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[摘 要] 分子生物学是生命科学的前沿学科，也是生物科学专业重要的基础理论课程，在生物学相关本科专业的教学中占有重要地位。为了提高分子生物学的教学质量，在课程中增加了生物信息学的相关内容，通过将生物信息学数据挖掘分析与分子生物学相结合，可以培养学生分析生物数据的能力，促进学生对分子生物学的基本理论和抽象性内容的理解，同时有助于培养适应迅速增加的生物数据信息的高水平生物学人才。
[关键词] 分子生物学;生物信息学;教学模式
[基金项目] 2019—2020年度河北省高等教育教学改革研究与实践项目“基于最新网络教学资源构建分子生物学课程学习与考核平台”（2019GJJG021）
[作者简介] 唐 婷（1982—），女，广西来宾人，博士，河北大学生命科学学院副教授，主要从事无脊椎分子免疫学研究。
[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2021）41-0109-04 [收稿日期] 2021-02-05
一、引言
分子生物学是从分子水平阐明生命现象本质的科学，现已是生物学各学科的前沿与生长点。随着人类基因组计划实施和完成，尤其是高通量测序等分子生物学技术的突破和信息技术的发展，以生命科学和计算机科学相结合形成的一门新型交叉学科生物信息学应运而生。生物信息学作为一个新兴领域，为其他科学领域提供分析工具是其主要目标之一，分子生物学与生物信息学两个课程相结合，以传统的分子生物学课程为基础，同时扩展基于计算机的生物学内容，不仅可以增强学生基本的分子生物学理论理解和技能培养，还增强学生对计算机工具的熟练程度，同时还可以促进和开创学生的创业思路和择业范围，改善生物科学专业毕业生就业率偏低的局面[1]。尽管目前大学本科已经具备开设生物信息学课程的条件，但是非生物信息学专业的生物技术、生物科学、生物工程类学生，在数学和计算机的知识背景较为薄弱，因此在教学过程中应该避免投入太多的时间学习计算机编程;同时国内高校仍然面临硬件配置不足、软件服务平台及师资缺乏，导致教学效果不理想，学生掌握理论知识不透彻等问题[2]，最终将非生物信息专业本科阶段的生物信息学与分子生物学教学目标定位为：掌握网络数据资源，利用生物信息学软件和工具对数据进行提取和分析，揭示生物信息背后蕴含的生物学规律，即具备分析和解决问题的初步能力[3]。
二、生物信息学和分子生物学教学结合内容模块初探
与PCR和凝胶电泳一样，教给学生数据挖掘，序列分析和分子可视化工具的使用方法也同样重要。生物信息学数据库的访问以及获取资源信息所需的研究工具已被各个层次的科学家广泛使用，它不仅是强大的研究工具，还为课堂提供了绝佳的教学内容。随着DNA自动测序技术的快速发展，数据库发表的公共数据量呈指数增长，面对巨大而繁杂的数据，需要借助数学和计算机的相关知识进行误差消除、分析和预测，因此生物信息学正在从构建数据库、开发检索工具、建立序列比对算法，向解释数据的时代转变[4]，因为即便是相对较短的核酸或是蛋白质序列，都蕴含着潜在突破性发现的可能。下面选取生物信息学内容，包括数据库的格式、相关网站、数据库查询及搜索的方法，以及同源序列比較等软件的使用，与分子生物学内容开展交叉教学进行初探，希望能更好地讲授分子生物学理论，同时锻炼学生使用计算机和互联网作为学术工具的能力。
1.课程内容模块1：访问常用基因组数据库，通过查看不同物种的基因组数据库信息，了解真核生物和原核生物物种基因组大小特点与差别。通过访问数据库资源，例如，GigaDB综合基因组数据库（http：//gigadb.org/#myCarousel）和NCBI网站的Assembly（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/ter
m=）;植物基因组数据库Ensemble Plant（http：//plants.ensembl.org/index.html），Phyzome（https：//ph
ytozome.jgi.doe.gov/pz/portal.html）;真菌数据库EnsemblFungi（http：//fungi.ensembl.org/index.html），My
coCosm（https：//genome.jgi.doe.gov/programs/fungi/in
dex.jsf）;动物基因组数据库Ensembl（http：//asia.ensembl.org/index.html），EnsemblMetazoa（http：//metazoa.ensembl.org/index.html）和EnsemblProtists（http：//protists.ensembl.org/index.html）;细菌基因组数据库EnsemblBacteria（http：//bacteria.ensembl.org/index.html），IMG/M（https：//img.jgi.doe.gov/）等。从基因组
