运筹学课程在生物信息学专业中的教学探索

李彭平　胡杰　吕飒丽　汪强虎

摘要：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。

关键词：生物信息学;运筹学;教学方法

中图分类号：G642.0     文献标志码：A     文章编号：1674-9324（2020）16-0250-02

一、前言

生物信息学是随着人类基因组计划的完成而兴起的一门前沿交叉学科，在采集、处理、分析各种生物学数据如蛋白质组、代谢组、基因组、转录组所包含的重大生物学意义方面起着重要作用。运筹学是一门广泛应用于自然科学、社会科学、工程技术生产实践、经济建设及现代化管理的学科，具有很强的实践性和应用性。运筹学中很多方法已被广泛地运用到生物信息学中，比如基于凸规划问题的支持向量机用于疾病诊断和分类;基于动态规划模型的局部比对和全局比对算法被广泛应用于DNA和蛋白质序列的比对;基于图的最短路径算法则可被用于对生物网络的分析研究等。因此，运筹学被列为生物信息学专业的专业基础课。然而目前相关教材大多是为经济管理学编写，很少有专门从生物信息学角度出发编写的运筹学教材，这样书中的例题也都是以管理和经济类为基础。因此，本文针对生物信息学专业的特色，探讨了运筹学在生物信息学专业中的教学目的、教学内容、教学方法及考核形式，这将有助于提高运筹学在生物信息学专业中的教学质量，有利于培养具有创新和实践能力的生物信息学人才。

二、根据专业的需要确定教学目的和教学内容

生物信息学是在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，主要研究如何对海量生物医学数据进行获取、加工、存储和分析，进而理解和阐明海量数据中所包含的重大生物学意义和医学价值。生物信息学在现代生物医药领域的研究与应用中发挥着日益关键的作用，已成为基础医学、临床医学、药学及其他相关学科发展的重要支撑学科。生物信息学旨在培养具有良好职业素质，掌握生物信息学的基础理论和科学方法，富有创新精神，能够从事生物信息学教学、科研、产业应用及科技开发等相关工作的专门人才。

运筹学通过提出问题、建立模型、理解算法、对模型进行求解、对解进行分析与评价，最终得到解决问题的最优化决策方案，这种最优化思想和工作策略越来越被广泛地应用于生物信息学领域。因此该课程的目的是要在生物信息学和运筹学之间架起一座桥梁，针对生命科学研究中遇到的一些实际问题，运用运筹学的知识进行解决，从而为培养具备一定创新和科研潜力，具有综合分析和解决问题能力的生物信息学人才夯实基础。

运筹学分支很多，且各个分支自成体系，考虑到课时限制，必须对讲解的内容有所侧重，因此结合专业特点，主要介绍线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划和图与网络分析等基本内容。在讲解这些分支的基本概念、模型、建模和求解后，引入生物信息学相关实例，讲解这些知识点在生物信息学专业中的具体应用。

将运筹学理论知识和生物信息学实例结合讲解，并辅以实验课实现相关案例，可以进一步激发学生的学习热情，加深学生对知识的理解和掌握，增强学生应用理论知识解决实际问题的能力，提升教学质量。

三、结合课程和专业特点确定教学方法和手段

在教学方法上，目前采用多媒体授课方式为主，实验课为辅的教学方式。在理论课讲解中，授课前会简要复习上一节课的内容;在讲解过程中，教师适当对学生进行提问，与学生互动，了解学生对知识点的理解程度，并据以调整讲课节奏;课后布置适当练习，进一步巩固学生对知识点的掌握。在實验课教学中，主要是设计专业相关的案例，让学生用生物信息领域必须掌握的R语言实现模型的建立和求解，这样既能巩固理论课知识点，又能实践运筹学在信息科学和生命科学中的相关应用。在教学的具体实施中，我们采取以下教学方法。

1.交叉知识点自学。由于运筹学具有多学科交叉的特点，依赖于学生已经学习过的线性代数课程，和学生必须知道而在之前的学习中未接触的知识点。因此，在授课之前，教师可这些知识点列成清单，让学生去复习线性代数相关知识，并自学之前未接触到的知识点。从前三届学生的教学反馈来看，大部分学生都能通过自学理解这些基础知识。

