生物信息学论文
生物信息学（五篇范例）
生物信息学（五篇范例）第一篇：生物信息学生物信息学（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)和蛋白质组学(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。
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。
生物信息技术论文
生物信息技术论文二十一世纪是生命科学高速发展的时代，生物信息技术对人类的影响之大将不可预料。
下面是小编精心推荐的生物信息技术论文，希望你能有所感触!生物信息技术论文篇一信息技术改变生物教学摘要：随着新课改的不断深入，信息技术与学科课程的整合是当前基础教育改革的一个新视点。
在生物学科的教学中，新教材教学难度增加了，对教师的要求也更高了。
生物教学课本中涉及的图、文、形、像很多，这要求学生在学习过程中发挥主观能动性，去看、去听、去想。
信息技术可以化静为动，化抽象为直观，吸引学生注意，降低理解难度。
信息技术与生物教学整合，可以创新教学模式、增大课堂容量、突出重点、解决难点，可以增强学生学习兴趣，提高教学效果，优化教学过程，培养学生能力。
本文就信息技术与生物课程整合的本质、方法和意义等做了一定的阐述。
关键词：信息技术生物教学课程改革二十一世纪是生命科学高速发展的时代，生命科学对人类的影响之大将不可预料。
生物学是生命科学的基础课程，生物老师在这次教育教学改革中应该积极探索，大胆尝试。
教师在教学中，必须深入研究和恰当地设计、开发、运用信息，从努力实践到积极创新，开发制作适用于课堂教学的优质教育资源，优化课堂教学，力求最大限度地提高教学效率，学生能够应用现代信息技术更好地掌握生物学知识，获取更多的生物学信息。
今天的教师，不能满足于一支粉笔、一张利口，博闻强记、引经据典的传统教学，而应不断努力、不断探索、不断尝试将生物课堂教学与信息技术达到有效整合。
所谓整合就是根据学科教学需要，充分发挥计算机的工具性功能，使计算机溶入学科教学中，从而提高教学质量，促进教学改革，培养具有创造能力和创新精神的中学生。
整合并非是计算机与生物学科的简单结合，也并不能够解决生物教学中的所有问题，而是从实际出发，寻找最佳结合点，突出教学重点，解决难点，探索规律，启发思维，从而提高生物学科的教育教学质量。
但是现在的一些老师和学生对于信息技术与生物学科教学的整合认识存在着很多误区：有的认为直接照搬网络上下载的课件上课就是整合课了;有的认为课堂上只要用了多种电教媒体就是整合课;有的认为在机房上课，网络环境下上课，就是整合课。
生物信息 毕业论文
生物信息毕业论文生物信息毕业论文引言：生物信息学是一门蓬勃发展的学科，它将计算机科学与生物学相结合，通过对生物数据的收集、存储、分析和解释，为生物学研究提供了强有力的工具。
本文将探讨生物信息学在生物学领域中的应用和发展，以及其对生物科学的重要意义。
一、生物信息学的定义和发展生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和统计学的方法来研究生物学问题。
生物信息学的发展可以追溯到上世纪50年代，随着DNA测序技术的突破和计算机技术的进步，生物信息学得以迅速发展。
现如今，生物信息学已成为生物学研究中不可或缺的一部分，其应用范围涵盖了基因组学、蛋白质组学、转录组学等多个领域。
二、生物信息学在基因组学中的应用基因组学是生物信息学的一个重要分支，它研究的是生物体的基因组结构和功能。
生物信息学通过对基因组数据的分析，可以揭示基因之间的相互作用、基因调控网络以及基因与疾病之间的关联。
例如，通过比对人类基因组与其他物种基因组的差异，可以发现与人类疾病相关的基因；通过对基因表达数据的分析，可以识别出与特定疾病相关的信号通路。
这些研究成果对于疾病的早期诊断和治疗提供了重要的依据。
三、生物信息学在蛋白质组学中的应用蛋白质组学是研究生物体内所有蛋白质的组成、结构和功能的学科。
生物信息学在蛋白质质谱数据的处理和分析中发挥着重要作用。
通过生物信息学工具的辅助，可以对大规模的质谱数据进行蛋白质鉴定和定量分析，从而揭示蛋白质在细胞过程中的功能和相互作用。
此外，生物信息学还可以预测蛋白质的结构和功能，并为药物设计提供指导。
四、生物信息学在转录组学中的应用转录组学是研究生物体所有基因的转录产物的学科。
生物信息学通过对转录组数据的分析，可以识别出与特定生物过程相关的基因，揭示基因调控网络的结构和功能。
例如，通过对肿瘤样本的转录组数据分析，可以鉴定出与肿瘤发生和发展相关的基因，并为肿瘤治疗提供新的靶点。
此外，生物信息学还可以预测转录因子结合位点和转录因子调控的信号通路，为基因调控机制的研究提供重要线索。
生物信息学综述论文3900字_生物信息学综述毕业论文范文模板
生物信息学综述论文3900字_生物信息学综述毕业论文范文模板生物信息学综述论文3900字(一)：计算机算法在生物信息学中的应用综述论文摘要：在人类基因组计划的推动下，生物信息学得到了人们的广泛关注，并呈现出数量多、计算量大等鲜明特征，因此要求在生物信息学中采用计算机算法，以提高生物信息学处理问题的效率。
以生物信息学中常用的计算机算法为切入点，进一步从基因表达数据分析、基因组序列信息分析、生物序列差异和相似性分析、遗传数据分析以及蛋白质结构与功能预测5个方面，论述了计算机算法在生物信息学中的典型应用。
关键词：生物信息学；基因；计算机算法；数据分析0引言生物信息学（Bioinformatics）作为一门新兴的交叉学科，是随着生命科学和计算机科学的高速发展而出现的。
它通过充分利用生物学、信息学、数学、物理学、统计学以及计算机网络等工具或手段，对大量生物数据信息进行有效的阐明和分析，使之成为具有相应生物意义的生物数据信息。
其涵盖了基因组信息的获取、处理、分配、存储等多个方面，通过对生物信息的比较和分析，从而获取基因编码以及核酸和蛋白质结构功能等信息，是最具活力和发展前景的学科之一。