数据库中了解该物种的进化地位以及科研进展;学习认读一个物种的基因组数据库包括基因组大小、组装数据形式、图谱和注释结果等;学习通过FTP服务器下载基因组数据，学会利用基因组浏览器通过可视化模块查看基因组碱基组成、基因结构、SNP变异位点信息、基因表达丰度信息等，并学习从基因组数据中获取感兴趣的序列信息。通过查看基因组上基因数量或基因分布特点，让学生了解真核生物与原核生物之间的基因密度差异，基因组的大小容量并不完全表示生物进化程度高低和遗传进化复杂性的关系。
2.课程内容模块2：根据基因组注释信息，利用生物信息学软件设计引物，掌握DNA复制及PCR原理。根据分子生物学理论课程讲授的DNA复制原理，结合PCR技术，将PCR反应的主要3个步骤，包括变性、退火和延伸的过程与DNA复制过程进行比较。理解PCR扩增过程中的上下游引物（或正反向引物）与扩增的片段长度、位置之间的相关性。同时结合分子生物学，在设计引物过程中应该注意的一些问题，例如引物碱基分配均匀、长度不可过长、避免上下游或自身引物互补等。设计引物可以通过Primer Premier软件进行设计，再通过Oligo软件对引物其他的参数进行详细分析，例如3’端和5’端ΔG值，该值提示在错配位点形成双链结构引发聚合反应的程度;并可以查看到比Primer软件更为详细的正确引发效率和错误引发效率。或者可以将DNA基因序列复制至NCBI网站https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/tools/primer-blast/，利用Prim er-BLAST工具设计引物，根据实际情况修改引物设计的参数，可以从反馈的结果里直接查看在线引物的相对位置。确定好设计的引物后，还需要把上下游引物分别到NCBI核苷酸数据库进行BLASTn分析，搜索设计的引物是否与其他基因序列具有较高相似性。
3.课程内容模块3：组装并分析、注释基因DNA序列。学生通过学习DNA测序技术，掌握不同测序平台测序原理及其各自的优缺点。可以对质粒进行双向测序获得测序文件，学习使用Bioedit、CExpress软件编辑和操作原始数据，完整拼接DNA序列[5]。当DNA序列组合好后，要求学生推断出氨基酸序列，识别出可能的编码区域，引导学生探索基因组和cDNA序列的差异，并发现序列的遗传特征，如调控区和编码区、遗传编码、内含子和外显子、内含子供体和受体剪接位点以及5’和3’非翻译区。利用拼接后的DNA序列或推断出的氨基酸序列在数据库中搜索出与测序数据相似的基因或基因产物。使用多种比对程序，包括基本的局部比对搜索工具BLAST[6]和其他基于网络的程序，向学生展示不同程序的优缺点。给学生讲授如何提交序列到输入搜索框，让学生进行不同序列的BLAST搜索。例如，可以让学生提交单个序列、提交反向（3’-5’）序列或提交不同长度的序列进行BLAST搜索。通过不更改搜索参数的默认值进行BLAST分析，可以让学生了解到数据库登录号、检索号等序列标识符，以及序列方向的重要性，并知道获得有效比对分析序列的最小长度范围，引导学生理解比对E值和score值的含义，以及从数据库中调取亲本序列，同时鉴定出序列对应的基因或蛋白质名称，并确定它们的生物来源。
4.课程内容模块4：检索同源蛋白基因以及构建系统发育构建。通过BLAST检索同源基因，帮助学生区分直系同源和旁系同源的概念，并了解它们的演变以及在进化中的意义。直系同源基因是在物种形成事件发生后分化的基因;当一个物种进化成两个独立的物种时，产生的物种中单个基因的不同拷贝就是直系同源的。然而，如果一个生物中的一个基因在同一个基因组中被复制，占据两个不同的位置，那么这两个拷贝就是旁系同源的。同一物种中出现的多个同源拷贝基因通常是旁系同源物。在进化过程中，直系同源基因的功能趋于相似，而旁系同源蛋白的功能趋于分化。因此，直系同源基因和旁系同源基因序列的识别可以帮助预测蛋白质的功能，通过直系同源基因的识别来寻找功能相似的蛋白质是较常见的分析方法。
在这个教学内容中，可以提供α珠蛋白基因和β珠蛋白基因蛋白作为查询序列，通过NCBI网站上的BLASTP程序对多个已知基因组的非冗余蛋白数据库执行相似度搜索同源基因。学生先使用默认的搜索设置，再尝试其他高级搜索选项来缩小搜索范围。要求学生运行BLASTP搜索后，分析BLASTP的输出结果。例如，找出与查询序列相似的序列列表，并分析每个命中序列包含的信息，通过score和E值分析序列之间的相似性，并根据注释信息比较基因的功能。这部分内容为学生提供了一个很好的展示，说明基因复制和随后的多样化如何在进化中发挥重要作用，以产生具有不同细胞和生理功能的蛋白质。
