生物信息的传递论文

生物信息的传递论文

谁一个、、论文不才交么……
生物信息在生物学研究中的作用。
生物信息是指生物体中包含的全部信息，如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。
生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广，除遗传物质、神经电冲动和激素之外，生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息，都对生物的个体和群体产生影响，和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。
生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质，但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。
遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序） 。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上，通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中，遗传信息自DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。从历史上看，首先是由（1866）的研究形成了概念，即相应于生物各种性状的因素（现在称为基因）中包含着相应的信息（以后等人（1941）所开创了遗传生物化学的研究，描绘出这样一个轮廓：基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。
关于基因的化学本质方面，根据等（1944）进行的转化实验，以及y和（1952）用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验，已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展，现在已经确立了这样的概念，即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时，DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列，然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA，而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息，也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息，以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。
神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息，进行加工处理，调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息，加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此，神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。
化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行，对环境能及时做出反应，是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。
生物信息在生物研究中有重要作用，然而，原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此，生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。
生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。
生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。
生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。
综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。

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1,序列比对(Sequence Alignment)
序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.
2, 蛋白质结构比对和预测
基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.
3, 基因识别,非编码区分析研究.
基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.
4, 分子进化和比较基因组学
分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.
5, 序列重叠群(Contigs)装配
根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.
6, 遗传密码的起源
通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.
7, 基于结构的药物设计
人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.
8.生物系统的建模和仿真
随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。
9.生物信息学技术方法的研究
生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。
10, 生物图像
没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？
外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？
有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。
11, 其他
如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！

摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。

参考文献

[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。

生物信息学

一, 生物信息学发展简介

生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就

必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结

构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物

成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),

在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们

仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.

1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧

定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin

用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和Francis

Crick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形

成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基

对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的

遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.

DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大

肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接

成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验

方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递

的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心

法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起

到了极其重要的指导作用.

经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码

得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程

的技术基础.

正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息

学的出现也就成了一种必然.

2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.

由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每

天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一

个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发

现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域

的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA

序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,

分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.

生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信

息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核

苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在

发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的

功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根

据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研

究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗

传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研

究的前沿.

二, 生物信息学的主要研究方向

生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些

主要的研究重点.

1,序列比对(Sequence Alignment)

序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似

性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:

从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.

在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图

存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列

比较两个或多个序列的相似性

在数据库中搜索相关序列和子序列

寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式

找出蛋白质和DNA序列中的信息成分

序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前

两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权

和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个

序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海

量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算

法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的

BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.

2, 蛋白质结构比对和预测

基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.

蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般

相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),

蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸

的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.

研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找docking

drugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.

直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构

在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.

蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应

(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.

从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同

源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用

于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较

进化族中不同的蛋白质结构.

然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.

3, 基因识别,非编码区分析研究.

基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组

序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢

弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序

列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码

区DNA序列目前没有一般性的指导方法.

在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已

完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序

列是难以想象的.

侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔

可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden

Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.

4, 分子进化和比较基因组学

分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进

化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相

关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似

性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.

早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化

的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角

度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:

Orthologous: 不同种族,相同功能的基因

Paralogous: 相同种族,不同功能的基因

Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.

这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白

质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统

的聚类方法(如UPGMA)来实现.

5, 序列重叠群(Contigs)装配

根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,

如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列

全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直

至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个

NP-完全问题.

6, 遗传密码的起源

通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上

一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.

不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说

来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源

和检验上述理论的真伪提供了新的素材.

7, 基于结构的药物设计

人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,

相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物

治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要

的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础

上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一

领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.

8, 其他

如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,

逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的

学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组

学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.

从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对

与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认

识.

三, 生物信息学与机器学习

生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.

常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问

题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完

备的生命组织理论.

西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作

时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采

用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"

模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.

机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能

[5].

机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,

而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花

费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,

快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因

而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.

机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是

统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推

理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马

尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和

探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般

的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析

(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(Locally

Linear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可

看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于

microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数

据库中获得相应的现象解释.

机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多

假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息

学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻

找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络

和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.

四, 生物信息学的数学问题

生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息

学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型

(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质

空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓

扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理

论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.

但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学

和度量空间为例来说明.

