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時間：2023-08-29 09:19:02
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1、哈爾濱工業(yè)大學(xué)。位于哈爾濱市，我國首批211工程、985工程重點建設(shè)院校。目前哈工大材料科學(xué)、工程學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、計算機科學(xué)、環(huán)境與生態(tài)學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)與生物化學(xué)等8個學(xué)科進入ESI全球前百分之一的研究機構(gòu)行列。
2、北京工業(yè)大學(xué)。國家211工程重點建設(shè)院校。信息安全、軟件工程、電子科學(xué)與技術(shù)、機械工程及自動化、材料科學(xué)與工程等學(xué)科為優(yōu)勢學(xué)科。
3、西北工業(yè)大學(xué)。位于古都西安，國家985工程、211工程重點建設(shè)高校。微電子學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)、信息對抗技術(shù)、探測制導(dǎo)與控
（來源：文章屋網(wǎng) ）
盡管目前一般意義上的生物信息學(xué)還局限在分子生物學(xué)層次，但廣義上的生物信息學(xué)是可以研究生物學(xué)的任何方面的。生命現(xiàn)象是在信息控制下不同層次上的物質(zhì)、能量與信息的交換，不同層次是指核酸、蛋白質(zhì)、細(xì)胞、器官、個體、群體和生態(tài)系統(tǒng)等。這些層次的系統(tǒng)生物學(xué)研究將成為后基因組時代的生物信息學(xué)研究和應(yīng)用的對象。隨著在完整基因組、功能基因組、生物大分子相互作用及基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等方面大量數(shù)據(jù)的積累和基本研究規(guī)律的深入，生命科學(xué)正處在用統(tǒng)一的理論框架和先進的實驗方法來探討數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，向定量生命科學(xué)發(fā)展的重要階段。采用物理、數(shù)學(xué)、化學(xué)、力學(xué)、生物等學(xué)科的方法從多層次、多水平、多途徑開展交叉綜合研究，在分子水平上揭示生物信息及其傳遞的機理與過程，描述和解釋生命活動規(guī)律，已成生命科學(xué)中的前沿科學(xué)問題（摘自：國家“十一五”生命科學(xué)發(fā)展規(guī)劃），為整合生物信息學(xué)的發(fā)展提供了數(shù)據(jù)資源和技術(shù)支撐。
當(dāng)前，由各種Omics組學(xué)技術(shù)，如基因組學(xué)（DNA測序），轉(zhuǎn)錄組學(xué)（基因表達系列分析、基因芯片），蛋白質(zhì)組學(xué)（質(zhì)譜、二維凝膠電泳、蛋白質(zhì)芯片、X光衍射、核磁共振），代謝組學(xué)（核磁共振、X光衍射、毛細(xì)管電泳）等技術(shù)，積累了大量的實驗數(shù)據(jù)。約有800多個公共數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和許多分析工具可利用通過互聯(lián)網(wǎng)來解決各種各樣的生物任務(wù)。生物數(shù)據(jù)的計算分析基本上依賴于計算機科學(xué)的方法和概念，最終由生物學(xué)家來系統(tǒng)解決具體的生物問題。我們面臨的挑戰(zhàn)是如何從這些組學(xué)數(shù)據(jù)中，利用已有的生物信息學(xué)的技術(shù)手段，在新的系統(tǒng)層次、多水平、多途徑來了解生命過程。整合生物信息學(xué)便承擔(dān)了這一任務(wù)。
圖1簡單描述了生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)與信息學(xué)、生物學(xué)以及基因組計劃各個研究領(lǐng)域的相關(guān)性?？梢钥闯龌蚪M計劃將生物學(xué)與信息學(xué)前所未有地結(jié)合到了一起，而生物信息學(xué)的興起是與人類基因組的測序計劃分不開的，生物信息學(xué)自始至終提供了所需的技術(shù)與方法，系統(tǒng)生物學(xué)強調(diào)了生物信息學(xué)的生物反應(yīng)模型和機理研究，也是多學(xué)科高度交叉，促使理論生物學(xué)、生物信息學(xué)、計算生物學(xué)與生物學(xué)走得更近，也使我們研究基因型到表型的過程機理更加接近。虛線范圍代表整合生物信息學(xué)的研究領(lǐng)域，它包括了基因組計劃的序列、結(jié)構(gòu)、功能、應(yīng)用的整合，也涵蓋了生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)技術(shù)與方法的有機整合。
整合生物信息學(xué)的最大特點就是整合，不僅整合了生物信息學(xué)的研究方法和技術(shù)，也是在更大的層次上整合生命科學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、醫(yī)學(xué)，以及工程學(xué)等各學(xué)科。其生物數(shù)據(jù)整合從微觀到宏觀，應(yīng)用領(lǐng)域整合涉及工、農(nóng)、林、漁、牧、醫(yī)、藥。本文將就整合生物信息學(xué)的生物數(shù)據(jù)整合、學(xué)科技術(shù)整合及其他方面進行初步的介紹和探討。
二、生物數(shù)據(jù)挖掘與整合
生物系統(tǒng)的不同性質(zhì)的組分?jǐn)?shù)據(jù)，從基因到細(xì)胞、到組織、到個體的各個層次。大量組分?jǐn)?shù)據(jù)的收集來自實驗室（濕數(shù)據(jù)）和公共數(shù)據(jù)資源（干數(shù)據(jù)）。但這些數(shù)據(jù)存在很多不利于處理分析的因素，如數(shù)據(jù)的類型差異，數(shù)據(jù)庫中存在大量數(shù)據(jù)冗余以及數(shù)據(jù)錯誤；存儲信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也存在很大的差異，包括文本文件、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫等；缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)描述標(biāo)準(zhǔn)，信息查詢方面大相徑庭；許多數(shù)據(jù)信息是描述性的信息，而不是結(jié)構(gòu)化的信息標(biāo)示。如何快速地在這些大量的包括錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量中獲取正確數(shù)據(jù)模式和關(guān)系是數(shù)據(jù)挖掘與整合的主要任務(wù)。
數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的一個過程，其他各個環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)庫的選擇和取樣，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和去冗余，錯誤和沖突，數(shù)據(jù)形式的轉(zhuǎn)換，挖掘數(shù)據(jù)的評估和評估的可視化等。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要是從數(shù)據(jù)中提取模式，即模式識別。如DNA序列的特征核苷堿基，蛋白質(zhì)的功能域及相應(yīng)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)的自動化分類等。從信息處理的角度來說，模式識別可以被看作是根據(jù)一分類標(biāo)準(zhǔn)對外來數(shù)據(jù)進行篩選的數(shù)據(jù)簡化過程。其主要步驟是：特征選擇，度量，處理，特征提取，分類和標(biāo)識。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用的有：聚類、概念描述、連接分析、關(guān)聯(lián)分析、偏差檢測和預(yù)測模型等。生物信息學(xué)中用得比較多的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方法有：機器學(xué)習(xí)，文本挖掘，網(wǎng)絡(luò)挖掘等。
機器學(xué)習(xí)通常用于數(shù)據(jù)挖掘中有關(guān)模式匹配和模式發(fā)現(xiàn)。機器學(xué)習(xí)包含了一系列用于統(tǒng)計、生物模擬、適應(yīng)控制理論、心理學(xué)和人工智能的方法。應(yīng)用于生物信息學(xué)中的機器學(xué)習(xí)技術(shù)有歸納邏輯程序，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計方法，貝葉斯方法，決策樹和隱馬爾可夫模型等。值得一提的是，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品使用的算法都是在計算機科學(xué)或統(tǒng)計數(shù)學(xué)雜志上發(fā)表過的成熟算法，所不同的是算法的實現(xiàn)和對性能的優(yōu)化。當(dāng)然也有一些人采用的是自己研發(fā)的未公開的算法，效果可能也不錯。
大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)是以結(jié)構(gòu)化的形式存在于數(shù)據(jù)庫中的，例如基因序列、基因微陣列實驗數(shù)據(jù)和分子三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，而大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)更是以非結(jié)構(gòu)化的形式被記載在各種文本中，其中大量文獻以電子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物醫(yī)學(xué)文獻摘要。
文本挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大量的文本集合中發(fā)現(xiàn)隱含的知識的過程。其任務(wù)包括在大量文本中進行信息抽取、語詞識別、發(fā)現(xiàn)知識間的關(guān)聯(lián)等，以及利用文本挖掘技術(shù)提高數(shù)據(jù)分析的效率。近年來，文本挖掘技術(shù)在生物學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用多是通過挖掘文本發(fā)現(xiàn)生物學(xué)規(guī)律，例如基因、蛋白及其相互作用，進而對大型生物學(xué)數(shù)據(jù)庫進行自動注釋。但是要自動地從大量非結(jié)構(gòu)性的文本中提取知識，并非易事。目前較為有效的方法是利用自然語言處理技術(shù)NLP，該技術(shù)包括一系列計算方法，從簡單的關(guān)鍵詞提取到語義學(xué)分析。最簡單的NLP系統(tǒng)工作通過確定的關(guān)鍵詞來解析和識別文檔。標(biāo)注后的文檔內(nèi)容將被拷貝到本地數(shù)據(jù)庫以備分析。復(fù)雜些的NLP系統(tǒng)則利用統(tǒng)計方法來識別不僅僅相關(guān)的關(guān)鍵詞，以及它們在文本中的分布情況，從而可以進行上下文的推斷。其結(jié)果是獲得相關(guān)文檔簇，可以推斷特定文本內(nèi)容的特定主題。最先進的NLP系統(tǒng)是可以進行語義分析的，主要是通過分析句子中的字、詞和句段及其相關(guān)性來斷定其含義。
