李春季 喻國輝

摘要 生物信息學是生命科學領域的一門新興交叉熱門學科，是開展生物學相關研究的工具和載體，也是農業(yè)類高校的專業(yè)基礎必修課之一。隨著該學科的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)教學中的問題不斷凸顯，及時調整教學策略是改善教學質量的重要手段之一。在前期教學實踐的基礎上，總結了農業(yè)類高校生物信息學課程教學中存在的主要問題，并從師資隊伍、課程內容、軟硬件設施和基礎課程建設等方面有針對性地提出了相應的改革建議，以期為該課程的教學創(chuàng)新和課程改革提供參考。

關鍵詞 生物信息學;農業(yè)類高校;教學策略;課程改革

中圖分類號 S-01? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2022）07-0269-02

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.07.066

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research on the Teaching Status and Reform of Bioinformatics Course in Agricultural Universities

LI Chun-ji， YU Guo-hui

（College of Agriculture and Biology， Zhongkai University of Agriculture and Engineering， Guangzhou， Guangdong 510225）

Abstract Bioinformatics is a new cross hot subject in the field of life science.It is an important tool and carrier for carrying out related biological researches，and it is also a professional basic compulsory course in agricultural universities.With the rapid development of this subject，the problems in the traditional teaching are emerging.Thus， the adjustment of teaching strategies on bioinformatics course is one of important means to improve the teaching quality.Based on our previous experiences， this paper summarized main existing problems in the teaching of bioinformatics course in agricultural universities，and put forward corresponding reform suggestions from the aspects of teaching staff， curriculum content， software and hardware， so as to provide references for the teaching innovation and curriculum reform of bioinformatics course in agricultural universities.

Key words Bioinformatics;Agricultural universities;Teaching strategies;Curriculum reform

生物信息學是生命科學、計算機科學及統(tǒng)計學等學科交叉融合形成的一門前沿基礎學科，旨在利用先進的測序技術和計算機科學技術解析生命現象背后潛在的深層次科學問題[1]。隨著高通量測序技術的飛速發(fā)展和測序成本的大幅度降低，各物種全基因組測序等工作陸續(xù)開展，生命科學研究已逐步進入后基因組時代。通過多組學聯(lián)合分析技術，獲取、處理、發(fā)掘和解析關鍵基因、調控因子、蛋白質及代謝物間的相互作用機制，將為生命科學研究提供重要線索和方向[2]。因此，熟練掌握和應用生物信息學分析技術是生物技術等生命科學相關專業(yè)學生的一項基本素養(yǎng)[3]。近年來，我國各大農業(yè)類高校陸續(xù)開設生物信息學課程，并取得了一定的成效，學生的大數據解讀與深入挖掘能力獲得了明顯提升[4]。筆者根據農業(yè)類本科高校生物信息學教學實踐過程中存在的問題，提出了針對性的改革建議，以期為教學質量的提升提供一定的借鑒和參考。

1 課程教學中存在的問題

1.1 師資力量匱乏

生物信息學作為一門新興的交叉學科，要求教師必須熟練掌握生物學、計算機科學和統(tǒng)計學等多個學科體系的內容，并做到融會貫通[5]。然而，目前國內大多數高校生命科學領域的研究人員在統(tǒng)計學和計算機科學領域的研究較少，基礎相對薄弱[6]。與此同時，受市場經濟和區(qū)位優(yōu)勢狀況等因素的影響，大量具有生物信息學專業(yè)背景及較強生物信息學分析能力的博士畢業(yè)生流向一線城市的生物科技公司，進一步加劇了國內高校相關人才短缺的問題。此外，在過去很長一段時間內，農學、動物學、作物學和食品科學等非生物信息學專業(yè)通常將該課程設置為選修課，在學科建設和師資力量儲備計劃中的重視程度不夠，導致匱乏的師資力量與人才培養(yǎng)目標之間的矛盾進一步加劇[7]。

