生物科学实验是以认识生命运动的本质和规律为目标的实践。它不是盲目的行为，而是在理性指导下的变 革现实的实践活动。在每一个实验的过程中，从实验意念的产生到实验方案的设计，从实验结果的分析到实验 报告的完成，每一步都有思维活动，每一步都是思维的结果。所以，生物科学实验有利于把学生带入发现问题 的情境，使学生在分析实验问题之中和在解决实验问题中锻炼思维能力。 科学的思维能力是科学素质的重要方面，而科学素质的培养又是全面实现素质教育的重要内容。本文结合 初中生物实验关于培养学生的思维能力问题谈几点看法。 一、启发学生的思维积极性 兴趣是思维活性的触发剂，求知的需要是学习动机的基础。当学生对某个问题发生兴趣时，就会围绕着这 个问题积极地思考起来。但是，单纯由“实验”表面的“魅力”所引起的，只是直接的兴趣，如果没有更深层 次内涵的吸引，维持不了多久。要想保持学生持久的兴趣，就要善于“创造”种种诱因。比如，从生产实际和 学生生活实际引出实验课题，不断明确实验目的意义，不断提出有趣而又有思考性的问题引起学生思考，等等 。通过这些手段，及时地把学生的直接兴趣发展为间接兴趣。 思维总是在观察和解决问题的过程中进行的。当一个人产生必须排除困难的需要，或要了解某一问题时， 思维就活跃起来。实践证明，有意识地创设发现问题的情境是引导学生积极思维的好方法。我们要善于利用实 验中的〔观察与思考〕、〔讨论〕等栏目中的问题，以及在辅导实验的教学中用有启发性的问题巧妙地引导和 调动学生思维的积极性。 二、帮助学生掌握科学研究的基本过程 科学思维方法的首要问题是明确科学研究的基本过程，即解决问题的程序。 例如，〈观察鼠妇活动〉的实验设计思路。 首先，通过观察发现问题。为什么在花盆下、石块下等处容易找到鼠妇？这些地方有什么特点？ 其次，提出假设（对发现的问题大胆提出猜测和解释）。 1.鼠妇的活动可能与光照条件有关。 2.鼠妇的活动还可能和水分，以及其它外界因素有关，等等。 第三步，设计实验，验证假说。在这个阶段，实验的目的任务、方法、材料、装置等等都是根据假设来确 定的。所以，实验的理论依据主要是假设（当然还有赖于学生对有关科学知识的掌握情况）。 1.先检验“光照”对鼠妇活动有无影响。 2.为了消除无关变量的干扰，突出自变量，找出自变量和因变量的因果联系，必须创造一个除“光照”以 外其它条件均相同的、只有明暗两处相通的场所。把一定数量的鼠妇放在其中，观察鼠妇在明暗两处的数量分 布情况。 第四步，分析、讨论实验结果，推导结论验证假设的真伪。 通过“鼠妇实验”，要帮助学生感受和理解科学研究的基本过程：问题→假设→实验→结论。初中所有的 生物实验几乎都体现了这条思路，这里不再重复。 需要说明一点，科学的“假设”绝不是无根据的凭空捏造，而是要有科学根据的。这种根据来源于头脑中 已有的知识，或者来源于别人的研究成果，或者来源于对客观实际的观察。例如，在研究“消化”的实验里所 提出的假设：“细胞膜只能透过小分子物质，食物中的大分子物质必须先变成小分子物质才能透过细胞膜。” 这个假设的理论根据是：①人和动物都是由细胞构成的；②生活的细胞需要从外界吸收营养物质；③营养物质 是通过细胞膜进入细胞里的；④人和动物的营养物质来源于食物；⑤食物营养成分中有大分子物质。通过生物 实验使学生理解科学研究的基本过程，经过反复训练，完全可以把这种思考问题的程序内化为学生的思维习惯 。 三、训练学生的思维操作技能 思维操作技能包括分析、综合、比较、抽象和概括等几个步骤。在生物实验中要实现对某生命现象的本质 和规律的认识，就要对实验中的感性材料进行一系列的思维操作才能实现。 首先，是对要研究的事物进行分析。根据系统论的观点，任何一个生命体或一种生命现象都是由部分、层次、要素组成的开放的有序整体。对于这样一个整体如果囫囵吞枣地研究是无法进行的。只有将其分解，才能 一部分一部分地研究，深入其内部，发现其本质。在头脑中把整体分解为部分而进行逐个研究的过程就是分析 。