生物信息學(xué)離不開Internet網(wǎng)絡(luò)，大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)都儲存到了網(wǎng)絡(luò)的各個角落。網(wǎng)絡(luò)挖掘指使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。網(wǎng)絡(luò)挖掘研究覆蓋了多個研究領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能中的機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。根據(jù)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的感興趣程度不同，網(wǎng)絡(luò)挖掘一般還可以分為三類：網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘、網(wǎng)絡(luò)用法挖掘。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容/數(shù)據(jù)/文檔中發(fā)現(xiàn)有用信息，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘的對象包括文本、圖像、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘的對象是網(wǎng)絡(luò)本身的超連接，即對網(wǎng)絡(luò)文檔的結(jié)構(gòu)進行挖掘，發(fā)現(xiàn)他們之間連接情況的有用信息（文檔之間的包含、引用或者從屬關(guān)系）。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘領(lǐng)域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。網(wǎng)絡(luò)用法挖掘通過挖掘相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)日志記錄，來發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)絡(luò)頁面的模式，通過分析日志記錄中的規(guī)律。通常來講，經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法都可以直接用到網(wǎng)絡(luò)用法挖掘上來，但為了提高挖掘質(zhì)量，研究人員在擴展算法上進行了努力，包括復(fù)合關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、改進的序列發(fā)現(xiàn)算法等。
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘比單個數(shù)據(jù)倉庫的挖掘要復(fù)雜得多，是一項復(fù)雜的技術(shù)，一個難以解決的問題。而XML的出現(xiàn)為解決網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的難題帶來了機會。由于XML能夠使不同來源的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)很容易地結(jié)合在一起，因而使搜索多個異質(zhì)數(shù)據(jù)庫成為可能，從而為解決網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘難題帶來了希望。隨著XML作為在網(wǎng)絡(luò)上交換數(shù)據(jù)的一種標(biāo)準(zhǔn)方式，目前主要的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫都已經(jīng)提供了支持XML的技術(shù)，面向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)兊梅浅］p松。如使用XQuery 標(biāo)準(zhǔn)查詢工具，完全可以將 Internet看作是一個大型的分布式XML數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)瀏覽獲取、結(jié)構(gòu)化操作等。
此外，數(shù)據(jù)挖掘還要考慮到的問題有：實時數(shù)據(jù)挖掘、人為因素的參與、硬件設(shè)施的支持、數(shù)據(jù)庫的誤差問題等。
一般的數(shù)據(jù)（庫）整合的方法有：聯(lián)合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如ISYS和DiscoveryLink）, 多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如TAMBIS）和數(shù)據(jù)倉庫（如SRS和Entrez）。這些方法因為在整合的程度，實體化，查詢語言，應(yīng)用程序接口標(biāo)準(zhǔn)及其支持的數(shù)據(jù)輸出格式等方面存在各自的特性而各有優(yōu)缺點。同時，指數(shù)增長的生物數(shù)據(jù)和日益進步的信息技術(shù)給數(shù)據(jù)庫的整合也帶來了新的思路和解決方案。如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要是提供長期的實驗數(shù)據(jù)存儲和簡便的數(shù)據(jù)訪問，重在數(shù)據(jù)管理，而系統(tǒng)生物學(xué)的數(shù)據(jù)庫則同時對這些實驗數(shù)據(jù)進行分析，提供預(yù)測信息模型。數(shù)據(jù)庫的整合也將更趨向數(shù)據(jù)資源廣、異質(zhì)程度高、多種數(shù)據(jù)格式、多途徑驗證（如本體學(xué)Ontology的功能對照）、多種挖掘技術(shù)、高度智能化等。
三、生命科學(xué)與生物信息學(xué)技術(shù)的整合
生物信息學(xué)的研究當(dāng)前還主要集中在分子水平，如基因組學(xué)/蛋白質(zhì)組學(xué)的分析，在亞細(xì)胞、細(xì)胞、生物組織、器官、生物體及生態(tài)上的研究才剛剛開始。從事這些新領(lǐng)域的研究，理解從基因型到表型的生命機理，整合生物信息學(xué)將起到關(guān)鍵性的作用。整合生物信息學(xué)將從系統(tǒng)的層次多角度地利用已有的生物、信息技術(shù)來研究生命現(xiàn)象。另外，由其發(fā)展出的新方法、新技術(shù)，其應(yīng)用潛力也是巨大的。圖2顯示了生命科學(xué)與生物信息學(xué)技術(shù)的整合關(guān)系。
目前生命科學(xué)技術(shù)如基因測序、QTL定位、基因芯片、蛋白質(zhì)芯片、凝膠電泳、蛋白雙雜交、核磁共振、質(zhì)譜等實驗技術(shù)，可以從多方面，多角度來分析研究某一生命現(xiàn)象，從而針對單一的實驗可能就產(chǎn)生大量的不同層次的生物數(shù)據(jù)。對于每個技術(shù)的數(shù)據(jù)分析，都有了大量的生物信息學(xué)技術(shù)，如序列分析、motif尋找、基因預(yù)測、基因注解、RNA分析、基因芯片的數(shù)據(jù)分析、基因表達分析、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析、蛋白質(zhì)表達分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和分子模擬、比較基因組學(xué)研究、分子進化和系統(tǒng)發(fā)育分析、生物學(xué)系統(tǒng)建模、群體遺傳學(xué)分析等。整合生物信息學(xué)就是以整合的理論方法，通過整合生物數(shù)據(jù)，整合信息技術(shù)來推動生命科學(xué)干實驗室與濕實驗室的組合研究。其實踐應(yīng)用涉及到生物數(shù)據(jù)庫的整合、功能基因的發(fā)現(xiàn)、單核苷酸多態(tài)性/單體型的了解、代謝疾病的機理研究、藥物設(shè)計與對接、軟件工具以及其他應(yīng)用。
在整合過程中，還應(yīng)該注意以下幾方面內(nèi)容：整合數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)挖掘方法，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計管理，生物數(shù)據(jù)庫的錯誤與矛盾，生物本體學(xué)及其質(zhì)量控制，整合模型和模擬框架，生物技術(shù)的計算設(shè)施，生物信息學(xué)技術(shù)流程優(yōu)化管理，以及工程應(yīng)用所涉及的范圍。
四、學(xué)科、人才的整合
整合生物信息學(xué)也是學(xué)科、教育、人才的整合。對于綜合性高等院校，計算機科學(xué)/信息學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科為生物信息學(xué)的發(fā)展提供了學(xué)科基礎(chǔ)和保障。如何充分利用高校雄厚的學(xué)科資源，合理搭建生物信息學(xué)專業(yè)結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)一流的生物信息學(xué)人才，是我們的任務(wù)和目標(biāo)。
計算機科學(xué)/信息學(xué)是利用傳統(tǒng)的計算機科學(xué)，數(shù)學(xué)，物理學(xué)等計算、數(shù)學(xué)方法，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)發(fā)掘、人工智能、算法、圖形計算、軟件工程、平行計算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析處理，模擬預(yù)測等。生物信息學(xué)的快速發(fā)展給計算機科學(xué)也帶來了巨大的挑戰(zhàn)和機遇，如高通量的數(shù)據(jù)處理、儲存、檢索、查詢，高效率的算法研究，人工智能的全新應(yīng)用，復(fù)雜系統(tǒng)的有效模擬和預(yù)測。整合生物信息學(xué)的課程設(shè)計可以提供以下課程：Windows/Unix/Linux操作系統(tǒng)、C++/Perl/Java程序設(shè)計、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)編程、SQL、XML相關(guān)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)、可視化技術(shù)、軟件工程、計算機與網(wǎng)絡(luò)安全、計算機硬件、嵌入式系統(tǒng)、控制論、計算智能，微積幾何、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、組合數(shù)學(xué)、計算方法、隨機過程、常微分方程、模擬和仿真、非線性分析等等。
