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《商务定量分析》是将《管理统计学》与《运筹学》两门管理类专业的专业基础课内容按照企业经营管理活动的需要整合而成的课程，课程内容涵盖描述统计、推断统计、预测分析、规划分析、决策分析等基本定量分析知识，注重培养学生理性思维发展，锻炼学生深入研究问题的素养和撰写分析报告的能力，为其今后在管理岗位的进一步发展打下基础。但是，《商务定量分析》通常在学生学习了高等数学、线性代数、概率论及数理统计等数学基础理论课程后开设，学习过程中需要学生具备一定的数学基础，这就造成了部分数学基础较为薄弱学生在学习过程中感到课程有一定的难度，以致于产生厌学态度，而同时学有余力的学生又希望深入学习，因此在传统的“以教师为中心”教学理念下的教学活动使得课程的教学效果大打折扣。
“以学生为中心”的教学理念提倡“让学生自己去发现和创造知识”，由传统的“课堂、教师、教材”向“学生、学习、学习过程”的转变。承认学生的个体差异，教师通过多种教学手段引导学生自主构建学习体系，在教学过程中不断通过教学评价了解学生的学习效果，不断改进教学，提高教学教学效果。
基于以上两点，在《商务定量分析》课程从课程内容设计、教学方法和手段、教学评价等三个方面进行了一系列的探索。
一、以实用性为原则构建课程内容主体框架
《商务定量分析》课程教学目的在于从实用性角度培养学生从事管理类岗位的基本职业素养和能力，因此课程内容也主要围绕企业经营管理活动相关内容而展开，内容涉及面较广，注重知识的应用，理论够用即可。因此课程多与实际经营活动中的案例相结合，通过实景式学习背景激发学生学习的热情，打破传统的统计学、运筹学只注重理论忽视应用的模式，让学生在学习的过程中能够切实感受到知识的实用性，从而产生浓厚的学习兴趣。
但是少部分学生也有继续深造研究的需要，因此对于这部分学生，可以在教师的指导下完成课程延伸知识的学习，完成下一步深造的知识储备。
二、多种教学手段相结合促进学生自主学习
引导学生自主学习、构建学习体系是“以学生为中心”的教学目的，因此教学目标设置、教学材料组织以及教学方法运用方面都应围绕该目的展开。
1.明确教学目标促进学生自主学习
根据学生的个体水平在每个知识模块中设置基本目标、提升目标以及晋级目标等三个等级的教学目标，三个学习目标的学习难度是逐渐增加的。教师在学生开始学习每个模块之前都会对该模块的三级学习目标做出提示，以便于学生在自主学习过程中参照三级学习目标进行有针对性地学习和训练，在模块的总结和复习中有目的的对学习内容进行回顾，满足不同基础的学生的学习要求。
2.基于基础理论应服务于知识的运用的原则设置教学内容
教学内容弱化传统教学中对于统计学、运筹学中定理、公式的推导过程而注重于数据分析方法的应用，相关理论做到够用即可。与此同时，通过教师对知识的进一步梳理，在传授知识的同时侧重于学生解决实际问题的能力，各模块的课后思考题和作业的设置既能够让学生牢固掌握基础理论知识同时又能够通过较为复杂的案例分析完成对基础知识应用能力的提升锻炼，这就要求教师在教育教学环节对各模块的知识体系做出详尽的分解，合理设计教学内容、教学环节。
3.丰富多样的教学材料拓展学生的专业知识
围绕学生的兴趣，从经济、生产、质量、物流、人力资源、财务等多方面丰富教学材料，让学生在阅读教学材料的同时对企业经营管理有宏观的认识，从学生个人的兴趣角度出发，有针对性地选择他们所感兴趣的专业知识进行深入的思考和探讨，告别传统教学中由一本教材贯穿整个课程的教学模式。这对教师的课程准备工作带来了新的挑战。
4.多种教学手段辅助教学过程
传统的教学往往是教师讲，学生听的模式。以学生为中心的教学中则可以采用小组讨论、辩论、案例讨论、角色扮演等多种以W生为主的教学手段，在教师的组织下完成学生通过自主学习就能够完成的内容，而教师在课堂上的讲授将主要围绕学生自主学习过程中遇到的难点问题给予及时的指导。其次，运用信息化手段将教学目标、教学材料、教学内容设计可以满足学生随时随地学习的愿望，是实现自主学习的必要支持手段。
5.重点强调计算机软件的使用技能
当今社会，计算机已成为人们工作中不可缺少的工具，在数据分析领域，计算机的作用更是重要。学生在校学习期间如果能掌握一到两种计算机分析软件，将会为他们未来的职业发展奠定良好的基础。因此在课程的教学过程中，避免了让学生进行长篇累牍的手工计算，取而代之的是常用的计算机软件完成复杂的数据处理和分析功能，如Microsoft Excel、SPSS等软件的学习都能够起到让学生开阔视野的作用。而且当今的学生具备很强的自学能力，他们完全可以在教师的指引下，通过教学材料的自学、网络搜索、讨论学习等手段初步掌握这些软件的使用。
三、合理的学习效果评价及时反馈教学效果
根据各个学习模块的不同特点设定合理的学习效果评价体系，一方面为学生自测学习效果提供了依据，另一方面为教师进一步改进教学方法提供了依据，是学生学习过程的重要组成部分。在教学组织过程中要注意学习效果的及时反馈才能起到应有的效果。学习效果评价机制可以采用学生自主测评、师生互评、生生互评等多种渠道展开，通过学习过程中的反馈、案例讨论报告、随堂测试、学生自主学习汇报等多种手段实施，其目的都是掌握学生自主学习的动态，及时地纠正偏差。
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历史――国内医学信息学演变自医学情报学
医学信息学发展的标志可追溯到国际信息处理联合会（Internationl Federation for Information Processing，IFTP）在1967年成立的与卫生有关的技术委员会。经过不断发展，于1978年成立了国际医学信息学会（Internationl Medical Informatics Assciation，IMIA）。IMIA是国际医学信息学领域内的权威组织，为医学信息学学科建设、医疗行业信息化做出了贡献。
我国的医学信息学教育与医学图书馆学、情报学以及信息管理学密不可分，医学信息教育的起源和孕育是在20世纪60年代以后，那时多所医学院校根据医院和社会需求设置了医学图书馆专业的在职培训。到了80年代初，由于医学图书馆对专业人才的实际需求已经很大，在对前期医学图书馆类教育实践进行充分论证后，经卫生部批准，在原白求恩医科大学、同济医科大学、中国医科大学和湖南医科大学设置“医学图书馆情报专业”，四年制本科，毕业授予医学学位。
医学情报学发展到20世纪90年代，随着信息手段不断在各个行业中应用发展，一些医学高校便逐渐将图书馆学系更名为信息管理系，并开设了“医学信息学”方向的专业，当时也有些医院建立了单机的医疗管理系统。根据1993年7月16日原国家教委颁布的《普通高等学校本科专业目录》，医学图书情报学专业也进行了名称上的调整，专业名称由“医学情报学（医学、药学）”改为“信息学（医学、药学）”，拓宽了专业口径。这为我国医学信息学教育走上正规化与专业化打下了基础，其意义也是不言而喻的。
1998年7月，教育部重新颁布了《普通高等学校本科专业目录》，对原专业目录做出了新的调整，将若干相近专业进行了合并和重组，将原来“经济信息管理”、“信息学”、“科技信息”和“管理信息系统”等5个专业合并为“信息管理和信息系统”，隶属管理学门类。于是各医学高校在此基础上将“医药/卫生信息管理专业方向”设在信息管理和信息系统专业之下，重新调整了培养方案和课程设置。
到了2002年底，经教育部批准，中南大学将“信息管理和信息系统（医学方向）”专业更名为“医学信息学”专业，专业代码070408W。2003年秋开始首次以“医学信息学”专业对外招生，这标志着中国医学信息学专业的正式起步。与此同时，南通大学与南通医学院合并，开始正式招收“医学信息学”专业本科生，医学信息学教育在我国逐渐发展起来。
现状――医学信息学教育在我国的发展
专业调整以及培养方向多样化后，医学信息学教育已经成为国家医学教育和信息管理教育体系中的一部分。2000年以后，随着医药科学的发展以及随之而来的医改大潮，对医学信息学人才提出了更高更专业的要求，学科发展浪潮的强烈冲击已经开始了。
放眼国际，医学信息学的学科发展和培养方向逐渐达成了相对的共识。“在国内，虽然医学信息学这个名词相对还很新鲜，但我们的产业已经发展在前了，各个医院已经使用了多种信息系统。但在学术领域上来讲，还有很多人并不理解医学信息学到底是什么，还带有太多的医学情报学的烙印。”北京大学医学信息学中心常务副主任雷健波说。“现在，国际公认的医学信息学学科体系可分为如下几个相互关联的领域――生物信息学、图像信息学、临床信息学、公共卫生信息学。这其中到底有什么区别，是我们在以后的人才培养中必须要弄明确的。”
当然，医学信息学在国外发展了30年后，国内医学信息教育事业也并没有原地踏步。我们非常高兴地看到，在2000～2009年期间，经过教育部备案或批准设置面向医药卫生领域的信息管理与信息系统专业和医学信息学专业的高等院校已经从20世纪80年代的4所增加到当今的40多所，国内医学信息学教育格局发生了根本性的变化，开始了前所未有的新局面。
研究――符合我国国情的学科研究内容
新医改将医学信息学的发展提上了一个新的日程，中国医学科学院医学信息研究所所长代涛认为，我国医学信息学的研究领域体现在以下几个方面。
1. 医学知识表达
即通过收集医学相关知识，对其进行系统和正式的定义；保证人和计算机对医学知识的一致性理解。如医学知识组织体系，分类表、主题表、医学分类、医学本体、一体化语言系统等。医学知识组织体系的研究是我们开展医学信息学研究的基础。同时，还有医学数据编码与标准、医学信息检索、医学决策支持。
