数据挖掘在后基因组时代生物信息学中的应用

生物信息学是一门新兴的交叉学科,各种基因组计划实施或完成.如何从海量数据中提取有用的信息已成为生物信息学迫切要解决的问题.作为其中关键的分析技术数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景.对数据挖掘的定义、挖掘的步骤和数据挖掘在生物信息学中的应用进行概述.     

数据挖掘在后基因组时代生物信息学中的应用

生物信息学是一门新兴的交叉学科,各种基因组计划实施或完成.如何从海量数据中提取有用的信息已成为生物信息学迫切要解决的问题.作为其中关键的分析技术数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景.对数据挖掘的定义、挖掘的步骤和数据挖掘在生物信息学中的应用进行概述.     

《生物信息学》——打造精品课程的契机

本文针对生物信息学本科教学的国内外现状进行了分析,提出了目前是打造<生物信息学>精品课程的非常契机.笔者对如何打造精品课程提出了自己的看法,对教学中的教学方法、实验教学以及如何与现代教育技术相结合进行了初步的探索.     

运筹学课程在生物信息学专业中的教学探索

生物信息学是现代生命科学发展过程中,生物医学与数理科学、计算机技术相结合而形成的新兴前沿交叉学科。运筹学在生物信息学中有着广泛应用,可为学生后续专业课学习和应用研究提供指导。文章结合生物信息学专业特点,对于如何提高运筹学在生物信息学专业中的教学质量和培养具有创新能力的生物信息学人才,探讨了运筹学在生物信息学专业教学中的教学目的、教学内容以及教学方法和手段。     

计算机科学与生物信息学教育的关系

生物信息学是一门新兴的交叉学科，计算机科学如何更快更好地发挥其在生物信息学中的作用是我国广大计算机研究和开发人员面临的一个重要的新课题。本通过对计算机在生物信息学中若干应用的现状分析与前景展望，为高校加强计算机应用教育寻找计算机科学在生物信息学教育中的切入点提供了某些启示。     

开展医学本科生生物信息学教学的实践与探索

伴随着各类基因组计划的展开和测序技术的突破,尤其是近年来精准医疗计划的提出和推行,生物信息学在医学科研和临床中的重要性日益显现。虽然生物信息学已逐渐成为医学类本科生亟需掌握的基本知识与技能,但国内多数院校尚未开展医学本科生的生物信息学课程。本文就如何在医学本科生中开展生物信息学教学进行了思考,并在多年教学实践基础上,总结出一种以科研为核心、学生为主体、训练项目为载体的科研实训教学模式。通过改革传统的人才培养模式,开展医学类本科生生物信息学教学,充分调动学生的主动性、积极性和创造性,增强学生的创新能力及专业素养。     

农业院校《生物信息学》教学模式的探讨

《生物信息学》是一门新兴的前沿交叉学科,结合农业院校《生物信息学》课程教学实践中的一些特点,深入探讨了《生物信息学》如何面向农业生物类专业的实践教学,以求在农业院校《生物信息学》教学模式上得以创新和发展。     

医学院校生物技术专业生物信息学教学探索

生物信息学是生物学与计算机科学交叉的前沿学科,由于专业性质及对学生培养要求的不同,生物信息学课程的教学内容也不尽相同。本文探讨了医学院校生物技术专业生物信息学课程建设和教学过程中的一些体会,重点讨论了如何做到理论与实践相结合,并将生物信息学的教学与其他专业课程和教师的科研联系起来,提高学生的实践能力。     

群智能优化算法及其在生物信息学问题中的应用

生物信息学研究需要使用先进的计算工具处理大量生物的模糊的和不确定的数据。群智能优化算法以低成本、快速和准确合理地解决复杂的搜索问题的优点,使其成为一族能用以较好地解决生物信息学中的问题的启发式算法。综述群智能优化算法及其在生物信息学问题中的应用。     

农业院校生物信息学教学模式探索

生物信息学是一门由生命科学、数学和计算机科学相互渗透形成的新型交叉学科,其发展迅速、应用性强,已成为生命科学研究者强有力的辅助工具。生物信息学课程在农业院校相关专业中的地位日益提高。本文作者结合自身教学实践探索,针对生物信息学课程教学中存在的无合适教材、网络资料繁杂、教学内容陈旧、教学手段单一、考核模式简单等问题,从课程的教学内容、教学方法、考核办法等方面进行了论述,旨在为农业院校开展生物信息学课程建设奠定基础。     