然而，生物信息学在我国由于起步较晚，加之其自身呈现出的数量多、计算量大等特征，使生物信息学面临着计算瓶颈。
基于此，笔者结合自己的工作实践，对计算机算法在生物信息学中的应用进行探讨，以期为在生物信息学中进行有效的数据挖掘提供理论支持。
1生物信息学中常用的计算机算法算法作为计算机科学的一个重要分支，在计算机科学中居于核心地位。
在信息时代，算法作为解决问题的重要工具之一，其通过输入符合规范的信息，从而在短时间内快速获取所需要的输出，现已在各个领域得到了广泛应用。
在生物信息学中，计算机算法的应用也对生物信息学的发展起着积极推动作用。
生物信息学中常用的计算机算法主要包括以下几种：（1）分治法。
分治法即在解决大的问题实例时，通过将该问题实例分解为具有相同问题的几个小的问题实例，再采用递归方法依次对这些小的问题实例求解，然后将所得的解合并，从而得出大的问题实例的解。
生物信息学进展论文4600字_生物信息学进展毕业论文范文模板
生物信息学进展论文4600字_生物信息学进展毕业论文范文模板生物信息学进展论文4600字(一)：FOS蛋白的研究进展及生物信息学分析论文摘要：FOS蛋白作为一类核蛋白转录因子，在调控细胞生长、分裂、增殖、分化乃至程序性死亡等方面具有重要的作用，它的表达影响了许多生命活动和过程，引起了人们的广泛关注，并在学习记忆及射精的标记方面吸引了学者的眼球。
对FOS蛋白的作用进行了综述，并对人、大鼠及小鼠FOS蛋白进行了生物信息学分析，旨在为FOS蛋白在生理学方面的研究提供参考依据。
关键词：FOS蛋白；转录因子；生物信息学FOS是c-fos基因转录产生的成熟mRNA编码的一个核磷蛋白。
c-fos基因是人或动物细胞中固有的正常基因，属于即刻早期应答基因（Immediateearlyre sponsegenes，IEG），FOS作为一类核蛋白转录因子，在调控细胞生长、分裂、增殖、分化乃至程序性死亡等方面具有重要作用。
FOS蛋白和c-fos基因受到广泛的关注，研究不断深入。
本文就FOS蛋白的作用及其在性行为方面的研究进行了论述，对人、大鼠及小鼠的FOS蛋白进行了生物信息学分析。
1FOS蛋白c-fos基因高度保守，属多基因家族，与其同族的还有fos-B，fos-1和fros -2。
c-fos可在多种因素诱导下迅速地表达，其转录激活在5min内即可产生，一般维持15～20min，c-fosmRNA的蓄积在刺激后30～45min可达高峰，半衰期为12min。
FOS蛋白合成后即刻转入细胞核内，一般在刺激后20～90min即可检出，60～90min达峰值，可持续2～5h，半衰期为2h[1]。
2FOS蛋白的作用在原癌基因的研究中对IEG产物的研究提示FOS蛋白可能是神经元被刺激激活的一种标志[2]。
现代学者认为，FOS蛋白参与细胞的正常分化、生长以及学习、记忆等过程，在脑内与皮层、海马、边缘系统、背海马、纹状体内FOS蛋白的表达密切相关[3-7]。
生物信息学导论论文2900字_生物信息学导论毕业论文范文模板
生物信息学导论论文2900字_生物信息学导论毕业论文范文模板生物信息学导论论文2900字(一)：运筹学课程在生物信息学专业中的教学探索论文摘要：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。
生物信息学应用论文3200字_生物信息学应用毕业论文范文模板
生物信息学应用论文3200字_生物信息学应用毕业论文范文模板生物信息学应用论文3200字(一)：应用生物信息学方法筛选食管鳞癌的关键基因论文[摘要]目的筛选食管鳞癌的关键基因，为肿瘤的发病机制研究提供新的思路。
方法检索GEO数据库中食管鳞癌基因表达芯片，分析差异表达基因并获得共同差异基因；利用在线数据库DAVID进行GO和KEGG通路富集分析；通过String数据库和Cytoscape软件分析获取链接度最高的10个关键基因，并在TCGA数据库中验证。
结果共筛选出204个差异表达基因。
GO分析显示其生物学过程富集在细胞分裂、细胞器断裂和细胞周期等163个条目中；细胞学组分富集在细胞外、细胞质和细胞器腔内等48个条目中；分子功能富集在调控肽酶活性、与细胞外基质结合等46个条目中。
KEGG通路富集在局部黏附、p53信号通路、错配修复等12个条目中。
筛选出10个链接度最高的Hub基因，且通过TCGA数据库验证其全部在食管鳞癌组织中高表达（P<0.01）。
结论CDK1、CCNA2、RFC4、CCNB1、TOP2A、AURKA、CDC6、BUB1、BUB1B、PLK1是食管鳞癌的关键基因，可能是食管鳞癌的生物标志和治疗靶点。
[关键词]食管鳞癌；关键基因；生物信息学；基因芯片根據WHO统计，全世界每年约有40万人死于食管癌，其中我国约20万人，占世界的一半[1]。
食管癌主要有两个亚型——食管鳞癌和腺癌，我国食管癌患者主要为鳞癌。
目前食管癌的发生发展及转移机制尚不清楚，因此进一步研究其发病机制，建立有效的预防和诊疗方法，是迫切需要解决的问题。
本研究通过分析GEO数据库[2]中食管鳞癌的相关芯片数据，旨在挖掘食管鳞癌的关键基因，利用生物信息学方法探讨其可能的发病机制，为进一步的基础与临床研究提供方向。
1资料与方法1.1一般资料资料来源GEO在线数据库，下载食管鳞癌全基因组表达谱芯片数据集。
入选条件：①全基因组RNA表达谱芯片；②人食管鳞癌组织与配对的癌旁正常组织。
生物信息学专业毕业论文
生物信息学专业毕业论文生物信息学是一门涉及生物学和计算机科学的交叉学科，在生物信息学专业的学习中，学生将学习如何应用计算机科学的原理和技术来处理和分析生物学数据。
毕业论文是对学生在大学期间所学知识的总结和应用的展示，也是评估学生科研能力和专业素养的重要依据。
在进行生物信息学专业毕业论文的撰写之前，首先需要选择一个具体的研究课题。
选择研究课题时，可以关注当前研究热点，选择一个有创新性和实际应用价值的课题，或者选择一个对已有研究成果进行深入分析和改进的课题。