2. 卫生信息系统
在我国，利用卫生信息系统来改善卫生保健的质量，降低医疗成本，成为医疗卫生服务信息系统的一个主要内容，从而建立一个像美国一样的庞大的医疗体系。这个系统有医院信息系统、成像系统、电子病历、健康档案、区域卫生信息系统、远程医疗等。
3. 生物信息学
生物信息学（BioInformatics）是自人类基因组计划以来，人类与模式生物基因组的测试工作产生了大量数据，基于此情况而产生的，是研究、开发或应用计算机工具和方法来扩展对生物学、医学、行为科学和卫生数据的使用，包括获取、存储、组织、分析和可视化这些数据。
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1 云计算定义
“云”是一个通过虚拟技术把云端计算机或是服务器连接在一起的服务网络。存储和分析数据都由“云”端的服务器或是计算机完成。中国云计算专家刘鹏给出如下定义：“云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。”
按照资源的共享水平，云计算的服务模式分为三种，基础架构即服务（Infrastructure as a service）， 平台即服务（Platform as a service）和软件即服务（Software as a service）。
IaaS（Infrastructure as a service） Service：基础架构即服务。它整合了基础设施如虚拟主机、存储设备、网络设备等资源成为一个服务平台提供给用户使用。IaaS位于网络的底层，向用户提供按需分配、按需付费的计算设备和存储设备。
PaaS（Platform as a service）提供服务平台，用户掌控运作应用程序的环境，可以在平台上应用，测试和开发软件。
SaaS（Software as a service）即在服务平台上提供软件供用户使用，用户只使用软件，不掌握操作系统、硬件等网络基础架构。用户不必自己安装软件，只需要浏览器连接到公共的服务平台即可。供应商会按照用户的要求安装所需的软件，并负责软件的升级和维护。
云计算的主要优点：
（1）把用户从安装和测试软件的工作中解脱出来。云计算平台可以按照用户的需求提供软件及硬件的服务。用户不需要考虑网络下面复杂的硬件架构，仅仅需要关注计算和分析就可以。
（2）按需租用计算资源可以让用户支付更少的费用。在云计算平台上，用户在最初时可以租用少量的机器，以后随着需求的增加或减少相应的增加或减少租用的机器。用户所付的费用就是实际租用机器的费用。
（3）云计算方便研究人员之间的数据共享和分析。不同研究者在本地服务器上安装的软件版本可能不同，所以共享数据和软件很困难。云计算可以使登录同一个平台的用户共享操作系统和所有的软件数据，保证了软件的版本同步更新。
2 云计算在生物信息中的应用
我们把云计算在生物信息学中的应用按IaaS， PaaS和SaaS三个方面分别介绍。
2.1 IaaS
用户租用云计算上的虚拟主机可以自己控制计算、存储等硬件设备，建立需要的计算环境。并且大量的生物信息学工具可以打包为虚拟镜像用于租用的云计算的虚拟主机上，可以很方便的进行多种数据分析。如CloVR提供的一个包含预配置和自动的生物信息学流程的虚拟主机，可以运行在本地的计算机上也可以运行在云计算平台上。这个虚拟机以Ubuntu和BioLinux为基础，安装了Grid Engine和Hadoop作为作业调度，Ergatis作为工作流系统，还有很多开源的生物信息学软件，如BLAST、16S rRNA等。用户也可以开发自己的软件运行在虚拟机上。Bioconductor是一个开源的关于R语言的生物信息学库，提供了一系列的软件包用于微阵列数据分析。用户可以下载Bioconductor提供的镜像安装到租用的云计算平台上。
2.2 PaaS
Galaxy Cloudman和Eoulsan可以看做PaaS。Galaxy整合了一系列的简单易用的工具，提供一个简易的网页用来分析数据。Galaxy Cloudman把Galaxy的软件工具打包成一个镜像，可以在AWS（Amazon Web Service）上应用。用户可以将其他安装在Galaxy平台上的软件安装到自己的云计算平台上，甚至可以在Galaxy Cloudman上定义插件。通过添加额外的工具，可以扩展默认函数并测试和使用。从这个意义上说，Galaxy Cloudman可以看做PaaS。
Eoulsan整合了很多下一代基因数据分析工具，如BWA，Bowtie，SOAP2，GSNAP，edgeR，和DEdeq于一个框架内，同时，它也支持用户自己开发的插件用于数据分析。
2.3 SaaS
很多传统的生物信息学工具如BLAST、UCSC Genome Browser仅仅用一个浏览器就可以登录到服务器使用相应的服务，它们也可以称为SaaS。这些服务一般由软件工具的开发者提供，伸缩性很差。我们主要介绍应用于云计算平台上可以伸缩的生物信息学工具。
短序列（读段）匹配是指将测序得到短序列匹配到参考基因组上，这是许多测序数据分析的第一步，如SNP识别和基因表达谱分析。CloudBurst，CloudAligner，SEAL和Crossbow都是应用于云计算基于MapReduce的软件，可以匹配数以百万计的序列。Schatz用”seed-and-extend”算法开发的CloudBurst可以确定错误匹配的数目。CloudBurst模仿了RMAP的算法，但速度提高了30倍。但是CloudBurst不支持fastq文件，并且不能处理重亚硫酸盐测序和（双）末端测序产生的数据。CloudAligner弥补了这个缺点，并且比CloudBurst快35%到80%。SEAL整合了BWA，在序列匹配时可以去除重复的序列，这对SNP识别和以后分析很有用。应用MapReduce的Crossbow整合了Bowtie和SOAPsnp，可以在几个小时内匹配数以十亿计的序列。
差异表达分析可以用来寻找不同样本中表达有明显差别的基因，而RNA测序（RNA-seq）用来量化样本中的基因表达水平。Myrna是一个云计算平台上计算大规模RNA测序的软件。它整合了序列匹配、归一化、聚类分析和统计模型，直接输出不同样本的基因表达水平和不同表达水平的基因。然而，Myrna 最大的缺陷是不能正确地将短序列匹配到外显子拼接位点上。但FX弥补了这个缺点。FX用改进的匹配函数分析RNA数据，以RPKM或是BPKM的格式输出不同基因的表达水平。
3 云计算面临的问题
云计算提供了强大的计算能力，但云计算自身的特点也使它的发展面临了一些困难和制约。云计算在生物信息学上的应用尚处于初期阶段，尽管已经出现了一定数量的生物信息学工具，但仍有很多的分析无法完成，很多的工具还需升级或者开发。云计算上数据的隐私性和安全性也是用户需要考虑的方面。特别是一些生物数据涉及到病人的隐私，但很多国家还没有保护这种数据隐私的法律。云计算服务提供商需要制定一些规则来保护用户的数据。
4 对应用云计算的建议
对于将要使用云计算的用户，需要考虑以下三个方面：数据规模、安全隐私和费用。
数据规模及安全隐私：首先要考虑你的数据规模是否超过了本地计算机的处理能力。现在本地的个人电脑可以处理数千兆的数据，服务器一次可以处理数百G的数据。如果用户熟悉并行计算的技术，可以处理数TB的数据。但如果你的数据更大并且不精通并行计算，本地计算机和服务器就很难处理了，就可以考虑云计算。用户如果要向云计算平台上传输数据，需要考虑数据的安全性和隐私性。比如涉及病人的隐私是否会泄露，云计算服务提供商是否可以保证数据的安全等。
费用：云计算的费用一般是按照使用的计算资源的多少和使用时间的长短计算的。使用云计算前应该评估其使用费用。用户应该考虑所有阶段的费用，如数据传输、保存、分析等。
目前，云计算和生物信息学都处在快速发展当中，云计算在生物信息学中的应用也越来越广泛和深入。特别是生物数据的大规模增涨，生物学家必须从大量的数据当中分辨出有用的信息。这就需要强大的存储能力和计算分析能力，云计算可以很好的解决这个问题。 云计算和生物信息学的结合将极大的促进生物学的发展。
参考文献
[1]刘鹏主编.云计算（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2011（05）.
[2]Schatz MC，CloudBurst：Highly sensitive read mapping with MapReduce，Bioinformatics
25（11）：1363-1369，2009.
[3]Nguyen T，ShiW，Ruden D，CloudAligner：A fast and full-featured mapreduce based tool.for sequence mapping， BMC Res Notes 4：171，2011.
[4]Hong D，Rhie A，Park SS，Lee J，Ju YS，Kim S，Yu SB，Bleazard T，Park HS，Rhee H，Chong H，Yang KS，Lee YS，Kim IH，Lee JS，Kim JI，Seo JS，FX：An RNA-seq analysis tool on the cloud， Bioinformatics 28（5）：721-723，2012.