1, 统计学的悖论

数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖

论莫过于均值了,如图1:

图1 两组同心圆的数据集

图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也

就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多

的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法

和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于

对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.

2, 度量空间的假设

在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举

例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分

值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.

那么,是否这种前提假设具有普适性呢

我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,

,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个

向量的度量可定义为:

(1)

依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息

学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.

然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考

虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的

度量公式可由下式给出:

(2)

上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足

(3)

时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线

性相关性,我们正在研究这个问题.

五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难

生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却

一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的

巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来

改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov

复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介

绍.

支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计

学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则

采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性

质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函

数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核

函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选

择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中

又一个大气泡.

Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习

的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov

复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只

适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参

数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.

BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的

惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近

年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验

的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索

的空间.

六, 讨论与总结

人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平

上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互

关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这

些问题做出探讨和思索.

启发式方法:

Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优

的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得

到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的

困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能

达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,

要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,

要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工

智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.

问题规模不同的处理:

Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数

据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这

好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法

一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同

样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据

挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用

动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.

乐观中的隐扰

生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因

组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在

的隐扰呢

不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出

十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相

同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成

果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,

这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的

本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不

能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现

实.

反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从

结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所

有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来

自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人

工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的

功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我

们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐

观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.

综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,

是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为

各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方

面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全

明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正

的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从

数学上的新思路来获得本质性的动力.

毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,

这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列

以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.

（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。

目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？

生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。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”。

生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学

姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。
原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。

