開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。

第1篇

關(guān)鍵詞：生物信息學(xué)；醫(yī)學(xué)；教育；建議

生物信息學(xué)（Bioinformatics）是一門發(fā)展迅速的生物學(xué)分支學(xué)科，由生物學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、信息管理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等多門學(xué)科相互交叉而形成，本質(zhì)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)解決生物學(xué)問題，通過信息的處理和整合實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。它主要包括以下3個(gè)方面的內(nèi)容：①生物數(shù)據(jù)的收集、整理、存儲(chǔ)、檢索、加工、分析和整合；②生物系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)的建模；③與生物科學(xué)相關(guān)的計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用，這個(gè)范圍還在不斷的擴(kuò)增中［1］。醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)是指以醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用為中心開設(shè)的生物信息學(xué)，本文討論的內(nèi)容主要圍繞醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)展開。近20年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算方法的發(fā)展，為生物信息學(xué)的研究提供了更為廣泛和靈活的方法；多種模式生物基因組測(cè)序的完成，功能基因組、蛋白質(zhì)組研究的開展，各種高通量生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)快速發(fā)展為生物信息學(xué)，提供了更大研究空間的同時(shí)，也對(duì)海量的生物學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地挖掘和整合提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)；而以基礎(chǔ)研究與臨床醫(yī)療結(jié)合為宗旨的轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的興起對(duì)銜接二者之間的橋梁———生物信息學(xué)，提供了廣闊的應(yīng)用空間。對(duì)生物信息學(xué)人才的熱切需求，以及上述機(jī)遇和挑戰(zhàn)導(dǎo)致了生物信息學(xué)專業(yè)在全世界的蓬勃發(fā)展。以美國(guó)為例，在1999年之前，全美只有6所大學(xué)設(shè)置有計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)專業(yè)，而到2002年，則有31所大學(xué)設(shè)置了計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)專業(yè)博士學(xué)位，其中有12所大學(xué)是在2001年～2002年之間設(shè)置的這門專業(yè)［1］。這些大學(xué)通常以生物學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)或者生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)為依托設(shè)置這門專業(yè)，不同大學(xué)對(duì)該專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)模式也有所不同。在我國(guó)，很多高等院校將生物信息學(xué)作為專業(yè)課程設(shè)立，醫(yī)學(xué)高等院校也逐步將其作為基礎(chǔ)課程或選修課設(shè)立。作為一門新生學(xué)科，生物信息學(xué)在大部分院校尚處于探索階段，沒有成熟完善的教育模式可以借鑒［2］。在這種情況下，來(lái)自前期已畢業(yè)學(xué)生和用人單位的反饋意見對(duì)生物信息學(xué)教育模式的總結(jié)提高具有重要意義。作為一名臨床醫(yī)師和醫(yī)學(xué)研究人員，筆者深刻體會(huì)到在實(shí)際工作中，無(wú)論是自身合理應(yīng)用生物信息學(xué)知識(shí)進(jìn)行思考和設(shè)計(jì)，還是找到能夠迅速融入并滿足實(shí)驗(yàn)室研究和臨床工作需求的生物信息學(xué)專業(yè)人才都不是一件容易的事情。因此，本文作者就自己的一些切身體會(huì)，結(jié)合文獻(xiàn)和思考，對(duì)我國(guó)醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)人才培養(yǎng)列舉了一些意見和建議，希望能夠在生物信息學(xué)教學(xué)模式的完善中起到微薄的助力作用。本文著重探討信息技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用，側(cè)重于醫(yī)院信息管理和信息系統(tǒng)建設(shè)方面的醫(yī)學(xué)信息學(xué)（Medical　Informatics）不在本文討論范圍內(nèi)。理想的醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)人才培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)該是這三類人的集合：①計(jì)算機(jī)專家，掌握計(jì)算機(jī)算法、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)知識(shí)框架，以及硬件知識(shí)；②生物信息學(xué)專家，具有熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存、處理、分析和整合相關(guān)生物信息的能力；③基礎(chǔ)研究或臨床工作者，具有查閱文獻(xiàn)，提出生物學(xué)或臨床醫(yī)學(xué)問題，合理使用上述生物信息學(xué)來(lái)思考、設(shè)計(jì)和解決問題的能力，并能收集和正確提供用于研究的初始數(shù)據(jù)。結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，想讓臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生或醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)專業(yè)學(xué)生同時(shí)完成以上3個(gè)方面的培訓(xùn)顯然不切實(shí)際。理想的培訓(xùn)模式，是通過對(duì)臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)和醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)專業(yè)學(xué)生不同側(cè)重的培訓(xùn)，再通過二者的合理分工和配合，來(lái)滿足以上3個(gè)方面的需求。對(duì)醫(yī)學(xué)院校學(xué)生，尤其是醫(yī)學(xué)研究生，生物信息學(xué)培訓(xùn)的內(nèi)容應(yīng)側(cè)重于對(duì)其計(jì)算思維能力和信息學(xué)應(yīng)用能力的培養(yǎng)，目的是使其能熟練地從生物信息學(xué)角度發(fā)現(xiàn)和提出生物學(xué)或臨床醫(yī)學(xué)方面的科學(xué)假設(shè)，針對(duì)該假設(shè)設(shè)計(jì)合理的研究方案，并為后續(xù)研究提供正確的初始數(shù)據(jù)；對(duì)以生物醫(yī)學(xué)為中心的信息學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)，內(nèi)容應(yīng)側(cè)重于對(duì)其計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物信息學(xué)在醫(yī)學(xué)實(shí)踐應(yīng)用方面能力的培養(yǎng)，目的是與前者配合，指導(dǎo)并幫助其完成科學(xué)假設(shè)的設(shè)計(jì)，對(duì)前者提供的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、存儲(chǔ)、檢索、分析和整合，以及完成更高要求的計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的應(yīng)用，例如應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)，生物系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)的建模，等等。

1　醫(yī)學(xué)生的計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)思維培養(yǎng)

本部分特指醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生的生物信息學(xué)教學(xué)，部分醫(yī)學(xué)院校開設(shè)的醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)專業(yè)教學(xué)將在下一部分中提及。無(wú)論是醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究，還是以循證醫(yī)學(xué)為代表的臨床研究，生命科學(xué)研究的一般過程，都遵循發(fā)現(xiàn)問題資料查詢預(yù)實(shí)驗(yàn)提出科學(xué)假設(shè)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證假說(shuō)資料查詢和結(jié)果分析科學(xué)理論總結(jié)的基本思路［3］。在這個(gè)過程中，計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)不僅是進(jìn)行資料查詢和結(jié)果分析的重要工具，更應(yīng)是在提出科學(xué)假設(shè)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)階段就需要貫徹執(zhí)行的理念和思維方式。換言之，具體的生物信息學(xué)與分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)一樣都是驗(yàn)證生物醫(yī)學(xué)假說(shuō)的實(shí)驗(yàn)方法，是將一個(gè)生命科學(xué)假設(shè)用計(jì)算和信息學(xué)思維方式表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的過程。在我國(guó)，絕大部分醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究和臨床研究課題都是由醫(yī)學(xué)院校畢業(yè)的臨床工作者設(shè)計(jì)和申請(qǐng)的。由于臨床醫(yī)師大都承擔(dān)了繁重的臨床工作，申請(qǐng)者親自完成課題的機(jī)會(huì)很少，獲批課題的具體實(shí)施及數(shù)據(jù)管理、存儲(chǔ)、檢索、分析和整合多由研究生或?qū)嶒?yàn)室工作人員負(fù)責(zé)。因此結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，將生物信息學(xué)與具體課題耦合，即將一個(gè)科學(xué)假設(shè)用計(jì)算和信息學(xué)表示并有效實(shí)施的思維和實(shí)踐培訓(xùn)，才是醫(yī)學(xué)生生物信息學(xué)培訓(xùn)的中心內(nèi)容。由于我國(guó)臨床醫(yī)學(xué)教學(xué)采用長(zhǎng)學(xué)制（5年、7年或8年）教學(xué)，對(duì)實(shí)踐性和針對(duì)性都很強(qiáng)的生物信息學(xué)而言，過早或過于籠統(tǒng)的培訓(xùn)都顯得意義不大，所以筆者認(rèn)為針對(duì)醫(yī)學(xué)生的生物信息學(xué)培訓(xùn)安排在研究生階段是比較合適的，教育中心是以醫(yī)學(xué)研究需求為指導(dǎo)，強(qiáng)調(diào)信息學(xué)思維培訓(xùn)和實(shí)踐操作。具體提出的建議有兩點(diǎn)，一是根據(jù)學(xué)生專業(yè)背景調(diào)整理論教學(xué)內(nèi)容。醫(yī)學(xué)院校學(xué)生的數(shù)理基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)及統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)不能和工科院校的學(xué)生相比，醫(yī)學(xué)專業(yè)包括基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、口腔、預(yù)防等專業(yè)，涉及廣泛，各個(gè)專業(yè)背景的學(xué)生對(duì)這門課程的需求不盡相同。因此在理論課程上，要根據(jù)不同的專業(yè)背景和研究?jī)?nèi)容形成“個(gè)性化”的培養(yǎng)方案，目的是讓學(xué)生有選擇有針對(duì)性地掌握相關(guān)生物信息學(xué)內(nèi)容，例如數(shù)據(jù)庫(kù)的類型和選擇，常用軟件的種類和應(yīng)用等，同時(shí)又不會(huì)對(duì)過于高深的生物信息學(xué)理論產(chǎn)生反感。二是結(jié)合研究生階段的課題，開展研究?jī)?nèi)容模擬和實(shí)踐操作練習(xí)。為了更好的配合研究生階段的課題，可將《生物信息學(xué)》開課時(shí)間調(diào)整到研究生階段的第三學(xué)期，即在學(xué)生進(jìn)入課題研究階段之后，讓學(xué)生在清楚面臨的課題內(nèi)容后，有針對(duì)性地學(xué)習(xí)在完成課題過程中要使用到的知識(shí)、工具和解決問題的思路，包括文獻(xiàn)查閱、保存、編輯，核酸序列查找和同源性比對(duì)及進(jìn)化分析，PCR引物設(shè)計(jì)，基因功能、結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，調(diào)控元件及轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測(cè)，蛋白質(zhì)基本理化性質(zhì)分析，跨膜區(qū)及信號(hào)肽預(yù)測(cè)，二級(jí)結(jié)構(gòu)和空間三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)等。這樣學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和效率會(huì)大大提高。為了解決上課時(shí)間與課題時(shí)間沖突的問題，可以采用生物信息學(xué)授課老師加入導(dǎo)師組成員，通過網(wǎng)上教學(xué)和答疑、夜間授課、集中授課與個(gè)別指導(dǎo)結(jié)合等多種方式靈活解決。

