生物信息学分析方法范文

生物信息学分析方法范文第1篇

关键词：生物信息学;双语教学;改革及实践

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）46-0125-02

生物信息学是生物学、计算机科学及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它以DNA和蛋白质为研究对象，通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示实验数据所蕴含的生物学意义的目的[1]。基于“加强基础、拓宽专业、强化能力、提高素质”的人才培养指导思想，河南科技大学生物科学及生物技术本科专业开设了《生物信息学》课程，以便让学生理解并掌握生物信息学领域的基本概念和基本理论，具备初步的生物信息学分析技能和实践操作能力，从而适应今后工作和学习的需要。

生物信息学的研究对象为各种分子生物学数据，是在全世界各个实验室中产生的，然后再提交到相应的数据库中[2]。目前，这些大型分子生物学数据库在存储、检索和可视化上，都是英文界面;《生物信息学》课程中讲授的生物信息学软件也均以英文为界面[3]。由于生物信息学学科的前沿性和交叉性，使得《生物信息学》课程的教学有其特殊性，其中一点就是适宜于开展较高水平的双语教学。通过双语教学，可使学生尽快掌握以英文为界面的生物信息学网络资源及相关生物信息学分析软件的使用，提高本科生生物信息学基本的分析技能，继而培养其创新能力。根据《生物信息学》的课程特点，我们开展了双语教学的改革和实践，获得了较好的教学效果。

一、激发学生学习兴趣

《生物信息学》课程涉及的知识点较多，在线生物信息学分析平台均为英文界面，多数学生因而存在一定的畏难情绪。因此，在授课的过程中，首先引导学生加强生物信息学基本分析方法及专业英语的学习。学生通过浏览英文网站，英文阅读能力得到了很大提高;同时也开拓了视野，提升了知识面。总之，通过激发学生的学习兴趣，帮助学生逐步建立起学习的兴趣和自信心，为开展《生物信息学》双语教学打下了坚实的基础。

二、选用英文原版教材

目前，适宜于本科生《生物信息学》双语教学的英文原版教材较为欠缺[4]。其原因有两点：一方面，部分《生物信息学》原版英文教材非常昂贵，因成本原因不适宜于本科生选用;另一方面，通俗易懂、适合入门的《生物信息学》英文教材又少之又少。项目组最终筛选到了一本适宜于我校生物科学和生物技术专业本科生选用的英文原版教材《Bioinformatics For Dummies》，该教材浅显易懂，实践操作性强，适宜于生物信息学初学者选用;另一方面，打印或复印该教材的成本较低，学生易于接受。

三、更新优化教学内容

基于英文原版教材《Bioinformatics For Dummies》，适当更新并优化了教学内容，重点传授了应用性较强的生物信息学实践分析技能。如核酸及蛋白序列数据库的查询、核酸及蛋白序列的相似性搜索、序列比对、分子系统进化树构建、蛋白物理特性及3D结构的预测等分析技能。另外还讲授了离线单机版生物信息学软件如DNAMAN 6.0、Primer Premier 5.0、MEGA 5.0的使用方法。

四、适当讲解理论算法

在注重传授生物信息学实践分析技能的同时，适当讲解生物信息学理论算法。由于生物信息学涉及的算法多数都较为枯燥，在授课过程中侧重于分析方法的讲解和应用。如在讲授Needleman-Wunsch全局比对和Smith-Waterman局部比对及分子系统发育树构建UPGMA（Unweighted pair group method with arithmetic mean，非加权算术平均组队法）等算法时，在多媒体教学的基础上，结合互动式“提问”及“板书”等方法辅助学生理解算法的基本原理及分析方法;同时布置课后计算题作业，要求学生独立完成后上交，从而促进学生巩固基本理论和基本知识[5]。

五、采用双语多媒体授课

为了更好地执行《生物信息学》课程的双语教学任务，我们首先制定了《生物信息学》课程双语教学计划。即选用英文教材，制作英文PPT教学课件，采用中英文相结合的授课方式。随着学生生物信息学分析能力及专业英语水平的不断提高，逐步在授课过程中由少到多地加大英文授课的比例。项目组已于2014-2015学年第2学期成功应用英汉双语完成了《生物信息学》课程的双语教学任务，教学效果良好。

六、实时演示在线分析过程

我校基于网络安全的考虑，在教室内仅能登陆校园网而不能登陆外网。在以往的《生物信息学》教学过程中，只能采用网页抓图的静态教学方式，造成学生对生物信息学分析方法的体验不够强烈。为了达到更好的教学效果，项目组购置了能够接收无线网络信号的设备，在教室内可实时在线进行生物信息学分析，在讲解数据库查询、BLAST分析、Bankit序列提交、蛋白质结构域分析、蛋白质物理特性及3D结构预测等内容时，学生得到了更加直观的实践体验，加深了对生物信息学分析方法的印象，从而更加容易掌握这些实践操作。

七、网络教学资源建设

由于受学时的限制，《生物信息学》课堂教学的内容非常有限。为了让学生更好地利用生物信息学丰富的网络资源，我们基于学校开发的网络教学综合平台，构建了《生物信息学》课程网络平台。平台不仅提供双语多媒体课件、教学视频、作业及相关要求等教学资料;还提供了Primer Premier、DNASTAR、DNAMAN、MEGA、BioEdit软件安装程序和使用手册、生物信息学英文文献及常用的在线生物信息学分析工具的链接等内容。

八、科研与教学相长

在生物信息学课程的双语教学过程中，我们坚持教学和科研互动，实现科研与教学相长。一方面，主讲教师将科研中积累到的涉及到生物信息学的研究成果应用于《生物信息学》教学过程中，丰富了教学内容。如在讲授Bankit在线序列提交序列时，我们以提交至国际核酸序列数据库GenBank的芍药（Paeonia lactiflora）乙烯受体ETR1（JX406435）、ETR2（KP265307）、ERS1（KP265307）、EIN4（KP265308）基因序列为例;在讲授基因外显子和内含子结构预测时，以芍药ACO（KJ719260）和ACS（KP265309）基因组DNA序列为例;在讲授Primer Premier软件时，以芍药ACO基因为例，分别设计用于半定量RT-PCR、CDS扩增及原核表达载体构建所需的PCR引物。通过把科研思路带入教学中，从而有效培养了学生的科研能力及创新能力。另一方面，教学实践也有利于教师全面了解生物信息学和相关学科的最新进展，不断为科研提供新思路。

九、考试方式改革

《生物信息学》课程教学的目的是提高学生利用信息技术解决生物学问题的能力。因此，考试主要考查学生综合利用所学知识分析问题和解决问题的能力。项目组对考试方式进行了改革，改闭卷考试为大作业。要求学生一人一题，综合应用所学的生物信息学分析技能对所研究的核酸及其编码的蛋白序列进行序列查询、序列同源性搜索，PCR引物的设计，分子系统进化树的构建，蛋白的物理性质及3D结构预测等分析，占考核成绩的70%。采用这种考试方式，一方面促使学生在学习过程中不必花大量工夫去死记硬背，而把重点放在了基本理论、基本知识的巩固及实践操作技能的提高上，有效地提高了学生的实践操作能力和创新能力;另一方面，也促使教师在教学过程中，注重从能力培养的角度进行教学课堂设计，提升教学质量和水平。

参考文献：

[1]贺林.解码生命――人类基因组计划和后基因组计划[M].北京：科学出版社，2000

[2]周到，黄敏.生物信息学双语教学探讨[J].科教文汇旬刊，2013，（231）：48-49.

[3]戴凌燕，姜述君，高亚梅.《生物信息学》课程教学方法探索与实践[J].生物信息学，2009，7（4）：311-313.

生物信息学分析方法范文第2篇

生物信息学 生物科学 实践教学

生物信息学作为一门新兴的交叉性学科，综合生物学、计算机科学和信息技术试图，从大量数据中寻找具有指导和开创性价值的依据，为生命科学研究提供必要的、有效的系统模拟和信息预测结果。目前，生物信息学在生物医学、生物工程、植物学、动物学、生态学、遗传学、制药和高科技产业领域中的应用越来越广泛，产生巨大的影响力和推动力。

一、生物信息学在生物科学领域的作用

生物科学是研究生物结构、功能、发生和发展规律，及其与周围环境关系的科学。在分子生物学技术突飞猛进的发展过程中，生物科学从传统的个体及群体表征研究逐步演变为内在分子机制的研究，随着基因测序技术的发展，生物科学领域的研究不仅聚焦于生物个体的内在分子机制，同时还从大量的生物个体的基因数据中获取和解析生命的本质和规律，并以此尝试对生命过程进行干涉和改造。而在获取、解析、干涉和改造的过程中扮演重要角色的就是生物信息学。

生物信息学是在生物科学领域各个学科发展的过程中逐步产生的一门综合性学科，该学科在生物科学领域的应用极为广泛。目前，植物基因组研究取得了重大进展，水稻、大豆、小麦等农作物的遗传图谱、基因序列、基因组注释已公布于美国国立生物技术信息中心（NCBI）的生物信息数据库中。利用生物信息学的相关方法和技术能够对这些数据进行查询、统计和分析，从而更好地理解和认识植物基因组的功能，指导后续的科学研究和生产应用。传统的生物学分类方法已经鉴定及分类了成千上万的物种，但是随着生物科学的发展和认知，越来越多的物种在遗传进化上的分类依据较为模糊，而利用生物信息学结合传统的分类学可以更好的研究生物类群间（植物、动物、微生物等）的异同性、亲缘关系、遗传进化过程和发展规律，这在当今的生物分类学中应用日趋广泛。生物信息学还可以综合利用数学、统计学和计算机等学科对生态系统进行模拟和计算分析，探索物种间基因流动的本质，揭示生态系统的物质和能量循环规律，从而为找到决定生态系统平衡和稳定的根本因素提供重要的依据，帮助生态系统平衡的恢复。此外，通过生物信息学技术构建遗传工程菌，降解目标污染物的分子遗传物质，从而达到催化目标污染物的降解，维护生态环境的空气、水源、土地等质量，也是当今生态环境保护的新兴研究方向。

二、生物信息学的学科内容和课程要求

生物信息学主要由基因组学、蛋白质组学、系统生物学、比较基因组学、计算生物学等学科构成，主要涉及的内容有生物数据的收集、存档、显示和分析，体外预测、模拟基因及蛋白质的结构和功能，对生物的遗传基因图谱进行分析处理，对大量的核苷酸和氨基酸序列进行比对分析，确定进化地位等。从生物信息学的概念及其涉及的内容中可以明确生物信息学不是一门独立的学科，所以要求教师在教学过程中掌握多领域的知识和技能，才能较好地把握该课程。

1.高等数学和统计学基础

生物信息学将数学和统计学作为主要的计算理论基础，主要包括数学建模、统计方法、动态规划方法、数据挖掘等方面。此外还包括隐马尔科夫链模型（HMM）在序列识别上的应用，蛋白质空间结构预测的最优理论，DNA超螺旋结构的拓扑学，遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等。因此，在生物信息学教学过程中要求教师具备数学及统计学的计算方法的基础知识，能够利用牛顿迭代法、线性方程回归分析、矩阵求拟、最小二乘法等进行数学建模和计算，从而对基因和蛋白质序列进行比对、进化分析和绘制遗传图谱等。

2.生物科学基础

生物信息学包含的生物类学科有，生物化学、分子生物学、遗传学等基础学科，基因工程、蛋白工程、生物技术等应用学科。根据其课程特点，学生在学习生物信息学课程前需要学习生物化学、分子生物学、遗传学、基因组学、蛋白质组学等基本生物学课程，对于基因序列、蛋白质序列、启动子、非编码区等概念有深刻的理解，同时需要对一些重要的生物学数据库有一定的了解，如美国基因数据库（GeneBank）、欧洲分子生物学实验室数据库（Embl）和日本核酸数据库（DDBJ）等。此外，要求学生能够利用生物学数据库查找基因序列、蛋白质序列、基因及蛋白质结构模型，能够读懂数据库中基因和蛋白质的信息注释，能够计算蛋白质序列的分子量和等电点，能够为扩增特定的基因片段设计引物，能够对特定物种进行系统发育分析等。

3.计算机科学基础

计算机是生物信息学的主要辅助工具，利用生物信息学研究生物系统的过程需要能够熟练使用计算机对大量的生物信息数据进行处理和分析，这主要包括对数据信息进行搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。所以，学生在学习生物信息学的过程中需要了解和掌握一些常用的生物信息学软件，如BLAST和FASTA序列比对分析软件，Oligo和Primer引物设计软件，VectorNTI、DNASTAR、DNASIS等综合分析软件。此外，学生还需要学习和掌握一些常用的计算机语言，如正则表达式、Unix shell脚本语言和Perl语言。

利用生物信息学在处理和分析海量生物数据的过程中，计算机软硬件资源需要配合处理分析软件的运行，因此要求计算机操作系统使用Unix和Linux操作系统，这些操作系统需要大量的操作命令进行输入执行过程，对于经常使用Windows操作系统的学生来说是一个较难跨越的障碍。

三、生物信息学课程教学中存在的问题

目前国内大多数高校的生物信息学教学采用传统的教学模式，即以课堂式的理论教学为主，缺乏必要的实践教学。理论教学模式固定、教学方法单一、教学内容狭窄，通常是介绍性、科普性的课程，甚至作为公选课程。少数高校开展生物信息学的实践课程教学，但多以验证性实验为主，缺乏和专业相适应的综合性、设计性实验，而开放性实验更无从谈起。

1.教学模式固定单一

生物信息学在内容层面涵盖诸多学科领域，注重应用性和实践性。然而，目前大部分高校把生物信息学作为一门孤立的课程，这导致教师需要将大多数课程内容压缩到一门课程进行教学，在有限的教学时数下灌输大量内容，增加了学生学习的难度，降低了教学质量。再者，大多数高校仅开展生物信息学的理论教学，忽视实践教学过程，造成生物信息学理论与实践内容的脱节，使学生在学习完理论知识后难以深入理解和吸收，无法将所学的知识应用到后续的工作和学习中，最终未能体现出该门课程的价值。