设置基因序列构建系统发育树内容，推断直系同源和旁系同源基因之间的进化和功能关系。首先向学生介绍蛋白质序列系统发育分析的进化理论和原理，以及构建系统发育树的计算方法。具体操作是安装建树软件MEGA[7]，使用ClustalW生成序列排列距离矩阵，再根据生成的距离矩陣数据生成进化树。之后进行100次bootstrap计算分析，以估计树中节点的置信水平。学生通过对系统发育树的直系同源和旁系同源基因的研究，能够根据系统发育树分支对基因的进化和重叠或协同作用的功能增加认识。
5.课程内容模块5：分析蛋白结构和功能。给学生提供一个家族蛋白基因，例如富亮氨酸受体激酶家族（LRR-RLK），需要学生通过访问Pfam database，ExPASy Proteomics Server和PROSITE数据库分析出蛋白质的基本性质，包括相对分子量，氨基酸组成，等电点，消光系数，半衰期不稳定系数，总平均亲水性，并预测蛋白结构域，基序，功能活性位点，卷曲螺旋结构预测（提示蛋白质在代谢调控、膜通道、分子识别和运动过程发挥重要功能）以及翻译后修饰位点预测。通过TMHMM program鉴定和分析蛋白跨膜区域和细胞内/细胞外域。通过蛋白序列分析，学生能够获得关于蛋白不同结构域的结构和潜在功能的大量信息。结构域和拓扑结构的知识有助于学生理解结构域在介导胞内外信号传导机制的重要性。一类具有跨膜结构域的蛋白在信号转导过程中，配体与细胞外结构域结合，引起受体形成二聚体或多聚体，进而触发细胞内激酶结构域的激活，最终导致信号转导。学生通过分析蛋白的结构认识每个结构域在信号传递过程中的作用，以及蛋白的结构和功能之间的密切关系。
以上内容模块中的分析工具可以通过互联网免费获取，仅仅要求教师提供分析工具使用指导和数据资源的超链接网站。因此将生物信息学分析纳入课程需给学生提供计算机及网络平台，不需要投入另外的资本。在课程开始时，应该首先安排一次关于生物信息学和基因组计划的相关讲座或讨论，为学生提供足够的背景知识。当进行课堂授课时，根据分子生物学内容将生物信息学任务纳入学习单元，计算机分析任务尽可能与理论课程内容平行。同时为了防止学生过分专注于使用计算机而不是对输出的结果进行分析，每个计算机分析任务均有详细的说明，这些说明不仅可以引导学生进行计算机操作，还提供了一些预期的输出和常见错误的描述，包括运算过程中可能无意生成的错误消息。随着学生在网站上进行任务分析的熟练度加深，说明可以逐渐减少，或不那么详细，而是更加注重分析的任务。这样，学生就可以独立完成获取到必要的信息。完成课程学习后，学生应该能够进行简单的BLAST搜索，使用ClustalW进行多个序列比对，并且处理一些基本的结构数据，包括访问获取，在计算机上查看大分子结构等。同时学生还熟悉了常见的数据库，这些数据库可以交叉索引蛋白质和核酸序列，包括链接到酶动力学数据和代谢通路图，还可以链接到结构分类和保守结构域家族。在最终的课程考核环节，根据文献或报告提供一项独立的作业，该项作业可以评估学生在无指导说明的情况下，从何处、如何获取必要数据信息的能力，也可以指征学生在该项课程学习中对数据挖掘技能的掌握程度。 三、結语
随着生物数据量的不断积累，生物学正在转变为一门信息科学，生物信息学技术在分子生物学中的重要作用毋庸置疑。生物科学家逐渐意识到需要计算方法才能促进生物数据的分析，许多研究机构或团队迫切要求对生物学有深刻理解，并且具备计算和分析技能的专业人员[8]。为了适应生命科学发展模式的转变，修订生命科学本科专业毕业生的标准，培养具备处理大数据技能的人才。为了优化分子生物学课程授课质量，将生物信息学内容（生物学数据库查询、序列比对BLAST分析、核酸和蛋白质生物特征分析、系统发育树/分子进化树构建、蛋白质三维结构预测等）与分子生物学课程相结合，并根据新技术和方法的不断涌现，补充前沿内容，例如分子生物学的CRISPR基因组编辑技术，生物信息学的多组学、单细胞测序、第三代测序等，通过不同学科的交叉融合，加深学生对分子生物学和生物信息学理论课程内容的认识和理解。同时从学生自身来看，分子生物学理论课程内容抽象难懂，学生在学习过程中难以把知识点消化理解透彻，更多的是产生排斥情绪。所以在课程中把握好生物信息学知识的插入点，为学生提供动手机会，无疑可以调动学生的学习兴趣，锻炼学生的科研思维，并培养他们运用所学知识将实验数据和技术相结合，具备解决科研问题的能力。分子生物学与生物信息学教学课程的交叉设置，克服了教学与技术发展不同步的缺陷，针对性强的这类课程学习可以让他们从容应对今后所从事专业的挑战，所以将生物信息学纳入生物学教学主体的意义尤为重要。虽然本文关注的是生物信息学与分子生物学的结合，但生命科学中还有其他学科领域也将受益于计算方法。因此，生物信息学与分子生物学的课程结合，亦会启发其他生命科学领域类似课程的发展，并促进综合教学的提升。