比如，在研究“影响鼠妇活动的外部条件”时，必须先把“外部条件”分析成光、水、化学物等单个因子， 然后逐一考查和鼠妇活动的关系；在研究“光合作用”时，也是将其分解为原料、条件、产物几部分，而这每 一部分又是由次一级的成分组成。为了便于研究还须进行更深层次的分解。所有的科学实验都离不开分析。 综合，在头脑中把生命体的各部分，把生命现象的各个方面和属性联合起来，形成对生命体和生命现象整 体的认识，这就是综合。比如在了解了细胞膜、细胞质、细胞器、细胞核等构造之后，再把它们联合起来就形 成了一个完整的生活的细胞的概念。分析和综合是相反相成、紧密联系的对立统一的关系。它们是思维活动的 基础。 比较，是把生物各部分构造、功能和某些属性加以对比，并确定它们之间的异同点。这就为进一步认识生 命的本质和规律、进行抽象和概括打下基础。例如，比较各种细胞在形态构造、功能等方面的相同点和不同点 ，比较各种种子的构造，比较淀粉酶在不同条件下对淀粉的作用情况，等等，这些都是比较的过程。 抽象和概括，是找出各种生物体或各种生命现象中共同的本质的属性，或找出各部分构造之间，功能与构 造之间，生物与环境条件之间的因果关系，而抛开次要的、非本质属性和非因果的偶然联系。并且，把抽象出 来的本质属性，必然联系加以综合形成概念和判断，达到对生物现象的本质和规律的认识。比如，在研究了植 物的各种花之后，舍去颜色，形状等次要属性而抽取出都有“花蕊”及担负“有性繁殖”功能这两个最本质的 特征，形成花的一般概念，这就是对花的抽象和概括。 分析、综合、比较、抽象和概括等在同一次思维活动中都是共同参与，紧密结合。一般说来，分析、比较 、综合是抽象和概括的基础，而抽象和概括是思维的核心。只有通过抽象和概括才能认识事物的本质和发展规 律，形成概念和原理，从而达到对事物理性的认识。 四、培养学生思维的逻辑性 思维的逻辑性主要指能正确运用概念、判断、推理的形式进行思维和表达思维的结果。在实验过程中，学 生通过观察获得大量具体的、形象直观的感性材料，对这些材料经过思维，抽象和概括出各种生命现象的本质 属性和必然联系，再以概念、判断、推理的形式表达出来或贮存起来。生物学中的各种基本概念、规律、原理 等都是概念、判断、推理的具体体现。这些就构成了生物学的知识体系。 生物学的基本概念和概念体系是生物科学知识的基础，所以，我们必须重视基本概念的教学。但是，应该 让学生自己通过“劳动”取得这些概念，让学生通过实验、观察、思考形成这些概念，并且能够用科学的语言 把它们表达出来。坚持让学生给概念下定义，让学生推导实验的结论，实际上是训练了学生思维的逻辑能力。 生物实验中经常用到的推理方法主要有归纳推理和演绎推理。这就为培养学生的推理能力创造了有利条件 。 归纳法是从个别事例概括出一般原理的思维形式。它一般又分为完全归纳、简单枚举法和因果归纳。简单 枚举法在中学生物实验中是普遍存在的。比如，一个鼠妇喜暗怕光，二个鼠妇喜暗怕光，……，从多数的鼠妇 喜暗怕光，归纳出所有的鼠妇都喜暗怕光。再比如，花、种子等许多生物学概念均是简单枚举归纳推理的结果 。 因果归纳可有求同法、求异法和剩余法等多种形式。这些方法在设计生物实验时都有所应用。例如在光合 作用实验中就应用了求异法。求异法是研究现象（a）和条件（A）的因果联系。如果当A存在的场合a现象也出 现，当A不存在时a也不出现，则可归纳出a与A有因果联系。光合作用和“光照”条件的关系推理如下表： 处理 光(A) 其它条件(B) 光合作用(a) ①光照 √√√ ②遮光 ×√× 结论 光合作用与光照条件有关 演绎推理，是从一般原理到特殊事例的推理。它有三种类型，其中以“三段论”应用最为广泛。比如，检 验光合作用产物之一——淀粉就应用了“三段论”的思维形式。 大前提 所有遇碘变蓝的物质都是淀粉， 小前提 如果光合作用产物之一遇碘变蓝
生物是具有动能的生命体，也是一个物体的集合，而个体生物指的是生物体，与非生物相对。如果我们写一篇生物 毕业 论文要怎样来拟定题目呢?下面我给大家带来2021生物毕业论文题目有哪些，希望能帮助到大家!