无论选择何种类型的课题，都要确保有足够的数据和文献资源来支持研究。
一般来说，生物信息学专业的毕业论文可以从以下几个方面展开研究：1. 基因组学研究基因组学是生物信息学中的一个重要方向，研究基因组序列和功能注释等方面的问题。
可以选择某个物种的基因组作为研究对象，分析其基因组序列的特点和结构，以及基因的功能注释和调控网络等方面。
可以通过基因组比对、蛋白质编码区分析、非编码RNA分析等方法来研究。
2. 蛋白质组学研究蛋白质组学是研究蛋白质组中所有蛋白质的结构和功能的学科，可以选择某个生物体的蛋白质组作为研究对象，通过质谱分析、蛋白质结构预测等方法来研究蛋白质的功能和相互作用网络，以及与疾病相关的蛋白质标志物的发现等。
3. 转录组学研究转录组学是研究细胞中所有RNA分子的转录和表达的学科，可以选择某个生物体或某个组织的转录组作为研究对象，通过RNA测序技术和生物信息学算法来研究基因的表达调控、RNA修饰、剪接和可变剪接等方面的问题。
4. 生物网络研究生物网络研究是研究生物体内分子相互作用网络的学科，可以选择某个生物体的蛋白质相互作用网络、基因调控网络等作为研究对象，通过生物信息学方法和网络分析算法来研究网络的拓扑结构和功能模块等方面的问题，并探索其中的关键基因或蛋白质。
以上只是生物信息学专业毕业论文的一些研究方向，具体选择课题要根据自己的兴趣和实际情况来确定。
生物信息学论文
生物信息学论文引言生物信息学是生物学和信息科学的交叉学科，通过运用计算机科学和统计学等工具和技术，研究生物学中的大规模生物数据，并解析生物体内的复杂生物过程。
随着高通量测序技术的发展，获得的生物序列数据呈指数级增长，生物信息学在现代生物学研究中发挥着至关重要的作用。
生物信息学的发展生物信息学的概念最早于20世纪60年代提出，当时主要以计算机科学和数学为基础，主要用于DNA和RNA序列的比对和模式发现。
随着DNA测序技术的快速发展，新一代测序技术的应用使得获取基因组和转录组等大规模数据成为可能。
这一技术的革新推动了生物信息学的迅猛发展。
生物信息学在基因组学中的应用生物信息学在基因组学中的应用是目前生物信息学研究的最主要领域之一。
通过生物信息学的方法，可以对基因组进行组装、注释和比较分析。
基因组组装是将高通量测序数据拼接成完整的基因组序列的过程。
基因组注释可以确定基因组中编码蛋白质的基因、非编码RNA以及其他功能元件的位置和功能。
基因组比较分析可以用于研究不同物种之间的基因组演化、鉴定基因家族以及寻找与特定性状相关的基因。
生物信息学在转录组学中的应用转录组学研究关注的是在特定条件下生物体内所有的mRNA分子，它们是基因转录的产物，反映了生物体在特定生理状态下的基因表达情况。
利用生物信息学方法，可以对转录组数据进行质量控制、差异表达分析和功能注释等。
通过差异表达分析可以找出在不同条件下表达量有显著差异的基因，进一步分析可以揭示基因在特定生理过程中的作用。
功能注释则可以将基因与相关的生物过程、通路和功能进行关联，从而深入理解基因的功能和调控机制。
生物信息学在蛋白质组学中的应用蛋白质组学研究关注的是生物体内所有蛋白质分子的组成和功能。
生物信息学在蛋白质组学中的应用主要包括蛋白质序列预测、结构预测和功能注释。
通过生物信息学工具，可以根据蛋白质序列进行结构预测，进而预测蛋白质的功能和相互作用。
蛋白质功能注释则可以将蛋白质与已知的功能数据库进行比对，从而确定其功能和参与的生物过程。
生物信息学的论文
生物信息学一、我对生物信息学的认识1、什么是生物信息学生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。
包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。
具体地说，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语文规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传语文信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。
2、、生物信息学的重要性生物信息学不仅仅是一门科学学科，它更是一种重要的研究开发工具。
从科学的角度来讲，它是一门研究生物和生物相关系统中信息内容物和信息流向的综合系统科学，只有通过生物信息学的计算处理，我们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的详细和系统的理解。
从工具的角度来讲，它是今后几乎进行所有生物（医药）研究开发所必需的舵手和动力机，只有基于生物信息学通过对大量已有数据资料的分析处理所提供的理论指导和分析，我们才能选择正确的研发方向，同样，只有选择正确的生物信息学分析方法和手段，我们才能正确处理和评价新的观测数据并得到准确的结论。
可见生物信息学在今后的无论是生物（医药）科研还是开发中都具有广泛而关键的应用价值；而且，由于生物信息学是生物科学与计算科学、物理学、化学和计算机网络技术等密切结合的交叉性学科，使其具有非常强的专业性，这就使得专业的生物（医药）科研或开发机构自身难以胜任它们所必需的生物信息学业务，残酷的市场竞争及其所带来的市场高度专业化分工的趋势，使得专业的生物（医药）开发机构不可能在自身内部解决对生物信息学服务的迫切需求，学术界内的生物（医药）科研机构也是如此，而这种需求，仅靠那些高度分支化和学术化的分散的生物信息学科研机构是远远不能满足的。
生物信息学专业毕业论文基因组学研究与医学应用
生物信息学专业毕业论文基因组学研究与医学应用生物信息学专业毕业论文——基因组学研究与医学应用摘要：基因组学作为生物信息学领域的重要分支，通过对生物基因组数据的分析和挖掘，为医学研究提供了强大的支持和帮助。