2　以醫(yī)學(xué)為中心的生物信息學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)

如果說(shuō)對(duì)醫(yī)學(xué)生進(jìn)行生物信息學(xué)教育的目的是使其學(xué)會(huì)將一個(gè)生命科學(xué)假設(shè)用計(jì)算和信息學(xué)表示，并正確提供初始數(shù)據(jù)，那么以醫(yī)學(xué)為中心的生物信息學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)的目的，就是使其學(xué)會(huì)用計(jì)算機(jī)學(xué)和信息學(xué)處理并證實(shí)科學(xué)假設(shè)的過程。具體的內(nèi)容包括，與實(shí)驗(yàn)室工作人員和臨床醫(yī)生配合，從計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)角度指導(dǎo)并幫助其完成科學(xué)假設(shè)和課題內(nèi)容設(shè)計(jì)；在課題實(shí)施階段對(duì)后者提供的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、存儲(chǔ)、檢索、分析和整合，以及滿足后者更高要求的計(jì)算機(jī)技術(shù)的需求，例如應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)，生物系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)的建模，等等。目前，計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)專業(yè)研究生的培養(yǎng)模式主要有3種：①以生物學(xué)為中心的多學(xué)科培養(yǎng)模式。理論教育以生物學(xué)為中心，在6～9個(gè)學(xué)期內(nèi)陸續(xù)完成生物學(xué)部分課程（相當(dāng)于普通生物學(xué)系1／3～1／4課程）的選修，然后根據(jù)興趣和實(shí)際情況選擇一個(gè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)室完成研究生課題。這種培養(yǎng)模式被大多數(shù)綜合大學(xué)采納。②以工程設(shè)計(jì)為中心的培養(yǎng)模式。③以醫(yī)學(xué)為中心的培養(yǎng)模式。指以醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用為中心設(shè)置計(jì)算生物學(xué)和生物信息學(xué)，絕大多數(shù)由醫(yī)學(xué)院校設(shè)置，側(cè)重生物信息學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)的結(jié)合。在進(jìn)入課題階段之前會(huì)有1～2年臨床相關(guān)概念和信息的培訓(xùn)，主要開設(shè)的課程包括生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、分子生物學(xué)與基因組學(xué)、化學(xué)與物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等，甚至包括部分醫(yī)學(xué)課程，后期實(shí)踐階段通常選擇一個(gè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)室完成研究生課題。總的看來(lái)，醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)基礎(chǔ)課程設(shè)置與國(guó)際趨勢(shì)相符，也符合以醫(yī)學(xué)為中心計(jì)算生物學(xué)與生物信息學(xué)的培訓(xùn)要求。但從近年生物信息學(xué)專業(yè)研究生就業(yè)情況來(lái)看，確實(shí)存在素質(zhì)參差不齊，學(xué)不能致用，不能很快融入研究工作等問題。筆者認(rèn)為，這種現(xiàn)象可以從三個(gè)方面加以改進(jìn)：①以職業(yè)發(fā)展和學(xué)位教育為導(dǎo)向，建立多層次、多形式的醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育和繼續(xù)教育體系。各醫(yī)學(xué)院校可在統(tǒng)一專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)和定位的基礎(chǔ)上，根據(jù)自身的學(xué)科基礎(chǔ)和特色，結(jié)合學(xué)生畢業(yè)后的工作領(lǐng)域和就業(yè)方向，形成“個(gè)性化”的專業(yè)方向和培養(yǎng)方案。②加強(qiáng)師資力量的建設(shè)，形成以課程為中心的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。現(xiàn)有醫(yī)學(xué)生物學(xué)教材內(nèi)容寬泛、偏重理論，對(duì)實(shí)踐環(huán)節(jié)的指導(dǎo)較少，需要授課老師有選擇的挑選合適的內(nèi)容并予以補(bǔ)充和完善。這對(duì)授課教師的素質(zhì)提出了更高要求，要求其能根據(jù)實(shí)際情況因材施教，有所取舍，強(qiáng)化重點(diǎn)。目前，各院校教學(xué)團(tuán)隊(duì)和師資力量配備受限，建議可以課程為中心，培養(yǎng)、引進(jìn)學(xué)術(shù)帶頭人，從其他專業(yè)挑選骨干教師兼任等多種形式，形成以課程為中心的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。③實(shí)踐教學(xué)與綜合能力的培養(yǎng)。生物信息學(xué)是一門實(shí)踐性非常強(qiáng)的學(xué)科，要將“學(xué)有所長(zhǎng)，學(xué)以致用”作為人才培養(yǎng)的最終目的。可以通過構(gòu)建開放式實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)，建設(shè)實(shí)踐教學(xué)基地等方式盡可能強(qiáng)化實(shí)踐操作訓(xùn)練［4］，后期部分學(xué)生可以結(jié)合個(gè)人興趣，本著雙向選擇的原則，將實(shí)踐階段訓(xùn)練固定到導(dǎo)師和實(shí)驗(yàn)室，并安排其參與完成某一項(xiàng)課題的設(shè)計(jì)、實(shí)施和總結(jié)，在整個(gè)過程中要特別注意培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和自學(xué)能力，強(qiáng)調(diào)知識(shí)的自我更新。

綜上所述，醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)人才培養(yǎng)的最終目的是使生物信息學(xué)能滿足現(xiàn)代醫(yī)療和醫(yī)學(xué)研究發(fā)展的需要，使醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)人才成為有效連接基礎(chǔ)研究與臨床醫(yī)療的橋梁，為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供新途徑［5］。

參考文獻(xiàn)：

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第2篇

關(guān)鍵詞 生物信息學(xué) 教學(xué)改革 醫(yī)學(xué) 教學(xué)模式

中圖分類號(hào)：Q811-4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

21世紀(jì)是生命科學(xué)的世紀(jì)，人類及模式生物基因組計(jì)劃的全面實(shí)施，使分子生物學(xué)數(shù)據(jù)以爆炸性速度增長(zhǎng)。面對(duì)基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、基因芯片、分子進(jìn)化等大量的生物信息，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及生物分析技術(shù)的相互作用和滲透下，誕生了一門嶄新的學(xué)科――生物信息學(xué)（Bioinformatics）。生物信息學(xué)利用計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，以數(shù)據(jù)庫(kù)為載體，運(yùn)用數(shù)學(xué)算法和計(jì)算模型，研究生物信息數(shù)據(jù)的獲取、處理、存儲(chǔ)、分發(fā)、分析和解釋等方面，進(jìn)而闡明和解釋龐雜的生物數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的意義。生物信息學(xué)跨越了整個(gè)生命科學(xué)領(lǐng)域，近年來(lái)在醫(yī)藥學(xué)研究中發(fā)揮了不可替代的作用，無(wú)論是從分子生物學(xué)的角度闡述病因，還是對(duì)疾病的預(yù)防、診斷、治療與新藥研發(fā)都將產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用，醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)必然在未來(lái)的醫(yī)學(xué)研究中處于關(guān)鍵地位，但生物信息學(xué)的理工科特性決定了該課程在醫(yī)學(xué)教育中開展的難度。本文結(jié)合醫(yī)學(xué)院校特色和生物信息學(xué)課程特點(diǎn)，探討開設(shè)醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)課程的必要性，分析生物信息學(xué)課程在教學(xué)實(shí)踐中存在的問題，提出本校開展生物信息學(xué)教學(xué)的實(shí)施方法。

1 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容

1.1 疾病基因的發(fā)現(xiàn)與鑒定

約有6000種以上的人類疾患與特異基因的改變有關(guān)，某些關(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。使用基因組信息學(xué)的方法通過超大規(guī)模計(jì)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(kù)或表達(dá)序列標(biāo)簽（expression sequence tag，EST）分析差異表達(dá)基因，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(jì)與新藥研發(fā)

生物信息技術(shù)為藥物研究、設(shè)計(jì)提供了嶄新的研究思路和手段。利用數(shù)據(jù)資料、軟件工具篩選藥物作用的靶位和候選基因，闡明其結(jié)構(gòu)和功能關(guān)系，指導(dǎo)設(shè)計(jì)能激活或阻斷生物大分子發(fā)揮其生物功能的治療性藥物。