生物教学论文题目
1、本地珍稀濒危植物生存现状及保护对策
2、中学生物实验的教学策略
3、如何上好一节生物课
4、中学生生物实验能力的培养
5、激活生物课堂的教学策略
6、中学生物课堂教学中存在的问题及对策
7、中学生物教学中的创新 教育
8、本地生物入侵的现状及其防控对策
9、论生物多样性与生态系统稳定性的关系
10、室内环境对人体健康的影响
11、糖尿病研究进展研究及策略
12、心血管病研究进展研究及策略
13、 儿童 糖尿病的现状调查研究
14、结合当地遗传病例调查谈谈对遗传病的认识及如何优生
15、“3+X”理科综合高考试题分析
16、中学生物教学中的差生转化教育
17、中学生物学实验教学与学生创新能力的培养
18、在当前中学学科分配体制下谈谈如何转变学生学习生物学的观念
19、中学生物教学中学生科学素养的提高
20、直观教学在中学生物学教学中的应用
21、中学生物学实验教学的准备策略
22、编制中学生物测验试题的原则与 方法
23、浅析生态意识的产生及其培养途径
24、生物入侵的危害及防治对策
25、城镇化建设对生态环境的影响
26、生态旅游的可持续发展-以当地旅游区为例
27、城市的生态环境问题与可持续发展
28、农村的生态环境问题及其保护对策-以当地农村为例
29、全球气候变化与低碳生活
30、大学与高中生物学教育的内容与方法衔接的初步研究
31、国内、国外高中生物教材的比较研究
32、中学生物实验教学模式探索
33、河北版初中生物实验教材动态分析研究 “
34、幼师生物学教材改进思路与建议
35、中学生物学探究性学习的课堂评价体系研究及实践
36、中学生物双语教材设计编写原则探索与研究
37、信息技术应用于初中生物课研究性学习的教学模式构想
38、生物学课堂教学中学生创新能力培养的研究与实践
39、中学生物学教学中的课程创生研究初探
40、信息技术与中学生物学教学的整合
41、中学生物学情境教学研究
42、游戏活动在高中生物学教学中的实践与思考
43、合作学习在高中生物教学中的实践性研究
44、尝试教学法在高中生物教学中的应用与研究
45、生物科学探究模式的研究与实践
46、生物课堂教学引导学生探究性学习的实践与探索
47、白城市中学生物师资队伍结构现状的调查及优化对策
48、结合高中生物教学开展环境教育的研究
49、让人文回归初中生物教育
50、课程结构的变革与高中生物新课程结构的研究
微生物毕业论文题目
1、脲解型微生物诱导碳酸钙沉积研究
2、马铃薯连作对根际土壤微生物生理类群的影响
3、“食品微生物学”实验教学体系的改革与实践
4、病原微生物对人体健康的危害及检测
5、贺兰山东麓荒漠微生物结皮发育过程研究
6、原代鸡胚成纤维细胞中的污染微生物分析
7、油脂降解微生物的筛选及代谢能力影响因素研究
8、深海微生物硝化作用驱动的化能自养固碳过程与机制研究进展
9、地膜降解物对土壤微生物群落结构和多样性的影响
10、微生物酶技术在食品加工与检测中的应用
11、草莓不同生育时期根区微生物多样性及动态变化
12、台湾林檎叶片浸提液对致腐微生物的抑制效果
13、细胞、微生物及其相关培养技术
14、食品微生物学实验模块化教学体系的构建
15、有机无机缓释复合肥对土壤微生物量碳、氮和群落结构的影响
16、东北传统豆酱发酵过程中微生物的多样性
17、不同 教学方法 在微生物学教学中的比较研究
18、环境微生物实验教学体系改革和管理
19、食品微生物学课堂教学改革与实践
20、应用型大学微生物学课程教学改革
21、关于有机磷农药的微生物降解技术研究探讨
22、外源汞添加对土壤微生物区系的影响
23、论研讨式教学在《食品微生物学》课程教学中的应用
24、采煤塌陷复垦区先锋植物根际微生物数量的变化
25、微生物实验室培养基的质量控制
26、食品微生物学双语教学模式的探索与实践
27、土壤微生物总活性研究方法进展
28、浅水湖泊沉积物中水生植物残体降解过程及微生物群落变化
29、应用型本科院校微生物实验模块化教学的探索与实践
30、外源生物炭对黑土土壤微生物功能多样性的影响
31、浅谈土壤微生物对环境胁迫的响应机制
32、秸秆还田深度对土壤微生物碳氮的影响
33、水质微生物学检验实验模块的教学探索与实践
34、高师院校微生物学课程探究式教学实践与思考
35、5种江西特色盆景植物根际微生物群落特征比较研究
36、生物工程专业《微生物学》双语教学探索
37、浅谈林学专业《微生物学》课程的重要性和教学改革
38、兽医微生物学教学实习的改革与实践
39、利用微生物学原理处理城市生活垃圾
40、高级微生物学课程教学改革探索
41、案例教学在微生物学中的应用
42、淡水湖泊微生物硝化反硝化过程与影响因素研究
43、微生物法修复水污染技术研究进展
44、玉米栽培模式对暗棕壤微生物学特性及养分状况的影响
45、浅谈案例教学在微生物学教学中的应用
46、环境工程微生物学实验教学改革
47、微生物在多孔介质中的迁移机制及影响因素
48、地方性高校《动物微生物学》教学体系的优化
49、微生物技术修复水污染的发展
50、浑河底泥微生物群落的季节性变化特征
生物制药毕业论文题目
1、生物制药产业化影响因素及作用机理研究
2、现代生物技术管理的企业策略与集群发展研究
3、现代生物技术的知识产权保护及企业的相关策略研究
4、武汉华龙生物制药的营销策略研究
5、我国生物制药产业竞争力研究
6、生物制药产业创新联盟知识协同研究
7、亮菌口服液液体深层发酵工艺的研究
8、基于生命周期的生物制药企业之融资策略研究