本文将探讨基因组学在医学应用中的重要性和潜力，并介绍一些当前在基因组学领域中取得的重要研究成果。
1. 引言基因组学是生物信息学的重要组成部分，研究的是生物体内所有基因及其相互作用网络的全套遗传信息。
随着高通量测序技术的发展，基因组学研究的技术手段和研究水平得到了巨大的提升。
现今，基因组学在医学领域的应用正日益深入广泛，对疾病的发生机制、个体化治疗以及新药研发等方面起到了重要作用。
2. 基因组学在疾病研究中的应用基因组学在疾病研究中的应用主要包括以下几个方面：2.1 疾病基因的鉴定和功能研究基因组学可以通过比较病人基因组数据和正常人基因组数据的差异，找出与疾病相关的基因变异。
同时，基因功能研究通过模拟基因在细胞中的作用机制，揭示基因对疾病的贡献和作用方式，为疾病的诊断和治疗提供理论依据。
2.2 疾病的遗传和易感性研究基因组学可以通过对大量疾病患者和正常人基因组数据的比较分析，找出与疾病遗传相关的基因变异和易感性基因。
这对于人们了解疾病发生的遗传机制、制定个体化防治策略具有重要意义。
2.3 肿瘤基因组学的研究肿瘤是一种复杂的疾病，遗传和环境因素共同作用导致其发生。
通过对肿瘤基因组的研究，可以发现与肿瘤发生、发展和治疗相联系的基因，为癌症的早期筛查和个体化治疗提供理论基础。
3. 基因组学在医学应用中的挑战和前景虽然基因组学在医学研究中有很多应用潜力，但也面临一些挑战：3.1 数据的处理和分析高通量测序技术产生的海量数据需要进行有效的存储、管理和分析。
如何从这些数据中提取有价值的信息，成为基因组学研究的难点之一。
3.2 药物开发和个体化治疗基因组学的应用为药物研发和个体化治疗提供了新思路，但如何将基因组学的研究成果转化为实际应用仍然是个挑战。
生物信息学小论文2200字_生物信息学毕业论文范文模板
生物信息学小论文2200字_生物信息学毕业论文范文模板生物信息学小论文2200字(一)：生物信息学人才培养的理论研究论文摘要：本文主要介绍了生物信息学的相关概念及其人才培养要求，根据相关要求分析了当前我国生物信息学人才培养中存在的问题，在文章最后，针对当前生物信息学人才培养中存在的问题提出解决措施。
关键词：生物信息学；人才培养；策略研究20世纪40年代以来，计算机技术飞速发展，如今计算机技术与大数据技术以及人工智能等技术相结合，使得生物信息的获取、分析、存储和传播更为便捷，为生物信息学的发展提供了技术帮助，加之，多组基因排布序列的测序完成以及对基因功能、蛋白质的功能的研究，使得生物信息学的内容获得极大的丰富，并为生物信息学研究提供了更广阔的空间，而为了推动生物信息学的进一步研究和发展，如何培养高素质的生物信息学人才成为了当下亟待解决的重要问题。
一、生物信息学的概念生物信息学是一门发展迅速的生物学分支学科，由生物学、计算机学、信息管理学、应用数学及统计学等多门学科相互交叉而形成，本质是利用计算机技术解决生物学问题，通过信息的处理和整理并加以运用。
而医学生物信息学则是在医学研究和医学治疗中所运用的生物信息学，本文研究的生物信息学人才培养主要是指医学领域对于生物信息学人才的培养。
二、生物信息学人才要求当前我国各大高校都开设了生物信息学课程，将其作为医学教育的基础课程或者选修课程，然而生物信息学作为一门新兴学科，其课程建设仍在探索之中，尚未形成固定的培养方案和培养模式。
根据当前的生物信息学发展，以及相关学者的研究公认生物信息学人才需要达到以下三个方面的要求：首先需要具备丰富的计算机知识，懂得计算机的使用、计算机编程语言、计算机运行框架以及计算机硬件知识；其次，需要具备使用计算机分析、研究和整合生物信息的能力；其次，需要学会在临床研究或者基础研究的过程中掌握发现问题，并通过文献资料以及运用生物信息研究和解决发现的问题的能力，运用生物信息相关的数据为问题的研究提供数据支撑。
生物信息学研究论文3100字_生物信息学研究毕业论文范文模板
生物信息学研究论文3100字_生物信息学研究毕业论文范文模板生物信息学研究论文3100字(一)：基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究论文摘要：目的：基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究，以为防治许多炎症相关重大疾病提供借鉴。
方法：采用医学研究资料调研分析法，对我院2 019年1月2019年10月收治的狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结腸癌等疾病患者，就白介素17受体基因进行研究，具体方法应用基因组学、生物信息学，序列比对和注释后，就其进化和结构进行研究。
结果：Recombinant HumanIL-17通过SDS-PAGE，银染色和Coomassie？Blue染色定量光密度法显示，纯度>95%。
通过LAL方法，每1微克蛋白质的内毒素水平<0.01EU。
辅助T细胞的细胞增殖测定中测量中，为此作用的ED50为0.06-0.24ng/mL。
即细胞因子转运蛋白至机体关联的高浓度区细胞因子生物学效应；与mCK-R相应成竞争性配体，抑制mCK-R介导生物学效用明显。
结论：IL-17的进化及其结构在狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结肠癌等疾病等疾病的防治中效果和表达较为明显，可作为疾病防治领域的科研依据加以重视。
关键词：白介素17；进化；结构；结构生物信息学白介素17是最初源于鲤科鱼类最具代表性的二个物种—鲤和草鱼IL17受体基因家族的起源进化，无论是基因组学和生物信息学的研究方法，均证实了在鲤和草鱼中分别注释得到9个和5个IL17受体基因家族成员；与四足动物相比，大多数硬骨鱼类中IL17受体基因没有明显增多。
两类物种除在IL17RB和IL17受体基因家族成员在不同组织中全基因组复制后不同基因拷贝的功能发生了分化。