2.教师专业背景薄弱

作为一门交叉学科，生物信息学的教学要求教师具有较强的数学、生物学和计算机科学背景。然而，目前从事生物信息学教学的教师即便具备深厚的生物学背景，但是多数教师在数学和计算机方面较为薄弱，并不具备完整的生物信息学知识体系，对生物信息学发展趋势也了解不多。在师资缺乏的情况下，院系开设生物信息学课程，教师为了完成教学任务，仅仅在教学中进行介绍性的讲解，在课程考查方式上通过小论文、综述和课外活动等方式完成该课程的学习。因此，无论是理论教学还是实践教学均无法实现该课程大纲的要求，从而影响学生对生物信息学课程的理解和掌握，生物信息学的实践操作能力更无从谈起。

3.实践教学薄弱，专业教材缺乏

生物信息学实践课需要学生在网络环境下用计算机学习NCBI数据库的检索与使用、序列比对分析软件的应用、蛋白质空间结构图视软件的应用、序列拼接软件的应用等。但是目前，大多数高校开设的生物信息学课程多以理论教学为主，实践教学课时非常少或者为零，学生对于生物信息学课程的学习仅仅通过教材上抽象的文字描述进行理解和掌握，这导致学生在理论课中学到的知识无法在实践课中进行验证或操作，严重影响了生物信息学的教学质量，也偏离了教学大纲中强调的重在培养学生实践操作能力的培养目标。

另外，目前还没有适用于生物科学专业的生物信息学教材。国内各大高校使用的教材多为国外教材的影印版或者中文翻译版本，这些教材偏重介绍生物信息学的理论和方法，涉及的实践内容较少，学生需要具有较高的相关知识才能接受和使用这些教材。因此，部分高校在生物信息学教学过程中往往使用自家编写的简化教材，从而造成生物信息学教学内容不统一，教学大纲混乱等情况。

4.实践课程经费不足，实践教学环境落后

当今，许多发达国家都很重视生物信息学的教学和研究，积极开展各种生物信息资源的收集和分析工作，培养大量生物信息学人才，为整个生物学的理论研究及其相关产业创新（主要是医药和农业）提供指导和支撑。国内对生物信息学的关注和认识起步较晚，其发展落后于国际发达国家。国家和高校对生物信息学的教学和科研资金投入力度不大，缺乏必要的仪器设备，生物信息学的实践教学条件得不到保障，比如大多数高校的生物科学专业没有相应的计算机实训室，配套软件也相对匮乏，落后于国际发展水平。

四、生物信息学教学模式改革的探索

1.修改理论和实践教学大纲，编写适用的实践教材

根据当今生物信息学的发展方向，制定和修改理论教学大纲，除了引物设计、基因和蛋白质序列比对、基因和蛋白质结构功能预测等基本内容外，还需添加系统进化树分析、聚类分析、蛋白质互作网络谱图等较为综合的内容。另外，增加实践教学课程比例，充实实践教学内容，结合理论教学内容增加综合性、设计性实验，适当提供科研环境，鼓励开展开放性实验。

目前国内并没有系统的、专业的生物信息学实践教材，因此针对高校生物科学专业方向的特点，联合多学科领域（数学、生物科学、计算机科学）编写相应的生物信息学实践教材，在制定、修改实践教学大纲和编写教材的过程中结合学生的接受能力，由浅入深，多设实例和相关练习，使学生循序渐进的理解和掌握生物信息学的原理和方法，掌握更多的生物信息学工具。

2.紧密联系科研、基于实践问题开展教学

通过实践教学把生物信息学教学与科研有机结合起来，能够促进教学与科研的共同发展。在紧密联系科研的过程中，采用基于问题的教学（PBL）方法，通过实践教学环节，培养和训练学生把所学的生物信息学的知识和方法应用于各种生物科学领域的科研活动中，通过解决实际问题训练学生的实践技能，从而促进教学与科研的双重发展。例如，在生物信息学实践教学中多加入生产和科研中遇到的经典实例，鼓励学生利用相关的生物信息学软件及相关的理论和方法解决问题。学生也可以选择自己感兴趣的课题，利用自己熟悉的、合适的生物信息学软件和相关知识开展课题研究。此外，专业教师在指导学生课题研究的过程中还可以发现理论和实践教学的不足，不断的完善生物信息学理论和实践课程大纲和内容，提高教学质量。

3.开展多学科实践结合的教学模式

生物信息学属交叉学科，包含了不同领域的专业知识和技能，为使生物信息学教学达到教学的目标，该课程教学需要采用多学科实践结合的教学模式。

多学科实践结合的教学模式是指联合不同领域、不同学科、不同专业的课程在教学的过程中结合生物信息学涉及到的知识和技能进行基础性、铺垫性教学。比如，在高等数学和统计学的教学过程中，针对生物信息学的需求，适当增加数学建模、统计方法、动态规划方法、数据挖掘等方面的基础内容，同时，开设实例实践教学，使学生理解和掌握隐马尔科夫链模型，牛顿迭代法、最小二乘法等方法的应用原理和规则；在生物科学专业课程设置上，尤其是实践课程的教学过程中，结合生物信息学涉及的引物设计、序列比对分析、基因及蛋白质结构功能预测等方面开展相应的设计性、综合性、开放性实验项目，使学生了解和掌握基本的生物信息学原理及软件的应用；在计算机科学的教学过程中，应根据生物信息学的需求，开设正则表达式、Perl语言、R语言等课程学习，以及增加Linux和Unix操作系统课程学习，使学生在学习生物信息学前打好坚实的基础。

值得注意的是，生物信息学课程与其他课程的开设时间和顺序需要有一定的探索和评估，对于开设该课程的时间把握是开展多学科实践结合的教学模式的关键因素。过早开设生物信息学则会导致学生在不具备相应学科基础的条件下跨越式的接触生物信息学，无法理解和掌握相关的知识和技能；过晚开设则会使学生学习了相关学科知识和技能后，由于课程衔接不紧，导致在学习生物信息学时出现理解滞后和无法适应的现象。因此，针对不同专业和学科的特点，根据具体情况进行统筹安排，使生物信息学和其他相关学科课程有很好的衔接和过渡，以确保和提高生物信息学的教学质量。

五、结语

生物信息学是现代基因组学时代的开阔者，也是生物科学研究的重要的工具和载体。针对生物信息学的特点，高校生物科学专业课程设置、教学方法、教学模式和教学软硬件等需进行一定的改革，将多学科实践结合的教学模式运用到生物信息学的教学实践中，在提高教学质量的同时将更好的提升学生科研、应用和创新能力。

参考文献：

[1] 郝柏林，张淑誉.生物信息学手册[M].上海：上海科学技术出版社，2002.1-10.

[2]GUYD， NOELE， MIKEA. Using bioinformatics to analyse germplasm collections [J]. Springer Netherlands，2004.39-54.

[3]王春华，谢小保，曾海燕.深圳市空气微生物污染状况监测分析[J].微生物学杂志，2008，28（4）：93-97.

[4]张菁晶，冯晶，朱英国.全基因组预测目标基因的新方法及其应用.遗传，2006， 28（10）：1299-1305.

[5]周海延.隐马尔科夫过程在生物信息学中的应用.生命科学研究，2002， 6（3）：204-210.

生物信息学分析方法范文第3篇

一、整合生物信息学的研究领域

尽管目前一般意义上的生物信息学还局限在分子生物学层次，但广义上的生物信息学是可以研究生物学的任何方面的。生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、能量与信息的交换，不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、个体、群体和生态系统等。这些层次的系统生物学研究将成为后基因组时代的生物信息学研究和应用的对象。随着在完整基因组、功能基因组、生物大分子相互作用及基因调控网络等方面大量数据的积累和基本研究规律的深入，生命科学正处在用统一的理论框架和先进的实验方法来探讨数据间的复杂关系，向定量生命科学发展的重要阶段。采用物理、数学、化学、力学、生物等学科的方法从多层次、多水平、多途径开展交叉综合研究，在分子水平上揭示生物信息及其传递的机理与过程，描述和解释生命活动规律，已成生命科学中的前沿科学问题（摘自：国家“十一五”生命科学发展规划），为整合生物信息学的发展提供了数据资源和技术支撑。

当前，由各种Omics组学技术，如基因组学（DNA测序），转录组学（基因表达系列分析、基因芯片），蛋白质组学（质谱、二维凝胶电泳、蛋白质芯片、X光衍射、核磁共振），代谢组学（核磁共振、X光衍射、毛细管电泳）等技术，积累了大量的实验数据。约有800多个公共数据库系统和许多分析工具可利用通过互联网来解决各种各样的生物任务。生物数据的计算分析基本上依赖于计算机科学的方法和概念，最终由生物学家来系统解决具体的生物问题。我们面临的挑战是如何从这些组学数据中，利用已有的生物信息学的技术手段，在新的系统层次、多水平、多途径来了解生命过程。整合生物信息学便承担了这一任务。

图1简单描述了生物信息学、系统生物学与信息学、生物学以及基因组计划各个研究领域的相关性。可以看出基因组计划将生物学与信息学前所未有地结合到了一起，而生物信息学的兴起是与人类基因组的测序计划分不开的，生物信息学自始至终提供了所需的技术与方法，系统生物学强调了生物信息学的生物反应模型和机理研究，也是多学科高度交叉，促使理论生物学、生物信息学、计算生物学与生物学走得更近，也使我们研究基因型到表型的过程机理更加接近。虚线范围代表整合生物信息学的研究领域，它包括了基因组计划的序列、结构、功能、应用的整合，也涵盖了生物信息学、系统生物学技术与方法的有机整合。

整合生物信息学的最大特点就是整合，不仅整合了生物信息学的研究方法和技术，也是在更大的层次上整合生命科学、计算机科学、数学、物理学、化学、医学，以及工程学等各学科。其生物数据整合从微观到宏观，应用领域整合涉及工、农、林、渔、牧、医、药。本文将就整合生物信息学的生物数据整合、学科技术整合及其他方面进行初步的介绍和探讨。

二、生物数据挖掘与整合

生物系统的不同性质的组分数据，从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次。大量组分数据的收集来自实验室（湿数据）和公共数据资源（干数据）。但这些数据存在很多不利于处理分析的因素，如数据的类型差异，数据库中存在大量数据冗余以及数据错误；存储信息的数据结构也存在很大的差异，包括文本文件、关系数据库、面向对象数据库等；缺乏统一的数据描述标准，信息查询方面大相径庭；许多数据信息是描述性的信息，而不是结构化的信息标示。如何快速地在这些大量的包括错误数据的数据量中获取正确数据模式和关系是数据挖掘与整合的主要任务。

数据挖掘是知识发现的一个过程，其他各个环节，如数据库的选择和取样，数据的预处理和去冗余，错误和冲突，数据形式的转换，挖掘数据的评估和评估的可视化等。数据挖掘的过程主要是从数据中提取模式，即模式识别。如DNA序列的特征核苷碱基，蛋白质的功能域及相应蛋白质的三维结构的自动化分类等。从信息处理的角度来说，模式识别可以被看作是根据一分类标准对外来数据进行筛选的数据简化过程。其主要步骤是：特征选择，度量，处理，特征提取，分类和标识。现有的数据挖掘技术常用的有：聚类、概念描述、连接分析、关联分析、偏差检测和预测模型等。生物信息学中用得比较多的数据挖掘的技术方法有：机器学习，文本挖掘，网络挖掘等。

机器学习通常用于数据挖掘中有关模式匹配和模式发现。机器学习包含了一系列用于统计、生物模拟、适应控制理论、心理学和人工智能的方法。应用于生物信息学中的机器学习技术有归纳逻辑程序，遗传算法，神经网络，统计方法，贝叶斯方法，决策树和隐马尔可夫模型等。值得一提的是，大多数数据挖掘产品使用的算法都是在计算机科学或统计数学杂志上发表过的成熟算法，所不同的是算法的实现和对性能的优化。当然也有一些人采用的是自己研发的未公开的算法，效果可能也不错。

大量的生物学数据是以结构化的形式存在于数据库中的，例如基因序列、基因微阵列实验数据和分子三维结构数据等，而大量的生物学数据更是以非结构化的形式被记载在各种文本中，其中大量文献以电子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物医学文献摘要。

文本挖掘就是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程。其任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等，以及利用文本挖掘技术提高数据分析的效率。近年来，文本挖掘技术在生物学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白及其相互作用，进而对大型生物学数据库进行自动注释。但是要自动地从大量非结构性的文本中提取知识，并非易事。目前较为有效的方法是利用自然语言处理技术NLP，该技术包括一系列计算方法，从简单的关键词提取到语义学分析。最简单的NLP系统工作通过确定的关键词来解析和识别文档。标注后的文档内容将被拷贝到本地数据库以备分析。复杂些的NLP系统则利用统计方法来识别不仅仅相关的关键词，以及它们在文本中的分布情况，从而可以进行上下文的推断。其结果是获得相关文档簇，可以推断特定文本内容的特定主题。最先进的NLP系统是可以进行语义分析的，主要是通过分析句子中的字、词和句段及其相关性来断定其含义。

生物信息学离不开Internet网络，大量的生物学数据都储存到了网络的各个角落。网络挖掘指使用数据挖掘技术在网络数据中发现潜在的、有用的模式或信息。网络挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。根据对网络数据的感兴趣程度不同，网络挖掘一般还可以分为三类：网络内容挖掘、网络结构挖掘、网络用法挖掘。网络内容挖掘指从网络内容/数据/文档中发现有用信息，网络内容挖掘的对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。网络结构挖掘的对象是网络本身的超连接，即对网络文档的结构进行挖掘，发现他们之间连接情况的有用信息（文档之间的包含、引用或者从属关系）。在网络结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。网络用法挖掘通过挖掘相关的网络日志记录，来发现用户访问网络页面的模式，通过分析日志记录中的规律。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到网络用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。

网络数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂得多，是一项复杂的技术，一个难以解决的问题。而XML的出现为解决网络数据挖掘的难题带来了机会。由于XML能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因而使搜索多个异质数据库成为可能，从而为解决网络数据挖掘难题带来了希望。随着XML作为在网络上交换数据的一种标准方式，目前主要的生物信息学数据库都已经提供了支持XML的技术，面向网络的数据挖掘将会变得非常轻松。如使用XQuery 标准查询工具，完全可以将 Internet看作是一个大型的分布式XML数据库进行数据浏览获取、结构化操作等。