生物學(xué)是研究生命現(xiàn)象、過程及其規(guī)律的科學(xué)，主要包括植物學(xué)等十幾個一級分支學(xué)科。整合生物信息學(xué)的課程設(shè)計可以提供以下課程：普通生物學(xué)、生物化學(xué)、分子生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、遺傳學(xué)、分子生物學(xué)、發(fā)育生物學(xué)、病毒學(xué)、免疫學(xué)、流行病學(xué)、保護生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、進化生物學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、生物物理學(xué)、細(xì)胞工程、基因工程、分子動力學(xué)、生物儀器分析及技術(shù)、植物學(xué)、動物學(xué)、微生物學(xué)及其他生物科學(xué)、生物技術(shù)專業(yè)的技能課程。
作為獨立學(xué)科的生物信息學(xué)，其基本的新算法，新技術(shù)，新模型，新應(yīng)用的研究是根本。課程涉及到生物信息學(xué)基礎(chǔ)、生物學(xué)數(shù)據(jù)庫、生物序列與基因組分析、生物統(tǒng)計學(xué)、生物芯片數(shù)據(jù)分析、蛋白質(zhì)組學(xué)分析、系統(tǒng)生物學(xué)、生物數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、計算生物學(xué)、藥物設(shè)計、生物網(wǎng)絡(luò)分析等。另外，整合生物信息學(xué)的工程應(yīng)用，也需要了解以下學(xué)科，如生物工程、生物技術(shù)、醫(yī)學(xué)影像、信號處理、生化反應(yīng)控制、生物醫(yī)學(xué)工程、數(shù)學(xué)模型、試驗設(shè)計、農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與生產(chǎn)等。
此外，整合生物信息學(xué)的人才培養(yǎng)具有很大的國際競爭壓力，培養(yǎng)優(yōu)秀的專業(yè)人才，必須使其具備優(yōu)良的生物信息科學(xué)素養(yǎng)，具有國際視野，知識能力、科研創(chuàng)新潛力俱佳的現(xiàn)代化一流人才。所以要始終緊跟最新的學(xué)術(shù)動態(tài)和發(fā)展方向，整合學(xué)科優(yōu)勢和強化師資力量，促進國際交流。
五、總結(jié)及展望
二十一世紀(jì)是生命科學(xué)的世紀(jì)，也是生物信息學(xué)快速不斷整合發(fā)展的時代，整合生物學(xué)的研究和應(yīng)用將對人類正確認(rèn)識生命規(guī)律并合理利用產(chǎn)生巨大的作用。比如進行虛擬細(xì)胞的研究，整合生物信息學(xué)提供了從基因序列，蛋白結(jié)構(gòu)到代謝功能各方面的生物數(shù)據(jù)，也提供了從序列分析，蛋白質(zhì)拓?fù)涞较到y(tǒng)生物學(xué)建模等方面的信息技術(shù)，從多層次、多水平、多途徑進行科學(xué)研究。
整合生物信息學(xué)是基于現(xiàn)有生物信息學(xué)的計算技術(shù)框架對生命科學(xué)領(lǐng)域的新一輪更系統(tǒng)全面的研究。它依賴于生物學(xué)，計算機學(xué)，生物信息學(xué)/系統(tǒng)生物學(xué)的研究成果（包括新數(shù)據(jù)、新理論、新技術(shù)和新方法等），但同時也給這些學(xué)科提供了更廣闊的研究和應(yīng)用空間，并推動整個人類科學(xué)的進程。
我國的生物信息學(xué)教育在近幾年已經(jīng)有了長足的進步和發(fā)展。未來整合生物信息學(xué)人才的培養(yǎng)還需要加強各學(xué)科有效交叉，尤其是計算機科學(xué)，要更緊密地與生命科學(xué)結(jié)合起來，共同發(fā)展，讓我們的生命科學(xué)、計算機科學(xué)和生物信息學(xué)的教育和科研走得更高更前沿。
1.離散數(shù)學(xué)的簡介
離散數(shù)學(xué)是現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個重要分支，是計算機類專業(yè)的重要課程。它以研究離散量的結(jié)構(gòu)及相互間的關(guān)系為主要目標(biāo)，研究對象一般是有限個或可數(shù)個元素，因此離散數(shù)學(xué)可以充分描述計算機學(xué)科離散性的特點。它是傳統(tǒng)的邏輯學(xué)、集合論（包括函數(shù)）、數(shù)論基礎(chǔ)、算法設(shè)計、組合分析、離散概率、關(guān)系理論、圖論與樹、抽象代數(shù)、布爾代數(shù)，計算模型（語言與自動機）等匯集起來的一門綜合學(xué)科。該課程主要介紹離散數(shù)學(xué)的各個分支的基本概念、基本理論和基本方法。這些概念、理論及方法大量地應(yīng)用于數(shù)字電路、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、算法的分析與設(shè)計、人工智能、計算機網(wǎng)絡(luò)等專業(yè)課程中；同時，該課程提供的訓(xùn)練有益于學(xué)生概括抽象能力、邏輯思維能力、歸納構(gòu)造能力的提高，有利于學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)、完整、規(guī)范的科學(xué)態(tài)度的培養(yǎng)。
2.離散數(shù)學(xué)在其他學(xué)科的應(yīng)用
2.1數(shù)理邏輯在人工智能中的應(yīng)用
人工智能是計算機學(xué)科一個非常重要的方向。離散數(shù)學(xué)在人工智能中的應(yīng)用，主要是數(shù)理邏輯部分在人工智能中的應(yīng)用，包括命題邏輯和謂詞邏輯。命題邏輯就是研究以命題為單位進行前提與結(jié)論之間的推理，而謂詞邏輯就是研究句子內(nèi)在的聯(lián)系。人工智能共有兩個流派：連接主義流派和符號主義流派。在符號主義流派里，他們認(rèn)為現(xiàn)實世界的各種事物可以用符號的形式表示出來，其中最主要的就是人類的自然語言可以用符號進行表示。語言的符號化就是數(shù)理邏輯研究的基本內(nèi)容，計算機智能化的前提就是將人類的語言符號化成機器可以識別的符號，這樣計算機才能進行推理，才能具有智能。由此可見，數(shù)理邏輯中重要的思想、方法及內(nèi)容貫穿人工智能的整個學(xué)科。
2.2圖論在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用
離散數(shù)學(xué)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用，主要是圖論部分在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用，其中樹在圖論中占著重要的地位。樹是一種非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在現(xiàn)實生活中可以用樹來表示某一家族的家譜或某公司的組織結(jié)構(gòu)，也可以用它來表示計算機中文件的組織結(jié)構(gòu)，樹中二叉樹在計算機科學(xué)中有著重要的應(yīng)用。二叉樹中三種遍歷方法：前序遍歷法、中序遍歷法和后序遍歷法，均與離散數(shù)學(xué)中的圖論有密不可分的關(guān)系。
2.3離散數(shù)學(xué)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用
生物信息學(xué)是現(xiàn)代計算機科學(xué)一個嶄新的分支，是計算機科學(xué)與生物學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。目前，美國有一個國家實驗室Sandia國家實驗室，主要進行組合編碼理論和密碼學(xué)的研究，該機構(gòu)在美國和國際學(xué)術(shù)界有很高的地位。另外，由于DNA是離散數(shù)學(xué)中的序列結(jié)構(gòu)，美國科學(xué)院院士，近代離散數(shù)學(xué)的奠基人Rota教授預(yù)言，生物學(xué)中的組合問題將成為離散數(shù)學(xué)的一個前沿領(lǐng)域。而且IBM公司將成立一個生物信息學(xué)研究中心。在1994年，美國計算機科學(xué)家阿德勒曼公布了DNA計算機的理論，并成功地運用DNA計算機解決了一個有向哈密爾頓路徑問題，這一成果迅速在國際產(chǎn)生了巨大反響，同時引起了國內(nèi)學(xué)者的關(guān)注。DNA計算機的基本思想是：以DNA堿基序列作為信息編碼的載體，利用現(xiàn)代分子生物學(xué)技術(shù)，在試管內(nèi)控制酶作用下的DNA序列反應(yīng)，作為實現(xiàn)運算的過程；這樣，以反應(yīng)前DNA序列作為輸入的數(shù)據(jù)，反應(yīng)后的DNA序列作為運算的結(jié)果，DNA計算機幾乎能夠解決所有的NP完全問題。
2.4離散數(shù)學(xué)在門電路設(shè)計中的應(yīng)用
在數(shù)字電路中，離散數(shù)學(xué)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在數(shù)理邏輯部分的使用。在數(shù)字電路中，廣于使用的邏輯代數(shù)即為布爾代數(shù)。邏輯代數(shù)中的邏輯運算與、或、非、異或與離散數(shù)學(xué)中的合取，析取、否定、異或（排斥或）相對應(yīng)。數(shù)字電路的學(xué)習(xí)重點在于掌握電路設(shè)計技術(shù)，在設(shè)計門電路時，要求設(shè)計者根據(jù)給出的具體邏輯問題，求出實現(xiàn)這一邏輯功能的邏輯電路。
總之，離散數(shù)學(xué)無處不在，它的主要應(yīng)用就是在各種復(fù)雜關(guān)系中找出最優(yōu)的方案。離散數(shù)學(xué)完全可以看成是一門量化的關(guān)系學(xué)，一門量化了的運籌學(xué)，一門量化了的管理學(xué)。現(xiàn)在我國每一所大學(xué)的計算機專業(yè)都開設(shè)離散數(shù)學(xué)課程，正是由于離散數(shù)學(xué)在計算機科學(xué)中的重要應(yīng)用，因此可以說沒有離散數(shù)學(xué)就沒有計算機理論，也就沒有計算機科學(xué)。所以應(yīng)努力學(xué)習(xí)離散數(shù)學(xué)，推動離散數(shù)學(xué)的研究，使它在計算機中有著更廣泛的應(yīng)用。
參考文獻：
[1]朱家義，苗國義，等.基于知識關(guān)系的離散數(shù)學(xué)教學(xué)內(nèi)容設(shè)計[J].計算機教育，2010（18）：98-100.
[2]方世昌.離散數(shù)學(xué).西安電子科技大學(xué)出版社，1985.