本研究旨在基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究，以为防治许多炎症相关重大疾病提供借鉴，具体内容分析如下：1资料和方法1.1一般资料采用医学研究资料调研分析法，对我院2019年1月2019年10月收治的狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结肠癌等疾病患者，就白介素17受体基因进行研究，具体方法应用基因组学、生物信息学，序列比对和注释后，就其进化和结构进行研究。
《生物信息学的基础》论文
写一篇《生物信息学的基础》论文《生物信息学的基础》生物信息学是一门专门研究生命科学的交叉学科，融合了生物学、计算机科学、数学和统计学。
它的主要目的是探讨如何从大量的生物数据中寻找模式、推断概念、识别关系以及构建建模。
在过去的几十年里，由于生物技术的飞速发展，生物信息学的重要性也随之提升，它在临床医学、药物研发、疾病预测、农作物进化、植物系统发育等领域都发挥了不可或缺的作用。
生物信息学的基本原理涉及到了探索和抽取基因组、RNA、蛋白质和代谢过程中的隐含信息，并利用生物统计学、数学建模和分析方法以及计算机技术构建生物模型以获得科学的结论。
为了全面掌握生物信息学，学习者需要学习有关的基础知识，主要包括数据库知识、计算机科学方法、基因组学与系统生物学技术、生物信息技术等。
首先要学习的是数据库知识。
目前，有许多专业的生物数据库，如NCBI，GeneBank，Species360等，这些数据库收集了全球各领域的生物数据，包括基因组、蛋白质组学分析、生物进化分析和转录组学分析等。
了解这些数据库的结构和功能将有助于研究者更好的理解生物数据，更加高效的获取生物信息。
接下来就是计算机科学的方法。
生物信息学需要使用大量的计算机科学方法才能处理大量的数据，包括算法、编码技术、数据库管理、网络安全等。
理解这些计算机科学方法，会有助于研究者更好的处理生物数据，提升生物信息学工作效率。
再者，学习者还应该掌握基因组学与系统生物学技术，了解基因组序列如何被组装、怎样应用分子进化和遗传学分析方法、如何构建哺乳动物的基因组结构、如何应用系统进化方法追踪疾病的发展等等。
此外，还应学习相关的转录组、蛋白质组学和其他生物信息学技术。
最后，学习者也应该掌握相关的生物统计学与建模技术，包括统计棒图、箱线图、R语言、SAS、Statistica等，以及Matlab、Python等编程语言，以便于他们能够运用相关的统计方法分析生物数据，推断出更多的有用信息。
生物信息学论文
生物信息学论文生物信息学是一门研究基因组和生物大数据的学科，它在生物学和信息学之间建立了桥梁。
通过整合和分析大量的生物学数据，可以揭示生物体内复杂的分子网络和基因组特征，进而揭示生物体的生物学功能和代谢途径。
在本文中，我将综述生物信息学在基因组学和蛋白质组学研究中的应用，并讨论其在生命科学研究中的潜在应用。
生物信息学在基因组学研究中扮演着重要的角色。
随着高通量测序技术的发展，我们可以迅速获取到大量的基因组数据。
这些数据包括DNA序列、基因表达水平和甲基化水平等。
通过生物信息学的方法，我们可以对这些数据进行整合和分析，从而更好地理解基因组的结构和功能。
首先，生物信息学可以用于基因组测序数据的分析。
例如，我们可以使用序列比对算法对测序技术产生的测序数据进行整合和比对。
这样可以鉴定出基因组中的基因和其他功能区域，进而理解基因组的结构和功能。
此外，生物信息学还可以对基因组中不同区域的特征进行分析，例如基因的组织模式和启动子的结构等。
其次，生物信息学可以用于基因表达数据的分析。
基因表达数据可以告诉我们在不同条件下哪些基因被激活或抑制。
通过生物信息学的方法，我们可以对基因表达数据进行聚类和差异分析，从而鉴定出在不同条件下表达水平显著变化的基因。
这样可以揭示出与特定生物过程或环境适应相关的基因。
除了基因组学研究，生物信息学还在蛋白质组学研究中发挥着重要的作用。
蛋白质是生物体内最重要的功能分子之一，因此了解蛋白质的结构和功能对于理解生物学过程至关重要。
生物信息学可以通过蛋白质序列和结构的比对、模拟和预测来推断蛋白质的功能和相互作用网络。
这样可以为进一步的实验设计和理解蛋白质的功能提供重要线索。
总结起来，生物信息学在基因组学和蛋白质组学研究中起着关键的作用。
通过整合和分析大量的生物学数据，我们可以更好地理解基因组和蛋白质的结构、功能和相互作用网络。
这将有助于我们揭示生物体的生物学功能和代谢途径，进而为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
生物信息学论文 (2)
生物信息学论文引言生物信息学是一门集合了生物学、计算机科学和统计学等多个学科的综合性科学领域。
它通过对生物学数据的分析和解释，推动了生物学研究的进展，使我们能够更好地理解生物系统的功能和复杂性。
在本论文中，我们将介绍生物信息学的概念、应用以及未来的发展方向。
生物信息学的概念与发展生物信息学是一门通过计算机科学和统计学的方法来研究生物学问题的学科。
生物信息学能够处理生物学中产生的大量数据，并从中提取和分析有用的信息。
它涉及到DNA、RNA和蛋白质序列的分析、比对和预测，以及基因组、转录组和蛋白质组的分析和解释。
生物信息学的发展始于1970年代，当时蛋白质和核酸的序列数据开始被大规模地产生。
随着技术的不断进步，生物学数据的规模和复杂性逐渐增加，生物信息学也变得越来越重要。
现代生物信息学不仅可以处理DNA和蛋白质的序列数据，还可以分析基因表达和蛋白质互作网络等更复杂的生物学数据。
生物信息学的应用生物信息学在生物学研究中有着广泛的应用。
下面我们将介绍一些常见的生物信息学应用领域：基因组学基因组学是研究整个基因组的结构、功能和演化的学科。
生物信息学在基因组学中发挥着重要作用，它可以用于基因鉴定、基因预测、基因家族的分析等。
转录组学转录组学是研究基因转录产物（mRNA或RNA）的全集及其表达模式的学科。