如何上好初中生物课论文

根据很多实践表明，初学生物的初中生，连最常见的蔬菜名称都不会写，如把“莴苣”写成“窝菊”，把“菠菜”写成“波菜”，把“荠（ji）菜”写成“齐（qi）菜”等，常见植物属于什么科，除了对十字花科的白菜较熟悉外，其他的几乎都不认识。我认为利用实物直观教学很重要，比如引导学生在课外科技活动中按教科书中的内容制作了一些常见的植物浸制标本，如茄科、葫芦科、十字花科，锦葵科等常见的代表植物，将这些植物标本制成后，用5％的福尔马林保存起来作为直观教学的教具，对生物就很好学习了。下面我介绍一些学习生物的方法。一、用实践学习生物脑功能定位学说表明，人类大脑由两半球构成，大脑对人体的运动和感觉的管140理是交叉的，左半球的功能?侧重于逻辑思维，如语言、逻辑、教学、分析、判断等；右半球侧重于形象思维，如空间、图形、音乐、美术?等。左、右脑半球犹如两种不同类型的信息加工系统，它们各司其职，相辅相成，相互协作，共同完成思维活动。左右两半球信息交换的生理结构是胼胝体，它由两亿条神经纤维组成，每秒钟可以处理两半球之间往返传递的40亿个信息。传统的生物教学，重视逻辑思维的培养，轻视形象思维的发展，不专注于实践的作用，同时影响着智力的提高。因此，我们应主攻思维能力的培养，强化实践的锻炼。感知是形象思维的源泉，人们认识生物总是从感知开始，主要通过视觉把所学的生物形象信息传递给大脑，在大脑中留下痕迹，当事情不在面前时，这种痕迹会再现出事物的形象，心理学称为表象。人脑用表象材料进行思维，创造出新形象的过程就是形象思维。没有感知作基础，表象就不会产生，没有表象作材料，就谈不上形象思维。那么生物谈何学好。因此，要为形象思维准备丰富的表象，在生物教学中应抓好以下几点：①加强实验教学，这是形成丰富表象的主要途径，一个成功的实验，会留下深刻的表象，应尽量创造条件，让学生参加实验过程，从中获得生动形象的表象。②运用形象教具，来丰富学生的感觉，如模型、图片、挂图等。③理论联系实际，广泛摄取表象，引导学生到自然界去识别生物、调查破坏生态平衡的因素等。④从声象教材中摄取表象，声象教材的优势，能同时唤起听觉和视觉的兴奋，促进左右脑协同工作，发挥形象思维和逻辑思维的作用，以达到对生物本质的认识。在施教中，我们要提倡多种生物信息的渗透，以便形成丰富多彩的表象。二、研究性学习生物所谓研究性学习，国内学术界有如下几种认识：①泛指学生主动探究问题的学习，即学生在教师指导下，以类似科学研究的方式去获取知识，应用知识解决问题。②指学生在科学课中自己探讨问题的学习方九③从课程结构上看；“综合实践活动”的设置，它包括三类指定领域，即研究性学习、社会实践和社区服务、劳动技术教育。其中研究性学习是核心。 ??生物学作为一门与社会发展密切联系的自然学科，在新世纪有着广阔的发展前景。从人类基因组计划到致癌基因、从转基因动、植物到克隆基因。从线粒体基因到人类妈祖”非洲夏娃”、从餐桌上的转基因食品到DNA侦破技术等等，渐渐地成为有文化的公民必备的常识。其中“生命科学”、“转基因工程”、“克隆技术”，已经在很多领域显示出了其领先科学的优势，生物学与其它学科的相互渗透及“生物实验”’的普及，对“研究性学习”的引入创造了有利条件。生物学实验中的验证性实验及探究性实验，非常适合初中学生进行“研究性学习”。通过上述学习，可以使学生主动获取有关生物体结构、功能及进化方面的理论知识。生物学与地理等学科结合，可以为学生创造探索生物多样性与环境保护、植被破坏与水土流失、乱伐森林与沙尘暴、雪尘暴肆虐的关系，以及环境污染与人类疾病发生关系的调查。2.“研究性学习”渗透的目的??研究性学习是以学生的自主性，探索性学习为前提，以学生感兴趣的生物学问题为研究主题，以个人或小组活动方式进行专题研究，建立起师生平等、民主，教学相长的教学过程，有效提高学生分析问题三、转变理念是进行课堂教学的关键《生物课程标准》倡导的三个基本理念（面向全体初中学生；提高生物科学素养；倡导探究性学习。）为生物学科的课程改革指明了方向。吸收传统教学的优点，摒弃其弊端，转变教师的教育教学理念是进行课堂教学的关键。教师应是组织者、合作者、促进者、引导者、研究者，是“平等中的首席”。师生之间的关系应该是平等、合作、民主、互动的。教师要关注每个学生的全面发展，培养具有个性差异的学生。教师要适度允许学生在成长中犯错误，因为问题学生将可能使你成为教育家。教师要注意寻找学生的闪光点，激励学生进步。教师应重视用教材教、重视学生自学，重视学生学习的过程。教师应教会学生学习的方法，培养学生终身学习的能力，以及情感、态度和价值观。特别是教师应以学生为中心，学会宽容，学会倾听学生的诉说。如北师大版《生物学》七年级上册“探究影响鼠妇分布的环境因素”这个活动，正常情况下鼠妇会跑到黑暗的地方，但实验过程中，可能会出现这种情况：光亮的地方鼠妇反而多。这有可能是鼠妇跑不动、时间太短或者假死等情况，不能说学生做错，要尊重事实，培养学生实事求是的科学态度。四、教学反思是改进课堂教学的有效途径课改以学生发展为中心，提倡粗线条的教学设计，后在课堂上随机补充完成。要根据学生的需要进行教学，多关注学生的实际收获，少关注课堂的完整性，但严禁拖课。所以每一堂课都充满着不确定因素，很多问题的答案都是开放的，学生的思维开阔，创新的火花随时都可能迸发。这就要求教师要有较强的教学机智，课前先多预设几种可能应对学生的实际反应。如北师大版《生物学活动手册》八年级上册活动“观察鸡卵的结构”讨论3：判断你所观察的鸡蛋能否孵出雏鸡，说出理由。有一个学生的答案与众不同：不能。因为这个鸡蛋已经被我打破了。这个答案可能连教师都预想不到，学生是从另一个角度考虑问题，教师当然不能否认该答案的正确性。我们只能重新审视该题目的严密性。所以课改了，教师更要保持经常自我反思的好习惯，这是缩短生物学科教学理念和行为差距的有效途径。总之，教师应重新认识新一轮课改背景下的生物学课堂教学，生物学课堂教学无固定模式可循，教师应本着“与新课程一起成长”的态度来创新发展生物学课堂教学的内涵。