此外，数据挖掘还要考虑到的问题有：实时数据挖掘、人为因素的参与、硬件设施的支持、数据库的误差问题等。

一般的数据（库）整合的方法有：联合数据库系统（如ISYS和DiscoveryLink）, 多数据库系统（如TAMBIS）和数据仓库（如SRS和Entrez）。这些方法因为在整合的程度，实体化，查询语言，应用程序接口标准及其支持的数据输出格式等方面存在各自的特性而各有优缺点。同时，指数增长的生物数据和日益进步的信息技术给数据库的整合也带来了新的思路和解决方案。如传统的数据库主要是提供长期的实验数据存储和简便的数据访问，重在数据管理，而系统生物学的数据库则同时对这些实验数据进行分析，提供预测信息模型。数据库的整合也将更趋向数据资源广、异质程度高、多种数据格式、多途径验证（如本体学Ontology的功能对照）、多种挖掘技术、高度智能化等。

三、生命科学与生物信息学技术的整合

生物信息学的研究当前还主要集中在分子水平，如基因组学/蛋白质组学的分析，在亚细胞、细胞、生物组织、器官、生物体及生态上的研究才刚刚开始。从事这些新领域的研究，理解从基因型到表型的生命机理，整合生物信息学将起到关键性的作用。整合生物信息学将从系统的层次多角度地利用已有的生物、信息技术来研究生命现象。另外，由其发展出的新方法、新技术，其应用潜力也是巨大的。图2显示了生命科学与生物信息学技术的整合关系。

目前生命科学技术如基因测序、QTL定位、基因芯片、蛋白质芯片、凝胶电泳、蛋白双杂交、核磁共振、质谱等实验技术，可以从多方面，多角度来分析研究某一生命现象，从而针对单一的实验可能就产生大量的不同层次的生物数据。对于每个技术的数据分析，都有了大量的生物信息学技术，如序列分析、motif寻找、基因预测、基因注解、RNA分析、基因芯片的数据分析、基因表达分析、基因调控网络分析、蛋白质表达分析、蛋白质结构预测和分子模拟、比较基因组学研究、分子进化和系统发育分析、生物学系统建模、群体遗传学分析等。整合生物信息学就是以整合的理论方法，通过整合生物数据，整合信息技术来推动生命科学干实验室与湿实验室的组合研究。其实践应用涉及到生物数据库的整合、功能基因的发现、单核苷酸多态性/单体型的了解、代谢疾病的机理研究、药物设计与对接、软件工具以及其他应用。

在整合过程中，还应该注意以下几方面内容：整合数据和文本数据挖掘方法，数据仓库的设计管理，生物数据库的错误与矛盾，生物本体学及其质量控制，整合模型和模拟框架，生物技术的计算设施，生物信息学技术流程优化管理，以及工程应用所涉及的范围。

四、学科、人才的整合

整合生物信息学也是学科、教育、人才的整合。对于综合性高等院校，计算机科学/信息学、生物学等学科为生物信息学的发展提供了学科基础和保障。如何充分利用高校雄厚的学科资源，合理搭建生物信息学专业结构，培养一流的生物信息学人才，是我们的任务和目标。

计算机科学/信息学是利用传统的计算机科学，数学，物理学等计算、数学方法，如数据库、数据发掘、人工智能、算法、图形计算、软件工程、平行计算、网络技术进行数据分析处理，模拟预测等。生物信息学的快速发展给计算机科学也带来了巨大的挑战和机遇，如高通量的数据处理、储存、检索、查询，高效率的算法研究，人工智能的全新应用，复杂系统的有效模拟和预测。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：Windows/Unix/Linux操作系统、C++/Perl/Java程序设计、数据库技术、网络技术、网络编程、SQL、XML相关技术、数据挖掘，机器学习、可视化技术、软件工程、计算机与网络安全、计算机硬件、嵌入式系统、控制论、计算智能，微积几何、概率论、数理统计、线性代数、离散数学、组合数学、计算方法、随机过程、常微分方程、模拟和仿真、非线性分析等等。

生物学是研究生命现象、过程及其规律的科学，主要包括植物学等十几个一级分支学科。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、发育生物学、病毒学、免疫学、流行病学、保护生物学、生态学、进化生物学、神经生物学、基础医学、生物物理学、细胞工程、基因工程、分子动力学、生物仪器分析及技术、植物学、动物学、微生物学及其他生物科学、生物技术专业的技能课程。

作为独立学科的生物信息学，其基本的新算法，新技术，新模型，新应用的研究是根本。课程涉及到生物信息学基础、生物学数据库、生物序列与基因组分析、生物统计学、生物芯片数据分析、蛋白质组学分析、系统生物学、生物数据挖掘与知识发现、计算生物学、药物设计、生物网络分析等。另外，整合生物信息学的工程应用，也需要了解以下学科，如生物工程、生物技术、医学影像、信号处理、生化反应控制、生物医学工程、数学模型、试验设计、农业系统与生产等。

此外，整合生物信息学的人才培养具有很大的国际竞争压力，培养优秀的专业人才，必须使其具备优良的生物信息科学素养，具有国际视野，知识能力、科研创新潜力俱佳的现代化一流人才。所以要始终紧跟最新的学术动态和发展方向，整合学科优势和强化师资力量，促进国际交流。

五、总结及展望

二十一世纪是生命科学的世纪，也是生物信息学快速不断整合发展的时代，整合生物学的研究和应用将对人类正确认识生命规律并合理利用产生巨大的作用。比如进行虚拟细胞的研究，整合生物信息学提供了从基因序列，蛋白结构到代谢功能各方面的生物数据，也提供了从序列分析，蛋白质拓扑到系统生物学建模等方面的信息技术，从多层次、多水平、多途径进行科学研究。

整合生物信息学是基于现有生物信息学的计算技术框架对生命科学领域的新一轮更系统全面的研究。它依赖于生物学，计算机学，生物信息学/系统生物学的研究成果（包括新数据、新理论、新技术和新方法等），但同时也给这些学科提供了更广阔的研究和应用空间，并推动整个人类科学的进程。

我国的生物信息学教育在近几年已经有了长足的进步和发展。未来整合生物信息学人才的培养还需要加强各学科有效交叉，尤其是计算机科学，要更紧密地与生命科学结合起来，共同发展，让我们的生命科学、计算机科学和生物信息学的教育和科研走得更高更前沿。

作者简介：

生物信息学分析方法范文第4篇

【关键词】信息分析；逻辑思维方法；数理方法；超逻辑想象法

一、信息分析研究的背景

信息分析研究是一项综合性很强的科学工作。它的内容既有自然科学，又有社会科学，并和决策学、预测学、科学学、管理学、系统工程等边缘学科互相联系与交叉。信息分析研究的这些特点决定了它所用的方法多数是从自然科学和社会科学以及某些边缘学科的研究方法中直接引用或借鉴过来的。所以，信息分析研究的方法具有通用性和多样性。

二、信息分析研究的方法

信息分析研究常用的方法可以分为三大类，即逻辑思维方法、数理方法和超逻辑想象法。逻辑思维方法就是根据已知情况，借助于分析、综合、归纳、演绎等一系列逻辑手段来评价优劣，推知未来，并做出判断和结论。数理方法就是运用数理统计、应用数学和其他一切借助于数学计算和处理等方法来进行信息分析研究的方法。超逻辑想象法是借助于人在思维过程中的想象力，做出不合逻辑或者超出正常逻辑判断的思维方法。此三类方法各有所长：逻辑思维方法长于推理，数理方法长于定量描述，超逻辑想象法长于创新，三者交叉应用或配合使用可以相互完善，相互补充。以上三种类型各自包括多种具体方法，现将常用方法简要介绍如下：

（1）比较法。比较是分析、综合、推理研究的基础，因此，比较法是信息分析研究中员基本和最常用的方法。通过比较可总结经验教训，对比出水平和速度，找到问题的关键和薄弱环节，确立发展方向，寻求最佳决策，探索解决问题的办法，求得高速高效发展。（2）相关法。相关法是利用事物之间内在的或现象上的联系，从一种或几种已知事物判断未知事物的方法。相关法按事物之间联系的方式，可分为因果相关、伴随相关等几种。因果相关是利用已知事物和未知事物具有的因果关系来研究事物的方法。伴随相关是利用已知事物和未知事物相伴出现的特点来研究事物的方法。（3）综合法。综合法是把众多与莱学科发展有关的片面、分散的索材进行归纳整理，把各个部分、方面和各种因紊联系起来进行综合考虑，从错综复杂的现象中，探索各因素间的相互关系，统观事物发展全貌和全过程，从而获得新的知识、新的结论的一种逻辑方法。（4）专家调查法。专家调查法的基本步骤是：根据课题的内容和性质选择答询者，答询者就是课题领域内有造诣的专家与相关学科的专家，然后将调查内容和要求设计成调查表分别寄送，由专家做出书面回答。组织者在收齐专家的答复后，对各种意见进行归纳、整理，在此基础上进一步提出问题，再一次匿名分送专家征询意见。如此反馈多次直到可以做出判断为止。（5）数学法。数学法是将两个或两个以上有某种函数关系的信息的数据用数学公式进行研究的方法。这种方法可以对事物作定量描述，把事物间的数量关系高度抽象成各种曲线和模型，由此得出事物发展的规律。（6）否定法。否定法是一种专门用逻辑想像来形式逻辑分析或数理计算所得结论的方法。它以否定形式的逻辑推理，另辟途径、别开生面的想象与创造为特征。否定法受辩证法指导，而不受形式逻辑约束。这种变换一个角度分析问题的方法，在许多情况下往往是十分必要的。

三、信息分析研究的特点

对于信息分析研究的比较法来说，一般有数据比较、图表比较和描述比较三种。数据比较是对技术产品的各项特性参数、各项技术经济指标、各工业部门的投资构成和企业的生产规模等数据进行时间、空间和程度上的比较和计算，得出差额或相对比率，以掌握国内外、地区内外技术产品的各种差距。图表比较是用图表显示技术经济指标问、技术产品特性参数间的统计关系，其特点是通俗易懂、一目了然、生动活泼、形象化，给人以鲜明、概括的深刻印象。描述比较是用文字和必要的数字进行叙述的比较方法。信息分析研究的相关法具有以下几个特点：（1）间接、迂回、侧面。相关法是一种由此及彼的研究方法。通过甲乙事物之间的联系，从乙事物出发，采用迂回的的方式去接近甲事物，最后认识甲事物。（2）层次性。相关法具有由表及里的研究特点。（3）依靠研究者的丰富经验和渊博的知识。应用相关法必须对各种相关事物进行细心观察，大量积累相关的资料，分析研究其所有的内在和外在的相关因素，才能总结出规律性的东西来。专家调查法的特点是：研究结论是由一批专家各自充分思考，在不受特定因素影响、自由发表和反复修改意见的基础上形成的，可以较好地保证结论的客观性和正确性。特尔菲法主要用于预测研究，但也可以用于技术评价、产品评价等。

参 考 文 献

[1]查先进．信息分析与预测．武汉：武汉大学出版社，2000（8）

生物信息学分析方法范文第5篇

关键词：生物信息学 教材 分析

中图分类号：G4233文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）06-0019-02

近些年，生物信息学顺应时代变化而成为生命科学的新兴领域。[1]生物信息学主要是对核酸和蛋白质两个大方向的数据进行处理与分析。[2]目前，生物信息学作为基础课程在各高校生物科学专业及相关专业开设。其教学质量的高低对于培养学生的综合能力具有重要的意义。[3]因此，各高校在教材选择、课程安排、教学内容、实践教学等方面不断进行改进。[4]优秀的生物信息学教材是提高教学质量的基础。对不同的教材进行对比分析，从中选取适合相关专业的教材，是教师的必要工作。本文对五种生物信息学教材进行分析，为不同专业对于教材的选择提供参考和建议。

一、研究方法及教材简介

（一）文献研究法

笔者主要从以下三个方面进行文献检索。首先，搜索与生物信息学教材分析相关的著作。其次，利用中国知网、万方数据库等检索与教材分析相关的期刊论文。最后，借鉴优秀教师的教案，仔细阅读并进行分析。深入了解相关生物信息学教材分析的背景以便进行整理分析。

（二）对比研究法

本文主要选取了五种生物信息学教材，根据教材的基本框架结构及特点，对其进行对比分析，分析总结不同教材之间异同。

二、生物信息学教材分析

随着课程改革的不断完善，针对不同地区、不同专业，教材的使用也趋向多元化。生物信息学教材是教师进行教学活动的基础。对不同的生物信息学教材进行对比，以便教师作出最适合的选择。如表1所示，对五种教材从宏观角度进行内容上的分析。

如表1所示，从中可看出这五种教材从整体编写方面，都涵盖了核酸和蛋白质两个主要层面。主要内容包括：生物信息学的概念及发展历程、数据库的介绍、生物信息学常用统计方法、基因组学、蛋白质组学等几大方面。并且，大多数教材都附有思考题，有利于学生课后对知识进行运用及加深理解。只是随着生物信息学的飞速发展，不同版本的教材增添了新的相关的知识。同时不同教材的侧重点略有差异。

另一方面，从表1中可看出，五种教材所包含的章节为7到15章不等。这说明，随着科学技术的不断发展，更多的前沿知识不断地填充到教材中。所以，随着时间的变化，不同的教材，具有各自的特色。

首先，教材的侧重点不同。随着各物种的基因组计划的不断完成，生物信息学发展实现了质的飞跃。并且融入到各个领域中。例如：由李霞、雷建波编写的《生物信息学》，侧重介绍了生物信息学与疾病的相关联性。教材在内容和形式上有所创新。突出实用性，以临床实际问题作为编写出发点；而刘娟编写的《生物信息学》一书中，以丰富的实例，重点介绍了相关数据库和软件的功能、应用策略和使用方法。在章节编排上涉及微阵列数据分析的内容，突出了生物信息学与数学的融合。

其次，不同教材的难度存在差异性。陶士珩编写的《生物信息学》较基础，包含了生物信息学基本内容，力求使学生全面了解和掌握生物信息学领域的重要基础知识与基本操作技能。而陈铭编写的《生物信息学》，根据生物信息学多学科融合的特点，增添编程与统计学知识，教材所涉及的知识范围广泛。使得无论是对教师还是学生来讲，都要求具有深厚的学科背景。

最后，学科之间联系程度差异。生物信息学作为一项生物科学的工具，不仅仅应用于生物学，同时，在医学、农业专业、计算机科学等领域。[10]但不同教材所体现生物信息学与其他学科的联系程度不尽相同。例如：吴祖建编写的《生物信息学分析实践》一书，主要包含了数据库检索、引物设计、序列分析等诸多技术问题。书中以图表形式为主，文字介绍为辅，以让学生学会操作为主，将生物信息学与计算机科学紧密结合。

三、结语

生物信息学重要特点为学科交叉性，涉猎范围广。不同的生物信息学教材适用于不同专业。本文对五种教材进行对比分析，根据教材不同特色并结合不同专业特点，为教师选择适合的教材提出建议。陶士珩、刘娟编写的两版不同《生物信息学》，内容基础，适用农业专业和师范专业作为教学用书；李霞、雷健波编写的教材，主要突出了与医学相关联系，适用于医学专业用书；陈铭、吴祖建所编写教材，注重与计算机科学的关联，实践性强，有利于培养学生动手操作能力，适用于计算机专业。

参考文献：

[1]朱杰.生物信息学的研究现状及其发展问题的探讨[J].生物信息学，2005，3（4）：185-188.