9、B医药企业的营销策略研究
10、财务风险预警模型效果比较研究
11、基于财务视角的生物制药上市公司成长性评价研究
12、生物制药上市公司杠杆效应的实证研究
13、九阳生物人力资源战略研究
14、以生物制药为例的高新技术企业税收优惠效应的实证分析
15、我国海洋生物制药技术产业化政策研究
16、生物制药企业财务风险预警问题研究
17、中国制药产业价值链特征研究
18、医药制造业技术创新投入对产出绩效影响的实证研究
19、基于项目管理理论的高职技能型人才培养创新工程应用研究
20、我国生物制药业上市公司会计政策选择研究
21、WS生物制药公司员工培训管理研究
22、科兴公司绩效管理体系研究与设计
23、我国生物制药企业研发投入与绩效的实证分析
24、企业混合所有制模式选择与绩效研究
25、AMP生物制药公司竞争战略研究
26、基于因子分析法的生物制药企业业绩评价研究
27、DBZY公司财务能力测评及提升对策研究
28、汽车行业上市公司的盈利能力分析
29、生物制药企业专利权评估方法研究
30、专利制度对我国生物制药产业发展的影响
31、生物制药企业价值评估中的收益法探究
32、CDZZ药业有限公司知识产权管理策略研究
33、基于开放式创新的云南生物制药产业产学研合作机制与模式研究
34、基于开放式创新的云南生物制药产业吸收能力的影响因素研究
35、引入非财务指标的生物制药企业估值研究
36、私募股权融资在科技初创企业的应用
37、艺普生物制药教育公司发展战略研究
38、海王生物工程有限公司财务成长性分析
39、基于EVA的安科生物企业价值评估研究
40、基于自由现金流的上海莱士企业价值评估研究
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生物科学毕业论文选题方向如下：
生物科学专业的学生毕业后可以到科研机构或高等学校从事科学研究或教学工作，也可以到工业、医药、食品、农、林、牧、渔、环保、园林等行业的企业、事业和行政管理部门从事与生物技术有关的应用研究、技术开发、生产管理和行政管理等工作。
生物科学专业的科技含量要求较高，因此对于这个学科的学生来说，选择继续深造对于以后从事专业的科学研究也是有必要的。
生物科学（又称生命科学）专业包括了生物科学和生物技术两个专业方向，这些专业学科主要培养学生学习生物科学技术方面的基本理论、基本知识，学生将受到应用基础研究和技术开发方面的科学思维和科学实验训练，进而具有较好的科学素养及初步的教学、研究、开发与管理的基本能力。
其核心课程主要包括了动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学、遗传学、细胞生物学、分子生物学、普通生态学等学科；必修课程则包括无机及分析化学、有机化学、大学数学、大学物理学、生物统计学、发育生物学、生物技术概论、进化生物学，生物化学，微积分等。
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.
给你两个网站吧,里面有些范文
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FrancisCrick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(HiddenMarkov 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(LocallyLinear 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。
这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。
根据教材选个题目吧 比如蕨类植物探秘 格式：题目 摘要 关键词 正文 材料：对于蕨类植物的分类系统，由于植物学家意见不一致，过去常把蕨类植物作为一个门，其下5个纲，即松叶蕨纲、石松纲、水韭纲、木贼纲(楔叶纲)、真蕨纲。前四纲都是小叶型蕨类植物，是一些较原始而古老的蕨类植物，现存在较少。真蕨纲是大型叶蕨类，是最进化的蕨类植物，也是现代极其繁茂的蕨类植物。我国的蕨类植物学家秦仁昌将蕨类植物分成5个亚门，即将上述5个纲均提升为亚门。 高等植物中比种子植物较低级的一个类群。旧称“羊齿植物”。在古生代泥盆纪、石炭纪，多为高大乔木，二叠纪以后至三叠纪时，大都绝灭，大量遗体埋入地下形成煤层。现代生存的大部为草本，少数为木本。植物体有根、茎、叶之分，有维管束，不具花，以孢子繁殖。孢子落地萌发成原叶体，其上产生颈卵器，受精卵在颈卵器内发育成胚胎。世代交替明显，无性世代占优势。我国多分布于长江以南各地。如铁线蕨、卷柏、贯众、 肾蕨、满江红、鳞木和桫椤等属之,约12000种，我国约有2600种，多种蕨类植物可供食用（如蕨，紫萁），药用（如贯众、海金沙）或工业用（如石松）。
只有自己不断的努力，我相信你一定可以的。
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American Journal of Molecular Biology