1.1UIUC計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
UIUC計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修滿128個學(xué)分,這些課程分為如下7大類:1)科學(xué)基礎(chǔ)與數(shù)學(xué)課程(31學(xué)分),包括數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)在內(nèi)的10門課程。2)計算機工程核心課程(34學(xué)分),這些課程重點介紹計算機工程領(lǐng)域的基本概念、基本原理、基本實驗方法和技術(shù),共有10門課程。3)專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程(6學(xué)分),包括離散數(shù)學(xué)和概率、工程應(yīng)用兩門數(shù)學(xué)課程。4)寫作課程(4學(xué)分),1門寫作原理課程,主要講授研究報告的寫作方法。5)專業(yè)技術(shù)選修課(23學(xué)分),其中1門必須選自計算機工程和計算機科學(xué)專業(yè)技術(shù)選修課程之外的課程,其他必須均選自計算機工程和計算機科學(xué)專業(yè)技術(shù)選修課程。這些課程強調(diào)計算機工程實踐中用到的主要分析方法和設(shè)計原則。6)社會科學(xué)與人文科學(xué)課程(18學(xué)分),這些課程被工學(xué)院認(rèn)可并滿足學(xué)校對學(xué)生社會科學(xué)與人文科學(xué)課程通識教育的要求。7)自由選修課程(12學(xué)分),這些幾乎沒有限制的選修課可以讓學(xué)生學(xué)習(xí)任何領(lǐng)域的知識。學(xué)生可以在計算機工程專業(yè)深入學(xué)習(xí)課程,也可以學(xué)習(xí)生物工程、技術(shù)管理或語言等課程。
1.2普度大學(xué)計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
普度大學(xué)計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修滿125個學(xué)分,這些課程分為如下6大類:1)通識教育課程(24~25學(xué)分),包括6~7學(xué)分的兩門交流技巧課程和18個學(xué)分的社會與人文學(xué)科選修課程。2)數(shù)學(xué)課程(21~22學(xué)分),數(shù)學(xué)課程有兩種套餐,各6門課,學(xué)生可以根據(jù)自己的情況任選一種。3)科學(xué)基礎(chǔ)課程(18~19學(xué)分),包括物理、化學(xué)、生物及面向?qū)ο缶幊痰?門課程。4)工程基礎(chǔ)課程(7學(xué)分),包括工程導(dǎo)論兩門課程及計算機工程和計算機科學(xué)以外學(xué)科的工程學(xué)科選修課1門。5)計算機工程專業(yè)課程(49學(xué)分),包括32~33學(xué)分的13門計算機工程專業(yè)核心課程;兩門共計1學(xué)分的研討課程;2門3~4學(xué)分的高級設(shè)計課程;2門8學(xué)分的研究生課程;1~2門計算機專業(yè)選修課程,使計算機工程專業(yè)課程總學(xué)分達到49學(xué)分。6)任選課程(4~6學(xué)分),根據(jù)輔修要求或個人興趣,任選課程可以從理學(xué)院或文理學(xué)院中適合工科學(xué)生的數(shù)學(xué)、科學(xué)課程中選擇,目的是使總學(xué)分達到125學(xué)分。
1.3伊利諾伊理工學(xué)院計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
IIT計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修滿130~134個學(xué)分,這些課程分為如下3大類:1)限選課程(109學(xué)分),學(xué)分分配如下:計算機工程專業(yè)限選課程47學(xué)分,包括計算機工程和計算機科學(xué)兩類課程;數(shù)學(xué)限選課程24學(xué)分;物理限選課程11學(xué)分;化學(xué)限選課程3學(xué)分;工程科學(xué)限選課程3學(xué)分;社會科學(xué)與人文學(xué)科限選課程21學(xué)分。2)選修課程(15~19學(xué)分),包括專業(yè)選修課程9~12學(xué)分,其中含1門硬件設(shè)計選修課;科學(xué)選修課程3學(xué)分。3)跨專業(yè)實踐項目課程(6學(xué)分),包括IPROI跨專業(yè)實踐項目I和IPROII跨專業(yè)實踐項目II兩門課程。
1.4西北大學(xué)計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
西北大學(xué)計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修48門課程,這些課程分為如下7類:1)通用工程方法、數(shù)學(xué)、科學(xué)基礎(chǔ)課程(15門),必修計算方法與線性代數(shù)GenEng205-1、線性代數(shù)與力學(xué)GenEng205-2、動態(tài)系統(tǒng)建模GenEng205-3和微分方程GenEng205-4等4門通用工程方法課程;必修微積分(I)MATH220,微積分(II)MATH224,微積分(III)MATH230及多元積分與矢量微積分MATH234四門數(shù)學(xué)課程;必修普通物理(I)Physics135-2和普通物理(II)Physics135-3兩門科學(xué)基礎(chǔ)課程;從McCormick工學(xué)院科學(xué)基礎(chǔ)課程中任選其他2門課程;另外必修IDEA106-1工程設(shè)計與交流(I)、IIDEA106-2工程設(shè)計與交流(II)兩門工程設(shè)計和交流課程。2)工程基礎(chǔ)課程(5門),必修4門,包括EECS202電氣工程導(dǎo)論、EECS203計算機工程導(dǎo)論、EECS211編程基礎(chǔ)(C++)、EECS302概率系統(tǒng)與隨機信號,并從McCormick工學(xué)院工程基礎(chǔ)課程熱電力學(xué)、系統(tǒng)工程與分析、材料科學(xué)和流體與固體中任選1門。3)交流與社科人文學(xué)科課程(8門),選修GenCmn102演講或GenCmn103課程的其中1門,另外選修7門滿足McCormick工學(xué)院要求的社科人文學(xué)科課程。4)專業(yè)核心課程(5門),必修EECS205計算機系統(tǒng)軟件基礎(chǔ)、EECS303高級數(shù)字邏輯設(shè)計、EECS361計算機體系結(jié)構(gòu)、EECS311數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)管理和EECS343電路基礎(chǔ)這5門課程。5)技術(shù)選修課程(10門),西北大學(xué)計算機工程專業(yè)分高性能計算、VLSI與CAD、嵌入式系統(tǒng)和算法設(shè)計與軟件系統(tǒng)4個方向,每個方向開設(shè)若干門技術(shù)課程,每個學(xué)生必須在這4個方向中選修5門課;從專業(yè)基礎(chǔ)課程EECS213計算機系統(tǒng)導(dǎo)論、EECS222信號與系統(tǒng)基礎(chǔ)、EECS223固態(tài)工程基礎(chǔ)、EECS224電磁場與光學(xué)基礎(chǔ)、EECS225電子學(xué)基礎(chǔ)5門課中根據(jù)學(xué)習(xí)方向選修2門;剩下3門從計算機科學(xué)、計算機工程、數(shù)學(xué)、科學(xué)基礎(chǔ)等課程中選修,如可以是生物學(xué)BIOL210-1,2,3和化學(xué)原理CHEM210-1,2,3課程,也可以經(jīng)申請同意選修相關(guān)計算機工程研究生課程。6)自由選修課程(5門),共修5門,學(xué)生可以根據(jù)自身情況和興趣愛好自由選修。若從未學(xué)習(xí)過任何計算機編程語言,建議其中1門選修編程入門(Python)EECS110課程。7)高級項目課程(1門),至少在微處理器系統(tǒng)項目EECS347-1、計算機體系結(jié)構(gòu)項目EECS362和VLSI設(shè)計項目EECS3923門課中選修1門。
24所大學(xué)計算機工程課程設(shè)置特色
4所大學(xué)計算機工程本科專業(yè)的課程設(shè)置都通過美國工程教育認(rèn)證機構(gòu)ABET的EC2000指標(biāo)體系認(rèn)證,有如下特點:
1.1UIUC計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
UIUC計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修滿128個學(xué)分,這些課程分為如下7大類:1)科學(xué)基礎(chǔ)與數(shù)學(xué)課程(31學(xué)分),包括數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)在內(nèi)的10門課程。2)計算機工程核心課程(34學(xué)分),這些課程重點介紹計算機工程領(lǐng)域的基本概念、基本原理、基本實驗方法和技術(shù),共有10門課程。3)專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程(6學(xué)分),包括離散數(shù)學(xué)和概率、工程應(yīng)用兩門數(shù)學(xué)課程。4)寫作課程(4學(xué)分),1門寫作原理課程,主要講授研究報告的寫作方法。5)專業(yè)技術(shù)選修課(23學(xué)分),其中1門必須選自計算機工程和計算機科學(xué)專業(yè)技術(shù)選修課程之外的課程,其他必須均選自計算機工程和計算機科學(xué)專業(yè)技術(shù)選修課程。這些課程強調(diào)計算機工程實踐中用到的主要分析方法和設(shè)計原則。6)社會科學(xué)與人文科學(xué)課程(18學(xué)分),這些課程被工學(xué)院認(rèn)可并滿足學(xué)校對學(xué)生社會科學(xué)與人文科學(xué)課程通識教育的要求。7)自由選修課程(12學(xué)分),這些幾乎沒有限制的選修課可以讓學(xué)生學(xué)習(xí)任何領(lǐng)域的知識。學(xué)生可以在計算機工程專業(yè)深入學(xué)習(xí)課程,也可以學(xué)習(xí)生物工程、技術(shù)管理或語言等課程。
1.2普度大學(xué)計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