参考文献
[1]孟盈，孟然，聂泽龙.生物科学专业生物信息学课程教学模式的探讨[J].教育现代化，2018，5（47）：196-197.
[2]易继财.生物类专业生物信息学课程教学探索——华南农业大学生物类专业生物信息学课程的教改实践与思考[J].安徽农业科学，2018，46（26）：231-233.
[3]王莉，姜宝华.在非生物信息学专业大学生中开展《生物信息学》课程的探索与实践[J].教育教学论坛，2012（S3）：190-192.
[4]杨静.生物信息学在分子生物学实验教学中的应用与实践[J].高校生物学教学研究（电子版），2018，8（6）：13-16.
[5]罗静初.EMBOSS和EMBnet[J/OL].生物信息学，2020：1-12[2021-01-02].https：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.15
13.Q.20201016.0924.002.html.
[6]Johnson M.， Zaretskaya I.， Raytselis Y. et al. NCBI BLAST： A Better Web Interface[J].Nucleic Acids Research， 2008，36（12）：W5-9.
[7]Kumar S.， Stecher G.， Tamura K. MEGA7： Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 7.0 for Bigger Datasets[J].Molecular Biology and Evolution， 2016，33（7）：1870-1874.
[8]Vincent A. T.， Bourbonnais Y.， Brouard J. S. et al. Implementing a Web-based Introductory Bioinformatics Course for Non-Bioinformaticians That Incorporates Practical Exercises[J]. Biochem Mol Biol Educ， 2018，46（1）：31-38.
Exploration of Course Reform Based on the Combined of Bioinformatics and Molecular Biology
TANG Ting， ZHANG Yu-ming， LIU Feng-song
（College of Life Sciences， Hebei University， Baoding， Hebei 071002， China）
Abstract： Molecular Biology is a frontier subject in the field of life sciences， and it is also an important basic theoretical course in biological science major. Therefore， Molecular Biology teaching for undergraduates plays a significant role. To improve the teaching quality of Molecular Biology， the relevant content of Bioinformatics has been added to the course. By combining data mining and analysis with Molecular Biology course， students can develop their ability to analyze biological data and promote their understanding of the basic theories and abstract content of Molecular Biology. At the same time， it can help to cultivate high-level biological talents adapted to the rapid increase of biological data information.