生物信息藥物設(shè)計(jì)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(duì)接，建立大量化合物的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，依次搜索小分子配體使其與受體的活性位點(diǎn)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(jì)，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)設(shè)計(jì)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(lái)，會(huì)對(duì)疾病的機(jī)理、個(gè)體對(duì)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(shí)，對(duì)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)課程的特點(diǎn)及主要困難分析

2.1 課程內(nèi)容豐富，學(xué)科交叉，數(shù)據(jù)龐雜

生物信息學(xué)利用生物學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)揭示大量復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)所賦有的生物學(xué)奧秘，是一門交叉性學(xué)科，并且理科特性很強(qiáng)，需要深入理解分析。目前生物信息學(xué)包含了基因組、蛋白質(zhì)組、代謝及藥物等多個(gè)部分，每個(gè)部分都具有各自的特色和相應(yīng)的分析技術(shù)。根據(jù)《Nucleic Acids Research》統(tǒng)計(jì)，全球共有約1000多個(gè)主要的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋了生物醫(yī)學(xué)研究的諸多領(lǐng)域。學(xué)生不僅要掌握獲取和利用海量生物信息的基本知識(shí)和技術(shù)，還應(yīng)掌握相關(guān)的數(shù)學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)等知識(shí)和技術(shù)，又因?yàn)獒t(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生的數(shù)理知識(shí)有限，學(xué)習(xí)起來(lái)有一定的困難。

2.2 操作性和實(shí)踐性強(qiáng)

生物信息學(xué)是一門操作性和實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，主要是在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，依靠計(jì)算機(jī)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)和各種信息處理軟件來(lái)進(jìn)行生物信息學(xué)方面的分析工作。針對(duì)醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生開設(shè)生物信息學(xué)課程，其教學(xué)內(nèi)容應(yīng)注重理論與實(shí)踐緊密結(jié)合，著重學(xué)習(xí)利用計(jì)算機(jī)對(duì)各種生物信息資源和數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索，使用方法與技巧，真正做到學(xué)有所用。

2.3 現(xiàn)狀與困難分析

目前，國(guó)內(nèi)的生物信息學(xué)教學(xué)基本沿用以“教師講授為主”的傳統(tǒng)教學(xué)模式，與生物信息學(xué)交叉前沿性特點(diǎn)不相適應(yīng)，實(shí)驗(yàn)教學(xué)單一，多為驗(yàn)證性試驗(yàn)，缺乏綜合性和設(shè)計(jì)性。此外，醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生計(jì)算機(jī)知識(shí)薄弱，對(duì)生物信息學(xué)的算法與數(shù)據(jù)庫(kù)的原理和特點(diǎn)等不甚了解，在高通量數(shù)據(jù)處理面前力不從心，影響對(duì)問題的分析能力。

3 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)課程開設(shè)實(shí)施方法和對(duì)策

3.1 根據(jù)醫(yī)學(xué)專業(yè)特點(diǎn)設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，建立具有模塊化的教學(xué)大綱

目前尚未形成系統(tǒng)、成熟的生物信息學(xué)教學(xué)模式。開設(shè)課程之前，對(duì)醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查，讓他們選擇醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)課程中感興趣的、需要學(xué)習(xí)的知識(shí)內(nèi)容，并提出難點(diǎn)問題。教師匯總問卷結(jié)果，對(duì)授課內(nèi)容進(jìn)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(kù)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(gè)模塊的特點(diǎn)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(qiáng)化實(shí)驗(yàn)教學(xué)，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新意識(shí)

生物信息學(xué)的學(xué)習(xí)是運(yùn)用生物醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多學(xué)科知識(shí)進(jìn)行分析、判斷、推理、綜合的實(shí)踐過程，強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)教學(xué)顯得尤為重要。另外，采用PBL（Problem Based Learning）教學(xué)法，可以有效地激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新意識(shí)。

3.2.1 注重實(shí)驗(yàn)操作

生物信息學(xué)實(shí)驗(yàn)課程以計(jì)算機(jī)操作為主，需要學(xué)生靈活應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)和多種生物信息學(xué)軟件，所以實(shí)驗(yàn)操作顯得尤為重要，加大實(shí)驗(yàn)比例，為學(xué)生提供較多的實(shí)驗(yàn)操作機(jī)會(huì)，不僅提高了學(xué)生的動(dòng)手能力，而且大大提高了學(xué)生在因特網(wǎng)環(huán)境下對(duì)生物大分子序列、生物大分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行生物信息學(xué)分析的能力，是提高學(xué)生學(xué)習(xí)生物信息學(xué)效果的有力保障。

3.2.2 采用PBL教學(xué)模式，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

加大設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)的比例，采用PBL教學(xué)法，根據(jù)學(xué)生能力和興趣進(jìn)行分組，由教師提出問題并布置真實(shí)性任務(wù)，使學(xué)生在已有的知識(shí)基礎(chǔ)上，通過查找文獻(xiàn)、小組討論、探索，最終完成任務(wù)，寫出試驗(yàn)報(bào)告。由教師對(duì)任務(wù)完成過程及結(jié)果進(jìn)行點(diǎn)評(píng)，對(duì)學(xué)生掌握知識(shí)的程度及學(xué)生的科研、應(yīng)用能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，并提出進(jìn)一步的提高方向。學(xué)生在實(shí)驗(yàn)操作的過程中，不斷地發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，有效地激發(fā)了學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新意識(shí)。

3.3 改革教學(xué)方法，革新考核方式

3.3.1 結(jié)合多媒體技術(shù)與雙語(yǔ)教學(xué)

多媒體技術(shù)教學(xué)靈活生動(dòng)，教師在講授難于理解的概念和生物信息學(xué)工具時(shí)，可以直接打開相關(guān)軟件和網(wǎng)站進(jìn)行演示，使抽象的生物信息學(xué)知識(shí)以具體的、動(dòng)態(tài)的形式展現(xiàn)出來(lái)，從而加深學(xué)生對(duì)課程的掌握程度。此外，生物信息學(xué)涉及到的數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)站、應(yīng)用軟件多為英文界面，所以雙語(yǔ)授課顯得尤為重要，教師可借助多媒體，對(duì)課程進(jìn)行中英整合講解。

3.3.2 結(jié)合科研實(shí)例進(jìn)行教學(xué)

生物信息學(xué)是一門不斷完善和發(fā)展的學(xué)科，數(shù)據(jù)庫(kù)的更新、相關(guān)軟件的升級(jí)、算法的優(yōu)化等，通常會(huì)隨著科研中遇到的生物學(xué)問題變化而變化，所以教師可以結(jié)合現(xiàn)階段的科研背景和具體的研究方向，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行教學(xué)，可以讓學(xué)生真正掌握利用生物信息學(xué)方法解決生物學(xué)問題的思路，并培養(yǎng)和提高學(xué)生的科學(xué)思維能力，使學(xué)生由知識(shí)的被動(dòng)接受者變?yōu)橹R(shí)的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)者、探究者，教師則由知識(shí)的傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)榻虒W(xué)活動(dòng)的指導(dǎo)者、組織者。

3.3.3 采用無(wú)紙化考核方式

適當(dāng)降低課程理論難度，減少不必要的數(shù)學(xué)理論推導(dǎo)，注重實(shí)際應(yīng)用、解決問題能力的培養(yǎng)，通過上機(jī)實(shí)踐操作，考核學(xué)生對(duì)基本知識(shí)和原理的掌握情況，克服傳統(tǒng)的死記硬背現(xiàn)象。

4.結(jié)語(yǔ)

生物信息學(xué)作為一門交叉學(xué)科，發(fā)揮了其獨(dú)特的橋梁作用，已經(jīng)廣泛地滲透到醫(yī)學(xué)的各個(gè)研究領(lǐng)域。本文針對(duì)開設(shè)醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)課程的必要性和教學(xué)模式進(jìn)行了探討，以提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主性、實(shí)際操作能力和解決問題的應(yīng)用能力為目標(biāo)，不斷改進(jìn)教學(xué)手段、加強(qiáng)教學(xué)過程的趣味性，以期培養(yǎng)綜合型的、高素質(zhì)、現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)人才。

參考文獻(xiàn)

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[2] 張陽(yáng)德.生物信息學(xué)[M].北京：科學(xué)出版社，2009.

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[4] 汪凡軍，張楚瑜.生物信息學(xué)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用[J].國(guó)際檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)雜志，2006，27（2）.

