霍穎異，徐 程，吳 敏，陳 銘*

(1．浙江大學(xué)國家級生物實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，杭州 310058；2．浙江大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院， 杭州 310058)

生物信息學(xué)是一門融合了生命科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)等多學(xué)科的新興交叉學(xué)科，它通過對生物學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取、加工、存儲、檢索與分析，揭示數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的生物學(xué)意義，它既是一門科學(xué)學(xué)科，更是一種重要的研究平臺與工具，參與著生命科學(xué)各領(lǐng)域的研究[1]。近年來，隨著生命科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和革新，生物學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)規(guī)模正指數(shù)級地快速增長。正確運(yùn)用生物信息學(xué)方法從海量數(shù)據(jù)中挖掘并獲得信息和知識，是生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、生物工程、食品科學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域人才的必備實(shí)踐能力。因此，生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)在提升和體現(xiàn)生物學(xué)相關(guān)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量和培養(yǎng)水平中發(fā)揮重要作用[2]。

生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)涵蓋內(nèi)容廣泛，如何使學(xué)生將抽象的理論知識轉(zhuǎn)化為實(shí)用的分析技能，使學(xué)生能夠針對具體問題運(yùn)用恰當(dāng)方法正確處理數(shù)據(jù)并得出準(zhǔn)確結(jié)論，是生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的重點(diǎn)。而傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容和模式存在的一些問題使得教學(xué)效果不夠理想，如教學(xué)案例和實(shí)驗(yàn)材料抽象導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不高，學(xué)生未能充分認(rèn)識研究背景和數(shù)據(jù)來源導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果不顯著，不同實(shí)驗(yàn)間缺乏聯(lián)系導(dǎo)致學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用能力和創(chuàng)新能力提升不足等。根據(jù)“雙一流建設(shè)”要求和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)需要，浙江大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院對生物信息學(xué)相關(guān)課程開展了系列改革，積極更新傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容并探索新的教學(xué)模式。結(jié)合實(shí)際科研問題和成果，設(shè)計(jì)問題導(dǎo)向式的綜合實(shí)驗(yàn)，充分結(jié)合理論知識和實(shí)踐體系，提升學(xué)生的實(shí)驗(yàn)操作技能和綜合創(chuàng)新能力，提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果和教學(xué)質(zhì)量[3- 4]。

1 綜合實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)思路和特色

立足于生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)需求，依托實(shí)際科研問題和成果，以提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和課堂教學(xué)效率為目標(biāo)，進(jìn)行綜合實(shí)驗(yàn)教學(xué)設(shè)計(jì)[5]。綜合實(shí)驗(yàn)以環(huán)境樣品中基因資源挖掘以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能分析為主線，以海洋來源的兩個(gè)同源宏基因組片段及片段上的兩個(gè)同源類水解酶基因?yàn)閷?shí)驗(yàn)材料，通過問題導(dǎo)向法引導(dǎo)學(xué)生深入探索，從組學(xué)角度注釋分析宏基因組片段并獲得同源類水解酶基因，從基因角度開展序列比對與系統(tǒng)發(fā)育分析，從蛋白質(zhì)角度比較分析同源酶的序列和結(jié)構(gòu)特征從而回答其底物特異性和偏好性機(jī)制的科學(xué)問題[6]。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)合了生物信息學(xué)、宏基因組學(xué)、生物化學(xué)、分子生物學(xué)、結(jié)構(gòu)生物學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，貫穿了文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)庫檢索、開放閱讀框預(yù)測、序列相似性搜索、基因功能注釋、序列比對、系統(tǒng)發(fā)育分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析與預(yù)測、分子對接等知識點(diǎn)，綜合了多種生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫和分析工具的使用。實(shí)驗(yàn)通過實(shí)際科研問題的引導(dǎo)，充分激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和探索的興趣；通過對理論知識和實(shí)驗(yàn)技能的融會貫通，全面提升學(xué)生對專業(yè)知識的掌握及運(yùn)用能力；通過以學(xué)生為中心的探索實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生科研實(shí)踐能力和綜合創(chuàng)新能力，為學(xué)生后續(xù)開展科研訓(xùn)練和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

2.1 序列下載

在充分了解科學(xué)背景的基礎(chǔ)上，登陸NCBI數(shù)據(jù)庫(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/)，根據(jù)給定的GenBank登陸號下載兩個(gè)宏基因組片段的核苷酸序列FASTA格式序列，同時(shí)熟悉GenBank頁面信息。