Key words： Molecular Biology; Bioinformatics; teaching model
[关键词] 分子生物学;生物信息学;教学模式
[基金项目] 2019—2020年度河北省高等教育教学改革研究与实践项目“基于最新网络教学资源构建分子生物学课程学习与考核平台”（2019GJJG021）
[作者简介] 唐 婷（1982—），女，广西来宾人，博士，河北大学生命科学学院副教授，主要从事无脊椎分子免疫学研究。
[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2021）41-0109-04 [收稿日期] 2021-02-05
一、引言
分子生物学是从分子水平阐明生命现象本质的科学，现已是生物学各学科的前沿与生长点。随着人类基因组计划实施和完成，尤其是高通量测序等分子生物学技术的突破和信息技术的发展，以生命科学和计算机科学相结合形成的一门新型交叉学科生物信息学应运而生。生物信息学作为一个新兴领域，为其他科学领域提供分析工具是其主要目标之一，分子生物学与生物信息学两个课程相结合，以传统的分子生物学课程为基础，同时扩展基于计算机的生物学内容，不仅可以增强学生基本的分子生物学理论理解和技能培养，还增强学生对计算机工具的熟练程度，同时还可以促进和开创学生的创业思路和择业范围，改善生物科学专业毕业生就业率偏低的局面[1]。尽管目前大学本科已经具备开设生物信息学课程的条件，但是非生物信息学专业的生物技术、生物科学、生物工程类学生，在数学和计算机的知识背景较为薄弱，因此在教学过程中应该避免投入太多的时间学习计算机编程;同时国内高校仍然面临硬件配置不足、软件服务平台及师资缺乏，导致教学效果不理想，学生掌握理论知识不透彻等问题[2]，最终将非生物信息专业本科阶段的生物信息学与分子生物学教学目标定位为：掌握网络数据资源，利用生物信息学软件和工具对数据进行提取和分析，揭示生物信息背后蕴含的生物学规律，即具备分析和解决问题的初步能力[3]。
二、生物信息学和分子生物学教学结合内容模块初探
与PCR和凝胶电泳一样，教给学生数据挖掘，序列分析和分子可视化工具的使用方法也同样重要。生物信息学数据库的访问以及获取资源信息所需的研究工具已被各个层次的科学家广泛使用，它不仅是强大的研究工具，还为课堂提供了绝佳的教学内容。随着DNA自动测序技术的快速发展，数据库发表的公共数据量呈指数增长，面对巨大而繁杂的数据，需要借助数学和计算机的相关知识进行误差消除、分析和预测，因此生物信息学正在从构建数据库、开发检索工具、建立序列比对算法，向解释数据的时代转变[4]，因为即便是相对较短的核酸或是蛋白质序列，都蕴含着潜在突破性发现的可能。下面选取生物信息学内容，包括数据库的格式、相关网站、数据库查询及搜索的方法，以及同源序列比較等软件的使用，与分子生物学内容开展交叉教学进行初探，希望能更好地讲授分子生物学理论，同时锻炼学生使用计算机和互联网作为学术工具的能力。
1.课程内容模块1：访问常用基因组数据库，通过查看不同物种的基因组数据库信息，了解真核生物和原核生物物种基因组大小特点与差别。通过访问数据库资源，例如，GigaDB综合基因组数据库（http：//gigadb.org/#myCarousel）和NCBI网站的Assembly（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/ter
m=）;植物基因组数据库Ensemble Plant（http：//plants.ensembl.org/index.html），Phyzome（https：//ph
ytozome.jgi.doe.gov/pz/portal.html）;真菌数据库EnsemblFungi（http：//fungi.ensembl.org/index.html），My
coCosm（https：//genome.jgi.doe.gov/programs/fungi/in
dex.jsf）;动物基因组数据库Ensembl（http：//asia.ensembl.org/index.html），EnsemblMetazoa（http：//metazoa.ensembl.org/index.html）和EnsemblProtists（http：//protists.ensembl.org/index.html）;细菌基因组数据库EnsemblBacteria（http：//bacteria.ensembl.org/index.html），IMG/M（https：//img.jgi.doe.gov/）等。从基因组