普度大學(xué)計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修滿125個學(xué)分,這些課程分為如下6大類:1)通識教育課程(24~25學(xué)分),包括6~7學(xué)分的兩門交流技巧課程和18個學(xué)分的社會與人文學(xué)科選修課程。2)數(shù)學(xué)課程(21~22學(xué)分),數(shù)學(xué)課程有兩種套餐,各6門課,學(xué)生可以根據(jù)自己的情況任選一種。3)科學(xué)基礎(chǔ)課程(18~19學(xué)分),包括物理、化學(xué)、生物及面向?qū)ο缶幊痰?門課程。4)工程基礎(chǔ)課程(7學(xué)分),包括工程導(dǎo)論兩門課程及計算機工程和計算機科學(xué)以外學(xué)科的工程學(xué)科選修課1門。5)計算機工程專業(yè)課程(49學(xué)分),包括32~33學(xué)分的13門計算機工程專業(yè)核心課程;兩門共計1學(xué)分的研討課程;2門3~4學(xué)分的高級設(shè)計課程;2門8學(xué)分的研究生課程;1~2門計算機專業(yè)選修課程,使計算機工程專業(yè)課程總學(xué)分達到49學(xué)分。6)任選課程(4~6學(xué)分),根據(jù)輔修要求或個人興趣,任選課程可以從理學(xué)院或文理學(xué)院中適合工科學(xué)生的數(shù)學(xué)、科學(xué)課程中選擇,目的是使總學(xué)分達到125學(xué)分。
1.3伊利諾伊理工學(xué)院計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
IIT計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修滿130~134個學(xué)分,這些課程分為如下3大類:1)限選課程(109學(xué)分),學(xué)分分配如下:計算機工程專業(yè)限選課程47學(xué)分,包括計算機工程和計算機科學(xué)兩類課程;數(shù)學(xué)限選課程24學(xué)分;物理限選課程11學(xué)分;化學(xué)限選課程3學(xué)分;工程科學(xué)限選課程3學(xué)分;社會科學(xué)與人文學(xué)科限選課程21學(xué)分。2)選修課程(15~19學(xué)分),包括專業(yè)選修課程9~12學(xué)分,其中含1門硬件設(shè)計選修課;科學(xué)選修課程3學(xué)分。3)跨專業(yè)實踐項目課程(6學(xué)分),包括IPROI跨專業(yè)實踐項目I和IPROII跨專業(yè)實踐項目II兩門課程。
1.4西北大學(xué)計算機工程專業(yè)本科課程設(shè)置
西北大學(xué)計算機工程專業(yè)學(xué)生需要修48門課程,這些課程分為如下7類:1)通用工程方法、數(shù)學(xué)、科學(xué)基礎(chǔ)課程(15門),必修計算方法與線性代數(shù)GenEng205-1、線性代數(shù)與力學(xué)GenEng205-2、動態(tài)系統(tǒng)建模GenEng205-3和微分方程GenEng205-4等4門通用工程方法課程;必修微積分(I)MATH220,微積分(II)MATH224,微積分(III)MATH230及多元積分與矢量微積分MATH234四門數(shù)學(xué)課程;必修普通物理(I)Physics135-2和普通物理(II)Physics135-3兩門科學(xué)基礎(chǔ)課程;從McCormick工學(xué)院科學(xué)基礎(chǔ)課程中任選其他2門課程;另外必修IDEA106-1工程設(shè)計與交流(I)、IIDEA106-2工程設(shè)計與交流(II)兩門工程設(shè)計和交流課程。2)工程基礎(chǔ)課程(5門),必修4門,包括EECS202電氣工程導(dǎo)論、EECS203計算機工程導(dǎo)論、EECS211編程基礎(chǔ)(C++)、EECS302概率系統(tǒng)與隨機信號,并從McCormick工學(xué)院工程基礎(chǔ)課程熱電力學(xué)、系統(tǒng)工程與分析、材料科學(xué)和流體與固體中任選1門。3)交流與社科人文學(xué)科課程(8門),選修GenCmn102演講或GenCmn103課程的其中1門,另外選修7門滿足McCormick工學(xué)院要求的社科人文學(xué)科課程。4)專業(yè)核心課程(5門),必修EECS205計算機系統(tǒng)軟件基礎(chǔ)、EECS303高級數(shù)字邏輯設(shè)計、EECS361計算機體系結(jié)構(gòu)、EECS311數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)管理和EECS343電路基礎(chǔ)這5門課程。5)技術(shù)選修課程(10門),西北大學(xué)計算機工程專業(yè)分高性能計算、VLSI與CAD、嵌入式系統(tǒng)和算法設(shè)計與軟件系統(tǒng)4個方向,每個方向開設(shè)若干門技術(shù)課程,每個學(xué)生必須在這4個方向中選修5門課;從專業(yè)基礎(chǔ)課程EECS213計算機系統(tǒng)導(dǎo)論、EECS222信號與系統(tǒng)基礎(chǔ)、EECS223固態(tài)工程基礎(chǔ)、EECS224電磁場與光學(xué)基礎(chǔ)、EECS225電子學(xué)基礎(chǔ)5門課中根據(jù)學(xué)習(xí)方向選修2門;剩下3門從計算機科學(xué)、計算機工程、數(shù)學(xué)、科學(xué)基礎(chǔ)等課程中選修,如可以是生物學(xué)BIOL210-1,2,3和化學(xué)原理CHEM210-1,2,3課程,也可以經(jīng)申請同意選修相關(guān)計算機工程研究生課程。6)自由選修課程(5門),共修5門,學(xué)生可以根據(jù)自身情況和興趣愛好自由選修。若從未學(xué)習(xí)過任何計算機編程語言,建議其中1門選修編程入門(Python)EECS110課程。7)高級項目課程(1門),至少在微處理器系統(tǒng)項目EECS347-1、計算機體系結(jié)構(gòu)項目EECS362和VLSI設(shè)計項目EECS3923門課中選修1門。
24所大學(xué)計算機工程課程設(shè)置特色
4所大學(xué)計算機工程本科專業(yè)的課程設(shè)置都通過美國工程教育認(rèn)證機構(gòu)ABET的EC2000指標(biāo)體系認(rèn)證,有如下特點:
關(guān)鍵詞：
計算思維；高等教育；STEM
一、介紹
計算思維是人類在思維過程中參與制訂問題及其解決辦法的一種思維模式，通過這種方式能快速地、有效地進行信息處理，提出問題的解決方案[1]。計算思維幾十年來在學(xué)術(shù)界有著不同的名稱和定義。1962年由AlanPerlis最早提出，同時闡述了卡內(nèi)基理工學(xué)院（現(xiàn)在是卡內(nèi)基.梅隆大學(xué)）的編程入門課程[2]?；谒难芯縎eymourPapert在1980年使用編程語言進行數(shù)學(xué)概念的教學(xué)，正如所望，程序性的思維（即“像計算機一樣思考”）被認(rèn)為是構(gòu)成整體思維技能的一部分[3]。直到2006年，JeanetteWing在ACM美國計算機學(xué)會通訊發(fā)表了“計算思維”這篇文章，從此，計算思維得到了新的定義。Wing的文章提出計算思維不只對計算機這門學(xué)科的專家有用的一種技能，而是任何人在解決問題和發(fā)現(xiàn)計算解決方案時都能使用的心理過程。在這個更廣泛的意義上，被視為邏輯思維的一部分，計算思維可視為一項與所有學(xué)科有關(guān)的技能，不僅僅是計算機科學(xué)。因此，Wing認(rèn)為：“像對閱讀、寫作和算術(shù)一樣，我們應(yīng)將計算思維加到評價每個學(xué)生的能力中去”[4]。
二、計算思維在高等教育中的缺失
在高等教育方面，對計算思維的應(yīng)用則較為分散。對于計算機科學(xué)專業(yè)的本科生早期階段的教學(xué)而言，計算思維技能問題仍然是熱門的研究課題，也是在各個重要的、有革新性的領(lǐng)域中的研究熱點，但是許多對計算思維在交叉學(xué)科感興趣的，要么是具體的機構(gòu)，例如卡內(nèi)基•梅隆大學(xué)和斯坦福大學(xué)，要么就是較大學(xué)院專業(yè)的分支機構(gòu)。而沒有機構(gòu)將計算思維作為一個基本的技能融入到除計算機科學(xué)以外的幾個學(xué)科中。之所以會出現(xiàn)這種情況，主要是以下幾個原因：1.計算思維概念化的問題。這些問題更容易在中小學(xué)通過務(wù)實專注教學(xué)方法來解決它們，卻成為高等教育中更注重研究領(lǐng)域教育的潛在障礙。2.除了計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域，對于從計算機科學(xué)分離出來的計算思維方法和簡單的應(yīng)用計算機程序去解決數(shù)據(jù)問題的區(qū)別了解不多。3.即使在計算機科學(xué)中，對于計算的理解也是有限的。有些問題是可計算的，而另一些則不能?？赡?，在人文和其他非科學(xué)領(lǐng)域核心訓(xùn)練問題的構(gòu)建是一種非計算性的；在某些情況下用“可計算”方式來構(gòu)建這些問題也許是不可取的。但是，我們當(dāng)前理解計算的局限性可能被新興計算模型所改變，例如自然計算和并行交互計算[5]。在本文中，我們會進一步了解現(xiàn)狀以發(fā)現(xiàn)計算思維在高等教育中的潛力，希望能夠為構(gòu)建計算思維教育提供一套明確的方向，以便更好地學(xué)習(xí)和應(yīng)用計算思維。
三、計算思維在高等教育中的應(yīng)用
在大學(xué)教育中，關(guān)于計算思維的實踐教學(xué)研究依然很大程度上存在于科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)（STEM）領(lǐng)域中。Miller和Settle對計算機科學(xué)和非計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生對學(xué)習(xí)樹（路徑）遍歷的多個方法進行了研究。這些樣本表明進行過非結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)的學(xué)生比經(jīng)過傳統(tǒng)教學(xué)的學(xué)生表現(xiàn)的更好[6]。有研究表明，基于游戲的學(xué)習(xí)可能是復(fù)雜計算思維技能訓(xùn)練的有效策略。這種游戲原理的理解有可能早在60年代初就被提出了[2]。更多現(xiàn)代的研究將解決謎題游戲作為一種方法介紹編程的入門課程。它的原型最初是一個電腦游戲，學(xué)生使用混合的方向和命令移動頭像來通過較為復(fù)雜的系列“腦筋急轉(zhuǎn)彎”問題[7]。作者認(rèn)為，“作為學(xué)習(xí)內(nèi)容的游戲玩法，使學(xué)生理解了編程的工作原理，并使用這些原理作為游戲元素來解決環(huán)境中的問題，而使游戲成為有意義的事”。其后續(xù)的實驗表明：“游戲可以支持可視化的入門性的編程結(jié)構(gòu)“[8]。作者希望通過更大的樣本量來進行進一步的實驗研究，以探索他們以游戲為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)與計算思維的假設(shè)。在教學(xué)和學(xué)習(xí)方法的創(chuàng)新中，非計算機專業(yè)的計算思維的培養(yǎng)取決于跨學(xué)科的興趣和延伸。Roberts等人設(shè)計了計算思維與自然和社會科學(xué)方面進行交叉的訓(xùn)練方法并進行了拓展[9]。Curzon等人提出“最美的計算是工程、科學(xué)、藝術(shù)；它沒有明確的邊界，并涉及到每個學(xué)科。這種跨學(xué)科的方法給了我們機會來提高學(xué)生除計算機以外的興趣”[9]。通過計算機與非計算機學(xué)科之間的交叉培養(yǎng)來提高學(xué)生的計算思維，將計算這種思想與各專業(yè)相結(jié)合，以促進專業(yè)的學(xué)習(xí)。計算機科學(xué)與生物學(xué)之間本身存在著交叉重疊的概念[9-10]。Navlakha和Bar-Joseph提出了如何在系統(tǒng)生物學(xué)和計算思維的各種概念交叉點上進行融合。