第3篇

這是一本綜合各學(xué)科的知識(shí)，同時(shí)又趣味盎然的作品，最重要的是本書在一定程度上顛覆了我的思考方式。在科技發(fā)展日新月異的信息時(shí)代，大數(shù)據(jù)這個(gè)詞應(yīng)該是耳熟能詳了。在我讀到本書的最后一章數(shù)據(jù)主義時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)有了全新的更加深刻的認(rèn)識(shí)。

數(shù)據(jù)主義認(rèn)為，宇宙由數(shù)據(jù)流組成，任何現(xiàn)象或?qū)嶓w的價(jià)值就在于對(duì)數(shù)據(jù)處理的貢獻(xiàn)。最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)主義的是計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)。大家都知道計(jì)算機(jī)是用來(lái)輔助人類處理各種數(shù)據(jù)的。

那生物和數(shù)據(jù)有什么聯(lián)系呢？生病了去醫(yī)院找醫(yī)生是件很平常的事。在將來(lái)醫(yī)生可能會(huì)被機(jī)器人所取代。因?yàn)獒t(yī)生在了解病人的狀況后主要依據(jù)自己在醫(yī)學(xué)院校所學(xué)的專業(yè)知識(shí)找到解決的方案。

但人總有出錯(cuò)的時(shí)候，可能是因?yàn)榻裉觳∪颂喈a(chǎn)生了疲勞或者是其它原因，誤診事件還是時(shí)有發(fā)生的。機(jī)器人便可能最大限度地降低此類事件發(fā)生的概率。

可能你會(huì)說(shuō)醫(yī)生也有獨(dú)特的地方，比如說(shuō)可以關(guān)心病人而不僅僅是治病。達(dá)爾文之后，生物學(xué)家開始提出解釋，認(rèn)為所謂感覺，也是通過進(jìn)化千錘百煉的復(fù)雜算法，能夠幫助動(dòng)物做出正確的決定。

既然生物感覺也是算法，那么機(jī)器人也可能會(huì)擁有情感。

生命本身其實(shí)就是算法，生命是不斷處理數(shù)據(jù)的過程，從日常生活中的瑣事，到重大決定的抉擇，都是人對(duì)各種數(shù)據(jù)處理的結(jié)果。

第4篇

關(guān)鍵詞 生物科學(xué);交叉學(xué)科;編輯加工

中圖分類號(hào)Q-0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2015）131-0034-02

生物科學(xué)是研究生物的結(jié)構(gòu)、功能、發(fā)生和發(fā)展規(guī)律的一門自然學(xué)科，它既研究各種生命活動(dòng)的現(xiàn)象和本質(zhì)，又研究生物與生物之間、生物與環(huán)境之間的相互關(guān)系，以及生命科學(xué)原理和技術(shù)在人類經(jīng)濟(jì)、社會(huì)活動(dòng)中的應(yīng)用。目前，科學(xué)的協(xié)同作用及相互激勵(lì)作用逐漸被人們所認(rèn)識(shí)，隨著各國(guó)政府和科學(xué)界對(duì)生命科學(xué)的日益重視，化學(xué)家、物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家從已經(jīng)獲取的新的生命信息中，不斷修改、增添各自學(xué)科的理論、定義，從而使得一大批生物科學(xué)交叉學(xué)科蓬勃發(fā)展，如生物地理學(xué)、生物力學(xué)、生物光學(xué)、結(jié)構(gòu)生物學(xué)、納米生物學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、生物信息學(xué)、耦合仿生學(xué)、合成生物學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、生物倫理學(xué)等。

加工這類交叉學(xué)科的稿件，對(duì)編輯人員的業(yè)務(wù)能力要求較高，如知識(shí)結(jié)構(gòu)、科學(xué)認(rèn)知能力、邏輯分析能力、文字表達(dá)能力等。尤其是進(jìn)行規(guī)范性編輯加工時(shí)，要求編輯具有掌握不同學(xué)科行業(yè)規(guī)范的能力。下面根據(jù)生物學(xué)與所交叉學(xué)科的不同，舉例子說(shuō)明編輯加工此類稿件的要點(diǎn)。需要說(shuō)明的是，本文主要介紹稿件中遇到的相關(guān)學(xué)科內(nèi)容的加工重點(diǎn)，至于生物學(xué)范疇內(nèi)的基礎(chǔ)知識(shí)加工規(guī)范，在此不再贅述。

1 與物理學(xué)的交叉

生物學(xué)與物理學(xué)交叉的學(xué)科主要有生物力學(xué)、生物光學(xué)、生物聲學(xué)等，這類稿件中，除了對(duì)生物學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的加工外，主要涉及對(duì)數(shù)學(xué)公式、數(shù)學(xué)符號(hào)規(guī)范方面的加工。

數(shù)學(xué)公式和數(shù)學(xué)符號(hào)的特點(diǎn)是字母多（英文、希文等）、符號(hào)多（各種運(yùn)算符號(hào)和數(shù)學(xué)符號(hào)）、層次多（上下角標(biāo)、行列式、矩陣等），因此編輯加工難度較大，且極易出現(xiàn)錯(cuò)誤。為了使科技類圖書做到標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，使數(shù)學(xué)公式更加簡(jiǎn)明、規(guī)范、準(zhǔn)確、直觀，下面從數(shù)學(xué)公式和數(shù)學(xué)符號(hào)兩個(gè)方面介紹加工要點(diǎn)。

1.1 數(shù)學(xué)公式

1）數(shù)學(xué)公式一般以另行居中排為原則。

2）公式前面，如上行末文字是“令”、“為”、“有”、“是”、“得”等字時(shí)，其后不加任何標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。

3）公式中常用的括號(hào)有圓括號(hào)、方括號(hào)、花括號(hào)，三種括號(hào)多重使用時(shí)，一般是圓括號(hào)外套方括號(hào)，外再套花括號(hào)。

4）一般情況下，如果公式不是特別復(fù)雜，則符號(hào)說(shuō)明可在“式中，”之后按接排式的版式排（中間用分號(hào)隔開）。

5）公式需加排序號(hào)，采用阿拉伯?dāng)?shù)碼，并用圓括號(hào)括起，放在公式右邊行末版口處。

6）公式中的主輔線要分清（一般主線比輔線長(zhǎng)），并且主線要與運(yùn)算符號(hào)在同一水平線上。

7）方程組在編排時(shí)應(yīng)盡量排在一面上。

8）編排行列式和矩陣時(shí)，應(yīng)特別注意元素的行列要上下對(duì)齊，每一行的間距要均勻一致，行距通常為半個(gè)字距;對(duì)角矩陣的對(duì)角元素所在的列應(yīng)明顯區(qū)分，不能上下重疊，混淆不清。

1.2 數(shù)學(xué)符號(hào)

數(shù)學(xué)符號(hào)的字體以國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，主要有大、小寫的區(qū)別，白、黑體的區(qū)別，正、斜體的區(qū)別。

1）未知量的符號(hào)，表示變量的字母、變量符號(hào)，以及表示點(diǎn)、線段的符號(hào)用白斜體。

2）集合符號(hào)用黑正體，如集合B。

3）矢量（向量）符號(hào)、張量符號(hào)、矩陣符號(hào)都用黑斜體表示，如力F、張量T、矩陣A。

交叉類稿件的加工中還應(yīng)特別注意公式里出現(xiàn)的容易混淆的字符，如英文字母的大小寫容易混淆、英文字母O和阿拉伯?dāng)?shù)字0容易混淆、英文字母a和希臘文字α等。因此編輯在加工時(shí)一定要認(rèn)真、仔細(xì)地標(biāo)識(shí)清楚，以避免排版人員在排版時(shí)出錯(cuò)。

另外，一些物理學(xué)和數(shù)學(xué)家的名字也會(huì)有常用錯(cuò)別字，如“傅利葉”應(yīng)該為“傅里葉”、“笛卡爾”應(yīng)該為“笛卡兒”。

當(dāng)然，關(guān)于數(shù)學(xué)公式和數(shù)學(xué)符號(hào)的使用還有很多詳細(xì)的要求，以上列出的僅是生物類交叉學(xué)科圖書中最容易遇到的問題。

2 與化學(xué)的交叉

生物學(xué)與化學(xué)交叉的學(xué)科中，主要任務(wù)是對(duì)化學(xué)式的加工，最容易出問題的主要有以下幾處。

1）單箭頭表示反應(yīng)單向進(jìn)行，雙箭頭表示反應(yīng)雙向進(jìn)行。

2）化學(xué)元素符號(hào)用整體，表示反應(yīng)組分?jǐn)?shù)量的變量符號(hào)用斜體。

3）有機(jī)化學(xué)式中，化學(xué)鍵的鍵長(zhǎng)要統(tǒng)一。

4）有機(jī)化學(xué)式中，元素符號(hào)和鍵號(hào)必須對(duì)準(zhǔn)。

3 與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉

隨著后基因組時(shí)代的到來(lái)，生物學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉學(xué)科應(yīng)運(yùn)而生，包括生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、合成生物學(xué)等。這類稿件的加工通常注意以下幾點(diǎn)。

1）會(huì)出現(xiàn)數(shù)學(xué)公式和符號(hào)，加工重點(diǎn)見上。

2）有較多的計(jì)算機(jī)軟件生成圖或者屏幕抓圖，因此加工時(shí)一定要注意圖片的清晰度，圖片模糊的話需要作者重新提供。

3）稿件中會(huì)出現(xiàn)較多的縮略詞、簡(jiǎn)寫，包括計(jì)算模型的縮略詞、研究機(jī)構(gòu)的縮略詞、數(shù)據(jù)庫(kù)的縮略詞等，因此加工時(shí)要注意這些縮略詞是否前后一致;同時(shí)要盡量保證這些縮略詞的拼寫正確。例如，“GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)”不能寫成“GeneBank數(shù)據(jù)庫(kù)”。

4）稿件中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些代碼程序，特別注意，這時(shí)不能根據(jù)我們已有的編輯加工知識(shí)去隨意修改，因?yàn)榇a有其本身固有的格式。

4 與醫(yī)學(xué)的交叉

生物學(xué)與醫(yī)學(xué)的交叉學(xué)科包括生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)、生物醫(yī)學(xué)影像學(xué)、生物制藥、醫(yī)學(xué)細(xì)胞生物學(xué)等。這類稿件的加工難點(diǎn)主要是一些常見醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)的規(guī)范。例如，“羅音”應(yīng)該為“音”、“愛滋病”應(yīng)該為“艾滋病”、“抗菌素”應(yīng)改為“抗生素”、“心肌梗塞”應(yīng)改為“心肌梗死”等。