数据库中了解该物种的进化地位以及科研进展;学习认读一个物种的基因组数据库包括基因组大小、组装数据形式、图谱和注释结果等;学习通过FTP服务器下载基因组数据，学会利用基因组浏览器通过可视化模块查看基因组碱基组成、基因结构、SNP变异位点信息、基因表达丰度信息等，并学习从基因组数据中获取感兴趣的序列信息。通过查看基因组上基因数量或基因分布特点，让学生了解真核生物与原核生物之间的基因密度差异，基因组的大小容量并不完全表示生物进化程度高低和遗传进化复杂性的关系。
2.课程内容模块2：根据基因组注释信息，利用生物信息学软件设计引物，掌握DNA复制及PCR原理。根据分子生物学理论课程讲授的DNA复制原理，结合PCR技术，将PCR反应的主要3个步骤，包括变性、退火和延伸的过程与DNA复制过程进行比较。理解PCR扩增过程中的上下游引物（或正反向引物）与扩增的片段长度、位置之间的相关性。同时结合分子生物学，在设计引物过程中应该注意的一些问题，例如引物碱基分配均匀、长度不可过长、避免上下游或自身引物互补等。设计引物可以通过Primer Premier软件进行设计，再通过Oligo软件对引物其他的参数进行详细分析，例如3’端和5’端ΔG值，该值提示在错配位点形成双链结构引发聚合反应的程度;并可以查看到比Primer软件更为详细的正确引发效率和错误引发效率。或者可以将DNA基因序列复制至NCBI网站https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/tools/primer-blast/，利用Prim er-BLAST工具设计引物，根据实际情况修改引物设计的参数，可以从反馈的结果里直接查看在线引物的相对位置。确定好设计的引物后，还需要把上下游引物分别到NCBI核苷酸数据库进行BLASTn分析，搜索设计的引物是否与其他基因序列具有较高相似性。
3.课程内容模块3：组装并分析、注释基因DNA序列。学生通过学习DNA测序技术，掌握不同测序平台测序原理及其各自的优缺点。可以对质粒进行双向测序获得测序文件，学习使用Bioedit、CExpress软件编辑和操作原始数据，完整拼接DNA序列[5]。当DNA序列组合好后，要求学生推断出氨基酸序列，识别出可能的编码区域，引导学生探索基因组和cDNA序列的差异，并发现序列的遗传特征，如调控区和编码区、遗传编码、内含子和外显子、内含子供体和受体剪接位点以及5’和3’非翻译区。利用拼接后的DNA序列或推断出的氨基酸序列在数据库中搜索出与测序数据相似的基因或基因产物。使用多种比对程序，包括基本的局部比对搜索工具BLAST[6]和其他基于网络的程序，向学生展示不同程序的优缺点。给学生讲授如何提交序列到输入搜索框，让学生进行不同序列的BLAST搜索。例如，可以让学生提交单个序列、提交反向（3’-5’）序列或提交不同长度的序列进行BLAST搜索。通过不更改搜索参数的默认值进行BLAST分析，可以让学生了解到数据库登录号、检索号等序列标识符，以及序列方向的重要性，并知道获得有效比对分析序列的最小长度范围，引导学生理解比对E值和score值的含义，以及从数据库中调取亲本序列，同时鉴定出序列对应的基因或蛋白质名称，并确定它们的生物来源。
4.课程内容模块4：检索同源蛋白基因以及构建系统发育构建。通过BLAST检索同源基因，帮助学生区分直系同源和旁系同源的概念，并了解它们的演变以及在进化中的意义。直系同源基因是在物种形成事件发生后分化的基因;当一个物种进化成两个独立的物种时，产生的物种中单个基因的不同拷贝就是直系同源的。然而，如果一个生物中的一个基因在同一个基因组中被复制，占据两个不同的位置，那么这两个拷贝就是旁系同源的。同一物种中出现的多个同源拷贝基因通常是旁系同源物。在进化过程中，直系同源基因的功能趋于相似，而旁系同源蛋白的功能趋于分化。因此，直系同源基因和旁系同源基因序列的识别可以帮助预测蛋白质的功能，通过直系同源基因的识别来寻找功能相似的蛋白质是较常见的分析方法。
在这个教学内容中，可以提供α珠蛋白基因和β珠蛋白基因蛋白作为查询序列，通过NCBI网站上的BLASTP程序对多个已知基因组的非冗余蛋白数据库执行相似度搜索同源基因。学生先使用默认的搜索设置，再尝试其他高级搜索选项来缩小搜索范围。要求学生运行BLASTP搜索后，分析BLASTP的输出结果。例如，找出与查询序列相似的序列列表，并分析每个命中序列包含的信息，通过score和E值分析序列之间的相似性，并根据注释信息比较基因的功能。这部分内容为学生提供了一个很好的展示，说明基因复制和随后的多样化如何在进化中发挥重要作用，以产生具有不同细胞和生理功能的蛋白质。