作者简介
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Key wordscomputational biology;teaching status;experience
计算生物学是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术，用于生物学研究的一门学科。计算生物学正在成为现代生物学研究的核心方法之一，它们的重要性和复杂性在当前生物学数据量的不断增长中日益彰显，要回答的问题越复杂就越显得突出，使得计算生物学成为当今生命科学最具活力的新兴前沿学科之一。计算生物学是一门概念性学科，以生物信息学为基础，以计算为工具，解决生物学问题。与生物信息学的定义类似，只是侧重点有所不同。计算生物学侧重于计算，通过计算来解决问题，并使用计算技术对生物学问题进行研究。生物信息学主要侧重于对生物学中所得信息的采集、存贮、分析处理与可视化方面[1-2]。
运用计算生物学，科学家有望直接破译在核酸序列中的遗传语言规律，模拟生命体内的信息流过程，从而认识代谢、发育、进化等一系列规律，最终为人类造福。目前，计算生物学在国内外受到高度重视。在国内，我国国家自然科学基金委员会将计算生物学作为重点资助的研究方向之一。许多科学家敏锐地意识到生物信息学必将会在生物学中发挥重要的作用，而计算生物学作为生物信息学专业的主干课目前处于创立阶段。
自从湖南农业大学2005年开设生物信息专业以来，计算生物学一直是该专业学生的专业主干课程，经过3年的理论与实践教学，笔者将发现的问题及获得的经验进行初步总结，以供商榷。
1教学现状
(1)缺乏合格的生物信息学师资。教师队伍的整体数量和质量与我国生物信息学教育快速发展的规模极不相称。湖南农业大学由生物安全与科学技术学院的生物信息系专业开设了计算生物学这门课程，尽管从开设这门课程至今，一直由生物信息学教研室教学经验最丰富、学术造诣高的教师主讲，但目前教研组中只有一位生物信息学专业毕业的博士，大部分教师为理学或农学专业的硕士或博士，不具备计算机及算法的良好基础知识，使该专业仍缺乏良好的学缘结构。
(2)计算生物学教育与其他专业的合作还有待加强。尽管计算生物学是一门新兴学科，但与其他专业之间存在不少联系。现阶段的问题是不同专业学科的教师之间缺乏交流与合作，难以满足计算生物学教学的需求。据不完全统计，我国超过30个高校或科研机构开设生物信息学专业课程。不同学校根据自身的情况，在开设计算生物学这门课时，侧重点都不一样。如果由医学院的教师授课，则侧重点可能在致病基因的研究方面，计算机专业教师授课则可能侧重于数据库的构建、查询等方面，理学院的教师授课则可能侧重于生物信息学中的数学问题。计算生物学侧重于算法，从而利用计算技术对生物学问题进行研究。因此，各相关专业的教师需要加强这方面交流与学习[3]。
(3)在教学方法上，重视系统知识的传授和授课计划的完成，忽视学生能力和素质的培养。此外，缺乏理论教学与实验教学的有机整合，实验教学只是以验证理论为目的，内容单一，无创新点，忽视对学生实际操作能力的培养。
(4)教学中还缺乏适合的理论和实验教材。授权影印国外原版教科和翻译书籍仍占主导地位，而国人自编的教材寥寥无几。此外，系统性不强也是目前计算生物学教材中普遍存在的一个问题。
2教学经验及心得体会
(1)规范计算生物学教学大纲和计划是开好本课程的前提。根据前2年的实验开展情况和该专业人才培养定位，制定了详细的理论和实验大纲，组织老师编写实验计划和教材。紧跟专业发展前沿，改革教学内容，大纲中概括了理论课每个章节的基本内容、教学基本要求、教学重点难点以及教学建议。实验教材中明确了实验名称、实验时间、实验学时、分组人数、实验目的和要求、实验原理、实验方法与步骤、结果记录及分析、思考题等内容。实验计划和教学大纲的制定把握以下几个原则:减少重复性，体现连贯性，实现整体性。
(2)针对不同的教学内容和教学需要，采取不同的教学方法。计算生物学是一门多学科交叉的科学，涉及的知识面既深又广，学生难以独立自学。尤其是计算生物学涉及到的数学知识，诸如穷举搜索、贪婪算法、动态规划算法、分而治之算法、图算法、组合模式匹配、聚类和树、隐马氏模型、随机化算法等。
对于理论课，在教学过程中主要采用教师主导的传统讲授方法。课堂上，运用多媒体授课并结合当前科学研究中的最新进展。利用多媒体课件以弥补书本教材呆板、抽象的缺点。在计算生物学教学课件中可以利用大量图片生动地展示当前计算生物学研究领域的最新进展。收集或制作动画、视频教程在课堂上进行演示。由于理学学科的学生，未系统且详细地学习代数、概率论等数学知识，要很好地理解计算生物学中的各种算法存在一定的困难，因此，每堂课要采取以简单有趣的故事或数学游戏为开端，引导学生理解每种算法的基本原理，再结合生物学问题，将算法与生物学问题结合起来，探讨如何利用不同的算法解决生物学问题，深入浅出地阐明各章节的重点难点。最后，定期布置一定的思考题，引导学生在课堂外积极探索问题，鼓励学生通过各种途径自觉的关注学科发展动态，拓宽知识面，培养学生的自学能力和创新意识。采用这种授课方法，一方面大大提高了学生的积极性，另一方面使学生脱离了枯燥的数学公式学习，加强了对算法和生物学问题的理解，从而达到使学生学有所获、学有所用的目的。
(3)优化计算生物学实验教学内容，发挥网络教学优势。计算生物学实验是生物信息学专业一门重要的实验技能课，通过实验课程的学习，使学生计算生物学的研究方法，能够运用相关软件如Perl、Matlab等进行简单的编程，解读包含在生物信息序列的信息，推测基因的功能，具体包括EST序列聚类、构建进化树、识别转录银子结合位点、RNA二级结构预测、蛋白质二级结构预测等[3]。该系研究室以适应学科发展要求与培养创新性复合型新世纪人才为目标，建设优质的计算生物学本科教学和计算生物学网络课程。在充分调研的基础上进行详细规划，课堂教学精益求精，实验教学突出学生的创新能力培养，促进教学质量更上一个台阶。该系现已建立了良好的实验平台，所有实验课程可实现网络教学资源共享。计算生物学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合[4]。教师将实验教学内容、实验序列、工具等上传到服务器，再由学生将资料下载到本地机进行学习、实验。学生同样通过上传服务器，将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。
总之，计算生物学教学是网络环境下生物教学的全新内容。通过上述教学措施，提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学效果，受到学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。在今后的教学实践中，随着教师自身素质的提高和进一步的教学改革，将会不断完善计算生物学教学，培养具有跨越生命科学、信息科学、数理科学等不同领域的“大科学”素质和意识的生物信息学人才。
3参考文献
[1] 程妍，刘仲林.计算生物学——一门充满活力的新兴交叉学科[J].科学学与科学技术管理，2006(3):11-15.
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伴随着信息时代的来临，特别是生物医学科学研究的迅猛发展，尤其是生物信息学这门科学的出现使得原来的生物医学研究向低通量的临床数据转向高通量分子生物学数据。组合数学作为一门应用性较强的数学分支，在生物医学中的应用广泛，面对多因素高通量的生物医学问题，增加高等学校，特别是生物信息学专业学生的组合数学知识，培养他们运用组合数学方法分析和解决生物医药科学问题的能力已经成为必要。如何在教学过程中提高学生学习组合数学的兴趣，建立组合数学的逻辑思维用于解决医学问题是我们教育工作者需要思考的问题。
一、高等学校组合数学的特点及教学现状
组合数学是一门研究离散对象的科学，在计算机科学、信息科学中具有重要的地位，是理科及工科院校的一门必修课，随着现代生物医学的日益发展，组合数学的重要性也日渐凸显。组合数学对于生物医学专业基础课有着直接的衍射作用。目前，部分开设组合数学课程的生物高等学校的主要面向生物信息学、统计学等等专业开设，讲授学时30到60学时。在大部分生物高等学校并没有该类课程的设置，也是导致高等学校组合数学教师队伍的匮乏的主要原因。而且目前组合数学授课考核形式也比较单一。组合数学主要是以理论授课形式为主的教学方式，考试成绩是考核学生的唯一标准，忽视了学生在学习过程中的考核。信息时代学科的交叉发展体现在组合数学在各个学科中不可替代的作用，因此提高生物高等学校学生的组合数学学习兴趣，培养他们运用组合数学的能力是目前迫切需要解决的问题。
二、改进组合数学教学措施，提高学生兴趣
（一）更新教学内容，改进教学方法
目前的组合数学内容主要有： 鸽巢原理、排列与组合、容斥原理、递推关系、生成函数等基本的组合数学知识及其在数学中的应用。为了让学生在有限的学时内学完必要的知识，更新和精选教学内容显得尤为必要，将以组合数学内容为主导的教学模式改进成以生物医学问题为导向的教学模式。由于面向医学专业的特殊性，从内容上应着重选择与医学知识联系紧密的内容，采取精讲和略讲相结合的方式。根据不同专业背景更新组合数学的教学内容往往能够起到事半功倍的效果。以下是我们在讲解排列与组合一章时的一个教学实例：“生物遗传信息是由DNA分子中4个碱基核苷酸就像电报密码似的以不同的排列顺序记录下来，它载着人类的全部基因或全部遗传信息，人的DNA约有30亿（3×109） 碱基对，按照排列的思想可知人类基因组可能的排列方式有N=4■=（4■）■≈（1.52）■种，然而人类仅从这无穷多的方式中选了一种作为全人类共同的遗传密码，可见我们的基因组是祖先们留给人类的最宝贵的财富！”。这样的实例教学不仅可以让学生熟悉课堂知识，还能让学生对所学的知识进行综合的运用，更重要的与生物医学问题的结合提高了学生的学习兴趣。通过兴趣小组讨论学习提高学生自主学习的主动性，变被动学习为主动学习，充分调动学生学习组合数学的兴趣，从而充分发挥学生学习的主观能动性。
