唐婷 張玉明 柳峰松

[摘 要] 分子生物學(xué)是生命科學(xué)的前沿學(xué)科，也是生物科學(xué)專業(yè)重要的基礎(chǔ)理論課程，在生物學(xué)相關(guān)本科專業(yè)的教學(xué)中占有重要地位。為了提高分子生物學(xué)的教學(xué)質(zhì)量，在課程中增加了生物信息學(xué)的相關(guān)內(nèi)容，通過將生物信息學(xué)數(shù)據(jù)挖掘分析與分子生物學(xué)相結(jié)合，可以培養(yǎng)學(xué)生分析生物數(shù)據(jù)的能力，促進(jìn)學(xué)生對(duì)分子生物學(xué)的基本理論和抽象性內(nèi)容的理解，同時(shí)有助于培養(yǎng)適應(yīng)迅速增加的生物數(shù)據(jù)信息的高水平生物學(xué)人才。

[關(guān)鍵詞] 分子生物學(xué);生物信息學(xué);教學(xué)模式

[基金項(xiàng)目] 2019—2020年度河北省高等教育教學(xué)改革研究與實(shí)踐項(xiàng)目“基于最新網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源構(gòu)建分子生物學(xué)課程學(xué)習(xí)與考核平臺(tái)”（2019GJJG021）

[作者簡介] 唐 婷（1982—），女，廣西來賓人，博士，河北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院副教授，主要從事無脊椎分子免疫學(xué)研究。

[中圖分類號(hào)] G642 ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A ? ? [文章編號(hào)] 1674-9324（2021）41-0109-04 ? ?[收稿日期] 2021-02-05

一、引言

分子生物學(xué)是從分子水平闡明生命現(xiàn)象本質(zhì)的科學(xué)，現(xiàn)已是生物學(xué)各學(xué)科的前沿與生長點(diǎn)。隨著人類基因組計(jì)劃實(shí)施和完成，尤其是高通量測序等分子生物學(xué)技術(shù)的突破和信息技術(shù)的發(fā)展，以生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合形成的一門新型交叉學(xué)科生物信息學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。生物信息學(xué)作為一個(gè)新興領(lǐng)域，為其他科學(xué)領(lǐng)域提供分析工具是其主要目標(biāo)之一，分子生物學(xué)與生物信息學(xué)兩個(gè)課程相結(jié)合，以傳統(tǒng)的分子生物學(xué)課程為基礎(chǔ)，同時(shí)擴(kuò)展基于計(jì)算機(jī)的生物學(xué)內(nèi)容，不僅可以增強(qiáng)學(xué)生基本的分子生物學(xué)理論理解和技能培養(yǎng)，還增強(qiáng)學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)工具的熟練程度，同時(shí)還可以促進(jìn)和開創(chuàng)學(xué)生的創(chuàng)業(yè)思路和擇業(yè)范圍，改善生物科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)率偏低的局面[1]。盡管目前大學(xué)本科已經(jīng)具備開設(shè)生物信息學(xué)課程的條件，但是非生物信息學(xué)專業(yè)的生物技術(shù)、生物科學(xué)、生物工程類學(xué)生，在數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)的知識(shí)背景較為薄弱，因此在教學(xué)過程中應(yīng)該避免投入太多的時(shí)間學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)編程;同時(shí)國內(nèi)高校仍然面臨硬件配置不足、軟件服務(wù)平臺(tái)及師資缺乏，導(dǎo)致教學(xué)效果不理想，學(xué)生掌握理論知識(shí)不透徹等問題[2]，最終將非生物信息專業(yè)本科階段的生物信息學(xué)與分子生物學(xué)教學(xué)目標(biāo)定位為：掌握網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源，利用生物信息學(xué)軟件和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析，揭示生物信息背后蘊(yùn)含的生物學(xué)規(guī)律，即具備分析和解決問題的初步能力[3]。