设置基因序列构建系统发育树内容，推断直系同源和旁系同源基因之间的进化和功能关系。首先向学生介绍蛋白质序列系统发育分析的进化理论和原理，以及构建系统发育树的计算方法。具体操作是安装建树软件MEGA[7]，使用ClustalW生成序列排列距离矩阵，再根据生成的距离矩陣数据生成进化树。之后进行100次bootstrap计算分析，以估计树中节点的置信水平。学生通过对系统发育树的直系同源和旁系同源基因的研究，能够根据系统发育树分支对基因的进化和重叠或协同作用的功能增加认识。
5.课程内容模块5：分析蛋白结构和功能。给学生提供一个家族蛋白基因，例如富亮氨酸受体激酶家族（LRR-RLK），需要学生通过访问Pfam database，ExPASy Proteomics Server和PROSITE数据库分析出蛋白质的基本性质，包括相对分子量，氨基酸组成，等电点，消光系数，半衰期不稳定系数，总平均亲水性，并预测蛋白结构域，基序，功能活性位点，卷曲螺旋结构预测（提示蛋白质在代谢调控、膜通道、分子识别和运动过程发挥重要功能）以及翻译后修饰位点预测。通过TMHMM program鉴定和分析蛋白跨膜区域和细胞内/细胞外域。通过蛋白序列分析，学生能够获得关于蛋白不同结构域的结构和潜在功能的大量信息。结构域和拓扑结构的知识有助于学生理解结构域在介导胞内外信号传导机制的重要性。一类具有跨膜结构域的蛋白在信号转导过程中，配体与细胞外结构域结合，引起受体形成二聚体或多聚体，进而触发细胞内激酶结构域的激活，最终导致信号转导。学生通过分析蛋白的结构认识每个结构域在信号传递过程中的作用，以及蛋白的结构和功能之间的密切关系。
以上内容模块中的分析工具可以通过互联网免费获取，仅仅要求教师提供分析工具使用指导和数据资源的超链接网站。因此将生物信息学分析纳入课程需给学生提供计算机及网络平台，不需要投入另外的资本。在课程开始时，应该首先安排一次关于生物信息学和基因组计划的相关讲座或讨论，为学生提供足够的背景知识。当进行课堂授课时，根据分子生物学内容将生物信息学任务纳入学习单元，计算机分析任务尽可能与理论课程内容平行。同时为了防止学生过分专注于使用计算机而不是对输出的结果进行分析，每个计算机分析任务均有详细的说明，这些说明不仅可以引导学生进行计算机操作，还提供了一些预期的输出和常见错误的描述，包括运算过程中可能无意生成的错误消息。随着学生在网站上进行任务分析的熟练度加深，说明可以逐渐减少，或不那么详细，而是更加注重分析的任务。这样，学生就可以独立完成获取到必要的信息。完成课程学习后，学生应该能够进行简单的BLAST搜索，使用ClustalW进行多个序列比对，并且处理一些基本的结构数据，包括访问获取，在计算机上查看大分子结构等。同时学生还熟悉了常见的数据库，这些数据库可以交叉索引蛋白质和核酸序列，包括链接到酶动力学数据和代谢通路图，还可以链接到结构分类和保守结构域家族。在最终的课程考核环节，根据文献或报告提供一项独立的作业，该项作业可以评估学生在无指导说明的情况下，从何处、如何获取必要数据信息的能力，也可以指征学生在该项课程学习中对数据挖掘技能的掌握程度。 三、結语
随着生物数据量的不断积累，生物学正在转变为一门信息科学，生物信息学技术在分子生物学中的重要作用毋庸置疑。生物科学家逐渐意识到需要计算方法才能促进生物数据的分析，许多研究机构或团队迫切要求对生物学有深刻理解，并且具备计算和分析技能的专业人员[8]。为了适应生命科学发展模式的转变，修订生命科学本科专业毕业生的标准，培养具备处理大数据技能的人才。为了优化分子生物学课程授课质量，将生物信息学内容（生物学数据库查询、序列比对BLAST分析、核酸和蛋白质生物特征分析、系统发育树/分子进化树构建、蛋白质三维结构预测等）与分子生物学课程相结合，并根据新技术和方法的不断涌现，补充前沿内容，例如分子生物学的CRISPR基因组编辑技术，生物信息学的多组学、单细胞测序、第三代测序等，通过不同学科的交叉融合，加深学生对分子生物学和生物信息学理论课程内容的认识和理解。同时从学生自身来看，分子生物学理论课程内容抽象难懂，学生在学习过程中难以把知识点消化理解透彻，更多的是产生排斥情绪。所以在课程中把握好生物信息学知识的插入点，为学生提供动手机会，无疑可以调动学生的学习兴趣，锻炼学生的科研思维，并培养他们运用所学知识将实验数据和技术相结合，具备解决科研问题的能力。分子生物学与生物信息学教学课程的交叉设置，克服了教学与技术发展不同步的缺陷，针对性强的这类课程学习可以让他们从容应对今后所从事专业的挑战，所以将生物信息学纳入生物学教学主体的意义尤为重要。虽然本文关注的是生物信息学与分子生物学的结合，但生命科学中还有其他学科领域也将受益于计算方法。因此，生物信息学与分子生物学的课程结合，亦会启发其他生命科学领域类似课程的发展，并促进综合教学的提升。