基于师范教育改革背景下《生物信息学》课程建设探索与实践

师范教育改革下高师院校课程的重新建设已成为重中之重。如何在改革的新背景下建构合适的课程体系,成为高师院校要解决的问题。本文立足于师范教育改革背景下的需求,针对《生物信息学》课程的特点和教学中存在的问题进行初步探讨,就其在教学方法的更新、教学标准的编写、考核方法的改进等方面提出了一些思考,希望通过不断的完善从而提高《生物信息学》课程的教学质量。     

大数据技术在生物信息学中的应用综述

生物信息学的发展需要新技术的支持。大数据技术具有支持生物信息学的特征,并在生物信息领域取得了一定的成果。介绍了大数据技术在生物信息学中的应用基础,分析了数据采集、预处理、数据存储和管理、数据分析与挖掘技术,讨论了大数据技术应用于生物信息学中的瓶颈与挑战,以及应用出现的隐私泄露等问题,展望了大数据技术在生物信息学中的应用前景。     

生物信息学研究生教学初探

本文作者针对生物信息学的特点和教学现状,探讨了研究生教学过程中的一些体会和感受,重点探讨了如何培养研究生学习兴趣和综合素质,以及如何做到理论与实践相结合。     

生物信息学中的马尔可夫模型

随着人类基因组研究的不断发展,在世界各个（Genbank,SwissPort等）数据库中积累了大量蛋白质、核酸序列数据,如何分析和处理这些数据以获得更多的信息成为科学家们关心的核心问题,并由此产生了生物信息学。文章介绍了在生物信息学研究中常见的几种用于数据库搜索、序列比较、建立蛋白质模型、发现新基因等研究的马尔可夫模型。     

非专业研究生生物信息学课程教学探讨

生物信息学作为新兴的交叉学科,已经成为生物学研究的强有力的辅助工具之一。本文针对目前非专业研究生生物学信息学教学实践中的一些问题,提出在教学目的、教学内容、教学方法方面的思考,希望能够有助于推动非专业研究生生物信息学课程教学的开展。     

生物技术专业生物信息学双语教学实践与探讨

生物信息学（Bioinformatics）是一门数学、统计、计算机与生物医学交叉结合的新兴学科。文章阐述了生物信息学双语教学的重要性;依据对生物技术专业本科生开展《生物信息学》理论课的双语教学实践,总结了如何安排教学环节,运用课堂语言及现代化教育手段等方面的教学工作经验;指出了师资培训、学生语言素质的培养、双语教学教材选用等生物信息学双语教学中亟待解决的问题和解决思路。     

师范院校生物信息学本科教学改革与实践

生物信息学是一门融合了数学、生命科学、计算机信息科学和生物统计学的新兴交叉学科,其越来越深入影响生命科学发展,并成为生命科学发展不可或缺的重要工具。本文针对生物信息学本科教学现状,结合师范院校学生的学习特点,开展了生物信息学课程的教学改革,提出了相应对策,以期为提高生物信息学课程教学质量提供参考。     

数据挖掘在生物信息学中的应用

生物信息学是对生物科学所产生的大量数据进行分析和管理的学科。数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景。对在生物信息学中的数据挖掘技术的应用进行了研究。     

“生物信息学”课程的网络教学方式探讨

该文探讨了生物技术专业开展生物信息学网络课程教学过程中教学方式的选择、教学方案的制定和教学效果的评判等,并总结了生物信息学网络教学的优势,以及如何有效的开展网络教学的策略。     

生物信息学高性能教学平台的建立与实践

随着生命科学实验数据的高速积累和增长,生物信息学成为生命科学研究型人才必须掌握的重要技能。从高性能计算和生物信息学的关系入手,简述了生物信息学教学中采用高性能计算设备的必要性。根据农业院校的具体情况,在生物信息学教学中建立了高性能计算平台,帮助学生熟悉相关并行计算环境,更好地理解生物信息学重要的理论和算法。在课程安排上,理论课、实验课以及课程设计的内容围绕生物信息学案例展开。基于Moodle教学系统进行在线课程管理,培养学生的自主学习能力和团队协作意识,提高了学生运用高性能计算解决实际生物信息学问题的能力。