[2]赵屹，谷瑞升，杜生明.生物信息学研究现状及发展趋势[J].医学信息学杂志，2010（5）：2-6.

[3]倪青山，金晓琳，胡福泉等.生物信息学教学中学生创新能力培养探讨[J].基础医学教育，2012，14（11）：816-818.

[4]向太和.我国现有《生物信息学》教材和网络资源的分析[J].杭州师范学院学报（自然科学版），2006，5（6）.

[5]陶士珩.生物信息学[M].北京：科学出版社，2007.

[6]刘娟.生物信息学[M].北京：高等教育出版社，2014.

[7]吴祖建.生物信息学分析实践[M].北京：科学出版社，2010.

[8]陈铭.生物信息学（第二版）[M].北京：科学出版社，2015.

[9]李霞，雷建波.生物信息学（第二版）[M].北京：人民卫生出版社，2015.

[10]高亚梅，韩毅强.《生物信息学》本科教学初探[J].生物信息学，2007，5（1）：46-48.

生物信息学分析方法范文第6篇

>> 黄瓜DVR基因的生物信息学分析 结核分枝杆菌pst S1基因的扩增及生物信息学分析 丙酮醛诱导细胞凋亡相关基因SHMT2L的生物信息学分析 子宫内膜异位症相关基因和microRNA的挖掘及生物信息学分析 FZ6基因及其蛋白的生物信息学分析 丹参SmNAC1基因的克隆和生物信息学分析 小菜蛾p38MAPK基因的克隆与生物信息学分析 沙棘WRI1转录因子基因的生物信息学分析 水稻2个F―box基因的生物信息学分析 小菜蛾PxALP1基因的克隆与生物信息学分析 太子参分解代谢关键酶8′羟化酶基因的克隆及生物信息学分析 癫痫相关基因SCN1A启动子区多态性位点的生物信息学分析 结核分枝杆菌38kDa蛋白结构与功能的生物信息学分析 玉米淹水诱导表达ZmERF5基因启动子的克隆与生物信息学分析 茶陵野生稻冷响应基因OrCr3的克隆及其生物信息学分析 黄芩葡萄糖醛酸水解酶基因的克隆、生物信息学分析及表达 黔北麻羊RERGL基因cDNA克隆与生物信息学分析 不同物种GATA—2基因编码区生物信息学分析 石榴等观赏植物DFR基因生物信息学分析 高丛越桔UFGT基因电子克隆和生物信息学分析 常见问题解答 当前所在位置：l），包括26种古细菌，286种真细菌。截至2013年9月，收录在GenBank已测基因组全序列的植物病原细菌种类达31种，依靠传统的研究思想和试验手段注释如此庞大的生物信息资源几乎是不可能的。生物信息学的首要任务之一是分析新基因的功能，即从大量不连续的信息中发现其中隐藏着的重要信息。

通过多重序列比对筛选保守序列是生物信息学方法的基础，几乎所有的注释序列的意义、研究序列结构的方法都是建立在此基础上的。保守序列是指病毒在进化过程中基因组序列保持不变或变异很小的序列。在进化过程中，变化很小或者不变的序列往往承担着极其重要的功能，一旦出现变化，功能就会受影响或者被破坏，物种就有被淘汰的危险。因此，保持不变或变化很小的序列可能具有相同的功能。国际上已有专门的数据库（如Blocks、PROSITE和IDENTIFY）和分析软件（如BLAST、DNAsis、FASTA、GCG、MOST、Emotif和Tool）用于保守序列的分析。

本研究利用生物信息学方法对欧文氏杆菌基因组进行分析，发现了71个与铁代谢相关的基因，分别参与了欧文氏杆菌中铁载体的生物合成以及铁的运输、吸收、贮存和调控。

参考文献：

[1] BULTREYS A， GHEYSEN I， MARAITE H， et al. Characterization of fluorescent and non-fluorescent peptide siderophores produced by Pseudomonas syringae strains and their potential use in strain identification[J]. Applied and Environmental Microbiology，2001，67（4）：1718-1727.

[2] DERBYSHIRE P， BALDWIN T， STEVENSON P， et al. Expression in Escherichia coli K-12 of the 76， 000-dalton iron-regulated outer membrane protein of Shigella flexneri confers sensitivity to cloacin DF13 in the absence of Shigella O antigen[J]. Infection Immunity，1989，57（9）：2794-2798.

[3] BELL M， SEBAIHIA L， PRITCHARD，et al. Genome sequence of the enterobacterial phytopathogen Erwinia carotovora subsp. atroseptica and characterization of virulence factors[J]. Proceedings of the National Academy of Science of the United State of America，2004，101（30）：11105-11110.

[4] RAYMOND K N， EMILY A， DERTZ， et al. Enterobactin： An archetype for microbial iron transport[J]. Proceedings of the National Academy of Science of the United State of America，2003，100（7）：3584-3588.

[5] VELAYUDHAN J， HUGHES N J， MCCOLM A A， et al. Iron acquisition and virulence in Helicobacter pylori： a major role for FeoB， a high-affinity ferrous iron transporter[J]. Journal of Molecular Biology，2000，37（2）：274-286.

[6] LILLARDJR J W， BEARDEN S W ， FETHERSTON J D， et al. The haemin storage （Hms+） phenotype of Yersinia pestis is not essential for the pathogenesis of bubonic plague in mammals[J].Microbiology，1999，145（1）：197-209.

[7] PERRY R D，SHAH J， BEARDEN S W， et al. Yersinia pestis TonB： role in iron， heme， and hemoprotein utilization[J]. Infection and Immunity，2003，71（7）：4159-4162.

[8] MAZMANIAN S K， SKAAR E P， GASPAR A H， et al. Passage of heme-iron across the envelope of Staphylococcus aureus[J]. Science，2003，299（5608）：906-909.

[9] MORRISSEY J A， COCKAYNE A， BRUMMELL K， et al. The staphylococcal ferritins are differentially regulated in response to iron and manganese and via PerR and Fur[J]. Infection and Immunity，2004，72（2）：972-979.

生物信息学分析方法范文第7篇

【关键词】计算机应用；人工智能；生物信息学；数据挖掘技术

【中图分类号】TP391

【文献标识码】A

【文章编号】1672—5158（2012）10-0078-01

一、生物信息数据库的现状及问题

在生物信息学的发展过程中，逐步建立起了大量基于网络的生物数据库，而且开发了众多检索工具，从而实现了生物信息数据的智能处理和综合分析。生物信息数据在具有增长迅猛、更新及时、种类繁多等特点的同时，更表现出高度的复杂性、多样性和不一致性。

随着生物信息数据量的激增以及数据处理能力的复杂程度不断提高，现有的生物信息数据库已经逐渐暴露出许多问题。三大核酸数据库依靠传统方式交换数据，无法及时反应出其他专用生物信息数据库的变化情况以及非核酸类数据信息。网上所提供的大部分数据分析工具采用面向问题的搜索方法，搜索效率随着问题规模的扩大而降低，并且无法智能地对数据中存在的未知知识进行发掘。为此，在后基因组时代，需要将数据仓库思想及智能数据挖掘技术运用到生物信息学领域中。

二、基于生物信息数据仓库的数据挖掘技术

（一）　生物信息数据库中的算法工具

在生物信息学中，基因比对是最常用和最经典的研究手段。在核酸序列或蛋白质序列之间进行两两比对，比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者的相似形、同源性，进而探寻可能的分子进化关系，揭示序列中蕴涵的结构、功能等信息。数据挖掘主要存在以下几种经典分析模式：关联模式分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析，其中关联模式分析应用最为广泛。

（二）　OLAP和数据挖掘技术

传统的针对数据库的开发工具多为联机事物处理模式，它主要是面向具体的查询和统计，有着较为具体的应用目的。然而随着越来越多数据库的出现，数据量的迅猛增长，OLTP在数据资源的充分利用、为用户提供有效支持和帮助等方面，则显得力不从心。因此，基于数据仓库的联机分析处理以及数据挖掘引起了日益广泛的关注和应用。OLAP是一种自上而下、不断深入的分析工具。用户提出问题或假设，OLAP则负责从上而下深入地提取出关于该问题的详细信息，并以可视化的方式呈现给用户。DM是一种决策支持过程和挖掘性工具，它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地对原始数据进行分析，发现隐藏在数据中的模式，做出归纳性和预测性的推理。

（三）　基于生物信息数据仓库的数据挖掘技术

实现数据挖掘的前提条件是必须具有海量数据，而这恰恰是数据仓库的基本特点之一，二者紧密结合可以有效解决大量应用中出现的问题。在生物信息学领域，使用数据挖掘技术可以大幅提高研究人员的工作效率，改变原有的预测法；数据挖掘算法还可以结合生物信息专业领域的公式算法，根据研究人员的设想，对数据进行全面高效的分析。

基于数据挖掘等技术发展起来的智能决策技术具备了在生物信息学领域中大展身手的天赋，特别是基于海量数据的数据挖掘和开采技术更具有广泛的需求和应用背景。另一方面，目前生物信息学的研究方法和发展情况，已经形成了较为完善的智能决策系统，成为数据仓库和数据开采较为成功的应用案例。另外，现有各种生物信息应用分析软件从一定程度上讲，已经反映并且实现了数据仓库及数据挖掘的思想和技术。

三、实现生物信息异地多源数据库的综合利用

（一）　建立基于Web的生物信息数据仓库

基于现有的生物信息数据库，运用数据仓库思想，利用OLAP和数据挖掘技术，建立生物信息数据仓库，是一种不需要大幅增加硬件设备以及物理装置的前提下，实现基于Web平台的生物信息集成与处理平台的可行方案。设计一个基于Web的生物信息数据仓库，其主要结构由五部分组成：外部数据源；基于Web的数据调度、传输；数据的变形整合；元数据规则、元数据管理；基于Web的综合管理平台。

DWBW以DDBJ／EMBI／GeneBank作为主要数据源，同时以其他主要的生物信息数据库作为整个数据仓库的基本数据源。通过分析数据库结构和数据结构类型，建立DWBW的元数据规则。这样，基于上述各种数据库就可以建立起一个基于Web的虚拟数据仓库，由于不存在一个物理上位于某地的存储中心来保存这些数据，用户面对的只是基于网络的分布式虚拟的数据仓库。其模型、算法的运行由专用的分析工具服务器来完成，而对于数据的调用和整理都是在源数据库上进行的，根据不同用户提交问题的不同，具体分析过程则由分配服务器交给服务器去完成分析，只是最终将结果返回请求分类服务器，显示给用户。

DWBW将通过统一的基于Web的页面与用户进行交互，在后台则主要由请求分类服务器、Web服务器及专用分析工具服务器共同完成对问题的提交和分析，实现对数据仓库元数据规则的理解，然后根据分类的结果，与相关分析工具进行匹配，将问题提交到相应的分析工具服务器进行处理。处理完成后返回给请求分类服务器，进而返回给提交问题的用户。

（二）　DWBW的关键技术

生物信息学元数据的抽取。数据的整理和抽取，是开发所有数据仓库时所遇到的最难解决也是最具挑战性的问题之一。将不同时期生成的大量历史数据中的数据结构、字段的定义以及对象之间的关系等一系列的描述信息整理出来，并制定一套通用可行的规范，本身就是一个工作量巨大、难度极高的问题。因此，数据仓库元数据的抽取整理，成为建立DWBW的关键问题。数据抽取、清洗、转换和装载过程与一般数据仓库建立过程中的数据整理不完全相同，其数据具有规范性强，存储结构相对简单，转换、装载容易等特点。

虚拟生物信息数据仓库的建立。虚拟生物信息数据仓库实现对生物信息平台相关数据的组织和集成，并且将不同主题的数据对象分别存储到各个数据集市中，同时还将建立起部分有价值数据的在线OLAP数据库。虚拟数据仓库采用中间件充当数据中心，提供信息的访问接口，对存贮在不同数据源的生物信息数据进行存取操作。由于虚拟生物信息数据仓库一般不是针对实时数据进行分析统计，所以对于时间效率的要求不如一般查询统计那么高，这就确保了开发处于不同物理位置数据源的虚拟DWBW具有可行性。同时，对于一般性的查询比对等基本操作，不会影响其工作效率和准确性。

基于Web面向用户的综合平台的开发设计。此平台主要提供一个用户操作的平台，除了集成基因比对、功能预测、序列分析、基因提交等传统的操作以外，还允许用户对虚拟数据仓库中的数据运用数据挖掘技术，提供更多的分析支持工具。

生物信息学分析方法范文第8篇

[关键词]物流企业信息管理；平衡计分卡；绩效评价；层次分析法

物流业作为国民经济发展的动脉和基础产业，在国民经济发展中具有十分重要的地位。随着计算机和通讯技术的发展，物流信息化成为现代物流业发展的动力和关键。国家的“十一五”规划纲要第一次明确提出“要大力发展现代物流业”，并特别提出要将物流信息化列为重点建设工程。物流企业的信息化建设直接影响着企业的生存和发展，环境的发展使得企业的物流信息化建设成为必然。