（二）加强多媒体辅助教学，提高学生学习兴趣
组合数学传统的授课方式是在黑板上将定义、定理的内容进行逐步严密的推导证明，这在一定程度上让学生紧跟授课教师的思维和建立学生的逻辑思考能力。然而随着多媒体技术的不断进步，利用多媒体和板书相结合的策略成为下一阶段组合数学教学模式的主要教学手段。对于繁琐的定理公式例如容斥原理避免推导证明，结合多媒体的几何图形使学生更加直观的理解和应用。以我们在教授容斥原理时的一个实例，容斥原理的根本思想是将难的问题分解成若干简单问题，通过间接计数来解决直接计数不容易解决的问题，我们用多媒体幻灯片分别展示两集合和三集合的容斥原理（图1A和B），并按照容斥原理的逻辑顺序利用多媒体动画技术控制每一部分的出现顺序，不仅避免了大量繁重枯燥的板书推导，最重要的是图形式教学可以帮助学生对容斥原理建立更直观的理解。可见在组合数学的教学过程多媒体的充分利用可以起到事半功倍的效果。
图1 多媒体在组合数学教学中的应用――容斥原理实例
（三）增设组合数学实验课，培养学生创新性思维
组合数学除了基本理论课之外还应该开设适当的实验课，在实验课上让学生自己动手解决一些与生物医学有关的实际问题。通过让学生自己编程实现排列组合的算法，不仅可以增进学生对排列与组合的深入认识，也能够培养学生利用排列组合思想解决实际问题的能力。以下是我们的一个实验教学实例：“任选一种排列生成算法，编程实现自动生成n个（如n=6）不同元素中取r个元素的排列，并输出指定任意n和r的所有排列。”，不仅让学生掌握了课堂上讲解的排列原理，还锻炼了编程能力，初步体验了科研的乐趣，由消极的被动学习升级为积极的主动学习。可见通过组合数学实验课更能培养学生自己动手自己学习的能力，进一步激发学生的创新性思维。
（四）精挑细选课后练习，培养学生独立解决问题的能力
组合数学作为一门应用性较强的数学课，需要学生掌握其在生物医学领域的应用，这就必须加强组合数学课堂后练习。因此习题是组合数学课程重要的教学环节，也是理论教学必不可少的补充。然而习题课并不意味着单纯地大量做题，教师应根据课堂内容，精挑细选出质量比较高的少量题目，供学生课余时间认真研究，要在习题中体现组合数学的知识点，激发学生独立给出解决问题的新观点和新方法。设置习题时，应以问题为导向，即给定一个实际的有兴趣的问题，让学生利用所学的组合数学理论进行解决，进一步加强学生对知识细节的理解和掌握，并让学生举一反三熟练掌握所学内容，使学生的理解更加深刻。如我们在教学过程中的一个课后习题实例：“一位国际象棋大师有11周的时间备战一场锦标赛，他决定每天至少下一盘棋，但是为了使自己不过分疲劳他还决定在每周不能下棋超过12盘。证明存在连续若干天，期间这位大师恰好下了21盘棋。”，该实例引起了学生在课余时间学习组合数学的一个热潮。
总之，面对高等学校生物信息学学生的专业特点，传统的单一的纯理论的组合数学教学方法已经不再适用。应该考虑改进教学内容和方法，发挥学生学习的主观能动性，使学生在快乐进取的氛围里学习组合数学，具体的教学内容和教学方法的改进仍有待教学工作者进一步探讨和研究。
参考文献：
[1]卢开澄，卢华明.组合数学[M].北京：清华大学出版社，2002.
[2]苏建忠，张岩，刘洪波，王芳，崔颖.组合数学在生物信息学教学中的应用[J]. 科技创新导报，2012，6，142-143.
作者简介：
刘洪波（1983-），男，汉族，山东德州人，博士，讲师，主要研究方向：生物信息学，计算表观遗传学。
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随着现代信息技术的发展与广泛应用，加快了人类信息社会的建设步伐，信息化、数字化已经逐渐进入到医学的各领域中，成为医学界不可或缺的重要工具与手段。信息技术的高速发展正改变着医学的教学、研究、医疗服务等的诸多传统方式，并随着现代信息技术的不断发展而不断推陈出新。但是，我们不能否认，现代信息技术在医学方面的应用不仅为医学的认知带来了新的渠道，转变了医学的思想观念与工作方式，同时也为医学界带来了一些问题，例如：新的伦理问题等。因此，在医学信息化建设迅速发展的今天，如何才能更好的将信息技术运用到医学中，医学信息化的发展前景如何？对医学界具有十分重要的现实意义与长远意义。
不可否认，医学信息化的建设是长期的，只有符合医学发展的信息化才具有生命力。在医院中，我们随处可见的CT、彩超等大型的数字化医疗设备、计算机网络的各种医疗收费系统、医疗信息处理系统等，还有在医学教学、科研领域，都逐渐开始使用现代信息技术的辅助来提升教学与科研的水平。信息技术在医学中的应用与改造与创新，使得医学的教学、科研、临床、管理、药品、医学器械的研制等都在借助信息技术来加快自身的发展，很难想象没有现代信息技术、计算机技术、网络技术的医学院校或者医院将会使什么模样。
2.信息时代医学信息化所面临的新挑战
2.1 数据的共享问题
美国在医学信息化数据的共享方面比较开放，美国的国立生物技术信息中心中存储大量的数据信息，这些数据信息对科学家是无偿提供研究的。但是，在我国的生物医学研究部门或者是医疗机构中，已经积累了大量的科研与临床数据，这些数据目前大多数仍处于独立使用的状态中，各机构之间缺乏数据共享数据孤岛现象严重制约着我国生物医学的研究与发展，同时也为我国社会医疗健康保障体系的建立带来了困难。在实际中，这些医疗机构之间由于存在各种利益关系，一般都对自己所持有的医学科研数据及诊疗数据资料保密，不愿意向同行与社会提供数据共享的服务。
2.2 数据标准化的问题
美国的著名劳伦斯伯克利国家实验基因租的科学部主任表示，最理想的状态就是能够建立统一的电子医疗系统，这些医疗病历系统应该具有统一的标准。但是，在我国的医学现实中并非如此。各医院存储的各种数据标准不同，不同的系统在存储的信息方面也不一样，目前，医疗系统与医疗科研机构之间的信息数据标准很难实现统一。究其原因主要是由于各种医疗设备的生产厂家、医疗系统的软件开发商之间的技术标准各不相同造成的。例如：不同的医院对信息管理系统中的电子病例数据信息的记录格式、标准不同，而信息中心的数据存储设备在构架上也不相同，这就造成各医院之间的医疗数据信息无法实现交流沟通、共享。如果同一个病人想在不同的医院进行治疗，就必须在不同的医院分别再做一次相应的检查，这不仅增加了病人的经济负担，严重的更影响了病人的最佳治疗时期。因此，要想在医学领域实现信息化就必须先打破各医院之间的技术壁垒，解决信息化的标准化问题。
2.3 医学信息化综合应用型人才严重匮乏
目前，医学信息学是建立在生物医学、信息技术、统计学、管理学等多学科基础上的一门交叉性的学科，在实际中，真正了解并掌握、精通信息科学知识的专业人才非常少。为了真正实现医学信息化并促进多学科的研究与教学，于2009年美国的特拉华大学创立了生物信息学与计算机生物学中心，这一中心集中了来自美国的5个学院的60多名知名教师，并创立了负责多个生物信息学教育的研究项目。纵观我国高校的现状，还尚未成立专门的医学信息专业，或者是生物医学与信息学相交叉的学科专业。在生物医学研究领域中的一些复合型研究人才大部分是由学生自己自学而成的，或者是由不同学科的导师共同培养而成的。这种状况就造成我国医疗信息化应用人才的严重匮乏，并为我国医疗信息化人才的培养带来了阻碍。不过我们坚信，在不久的将来，我国的医学教育界一定会认识到这一问题。
3.信息时代医学信息化的发展前景
3.1 医学信息化正朝着远程医疗与区域医疗的信息化发展
早在上世纪90年代，我国就曾经提出过实现远程医疗的发展，很多偏远地区的医院与大城市中具有实力的综合医院之间建立了远程医疗咨询会与会诊联系，但是由于当时采取的是调制解调器的电话网络或较高成本的卫星传输信息，在实际应用中很难得以实现，因此也就未在全国范围内进行推广。进入信息时代，随着互联网技术的发展与计算机技术的进步，网络音频技术、视频会议技术等在医学界得到广泛的推广，并实现了远程医疗教育，从而推动了我国医学影像信息的异地远程传输，进一步推动了我国的远程医疗发展。随着医学界对信息共享、电子病历等问题的探讨与研究，我国医学信息化逐渐向着区域医疗卫生信息化的方向发展。
3.2 数字化医院是医学信息化发展的必然趋势
目前对于数字化医院的定义至今还尚无定论，从一般意义上来看，它与医学信息化所寓意的实质性内容并不存在本质上的区别。目前，我国以病人为中心的HIS建设还处于初级阶段，虽然已经在很多方面发挥了重大作用，但是还远远不能满足病人、医护人员、管理者实现方便、低廉、高效、安全的就诊环境与模式，因此，数字化医院的发展还需要建立信息化条件下合理的诊疗流程与复合业务的需求。总之，实现数字化医院在研究、开发、应用方面还存在很大的发展空间。
总之，目前我国医疗领域信息化应用还属于起步阶段，还存在一些问题。但是我们坚信，在不远的将来，在我国政策的推动下、在信息科学技术的不断发展下，信息时代医疗信息化的发展将不断深入，将在我国生物医学领域中得到不断地发展与进步。
参考文献
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ChinaGrid从2002年8月开始筹备,2003年1月正式进入建设阶段,连通了国内13个省市的20多所著名学校,其中12所高校作为最初参建者,都建立基于高性能计算系统的ChinaGrid主节点,并协办开发了核心的ChinaGrid公共支撑平台软件(CGSP)。不过,由于各节点的建设全部由参与建设的高校自筹资金,资金相对缺乏,而且各节点的计算资源主要是各高校自用,从某种程度上说,使得ChinaGrid资源的全面共享和应用的深入发展受到了一定限制。
2009年,ChinaGrid将启动二期建设,目标是建立6个大型的数据中心,同时建立涉及材料、能源、气候环境、媒体计算、网络行为等领域的8个重点学科网格,并且要开发一些用于网格的公共软件,更有效地实现集群的调度。
“由于资金有限,ChinaGrid二期只能先建立8个学科网格。在ChinaGrid二期建设过程中,我们将把与各学科相关的资料、开源工具等都放到网格中去,为老师、学生提供一个资源库。另外,我们要充分利用ChinaGrid网格计算平台的优势,为那些计算资源缺乏的学校提供网格计算资源。”郑纬民介绍说,“目前,ChinaGrid主要是为教育系统内部的用户提供教育和科研方面的服务。”