1.2 教學內容和方式陳舊

生物信息學的發(fā)展日新月異，各種公共數據庫和分析軟件的更新頻率較高，因此研究內容和方向也將隨之不斷改變。然而，國內相關教材及教學軟件的更新速度相對緩慢，課程內容的知識點相對滯后，并未涵蓋最新的數據庫及軟件的功能和使用方法，這對于學生開展生物信息學分析、實踐學習及就業(yè)極為不利[8]。當前生物信息學教材大多重點介紹高通量測序技術的基本原理、學科的發(fā)展歷程、基本算法、常用軟件和數據庫等內容，而對于該學科在農業(yè)和醫(yī)藥等領域的最新應用進展僅做了簡單介紹，教學內容過分強調理論，而忽略了應用價值，略顯枯燥，不能很好地激發(fā)學生的求知欲。加上教學內容過于寬泛、學生課下自主學習積極性差和學時限制（通常理論課24學時，上機操作8學時），導致大部分知識點授課深度不夠，大多數學生只能走馬觀花式學習，實際上機操作機會較少，因此很難掌握和鞏固所學的分析技能。此外，當前該課程的考核評價方式仍以卷面考試為主，占比為70%～80%，因此無法調動學生上機實操的主觀能動性，也不能很好地評估學生的實際分析能力和動手能力[9]。

1.3 教學軟硬件建設滯后

生物信息學分析的開展依托于配備高性能服務器的多媒體教室。由于“雙非”農業(yè)類高校建設經費不足等問題，生物信息學分析平臺的建設相對落后，導致該課程教學只能沿用以理論教學為主、以簡單的上機操作為輔的傳統(tǒng)模式。然而，傳統(tǒng)的多媒體教室與配備生物信息學分析平臺實驗室無法相比，學生們只能操作一些幾乎無硬件要求的分析軟件，而缺乏Shell、Perl、Python和R等編程語言的使用經驗[10]。加上常用的生物信息學分析軟件版本更新速度快且大多為收費軟件（比如DNAMAN、Primer Premier和Cluster W等），無法實現及時更新。隨著課程的不斷深入，雖然學生掌握了一些免費的公共數據庫（NCBI、Ensembl和KEGG等）、在線分析工具（SWISS-MODEL、BLAST和SignalP等）和傳統(tǒng)軟件的使用方法，但他們對更高水準的生物信息學分析缺乏具體認識和實操經驗，因此并未實現前期制訂的人才培養(yǎng)目標，學生的專業(yè)水平也與用人單位需求不匹配[11]。

1.4 相關基礎課程設置不合理

生物信息學作為一門交叉學科，在學習前熟悉或掌握相關的基礎理論課程顯得尤為重要。目前國內多所“雙一流”農業(yè)類高校均已開設了生物信息學課程，雖然設置的基礎課程各具特色，但其培養(yǎng)計劃都在生物學、計算機科學、統(tǒng)計學和專業(yè)英語等課程設置了較完備的基礎課程學習計劃，這為學生進一步學習生物信息學課程奠定了扎實的理論基礎。部分“雙非”農業(yè)類高校在其培養(yǎng)計劃中并未設置完備的基礎課程，“跟風式”開設生物信息學課程，讓學生感覺課程晦澀難懂、枯燥乏味，從而導致學生的學習效率下降，甚至失去學習興趣[12]。