但是物流信息化是个新生事物，而且投资较大，这样特定物流信息系统的引入在企业的实施效果有很大的不确定性。企业发现必须重视信息化带来的效益的同时，，企业物流信息化也面临着一定的风险。所以，这就需要建立一套实用、简单、有效的评价体系对物流企业信息管理应用绩效进行评价。所以企业有必要对于特定物流信息系统的绩效进行评价。通过评价物流企业的信息化绩效，第一，可以帮助企业明确信息化建设的目的，即降低成本、满足客户需求，从而提高企业核心竞争力，推动企业信息化建设健康发展；第二，可以促进企业信息化战略的实施，帮助企业将信息化战略与企业战略结合起来，有利于引导和规范企业经营行为，促使企业进一步改善经营管理，使企业信息化建设取得良好的收益；第三，可以加强企业信息化的项目管理和过程控制，帮助企业了解信息化项目的基本情况，发现信息化建设的薄弱环节和存在的问题并找到正确的解决途径，从而降低企业信息化项目的风险，达到收益最大化。

一、平衡计分卡简介

1.平衡计分卡概述

平衡计分卡（Balanced Scorecard）：它是由Robert. Kaplan（美）和复兴方案国际咨询组织总裁David. Norton（美）于20世纪90年代初提出的企业管理业绩评价工具。平衡计分卡可以把组织的战略与实施的过程相联系，把组织当前的业绩与未来的业绩相联系。平衡记分卡从四个方面构建组织的绩效评价指标体系：财务、客户、内部经营、学习和成长，这四个方面的相关指标通过相互的因果关系密切联系，构成一个完整的评价指标考核体系。通过全面的衡量框架，平衡计分卡帮助组织分析哪些是完成组织使命的关键因素，哪些是评价这些关键成功因素的指标，促使组织员工明确目标和达到目标。

2.平衡计分卡的框架体系

（1）从财务维度来说，平衡计分卡的财务指标能有效衡量组织创造价值的能力。

（2）从客户维度看，现在市场多是买方市场，只有满足顾客的需求，组织才能生存获利。因此组织应该从顾客的角度出发进行经营。

（3）从内部流程维度来看，一个组织应该拥有自己的核心竞争力，有超越对手的竞争优势。

（4）学习与成长维度，企业应关注如何提高自己的能力的问题。这四个业务角度实际上是相互联系相互支持的。为了提高财务绩效以达到出资人满意，组织必须要有良好的盈利能力，所以组织要关注顾客；为了获取顾客的青睐，组织必须改善内部流程，以获得竞争优势；为了提高内部运营能力，组织的员工必须不断学习与发展。

二、通过平衡计分卡进行物流企业信息管理应用绩效评价的重要性和可行性

1.通过平衡计分卡进行物流企业信息管理应用绩效评价的重要性

（1）平衡计分卡与物流信息化的战略规划。首先分析组织环境，明确企业进行物流信息化的内部优势与劣势、外部的机会与威胁，找出对物流企业信息管理应用绩效具有较大影响的现实或潜在因素，从而有针对性地制定物流信息化的战略。（2）平衡计分卡与物流信息化的实施。平衡计分卡通过物流信息化的战略的实施，把执行的“责任机制”在组织内部逐层地进行了传递，以保障组织所有员工保持高度协同与匹配。（3）平衡计分卡与企业信息化效果评估。通过建立评估标准，平衡计分卡引导出包括财务、客户、流程和学习与成长四个维度在内的战略目标在各个结点的实施标准，实现短期与长期相结合、财务与非财务相结合，使得标准客观、公正、完全。并通过检查进行监控、分析，评估的结果能够准确地反映组织战略实施的状态。（4）平衡计分卡与战略修正。当企业物流信息化战略执行与计划出现不一致，或企业物流信息化战略制定的假设的前提发生重大变化后，就需要组织及时地修正企业物流信息化战略。

2.通过平衡计分卡进行物流企业信息管理应用绩效评价的可行性

（1）平衡计分卡适应企业物流信息化目标多元化的特点。一般企业活动涉及短期经济效益，而企业物流信息化长远目标和短期目标并重，传统绩效评价方法对多元化目标管理十分困难，容易出现低效和失衡的情况。平衡计分卡强调物流信息化对企业可持续发展作用及企业短期和长期目标的平衡。

（2）平衡计分卡适应企业物流企业信息管理应用绩效定性与定量相结合的特点。企业物流信息化工作的成果具有长期性和抽象性，定量评估困难。传统的绩效评估存在着绩效评估方法定性有余、定量不足的问题。平衡计分卡通过战略分解，关键绩效指标（KPI）的制定，赋予每个指标相应的分值，对各个指标值进行加权得分确定组织和个人的绩效，从其具体技术层面彰显了它在科研机构绩效评估时进行定量分析的优势。

三、通过平衡计分卡设计评价指标体系

1.物流企业信息管理应用绩效评价指标体系

（1）财务指标。物流企业信息化的财务指标能反映企业信息化建设为企业带来的直接效益本文主要选取了四个财务指标，分别是净资产收益率、资金运转效率、信息化资金投入比重、库存资金占用率。

（2）客户指标。顾客对产品或服务的满意程度是企业成败的关键，直接影响到企业的长期业绩和持续发展。客户满意度还直接关系到企业产品的市场份额和客户忠诚度。本文选取的客户指标主要有客户保持率、市场占有率、客户满意度、客户利润率。

（3）内部流程指标。内部流程对于实现企业财务方面和顾客方面的目标起了关键的作用。本文选取的内部流程主要有库存周转率、准时送达率、订单处理准确率、货物差错率。

（4）学习与成长。学习与成长指标主要评价企业持续发展的能力，其衡量了企业的信息化建设为企业带来的长期效益的情况。企业只有不断地提高和学习，才能为客户提供更有效率的服务并提高企业的经营效率。

表1 物流企业信息管理应用绩效评价指标体系

四、结合层次分析法建立物流企业信息管理应用绩效评价模型

1.层次分析法的基本思想

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），又称为系统层次发现法，是1970年由著名运筹学家T.L. Satty提出的。层次分析法是一种半定性分析方法，首先将决策的问题看作受多种因素影响的大系统，这些相互关联、相互制约的因素可以按照它们之间的隶属关系排成从高到低的若干层次，叫做构造递阶层次结构。然后请专家、学者、权威人士对各因素两两比较重要性，再利用数学方法，对各因素层层排序，最后对排序结果进行分析，辅助进行决策。

2.层次模型的构建

表2 物流企业信息管理应用绩效评价层次模型的构建

3.层次模型指标的权重分析

全部数据来自于对高校专家的问卷调查。笔者将指标体系按层次结构编制成9阶度问卷（表2），对高校企业信息化领域的专家进行了调查，请他们就各指标对其上一级指标的重要性进行排序打分。

表3 9阶标度的含义

共发放问卷12张，回收11张，其中11张有效。经综合评价，得到评价矩阵。使用层次分析法软件yaahp对取得的数据进行处理，得到了各指标相对于其上一级指标的相对重要度（即权重）；具体结果如下所示：

主因素层

X=（0.15，0.20，0.35，0.30）

子因素层

X1=（0.1，0.2，0.2，0.2，0.1，0.1，0.1）

X2=（0.4，0.3，0.2，0.1），

X3=（0.3，0.3，0.3，01），

X4=（0.30，0.25，0.2，0.25）

4.对物流企业信息管理应用绩效进行评价

建立评语集V={很好，较好，一般，差，很差}，对应分数分别为（9，7，5，3，1）

以问卷调查的形式征询物流企业信息管理应用相关方的意见，比如员工、客户等等，对子因素层进行打分，取调查对象打分的平均值，与之前所得权重值相乘并进行加和。这样得到物流企业信息管理应用绩效总的综合评价值，以及财务、客户、内部流程、学习与成长各个方面的绩效评价。

五、研究总结

本文以平衡记分卡为基础，构建了一个四维的物流企业信息管理应用绩效评价指标体系：从财务维度、客户维度、内部流程维度、学习与成长维度四个方面对物流企业信息管理应用绩效进行了评价。评价体系的构建从平衡的思想出发采用财务与非财务分析相结合、短期与长期分析相结合、定量与定性分析相结合的方法对物流企业信息管理应用绩效进行全面合理地评价，弥补了现有评价体系中存在的单一主体评价、偏重财务方面评价的不足。

本文通过使用AHP模糊综合评价法构建了物流企业信息管理应用绩效的评价模型。运用层次分析法解决了有关物流企业信息管理应用绩效指标的权重确定问题。采用AHP层次分析法能够用精确的数学语言量化处理不确定的数据，并通过实体化的数据对评价结果进行量化分析，使评价结果更加科学、合理。

不足和展望由于实践经验的缺乏，评价指标体系的建立是通过阅读大量相关文献的基础上，借鉴现有的研究成果而建立的，具体指标的提取上可能不够全面、准确。评价指标体系应在企业中反复实践，并根据实际情况进行必要的修正。所以，评价指标体系还有待更加深入的分析、论证，不断调整和完善。

文章中所采用的AHP层次分析法虽然其脉络清晰，计算方法简单，但其主观性较强，评价结果存在客观性不足的缺陷，因此，在以后的研究中，这方面也有待进一步改进。

参考文献：

[1]彭禄斌.物流公共信息平台治理机制对治理绩效的影响[J].工业工程与管理,2010（01）

[2]员巧云.信息技术应用水平对企业逆向物流绩效影响的实证研究[J]. 管理评论,2009（04）

[3]阮珂.物流中心绩效管理中信息系统的作用[J]. 现代商业,2008（29）

[4]吴义生.一种新的企业物流绩效评价信息系统集成方法[J]. 物流技术,2007（10）

[5]龚凤美.物流信息能力对供应链绩效影响的实证研究[J]. 工业工程与管理,2007（02）

[6]赵文箫.物流信息系统绩效评价方法[J]. 中国物流与采购,2006（24）

生物信息学分析方法范文第9篇

论文关键词：生物信息学,计算机科学,基因组学

一． 序列比对

序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。

序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。

二． 数据库搜索

随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。

分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。

三． 基因组序列分析

基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。

四． 蛋白质结构预测

蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。

蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。

在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。

蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。

图4.1 蛋白质结构

目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。

五．结束语

现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。

参考文献：

1. 孙啸，陆祖宏，谢建明.生物信息学基础[M].清华大学出版社，2005.

2. 张阳德.生物信息学.科学出版社[M],2004.

3. Dan E.Krane & Michael L.Raymer，孙啸，陆祖宏，谢建明译.生物信息学概论[M],2004.

4. 施晓秋，孔繁胜.计算机在生物信息学中的应用[J],29（2）：163-165.

生物信息学分析方法范文第10篇

2l世纪是高科技发展的世纪，随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。在生物信息学开设条件尚不成熟的情况下，目前还没有完善的教学模式，如何在高校进行生物信息学教学则亟需探索。为此，笔者根据几年的生物信息学教学实践，提出几点见解，期盼能“抛砖引玉”，引起同行专家学者的关注，由此推动生物信息学教学质量的提高。

1生物信息学概述

生物信息学(Bioinformatics)是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科，它主要运用信息科学和计算机手段通过数据分析和处理．揭示海量数据间的内在联系和生物学含义，进而提炼有用的生物学知识。诺贝尔奖获得者W．Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子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是理论的，一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设”。该论点预示了生物信息学在生物科学中的重要地位。

生物信息学的最大特点；一是数据库庞杂，仅人类基因组一项，就大约有3．0×l0个A、G、C、T构成：二是操作主要在网络环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析；三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物．它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。

2教学现状

2．1缺乏合格的生物信息学师资，教师队伍的整体数量和质量与我国生物信息学教育快速发展的规模极不相称。

2．2对生物信息学专业人才培养的认识各异，造成课程设置不合理。我国高等教育的传统模式在创新性人才和交叉学科人才的培养方面本身就存在不少薄弱环节，如何通过生物信息学专业课程教学与实践加强学生的研究能力，从而加快培养不同专业背景的“复合型”人才是摆在我们面前的一项艰巨任务

2．3生物信息学教育与其他专业的合作还有待加强。尽管生物信息学是一门新兴学科，但与其他专业之间存在不少联系。现阶段的问题是不同专业学科的教师之间缺乏交流与合作，难以满足生物信息学教学的需求。　2．4在教学方法上．重视系统知识的传授和授课计划的完成，而忽视学生能力和素质的培养。此外，缺乏理论教学与实验教学的有机整合，实验教学只是以验证理论为目的，内容单一，无创新点，忽视了对学生实际操作能力的培养。

2．5教学中还缺乏适合的理论和实验教材。授权影印国外原版教科书和翻译书籍仍占主导地位，而国人自编的教材寥寥无几。例如，我们在教学实践中已深感到《基础生物信息学及其应用》一书已不能满足实际教学工作的需要，但由于种种原因．修订版迟迟未能完成。此外，系统性也是目前生物信息学教材中普遍存在的一个问题。

3创新教学模式探讨

作为教学论三大流派之一的建构主义认为：学生在现实世界的真实环境中去感受和体验该知识所反映事物的性质、规律以及该事物与其他事物之间联系，通过学生的自主学习和协助学习，来完成对所学知识的意义建构。多媒体计算机和网络通信技术的发展，为建构主义学习环境提供了理想认知工具．能更有效地促进学生的认知发展。基于其他学科的成功教学模式。结合生物信息学课程特点，笔者提出“一个中心，两者结合”的教学模式。即“以知识为中心，理论教学与实验教学有机结合”。突出学生的主体地位，强化了个性教育。

3。1知识定位为中心以教学活动的真正对象——知识定位为中心．在不同的具体教学活动中教师与学生的“主角”与“配角”地位相互转换．即在某些教学环节中，教师是知识建构的主角，学生当配角，而在另一些教学环节中，则相反。同时，针对不同的教学内容和教学需要．采取不同的教学方法。生物信息学是一门多学科交叉的科学，涉及的知识面即深又广，学生进行独立自学的难度很大。尤其是生物信息学中的相关数学知识，诸如隐马尔科夫链、动态规划算法和几何拓扑理论等，在教学中则需采用教师主导的传统讲授方法。