2.2 宏基因組注釋與分析

利用MetaGeneMark在線工具(http://exon.gatech.edu/meta_gmhmmp.cgi)[7]識別基因閱讀框，獲得基因閱讀框的核苷酸和氨基酸序列；利用NCBI的BLASTN和BLASTP工具(https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi)[8]針對NR和UniProtKB/Swiss-Prot等數(shù)據(jù)庫進(jìn)行核苷酸和氨基酸序列數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫的比對，查看并分析比對結(jié)果；利用eggNOG-mapper(http://eggnog-mapper.embl.de/)[9-10]進(jìn)行GO、KEGG、COG等功能注釋。整理、分析并比較兩個(gè)宏基因組片段編碼的基因及其功能。

2.3 序列比對與系統(tǒng)發(fā)育分析

在BLAST比對結(jié)果中篩選或根據(jù)文獻(xiàn)資料和數(shù)據(jù)庫檢索下載同源氨基酸序列，利用Clustal X[11]和MEGA[12]軟件進(jìn)行序列比對并構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹，分析目標(biāo)蛋白質(zhì)的家族歸屬、演化地位及與同源蛋白質(zhì)的演化關(guān)系。

2.4 蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)分析

利用ProtParam工具(https://web.expasy.org/protparam/)[13]計(jì)算目標(biāo)蛋白質(zhì)的理化性質(zhì)參數(shù)，包括蛋白質(zhì)的分子量、等電點(diǎn)、氨基酸組成、消光系數(shù)、不穩(wěn)定系數(shù)等；利用ProtScale工具(https://web.expasy.org/protscale/)[13]分析蛋白質(zhì)親疏水性和極性的分布；利用SignalP工具(http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/)[14]預(yù)測目標(biāo)蛋白質(zhì)是否有信號肽。

2.5 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)域分析

利用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的PredictProtein工具(https://www.predictprotein.org/)[15]和PSIPRED工具(http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/)[16]以及整合多種算法的SOPMA工具(https://npsa-prabi.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_sopma.html)[17]預(yù)測二級結(jié)構(gòu)，并比較不同算法的預(yù)測結(jié)果差異。利用InterPro工具(http://www.ebi.ac.uk/interpro/search/sequence/)[18]分析目標(biāo)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)域、蛋白質(zhì)家族和功能位點(diǎn)信息等。

2.6 蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)模擬與分析

利用蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測工具Swiss-Model(https://swissmodel.expasy.org/)[19]進(jìn)行同源建模，獲得目標(biāo)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)模型；在PDB數(shù)據(jù)庫[20]中查看相關(guān)結(jié)構(gòu)模板信息，熟悉PDB數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)格式；比較基于不同模板構(gòu)建的模型差異和評估結(jié)果差異；使用PyMOL軟件(http://pymol.sourceforge.net)可視化分析兩個(gè)目標(biāo)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型，通過疊合比較結(jié)構(gòu)差異，特別是底物結(jié)合口袋差異；利用DALI服務(wù)器(http://ekhidna2.biocenter.helsinki.fi/dali/)[21]通過比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比較結(jié)構(gòu)差異。

2.7 酶與底物分子對接

以兩個(gè)目標(biāo)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)模型為受體，以不同鏈長的對硝基苯酚酯為配體，使用AutoDock軟件[22]進(jìn)行分子對接，觀察并比較不同構(gòu)象的配體與受體的相互作用情況，分析兩個(gè)目標(biāo)蛋白質(zhì)的底物結(jié)合差異。

3 實(shí)施方案

基于科研實(shí)際科學(xué)問題，建立一套針對宏基因組、基因和蛋白質(zhì)分析的生物信息學(xué)綜合實(shí)驗(yàn)。本文中實(shí)施方案以16學(xué)時(shí)為例闡述(見圖1)。在實(shí)際教學(xué)實(shí)踐中，根據(jù)學(xué)情和教學(xué)安排不同，可做具體調(diào)整。例如，針對生物學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱的學(xué)生或?qū)W時(shí)數(shù)較少的課程，可以安排學(xué)生只開展教師設(shè)計(jì)完善的實(shí)驗(yàn)，而不開展自主實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，使學(xué)生掌握生物信息學(xué)的基本理論知識和技術(shù)方法；針對具備完善生物化學(xué)和分子生物學(xué)等學(xué)科知識背景的生物專業(yè)相關(guān)學(xué)生，可以增加學(xué)時(shí)數(shù)，拓展數(shù)據(jù)庫利用、高通量測序與分析、組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)等相關(guān)內(nèi)容，進(jìn)一步提高學(xué)生的科研實(shí)踐能力和綜合創(chuàng)新能力。

圖1 生物信息學(xué)綜合實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)施方案Fig.1 Implementation scheme of comprehensive practice of bioinformatics

3.1 實(shí)驗(yàn)理論學(xué)習(xí)(4學(xué)時(shí))