在学术年会上,来自墨尔本大学的拉库马尔•巴亚博士介绍了云计算技术的最新发展情况,并阐述了建立以市场为导向的云计算架构的理论。今天,关于云计算的定义众说纷纭。拉库马尔认为云计算具有以下特征:云是一种并行、分布式系统,云是通过内部连接和虚拟化组成的计算系统,云可以实现自动配置,云表现为一个或更多统一的计算资源,云的最终落脚点是服务。虽然云计算还要解决很多问题,如安全、可用性、风险管理、可靠性、可扩展性等,但是拉库马尔认为,建立以满足客户需求和市场为导向的云计算架构已经变成了现实。
“未来,人们还可以建立一个云的网格,跨越云及其他IT资源,对时间和成本进行优化,找到资源与价格的平衡点。”拉库马尔表示。“从技术实现上看,云与网格的差别不大,都是并行的、分布式的系统。”谈到网格与云计算的关系,郑纬民表示,“网格是将所有的计算中心连接起来做事,强调的是资源共享,而云计算强调的是服务;网格的特点是利用多个地方的资源,强调通用性,而云计算大多表现为专用服务,以一个地方或一种服务为主,比如谷歌就是一朵搜索云,ChinaGrid二期要建设的8个学科网格也可以看作是8朵云。”
高性能计算超越摩尔定律
ChinaGrid的建设目标是将网格计算与高性能计算技术融合起来,为国内高校的教学和科研工作提供先进的技术服务平台。从以前只有少数科研机构采用高性能计算机到现在高性能计算机已经成为许多院校必备的基础设施,高性能计算机大规模进入中国高校正是高性能计算走向商业化、普及化的必然结果,也为英特尔在高性能计算领域的快速发展提供了契机。在2008年中国高性能计算机性能TOP100排行榜中,上榜的国内高校的高性能计算机多数采用了英特尔架构。
“目前,全球1/5的CPU都是用于高性能计算。”英特尔公司服务器平台事业部高性能计算业务总经理理查德•戴考特表示,“高性能计算领域是IT新技术的试验田,比如Linux、集群、InfiniBand等新技术的应用都是从高性能计算开始的。人们对于性能的追求是永无止境的。高性能计算的发展已经超越了摩尔定律,它将引领着未来IT技术的发展。”
ChinaGrid一期部署的5种应用网格对计算性能的要求十分苛刻,比如海量信息处理网格、计算流体力学网格上运行的应用本身就是传统的高性能计算应用。随着二期8个学科网格的加入,用户必然对ChinaGrid各节点的高性能计算系统提出更高的性能要求,以获得更佳的服务响应速度。以高性能计算机的核心CPU为例,英特尔在产品上不断推陈出新,刚不久的至强5500的计算性能是上一代至强5400的两倍,而且通过引入英特尔快速通道互联技术及集成DDR3内存控制器,使其服务器平台上内存及芯片组之间的带宽比至强5400提高了数倍。这些新特性使得至强5500无论在面对运算敏感型还是带宽敏感型的计算时都能游刃有余。在今年6月公布的TOP500排行榜上,33台基于英特尔Nehalem的高性能计算机上榜,其中有两台还进入了TOP20,而这一成绩是在Nehalem仅三个月后取得的。据了解,南京大学已经准备采用至强5500构建计算能力为35万亿次的高性能计算系统。
据理查得透露,2010年,英特尔将推出Nehalem EX,其性能、内存比上一代至强7400都有大幅度提高,不仅可以应用于高性能计算,也可以用于普通的商业应用。理查得表示:“Nehalem EX的推出将开创高性能计算领域的新格局。以前,胖节点系统的应用于并不多,而Nehalem EX最突出的特点在于,不需要节点连接器即可轻松构建8路系统,这必将促进胖节点的部署。在高性能计算系统中,单节点一定要保证最高的性能。胖节点的好处很多,比如减少节点总数,从而减少连接和进程,系统更稳定,而且可以有效节省能耗。”
高性能计算机是一种工具
在中国,教育科研领域一直是高性能计算发展的源动力。但是近两年,在全球范围内,高性能计算的应用发生了很大变化,高性能计算与金融、制造、动漫等商业应用的结合越来越紧密,其增长速度也超过了教育科研领域。在中国,这种趋势也越来越明显。理查德认为,由于传统制造业融入了更多设计的部分,未来制造业将成为中国高性能计算领域一个新的增长点。
ChinaGrid的长远目标是建成全国乃至全球最大、最先进和最实用的网格系统之一,不仅覆盖高等院校,还将包括全国中、小学校和其他教育科研机构。ChinaGrid建设和应用规模的扩大,必将引发更复杂和多样化的需求,用户也将面临更多挑战,比如更高的计算性能,在性能提升与节能减排之间寻找平衡点,应对处理器多核架构普及可能带来的软件开发及优化方面的压力等。
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数据挖掘是在信息的海洋中从统计学的角度分析发现有用的知识，并且能够充分利用这些信息，发挥其巨大的作用，从而创造价值，为社会生产服务。数据挖掘工具能够扫描整个数据库，并且识别潜在的以往未知的模式。
1 数据挖掘
数据挖掘是与计算机科学相关，包括人工智能、数据库知识、机器学习、神经计算和统计分析等多学科领域和方法的交叉学科，是从大量信息中提取人们还不清楚的但具有对于潜在决策过程有用的信息和知识的过程[1]。数据挖掘能够自动对数据进行分析，并归纳总结，推理，分析数据，从而帮助决策者对信息预测和决策其作用[2]。
对比数据挖掘及传统数据分析（例如查询、报表），其本质区别在于：前者在没有明确假设的前提下通过挖掘信息，提取有用的资料，并提升到知识层面，从而帮助提供决策支持。所以数据挖掘又称为知识挖掘或者知识发现。数据挖掘通过统计学、数据库、可视化技术、机器学习和模式识别等诸多方法来实现丛大量数据中自动搜索隐藏在其中的有着特殊关联性的信息[3]。
2 数据挖掘技术
数据挖掘有许多挖掘分析工具，可以在大量数据中发现模型和数据间关系，常用数据挖掘技术包括：聚类分析和分类分析，偏差分析等。
分类分析和聚类分析的主要区别在于前者是已知要处理的数据对象的类，后者不清楚处理的数据对象的类。聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里，聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。分类分析是预先假定有给定的类，并假定数据库中的每个对象归属于这个类，并把数据分配到这个给定类中。通过分析训练集中的数据，准确描述每个类别，并进行建模、挖掘分类规则，并依据该分类规则，划分其他数据库中的数据类别。聚类分析是非监督学习，不依靠预先定义的类和带类标号的训练数据集，实体对象集合依照某种相似性度量原则，归纳为若干个类似实体对象组成的多个类或簇的过程，不同类中的数据尽可能存在差异，同类中的数据之间各个数据尽可能相似。
存在大量数据的数据库中，数据中存在着偏差，而在偏差中也包括了大量的知识。偏差分析是当数据库中存在异常行为，就显示出要采取预防措施；否则，正常的变化，则需要更新数据库中的记录[4]。
3 数据挖掘方法
要的数据挖掘方法包括决策树、遗传算法、人工神经网络、近邻算法和规则推导等。通过描述和可视化来对数据挖掘结果进行表示。
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。着决策集的树形结构代表决策树，树型结构表示分类或决策集合。决策树是采用自顶向下的递归方式，树的非终端节点表示属性，叶节点表示所属的不同类别。
遗传算法是基于种群“多样性”和“优胜劣汰”原则等进化理论，模拟生物进化过程的全局优化方法，将群体中将较劣的初始解通过复制、交叉和变异3个基本算子优化求解的技术，在求解空间随机和定向搜索特征的多次迭代过程，直到求得问题的最优解[5]。
人工神经网络对人脑神经元进行模拟，依据其非线形预测模型，通过模式识别的方式展开，获取的知识需要存储在网络各单元之间的连接权中。人工神经网络能够完成分类和聚类等挖掘[5]。
关联规则是进行数据挖掘的重要的可悲发现的知识，对于两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，并对其进行可信度的分析，挖掘其中的关联关系。这对于发现数据中存在的各种有用的信息，发现其数据模式和特征，然后发现目标行为具有重要意义。
4 数据挖掘的应用
在医学领域，科学家从异构和分布式基因数据发现的基因序列的识别、发现基因表达谱数据中的差异表达基因，疾病不同阶段的致病基因等，运用各种数据挖掘技术了解各种疾病之间的相互关系、发展规律，总结治疗效果这对疾病的诊断、治疗和医学研究都是很有价值的。在零售业/市场营销，通过对顾客购物篮的分析，把顾客经常同时买的商品放在一起，帮助如何摆放货架上的商品，挖掘购买商品的关联关系，规划如何相互搭配进货，促销产品组合等商业活动[6]。
数据挖掘在生物信息学中有着广泛的应用。生物信息学就是通过对生物学实验产生的海量数据，进行分类、处理、分析和存储，达到深入理解生命科学中基于分子水平的生物信息的生物学意义。如差异基因表达检测的基因芯片，就是具有高通量的特点，并同时能够产生许多生物学数据，在其中蕴含着丰富的生物学意义。分析和挖掘基因芯片数据，检测差异表达基因在不同环境条件的异常表达值，能够生层次的了解生物学知识，提高对生命科学研究的科学性和效率。对癌症差异基因的分析结果分析，能够更好的检测有关疾病，并根据相关疾病的基因特性，就能有针对性的进行个体化治疗，开发个体化的新药。
进入2013年，有许多媒体都在称之为“大数据元年”。大数据也就是拥有庞大的数据信息，事务数据量大规模增长，而且大数据是要处理大量的非规范化数据，数据挖掘和分析是必不可少的。爆炸性的大数据的产生，可能会改变人们的思考方式，也重塑了人类交流的方式[7]。
5 结语
数据挖掘技术能自动分析数据，广泛应用于各个企事业单位，分析调查大量数据，分析企业经营对社会，经济和环境的综合影响，并预测企业未来的发展趋势，从数据仓库中揭示出数据之间的潜在价值的规律性，形成知识发现，为决策管理提供依据。
参考文献
[1] 孟晓明.浅谈数据挖掘技术[J].计算机应用与软件，2004（8）.