生物信息学在转录组学研究中可以用于基因表达的定量和差异分析、信号通路的预测和建模等。
蛋白质组学蛋白质组学是研究整个蛋白质组的结构、功能和相互作用的学科。
生物信息学在蛋白质组学中可以用于蛋白质结构的预测、功能注释、蛋白质相互作用网络的构建等。
进化生物学进化生物学是研究物种起源和演化过程的学科。
生物信息学在进化生物学中可以用于物种间基因组的比较、系统发育树的重建和进化模拟等。
药物设计与分析生物信息学在药物设计与分析中扮演着重要角色。
它可以用于药物靶点的预测、药物分子库的筛选和药物相互作用的模拟等。
生物信息学的未来发展方向生物信息学在过去几十年取得了巨大的进展，但仍然面临一些挑战和机遇。
生物信息学论文 (4)
生物信息学论文引言生物信息学是一个蓬勃发展的跨学科领域，将计算机科学和统计学应用于生物学研究中。
它涵盖了多个领域，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等。
随着高通量实验技术的广泛应用，生物信息学在生命科学研究中变得越来越重要。
例如，通过分析大规模基因表达数据，我们能够揭示基因调控网络，发现新的生物标志物，并且可以为疾病的诊断和治疗提供重要的信息。
生物信息学的基本原理生物信息学的基本原理是将生物学数据转化为计算机可以处理的形式，并使用计算机算法来分析和解释这些数据。
最常见的生物学数据类型包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据和代谢数据。
生物信息学方法的发展主要包括以下几个方面：序列比对序列比对是生物信息学中的基础操作之一。
它通过比较两个或多个序列的相似性，来判断它们是否具有相同的功能或结构。
常见的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法通过对序列进行全局或局部比对，来发现序列之间的相似区域。
基因表达数据分析基因表达数据分析是生物信息学中的一个重要研究方向。
它通过测量基因在不同组织或不同条件下的表达水平，来揭示基因在生物学过程中的功能和调控机制。
基因表达数据分析涉及到数据预处理、差异表达基因的筛选和功能注释等步骤。
常用的基因表达数据分析工具包括DESeq2和EdgeR。
基因组学基因组学是生物信息学中研究基因组的一门学科。
它主要研究基因的组织、结构和功能。
基因组学的研究方法包括基因预测、基因注释和基因组比较等。
基因组学的研究成果对于理解基因的进化和功能起着重要的作用。
生物信息学在疾病研究中的应用随着生物信息学方法的发展，它在疾病研究中的应用也越来越广泛。
生物信息学可以帮助我们理解疾病的发病机制，发现新的治疗靶点，并且为药物设计和个体化医疗提供支持。
疾病基因的鉴定生物信息学可以帮助我们鉴定疾病的遗传基因。
通过分析患者和正常人的基因组数据，我们可以发现与疾病相关的遗传变异。
生物信息学应用论文4000字_生物信息学应用毕业论文范文模板
生物信息学应用论文4000字_生物信息学应用毕业论文范文模板生物信息学应用论文4000字(一)：结构生物信息学在肽体药物分子设计中的应用论文摘要：肽是人体七大营养素之一，具有抑制细胞变性、增强免疫力，激活细胞、清除自由基，修复变性细胞、促新陈代谢，维持细胞正常活动四大功效。
本研究概述了肽类药物分子设计的相关概述，进而设计出了一种基于结构生物信息学的纳米肽类药物，以为药物实现长时间血液循环、靶向性爆发释放、提升试剂装载率、降低毒副作用提供可行性借鉴。
关键词：结构生物信息学；肽体药物；分子；设计肽是人体七大营养素之一，具有抑制细胞变性、增强免疫力，激活细胞、清除自由基，修复变性细胞、促新陈代谢，维持细胞正常活动四大功效。
肽体药物的制备之于人类具有重要的科研价值。
从结构生物信息学的相关理论来看，肽体药物涵盖白蛋白、蛋白肽、羊胎素、干细胞、胰岛素、催产素、胸腺肽等多种物质，在疾病防控和治疗领域发挥了显著的功效。
1肽体药物概述在过去的数十年间，肿瘤学治疗领域中诞生了以分子靶向药物的病因治疗机制革新和替代了非特异性化疗药物的治疗策略。
以肽类药物为例，通过药物制备环节分子设计，整体上实现了肿瘤微环境改善、阻断了肿瘤细胞或肿瘤特异性细胞表达，同时以高分子作用机制阻断肿瘤细胞恶性增殖、转移，促使其凋亡的尝试，一度成为结构生物信息学研究背景领域的关键性议题，并在现实实践中发挥了突出作用。
肽类药物分子设计主要通过智能超分子光动力纳米技术作用，在金属配位能力设计、装载效率、稳定性测试、血液循环时间、临床试验治疗疗效上发挥了特异性作用。
2设计细则2.1设计背景2018年5月，多家研究机构合作报道了Schlafen（SLFN）蛋白家族被发现20年以来的第一个晶体结构，证实SLFN是一个新型的核酸内切酶家族，通过破坏蛋白翻译机器调控真核生物的翻译进程，能够有效控制HIV病毒的复制和包装。
肽类药物分子设计正是基于小分子化合物与蛋白靶标的对接上，并在结果排序中得到充分验证。
生物信息学论文网络化教学论文：现代教学手段在生物信息学教学中的应用
生物信息学论文网络化教学论文：现代教学手段在生物信息学教学中的应用摘要：生物信息学是生物医学领域中一门新兴的前沿交叉学科，是生物医学进入组学时代的载体和生物医学分析研究的必要手段。
结合生物信息学的课程特点，将多媒体教学、网络化教学等现代化教学手段运用到生物信息学的教学实践中，对提高教学质量有着重要意义。
关键词：生物信息学；多媒体教学；网络化教学一、生物信息学简介生物信息学（bioinformatics）是用数理和信息科学的观点、理论和方法研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，它是生物医学、数学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的崭新交叉学科。
[1]在后基因组时代，它能帮助我们挖掘生物、医药、健康等方面的本质规律，是生物医学进入组学时代的载体。