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高中物理教学中引入物理学史初探刘志男高中物理课程标准中明确提出,高中物理教学旨在进一步提高学生的科学素养,从知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观三个方面培养学生,使学生通过高中物理的学习逐步养成科学方法、科学态度、科学思维习惯、科学世界观,引导学生认识科学和技术的差别、科学技术对社会的影响、技术对环境的影响,强调认识和领悟科学的本质、科学与人文的关系,培养学生的社会责任感等。物理学史集中体现了人类探索和逐步认识物理世界的现象、特性、规律和本质的历程。任何一个具体的物理知识和理论体系都是汇集许多人的研究成果而建立起来的,常常是几十年、甚至上百年的努力才能迈出有意义的一步,它包含着认识论和方####的因素,包含着探索者的艰辛与悲欢,又体现着认识过程中理论与实践、继承与突破、理性与非理性的辨证统一,因而也包含着丰富的“教书育人”的教育因素,因此,在高中物理教学中引入物理学史教育具有非常重要的意义。一、有助于培养良好的物理学习品质英国哲学家培根在四百多年前提出了一句“知识就是力量”的名言,近代自然科学已经一步步向世人显示了这句名言的真理性。这位哲人还提出一句关于知识的名言:“读史使人明智。”只有当学生对学习的知识有了兴趣,才能表现出学习的自觉性、主动性,才能在学习中发扬开拓和探索精神,以顽强毅力去克服学习中遇到的困难。这就要求我们在教学中,不仅要把日常生活、生产劳动中发生的现象、问题与教材紧密联系起来,使学生认识到学习的现实意义。还须把历史引入教学中。把科学理论的建立,科学发现的过程,科技发明对人类社会发展的贡献用生动事例展示给学生。并通过了解物理学家的生平、各学派间的争端以及尚未解开的物理课题来激发学生学习物理的兴趣,让学生从中学习到物理学家严谨的科学态度和科学的思维方法,不断提高自身科学素质、养成良好的学习习惯,变被动学习为主动获取知识。例如,牛顿是举世公认的伟大科学家,在高一一开始以专题讲座的形式,介绍牛顿的生平及其科学研究历程,从而消除了科学研究的神秘感,拉近了科学家与学生的距离,激励他们把对科学家的崇拜转化为刻苦学习的动力。因此,物理学史能告诉学生物理学思想的逻辑行程和历史行程,让学生理解物理学的本身。只有了解了物理学家探索物理世界所具有的科学思想、科学品质和科学精神,并像他们那样去对待自己的工作、生活、科研,形成科学的情感、态度和价值观,才算真正懂得了物理学知识。同时,通过对物理学史的回顾,使学生消除对已有物理知识来源的神秘感,了解科学技术发展的过程,懂得任何一个定律的发现和理论的建立既与社会生产力密切相关也受到物理学发展内在规律的制约,任何一部分物理知识的获得都离不开实验,可靠的、精确的、可重复的实验是物理学中决定一切的基础。因此,了解物理学史可提高人们进行科学创造的自信心和自觉性,这对于培养学生实事求是的科学态度和创造力有着十分重要的意义。同时,物理学史中有许多科学家为真理献身的动人事迹,如伽利略为宣传哥白尼的日心说而被教会终身监禁,利赫曼为引雷电而捐躯,居里夫人为研制放射性而作出了巨大的牺牲,法拉第舍弃荣华富贵,几次拒绝接受封爵而甘“平民法拉第”,亚里士多德富有批判和怀疑精神等。这些科学家不畏艰险,不惜生命,不慕利禄,不怕权威,追求真理的高尚品质,有利于培养学生实事求是的科学态度、献身科学的探索精神,为以后的学习和研究打下良好的基础。二、有助于对物理知识的理解和把握根据教材编排特点,分单元讲解、分析发展史不仅有助于学生了解各概念、定理、定律的来龙去脉和科学知识的运动过程,而且有助于学生按规有的形式和体系来理解和把握物理知识,从而逐步掌握正确的科学思维方法。例如关于惯性概念,调查发现有些学生虽然能将其定义倒背如流,但仍不能掌握它,用它来分析解释生活中有关惯性的现象和问题。倘若我们从这一概念产生的历史出发,从亚里士多德的“强迫运动定律”、到伽利略的“理想斜面实验”,再到笛卡儿的“惯性原理”、最后到牛顿的“第一运动定律”,在回顾惯性概念的形成过程中,使学生头脑中的观念不知不觉地发生改变,从而纠正原有思维中的错误。这比直接从现象和概念出发不但要生动得多,而且印象也深刻的多。三、有助于弥补传统物理教学的人文缺陷我国是世界四大文明古国之一,在物理学的理论和实践有着辉煌的成就。例如,在理论著作方面,《墨经》中对力学、光学的论述;《天工开物》中关于简单机械的记述;《梦溪笔谈》对磁角的论述,《论衡》中关于简单电现象的记述《考工记》中关于工程技术,声音传播的记载等在当时都是遥遥领先于世界各国,就是在今天仍有参考价值。在实用技术方法,更是举不胜举。指南针、地球仪、浑天仪、船闸、石拱桥、火箭等,都是我国最早发明的。教学中结合教材内容,介绍我国在物理学方面对世界的杰出贡献,可以使学生了解祖国古代灿烂文化,激发他们的民族自尊心和自豪感。物理学发展的历史表明:物理学的发展与人类哲学理论的发展有着极为特殊的密切关系,中学物理教学内容中,概念、定理、定律充满了辩证唯物主义内容。在教学中,有意识地用辩证唯物主义观点去分析物理学发展历史,阐明概念、规律。结合物理学特点,进行物质第一性、物质的运动性和对立统一、量变与质变、否定之否定规律的教育,可以使学生从中领会其中所包含的辩证唯物主义观点。例如介绍爱因斯坦的相对论时,我们就可以把“新生事物不可战胜”这一哲学观点渗透进去,讲到万有引力定律时可将“物质是普遍联系的”这一哲学观点渗透进去。
唉呀妈呀，一群苦逼娃，加上我一个，俺也是高一四班的……
这个你去网上搜吧，贴出来估计你也不方便看
物理学家，是指探索、研究世界的组成与运行规律的科学家。这是我为大家整理的关于物理学家学术论文，仅供参考!