[2] 丁样武，杨莹.数据挖掘在医学上的应川[J].郧阳医学院学报，1999（3）：130-132.
[3] 黄晓霞，萧蕴诗.数据挖掘集成技术研究[J].计算机应用研究，2003（4）：37.39.
[4] 王阳，张春华.数据挖掘技术、应用及发展趋势[J].信息化与网络建设，2003（4）.
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1宏基因组学研究方法
宏基因组学的研究方法主要有：环境样本的采集、宏基因组DNA的提取，高通量测序、所得序列的比对检索分析，以及进一步进行微生物物种结构和功能分析。其中，提取DNA要尽可能地提取出样品中所以微生物的基因且保持基因片段的完整，目前的提取方法主要有直接裂解法和细胞提取法。随着第二代测序技术的发展，宏基因组数据呈现出序列短小、通量巨大的特点，一方面蕴含更为丰富的环境微生物遗传物质信息，极大拓展了微生物学研究与应用领域，另一方面也为分析处理带来前所未有的挑战。
2宏基因组学的应用
在短短几年内，高通量宏基因组数据研究已渗透到各个领域，包括基础微生物学、海洋学、土壤学、医学等，并在医药、替代能源、环境修复、生物技术、农业、生物防御及伦理学等各方面显示了重要的价值[2]。
2.1基础微生物学研究
宏基因组为基础微生物学研究打开了新局面，得以快速准确地探测新基因、发现新物种（如未知病原体等）以及准确认识微生物群落的物种构成及其功能结构。由于自然界中大多数微生物物种及其生物量是未知的，其中大量微生物采样困难、培养效率低下，这极大限制了传统微生物学的研究与发展，而高通量宏基因组数据的产生则突破了这一束缚。通过分析高通量宏基因组数据，包括序列比对、De Novo组装、GO分析等等技术，无需经过提纯培养，就能探测新基因、新物种，为微生物环境工程、疾病诊断治疗奠定基础。
2.2海洋学和土壤学研究
海洋和土壤中包含大量微生物，它们与生态环境关系密切。目前通过采用土壤、海水等环境样品，获取高通量宏基因组数据，探测其中微生物的组成及功能分布，能够对导致生态环境变化的因素有更深入的认识。如利用来自海洋石油污染区的微生物高通量宏基因组数据，分析其微生物相对丰度，可以有效探测石油降解细菌及其生态关系网，为污染治理提供新思路。利用来自豆类植物附近土壤测取的宏基因组数据，分析其中固氮菌含量及其关联因素，有助于设计提高豆类产量种植模式。高通量宏基因组数据为认识复杂的微生物群落构成及其功能提供了可能，且必将在研究生物多样性和微生物环境工程中发挥重要作用[3]。
2.3医学研究领域
高通量宏基因组数据在现代医药学中扮演着极其重要的角色，一方面通过疾病样本的宏基因组分析，可以确定病原体或致病基因及其与其他因素之间的关联，为疾病治疗提供可能；另一方面利用宏基因组数据筛选在医药业中具有重要应用价值的基因及其产物，促进医药发展。如利用取自不同牙周炎病况病人口腔高通量宏基因组数据，分析处理得到各样本微生物相对丰度数据，比较不同牙周炎病况下的微生物整体分布情况，揭示出牙周炎与口腔微生物群落的生物多样性和关联网络之间有显著联系。
3结语
随着高通量测序技术的迅猛发展，宏基因组分析已经成为探索自然环境中微生物物种和功能组成的重要手段之一，是研究微生物群落的利器。宏基因组分析手段无需经过复杂严苛的实验室培养过程，直接利用第二代高通量测序技术，快速产生成千上万的自然微生物DNA序列的短读片。但是高通量宏基因组数据也给研究带来挑战。它呈现出序列短小、通量巨大的特点。此外，高通量测序技术的准确率低于传统测序技术，亟需完善的概率统计模型和有效的算法实现[4]。
在应用前景方面，随着组合生物合成技术和纳米技术迅速发展，可以考虑将宏基因组学技术与之结合，利用纳米技术人工合成由宏基因组学的方法探测所得新兴基因，促进天然活性产物的开发及挖掘，进一步促进微生物工程的发展。
参考文献：
[1]许忠能著.生物信息学[M].北京： 清华大学出版社，2009.
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SU Shao
（School of Materials Science and Engineering， Nanjing University of Posts & Telecommunications， Nanjing Jiangsu 210023， China）
【Abstract】“Bioelectronics” is a newly elective course， which has opened for different postgraduates. Bioelectronic is an emerging and fascinating interdisciplinary， covering many areas of research， has become a research hotspot. This elective course aims to broaden graduate research horizons， learn about the latest frontior research and develop students' innovative spirit and overall quality. In this paper， we discuss the experiences of the research fields of bioelectronics， reference books， teaching object， course content and teaching methods and prospect the future development of the electives course.