值得注意的是，從計算思維的角度來看，這兩個學(xué)科的交叉點出現(xiàn)在“傳統(tǒng)”（基于圖靈）的概念中。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。在物理學(xué)方面，Ca－ballero，KohlmyerandSchatz使用VPython編程環(huán)境引入計算思維概念介紹力學(xué)課程教學(xué)。他們發(fā)現(xiàn)“解決一系列計算作業(yè)中的問題之后，大多數(shù)的學(xué)生都能夠成功塑造出一個新的問題”[11]。在這些情況下，學(xué)生未必能建立一個成功的模型，但通過對質(zhì)量問題分析和調(diào)試技能的額外關(guān)注，性能將會得到提高。Hambrusch等人研究并創(chuàng)建了屬于科學(xué)而非特定領(lǐng)域的計算思維主修課程[12]。此課程能夠滿足一般的計算要求，大學(xué)中應(yīng)用編程和計算思維概念處理物理學(xué)、生物學(xué)和統(tǒng)計學(xué)中的問題。從學(xué)生的進入和退出統(tǒng)計中分析，在計算機科學(xué)和計算機編程中學(xué)生的完成度有所增加。將計算思維方法納入非計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域之外的學(xué)科是很困難的事情。一是由于“計算”概念的不確定性，二是因為計算思維是僅限于使用一個封閉的、基于圖靈模型的計算方法來解決問題的觀念。當(dāng)考慮科學(xué)知識時，創(chuàng)建“命題性的知識”和“程序性知識”是存在二義性風(fēng)險的。例如，自然語言理解一直是計算機專業(yè)領(lǐng)域所研究的重點課題，其中所涉及到的語義網(wǎng)絡(luò)、本體映射等都是計算機科學(xué)的研究范疇。而研究的一些成果已經(jīng)有大量的應(yīng)用，若從此來看人文學(xué)科與計算機的交叉意義已非分析那么簡單。將計算思維加入到人文與藝術(shù)領(lǐng)域的主修課程中，需要適當(dāng)?shù)慕榻B計算思維的原理。為非技術(shù)專業(yè)的學(xué)生介紹計算機科學(xué)課程的類型，以便更適應(yīng)學(xué)科的發(fā)展。Soh等人提出更為詳細(xì)的跨學(xué)科計算思維課程[13]，這個是針對文藝復(fù)興時期的藝術(shù)提出的計算項目，并在內(nèi)布拉斯加大學(xué)進行通用。這一項目跨越了計算機、工程、人文和美術(shù)等多個學(xué)科?？蚣芴岢隽硕喾N途徑，通過一系列的專門根據(jù)工程、科學(xué)、藝術(shù)或人文為主要研究領(lǐng)域的學(xué)生設(shè)計計算機科學(xué)課程。學(xué)生還將參與協(xié)作學(xué)習(xí)活動，不同的學(xué)生群體將分配到跨學(xué)科項目中的不同工作中。將計算思維納入大學(xué)課程，問題主要集中在分析和設(shè)計的教學(xué)設(shè)計過程而不是發(fā)展和實施步驟。教學(xué)設(shè)計者將計算思維視為其他思維技能等同；因此他們設(shè)計計算思維課程所使用得策略類似于那些用來教學(xué)的一般化方法。因此，我們需要更多的研究，建立計算思維和教學(xué)設(shè)計與技術(shù)銜接得更好和更具體的教學(xué)設(shè)計戰(zhàn)略。
1醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)的主要研究內(nèi)容
1.1 疾病基因的發(fā)現(xiàn)與鑒定
據(jù)相關(guān)研究表明，約有6000種以上的人類疾患與特異基因的改變有關(guān)，這些關(guān)鍵性基因或其產(chǎn)物的結(jié)構(gòu)功能異常，可以直接或間接地導(dǎo)致疾病的發(fā)生。目前，使用基因組信息學(xué)的方法通過超大規(guī)模計算是發(fā)現(xiàn)新基因的重要手段。例如：通過構(gòu)建腫瘤 cDNA文庫，我們可以揭示腫瘤發(fā)生的分子水平變化，尋找靶基因。
1.2藥物設(shè)計與新藥研發(fā)
生物信息技術(shù)為藥物研究、設(shè)計提供了嶄新的研究思路和手段。生物信息藥物設(shè)計常用的方法有：（1）三維結(jié)構(gòu)搜尋，尋找符合特定性質(zhì)和三維結(jié)構(gòu)的分子，從而發(fā)現(xiàn)合適的藥物分子。（2）分子對接，建立大量化合物的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，依次搜索小分子配體使其與受體 的活性位點結(jié)合，通過優(yōu)化使得配體與受體的形狀和相互作用最佳匹配。（3）全新藥物設(shè)計，利用計算機自動設(shè)計出與受體活性部位的幾何形狀和化學(xué)性質(zhì)相匹配的結(jié)構(gòu)新穎的藥物分子。
生物信息學(xué)方法為藥物研制提供了更多的、潛在的靶標(biāo)，大大減少藥物研發(fā)的成本，提高研發(fā)的質(zhì)量和效率。
1.3流行病學(xué)研究中的應(yīng)用
將流行病學(xué)的遺傳和非遺傳性的研究與生物信息學(xué)結(jié)合起來，會對疾病的機理、個體對某種疾病的易感性和疾病在群體中的分布有更明確的認(rèn)識，對疾病的預(yù)防和治療有極大的指導(dǎo)意義。
2 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)教學(xué)存在的問題
2.1缺乏實踐課教材
目前，?沒有專門針對醫(yī)學(xué)院校學(xué)生的生物信息學(xué)實踐課教材。而國內(nèi)各大高校使用的生物信息學(xué)教材多為國外教材的影印版或者中文翻譯版本，這些教材一般內(nèi)容寬泛，需要學(xué)生具有較高的相關(guān)基礎(chǔ)知識，并且偏重介紹生物信息學(xué)的理論和方法，對實踐環(huán)節(jié)的指導(dǎo)較少。
2.2缺乏有效的教學(xué)方法。
很多院校開設(shè)生物信息學(xué)實踐課僅是以驗證理論課所講授的內(nèi)容為目的，缺乏針對學(xué)生特點的教學(xué)設(shè)計，講授內(nèi)容單調(diào)，忽視了對學(xué)生分析問題能力的培養(yǎng)。
2.3學(xué)生實踐課學(xué)習(xí)基礎(chǔ)存在差異
生物信息學(xué)實踐課的授課內(nèi)容需要學(xué)生使用計算機在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下完成，這需要學(xué)生具有較強的計算機操作技能和網(wǎng)絡(luò)運用能力。不同學(xué)生在計算機的操作技 能和網(wǎng)絡(luò)使用能力上存在較大的差異。另外，常用的數(shù)據(jù)庫和軟件基本上都是英文版本，這需要學(xué)生具有一定的英文素養(yǎng)，學(xué)生英文水平的差異也會影響他們對實踐課學(xué)習(xí)的效果。
3 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)實施方法和對策
3.1建立具有模塊化的教學(xué)大綱
根據(jù)醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)課程的特點，對授課內(nèi)容進行調(diào)整，建立模塊化的教學(xué)大綱，例如：導(dǎo)論模塊、數(shù)據(jù)庫及使用模塊、基因組信息學(xué)及其分析方法模塊、蛋白質(zhì)組生物信息學(xué)模塊、代謝和藥物生物信息學(xué)及系統(tǒng)生物學(xué)模塊等，使學(xué)生清楚每個模塊的特點和作用，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。
3.2強化實驗教學(xué)
生物信息學(xué)的學(xué)習(xí)是運用生物、醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、以及計算機科學(xué)等諸多學(xué)科知識進行分析、判斷推理、綜合的實踐過程，強化實驗教學(xué)顯得尤為重要。
3.3結(jié)合多媒體技術(shù)與雙語教學(xué)
教學(xué)過程中可以打開相關(guān)軟件和網(wǎng)站進行演示，使抽象的生物信息學(xué)知識以具體的、動態(tài)的形式展現(xiàn)出來， 從而加深學(xué)生對課程的掌握程度。此外，生物信息學(xué)涉及到的數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)站、應(yīng)用軟件多為英文界面，所以雙語授課顯得尤為重要，教師可借助多媒體，對課程進行中英整合講解。
3.4結(jié)合科研實例進行教學(xué)
哈工大研究生院國家重點培育學(xué)科2個；博士學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科27個，碩士學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科41個，博士專業(yè)學(xué)位授權(quán)點1個，碩士專業(yè)學(xué)位授權(quán)點10個，博士后科研流動站24個。
2016年臨海市中小學(xué)公開招聘新教師招聘崗位一覽表
招聘崗位
招聘崗位數(shù)
學(xué)歷要求
專業(yè)要求
備注
中學(xué)語文
10
全日制本科及以上
語文教育、漢語言文學(xué)、漢語言、對外漢語、漢語國際教育、漢語言文字學(xué)、中國古代文學(xué)、中國現(xiàn)當(dāng)代文學(xué)、漢語言教育
師范類教育學(xué)、小學(xué)教育、初等教育等專業(yè)報考崗位以教師資格證學(xué)科為準(zhǔn);碩士研究生的教育學(xué)原理、課程教學(xué)論、學(xué)科教學(xué)、比較教育學(xué)等專業(yè)報考崗位以研究學(xué)科方向與本科所學(xué)專業(yè)結(jié)合為準(zhǔn)。
中學(xué)數(shù)學(xué)
10
全日制本科及以上
數(shù)學(xué)教育、數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)理基礎(chǔ)科學(xué)、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、信息與計算科學(xué)、計算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計
中學(xué)英語
6
全日制本科及以上
英語教育、英語、英語翻譯、英語語言文學(xué)、應(yīng)用英語
中學(xué)政治
1
全日制本科及以上
思想政治教育、政治學(xué)與行政學(xué)、國際政治、國際政治經(jīng)濟學(xué)、政治學(xué)經(jīng)濟學(xué)與哲學(xué)、哲學(xué)、政治學(xué)理論、政治經(jīng)濟學(xué)、理論
中學(xué)歷史
2
全日制本科及以上
歷史教育、歷史學(xué)、世界歷史、中國古代史、中國近現(xiàn)代史、史學(xué)理論與史學(xué)史
中學(xué)地理
2
全日制本科及以上
地理教育、地理科學(xué)、地理信息系統(tǒng)、地理信息科學(xué)、自然地理與資源環(huán)境
中學(xué)社會
3
全日制本科及以上
人文教育及中學(xué)政治、歷史、地理招聘崗位所需專業(yè)
中學(xué)化學(xué)
1
全日制本科及以上
化學(xué)教育、化學(xué)、應(yīng)用化學(xué)、化學(xué)生物學(xué)、有機化學(xué)、無機化學(xué)、分析化學(xué)、高級分子化學(xué)與物理、物理化學(xué)