2.基于计算机实验教学，提高学生实际解决问题的能力。在生物信息学教学中，计算机实践教学是必不可少的环节。在实验课教学中，用生物信息领域必须掌握的R语言实现模型的建立和求解等计算分析过程，进一步提高了学生对理论课内容的理解，培养学生动手实践的能力。

3.学生分组讨论。为了充分发挥学生的主体性、积极性和参与性，在授课过程中，教师将针对运筹学的每一个分支，提出一个与专业相关的案例，将学生分组，以团队协作的方式完成案例。通过查阅资料、整理数据、制作PPT、再上台讲解案例，并由其他同学质疑和点评的方式，提高每个学生的学习热情。分组讨论的模式，可以充分开拓学生思维，发挥学生的学习主体作用，提高学生团队合作学习和自主学习的能力，为培养高素质的生物信息学人才打好基础。

四、利用网络资源开阔学生视野

同时，生物信息学具有前瞻性的特点，这就要求授课教师在明确专业人才培养目标的基础上，探讨如何将现有的相关科研成果转化为课堂教学内容，并逐步形成科学的专业教材体系。在教学过程中，通过搜索运筹学在生物信息学中的高质量研究论文，把论文内容作为专业课内容的扩展及应用部分，这样集理论和应用于一体的教学内容，既可以适当培养学生的科研素质，同时也激发了学生的创造力，从而提高人才培养的质量。这也是教学科研一体化思想的具体体现，有利于培养高素质的生物信息学人才。

五、多种平台听取学生反馈

为了及时掌握学生的学习效果，我们会通过课后作业、学校教学门户网站、微信和邮件等多种渠道与学生沟通。随时了解学生的思想动态和学生对知识点的掌握程度，并根据这些反馈信息，及时调整教学方案和进度，使教学目的得到真正的实现，并为后期运筹学在生物信息学专业中的教学积累更多的经验。

六、多种考核方式并存

考核方面，不再仅仅依照传统的试卷考试形式，还将引入其他评价方式，如课堂讨论、案例汇报、平时作业和计算机实验。其中卷面内容反映学生对课程基本理论、重点、难点的掌握情况;课堂讨论考察学生的积极性;案例汇报重点考察学生的探索能力、创新能力和表述能力;计算机实验主要考查学生运用R语言解决实际问题的能力。多种考核方式并存，有利于全面衡量学生对运筹学课程知识的掌握和综合实践能力。

七、结语

通过运筹学在生物信息学专业中的教学，不断探索适合生物信息学专业的教学方法，提高学生分析和处理实际问题的能力，以培养适应信息技术、生物医药科技发展与高新技术产业发展，熟练应用信息技术解决生物医药问题的人才。

参考文献：

[1]张勇.运筹学课程的实践式教学探索研究[J].课程教育研究.2016（36）.

[2]陆家发，张国明，陈安琪.基于深度学习的疾病诊断[J].医学信息学杂志，2017，4：39-43.

[3]史欢欢.复杂生物网络最短路径计算问题[D].兰州大学，2016.

Exploration of Operations Research Teaching in Bioinformatics

LI Peng-ping，HU Jie，LV Sa-li，WANG Qiang-hu

（School of Biomedical Engineering and Informatics，Nanjing Medical University，Nanjing Medical University，Nanjing，Jiangsu 211166，China）

Abstract：Bioinformatics combines biology，computer science，information engineering，mathematics and statistics to analyze and interpret biological data.Operations research is widely used in bioinformatics，providing theoretical knowledge and methods for students to major courses learning in the future.Considering of the characteristics of bioinformatics，the paper discusses the teaching purpose，contents and methods of operations research teaching in bioinformatics to improve the quality of teaching and cultivate innovative bioinformatics talents.

Key words：bioinformatics;Operations Research;teaching method

收稿日期：2019-05-17

基金項目：中华医学会“现代生物信息学教学模式的创新与实践”项目（2016B-FF057）;南京医科大学“十三五”教育研究课题“生物信息学专业程序设计类课程建设的研究”项目（YB2017024）;江苏省研究生教学改革课题“面向医学专业的生物信息学教学研究与实践”（JGZZ19_052）;南京医科大学教学研究课题“面向精准医学产业的生物信息学复合型人才培养体系研究与应用”

作者简介：李彭平（1985-），女，安徽安庆人，博士，南京医科大学生物医学工程与信息学院讲师，研究方向为肿瘤免疫微环境。