介紹綜合實(shí)驗(yàn)的教學(xué)目的和教學(xué)內(nèi)容；在理論課的基礎(chǔ)上，補(bǔ)充介紹綜合實(shí)驗(yàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫、工具和軟件及其基本算法原理；介紹綜合實(shí)驗(yàn)的科學(xué)背景和實(shí)驗(yàn)材料，引出科學(xué)問題；指導(dǎo)學(xué)生查閱相關(guān)文獻(xiàn)和資料；在已有實(shí)驗(yàn)方案基礎(chǔ)上，學(xué)生根據(jù)自己興趣，提出創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)方案；或?qū)W生根據(jù)自己科研項(xiàng)目內(nèi)容，提出自主綜合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)方案。

3.2 綜合實(shí)驗(yàn)開展(8學(xué)時(shí))

學(xué)生在教師指導(dǎo)下完善實(shí)驗(yàn)方案，根據(jù)方案和要求自主開展實(shí)驗(yàn)，對實(shí)驗(yàn)過程中獲得的原始數(shù)據(jù)和分析結(jié)果進(jìn)行詳實(shí)記錄，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行整理、歸納、統(tǒng)計(jì)、比較和分析，結(jié)合已知的科學(xué)背景及生物學(xué)現(xiàn)象，從生物信息學(xué)角度分析闡釋其發(fā)生機(jī)制。

3.3 實(shí)驗(yàn)總結(jié)討論(4學(xué)時(shí))

采取實(shí)驗(yàn)總結(jié)交流會的形式，學(xué)生總結(jié)并匯報(bào)實(shí)驗(yàn)結(jié)果(見圖2)，教師組織學(xué)生開展討論交流。學(xué)生分享經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，鍛煉表達(dá)和答辯能力；學(xué)生之間相互討論學(xué)習(xí)，拓寬思路；師生共同解決實(shí)驗(yàn)過程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果解析的疑問，使學(xué)生進(jìn)一步鞏固理論知識和實(shí)驗(yàn)技能。

3.4 研究報(bào)告

學(xué)生于課后獨(dú)立撰寫并提交研究報(bào)告，研究報(bào)告格式要求參照一般科研論文，需包括題目、摘要、前言、方法、結(jié)果、討論和參考文獻(xiàn)等。

3.5 考核評價(jià)方式

課程考核評價(jià)不僅僅考慮實(shí)驗(yàn)結(jié)果，而是采取多元化的過程考核評價(jià)方法[23]，考核內(nèi)容包括對實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)過程表現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容掌握、總結(jié)討論表現(xiàn)、研究報(bào)告質(zhì)量的多方面評價(jià)(見表1)。該評價(jià)體系的建立，有助于提升和評價(jià)學(xué)生實(shí)驗(yàn)態(tài)度和興趣、專業(yè)知識基礎(chǔ)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能力、實(shí)驗(yàn)操作能力、表達(dá)展示能力、分析解決問題能力等多方面綜合素質(zhì)。

表1 綜合實(shí)驗(yàn)考核評價(jià)體系Table 1 Comprehensive practice assessment system

4 結(jié) 語

綜合性實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)施改善了以往生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)抽象化、任務(wù)化和片段化的問題，以實(shí)際科學(xué)問題為導(dǎo)向，將多種學(xué)科背景、多個(gè)知識點(diǎn)、多類分析技術(shù)交叉融合為圍繞科學(xué)問題開展的綜合實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，使學(xué)生占據(jù)教學(xué)中心，通過學(xué)生自主的文獻(xiàn)閱讀、獨(dú)立思考、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、探索研究、互動(dòng)討論、歸納總結(jié)等環(huán)節(jié)，使學(xué)生系統(tǒng)地掌握從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析到報(bào)告撰寫的全過程，體驗(yàn)和學(xué)習(xí)科學(xué)研究的思路、過程和方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，強(qiáng)化學(xué)生對專業(yè)知識的理解和掌握，擴(kuò)展學(xué)生視野和實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容，提升學(xué)生生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)操作技能，鍛煉學(xué)生通過獨(dú)立思考提出問題、分析問題和解決問題的能力，提高學(xué)生綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力。

本年度由于受新冠肺炎疫情的影響，響應(yīng)教育部對高校在疫情防控期間“停課不停學(xué)”的要求，教學(xué)團(tuán)隊(duì)積極開展線上教學(xué)工作，利用生物信息學(xué)在計(jì)算機(jī)上開展實(shí)驗(yàn)的優(yōu)勢，利用“學(xué)在浙大”和“浙大釘”等平臺，構(gòu)建直播課程，實(shí)現(xiàn)線上教、學(xué)、測、評的全流程教學(xué)活動(dòng)，保證了課程的順利開展，也積累了寶貴的線上教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。后續(xù)教學(xué)團(tuán)隊(duì)將積極探索構(gòu)建線上課程，共享線上教學(xué)資源，同時(shí)也促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)，推動(dòng)線上線下混合式課程建設(shè)。