4.1 與環(huán)境科學(xué)、地理學(xué)的交叉

生物學(xué)與環(huán)境科學(xué)、地理學(xué)的交叉主要涉及一些生態(tài)學(xué)科類的圖書，如水資源、森林資源、農(nóng)業(yè)氣候資源等。這類稿件的加工中，除了涉及生物學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)外，加工的重點(diǎn)主要為地圖、插圖類問題和數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

1）地圖、插圖類問題。

（1）島點(diǎn)差錯(cuò)（漏標(biāo)主要島點(diǎn)）。

（2）界限畫法錯(cuò)誤（國(guó)界、未定界）。

（3）注記差錯(cuò)（級(jí)別、字色、錯(cuò)別字）。

（4）區(qū)域設(shè)色差錯(cuò)（如臺(tái)灣底色）。

（5）比例尺差錯(cuò)。

2）數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

（1）求和、求平均值、計(jì)算增長(zhǎng)率等錯(cuò)誤。

（2）正文中的數(shù)據(jù)與表中的數(shù)據(jù)不一致。

（3）同一個(gè)數(shù)據(jù)，前后文不一致。

（4）文字描述與數(shù)據(jù)不一致，如“第一年是272t，第二年是230t，增長(zhǎng)了……”。

5 與社會(huì)科學(xué)的交叉

生命倫理學(xué)關(guān)注的是生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、控制論、政治、法律、哲學(xué)和神學(xué)這些領(lǐng)域的相互關(guān)系中產(chǎn)生的問題。因此其通常會(huì)存在較大的爭(zhēng)議。在這類稿件的加工過程中要特別留意是否存在宗教、信仰方面的敏感問題。這類問題可能并不多見，一旦出現(xiàn)就要特別引起重視，屬于政治性差錯(cuò)的范疇。

另外需要注意的是，在科技類圖書中會(huì)出現(xiàn)很多專業(yè)名詞，特別是交叉學(xué)科的圖書，涉及的專業(yè)類別很廣，編輯的知識(shí)不肯能面面俱到，如果遇到不太熟悉的專業(yè)名詞，一定要核查準(zhǔn)確，確定是錯(cuò)誤的字、詞才可以改動(dòng)，絕對(duì)不能妄改。關(guān)于專業(yè)名詞，可以在全國(guó)科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會(huì)網(wǎng)站上進(jìn)行核實(shí)。

隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，科技類圖書承載“介紹新知、推廣技術(shù)、傳播資訊、傳承文化”的使命不斷增強(qiáng)。因此，科技類圖書的編輯應(yīng)當(dāng)密切跟蹤相關(guān)學(xué)科發(fā)展前沿，以此為基礎(chǔ)增強(qiáng)科技類稿件的科學(xué)性，判斷稿件的真理性，提高稿件的邏輯性。作為聯(lián)系作者與讀者的橋梁，科技類圖書的編輯要著力拓寬自己的知識(shí)領(lǐng)域，只有這樣才能編輯加工出高質(zhì)量、高水平的科技稿件。

參考文獻(xiàn)

[1]張祖權(quán).科技文獻(xiàn)中插圖編輯加工芻議.科技期刊編輯研究文集（第四集），1996.

第5篇

在互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的今天,云概念已成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域最為熱門的概念之一,同時(shí)也是一個(gè)有可能對(duì)未來(lái)世界產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的研究領(lǐng)域。自從2006年谷歌推出了“Google101計(jì)劃”,正式提出“云”的概念和理論以來(lái),包括微軟、IBM等許多大公司都開始醞釀自己的“云計(jì)劃”。而云概念是指計(jì)算機(jī)、手機(jī)等電子終端產(chǎn)品能夠通過互聯(lián)網(wǎng)提供包括云服務(wù)、云計(jì)算、云安全等等一系列資源分享應(yīng)用;計(jì)算機(jī)、手機(jī)等電子終端產(chǎn)品不再需要具備強(qiáng)大的處理能力,用戶享受的所有資源、應(yīng)用程序全部都由一個(gè)存儲(chǔ)和運(yùn)算能力超強(qiáng)的云端后臺(tái)來(lái)提供。在這種背景下,通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)病毒的傳播也有一定的新特點(diǎn),相應(yīng)的計(jì)算機(jī)病毒傳播模型也需要進(jìn)一步探究;這里,對(duì)SIS、SIR和SIRS三種經(jīng)典計(jì)算機(jī)病毒傳播模型在云概念中應(yīng)用做一下分析。

1SIS計(jì)算機(jī)病毒傳播模型

人們發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)病毒的傳播特性與生物學(xué)中的流行病病毒有很多共性之處,所以有可能根據(jù)流行病的數(shù)學(xué)模型推出計(jì)算機(jī)病毒傳播的數(shù)學(xué)模型。1991年,J.O.Kephart和S.R.White[1]聯(lián)想到這種共性,首次用流行病的數(shù)學(xué)模型對(duì)計(jì)算機(jī)病毒的傳播進(jìn)行了分析,根據(jù)Kermach-Mchendrick生物病毒傳播模型提出了計(jì)算機(jī)病毒的傳播模型——SIS模型,如(1)式。Kermach-Mchendrick生物病毒傳播模型描述了一定范圍下的生物體在t時(shí)刻下處于兩種狀態(tài)之一:易感染狀態(tài)(Susceptible)和感染狀態(tài)(Infectious),而易感染者受到病毒感染變成感染者。SIS計(jì)算機(jī)病毒傳播模型與Kermach-Mchendric模型不同之處[2]主要在于計(jì)算機(jī)病毒感染者能夠以一定的治愈率δ被治愈馬上轉(zhuǎn)化為易感染狀態(tài),而生物體被感染后則可能死亡或獲得免疫力,因此計(jì)算機(jī)狀態(tài)轉(zhuǎn)變過程是:SusceptibleInfectiousSusceptible。在當(dāng)今云概念可能廣泛實(shí)際應(yīng)用的情況下,原有SIS模型的缺點(diǎn)——將所有的計(jì)算機(jī)被感染的比率和治愈率都規(guī)定為一定的,有可能得到改觀。由于所有區(qū)域內(nèi)的計(jì)算機(jī)都由一個(gè)功能強(qiáng)大的云端后臺(tái)來(lái)控制,計(jì)算機(jī)病毒還有可能進(jìn)行遠(yuǎn)程感染,各計(jì)算機(jī)被感染的概率會(huì)比較接近,受每臺(tái)計(jì)算機(jī)的感染特征和連接率的影響減小,同時(shí)治愈率也是比較接近的。但另一方面,SIS模型所提出的“計(jì)算機(jī)病毒感染者被治愈后馬上轉(zhuǎn)化為易感染狀態(tài)”與現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播特性相比變得更加不符。由于互聯(lián)網(wǎng)提供云服務(wù),執(zhí)行云安全,被治愈后的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)會(huì)集體升級(jí)殺毒軟件、安裝漏洞補(bǔ)丁,增強(qiáng)對(duì)病毒的防范、免疫能力,不會(huì)立刻轉(zhuǎn)化為易感染狀態(tài)。

2SIR計(jì)算機(jī)病毒傳播模型

在計(jì)算機(jī)病毒傳播和控制策略的研究中,一些是基于SusceptibleInfectiousRemoved(SIR)模型進(jìn)行的。計(jì)算機(jī)病毒傳播的SIR模型[3],又被稱為經(jīng)典普通傳播模型:計(jì)算機(jī)被感染后可能癱瘓或獲得免疫力,在一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)被其他感染者感染,屬于“被移除狀態(tài)”,則在確定范圍下的計(jì)算機(jī)被劃分為3個(gè)狀態(tài),易感染狀態(tài)(Susceptible)、感染狀態(tài)(Infectious)和被移除狀態(tài)(Removed),如(2)式。計(jì)算機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)變過程為:SusceptibleInfectiousRemoved。由于SIR模型對(duì)項(xiàng)軌線和閥值進(jìn)行了較為仔細(xì)的分析和研究,分析了計(jì)算機(jī)被感染后的變化,因而要比SIS模型有了提高[4]。當(dāng)云端后臺(tái)控制區(qū)域內(nèi)的所有計(jì)算機(jī)時(shí),已感染病毒的計(jì)算機(jī)可能會(huì)被“移除”出體系外,進(jìn)行隔離,也就是SIR模型中所說(shuō)的被移除狀態(tài)(Removed)。但SIR模型并沒有考慮到在云安全已逐步得到應(yīng)用的情況下,未被病毒感染的計(jì)算機(jī)會(huì)在感染前就得到病毒信息,下載相應(yīng)的漏洞補(bǔ)丁,升級(jí)殺毒軟件,使計(jì)算機(jī)對(duì)此種病毒具有預(yù)免疫能力;實(shí)際中,不僅已被病毒感染的計(jì)算機(jī)可以從傳染中被移除,未被病毒感染的計(jì)算機(jī)也有可能從傳染中被移除。