生物信息学主要有三大特点：①以生物数据库为基础，生物数据极其庞大复杂；②生物信息的操作分析主要以计算机为工具，在互联网环境中运行，通过网络强大的搜索功能实现数据收集、储存、管理与提供；③生物信息学是一门生物医学、数学、信息科学以及计算机科学等诸多学科综合交融的前沿产物，与其它学科相比，综合交叉性强，难度大，发展时间短，还在不断的完善与更新中。
鉴于生物信息学的课程特点，在其教学过程中，必须运用多种现代化的教学手段与之相适应。
二、多媒体教学的应用1.多媒体设备配置包括：多媒体电脑一台，投影仪一套（含投影幕、音控系统），数字实物视频展示台，摄像机，等等。
简易配置一般只需多媒体电脑一台、投影仪一套（含投影幕、音控系统）。
多媒体电脑，主要用于安装多媒体课件、文字、图片、音频、视频等，与投影仪连接后，可演示教学内容。
通过投影屏幕可将多媒体课件、文字、图片、视频等直观地显示给学生。
通过音控系统，可将教学音频和讲解声音清晰地传递给学生。
2.多媒体教学的实施（1）明确多媒体在教学中的角色。
多媒体只是作为一种教学辅助手段，并不是唯一的教学手段。
教师在备课和课件制作过程中，切忌完全依赖多媒体，应选择教材中的重点、难点，把学生应牢记、不易理解、不易用语言描述的知识，通过多媒体形式表现出来，让现代化的设备更好地为教学服务。
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生物信息学论文论文题目PBL教学法在生物信息学课程教学中的应用与实践指导老师：**学生姓名：***学号： ***********院系：生命科学学院专业：生物科学撰写时间：2014年4月摘要：PBL Problem-Based Leaming)，即基于问题学习，是由美国神经病学教授Barrows首创并于1969年在加拿大的麦克马斯特大学医学院试行的一种新的教学方法。
PBL 的基本特点是以教师为引导，以学生为中心，通过解决问题来学习，与传统的以学科为基础，以教师为中心的教学方法相比有很大的不同。
本论文通过对照PBL 教学理念和生物信息学课程理论，来探究PBL 教学法在生物信息学课程教学中应用与实践，为提高生物信息学课程教学质量提供一种可行方法。
关键词：PBL 教学法，生物信息学，应用与实践1 前言生物信息学是20世纪90年代由多种学科知识相互渗透、融合而兴起的一门用数理和信息科学的观点、理论以及方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。
鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。
目前, 国内的生物信息学教学基本沿用以“教师讲授为主”的传统教学模式。
以课堂为中心、以理论教学为主, 进行“满堂灌”式教育, “照本宣读”的方式也比较常见。
缺乏与生物信息学交叉前沿性特点相适应的型教学模式。
同时，实验教学比较单一, 常以验证性为目的, 有些甚至成为了“文献检索”课程, 缺乏和专相适应的综合性、设计性实验。
现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。
在这种情况下，传统的教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。
因此，为激发学生的学习积极性和教学参与热情，探索先进的教学法以革新生物信息学的教学内容及考核方式等显得尤为重要。
其中，以PBL 为例的教学法在生物信息学课程教学应用与实践中取得了良好的课程教学效果。
2 PBL 教学法的优势2.1 PBL 教学顺应时代的发展当今社会是信息时代, 生物学不断发展, 知识不断更新, 老师要讲的内容越来越多, 学生要读的书越来越厚, 授课内容与课时不相适应的矛盾非常突出, 且教学双方负担过重, 教学效果难以保证, 这种填鸭式的传统教学越来越无法适应信息社会的要求, 这就要求学生在接受人类已有的科学知识基础上, 着重培养创造能力, 学会自己寻找知识和创造知识的本领。
而PBL 教学模式能明显减少说教式教学和学习负担, 既能加强学生独立学习，又能减轻教师的教学负担，顺应了时代的发展。
2.2 有利于培养学生主动学习的能力和形成双向交流传统的教学模式是以学科为基础, 教师课堂讲解为主, 教学内容进度和方法均由老师决定，其对象是学生整体, 容易忽视单一个体的学习兴趣、能力及个性特征, 学生始终处于被动地接受知识的地位, 不利于主动学习能力的培养。
而PBL 教学法打破传统的界限, 采取以“学生为中心、问题为核心”的教育方式。
在教师的整体把握和指导下, 学生充分运用现代化科技手段如教材、图书馆、录像、模型、文献检索系统、电脑学习软件、网络以及多媒体等多种形式进行自学。
课堂上,PBL模式强调学生主动参与学习, 从而大大提高学习效果和长期记忆的形成。
从教学的角度来看, 指导老师长期与同一小组学生接触,了解学生的兴趣和个性特点, 重视学生的个体差异, 更便于在学习过程中做到有的放矢的指导, 形成双向交流的新型师生关系。
2.3 解决理论与实际脱节的矛盾，注重实用性知识的传播传统的教学模式对每一单门课程的教学均有较大的深度和广度,由于是以纵向知识体系展开教学, 特定学科的知识结构相对全面和系统, 这是比PBL 模式优越的地方。
但是,传统的教学模式难以调动学生将该门学科和关系密切的相关学科进行横向联系学习, 导致基础理论学习和实际操作学习脱节。
而且, 传统模式下学习被动, 倾向于形成短期记忆, 随着时间延长, 内容消退, 导致进行实际操作时, 必需得把既往相关知识重新温习。
PBL 模式侧重于实用性知识的传授和能力的培养, 更好地在实际中进行操作和应用。
2.4 注重团队精神和协作能力的培养传统模式下的大堂授课，教师和每个学生是互相独立的教学关系，学生之间是相对独立的学习个体，学生对课堂传授内容的掌握程度，很大程度上取决于学员本身学习的积极性和学习能力，学生之间无协作学习的必要性。