参考文献
[1]孟盈，孟然，聂泽龙.生物科学专业生物信息学课程教学模式的探讨[J].教育现代化，2018，5（47）：196-197.
[2]易继财.生物类专业生物信息学课程教学探索——华南农业大学生物类专业生物信息学课程的教改实践与思考[J].安徽农业科学，2018，46（26）：231-233.
[3]王莉，姜宝华.在非生物信息学专业大学生中开展《生物信息学》课程的探索与实践[J].教育教学论坛，2012（S3）：190-192.
[4]杨静.生物信息学在分子生物学实验教学中的应用与实践[J].高校生物学教学研究（电子版），2018，8（6）：13-16.
[5]罗静初.EMBOSS和EMBnet[J/OL].生物信息学，2020：1-12[2021-01-02].https：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.15
13.Q.20201016.0924.002.html.
[6]Johnson M.， Zaretskaya I.， Raytselis Y. et al. NCBI BLAST： A Better Web Interface[J].Nucleic Acids Research， 2008，36（12）：W5-9.
[7]Kumar S.， Stecher G.， Tamura K. MEGA7： Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 7.0 for Bigger Datasets[J].Molecular Biology and Evolution， 2016，33（7）：1870-1874.
[8]Vincent A. T.， Bourbonnais Y.， Brouard J. S. et al. Implementing a Web-based Introductory Bioinformatics Course for Non-Bioinformaticians That Incorporates Practical Exercises[J]. Biochem Mol Biol Educ， 2018，46（1）：31-38.
Exploration of Course Reform Based on the Combined of Bioinformatics and Molecular Biology
TANG Ting， ZHANG Yu-ming， LIU Feng-song
（College of Life Sciences， Hebei University， Baoding， Hebei 071002， China）
Abstract： Molecular Biology is a frontier subject in the field of life sciences， and it is also an important basic theoretical course in biological science major. Therefore， Molecular Biology teaching for undergraduates plays a significant role. To improve the teaching quality of Molecular Biology， the relevant content of Bioinformatics has been added to the course. By combining data mining and analysis with Molecular Biology course， students can develop their ability to analyze biological data and promote their understanding of the basic theories and abstract content of Molecular Biology. At the same time， it can help to cultivate high-level biological talents adapted to the rapid increase of biological data information.
Key words： Molecular Biology; Bioinformatics; teaching model