课堂教学受学时的限制，通过探究式方法，引导学生利用课余时间拓展知识，是不可或缺的教学方法，其教学过程大致分为3个步骤：首先确立教学目标，目标可以由教师设定，也可以是学生所感兴趣的内容。如：玉米基因组SSR引物设计，这类问题一般无法找到现成答案．必须通过学生自己去查阅和检索相关数据库后综合分析才可得到。其次进行分组．对一个崭新事物的认识单靠个人智慧的力量往往难以全面兼顾，需要集体的智慧。分组就是将学生随机分组．以组为单位去检索相关基因和蛋白质数据库。如何使用检索工具、哪些数据库需要检索、哪些指标是可以限定、哪些地方不可以忽略等方面的问题，指导教师可给予一定的启发提示和帮助，但不能替代完成。最后集中讨论，由小组成员围绕指定的问题，如SSR引物，则本着资源共享的原则，陈述检索过程、分析结果，并就检索过程中存在的问题及技巧进行共同讨论，最后由指导教师就检索结果进行取舍、总结，对学生的学习情况作出点评。并提出改进意见及进一步要求。

3．2理论教学与实验教学的有机整合

3．2．1通过生物数据库的使用，提高学生处理生物信息的能力由于大型服务器和计算机的参与，分子生物学对生物分子(主要是核酸和蛋白质)研究工作的效率大大提高。到目前为止，生物学数据库总数已达500个以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白质一级结构方面有SWISS—PROT、PIR和MIPS等：在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等：在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等．各数据库均通过Intemet提供多种形式的数据检索服务。例如：NCBI—Gen．Bank数据库就提供Retrieve(Email)，Entrez(Web集成信息检索)及Query(Email集成检索)等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务．也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。

3．2．2通过序列比对软件的开发．增强学生使用生物信息处理软件的能力将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析是研究者手中的一个强有力的研究手段。对2个物种进行全基因组序列比较已不再是一个梦想．进行序列比较的目的之一是判断2个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。在世界各地，科学家每天都要进行成千上万次的序列比对和数据库搜索。实验操作中通过序列比对软件开发的培训，使学生熟练掌握生物信息处理软件．并能编制解决相关问题的小软件。3．2．3运用生物信息学相关知识，提高学生获取蛋白质信息的能力由于构成蛋白质的20种氨基酸化学构造上的差别远远大于构成核酸的4种碱基的差别。因而蛋白质在结构和功能上存在更大的多样性。目前实验方法获取蛋白质结构信息仍然需要大量的时间，而且对技术和技巧都有很高的要求。越来越多的蛋白质在测定空间结构后尚不清楚其生物功能，因此蛋白质功能预测日益受到重视。预测的方法是目前提供蛋白质结构及功能信息的重要方法。蛋白质结构与功能的复杂性必须借助生物信息学的技术手段才能更好的阐明，通过对生物信息学的学习和掌握，可使学生更多更快地了解蛋白质的信息。

3．2．4优化实验教学内容，发挥网络教学优势生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力．提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则．针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。

生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。

生物信息学分析方法范文第11篇

论文摘要：生物信息学是生物科学中一门新兴的前沿学科。针对目前国内生物信息学教学现状，基于其他学科的成功教学模式，结合生物信息学课程特点，提出“以知识为中心，理论教学与实验教学有机结合”的教学模式。

2l世纪是高科技发展的世纪，随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。在生物信息学开设条件尚不成熟的情况下，目前还没有完善的教学模式，如何在高校进行生物信息学教学则亟需探索。为此，笔者根据几年的生物信息学教学实践，提出几点见解，期盼能“抛砖引玉”，引起同行专家学者的关注，由此推动生物信息学教学质量的提高。

1生物信息学概述

生物信息学(Bioinformatics)是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科，它主要运用信息科学和计算机手段通过数据分析和处理．揭示海量数据间的内在联系和生物学含义，进而提炼有用的生物学知识。诺贝尔奖获得者W．Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子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是理论的，一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设”。该论点预示了生物信息学在生物科学中的重要地位。

生物信息学的最大特点；一是数据库庞杂，仅人类基因组一项，就大约有3．0×l0个A、G、C、T构成：二是操作主要在网络环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析；三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物．它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。

2教学现状

2．1缺乏合格的生物信息学师资，教师队伍的整体数量和质量与我国生物信息学教育快速发展的规模极不相称。

2．2对生物信息学专业人才培养的认识各异，造成课程设置不合理。我国高等教育的传统模式在创新性人才和交叉学科人才的培养方面本身就存在不少薄弱环节，如何通过生物信息学专业课程教学与实践加强学生的研究能力，从而加快培养不同专业背景的“复合型”人才是摆在我们面前的一项艰巨任务

2．3生物信息学教育与其他专业的合作还有待加强。尽管生物信息学是一门新兴学科，但与其他专业之间存在不少联系。现阶段的问题是不同专业学科的教师之间缺乏交流与合作，难以满足生物信息学教学的需求。

2．4在教学方法上．重视系统知识的传授和授课计划的完成，而忽视学生能力和素质的培养。此外，缺乏理论教学与实验教学的有机整合，实验教学只是以验证理论为目的，内容单一，无创新点，忽视了对学生实际操作能力的培养。

2．5教学中还缺乏适合的理论和实验教材。授权影印国外原版教科书和翻译书籍仍占主导地位，而国人自编的教材寥寥无几。例如，我们在教学实践中已深感到《基础生物信息学及其应用》一书已不能满足实际教学工作的需要，但由于种种原因．修订版迟迟未能完成。此外，系统性也是目前生物信息学教材中普遍存在的一个问题。

3创新教学模式探讨

作为教学论三大流派之一的建构主义认为：学生在现实世界的真实环境中去感受和体验该知识所反映事物的性质、规律以及该事物与其他事物之间联系，通过学生的自主学习和协助学习，来完成对所学知识的意义建构。多媒体计算机和网络通信技术的发展，为建构主义学习环境提供了理想认知工具．能更有效地促进学生的认知发展。基于其他学科的成功教学模式。结合生物信息学课程特点，笔者提出“一个中心，两者结合”的教学模式。即“以知识为中心，理论教学与实验教学有机结合”。突出学生的主体地位，强化了个性教育。

3。1知识定位为中心以教学活动的真正对象——知识定位为中心．在不同的具体教学活动中教师与学生的“主角”与“配角”地位相互转换．即在某些教学环节中，教师是知识建构的主角，学生当配角，而在另一些教学环节中，则相反。同时，针对不同的教学内容和教学需要．采取不同的教学方法。生物信息学是一门多学科交叉的科学，涉及的知识面即深又广，学生进行独立自学的难度很大。尤其是生物信息学中的相关数学知识，诸如隐马尔科夫链、动态规划算法和几何拓扑理论等，在教学中则需采用教师主导的传统讲授方法。

课堂教学受学时的限制，通过探究式方法，引导学生利用课余时间拓展知识，是不可或缺的教学方法，其教学过程大致分为3个步骤：首先确立教学目标，目标可以由教师设定，也可以是学生所感兴趣的内容。如：玉米基因组SSR引物设计，这类问题一般无法找到现成答案．必须通过学生自己去查阅和检索相关数据库后综合分析才可得到。其次进行分组．对一个崭新事物的认识单靠个人智慧的力量往往难以全面兼顾，需要集体的智慧。分组就是将学生随机分组．以组为单位去检索相关基因和蛋白质数据库。如何使用检索工具、哪些数据库需要检索、哪些指标是可以限定、哪些地方不可以忽略等方面的问题，指导教师可给予一定的启发提示和帮助，但不能替代完成。最后集中讨论，由小组成员围绕指定的问题，如SSR引物，则本着资源共享的原则，陈述检索过程、分析结果，并就检索过程中存在的问题及技巧进行共同讨论，最后由指导教师就检索结果进行取舍、总结，对学生的学习情况作出点评。并提出改进意见及进一步要求。

3．2理论教学与实验教学的有机整合

3．2．1通过生物数据库的使用，提高学生处理生物信息的能力由于大型服务器和计算机的参与，分子生物学对生物分子(主要是核酸和蛋白质)研究工作的效率大大提高。到目前为止，生物学数据库总数已达500个以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白质一级结构方面有SWISS—PROT、PIR和MIPS等：在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等：在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等．各数据库均通过Intemet提供多种形式的数据检索服务。例如：NCBI—Gen．Bank数据库就提供Retrieve(Email)，Entrez(Web集成信息检索)及Query(Email集成检索)等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务．也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。

3．2．2通过序列比对软件的开发．增强学生使用生物信息处理软件的能力将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析是研究者手中的一个强有力的研究手段。对2个物种进行全基因组序列比较已不再是一个梦想．进行序列比较的目的之一是判断2个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。在世界各地，科学家每天都要进行成千上万次的序列比对和数据库搜索。实验操作中通过序列比对软件开发的培训，使学生熟练掌握生物信息处理软件．并能编制解决相关问题的小软件。

3．2．3运用生物信息学相关知识，提高学生获取蛋白质信息的能力由于构成蛋白质的20种氨基酸化学构造上的差别远远大于构成核酸的4种碱基的差别。因而蛋白质在结构和功能上存在更大的多样性。目前实验方法获取蛋白质结构信息仍然需要大量的时间，而且对技术和技巧都有很高的要求。越来越多的蛋白质在测定空间结构后尚不清楚其生物功能，因此蛋白质功能预测日益受到重视。预测的方法是目前提供蛋白质结构及功能信息的重要方法。蛋白质结构与功能的复杂性必须借助生物信息学的技术手段才能更好的阐明，通过对生物信息学的学习和掌握，可使学生更多更快地了解蛋白质的信息。

3．2．4优化实验教学内容，发挥网络教学优势生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力．提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则．针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。

生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。

生物信息学分析方法范文第12篇

论文摘要：生物信息学是生物科学中一门新兴的前沿学科。针对目前国内生物信息学教学现状，基于其他学科的成功教学模式，结合生物信息学课程特点，提出“以知识为中心，理论教学与实验教学有机结合”的教学模式。

2l世纪是高科技发展的世纪，随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。在生物信息学开设条件尚不成熟的情况下，目前还没有完善的教学模式，如何在高校进行生物信息学教学则亟需探索。为此，笔者根据几年的生物信息学教学实践，提出几点见解，期盼能“抛砖引玉”，引起同行专家学者的关注，由此推动生物信息学教学质量的提高。

1生物信息学概述

生物信息学(Bioinformatics)是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科，它主要运用信息科学和计算机手段通过数据分析和处理．揭示海量数据间的内在联系和生物学含义，进而提炼有用的生物学知识。诺贝尔奖获得者W．Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子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是理论的，一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设”。该论点预示了生物信息学在生物科学中的重要地位。

生物信息学的最大特点；一是数据库庞杂，仅人类基因组一项，就大约有3．0×l0个A、G、C、T构成：二是操作主要在网络环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析；三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物．它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。

2教学现状

2．1缺乏合格的生物信息学师资，教师队伍的整体数量和质量与我国生物信息学教育快速发展的规模极不相称。

2．2对生物信息学专业人才培养的认识各异，造成课程设置不合理。我国高等教育的传统模式在创新性人才和交叉学科人才的培养方面本身就存在不少薄弱环节，如何通过生物信息学专业课程教学与实践加强学生的研究能力，从而加快培养不同专业背景的“复合型”人才是摆在我们面前的一项艰巨任务

2．3生物信息学教育与其他专业的合作还有待加强。尽管生物信息学是一门新兴学科，但与其他专业之间存在不少联系。现阶段的问题是不同专业学科的教师之间缺乏交流与合作，难以满足生物信息学教学的需求。

2．4在教学方法上．重视系统知识的传授和授课计划的完成，而忽视学生能力和素质的培养。此外，缺乏理论教学与实验教学的有机整合，实验教学只是以验证理论为目的，内容单一，无创新点，忽视了对学生实际操作能力的培养。

2．5教学中还缺乏适合的理论和实验教材。授权影印国外原版教科书和翻译书籍仍占主导地位，而国人自编的教材寥寥无几。例如，我们在教学实践中已深感到《基础生物信息学及其应用》一书已不能满足实际教学工作的需要，但由于种种原因．修订版迟迟未能完成。此外，系统性也是目前生物信息学教材中普遍存在的一个问题。

3创新教学模式探讨

作为教学论三大流派之一的建构主义认为：学生在现实世界的真实环境中去感受和体验该知识所反映事物的性质、规律以及该事物与其他事物之间联系，通过学生的自主学习和协助学习，来完成对所学知识的意义建构。多媒体计算机和网络通信技术的发展，为建构主义学习环境提供了理想认知工具．能更有效地促进学生的认知发展。基于其他学科的成功教学模式。结合生物信息学课程特点，笔者提出“一个中心，两者结合”的教学模式。即“以知识为中心，理论教学与实验教学有机结合”。突出学生的主体地位，强化了个性教育。

3。1知识定位为中心以教学活动的真正对象——知识定位为中心．在不同的具体教学活动中教师与学生的“主角”与“配角”地位相互转换．即在某些教学环节中，教师是知识建构的主角，学生当配角，而在另一些教学环节中，则相反。同时，针对不同的教学内容和教学需要．采取不同的教学方法。生物信息学是一门多学科交叉的科学，涉及的知识面即深又广，学生进行独立自学的难度很大。尤其是生物信息学中的相关数学知识，诸如隐马尔科夫链、动态规划算法和几何拓扑理论等，在教学中则需采用教师主导的传统讲授方法。

课堂教学受学时的限制，通过探究式方法，引导学生利用课余时间拓展知识，是不可或缺的教学方法，其教学过程大致分为3个步骤：首先确立教学目标，目标可以由教师设定，也可以是学生所感兴趣的内容。如：玉米基因组SSR引物设计，这类问题一般无法找到现成答案．必须通过学生自己去查阅和检索相关数据库后综合分析才可得到。其次进行分组．对一个崭新事物的认识单靠个人智慧的力量往往难以全面兼顾，需要集体的智慧。分组就是将学生随机分组．以组为单位去检索相关基因和蛋白质数据库。如何使用检索工具、哪些数据库需要检索、哪些指标是可以限定、哪些地方不可以忽略等方面的问题，指导教师可给予一定的启发提示和帮助，但不能替代完成。最后集中讨论，由小组成员围绕指定的问题，如SSR引物，则本着资源共享的原则，陈述检索过程、分析结果，并就检索过程中存在的问题及技巧进行共同讨论，最后由指导教师就检索结果进行取舍、总结，对学生的学习情况作出点评。并提出改进意见及进一步要求。