2 課程改革與創(chuàng)新探討

2.1 組建多元師資隊伍，提升教師的專業(yè)能力

教師的專業(yè)素養(yǎng)直接影響該課程的教學質量。生物信息學教師必須熟練掌握生命科學、計算機科學和統(tǒng)計學等學科的基礎課程，并及時了解該領域的最新研究進展。若要達到以上要求，首先要轉變傳統(tǒng)的人才引進觀念，將生物信息學專業(yè)列為人才緊缺專業(yè)，同時秉承“以人為本”和“廣納賢良”的理念，依據崗位需求，從國內外高校和企業(yè)引進具有較強生物信息學分析能力和豐富分析經驗的博士畢業(yè)生和社會從業(yè)人員[13]。其次，鼓勵并支持任課教師前往國內外擁有生物信息學王牌專業(yè)的知名高校訪問或進修，學習最新的科研成果、先進的教學經驗和專業(yè)技能，并與他們在教學和科研方面展開深層次交流合作。再次，鼓勵并支持任課教師積極參加國內外舉辦的生物信息學相關會議，及時了解并掌握國際上該學科的研究熱點和方向，并融入課程教學內容。最后，鼓勵并支持任課教師個人或所在高校與國內外知名生物信息學相關科技公司（如華大基因等）展開合作與交流。在教學方面，科技公司可以通過舉辦“生信培訓班”等方式分享生物信息學分析的技巧和經驗，提高任課教師的專業(yè)性;在科研方面，通過項目合作，科技公司技術人員與任課教師可以在問題交流與討論過程中逐漸提升任課教師生物信息學分析的能力，并將項目分析案例分享給學生，以達到理論與實踐相結合的目的。

2.2 強化課程內容建設，豐富教學資源

教材是教學內容的重要組成部分和主要的教學資源。因此，強化課程內容建設的首要任務就是完善和豐富教材內容，對陳舊的教學內容要適當取舍，從而將有限的學時盡可能分配到最新的技術、理論和方法講授部分。生物信息學現今已成為農業(yè)科學研究中的一門必備工具學科，在農業(yè)類高校非生物信息學專業(yè)的課程內容設置上應該重點突出其實用性，應適當增加其分析工具的應用范疇、實踐方法及上機實操授課內容所占的比例，適當減少測序原理、運算原理和模型等內容所占的比例。同時，也可以適當增加網絡教學內容，例如慕課（MOOC）等，可作為學生課后的預習、自學和復習的輔助學習平臺。在課程內容中還應該重點設置生物信息學在農業(yè)生物技術中應用的成功案例，包括但不限于動物、植物和微生物的進化分析、分子育種與品質改良等方面。此外，近年來國內外涌現出一批生物信息學分析能力雄厚的生物科技公司，其制作的生物信息學分析教學視頻和培訓資料也可作為教學資源的重要補充。國內外生物信息學相關的權威期刊（例如Bioinformatics）中刊登的一些最近研究成果也可作為前沿教學資源來使用。因此，通過教材、網絡教學、企業(yè)培訓資料和專業(yè)期刊的緊密結合可以很好地實現教學目標。最后，應調整課時至32學時以上，并增加上機實操部分課時比例至50%，為學生提供更多的實踐分析機會，鞏固理論知識，同時提高期末考試總分數中上機實操的比例至50%，引導學生重視實踐分析，并合理分配學習內容和時間。

2.3 加快軟硬件建設，提升分析能力

高性能服務器等硬件是實現生物信息學分析和熟練掌握生物信息學課程內容的必備基礎條件。鑒于生物信息學在農業(yè)生物技術研究中的重要地位，農業(yè)類高校應加大資金投入力度，簡化招投標流程，并將生物信息學分析平臺建設列為優(yōu)先保障的剛性需求項目。如果用于平臺建設的資金不能一次性到位，可分批分階段進行建設和改造升級，逐步滿足廣大師生的實踐分析需求。配備高性能服務器的生物信息學平臺通常具有遠程訪問使用的特性，因此在高校自身生物信息學分析平臺成功搭建前，也可以通過向其他“雙一流”高校、科研院所租借等方式，暫時解決無教學平臺可用的問題。另外，近年來國內一些頗具實力的生物科技公司已經成功搭建了一些開放式生物信息學分析云平臺（BGI Online、Omicshare和BMK Cloud等），并提供了較為廣泛的生物信息學分析工具，可作為開展實踐教學的一種補充手段[14]。