3SIRS計(jì)算機(jī)病毒傳播模型

RPastor-Satorras等[5]使用平均場(chǎng)理論研究了在均勻網(wǎng)絡(luò)上的計(jì)算機(jī)病毒傳播過程,認(rèn)為感染病毒后癱瘓或獲得免疫力的計(jì)算機(jī),可以一定的生還率μ再次變成易感染者,則計(jì)算機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)變過程為:Sus-ceptibleInfectiousRemovedSusceptible,提出了SIRS計(jì)算機(jī)病毒傳播模型:其中,β表示一個(gè)已感染病毒的計(jì)算機(jī)將病毒傳染給與其它易感計(jì)算機(jī)的概率,δ表示一個(gè)已感染病毒的計(jì)算機(jī)可以被治愈的概率。假如感染率β比較高,病毒則會(huì)大量傳播;假如治愈率δ比較高,病毒傳播則會(huì)得到抑制。SIRS模型考慮了更加具體一些,注意到癱瘓或獲得免疫力的計(jì)算機(jī)有可能再次變成易感染者,但在云概念的實(shí)際應(yīng)用中,這種可能性變小,雖然病毒感染有可能出現(xiàn)成片爆發(fā)的趨勢(shì),而由于云安全的執(zhí)行,對(duì)病毒的控制也會(huì)進(jìn)行較為系統(tǒng)的組織。

4結(jié)語(yǔ)

計(jì)算機(jī)病毒傳播模型可以為網(wǎng)絡(luò)病毒傳播的預(yù)測(cè)和防范提供有利的工具。通過模型的求解能夠幫助人們理解計(jì)算機(jī)病毒在網(wǎng)絡(luò)中的傳播規(guī)律和預(yù)測(cè)由于病毒的傳播所導(dǎo)致的危害程度。隨著云概念在實(shí)際生活中的逐步應(yīng)用,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒的防治需要提出適合于區(qū)域內(nèi)計(jì)算機(jī)都由云端后臺(tái)控制的計(jì)算機(jī)病毒傳播模型。

第6篇

[論文摘要]生物信息學(xué)是80年代以來(lái)新興的一門邊緣學(xué)科，信息在其中具有廣闊的前景。伴隨著人類基因組計(jì)劃的勝利完成與生物信息學(xué)的發(fā)展有著密不可分的聯(lián)系，生物信息學(xué)的發(fā)展為生命科學(xué)的發(fā)展為生命科學(xué)的研究帶來(lái)了諸多的便利，對(duì)此作了簡(jiǎn)單的分析。

一、生物信息學(xué)的產(chǎn)生

21世紀(jì)是生命科學(xué)的世紀(jì)，伴隨著人類基因組計(jì)劃的勝利完成，與此同時(shí)，諸如大腸桿菌、結(jié)核桿菌、啤酒酵母、線蟲、果蠅、小鼠、擬南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因組計(jì)劃也都相繼完成或正在順利進(jìn)行。人類基因組以及其它模式生物基因組計(jì)劃的全面實(shí)施，使分子生物數(shù)據(jù)以爆炸性速度增長(zhǎng)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，按照摩爾定律飛速前進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件，以及逐步受到各國(guó)政府重視的信息高速公路計(jì)劃的實(shí)施，為生物信息資源的研究和應(yīng)用帶來(lái)了福音。及時(shí)、充分、有效地利用網(wǎng)絡(luò)上不斷增長(zhǎng)的生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)資源，已經(jīng)成為生命科學(xué)和生物技術(shù)研究開發(fā)的必要手段，從而誕生了生物信息學(xué)。

二、生物信息學(xué)研究?jī)?nèi)容

（一）序列比對(duì)

比較兩個(gè)或兩個(gè)以上符號(hào)序列的相似性或不相似性。序列比對(duì)是生物信息學(xué)的基礎(chǔ)。兩個(gè)序列的比對(duì)現(xiàn)在已有較成熟的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，以及在此基礎(chǔ)上編寫的比對(duì)軟件包BALST和FASTA，可以免費(fèi)下載使用。這些軟件在數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和搜索中有重要的應(yīng)用。有時(shí)兩個(gè)序列總體并不很相似，但某些局部片斷相似性很高。Smith-Waterman算法是解決局部比對(duì)的好算法，缺點(diǎn)是速度較慢。兩個(gè)以上序列的多重序列比對(duì)目前還缺乏快速而又十分有效的算法。

（二）結(jié)構(gòu)比對(duì)

比較兩個(gè)或兩個(gè)以上蛋白質(zhì)分子空間結(jié)構(gòu)的相似性或不相似性。

（三）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

從方法上來(lái)看有演繹法和歸納法兩種途徑。前者主要是從一些基本原理或假設(shè)出發(fā)來(lái)預(yù)測(cè)和研究蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和折疊過程。分子力學(xué)和分子動(dòng)力學(xué)屬這一范疇。后者主要是從觀察和總結(jié)已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)規(guī)律出發(fā)來(lái)預(yù)測(cè)未知蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。同源模建和指認(rèn)（Threading）方法屬于這一范疇。雖然經(jīng)過30余年的努力，蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際需要。

（四）計(jì)算機(jī)輔助基因識(shí)別

給定基因組序列后，正確識(shí)別基因的范圍和在基因組序列中的精確位置.這是最重要的課題之一，而且越來(lái)越重要。經(jīng)過20余年的努力，提出了數(shù)十種算法，有十種左右重要的算法和相應(yīng)軟件上網(wǎng)提供免費(fèi)服務(wù)。原核生物計(jì)算機(jī)輔助基因識(shí)別相對(duì)容易些，結(jié)果好一些。從具有較多內(nèi)含子的真核生物基因組序列中正確識(shí)別出起始密碼子、剪切位點(diǎn)和終止密碼子，是個(gè)相當(dāng)困難的問題，研究現(xiàn)狀不能令人滿意，仍有大量的工作要做。

（五）非編碼區(qū)分析和DNA語(yǔ)言研究

在人類基因組中，編碼部分進(jìn)展總序列的3－5%，其它通常稱為“垃圾”DNA，其實(shí)一點(diǎn)也不是垃圾，只是我們暫時(shí)還不知道其重要的功能。分析非編碼區(qū)DNA序列需要大膽的想象和嶄新的研究思路和方法。DNA序列作為一種遺傳語(yǔ)言，不僅體現(xiàn)在編碼序列之中，而且隱含在非編碼序列之中。

三、生物信息學(xué)的新技術(shù)

（一）Lipshutz(Affymetrix,Santaclara,CA,USA)

描述了一種利用DNA探針陣列進(jìn)行基因組研究的方法，其原理是通過更有效有作圖、表達(dá)檢測(cè)和多態(tài)性篩選方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人類基因組的測(cè)序。光介導(dǎo)的化學(xué)合成法被應(yīng)用于制造小型化的高密度寡核苷酸探針的陣列，這種通過軟件包件設(shè)計(jì)的寡核苷酸探針陣列可用于多態(tài)性篩查、基因分型和表達(dá)檢測(cè)。然后這些陣列就可以直接用于并行DNA雜交分析，以獲得序列、表達(dá)和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen,Branford,CT,USA)介紹了一種新的基于專用定量表達(dá)分析方法的基因表達(dá)檢測(cè)系統(tǒng)，以及一種發(fā)現(xiàn)基因的系統(tǒng)GeneScape。為了有效地抽樣表達(dá)，特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的發(fā)生和冗余程度。他在酵母差異基因表達(dá)的大規(guī)模研究中對(duì)該技術(shù)的性能進(jìn)行了驗(yàn)證，并論述了技術(shù)在基因的表達(dá)、生物學(xué)功能以及疾病的基礎(chǔ)研究中的應(yīng)用。（二）基因的功能分析

Overton(UniversityofPennsylvaniaSchoolofMedicine,Philadelphia,PA,USA)論述了人類基因組計(jì)劃的下一階段的任務(wù)基因組水平的基因功能分析。這一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的分析、管理和可視性將毫無(wú)疑問地比第一階段更為復(fù)雜。他介紹了一種用于脊椎動(dòng)物造血系統(tǒng)紅系發(fā)生的功能分析的原型系統(tǒng)E-poDB，它包括了用于集成數(shù)據(jù)資源的Kleisli系統(tǒng)和建立internet或intranet上視覺化工具的bioWidget圖形用戶界面。EpoDB有可能指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)人員發(fā)現(xiàn)不可能用傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法得到的紅系發(fā)育的新的藥物靶，制藥業(yè)所感興趣的是全新的藥物靶，EpoDB提供了這樣一個(gè)機(jī)會(huì)，這可能是它最令人激動(dòng)的地方。

Babbitt(UniversityofCalifornia,SanFrancisco,CA,USA)討論了通過數(shù)據(jù)庫(kù)搜索來(lái)識(shí)別遠(yuǎn)緣蛋白質(zhì)的方法。對(duì)蛋白質(zhì)超家族的結(jié)構(gòu)和功能的相互依賴性的理解，要求了解自然所塑造的一個(gè)特定結(jié)構(gòu)模板的隱含限制。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之間的最有趣的關(guān)系經(jīng)常在分歧的序列中得以表現(xiàn)，因而區(qū)分得分低（low-scoring）但生物學(xué)關(guān)系顯著的序列與得分高而生物學(xué)關(guān)系較不顯著的序列是重要的。Babbit證明了通過使用BLAST檢索，可以在數(shù)據(jù)庫(kù)搜索所得的低得分區(qū)識(shí)別遠(yuǎn)緣關(guān)系（distantrelationship）。Levitt(Stanforduniveersity,PaloAlto,CA,USA)討論了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和一種僅從序列數(shù)據(jù)對(duì)功能自動(dòng)模建的方法。基因功能取決于基因編碼的蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)，但數(shù)據(jù)庫(kù)中蛋白質(zhì)序列的數(shù)目每18個(gè)月翻一番。為了確定這些序列的功能，結(jié)構(gòu)必須確定。同源模建和從頭折疊（abinitiofolding）方法是兩種現(xiàn)有的互為補(bǔ)充的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法；同源模建是通過片段匹配（segmentmatching）來(lái)完成的，計(jì)算機(jī)程棄SegMod就是基于同源模建方法的。