然而生物信息学教育是实践性很强的学科教育，在实践过程中，大多数的实际操作需要组员配合方能完成。
PBL 模式下，小组学习是主要的学习环境和教学形式, 以学生小组为单位进行小组学习, 教师在传授知和技能后, 学生相互切磋学习, 然后共同探讨分析学习任务，教师点评小组作业成果，带领学生分析问题。
通过上述学习互动过程, 潜移默化培养了学生的团队学习理念, 并且有助于学生建立协作的集体观念, 而且在学习过程中互相更正或纠正有助于引导出教学模块所包涵的科学性, 也就是让学生知其然的同时亦知其所以然, 做到纠正一个错误, 全部学员受益。
2.5 评估体系科学，能准确评估教学绩效传统的教学模式是在整门课程进行的中段及结束后进行统一考试，由于授课过程较长，有的课程甚至是跨学期教学，学生在这种模式下养成短期记忆习惯，易造成学生学了后面忘前面，于是考试前临时抱佛脚，不利于正确评价学生的真实水平。
而PBL 模式的考核, 可根据每次讨论会上学生发言的次数、质量及资料复习、书面报告进行综合评估, 从基本概念、解决问题的能力、方法、思路以及讨论活跃程度等方面考查, 在一个学习模块结束后, 进行客观的学习水平考核。
这种分散的主题考试和最终的综合考试相结合、主观和客观以及定性和定量相结合的评估体系, 科学地判断了PBL 教学绩效, 与课程的进行形成良性循环，激励学生在下一个主题模块的学习中更加投入，从而进一步加强学习效果。
3 PBL 教学法在生物信息学教学中的实际应用3.1 建立学生学习小组小组学习是PBL 教学模式的重要环节, 生物信息学实验课主要在计算机上进行实际操作, 且需要网络环境支持, 所访问的生物学网站和使用的软件工具都是英文的, 学生需具有一定专业英语水平和计算机操作能力。
为了达到主动合作的学习目的, 我们根据学生自愿的原则, 同时考虑学生英语和计算机能力, 选择能力互补、有共同兴趣的学生, 组成不同的学习小组, 一般以三四人为一组，使学生们协作完成学习任务。
3.2 明确教学目标，布置实质性任务在每一单元开始学习前, 教师明确学习目标, 对学生提出具体要求, 使学生明白有关的基本概念及专业术语, 随之布置实质性的学习任务,目的是让学生通过完成任务来掌握所学的知识点及其在实际操作中的应用。
根据生物信息学一般教学内容，可把学习任务分成四个板块来完成：“生物数据库识别与理解”、“通过Entrez 和SRS 系统进行生物数据的检索利用”、“blast 序列比对”、“clustalw 多序列比对”。
这类问题并无现成答案, 学生须根据小组内组员的兴趣和特点，分配不同的任务，通过查阅资料、进行归纳分析、确定实验步骤、完成任务。
例如, 对于“新基因的发现与鉴定”这项任务, 最终可由如下步骤组成: 利用EST数据库获得基因重叠群, 新基因的拼接获得, 所得基因的性质分析, 启动子分析, 编码区分析, 新基因的人工翻译, 所得蛋白质的功能分析。
这些步骤和每一步的实现方法都由学生在已有的知识基础上, 通过查找文献、互相讨论、探索获得, 同时教师可给予适当的指导，让学生最终完成该项任务并写出任务报告。
3.3 成果汇报和教师评价、反馈任务完成后，教师安排学生进行集中汇报：一是对任务期间所做的工作、获得的结果进行报告, 二是对所遇到的问题进行互相交流。
之后由指导教师对任务完成过程及结果进行点评，对学生掌握知识的程度及学生的科研、应用能力进行评价, 并对疑难问题作出提示和建议，提出进一步的提高方向。
除此之外，鉴于生物信息学都是在临近毕业时进行的教学, 对于有兴趣的学生，教师可引导他们把探究性任务扩展成毕业设计, 进行模块化分流教学，这样不仅能加深学生对生物信息学的学习内容的理解，还能充分发挥学生的劳动成果，减轻学生的负担。
4 PBL 教学法在生物信息学实践教学中存在的问题及解决办法4.1 部分学生不适应新教学模式部分学生不适应新教学模式，缺乏主动学习和协作精神，学习信息获取能力及综合分析能力尚有待进一步。
此外，PBL 教学模式在我国高校的应用还不是很普及，学生仍习惯于传统的教育方式，学习中缺乏主动发现问题和解决问题的积极性和能力。
此外，由于PBL 教学模式要求学生本身具有较高的知识水平和实际操作能力，部分学生拿到问题后不知从何下手，不能充分有效地利用网络等媒体资源；另外一部分学生因计算机操作和英语能力有限, 对PBL 教学模式产生畏难情绪；还有许多学生觉得PBL 教学模式太花费时间, 不能直接地快速地得出问题的答案, 从而对PBL 产生抵触情绪而不予以合作；更有学生为了快速完成任务, 过分依赖参考书及教师课后总结，而不进行认真仔细讨论仅抓住表面现象, 仅仅对问题的某些细节开展肤浅的讨论。
因此，PBL 教学模式的应用有赖于我国教学改革的深入, 学校应改革传统的教学方法, 注重培养学生主动学习,合作学习的能力, 提高学生计算机和专业英语水平, 帮助学生克服畏难情绪。
4.2 学校缺乏与PBL 模式匹配的学习资源许多学校虽然开展了生物信息学的课程，但却没有同时提供足够的与PBL 模式相匹配的生物信息学教案、教材、教学评估体系等学习资源。
而PBL 教学模式要求学生必须参考大量的文献资料, 除了传统的图书馆内纸质资料, 还需要越来越多的网络信息资源。
因此，建立与PBL 教学模式相匹配的教案、教材、教学评估体系以满足生物信息学课程教学的需求显得尤其重要。
国外许多大学在线课程学习资源极为丰富, 以荷兰奈梅亨大学生物信息中心( CMBI )为例, 与生物信息学教学相关的一整套系统的电子课件、学习材料及课程辅导材料、上机实习的练习题等均在网上, 通过该中心的局域网获得许可的注册学生随时可以上网学习, 部分学习材料甚至在网上是公开的。
除此之外, 教师还考虑到学生不同的兴趣和能力, 设计了不同的实践问题供学生选择。
目前我国高校中系统的有针对性的网络电子教学资源还十分匾乏, 尚没有与PBL 教学模式相匹配的教案、教材、教学评估体系, 这就要求任课教师花费大量的时间和精力设计、制作与课程学习相关的网络学习资料, 以保障正常教学秩序的顺利进行。