生物信息学在药学专业课程中的设置及教学探索

白万富 白迎春 赵冬冬 苏琨

摘 要：本文就生物信息学设置为药学专业的课程的必要性和教学内容及教学方法进行了论述。

关键词：药学专业；生物信息学；教学；探索

基因组学，生物医药等内容已经列入我国“十三五”规划纲要，作为我国未来几年的重大科技研究领域，生物信息学在这些领域中将发挥不可或缺的作用。生物信息学（Bioinformatics）一词由美籍学者林华安博士（HwaA.Lim）首先创造和使用。生物信息学是多学科的交叉产物，涉及多个领域。狭义的讲，生物信息学是对生物信息的获取、存储、分析和解释；计算生物学则是为实现上述目的而进行的相应算法和计算机应用程序的开发。这两门学科统称为生物信息学。生物信息学是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也是21世纪自然科学的核心领域之一[1]。当前，伴随着分子生物学技术的快速发展及后基因组时代的到来，生物信息学除了在生物领域有重要作用，在其他领域如医学、药学、农业、卫生等广大领域也有着巨大的影响。

药学专业是培养从事药物分析、临床药学、药物研究与开发、药物制剂生产与管理、医药营销等方面人才的专业。该专业对于人类健康问题的解决，是一个必须的学科专业。随着大数据时代的到来，药学领域的药物资源、临床药学服务、新药研发等的研究也面临着海量数据的挑战，所以把生物信息学运用到药学研究中已经是必然趋势。故本文就生物信息学设置在药学专业课程中的必要性以及教学方法进行初步的探讨，希望能为药学专业的学生课程设置提供参考。

一、生物信息学在药学专业设置的必要性

生物信息学在生药学、药理学、药物化学等学科已经开始应用，具体在中药材鉴别、药物机制研究、药物功能基因筛选、药物设计中已经产生了比较好的效果[2]。

（一）生物信息学与生药学。中药材鉴定是生药学的重要内容，中医药作为中华民族的瑰宝，中药材的质量就是中医药发展的生命。我国国土面积广阔，中药材资源非常丰富，研究中药材资源的分布、中药材的质量优劣便成为中医药发展的重要研究课题。生物信息学已然成为除来源鉴定、特征鉴定、理化鉴定、显微鉴定之外的新的鉴定药材的方法。

中药材具有道地性，即药材的质量与药材的分布和地域有相关性，通过生物芯片技术可以具体分析道地药材的基因序列，用特殊标记的序列作为探针，通过生物信息学分析鉴定药材的道地性。另外，我们可以把特殊标记的序列作为条形码，相当于药材有了自己的身份标签，就可以查询数据库对应的种属序列，区别该药材的真伪[3]。

组学时代的到来和系统生物学的发展、药材的序列数据的不断积累以及研究的丰富与深入，使得我们可以从相关的数据中发现药材的进化关系和遗传学特点，绘制系统发育树，寻找种群间的发育关系[4]。

（二）生物信息学与药理学。药物的作用机制是药物效用的核心内容，也是药物治疗作用与不良反应的关键所在。我们可以通过药物基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学研究药物作用的关键基因和作用通路，以便阐明药物在体内的作用机制和它们的代谢过程。如果我们进行系统的研究，必须要有生物信息学的参与，我们才能在成千上万的核苷酸中读懂药物的作用机制。为疾病治疗和药物发现寻找新的突破口。

生物信息学助力个性化的合理用药。生命个体存在差异，疾病的发展也各不相同，例如药物代谢酶的效应差异会使个体产生不同疗效差异。所以，在进行疾病治疗时，既要确保药物安全有效使用，又要达到个体化的治疗，这就需要生物信息学为我们提供强大的数据分析与处理能力。在人类基因组计划的完成以及大量药物作用相关基因的克隆与鉴定、单核苷酸多态性的检测与发现、大规模基因分型技术、DNA测序技术及生物信息学的发展，为分析个体在疾病过程中的差异，从基因水平上选择用药提供了支持。基于此，“精准医疗”已经列入我国未来五年的科研规划。所以，在处理和解决人类有关健康问题时，必然需要生物信息学的参与。

（三）生物信息学与药物化学。新药的发现与设计是药物化学的主要内容之一。在新药设计中，计算机辅助药物设计越来越得到新药设计者的青睐，而生物信息学是辅助药物设计的重要手段。受体、酶这些可以作为药物靶点的大分子，在药物设计中，明确了靶标的三维结构，借助其空间构型直接或间接设计配体的结构，寻找新药[5]。

生物信息学通过多个数据库进行研究，除了可以预测蛋白质的空间结构，我们还能够了解到诸如蛋白质等大分子的三维空间结构等相关信息，以及电子布局和动力学行为信息。通过理论模拟的方式还可研究包含蛋白质等大分子及其周围环境的复杂体系和生物分子的量子效应，上面涉及到的内容，给精确高效的药物设计提供保证。所以，生物信息学可以极大地改变新药研究的思路，加快新药研究的步伐。

二、生物信息学在药学专业中的教学

（一）生物信息学在药学专业中的课程设置。目前大部分学校在药学专业中没有设置生物信息学课程[6]，但随着研究课题质量的不断提高，研究领域的不断扩展，有些高等院校在非专业学生中开设了生物信息学选修课，但对于大多数学校，尤其是医药类院校并未把这一领域和学科的知识内容加入到本专业的课程中[7]。

