例中Linux下的Bowtie就容易理解并操作。

4.4 具有拓展性

比如第一個(gè)案例中，在Windows的DOS下進(jìn)行批量序列比對(duì)時(shí)，不同的參數(shù)設(shè)置，輸出不同的數(shù)據(jù)格式。第二個(gè)案例中，Bowtie最多允許3個(gè)錯(cuò)配，如果允許更多的錯(cuò)配數(shù)，則可以采用SOAPaligner/ SOAP2實(shí)現(xiàn)。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣和能力，選擇拓展性內(nèi)容進(jìn)行繼續(xù)學(xué)習(xí)。

4.5 良好的成文習(xí)慣

引導(dǎo)學(xué)生養(yǎng)成良好的文檔組織和書寫習(xí)慣。每一個(gè)案例，都要求學(xué)生形成可重復(fù)性和可復(fù)現(xiàn)性的文檔，對(duì)于整理分析思路、核實(shí)結(jié)果、重復(fù)使用代碼都起到事半功倍的效果。

生物信息學(xué)是現(xiàn)代生物科學(xué)研究的重要工具和載體。如何有效正確地應(yīng)用生物信息學(xué)，是每一個(gè)生物實(shí)驗(yàn)者需要具備的能力。教師應(yīng)緊跟學(xué)科發(fā)展的速度，圍繞學(xué)以致用的原則，將案例教學(xué)科學(xué)地、和諧地應(yīng)用到教學(xué)實(shí)踐中，不僅使學(xué)生掌握一定的理論知識(shí)，從而正確地應(yīng)用軟件工具，而且逐漸培養(yǎng)學(xué)生自我分析和解決問(wèn)題的能力。

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