【Key words】Bioelectronics； Postgraduate elective course； Teaching explore
0 前沿
生物电子学（Bioelectronics）是以生物学和电子学为代表但又涉及化学、物理、材料及信息技术等许多学科和高新技术相结合的一门新兴交叉学科。电子信息科学技术和生物科学（含医学科学）是十分重要的两个学科领域，它们对科学技术进步和经济发展，乃至于对人类的社会生活方式都将产生深刻而重要的影响。生物电子学的发展充分体现了上述两个学科的相互依赖和和相互促进的关系。生物电子学自20世纪50 年代诞生以来，发展迅速，领域不断拓宽，地位日益重要，已经展示了广阔的发展前景[1-2]。子学的研究领域大致可以包括如下7个方面：（1）生物信息检测；（2）生物医学信息处理；（3）生物系统建模和仿真；（4）场与生物物质的作用；（5）分子和生物分子电子学；（6）生物信息学；（7）生物医学仪器。近20年来，随着各种新原理、新技术和新方法不断地应用到生物电子学的研究中，生物电子学的发展日新月异，目前越来越的科研工作者聚集生物电子学方面的研究。
1 研究领域
生物电子学作为新兴的交叉学科，发展迅猛，涉及多个研究领域。国外的大学很早就开展生物电子学的相关研究。如英国的克兰菲尔德大学，其生物电子学方面的研究就包括生物信息学、生物传感器与生物诊断、环境与健康、环境与自然、环境与安全、智能材料和转化医学等。我国在1985年，由韦钰院士创立了分子与生物分子电子学实验室，通过20年的发展，2002年，东南大学生物电子学国家重点实验室开始建设。目前，该重点实验室的发展目标是瞄准生物电子学的国际发展前沿，开展应用基础研究，侧重综合应用信息科学领域的最新成果，发展生物领域研究的新方法和新技术，并用于探究生命过程的本质，揭示重大疾病的机制，为医学发展开辟新途径。该国家重点实验室以生物信息材料与器件、生物信息获取和传感、生物信息系统和应用为主要研究方向，研究内容涉及分子（纳米）有序材料及其制备、分子有序结构的组装与表征、分子/纳米器件、生物/纳米材料及其应用、植入式电子器件、单分子与单细胞检测、生物传感器、微阵列芯片技术、微流体生物芯片、生物信息学、仿生信息处理系统及应用、脑信息系统的建模和应用等。
2 教材选择
本课程是专业选修课，开设对象是低年级的硕士研究生和博士研究生。相对于本科生，研究生具有良好的自学能力和独立思考能力，因此，如何选择实用、全面和专业的参考教材尤其重要。目前，国内还没有《生物电子学》课程的材，很多医学专业的高等院校选用的是生物电子医学方面的教材，并不能很好的满足普通高校本科生或者研究生的课程需要。因此，在依据本学校和本学院的专业设置（材料物理、材料科学和信息显示等专业），以及本学院教师的科研方向，选用了以色列著名科学家Itamar Willner为主编，汇集了众多在生物电子学方面的专家编著的《Bioelectronics》[3]教材，从生物电子学的定义，生物电子学的发展和研究领域等方面，并结合当前热门生物电子学方面的科研资料和科研文献，多方位、多角度的向研究生展示生物电子学的研究内容、研究方向、研究前沿和研究热点。这样的安排，让研究生从一开始就接触科学前沿，开阔了眼界，更好的领悟科学的真谛。
3 授课对象
《生物电子学》是硕士和博士研究生的专业选修课程，目前选修本门课程的学生的专业跨度很大，有材料化学、材料物理和高分子材料与工程等不同专业。我们开设本门课程的宗旨是让不同学生都了解什么是生物电子学、当前生物电子学发展到怎样的阶段和生物电子学涉及的研究领域。通过对这些方面的学习，结合各自的研究背景，将生物电子学领域的研究内容糅合到各自的科学研究中，实现科学创新，更好更快的进行科学研究。
4 授课形式和课程内容
本门课程为研究生专业选修课，在授课形式和课程内容上有别于本科生的专业必修课。在充分考虑研究生具有良好的自学能力和理解能力的基础上，我们决定将本门课程的课时设置为32学时，分8次课完成。课题上以授课和讨论两种主要形式进行，设为8个不同的生物电子学版块，以讲座形式进行教学，并同时让研究生依据各自的研究背景，以每次课所要将的内容为主线，做好课下准备，带着问题有针对性的进行实时讨论。本着“科学性、系统性、实用性”的原则，我们确立了具体的授课内容，主要包括以下内容：概论部分、生物传感器、生物芯片、活体生物发光和荧光成像技术、微流控芯片体外诊断、临床即时检测仪器和DNA纳米技术等。在讲授这些专题的同时，结合大量的最新科研的前沿和热点文献，循序渐进，生动直观的介绍生物电子学方面的知识，使课堂教学更为生动、丰富。
5 教学方法
为了使研究生能在有限的课时内掌握老师所教授的内容，并能学以致用，就必须要运用灵活多样的教学方式，如：多媒体教学、互动式教学、理论联系实际等方法。由于生物电子学涉及多个研究领域，书本上的基础知识往往较为枯燥、抽象，不能很好的吸引研究生的求知欲望。因此，本门课程主要以多媒体教学为主，辅以互动式教学。在讲解科学前沿和热点时，利用多媒体技术在功能上、空间上及时间上交互的便利性，直观生动的将各种原理示意图、实验结果甚至影像资料展示给研究生，将抽象、枯燥的科研问题直观、形象又深入浅出的解释给学生，激发学生的学习兴趣。
为了提高研究生的学习主动性，让研究生参与到整（下转第24页）（上接第16页）个教学环节中，此时教师与学生不再说简单的传授与接受的关系，而是双边的互动关系。在课堂上除了老师有针对性地向学生提问外，学生也可以随时向老师发问，通过互动式教学，使学生最大限度地参与教学活动，积极思维，培养了主动探索、勇于创新的意识。
6 结语
目前《生物电子学》这门研究生选修课程还处于不断探索和改革阶段，作为专业教师，责任任重而道远，今后除了要不断提高自身的业务素质，不断实践、不断总结，还要依据不断变化的科研环境和教学环境，及时与学生沟通，把《生物电子学》课程的教学工作开展的更有深度、更有效果、更受研究生喜爱，为研究生开拓眼界、提升创新思维作出贡献。
【参考文献】
篇11
充分使用各种药物大数据资源，将药物化学研究的相关数据库应用到药物化学的教学中，其中包括scifind-er、chembl、drugbank等。SciFinder数据库可以透过网络直接查看《化学文摘》自1907年以来的所有期刊文献和专利摘要，以及八千多万的化学物质记录和CAS注册号。Chembl数据库是欧洲生物信息研究所（EBI）开发的免费在线数据库，从大量文献中收集各种靶点及化合物的生物活性数据，为研究者提供了一个非常便利的查询靶点或化合物的生物活性数据的平台。Drugbank数据库中包含了现在上市的或者正在做临床研究的药物的药代、药效、靶点等相关信息。通过该数据库，学生可以快速了解药物的合成方法、适应证、作用靶点等信息，同时学生也可以通过查阅相关数据库了解类似结构骨架的化合物在药物研发中的研究发展历史和最新的研究前沿。在具体的教学实践中，作者安排了1次讨论糖尿病药物的课程，将学生分成两组，分别在数据库中查找葡萄糖苷酶抑制剂和DPPIV抑制剂的临床应用情况、化合物的合成方法、目前的研究前沿。以项目讨论的方式，分别介绍了这2类药物的情况，充分调动学生的学习积极性，取得了良好的效果。充分利用各种教学科研软件，将现代化教学方法手段应用到药物化学教学中。从2009年开始，笔者所在的教研室编制标准化幻灯片（PPT）课件，并根据每年的科学前沿，更新PPT的内容。此外，作者也在尝试使用其他软件来表现药物化学教学中设计的药物、蛋白结构，包括Chem3D、PyMol等软件。其中，Chemoffice中的Chem3D是一款三维立体分子结构的演示软件。Chemdraw可以从二维的角度观察药物逐步的优化过程，展示药物合成的方法，而Chem3D能够更加直观地从立体上来考察和展示药物功能团变化给立体构型上带来的改变。PyMol是一款显示和分析分子三维结构的软件，应用PyMol软件可以图形化地表达分子动态过程，不仅可以用球棍、飘带等多种方式显示分子三维结构，也可以对蛋白质三维结构进行编辑、修改、显示，更为重要的是还能够清晰的展示显示药物与受体的结合原理，并能够以三维图形的方式展示分子相互作用的动态过程，使得原本抽象的教学内容直观而又形象地呈现出来。在课程的各个章节的PPT课件中均使用PyMol软件制作蛋白、小分子的三维结构图。通过各种软件的辅助，负责的药物结构、特殊的构效关系，许多语言难以描述的内容，变得形象生动，降低学习难度，突破教学难点，使学生对药物结构有更直观形象立体的了解，加深学生对知识点的理解和掌握。随着大数据产生，云计算的概念和运用越来越广泛，将云计算的教学平台用于现代化的教学中，能够有效的整合利用计算资源，降低了基础资源建设中巨大的软、硬件成本。同时，云计算教学平台能够加速药物设计相关知识更新速度，追踪科学前沿，实现个性化教学的实际需求，将理论知识和科研实践有机地结合起来，能极大地提高学习效率。作者所在的教研室，搭建了药物化学云计算网络课程，学生在登陆云计算服务器后，不仅能够通过网络复习上课课件，也能够通过网络进行课后练习并进行在线作业提交、提问。教师能够通过云计算网络回答学生问题、了解学生学习情况。除了云计算平台之外，云服务辅助教学平台对于信息化教学尤为重要。云服务辅助教学的理念使得课后辅导工具变得多样化，通过时下流行的交流工具如QQ、微信，不但可以保证教师和学生之间的畅通交流，也可以促使学生间的交流。教师可以通过截图、群发辅助学习资料等方式，共享学习材料和经验，提高学生学习效率。同时，教师也可以通过学员的QQ、微信发言提问情况全方位的掌握学生的学习状况。此外，作者也将药物设计相关的最新文献通过群共享的方式分享给学生，同时也加上自己的对文章的创新点的点评意见，培养学生的追踪科学前沿的习惯和科研创新的能力。
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Discussion on Traditional Chinese Medicine Informatics
Yu Sanhong， Huang Huifen， Yi Zhaoxu， Gong Youlan
（Literature Information Research Institute of Hunan Academy of Traditional Chinese Medicine， Hunan Changsha 410006， China）
Abstract： The establishment of Traditional Chinese Medicine （TCM） informatics is an inevitable trend of TCM science development. This paper describes the basis of subject construction， definition， basic framework and major research direction of TCM informatics， and puts forward the prospect for the development of TCM informatics.