当今生命科学快速发展，生物信息学在处理数据方面显示出巨大优势，多数生物医学工作者主要从事本职工作，生物信息学只是作为研究工具来使用，因此，医药学高等院校的生物信息学教学也应围绕应用来开展。在课程的设置上充分考虑学生的知识背景和学习需求，制定不同的教学大纲和学习目标，弹性安排本科阶段和研究生阶段的教学，以选修课为宜。基于生物信息学的特点，课时安排尽量紧凑，注重效率，同时安排上机实习课程。

（二）生物信息学在药学专业中的教学内容和方法。

1.生物信息学在药学专业中的教学内容。生物信息学的研究范围大致可分二类：一是数据库的建立与优化。目前，国际上比较著名的公共数据库有EMBL、GenBank、DDBJ，另外还有一些公司有内部数据库。二是数据库的基本理论研究、对软件的研制、对序列的排列比较以及新序列的识别和预测等[8]。针对药学专业的教学，内容主要是如何应用各种核酸、蛋白序列数据库资源，会使用一些分析软件，原理和算法作为辅助教学内容，具体主要集中在以下内容：

数据库查询的教学，对于三大核酸序列数据库的查询、蛋白质序列数据库SwissProt查询以及生物大分子结构数据库PDB的查询。教学这些数据库的界面、帮助功能等。具体教学内容是：①生物学与生物信息学、DNA测序技术[9]、收集、存贮和管理生物信息；②提取和分析基因组序列信息，生物序列的比对、motif搜索[10]；③功能基因组相关信息分析，DNA编码区检测、基因进化[11]；④生物大分子结构模拟和药物设计，蛋白质折叠方法、生物序列的重复模式；⑤生物信息分析的常用技术与方法；⑥数据库、生物信息学平台的发展。这些内容在不同教学对象时应保持一定的连贯性，但也不应过多重复，使得学生根据自身情况作出合理的选择。要突出课程的实用性，大约36学时[8]。

2.生物信息学在药学专业中的教学方法。生物信息学的教学涉及到数据库的网页以及一些序列数据，所以比较其他教学方法，多媒体技术具有一定优势。多媒体技术通过图、文、音、像，建立各种信息的逻辑连接，使之集成一个交互式系统。在课堂中，我们可以利用网络直接把数据库的网页展示到教室的荧幕上，结合以往的教学经验，该方法既直观明了又体现时效性，可以激发学生的学习兴趣。

在课程的组织实施上需要因地制宜。根据现有条件开展教学，组织各专业老师，如计算机专业和生化与分子生物学专业的老师，共同完成教学工作。同时，可以向学校申请一定的经费，使其能较好地开展生物信息学教学和实习工作[8]。

三、结语

我们生活在信息时代，各学科知识交织渗透，不断产生新的学科，生物信息学作为一门应用型的学科，已经在各学科领域有着广泛的应用，并为各学科的发展提供了支持和动力。后基因组时代的到来[12]，医药领域的许多数据需要生物信息学进行分析处理，而且这种趋势愈来愈明显。所以，我们有必要在药学专业中设置生物信息学这门课程，丰富专业知识，提高处理信息能力，培养复合型药学专业人才，使他们在从事专业工作中具有相关的知识背景和能力。

参考文献：

[1]乔纳森.佩夫斯纳著，张之荣译.生物信息学与功能基因组学[M].北京：化学工业出版社.

[2]谭银玲，李晓辉.在药学专业课程中设置生物信息学的重要性[J].医学理论与实践，2002，15（12）：1483-1484.

[3]魏小春，郑群.生物信息学以及植物新基因的发现研究[J].北方园艺，2009，5：118-121.

[4]张树波，赖剑煌.分子系统发育分析的生物信息学方法[J].计算机科学，2010，37（8）：47-511.

[5]郑虎主编.《药物化学》第7版[M].北京：人民卫生出版社，2011：442-450.

[6]徐广宇，杜培革，侯志东，等.药学专业设置生物信息学必要性初探[J].基础医学教育，2015，17（8）：678-680.

[7]张振旺，李梦茜.生物技术专业生物信息学课程教学的改革与实践研究[J].安徽农业科学，2014，42（11）：3453-3454.

[8]徐广宇，杜培革，侯志东.药学专业设置生物信息学必要性初探[J].基础医学教育，2015，17（8）：678-680.

[9]European Bioinformatics Institute.EMBL Nucleotide Sequence Database[DB/OL].http：//www.ebi.ac.uk/embl，2011-12-14.

[10]Hebert PDN，Cywinska A，Ball SL，etal.Biological identifications through DNA barcodes[J]Proc R Soc Biol Sci Ser B，2003，270：313-319.

[11]George D G，Barker W C，Hunt L T.Mutation data matrix and its use[J].Methods Enzymol，1990，183：333-351.

[12]陈竺，李伟，俞曼，等.人类基因组计划的机遇和挑战：对我国人类基因组研究的若干思考[J].生命的化学，1998，18（5）：14-17.

（作者单位：内蒙古科技大学包头医学院药学院）