中學(xué)生物
2
全日制本科及以上
生物、生物教育、生物技術(shù)、生物科學(xué)、生物工程、植物學(xué)、動物學(xué)、微生物學(xué)、生物化學(xué)與分子生物學(xué)、化學(xué)生物學(xué)、生物科學(xué)與生物技術(shù)
中學(xué)心理健康
2
全日制本科及以上
心理學(xué)、應(yīng)用心理學(xué)、基礎(chǔ)心理學(xué)、發(fā)展與教育心理學(xué)
中學(xué)科學(xué)
7
全日制本科及以上
科學(xué)教育、物理教育、物理學(xué)、應(yīng)用物理、核物理、理論物理及中學(xué)化學(xué)、生物招聘崗位所需專業(yè)
小學(xué)科學(xué)
17
全日制大專及以上
職教旅游
1
全日制本科及以上
旅游管理與服務(wù)教育、旅游管理、酒店管理
職教電子商務(wù)
1
全日制本科及以上
電子商務(wù)、電子商務(wù)及法律
中小學(xué)體育
20
中學(xué)全日制本科及以上
體育教育、體育學(xué)、運動訓(xùn)練、社會體育、民族傳統(tǒng)體育、武術(shù)與民族傳統(tǒng)體育
小學(xué)全日制大專及以上
中小學(xué)音樂
20
中學(xué)全日制本科及以上
音樂教育、音樂學(xué)、音樂表演、作曲與作曲技術(shù)理論、藝術(shù)教育（音樂）、舞蹈表演、音樂與舞蹈學(xué)、舞蹈學(xué)、舞蹈編導(dǎo)、舞蹈教育
小學(xué)全日制大專及以上
中小學(xué)舞蹈
2
中學(xué)全日制本科及以上
舞蹈表演、音樂與舞蹈學(xué)、舞蹈學(xué)、舞蹈編導(dǎo)、舞蹈教育
小學(xué)全日制大專及以上
中小學(xué)美術(shù)
18
中學(xué)全日制本科及以上
美術(shù)教育、美術(shù)學(xué)、繪畫、雕塑、中國畫、書法學(xué)、攝影、藝術(shù)設(shè)計學(xué)、藝術(shù)設(shè)計、環(huán)境設(shè)計、環(huán)境藝術(shù)設(shè)計、視角傳達設(shè)計、工藝美術(shù)、動畫
小學(xué)全日制大專及以上
小學(xué)計算機
2
全日制大專及以上
教育技術(shù)學(xué)、現(xiàn)代教育技術(shù)、計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)工程、數(shù)字媒體技術(shù)、計算機及應(yīng)用、計算機應(yīng)用技術(shù)、計算機軟件與理論
小學(xué)語文
50
全日制大專及以上
語文教育、漢語言文學(xué)、漢語言、對外漢語、漢語國際教育、漢語言文字學(xué)、中國古代文學(xué)、中國現(xiàn)當(dāng)代文學(xué)、漢語言教育
小學(xué)數(shù)學(xué)
45
全日制大專及以上
數(shù)學(xué)教育、數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)理基礎(chǔ)科學(xué)、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、信息與計算科學(xué)、計算數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計
小學(xué)英語
12
全日制大專及以上
英語教育、英語、英語翻譯、英語語言文學(xué)、應(yīng)用英語
特殊教育
1
全日制大專及以上
特殊教育、特殊教育學(xué)
學(xué)前教育
21
大專及以上
學(xué)前教育、學(xué)前教育學(xué)、幼兒教育、藝術(shù)教育（學(xué)前）、音樂與舞蹈學(xué)類
心理學(xué)的自然科學(xué)傳統(tǒng)深遠流長。從19世紀(jì)后半期，在自然科學(xué)尤其是物理學(xué)、生理學(xué)和化學(xué)的的影響下，心理學(xué)蓬勃發(fā)展，最后終于以馮特（Wundt，1832—1920）在萊比錫大學(xué)建立世界上第一個心理學(xué)實驗室，標(biāo)志心理學(xué)正式獨立，到現(xiàn)在世界各地心理學(xué)越來越普及，并與其他學(xué)科相結(jié)合，派生出很多新學(xué)科，心理學(xué)一直在自然科學(xué)理論及研究方法的陪伴與影響下發(fā)展。
一、自然科學(xué)與心理學(xué)的成長相伴
（一）物理及數(shù)量方法對心理學(xué)的促進
古希臘時期哲學(xué)和自然科學(xué)混為一體，其中的心理學(xué)思想已經(jīng)受到其他自然科學(xué)思想的影響。其實早在公元前四百多年到公元前三百多年期間，以德謨克利特為代表的原子論者即已奠定了以物質(zhì)現(xiàn)象解釋心理活動的基礎(chǔ)。15世紀(jì)后一段時期科學(xué)研究風(fēng)行一時，伽利略（Galilei，1564—1642）、開普勒（Kepler，1571—1630）、牛頓（Newton，1642—1727）等人在機械運動研究方面成績卓越，特別是牛頓力學(xué)理論得到普遍承認(rèn)。笛卡爾（Descartes，1596—1650）的反射論中機械力學(xué)觀點更是徹底，他將人的身體看作一件自動機器，腦是控制中樞，肌肉是引擎，各種器官是活門和機件，生命現(xiàn)象歸結(jié)于機械運動，機體活動不是精神支配的結(jié)果而是對刺激的回應(yīng)。19世紀(jì)生理學(xué)家韋伯（Weber，1795—1878）發(fā)現(xiàn)了“恰可辨認(rèn)的差異”，用系統(tǒng)的實驗方法研究各種形式下的感覺閾，尋找心理量（感覺）與物理量（刺激）的關(guān)系，并用數(shù)量關(guān)系把它表示出來，創(chuàng)造了心理學(xué)史上第一個定量法則韋伯定律。物理學(xué)家費希納（Fecher，1801—1887）在韋伯的工作基礎(chǔ)上，進一步論述身心之間，或外界刺激與心理現(xiàn)象之間的數(shù)量關(guān)系，提出在心理學(xué)界人人皆知的韋伯—費希納定律，創(chuàng)造了心理物理學(xué)。
（二）生物學(xué)、生理學(xué)及化學(xué)對心理學(xué)的影響
心理活動是腦的高級機能，是生物體的生命現(xiàn)象，故心理學(xué)的發(fā)展進步必然與生物學(xué)、生理學(xué)的發(fā)展進步相聯(lián)系。達爾文（Darwin，1809—1882）的科學(xué)進化論影響深遠，對心理學(xué)的影響也甚為廣泛。19世紀(jì)，心理學(xué)的基礎(chǔ)學(xué)科—生理解剖學(xué)發(fā)展迅速。以貝爾（Bell，1774—1842）為代表的對神經(jīng)沖動和傳導(dǎo)的研究，和弗盧郎（Flourens，1794—1867）關(guān)于腦生理的研究，為理解人的感受和運動過程打下了重要基礎(chǔ)。19世紀(jì)后期，生理學(xué)家發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)沖動的電性質(zhì)，并測出了神經(jīng)沖動的傳導(dǎo)速度，使心理學(xué)家認(rèn)識到心理過程是可以進行實驗和測量的。顱相說及后來的大腦機能統(tǒng)一說，與布羅卡言語中樞、感覺和運動中樞的發(fā)現(xiàn)一起，使心理是腦的機能成為共識。
（三）計算機科學(xué)等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)及原理對心理學(xué)的促進
信息論、控制論、系統(tǒng)論，尤其是計算機科學(xué)技術(shù)的巨大發(fā)展成就對認(rèn)知心理學(xué)的產(chǎn)生起到了決定性的作用。信息論是一門用概率論和數(shù)理統(tǒng)計方法研究信息量度量和信息分析、信息編碼、信息處理、信息傳遞及信息變換規(guī)律的科學(xué)。認(rèn)知心理學(xué)者借用信息論中信息輸入、過濾、衰減、存儲等過程模式。自動調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)中反饋系統(tǒng)促進達成有效的控制的思想被心理學(xué)家所接受。而從系統(tǒng)理論來看，人處于物理，生物、社會三大系統(tǒng)的交叉處，具有開放性、動態(tài)性和主動性，決定了人心理活動的系統(tǒng)性和復(fù)雜性。
二、自然科學(xué)對現(xiàn)代心理學(xué)的促進及展望
我們看到心理學(xué)幾乎是從萌芽時期起，一路走來，離不開自然科學(xué)的一路相伴，自然科學(xué)的進步總是對心理學(xué)造成直接或間接的影響，總的來說，自然科學(xué)對心理學(xué)做出了以下幾個方面的貢獻：
（一）促進心理學(xué)的獨立
一般把馮特在萊比錫大學(xué)建立第一個心理學(xué)實驗室作為心理學(xué)獨立的標(biāo)志，把在這之后的心理學(xué)稱為現(xiàn)代心理學(xué)。心理學(xué)在獨立之前主要作為靈魂學(xué)說依附于哲學(xué)，受一些其他自然科學(xué)思想的影響，心理學(xué)逐漸擺脫泛靈論和宗教神學(xué)的束縛，有了實證研究思想，為心理學(xué)走上自然科學(xué)的道路埋下種子。馮特正是從物理、化學(xué)、生物中得到啟示，把自然科學(xué)的實驗方法運用于心理學(xué)，建立了標(biāo)志心理學(xué)獨立的實驗室。
（二）促進心理學(xué)研究方法的改進、研究工具的改良
心理學(xué)領(lǐng)域的眾多理論進步，都離不開研究方法的改進，研究工具的改良。而無論是歷史上有名的斯金納箱，還是當(dāng)今的眼動儀、生物反饋系統(tǒng)等，包括心理學(xué)研究中最常見心理量表，都不開自然科學(xué)的支撐。從物理及數(shù)量方法被帶到心理學(xué)中，到現(xiàn)在以計算機科學(xué)技術(shù)、生物反饋技術(shù)等為支撐的各種越來越先進的研究工具，自然科學(xué)以其巨大的發(fā)展成就為心理學(xué)獨立和發(fā)展在研究方法、研究工具方面提供了技術(shù)支持。
（三）自然科學(xué)拓展心理學(xué)研究領(lǐng)域，并推動心理學(xué)研究不斷深化
隨著社會發(fā)展，心理學(xué)已與其他一些自然學(xué)科形成一種相互促進的局面。計算機信息、電子、分子生物技術(shù)、物理技術(shù)的革命性進步，導(dǎo)致心理學(xué)研究手段的現(xiàn)代化，促進心理結(jié)構(gòu)的研究逐步深入，如閾下啟動效應(yīng)、知覺的選擇模型等，使我們對心理現(xiàn)象實質(zhì)的認(rèn)識取得巨大進展。我們看到，自然科學(xué)不僅僅給心理學(xué)帶來了具體的科學(xué)知識，更是改善了心理學(xué)研究的思維模式，提供了先進的實驗條件、手段和工具，為心理學(xué)研究的突破提供了可能性。心理的自然屬性決定了心理學(xué)與自然科學(xué)的必然聯(lián)系，利用自然科學(xué)中對心理學(xué)有益的先進思想和方法，能夠提高心理學(xué)研究的準(zhǔn)確性和有效性。
【中圖分類號】Q81 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1008-6455（2010）11-0248-02
Study of TCM bioengineeing
Ouyang Xuejian
【Abstract】From angle of TCM bioengineering probe into TCM basic theory and way of study, to basis of TCM and clinical research mean much.