Key words： TCM informatics； basic framework； research direction
信息科学已经成为21世纪最具有生命力的科学，也是衡量各国科技发展水平的一项重要指标。计算机的诞生及其飞速发展，为科学技术进步提供了前所未有的强大的技术支持和运算储存功能[1]。因此，以计算机为主要工具的现代信息学在应用复杂的数学方法分析大量数据方面具有先天的优势[2]。从20世纪70年代开始，信息科学与其他学科交汇融合形成了多个新兴学科，如生物信息学、化学信息学、材料信息学、医学信息学等，在多个领域中发挥了促进创新发展新学科的作用。随着信息科学的迅速发展，中医药学也以前所未有的步伐迈向现代化，研究手段越来越丰富，获取的信息数量与日俱增[3]。但是，在多数情形下，数据并不都是有价值的。因此，如何从错综复杂、内涵丰富的数据中提取出有用的信息，如何运用信息处理技术和研究方法来处理和分析这些有效信息，如何发现和解析隐含在海量数据中的客观规律，以及如何利用这些数据并将其转化为有效信息最终来指导现代中医药的研究是学科发展中亟待解决的问题。我们现在碰到的许多中医药研究问题的复杂性已经大大超出中医药学研究的能力范畴，依靠现有的研究思路和方法很难突破[4]。这就给所有中医药研究者提出严峻挑战的同时，也给新学科的萌芽创造了历史机遇。处于历史性跨越发展时代的中医药研究
人员也希望拥有更为现代化的研究手段，并且期待这次变革能够促进解决中医药复杂体系辨识的难题[5]。
1 中医药信息学的建立基础
现代科技发展离不开信息科学。伴随着越来越多的学科与信息学交叉融合，孕育形成了新的学科[1]。如今的中医药学出现了大量难以解决的问题，需要依靠其他手段来突破其学科界限。将信息技术应用到中医药学中能使许多难题迎刃而解。所以，中医药信息学的建立是中医药学科发展的必然发展方向[6]。
中医药学与信息学的共同理论基础都是对动态现象运动规律的认识。信息学的方法就是运用信息，把系统的运动过程看作信息传递和转换的过程，通过对信息流程分析并处理，获得对某种系统运动过程的规律性认识的一种研究方法。信息方法的特点是用信息概念作为分析和处理问题的基础，它完全抛开研究对象的具体结构和运动形态，把系统的有目的性的运动抽象地转换为一个信息的过程，即信息的输入、存储、处理、输出和反馈过程。而中医药学的观念是中医药学对于人体自身的完整性及人与自然、社会环境的统一性的认识。中医整体观认为，人体是一个由多层结构构成的有机整体，构成人体的各个部分之间，各个脏腑形体官窍之间，结构上不可分割，功能上相互协调、相互为用，病理上相互影响[7]。
信息学强调运用信息方法对复杂事物进行分析研究时，不必对事物的具体结构加以具体分析，而是对其信息流程加以全面地考察，重点强调其在与环境交互作用过程中的动态功能，从而获得关于事物整体 的信息。但信息方法并不是切断系统之间的联系，也不是用孤立的、局部的、静止的方法研究事物，更不是在剖析的基础上进行简单机械地综合，而是直接从整体出发，用联系的、全面的、转化的观点去综合分析系统运动过程，这就是信息方法的整体准则。因而，中医药学与信息学的结合点就在于此。信息方法是核心，整体准则和功能准则是保证信息方法能够正确实施的法则，信息方法与两个准则交互作用，一起形成了完整的信息方法论体系[7]。
2 中医药信息学的定义
中医药信息学是中医药学与信息学交叉融合产生的一门新兴学科，它是基于动态现象运动规律理论，遵循整体准则和功能准则，运用计算机与网络等技术，研究中医药学领域信息现象和规律，对中医药信息进行表述、管理、分析、模拟和传播，以实现中医药信息的获取、转化与共享，揭示中医药信息的实质以及内在联系为目标的一门交叉科学。随着计算机和网络的普及，中医药学与信息科学不断碰撞、交叉甚至融合。两者都不是从具体结构上对事物加以解剖的具体的分析，而是重视从整体上、动态中去观察和研究事物，从而获得关于事物动态现象的运动规律和整体认识。这既是信息方法的功能准则和整体准则，也是中医学的整体观。拥有共同的理论基础，也有相似的方法学，促使两个学科在交叉融合过程中逐渐形成了中医药信息学[8-9]。
3 中医药信息学的基本框架
中医药信息学主要由中医药信息技术的研究、信息标准化的研究、信息有序化的研究、信息获取方法的研究、信息交流的研究、图像分析与处理技术的研究、信息系统的研究等多方面研究构成[5]。而学科的基础研究具体包括以下三个方面：①对构成中医药信息学的基础理论和支撑条件各学科的研究；②中医药信息学理论基础的研究；③中医药信息学方法论的研究[10]。
4 中医药信息学主要研究领域和方向
中医药信息学主要研究领域和方向有三个[3]：
4.1 基础领域的研究方向
包括三个方面，研究中医药信息学的支撑科学，包括中医药学、信息学、管理学、信息管理等；研究中医药信息学理论，包括中医药信息论、中医药知识整合论和中医药信息学原理；研究中医药信息学方法论，包括信息学方法、整体准则、功能准则，研究中医药信息学学科框架[11]。
4.2 技术领域的研究方向
包括中医药信息收集技术、中医药信息存储技术、中医药信息处理技术和中医药信息输出技术。
4.3 应用领域的研究方向
主要包括中医药信息标准化研究、中医药知识体系计算机表示与模拟研究、中医药数据分析与利用研究和中医药文献信息资源研究等。
5 展望
将信息数字化与网络化技术引进中医药学中能明显提高中医药信息共享的能力，从而明显改善中医药信息获取、转化与共享能力不足的问题，能极大地推动中医药学的发展。中医药信息学的发展与成熟，开启了中医药传统经验管理转向新型知识管理的新篇章，标志着中医药学在传统获取信息及利用信息手段上即将开始一次革新，同时也成为中医药诊疗手段与经验传承进入飞速发展时代的里程碑。
参考文献
[1]董伦红.体育信息管理的理论构建及应用系统开发研 究[D].北京，北京体育大学，2002.
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[3]刘海波，彭勇，肖培根，等.当前中药数据库建设中的几个问题[J].世界科学技术-中医药现代化，2009， 11（3）：339-343.
[4]崔蒙.中医药国际化发展战略研究[J].中国中医药信息杂志，2001，8（8）：2-4.
[5]崔蒙，尹爱宁，李海燕，等.论建立中医药信息学[J].中医杂志，2008，49（3）：267-269.
[6]崔蒙.试论中医药信息学及其相关信息学科[J].中国中医药信息杂志，2002，9（8）：89-91.
[7]岳剑波.信息管理基础[M].北京：清华大学出版社，1999.
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[9]段青，康小梅.中医新兴与交叉学科的发展应用概述[J].光明中医，2011，26（10）：2152-2155.
篇13
可以利用简单的多步计算和小的组合问题的例子融入计算思维的培养过程。通过这些例子来传递计算机科学的一些基本概念和思想，计算是一个广义的概念，它包括不同的任务、概念和技术。同样，计算思维涉及广泛的方法和技能。提出和理解不同种类的计算思维，并通过不同领域中的实例来识别计算思维的差别和相似性。在计算思维学习的过程中，还应当使用适合的计算思维语言。例1：介绍乘法，两个常见的概念是“乘法重复加法”和“乘法满换律”。利用乘法的定义，可以介绍两个计算的概念：迭代和效率。我们或许可以解释符号“+”的每一次应用都是一次迭代，并且当这种操作是交替的时候，乘法的两种表示形式的效率可能是不同的。比如可以进行下面的练习。①对于每一个乘法，把它写成重复加法然后写下答案。同时也记下迭代所需的数量。②写乘法交换两个数字，比如6*3和3*6，比较所需的迭代次数。哪一个是更有效率呢？例2：阅读理解，在培养英语阅读理解能力时，有一种将句子排序的训练，比如，a：Idon’twantpizzaagainforalongtime.b：Iatetenpiecesofpizza.c：Laterthatnight，Igotsick.d：Ifeltveryfull.下面哪个排序的选项是正确的?1）a，c，d，b2）d，c，b，a3）b，c，a，d4）c，a，d，b5）b，d，c，a这5个可能性的排序，每一个可以视为一个状态，构成了问题的搜索空间。为了解决这个问题，我们可以单独检验每个状态，也可以使用分治的方法来删除不正确的答案。可以对学生提出以下的启发式问题：b和c的正确顺序是什么；在搜索空间中出现错误的b和c的顺序的状态有哪些；还有哪些可能的状态没有列出，等等？实际上，这些问题的引入和启发都渗透着计算机科学中以启发式搜索的方式求解问题的思想。例3：公式推理，学生在中学时代已经熟练掌握了基本代数，也逐步在各种课程如物理、化学、天文学和生物学中引入方程的使用。我们应该充分地利用这些学生熟知的简单的公式来讲解计算思维的核心技能——功能抽象和程序性问题的解决。比如，物理中加速度的定义，即单位时间内速度的变化。本质上，加速度a可以表示为一些变量的输出函数，a=v/t，加速度也可以作为子过程出现在一些基本的物理公式中，如牛顿第二定律F=ma。这种抽象推理功能，数据输入，函数组合是直观的、简化和有力的。概念的集成帮助学生加深了计算思维普遍性和无处不在的认识，此外，传递了计算思维的技能在各种领域中是必不可少的。例4：跨学科的项目，一个有趣的跨学科的项目是旅游宣传册。这个问题需要学生运用语言艺术、数学和社会研究（如地理）。这是一个规划问题，必须考虑距离、时间、费用、感兴趣的可能目的地等约束。学生不仅要提交完成的规划，还被要求说明如何表示约束，如何计算关于目标函数的最优解等计算思维活动。例如，一个目标函数是在满足旅行者“开心”的约束下最大化旅行团的利润。除了通过传统的主题明确计算思维和计算思维语言的集成，还要将信息处理引入到实例中。例5：小组课题，分组工作在科学课程是很常见的。通常都按照任务进行分组：每个小组成员负责一个或两个任务（如，数据记录，报告书等），数据交换的情形就对应着接口和封装的概念。如果项目报告必须协作（同步或异步）完成，就可以融入锁定和消息传递等概念。在本节的例子，计算机没有作为明确讨论一部分。事实上，在计算思维和计算思维语言的引入和培养过程中，学生是计算的智能体。这里的重点是帮助学生像计算机一样更加智能和高效地处理问题，不是强调如何去实现计算，而是将计算机科学的知识和课程渗透到涉及信息处理的各学科中。