（三）新的數(shù)據(jù)工具

Letovsky(JohnshopkinsUniversity,Baltimore,MD,USA)介紹了GDB數(shù)據(jù)庫(kù)，它由每條人類染色體的許多不同圖譜組成，包括細(xì)胞遺傳學(xué)、遺傳學(xué)、放射雜交和序列標(biāo)簽位點(diǎn)（STS）的內(nèi)容，以及由不同研究者用同種方法得到的圖譜。就位置查詢而言，如果不論其類型（type）和來(lái)源（source），或者是否它們正好包含用以批定感興趣的區(qū)域的標(biāo)志（markers），能夠搜索所有圖譜是有用的。為此目的，該數(shù)據(jù)庫(kù)使用了一種公用坐標(biāo)系統(tǒng)（commoncoordinatesystem）來(lái)排列這些圖譜。數(shù)據(jù)庫(kù)還提供了一張高分辨率的和與其他圖譜共享許多標(biāo)志的圖譜作為標(biāo)準(zhǔn)。共享標(biāo)志的標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)性容許同等于所有其它圖譜的標(biāo)準(zhǔn)圖譜的分配。

Candlin(PEappliedBiosystems,FosterCity,CA,USA)介紹了一種新的存儲(chǔ)直接來(lái)自ABⅠPrismdNA測(cè)序儀的數(shù)據(jù)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)BioLIMS。該系統(tǒng)可以與其它測(cè)序儀的數(shù)據(jù)集成，并可方便地與其它軟件包自動(dòng)調(diào)用，為測(cè)序儀與序列數(shù)據(jù)的集成提供了一種開放的、可擴(kuò)展的生物信息學(xué)平臺(tái)。

參考文獻(xiàn)：

第7篇

關(guān)鍵詞：DNA計(jì)算機(jī)；計(jì)算方式；生命觀

1 DNA計(jì)算的理論、特點(diǎn)和問題

1994年11月美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家 L．阿德勒曼（L．Adleman）在《科學(xué)》上公布了DNA計(jì)算機(jī)的理論，并成功的運(yùn)用DNA計(jì)算機(jī)解決了一個(gè)有向哈密爾頓路徑問題[1]。這一成果迅速在國(guó)際上產(chǎn)生了巨大反響[2]，同時(shí)也引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注[3]。一些人相信，DNA計(jì)算蘊(yùn)含的理念可使計(jì)算的方式產(chǎn)生“進(jìn)化”。另一些人則看到DNA計(jì)算的理念將有助于揭示生命的本質(zhì)與演化。總之，這一全新的計(jì)算理論，將在數(shù)學(xué)與生命科學(xué)中產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)而廣大的影響。同時(shí)它也提出了一系列值得我們深思的哲學(xué)性問題。

DNA計(jì)算機(jī)目前尚處在理論研究階段，一旦它在實(shí)用意義上獲得成功，DNA計(jì)算將徹底改變計(jì)算機(jī)硬件的性質(zhì)。在過去的半個(gè)世紀(jì)里，計(jì)算機(jī)完全就是物理芯片的同義詞。但阿德勒曼DNA計(jì)算機(jī)則是一種化學(xué)反應(yīng)計(jì)算機(jī)[4]。它的基本構(gòu)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(shí)現(xiàn)運(yùn)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(yùn)算的結(jié)果。阿德勒曼具體應(yīng)用哈密爾頓有向圖這個(gè)經(jīng)典NPC問題，詳細(xì)描述了他的理論。

DNA計(jì)算機(jī)的提出，產(chǎn)生于這樣一個(gè)發(fā)現(xiàn)，即生物與數(shù)學(xué)的相似性：①生物體異常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)是對(duì)由DNA序列表示的初始信息執(zhí)行簡(jiǎn)單操作（復(fù)制、剪接）的結(jié)果；②可計(jì)算函數(shù)f（w）的結(jié)果可以通過在w上執(zhí)行一系列基本的簡(jiǎn)單函數(shù)而獲得。阿德勒曼不僅意識(shí)到這兩個(gè)過程的相似性，而且意識(shí)到可以利用生物過程來(lái)模擬數(shù)學(xué)過程，更確切地說(shuō)是，DNA串可用于表示信息，酶可用于模擬簡(jiǎn)單的計(jì)算。這是因?yàn)椋孩貲NA是由稱作核苷酸的一些單元組成，這些核苷酸隨著附在其上的化學(xué)組或基的不同而不同。共有四種基：腺瞟吟、鳥瞟吟、胞嘧啶和胸腺嘧啶，分別用A、G、C、T表示。一些單個(gè)的核苷酸順序連在一起形成DNA鏈。單鏈DNA可以看作是由符合A、G、C、T組成的字符串。從數(shù)學(xué)上講，這意味著我們可以用一個(gè)含有四個(gè)字符的字符集∑＝A、G、C、T來(lái)為信息編碼（電子計(jì)算機(jī)僅使用0和1這兩個(gè)數(shù)字）。②DNA序列上的一些簡(jiǎn)單操作需要酶的協(xié)助，不同的酶發(fā)揮不同的作用。起作用的有四種酶：a．限制性內(nèi)切酶，主要功能是切開包含限制性位點(diǎn)的雙鏈DNA；b．DNA連接酶，它主要是把一個(gè)DNA鏈的端點(diǎn)同另一個(gè)鏈連接在一起；c．DNA聚合酶，它的功能包括DNA的復(fù)制與促進(jìn)DNA的合成；d．外切酶，它可以有選擇地破壞雙鏈或單鏈DNA分子。正是基于這四種酶的協(xié)作實(shí)現(xiàn)了DNA計(jì)算。

自阿德勒曼用DNA計(jì)算機(jī)解決了哈密爾頓有向圖問題，隨后很快便有人用DNA計(jì)算機(jī)相繼解決了其他一些疑難問題（NPC完全問題），如可滿足性問題等。與電子計(jì)算機(jī)相比，DNA計(jì)算機(jī)有明顯的優(yōu)勢(shì)。不過，這些還僅僅是利用分子技術(shù)解決的幾個(gè)特定問題，是為解決特定問題而進(jìn)行的一次性實(shí)驗(yàn)。DNA計(jì)算機(jī)還沒有一個(gè)固定的程式。由于問題的多樣性導(dǎo)致所采用的分子生物學(xué)技術(shù)的多樣性，具體問題需要設(shè)計(jì)具體的實(shí)驗(yàn)方案。于是，便引出了兩個(gè)根本性的問題，阿德勒曼最早就意識(shí)到了它們：①DNA計(jì)算機(jī)可以解決哪些問題？確切地說(shuō)，DNA計(jì)算機(jī)是完備的嗎？即通過操縱DNA能完成所有的（圖靈機(jī)）可計(jì)算函數(shù)嗎？②是否可設(shè)計(jì)出可編程序的DNA計(jì)算機(jī)？即是否存在類似于電子計(jì)算機(jī)的通用計(jì)算模型——圖靈機(jī)——那樣的通用DNA系統(tǒng)（模型）？目前，人們正處在對(duì)這兩個(gè)根本性問題的研究過程之中。在我們看來(lái)，這就類似于在電子計(jì)算機(jī)誕生之前的20世紀(jì)三四十年代——理論計(jì)算機(jī)的研究階段。如今，已經(jīng)提出了多種DNA計(jì)算模型，但各有千秋，公認(rèn)的DNA計(jì)算機(jī)的“圖靈機(jī)”還沒有誕生。相對(duì)而言，一種被稱為“剪接系統(tǒng)”的DNA計(jì)算機(jī)模型較為成功[5]。

由于DNA鏈可以比作在四字符集上的串，為DNA計(jì)算建模的自然方式就是利用專門處理字符和字符串的形式語(yǔ)言理論。建模的關(guān)鍵就是要將實(shí)際的DNA重組抽象為數(shù)學(xué)上的剪接操作。實(shí)際的DNA重組，就是在前面所提到的四種“工具酶”的作用下，對(duì)DNA鏈的切割和粘貼的組合過程。其數(shù)學(xué)抽象稱為剪接操作。大體可做如下描述：給定字符集∑（其元素為符號(hào)）及其上的兩個(gè)字符串x、y，利用剪接規(guī)則r剪接x和y的過程可以分為：①在由剪接規(guī)則r決定的位置上切割x和y；②分別將結(jié)果中x的前段和y的后段、y的前段和x的后段連在一起。∑ 的剪接規(guī)則 r是形如α1#β1$α2#β2的詞，其中α1、β1、α2、β2是∑的串，＃和$是∑外的標(biāo)記符。我們稱z和w是根據(jù)剪接規(guī)則r＝α1#β1$α2#β2剪接x和y的結(jié)果，當(dāng)且僅當(dāng)存在∑上的x1、x?、y2、y?使得

x=x1α1β1x?， y＝y(tǒng)2α2β2y?

且 z=x1α1β2y?， w=y2α2β1x?