【Key words】traditional chinese medicine (TCM); biology; biotechnology; study
隨著TCM的不斷創(chuàng)新，用現(xiàn)代中醫(yī)生物學(xué)的研究手段，完善TCM的基礎(chǔ)理論是必經(jīng)之路。
1生命之書
1960年首次被破譯遺傳密碼，分子生物學(xué)家對復(fù)雜的細(xì)胞分子進行了分類。人類基因從遠古到現(xiàn)代以密碼的形式表達出來，展現(xiàn)在科學(xué)家面前。常有一種誤解基因代表每個特性，這種誤解并沒有因基因測序而被消除，并被加強了這是因為單基因病被討論[1]，事實上許多遺傳性疾病是由多個基因以某種未知方式相互作用的結(jié)果。人類基因組的解譯，象征著思想變革的始點走向未來。
2生物學(xué)革命
細(xì)胞生物學(xué)革命并不是基因組的解譯，而是基因行為方式和序列間相互作用的發(fā)現(xiàn)，但必須通過實驗才能得到體現(xiàn), 即閱讀細(xì)胞故事要歸功于生物學(xué)-DNA芯片[2]。它能同時觀測許多基因行為的是基因組測序。即一個細(xì)胞隨時有數(shù)千個基因開啟，它不僅開啟一個或兩個基因來完成任務(wù)，并在任務(wù)完成后再將它們關(guān)閉，但其理論的構(gòu)建并不是輕易獲得的。分子和細(xì)胞生物學(xué)[8]，簡潔一流的理論很少見，蛋白質(zhì)A開啟了蛋白質(zhì)B，然后激活蛋白質(zhì)C，如果大家能理解將對研究很有幫助。生物學(xué)家并引入了物理學(xué)概念，尋找簡潔一流理論，但是并不表明研究的系統(tǒng)是簡潔的。物理學(xué)家設(shè)計的理論用于解釋大量分子行為，如氧的彌散在介質(zhì)的作用下，個體特性會淹沒在團體行為的模式下?；蚝偷鞍踪|(zhì)更具挑戰(zhàn)性，因為它們不移動，不隨機相互作用，但能選擇性的參與某一功能性活動?；瘜W(xué)提供了另一組工具，一些非生命系統(tǒng)中的化學(xué)過程與生物化學(xué)過程一樣復(fù)雜混亂，但并不妨礙被計算機模型所獲取，其結(jié)論是使復(fù)雜的模型簡單化，原因是一些成分可以被忽略。
3計算機模擬藝術(shù)
它不僅分析數(shù)據(jù)也是一種重要工具。物理學(xué)家把其藝術(shù)帶入到了精密狀態(tài)，天體物理學(xué)家能模擬整個星系世界，生物學(xué)家就能模擬細(xì)胞的微觀世界。計算機模擬復(fù)雜的真實細(xì)胞，預(yù)測基因活性與細(xì)胞功能變化的基因組，并建立了數(shù)據(jù)庫。研究細(xì)胞中多種過程的比較模型，許多蛋白質(zhì)能同時催化大范圍化學(xué)反應(yīng)，不同反應(yīng)的相對重要性會因基因被激活而產(chǎn)生某種蛋白而再次關(guān)閉，來模擬整個細(xì)胞行為。工程學(xué)認(rèn)為一個細(xì)胞事件不會簡單的導(dǎo)致某一事件發(fā)生，有時一個過程會影響某個過程發(fā)生，用工程學(xué)術(shù)語描述就是反饋。即角加速時人體向一側(cè)傾倒，此時膜半規(guī)管內(nèi)淋巴液向相反方向流動刺壺腹嵴產(chǎn)生神經(jīng)沖動，傳至平衡中樞維持人體平衡，這就是人置與平衡中樞間的反饋，這種自我調(diào)節(jié)在工程學(xué)中十分常見。即可用“控制論”和“系統(tǒng)論”來描述它，生物學(xué)家已應(yīng)用在細(xì)胞中。描述生物學(xué)功能包含擴大、改編、加強、絕緣、糾錯和一致性檢測等概念。描述新的生物學(xué)語言將來源于綜合科學(xué)，即計算機科學(xué)或生物工程學(xué)等學(xué)科[3、4]。
4網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)
世界范圍互聯(lián)網(wǎng)中的信息總是最新的，那里有通信、高速公路、鐵路、航運等，為網(wǎng)路提供能量、電流、水、物質(zhì)、友誼等，細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)它們是如此相似。細(xì)胞中每一類分子都視為網(wǎng)絡(luò)的組成部分，任何兩個分子之間均有聯(lián)系，共同參與生物化學(xué)反應(yīng)，結(jié)論就是細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)與許多社會網(wǎng)絡(luò)一樣，有著相同的連通結(jié)構(gòu)。這樣的共性對于定義基因間的相互作用很有幫助，但并不是所有網(wǎng)絡(luò)都相同[5、6]，有時幾個連接破壞而迅速瓦解，有時即便有許多連接被破壞，任何兩個節(jié)點間仍可保持通暢，細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)也是如此。理解了生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)的特點，為組建細(xì)胞自身系統(tǒng)對其研究奠定了基礎(chǔ)。
5生物學(xué)模塊
基因通常結(jié)隊工作當(dāng)細(xì)胞分解糖產(chǎn)生能量，激活一組基因來產(chǎn)生各自所需要的酶[7]。理論生物學(xué)家提示如果能夠找出這類“聯(lián)合作業(yè)”，并將其視為獨立分子來理解細(xì)胞的復(fù)雜活動。即一部分制造蛋白質(zhì)，一部分復(fù)制細(xì)胞分裂的DNA，其他部分對特殊的酶做出響應(yīng)等等。但這些分子不是基因簡單的組合,它們包括了蛋白質(zhì)，RNA小信號分子和富含能量的分子，即酶等共同執(zhí)行其功能, 蛋白質(zhì)組學(xué)顯示了它的特殊貢獻。即細(xì)胞分裂模塊包裹在膜內(nèi)，如線粒體是能量的“工廠”。就像組建大樓一樣，模塊之間通過一類或幾類介質(zhì)分子相互聯(lián)系，各部門備有“辦公室備忘錄”這就解決了每個突發(fā)件事的需要?？上胂笤O(shè)計一種更精密的特定模塊，其小部分分子間相互作用的模塊延伸到整個細(xì)胞。模塊的功能來自其他模塊一部分輸入，并產(chǎn)生輸出影響其他模塊。其集體行為的概念類似于生物物理學(xué)概念，能表現(xiàn)模塊的特性。即模塊大部分功能特征，來自于潛在成分的特征與它們之間相互作用集合的特征。這對于生物學(xué)家來說是陌生的，但將來會習(xí)慣這樣的描述。
6TCM生物學(xué)
TCM生物學(xué)家用生物學(xué)微觀實驗手段，即分子與細(xì)胞生物學(xué)、網(wǎng)絡(luò)工程、生物學(xué)工程、生物物理學(xué)等[8-11]，模擬與解釋TCM的基本理論。需要生物工程、網(wǎng)絡(luò)工程與程序工程等共同參與形成綜合性科學(xué)。TCM把“天體”對生物體的影響都考慮進去了，在疾病診治基本原則的基礎(chǔ)上還考慮了季節(jié)變化。即冬天益氣活血，溫腎助陽；春天滋陰潤肺，滋腎柔肝；夏天養(yǎng)心安神，清熱解毒；秋天健脾溫腎，滋陰補血。TCM早已認(rèn)識到天體變化對人體的影響，并應(yīng)用在臨床實踐中。至于經(jīng)絡(luò)到底是什么還沒有誰在人體內(nèi)剖析出來，但臨床工作中銀針證實了它的存在，并以唯物主義的客觀事實傳承下來，如何完善它是今后研究的方向。
7TCM診療技術(shù)
TCM的基礎(chǔ)理論與臨床診療技術(shù)是根本，特別是中草藥、民間醫(yī)學(xué)很多精髓尚未開發(fā)。如西醫(yī)治療感冒居高不下的體溫(40℃)什么手段都用上了，TCM一付湯藥就能控制體溫即治愈。腫瘤壓迫所致的面神經(jīng)麻痹，TCM不用開刀減壓針灸就能矯正，這說出來好象不可思議但TCM做到了，TCM就是這么神氣有待進一步挖掘。TCM不僅應(yīng)懂得自身的基礎(chǔ)理論，并從生物學(xué)角度解釋出來，讓世人相信TCM接受TCM，讓TCM走向世界。