3．2理论教学与实验教学的有机整合

3．2．1通过生物数据库的使用，提高学生处理生物信息的能力由于大型服务器和计算机的参与，分子生物学对生物分子(主要是核酸和蛋白质)研究工作的效率大大提高。到目前为止，生物学数据库总数已达500个以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白质一级结构方面有SWISS—PROT、PIR和MIPS等：在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等：在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等．各数据库均通过Intemet提供多种形式的数据检索服务。例如：NCBI—Gen．Bank数据库就提供Retrieve(Email)，Entrez(Web集成信息检索)及Query(Email集成检索)等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务．也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。

3．2．2通过序列比对软件的开发．增强学生使用生物信息处理软件的能力将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析是研究者手中的一个强有力的研究手段。对2个物种进行全基因组序列比较已不再是一个梦想．进行序列比较的目的之一是判断2个序列之间是否具有足够的相似性，从而判定二者之间是否具有同源性。在世界各地，科学家每天都要进行成千上万次的序列比对和数据库搜索。实验操作中通过序列比对软件开发的培训，使学生熟练掌握生物信息处理软件．并能编制解决相关问题的小软件。

3．2．3运用生物信息学相关知识，提高学生获取蛋白质信息的能力由于构成蛋白质的20种氨基酸化学构造上的差别远远大于构成核酸的4种碱基的差别。因而蛋白质在结构和功能上存在更大的多样性。目前实验方法获取蛋白质结构信息仍然需要大量的时间，而且对技术和技巧都有很高的要求。越来越多的蛋白质在测定空间结构后尚不清楚其生物功能，因此蛋白质功能预测日益受到重视。预测的方法是目前提供蛋白质结构及功能信息的重要方法。蛋白质结构与功能的复杂性必须借助生物信息学的技术手段才能更好的阐明，通过对生物信息学的学习和掌握，可使学生更多更快地了解蛋白质的信息。

3．2．4优化实验教学内容，发挥网络教学优势生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力．提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则．针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。

生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。

生物信息学分析方法范文第13篇

关键词：中医学；生物信息学；融合发展

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）32-0262-02

科技的进步推动社会的发展，又推动各个领域的发展。在醫学领域，生物学和基因工程学在现代科学技术的推动下，产生了许多新的理论与概念。融合了生物学和基因工程学而产生的新兴学科——生物信息学，能够对数量庞大、结构复杂的生物信息组数据进行管理和分析。可以说生物信息学的出现是对现代医药学发展的一个巨大助力。现代中医学发展进入一个新的阶段。相对以前，人们对中医学的重视程度大大提升。中医学发展进入新的时期。将中医学与生物信息学进行融合，是对传统中医学进行的一次伟大尝试。生物信息学能够弥补中医学中在微观层次上研究的不足。中医学与生物信息学在现阶段如何进行进一步的融合，未来又有怎样的发展空间值得深入的思考。生物信息学应用到中医学领域，不只对中医学在临床方面的发展有着推动，在中医制药方面也有着巨大帮助。

1生物信息学发展现状

生物信息学是集分子生物学和基因工程学为一体的新兴学科。其运用了先进的计算机技术和信息论方法研究生物信息的表达、采集、储存、传递、检索、分析、处理等等方面。可以说生物信息学是医学在微观层面上的一个重要补充。生物信息学对生物信息的研究，能够对全面系统认识生命的本质有巨大帮助。而应用现代计算机技术和网络技术进行医学问题解决，也是生物信息学的一个特点。现阶段，生物信息学主要在基因组序列信息提取和分析，基因分子结构知识的模拟、药物设计和生物信息的技术与方法研究三个方面取得许多成就。可以说生物信息学渐渐成为新世纪医学发展的最活跃的领域之一。到目前为止，生物信息学运用现代网络技术已经集成融合了基数庞大的生物信息，对于推动未来医学的发展意义重大。

2中医学与生物信息学融合现状

现代医学的发展，渐渐地对中医学有着越来越多的重视。在现代医学中，中医学与传统医学相比，在治疗效果与治疗方式上都有着很大不同。副作用小，对于一些疑难杂症效果明显都是其特有的优势。近年来，中医界许多学者对生物信息学研究渐渐产生浓厚兴趣。生物信息学对人深层的生物信息的收集分析，对中医学有着重要意义。有学者就中医学应用与生物新学融合提出猜想。在十几年前就有学者将蛋白质表示的二维电泳及生物信息学方法，用于阐述中医证候分类的分子基础。这尝试实现成功，并进一步推动了生物信息学与中医学的融合发展。这一发展能够有效推动现代生命科学的发展。中医学在理论临床，制药等方面的分子生物研究已经渐渐取得许多成就。在DNA测序基因预测、蛋白质结构预测和生物芯片技术等方面取得长足的发展。

在中医学的临床治疗方面，生物信息学能够对从文中医学中常见的多发病、疑难病，提供更深层次的生物信息指指导。从长期的研究能够发现，生物信息学大大提升了中医学的临床治疗的有效性和安全性。并对于疾病信息的收集处理提供平台。生物信息学建立了现代疾病处理分析新机制，是对中现代中医学发展的一个有效补充。

生物信息学对中医制药同样有着巨大帮助。传统中医在药物研究方面往往只针对药物的药性进行分析，对其中详细的化学变化过程并不熟悉。随着生物信息学的融合应用，中草药资源研究有了新的发展。不仅在药理药性方面的预测模拟，更在微观药物化学作用方面，探索出更多新的内容。随着生物信息学与中医学的融合，有学者分析中草药资源与药理研究的一些可能趋势，并提出一系列的有关分子结构预测代谢模拟和药理能量等观点。现代中医学在这方面的发展对于推动中医学新体系的完善建设带来巨大帮助。成为现代中医学发展的一个巨大助力。

3生物信息学与中医学发展的未来展望

1）病理学研究新方式

当前生物信息学中，与基因和蛋白分子结构有关的内容对中医学制药方面起到了巨大的帮助。除此以外生物信息学在中医学的其他应用上，仍然有着巨大的发展空间。生物信息学虽然是一种微观层次的生物信息分子研究方法。但其运用的动态分析方法和计算机信息处理方法都有着独特的优势。而且其与中医的整体观念有着许多的相似之处，能够实现很好的契合。所以，借助生物信息学进行更深层次的中医药理和病理分析，是未来生物信息学与中医学融合发展的一个方向。

2）中西医结合新纽带

中医学与传统西医学，无论是在生物治疗方法，还是药物成分研究都有着巨大的不同。所以一直以来，中医西医在对疾病的治疗上都是互不干涉。但随着现代医学的发展，中医西医进行融合成为现展的一个趋势。西医在外科手术方面有着巨大优势，中医对人体调理和疑难疾病治疗方面有着独特优势。如果能将中医西医结合，那么对于一些复合的复杂疾病的治疗解决，便有着巨大帮助。但中医西医在融合的过程中由于缺乏纽带，导致中西医融合一直发展缓慢。微观层次的生物信息研究方法，与现代西医发展有着许多共同之处。而且对生物信息的分析，又能够完善中医学病理药理的研究思路。所以，生物信息学渐渐的成为一种中西医融合连接的纽带。基于生物信息学的现代生物科学发展，使得中西医在基本理论方面，有着越来越多的共同点。诸如生物芯片制造，大规模筛查系统，等等方面都为中医与西医的融合提供平台。

3）生物信息学研究方法

生物信息学与中医学的融合，不仅仅表现在对中医学本身发展。生物信息学特有的计算机信息处理方法是对传统中医学信息处理方法的巨大变革。中医学本身发展有着明显的地方特色，在不同地方，中医学针对不同的疾病和药物应用，都有着不同的方法。传统的中医学发展的过程中，由于距离问题缺乏交流，导致中医学许多药物应用和疾病治疗方法不能得到有效推广。而借助计算机信息处理技术，能够对已研究信息进行记载。并利用网络技术实现信息的交流共享。这对于进一步加快推动中医学发展有着重要意义。另外计算机的信息处理方法，也使得中医学在进行疾病和药物研究中遇到的问题能够进行分享寻求共同解决。生物信息学方法为中医学提供的先进信息处理观念大大拓展了中医学的进步的空间。也加强了各个地方中医学之间的交流。

4结束语

生物信息学作为新兴医学热门领域之一。在现代医学的各方面都发挥出巨大的作用。尤其是推动传统中医学进步方面更是效果明显。在科学技术不断发展的今天，信息技术不断进步的今天。生物信息学对中医学研究方面的推动以及给中医学带来的先进研究理念，都使得中医学发展大大加快。另外借助生物信息学的方法，对中西医结合发展创造了条件。虽然当前生物信息学与中医学的结合发展，已经取得了许多成就，但未来生物信息学这一研究微观性质的生物信息方法。能够进一步与中医学进行融合。其在许多方面还可以有着更深入的交流。生物信息学与中医学的融合，是现代医学发展的一个趋势，也是推动现代医学发展的一大助力。

作者：王元茂

    参考文献： 

生物信息学分析方法范文第14篇

>> 案例教学法在《生物信息学》本科教学中的应用 师范院校生物信息学教学的现状分析 医学院校生物信息学教学的探究 面向医科院校生物信息学专业的Java教学实践 面向生物信息学本科专业的《遗传学》教学要点及模式探索 离散数学在生物信息学专业本科教学的开展研究 生物信息学中的机器学习 癌症研究的生物信息学资源 生物信息学中的序列比对算法 师范院校生物信息学本科教学改革与实践 生物信息学数据库及运用分析 生物信息学专业MySQL数据库课程教学方法探讨 生物信息学在生物学研究领域的应用 医学院校生物技术专业生物信息学教学探索 生物背景学生的《生物信息学》课程教学思考与探索 师范院校研究生生物信息学教学改革思考 农业院校生物信息学教学模式探索 探讨医学院校生物信息学创新实践能力培养 中医大数据下生物信息学的发展及教育模式浅析 大数据背景下的生物信息学教学探索 常见问题解答 当前所在位置：l）。此外，还有细菌、真菌、植物等分支数据库。该数据库也有搜索引擎，其内容详细的数据记录了DNA、转录产物、蛋白质和基因突变等信息，使用方便，记录系统、完整，是了解基因结构和功能比较理想的数据库[2]。

2.3 miRBase数据库 microRNA是近年来发现的非编码内源性小RNA分子，其功能主要是调节靶基因的转录后水平的表达，是近年来研究的热点领域。miRBase数据库更新快，包含miRNA序列数据、功能注释、靶基因预测等多各方面，是存储miRNA信息最主要的公共数据库之一（http：///）。目前，新版本（Ver.21）收录了223个物种28645个前体miRNA和35 828个成熟miRNA产物，所有数据均可以通过web界面检索，而且通过与TargetScan链接，可以查阅miRNA的潜在的靶基因。

2.4 生物分子信号通路数据库 信号通路一词在高中生物就接触到，到本科阶段的《细胞生物学》课程中得以深入学习。据调查，对于本科生而言，他们对信号通路想理解和认识有限，掌握的信号通路都是不完整的。学生在学习时，可借助信号通路数据库检索的方式，搜索某基因所参与的信号通路，并且可以直观的看到该基因在整个信号通路中的地位和作用。信号通路数据库目前比较常用的是WikiPathways数据库（http：//）。该数据库集成了主要的基因、蛋白质，允许整个研究者更广泛参与[3]。该数据最大的特点是将基因之间的关系以图形方式显示，使学生直观了解所感兴趣的基因是如何参与到信号通路或生化代谢过程的。

3 常用生物信息学软件及在线分析工具

3.1 DNA序列分析软件 在生物科学本科教学过程中，很多课程如《生物化学》《分子生物学》《遗传学》等，都涉及到DNA序列结构、基因突变等知识点，而且学生掌握到的更多都是一种朦朦胧胧，是懂非懂的知识点。因此，在《生物信息学》课堂上，当讲到采用生物信息学软件进行DNA序列分析时，学生产生了浓厚的兴趣。DNA序列分析的软件有很多，如：BioEdit，DNASIS，DNAStar，DNAClub，DNAMan等，相比较可知，就序列分析而言，我们认为DNAStar软件最常用，且操作简单，可视化功能强大，是地方本科院校学生的最佳选择。

DNASTAR是基因组学、结构生物学和分子生物学领域中的一款综合性序列分析工具软件，包含可视化和序列编辑（SeqBuilder），序列组装（SeqMan）、序列比对（MegAlign）、引物设计（PrimerSelect）、蛋白质结构分析（Protean）、基因查找（GeneQuest）和序列编辑（EditSeq）7个模块，可用作DNA和蛋白质序列分析、序列重叠群拼接和基因工程管理等方面，目前，该软件已被90多个国家的制药，生物技术，学术和临床研究人员使用。

3.2 RNA结构分析软件 RNA包含tRNA，mRNA，rRNA和sRNA等多种类型，在蛋白质生物合成过程中起着非常重要的作用。他们的二级结构或高级结构会影响蛋白质合成的效率。因此，对于本科生而言，直观的了解RNA的二级结构，对于掌握理论知识具有重要意义。RNA结构分析的软件有如Mfold、RNAdraw和RNAstructure等多个软件[4-5]。通过比较这些软件获得难易度、优缺点和使用复杂程度，我们发现Mfold已完成多次修订，且实现了网上在线免费试用（http：//unafold.rna.albany.edu/？q=mfold），输出结果灵活多样，结果直观，是本科生用于RNA结构分析的最佳选择。