对物理学家失误的解读
摘 要：通过在物理教学中客观介绍物理学家的失误，从而正确认识科学发展的曲折和科学家付出劳动的艰辛，并在实际探究的过程中体验物理学家研究问题的方法，发展科学探究所必需的创新思维，从而提高学生科学探究的能力。
关键词：失误;科学探究;创新思维
中图分类号：G420 文献标识码：A
文章编号：1992-7711(2012)10-081-1
在物理教学中，我们更多地介绍了物理学家成功的、正确的一面，而往往忽略了他们的失误。在物理教学中客观介绍物理学家的失误，通过对他们在特定历史条件下酿成失误原因的剖析，对中学物理教学具有积极的意义。
一、在物理教学中客观介绍物理学家的失误
事实上，物理大师也会走弯路，有失误。在物理学发展的过程中，这样的事例可以说是屡见不鲜的。发现放射性元素的贝克勒尔认为要找到比铀的放射性还要大得多的元素是不大可能的;牛顿推算光在介质中的速度比真空中大;电磁波的发现者赫兹由于实验的局限而错误地认为阴极射线不带电。
中子发现的历史更值得回顾。在查德威克发现中子前，在实验中已有迹象表明在核中可能存在一种中性子。例如，1930年德国物理学家玻特和他的学生利用α粒子轰击铍元素时，发现产生了一种穿透力极强的射线。后来居里夫人的女儿I?居里和她的丈夫约里奥对这种射线进行了研究。他们将这种射线射到石蜡上，测到了有反冲质子从石蜡放出，他们认为这反冲质子是由这种不带电的的射线所轰击出来的。但遗憾的是约里奥-居里夫妇和玻特等人都没能抛弃传统的旧观念，而断言为这种射线正是大家所知的Υ射线。太可惜了!尤其对约里奥-居里夫妇而言，只要根据打出质子的动能，仔细地推算一下，假如入射粒子是Υ光子的话，那么它的能量将达几十兆电子伏，要比实验测得的这种未知中性粒子的能量大得多，于是就会发现，这种未知中性粒子不可能是Υ射线。可惜旧的传统观念太深了，以致快到手的成果丢掉了。在正电子的发现过程中，同样的失误又一次发生在约里奥-居里夫妇身上，使他们成了正如恩格斯所描述的“当真理碰到鼻子尖上的时候，还是没有得到真理”的人。
纵观物理学家们的失误，造成他们作出错误分析或错失了重大科学发现的主要原因有两个：一是科学发现和创造是人类向未知领域不断探索的一个过程，而这个过程必然是复杂的、艰难曲折的，在这样的过程中出现一些失误是难免的;二是传统思想的束缚，科学发现和创造需要丰富的想象力，需要新思想、新观念，因循守旧、墨守成规就不可能作出科学发现，但突破传统观念总是非常不容易。
二、在物理教学中介绍物理学家失误的积极意义
在物理教学中，教师引导学生认识物理学家的失误，分析失误的原因，似乎会使学生产生对科学的怀疑，对科学家的不敬，在时代呼唤更多创新人才的今天，这并非不是一件好事，将有利于学生体会到人类认识自然，改造自然是个曲折艰苦的过程，是个反复修正、反复深化的过程;有利于确立不怕挫折的信念，增强学习中的毅力;有利于学生打破思维定势，活跃课堂气氛，培养创新思维能力;有利于树立学生挑战权威，服从真理的求知精神。
当然，仅仅介绍物理学家的失误，并不能达到上述目的，更要注意向学生讲述物理学家对待失误和挫折的科学态度和不屈的探索真理的精神。约里奥-居里夫妇不仅错失了发现中子的良机，后来又错失了发现正电子的机会。但他们从失败中吸取教训，始终以饱满的工作热情、坚忍不拔的意志投入研究工作，功夫不负有心人，他们终于在1934年获得了20世纪中最重要的发现之一——人工放射性，并荣获了诺贝尔物理学奖。中国科学家王淦昌教授因为自身或客观条件的限制在发现中子、验证中微子存在等物理研究方面几次和诺贝尔奖擦肩而过，但他并没有放弃对科学热诚的追求，而是进一步拓展研究领域，在众多领域里提出了自己独到的见解，直到年逾90，仍不时到研究室去，他提出的激光引发氘核出中子的想法，成为惯性约束核聚变的重要科研项目，一旦实现，这将使人类彻底解决能源问题。