二、生物信息學(xué)和分子生物學(xué)教學(xué)結(jié)合內(nèi)容模塊初探

與PCR和凝膠電泳一樣，教給學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘，序列分析和分子可視化工具的使用方法也同樣重要。生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的訪問以及獲取資源信息所需的研究工具已被各個(gè)層次的科學(xué)家廣泛使用，它不僅是強(qiáng)大的研究工具，還為課堂提供了絕佳的教學(xué)內(nèi)容。隨著DNA自動(dòng)測序技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫發(fā)表的公共數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長，面對(duì)巨大而繁雜的數(shù)據(jù)，需要借助數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行誤差消除、分析和預(yù)測，因此生物信息學(xué)正在從構(gòu)建數(shù)據(jù)庫、開發(fā)檢索工具、建立序列比對(duì)算法，向解釋數(shù)據(jù)的時(shí)代轉(zhuǎn)變[4]，因?yàn)榧幢闶窍鄬?duì)較短的核酸或是蛋白質(zhì)序列，都蘊(yùn)含著潛在突破性發(fā)現(xiàn)的可能。下面選取生物信息學(xué)內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)庫的格式、相關(guān)網(wǎng)站、數(shù)據(jù)庫查詢及搜索的方法，以及同源序列比較等軟件的使用，與分子生物學(xué)內(nèi)容開展交叉教學(xué)進(jìn)行初探，希望能更好地講授分子生物學(xué)理論，同時(shí)鍛煉學(xué)生使用計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)作為學(xué)術(shù)工具的能力。

1.課程內(nèi)容模塊1：訪問常用基因組數(shù)據(jù)庫，通過查看不同物種的基因組數(shù)據(jù)庫信息，了解真核生物和原核生物物種基因組大小特點(diǎn)與差別。通過訪問數(shù)據(jù)庫資源，例如，GigaDB綜合基因組數(shù)據(jù)庫（http：//gigadb.org/#myCarousel）和NCBI網(wǎng)站的Assembly（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/ter

m=）;植物基因組數(shù)據(jù)庫Ensemble Plant（http：//plants.ensembl.org/index.html），Phyzome（https：//ph

ytozome.jgi.doe.gov/pz/portal.html）;真菌數(shù)據(jù)庫EnsemblFungi（http：//fungi.ensembl.org/index.html），My

coCosm（https：//genome.jgi.doe.gov/programs/fungi/in

dex.jsf）;動(dòng)物基因組數(shù)據(jù)庫Ensembl（http：//asia.ensembl.org/index.html），EnsemblMetazoa（http：//metazoa.ensembl.org/index.html）和EnsemblProtists（http：//protists.ensembl.org/index.html）;細(xì)菌基因組數(shù)據(jù)庫EnsemblBacteria（http：//bacteria.ensembl.org/index.html），IMG/M（https：//img.jgi.doe.gov/）等。從基因組

數(shù)據(jù)庫中了解該物種的進(jìn)化地位以及科研進(jìn)展;學(xué)習(xí)認(rèn)讀一個(gè)物種的基因組數(shù)據(jù)庫包括基因組大小、組裝數(shù)據(jù)形式、圖譜和注釋結(jié)果等;學(xué)習(xí)通過FTP服務(wù)器下載基因組數(shù)據(jù)，學(xué)會(huì)利用基因組瀏覽器通過可視化模塊查看基因組堿基組成、基因結(jié)構(gòu)、SNP變異位點(diǎn)信息、基因表達(dá)豐度信息等，并學(xué)習(xí)從基因組數(shù)據(jù)中獲取感興趣的序列信息。通過查看基因組上基因數(shù)量或基因分布特點(diǎn)，讓學(xué)生了解真核生物與原核生物之間的基因密度差異，基因組的大小容量并不完全表示生物進(jìn)化程度高低和遺傳進(jìn)化復(fù)雜性的關(guān)系。

2.課程內(nèi)容模塊2：根據(jù)基因組注釋信息，利用生物信息學(xué)軟件設(shè)計(jì)引物，掌握DNA復(fù)制及PCR原理。根據(jù)分子生物學(xué)理論課程講授的DNA復(fù)制原理，結(jié)合PCR技術(shù)，將PCR反應(yīng)的主要3個(gè)步驟，包括變性、退火和延伸的過程與DNA復(fù)制過程進(jìn)行比較。理解PCR擴(kuò)增過程中的上下游引物（或正反向引物）與擴(kuò)增的片段長度、位置之間的相關(guān)性。同時(shí)結(jié)合分子生物學(xué)，在設(shè)計(jì)引物過程中應(yīng)該注意的一些問題，例如引物堿基分配均勻、長度不可過長、避免上下游或自身引物互補(bǔ)等。設(shè)計(jì)引物可以通過Primer Premier軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，再通過Oligo軟件對(duì)引物其他的參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)分析，例如3端和5端ΔG值，該值提示在錯(cuò)配位點(diǎn)形成雙鏈結(jié)構(gòu)引發(fā)聚合反應(yīng)的程度;并可以查看到比Primer軟件更為詳細(xì)的正確引發(fā)效率和錯(cuò)誤引發(fā)效率?；蛘呖梢詫NA基因序列復(fù)制至NCBI網(wǎng)站https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/tools/primer-blast/，利用Prim