2.4 合理設置課程，夯實專業(yè)基礎

生物信息學作為一門快速發(fā)展的交叉學科，其知識理論體系建立在生物學、計算機科學和統(tǒng)計學等相關專業(yè)的基礎之上。為了更好地學習與掌握生物信息學課程，在開始學習前應熟練掌握與之相關的基礎課程。鑒于農業(yè)類高校學生的生物學基礎相對扎實、計算機和統(tǒng)計學基礎相對薄弱的現狀，基礎課程的設置應在原有教學大綱的基礎上選擇增設功能基因組學、計算系統(tǒng)生物學、生物計算編程語言、生物信息學算法原理、數據庫原理和生物統(tǒng)計方法等計算機及統(tǒng)計學類課程。與此同時，由于當前國內外常用的生物信息學分析軟件及數據庫大多為英文界面，其中含有大量的專業(yè)英文詞匯，英語水平低或專業(yè)

詞匯量少的學生操作起來會倍感吃力[15]。針對這種情況，可在專業(yè)英語課程的教學大綱中增加生物信息學專業(yè)詞匯內容。同時，在生物信息學課程教學過程中應重點介紹相關英文概念，讓學生熟練掌握后再進行上機實操，從而提高實踐教學效果。

3 結語

隨著高通量測序等多組學技術的飛速發(fā)展，生命科學研究已進入后基因組時代，人類和各種生物的核酸序列、蛋白質序列和代謝物分子信息儲量呈爆發(fā)式增長。生物信息學作為一門重要的工具學科，在組學數據的采集、處理、存儲、傳播、分析和解釋等生命科學研究中發(fā)揮著不可或缺的作用。因此，熟練掌握生物信息學課程已成為當今農業(yè)類高校對學生的必然要求。筆者對農業(yè)類高校生物信息學課程的教學現狀進行了分析，并從師資隊伍、課程內容、軟硬件設施和基礎課程建設等方面提出了相應的改革建議，以期進一步提高生物信息學課程的教學質量與效果。

參考文獻

[1] 李婷婷，陶文靜，柯清林，等.地方本科高校生物信息學課程教學現狀與改革初探[J].教育教學論壇，2020（31）：203-205.

[2] 孟雙，徐沖，陳麗媛，等.生物信息學在生物學研究領域的應用[J].微生物學雜志，2011，31（1）：78-81.

[3] 王康宇，李曉玲，王志英.生物技術專業(yè)生物信息學課程的教學研究[J].現代交際，2019（8）：173-174.

[4] 徐佳瑩，寧璐.生物信息學在農業(yè)領域的應用及展望[J].安徽農學通報，2019，25（22）：125-126，142.

[5] 武妍，胡德華.生物信息學跨學科研究[J].現代生物醫(yī)學進展，2012，12（1）：137-141.

[6] 劉奇付，李靜靜.計算機算法在生物信息學中的應用綜述[J].軟件導刊，2017，16（9）：209-211.

[7] 邢永強，劉國慶，蔡祿.生物信息學本科專業(yè)建設現狀[J].生物信息學，2020，18（3）：195-200.

[8] 陳鵬.生物信息學數據庫及運用分析[J].電子技術與軟件工程，2014（16）：222.

[9] 付鵬程，王銳，孫姍姍.地方本科院校生物信息學課程實踐教學初探[J].科技視界，2021（31）：33-34.

[10] 李冉，邵俊杰，王喜宏，等.依托高性能計算平臺的《生物信息學》項目教學法探索[J].家畜生態(tài)學報，2021，42（6）：90-93.

[11] 王興平，羅仍卓么，李峰.地方本科院?！渡镄畔W》常用數據庫和軟件的合理化利用[J].安徽農學通報，2017，23（9）：151-153.

[12] 明文龍，李晟，羅幸，等.生物信息學本科人才培養(yǎng)的調研與思考[J].生物信息學，2018，16（2）：65-71.

[13] 張一名，褚卓棟，侯志敏，等.國外生物信息學教育研究概述及其啟示[J].廊坊師范學院學報（自然科學版），2020，20（1）：62-68.

[14] 張渝潔，邢晉祎.生物信息學實驗教學中的網絡資源及其利用[J].安徽農業(yè)科學，2019，47（11）：276-278.

[15] 柴惠，趙虹，張婷.高等院校生物信息學雙語教學課程建設之我見[J].中國高等醫(yī)學教育，2010（4）：83-84.