在物理教学中引导学生辨别物理学家的失误和科学上的也是值得重视的一个方面，法国物理学的权威布朗洛发现N射线就是一场巨大的。对科学史上的揭示显然可以使学生正确理解物理学家的失误，而激发学生对科学家们由衷的敬佩。在实际的教学中我们似乎更应该让学生在进行相关科学探究的实践中重复物理学家的失误，比如在讲电磁感应相关内容时，笔者有意安排了这样的实验，将电流表的表面背对学生，在插入磁铁后，让学生跑到讲台后看指针的读数，学生看过常常露出不解的神情，“指针没动啊!”可磁铁确实在线圈中啊!如此，模仿了当年科拉顿所做实验的情景，并设置了相关的问题使学生明白科拉顿的失误和法拉第的成功在创新思想上的不同之处。
三、在物理教学中介绍物理学家失误的几点反思
1.介绍物理学家的失误，促进新的课程资源不断生成。
正视并合理开发日常教学中的错误资源可以丰富课程内容，激发学生的参与热情，促进新的课程资源不断生成，对师生创造性智慧的激发会起到十分重要的作用。为此，我们可以利用学生的错误激发认知冲突，促进学生思维碰撞;抓住学生因知识经验和思维方式不同而出现的错误的观点和想法，引导学生合作交流，促进生成;不轻易剥夺学生自主发现错误的机会，为教学的有效介入创造最佳时机。
2.介绍物理学家的失误，促进教师更好地锤炼教学艺术。
既然物理学家都可以有失误，对我们教师来说在教学中的失误也就没必要去遮遮掩掩。在教学中，教学双方也会因为各种情况而发生错误，错误可能来自学生，也可能来自教师。对于学生的错误，我们常常能从容应对，对于自己的失误，我们也不能回避，而是要认真反思，究其原因，寻其策略，从而提高教学设计能力和课堂教学水平。错误的价值有时并不在于错误本身，课堂教学中的错误，对学生来说是一次很好的锻炼机会，对老师来说也可以是一次机遇，在生成性的教学中教师正确处理失误是可以锤炼教学艺术，提高自身的专业水平的。
物理学家阿伯拉罕・派斯和他的物理学史著作解读与述评
摘 要：本文主要是对阿伯拉罕・派斯进行评述，探究其对于整个物理学做出的巨大贡献。与此同时，从其著作方面入手，加强关于著作方面的科学解读，希望能够充分继承这位伟大物理学家的精神，对其贡献进一步探究，从而推动整个物理学的不断发展。
关键词：阿拉伯罕・派斯 物理学史 著作 解读 评述
2000年，作为做出杰出贡献的一位伟大物理学家，同时又是一位科学史作家，阿伯拉罕・派斯不幸去世。派斯去世的原因，主要是心脏病发作，他最后的时光在哥本哈根度过，终年82岁。
派斯，1918年出生于荷兰，属于传统犹太人。派斯的中小学教育始于阿姆斯特丹。随后，凭借着自身优异的学习成绩，他非常顺利地进入大学继续学习和深造。1938年派斯顺利毕业，并获取了两个学位，一是物理学，二是数学。但派斯并没有满足于此，而是来到乌得勒支大学，进行个人学术的进一步深造，追随导师乌伦贝克。后来乌伦贝克定居美国，因此派斯的硕士毕业论文，由罗森菲尔德进行有效指导并完成。最终派斯在1940年硕士顺利毕业，取得了相应的硕士学位。然而在当时，德国已经发动世界大战，并逐渐占领荷兰。第二年，德国宣布，7月14日之后，整个荷兰的任何一所大学，严格禁止犹太人考取博士。这件事无疑影响了派斯，他努力赶写博士论文，限期真正到来之前，他最终顺利完成论文答辩。
纵观派斯的整个求学生涯，真是十分不易。然而，派斯随后将要面对的处境更加危险和艰难。当时，纳粹分子对犹太人进行压迫，这也使当地诸多物理学家，为免于遭受迫害而选择逃避，离开了培养自己的大陆。但是派斯不同，他没有离开故土荷兰。也正因为如此，战争爆发后，派斯提心吊胆，整天需要东躲西藏。访问他的当地物理学家也越来越少，除了克拉默斯，派斯较为重要的朋友。克拉默斯访问时，一般都带科学文献，两个人进行物理学知识的相关探讨。克拉默斯本来在莱顿大学承担教授职务，但后来，犹太人解雇现象较为严重，教授对德国人的残暴行为进行了抗议，德国占领大学之后，勒令当局关闭了学校。这对派斯的日常研究，即量子电动力学，造成了极大的不便。每当回首往事，派斯都感到非常不堪。荷兰当地犹太人，包括派斯的妹妹，普遍开始被抓，然后进入死亡集中营，遭到德国人残酷的杀害。而派斯自己，幸运的是能够免于这场灾难。灾难具体情况，详见其自传体著作《欧美记事》。
第二次世界大战结束之后，1946年，派斯到达哥本哈根。在那里，派斯会见了波尔，与其一家人相处融洽。与此同时，他与波尔展开了知识方面的沟通，彼此交流十分惬意。在波尔的大力推荐下，1946年秋，派斯前往美国进行访问和调查，访问的具体地点为普林斯顿，当地的一家高等研究所，但是在当时，这个研究所成立时间不长，物理学的相关研究并没有取得杰出成果。不过研究所的物理学家鉴于自身多年的经验，告诫派斯，研究过程中，如果一味闭门造车，是绝对行不通的，需要广泛涉猎。派斯听取了同行的建议，决定不再回欧洲，留下来潜心研究物理学。