3.3 序列比对软件（在线工具） 序列比对也称序列比较，通过该操作，可以将两个或多个基因（或蛋白质）序列按照一定的规律排列，使学生直观的观察到序列的变异，从而确定序列之间的相似性或同源性。根据序列多少，可分为双序列比对和多序列比对。序列比对的软件或在线工具也有很多，其中多序列比对软件有Clustal（ClustalX和ClustalW）、GCG、BioEdit、DNAMAN和DNAStar件包中的MegAlign等。在这里，适合本科生教学的软件我们推荐MegAlign和DNAMAN。而两序列比最常用的则是BLAST在线工具（http：//ncbi.nlm.nih.gov/blast），它是NCBI开发的可免费非注册使用的在线工具，可与NCBI的蛋白质数据库和基因数据库链接，也可用于蛋白质和基因序列的同源检索，是本科教学中必须要用到的在线工具。

3.4 系统发育树构建软件 在生物进化过程中，细胞内的生物大分子（蛋白质、核酸）的一级结构的变化会出现变异（进化），而生物大分子进化速率相对恒定，我们可以根据生物大分子的序列信息构建系统发育树，推断生物进化历史。系统发育树构建的软件有MEGA，PHYLIP，DNAMAN等。在分子进化相关的科学研究中，最常用的是MEGA（即Molecular Evolutionary Genetics Analysis），该软件更新快（目前的最新版本为MEGA7.0 http：///），运行速度快，操作简单，结果直观。因此，在本科教学中，我们推荐MEGA软件作为系统发育树构建的软件。

3.5 Expasy工具 ExPASy，即Expert Protein Analysis System，由瑞士生物信息学研究所维护的蛋白组学相关的在线实用分析平台，整合了很多蛋白质数据资源和分析工具（http：///），涉及蛋白分类、蛋白质翻译、结构预测、相似检索、序列比对等。该在线工具可免费试用，是本科教学过程中值得推荐的分析工具。但是，该工具包数据量大，鉴于本科教学学时的限制，在教学过程中不宜细讲，可以引入，让感兴趣的同学自学。

4 结语

随着分子生物学和生物信息学的迅猛发展，生物信息学数据库不断完善，生物分析软件越来越多，且各具特色。考虑到地方本科院校实际情况，我们介绍了以上的生物信息学数据库和分析软件（在线工具），并简单总结了它们适合于地方性高校本科教学的优点，给出了合理选择的参考建议，以期为地方本科院校《生物信息学》教学提供参考。

参考文献

[1]Bethesda（MD）.The NCBI Handbook[Internet]. 2nd edition[M].National Center for Biotechnology Information（US）. 2013.

[2]Yates A，Akanni W，Amode M R，et al. Ensembl 2016[J].Nucleic Acids Res.2016，44（D1）：D710-D716.

[3]Kelder T，van Iersel M P，Hanspers K，et al.WikiPathways：building research communities on biological pathways[J].Nucleic Acids Res. 2012，40（Database issue）：D1301-D1307.

[4]徐思敏.RNA生物信息相关软件概述[J].科技信息：科学教研，2008（14）：398-399.

生物信息学分析方法范文第15篇

关键词：物流信息系统；效益分析；投资报酬率；净现值；内含报酬率

中图分类号：F279.23文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)09-0109-03

Abstract：Thelogisticsinformationsystemisanimportantcomponentpartoflogisticssystem.Carringonthebenefitanalysistothissystemcanappraisetheoperationofenterprise''''slogisticsinformationsystemandinvestmentresults,offerthebasisfortheplanningandmakingpolicyoftheadministrativedepartmentsoflogisticsenterprises.Thebenefitanalysisoflogisticsinformationsystemcancarryonfromtwoaspectswhicharetheinvestment-returnofinformationtechniqueitemandthewholeperformanceoflogisticssystem.Seefromtheinvestmentangle,itsevaluationmethodincludesinvestmentrecoveryperiodmethod,investment-returnratiomethod,netpresentvaluemethod,internalrateofreturnmethod,comprehensiveevaluationmethodetc;Seefromthewholeangleoflogisticssystem,theperformanceofinformationsystemsometimesnotnecessarilyistheincreaseoftheincomeofeconomy,buttheincreaseofworkefficiencyofoperatingsystemandtheincreaseofmanagementlevelandservicequalityofthewholelogisticssystem，financeindexandnon-financeindexsuchasinventoryturnover,accountsreceivablerateofturnover,orderprocessingspeed,customersatisfactionetc.areavailable.

Keywords：logisticsinformationsystem;benefitanalysis;investment-returnratio;netpresentvalue;internalrateofreturn

1物流信息系统效益分析概述

要进行效益分析，首先应了解经济效益。经济效益是一个多层次的、受多种因素制约的经济范畴。它是指在经济活动中投入（物化劳动的耗费和劳动占用之和）与产出（有效的劳动成果）的比较，是质与量的统一，只有当经济成果大于劳动耗费时，才有经济效益。信息系统的经济效益指在信息活动中投入和产出的比较，它包括信息系统自身的经济效益和由于该系统的使用而产生的经济效益。可以通过信息系统的效益分析来比较信息系统的投入与产出，从而评价信息系统的经济效益。

所谓效益分析是将对某一项目的投资与该项目未来产生的收益进行对比、分析，以评价该项目未来收益的大小及该项目投资的可行性，为管理部门和管理人员的计划和决策提供依据。而物流信息系统的效益分析是指通过对物流信息系统中各项信息技术的投资及其未来可能产生的收益进行对比、分析，评价某一信息技术的应用可能带来的效益及该项信息技术的可行性，为物流企业的管理部门和管理人员的计划和决策提供依据。这一效益可能体现在财务指标上，如收入的增加，物流成本的降低，也可能是一些非财务性的指标上，如工作效率、服务水平的提高和客户满意度的增加等。

2物流信息系统效益分析的特点

物流信息系统的特点决定了物流信息成本效益分析的特殊性。物流信息效益分析的特点如下：

（1）物流信息系统是一个贯穿整个物流活动过程的系统。其综合性强、涉及部门多、信息种类复杂，因此不能以单个的子系统作为成本对象来分析和研究，而只能从物流系统的整体运行效益来评价。

（2）物流信息系统成本高、投资大，因此不能只看投资后短期内的效益，而应以可持续发展的眼光，来分析和评价未来若干年内的效益和发展趋势。

（3）物流信息系统涉及的信息技术较多，应按具体的信息技术项目进行成本效益分析。

（4）由于物流信息系统是为物流作业系统服务的，因此在评价某一信息技术的效益时，应结合作业系统的相关指标进行分析和评价。

3物流信息系统的效益分析方法

物流的“第三利润源”是通过物流现代化创造出来的。而物流现代化离不开先进的物流信息技术。物流信息化不仅仅是降低了物流成本，更主要的是提高了物流服务的可靠性、精确性及高效率。因此，在对物流信息系统的效益进行分析时，应从信息技术的项目投资回报分析和物流系统的整体效益分析两个方面进行。

3.1从投资角度看物流信息系统的成本效益

3.1.1投资回收期法

投资回收期是指收回全部投资所需的时间。其基本原理是：通过对投资方案总额和预计现金流量之间相互关系的计算，确定需多长时间可以将原投入的资金全部收回。其计算方法由静态法（不考虑货币资金的时间价值）和动态法（考虑货币资金的时间价值）两种，静态法的计算公式如下：投资回收期=原始投资额÷每年营业现金净流量。

例如：某物流企业欲投资购买条形码识读及打印等一系列设备，总价值为21万元，该企业以后每年的现金流量净额均为10万元，则投资回收期为21÷10=2.1年。可将该回收期与标准投资回收期进行比较，以确定是否进行该投资及该投资在经营期内的效益。

投资回收期的计算比较简便，易于理解，可促使企业尽最大努力提高经济效益，缩短投资回收期，减少投资风险。但没有考虑资金的时间价值，也没有考虑在项目周期内回收期满的现金流量状况。

3.1.2投资报酬率法

投资报酬率是投资方案的平均投资额同该投资项目未来期间的平均净收益之间的比率。其基本原理是：按有关投资方案的有效期限，分别计算其平均投资额和平均净收益及二者的比率，确定该投资方案在未来投资期限内的平均投资报酬水平。投资报酬率越高，说明投资效益越好。其公式如下：投资报酬率=年平均净收益÷年平均投资额×100%；

年平均净收益=有效期间内各年净收益总额÷有效期间×100%；

年平均投资额=有效期间内各年平均投资余额之和÷有效期间×100%。

例如：某生产企业为进行生产流程再造和现有资源的整合，使企业的生产效率和管理效率提高，要投资购买ERP软件。预计投资额为100万元，该软件投入运营后，由于生产效率和管理水平的提高，预计每年可为企业带来净收益如表1所示：（软件的使用期限为8年）。单位为万元。

则该项目的投资报酬率计算如下：年平均投资额=100÷8=12.5（万元）；

年平均净收益=（3＋3.5＋4＋4.5＋4.5＋4.5＋4＋4）÷8=4；

投资报酬率=4÷12.5×100%=32%。

通过计算可知，该项目的投资报酬率为32.5%。与该项目的平均报酬率或企业的预计投资报酬率进行对比以确定该项目是否可行。

对于以追求利润最大化为目的的物流企业来说，该方法可用以评价投资方案的经济效益，是一种较理想的成本效益分析方法。但该方法同样没有考虑资金的时间价值。

3.1.3净现值法

净现值法是指某一投资方案未来现金流入量的现值与现金流出量的现值之差。其原理是：将某投资项目投产后的现金流量按照预定的投资报酬率折算到该项目开始建设的当年，以确定折现后的现金流入量、现金流出量及其差额。若差额为正数，表明不仅能获得符合预期报酬的利益，还能得到正值差额表示的现值利益。反之，则表明投资收益低于预定报酬率，投资者在经济上是不合算的。净现值的公式如下：

净现值（NPV）＝各年现金流入量的现值之和－原始投资额

该方法由于考虑了资金的时间价值因素，能够反映投资方案的净收益，是一种较好的分析方法。

3.1.4内含报酬率法

内含报酬率法是指能够使未来现金流入量现值等于未来现金流出量现值的贴现率。它是指一项长期投资方案在其寿命周期内按现值计算的实际可能达到的投资报酬率。其基本原理是：在任何一个投资方案中，客观存在着一个报酬率，它能使投资方案各年的现金净流量折现后的未来报酬总现值等于该投资方案的原始投资额。内含报酬率实际上是投资项目的真实报酬率。

该方法主要是确定一个合适的资金成本率，若内含报酬率大于资金成本率，则方案可行。内含报酬率法考虑了资金的时间价值，反映了投资项目的真实报酬率。但计算过程比较复杂。

3.1.5综合评价法

由于上述方法各具特点，评价的客观要求与经济目的也不尽相同，同时由于信息活动的特殊性，单一评价方法的可靠性、科学性有一定局限，可同时使用多种评价方法，全面、完善地对物流信息系统进行评价。

3.2从物流系统的整体角度看物流信息系统的效益

信息系统的效益有时不一定是经济上收益的增加，而是作业系统工作效率的提高和整个物流系统管理水平和服务质量的提高。可用相关的财务指标和非财务指标来表示。这些相关指标有：

（1）订单处理速度。订单处理速度＝处理的单据数÷处理单据的时间（票/小时）。完善的信息系统会使订单处理速度加快、准确率提高。

（2）物流信息处理率。物流信息处理率＝物流信息处理数量（传票张数等）÷标准物流信息处理数（传票张数等）。完善的信息系统会使物流信息处理率提高。

（3）存货周转率（次数）。存货周转率（次数）＝销货成本÷平均存货额。良好的信息系统和先进的物流信息技术的应用可使企业的存货周转率增加，存货周期缩短，从而使存货的储存成本降低。

（4）应收账款周转率。准确、及时的物流及财务信息可能会使企业的应收账款周转率增加，应收账款的回收期缩短，从而减少资金成本。

（5）客户满意度。一个完善的物流信息系统能提供准确、及时和丰富的物流信息，能满足客户的实时信息查询，提供及时、完善的售后服务，从而提高客户满意度。

（6）信息准确率。完善的物流信息系统和EDI、条形码等信息技术的应用会使信息的准确率大大提高。

（7）员工素质（包括计算机操作技能、工作流程的标准化及工作效率）。现代化的物流信息系统和先进信息技术的应用会促使员工掌握计算机操作技能，同时也会使其工作更符合信息化和标准化的要求。

（8）准时装运率。物流信息系统信息的及时性和准确性会使准时装运率有较大提高。

（9）满足程度指标。满足程度指标指满足要求数量与总服务数量的比率（％），一般用拣选准确率、存货准确率、品类完成率等指标反映。一个完善的物流信息系统会使满足程度提高。

（10）信息查询速度。完善物流信息系统和先进信息技术会使信息查询速度大大提高。

（11）缺货率。完善的物流信息系统会使商品的缺货率大大降低。

（12）业务出错率。信息的及时性和准确性及EDI等先进信息技术的应用会使业务出错率大大降低。

（13）货运空载率。GIS和GPS技术的运用会使货运空载率大大降低。

以上仅列举了物流系统的部分指标，还有很多指标反映信息系统运行后的效果。在此不再一一列举。

通过以上分析，我们可以看到利用上述效益分析法对物流信息系统经济效益进行分析评价，在确定方案的可行性及在实际运作中各种方案选择的经济可行性方面提供参考和依据，为各种经营决策提供信息保障。然而，实践中信息系统的成本效益分析仍存在着一些难度：

（1）收益确定不够准确。信息的共享性使其所提供的收益具有多面性，同时收益的获得具有延迟性，很难一次性确定。也不能全部在账面上体现出来。因此经济学意义上的收益只是所有收益的一小部分，无法用统一标准去融合各方面收益，这就造成收益评价结果偏高或偏低，难以准确确定。

（2）效益指标不够完善。效益是一动态因子，不能十分精确地简括成一定数量的指标或数学公式，它是多重指标体系构成的，是由组织目标的多重性所决定的。因此虽然可以用多个指标来表示物流信息系统的运行效益，但既然收益难以准确确定，那么我们是在使用一套不够完善的指标来表达总的效益。应在系统的运行过程中不断用一些新的指标来补充和完善现有的指标体系。

以上问题，使我们难以用传统经济学原理和方法完全分析出物流信息系统的经济效益。但在一定条件下，信息系统的效益分析仍能较好地评价系统管理水平、经营水平以及经济效益。结合具体实践，不断检验才能找到合适的评价方法。也只有具体情况具体分析，才能完善物流信息系统的效益分析方法，使其发挥应有的评价作用。

参考文献：