派斯刚刚来到美国的时候，量子电动力学的研究取得了革命性的进展，理论物理学也得到了极大的发展。1947年，设尔特岛会议顺利召开，派斯有幸受邀参加。在这次会议上，施温格做出了科学量子力界的报告，报告非常详细。与此同时，“费曼图”这一理念得以提出。
派斯深深明白，量子电动力学领域，今后势必具有广阔的发展前景，但是这似乎已经和自己的关系不是那么密切了。尽管这方面的雄心有一定的挫败，但是派斯并没有被真正击败，而是转向宇宙线的相关领域。派斯变得更加努力，在加强探索的同时秉承更加积极的态度，针对现象进行科学合理的解释。基于此，派斯得以明确自身的方向，并着眼于基本粒子，研究工作也得到了充分的贯彻落实。
派斯经过大量研究，逐渐提出了协同产生规律等方面的内容，这在日后得到了有效证明和确立。后来，新量子数即奇异数，诞生并发展，关于这方面，派斯曾经与盖尔曼展开过合作，但是实验研究最终失败。
派斯仍然不放弃进行研究，最终提出了K介子混合理念。基于物理学本质来说，量子力学得到了充分诠释，态叠加原理也得到了完善。但是很多物理学家不禁产生了疑问，粒子混合究竟能否符合实际?然而，我们如果站在量子力学角度进行分析，透过基本粒子的本质，会发现观察量具有自带属性的特点，本身存在相应特征和形态。在态叠加原理的应用过程中，守恒电子数一旦满足这一相同条件，粒子混合就能实现。经过派斯等人的共同努力，K介子系统问题得到了充分解决。在这之后，粒子混合不断涌现。不久，科学界又提出了量子排这一概念。通过量子排方面的科学研究，粒子物理学得到了更快的发展，最终在一定程度上推动了原子物理学的发展，并对其形成一定反哺。基于此，量子力学概念得到普及和推广。量子排现象之所以提出较晚，很大一部分原因是人们不敢对其进行大胆想象。
派斯在其他领域同样做出过一定贡献，比如G宇宙领域。然而，在70年代末，派斯逐渐转向物理学史，注重加强这方面的探索和研究，朝着作家的方向发展，并在这方面进展顺利，例如爱因斯坦传记得到了广泛好评，波尔传记也同样大获成功，中文出版量相当可观。还有关于基本粒子方面的科学史巨著《基本粒子的物理学史》的中译本也问世。派斯造诣十分高深，熟知理论物理，对物理学史的叙述表现出一种深刻的洞察。除此之外，派斯语言能力超强，除了母语荷兰语外，他还熟悉地掌握了英语、法语、德语、丹麦语，这为他的科学史研究提供了极大的便利。
派斯的物理学著作，内容更加凸显真实性，如对科学界出现的错误等都进行了如实体现。特别是曾经承受的挫折、物理学走过的弯路，以及物理学家在长期探索过程中经历的迷惘、物理学家个人存在哪些不足等，他都较为直率地指出。
比方说，在爱因斯坦传中，派斯对爱因斯坦的不成熟之处以及其研究中走过的弯路、犯过的错误都进行了毫不客气的说明。再比如，书中指出，马赫原理虽然没有对物理学理论起过推动作用，但它仍然可能是未来的研究课题。
虽然派斯对波尔十分尊重和爱戴，但在波尔传记中对其并未有讳言。比方说，在量子力学领域波尔失误不少，尤其是波尔还曾否定已经被广泛认可的能量守恒定律，对此派斯在书中也如实进行了记录。除此之外，他还指出了哥本哈根阵营中泡利、狄克拉等人对波尔的不满之词。
由此可见，派斯在潜心著作的过程中，始终秉承公允的态度，并且敢于分析伟大物理学家的不足，敢于说出真话，态度十分端正，因而学术界对其十分认可和重视。派斯尤其重视书名，绞尽脑汁之后，才能拟定完成，而且一定要别出心裁。
1963年，派斯最终选择离开普林斯顿大学，来到了纽约，进入洛克菲勒大学工作，直到退休。1990年，派斯同他的第三任妻子――丹麦人类学家尼可莱森结婚，结婚之后，派斯每年往来穿梭于纽约和哥本哈根之间。2000年，派斯的《科学英才：20世纪物理学家群像》问世，这部著作是派斯从个人视角对自己所认识的物理学家进行的速写，是他的最后一部著作。
参考文献：
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