并記作（x，y） （z，w）。α1β1和α2β2這兩個(gè)串稱為剪接位點(diǎn)；x和y稱為剪接項(xiàng)。剪接規(guī)則r決定了切割的位點(diǎn)和位置：第一項(xiàng)在α1和β1之間，第二項(xiàng)在α2和β2之間。值得注意的是位點(diǎn)α1β1和α2β2會(huì)分別在x和y中出現(xiàn)多次，如果這樣，選擇哪一個(gè)位點(diǎn)是不確定的。結(jié)果會(huì)造成對(duì)x和y剪接的結(jié)果是（z，w）的一個(gè)集合。

將剪接操作當(dāng)作基本工具來(lái)構(gòu)建一種生成機(jī)制，便形成了剪接系統(tǒng)。給定一個(gè)字符串集A，A∑*，∑*為字符集∑上由連接操作生成的字符串的集合（∑*中的元素為串），以及一個(gè)剪接現(xiàn)則集R（r∈R∑*＃∑*$∑*＃∑*），由此所生成的東西是由如下方法得到的串組成；從集A開始，在A和已獲得的串上重復(fù)使用剪接規(guī)則。另外，應(yīng)該說(shuō)明一點(diǎn)，通常剪接x和y得到z和w后，仍可以將x和y當(dāng)作剪接項(xiàng)，與此相似，對(duì)新生成的z和x也沒有數(shù)量上的限制。但對(duì)某些串僅可使用有限次。故在數(shù)學(xué)上不用集合來(lái)表示剪接項(xiàng)，而用多重集——在每個(gè)時(shí)刻都應(yīng)當(dāng)記錄每個(gè)串可用的個(gè)數(shù)。至此，可以給出剪接系統(tǒng)的一個(gè)簡(jiǎn)潔而又嚴(yán)格的定義：剪接系統(tǒng)是一個(gè)四元組r＝（∑、T、A、R），其中∑是一個(gè)字符集，T ∑是終結(jié)字符集，A是∑*上的多重集，R是剪接規(guī)則的集合。

定義了DNA計(jì)算的數(shù)學(xué)模型后，便可以來(lái)回答前面提出的DNA計(jì)算的完備性與通用性問題。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，眾所周知的丘奇一圖靈論點(diǎn)深刻地刻畫了任何實(shí)際計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力——任何可計(jì)算函數(shù)都是可由圖靈機(jī)計(jì)算的函數(shù)（一般遞歸函數(shù)）。現(xiàn)已證明：剪接系統(tǒng)是計(jì)算完備的，即任何可計(jì)算函數(shù)都可以用剪接系統(tǒng)來(lái)計(jì)算。換句話說(shuō)就是，任何圖靈機(jī)可計(jì)算的函數(shù)都可以由這種DNA計(jì)算模型來(lái)計(jì)算。反之亦然。這就回答了DNA計(jì)算機(jī)可以解決哪些問題——全部圖靈機(jī)可計(jì)算問題。

對(duì)于第二個(gè)問題——是否存在基于剪接的可編程計(jì)算機(jī)——也有了肯定的答案：對(duì)每個(gè)給定的字符集T，都存在一個(gè)剪接系統(tǒng)，其公理集和規(guī)則集都是有限的，而且對(duì)于以T為終結(jié)字符集的一類系統(tǒng)是通用的。這就是說(shuō)，理論上存在一個(gè)基于剪接操作的通用可編程的DNA計(jì)算機(jī)。程序由往通用計(jì)算機(jī)公理集中添加的字符串組成。程序會(huì)有多個(gè)，而可利用的公理集合有無(wú)窮多個(gè)。這些計(jì)算機(jī)使用的生物操作只有合成、剪接（切割一連接）和抽取。

理論上DNA計(jì)算機(jī)具有現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)同樣的計(jì)算能力，但它具有的巨大潛力（功能）卻是電子計(jì)算機(jī)不可比擬的：DNA計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度極快，其幾天的運(yùn)算量就相當(dāng)于計(jì)算機(jī)問世以來(lái)世界上所有計(jì)算機(jī)的總運(yùn)算量；它的貯存容量非常大，1立方分米的DNA溶液可以存儲(chǔ)1萬(wàn)億億位二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，超過目前所有計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)容量；它的能量消耗只有一臺(tái)普通計(jì)算機(jī)的十億分之一。如此優(yōu)越的分子計(jì)算機(jī)當(dāng)然是激動(dòng)人心的。然而它離開發(fā)、實(shí)際應(yīng)用還有相當(dāng)?shù)木嚯x，尚有許多現(xiàn)實(shí)的技術(shù)性問題需要去解決。如生物操作的困難，有時(shí)輕微的振蕩就會(huì)使DNA斷裂；有些DNA會(huì)粘在試管壁、抽筒尖上，從而就在計(jì)算中丟失了。盡管DNA計(jì)算機(jī)面對(duì)著許許多多的質(zhì)疑，但它的提出者阿德勒曼教授依然是極其樂觀的：DNA計(jì)算機(jī)剛剛提出，尚在胚胎時(shí)期，與發(fā)展了半個(gè)世紀(jì)的電子計(jì)算機(jī)相比，確實(shí)相形見細(xì)。在他看來(lái)，提出DNA計(jì)算機(jī)并不就是要與電子計(jì)算機(jī)競(jìng)爭(zhēng)。首先，分子計(jì)算的觀念拓寬了人們對(duì)自然計(jì)算現(xiàn)象的理解，特別是生物學(xué)中基本算法的理解。另外，DNA計(jì)算的觀念向現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)提出了挑戰(zhàn)，相信它所蘊(yùn)涵的理念可以使計(jì)算的方式發(fā)生進(jìn)化。

DNA計(jì)算理論是目前西方發(fā)達(dá)國(guó)家的一個(gè)研究熱點(diǎn)，有些困難已經(jīng)通過新的程序設(shè)計(jì)技術(shù)（無(wú)須等待生物技術(shù)的發(fā)展），采用概率算法及修改數(shù)學(xué)問題等傳統(tǒng)的解決方案得以解決。人們大都相信，分子計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用在未來(lái)是可行的。另外，要知道，類似合成雜交、抽取等所有生物操作的問題，都已被大自然中的生物系統(tǒng)所涉及，而且這些問題在生物體內(nèi)已成功的解決了，這就不會(huì)在生物體外解決不了。向大自然學(xué)習(xí)，問題就會(huì)得到解決。

2 DNA計(jì)算：計(jì)算方式的進(jìn)化

1994年11月阿得勒曼在提出DNA計(jì)算機(jī)的時(shí)候就相信：DNA計(jì)算機(jī)所蘊(yùn)涵的理念可使計(jì)算的方式產(chǎn)生進(jìn)化。后來(lái)的研究者就更堅(jiān)信這一點(diǎn)了。如加拿大的卡爾（L．Kari）就更明確的指出：“DNA計(jì)算是考察計(jì)算問題的一種全新的方式。或許這正是大自然做數(shù)學(xué)的方法：不是用加和減，而是用切割和粘貼、用插入和刪除。正如用十進(jìn)制計(jì)數(shù)是因?yàn)槲覀冇惺畟€(gè)手指那樣，或許我們目前計(jì)算中的基本功能僅因?yàn)槿祟悮v史使然。正如人們已經(jīng)采用其它進(jìn)制計(jì)數(shù)一樣，或許現(xiàn)在是考慮其它的計(jì)算方式的時(shí)候了”[6]。我們以為，這一說(shuō)法是很有啟示性的。確實(shí)，仔細(xì)回顧一下人類計(jì)算方式或計(jì)算技術(shù)的歷史，就不難體會(huì)到目前人們的計(jì)算方式確實(shí)是一種歷史的結(jié)果，而非計(jì)算本性的邏輯必然。不過為了進(jìn)一步論證和拓展這一觀點(diǎn)，下面有必要就什么是計(jì)算。計(jì)算的方式是什么等問題給予一個(gè)簡(jiǎn)要的回答。

計(jì)算的本質(zhì)是什么？應(yīng)該說(shuō)人類對(duì)其已經(jīng)有了一個(gè)基本的清晰的認(rèn)識(shí)，這就是遞歸論或可計(jì)算性理論中所揭示的一個(gè)基本內(nèi)容：計(jì)算就是依據(jù)一定的法則對(duì)有關(guān)符號(hào)串的變換過程。根據(jù)丘奇一圖靈論點(diǎn)，一切可計(jì)算的函數(shù)都是遞歸函數(shù)。抽象地說(shuō)，計(jì)算的本質(zhì)就是遞歸。不過這里我們想給出一個(gè)直觀的描述：計(jì)算就是從已知符號(hào)開始，一步一步地改變符號(hào)串，經(jīng)過有限步驟后，最終得到一個(gè)滿足預(yù)定條件的符號(hào)串的過程。這樣一種有限的符號(hào)串的變換過程與遞歸過程是等價(jià)的、一致的。所謂計(jì)算方式就是符號(hào)變換的操作方式，尤其指最基本的動(dòng)作方式。廣義地講，還應(yīng)包括符號(hào)的載體或符號(hào)的外在表現(xiàn)形式。從中國(guó)古代的籌算方式（一組竹棍表征）、珠算方式，到后來(lái)的筆算方式就是一系列的計(jì)算方式的變化（它們各自具有各自的操作方式）。相對(duì)于后來(lái)的機(jī)器計(jì)算方式，這些計(jì)算的方式均可歸結(jié)為“手工計(jì)算方式”，其特點(diǎn)是用手工操作符號(hào)，實(shí)施符號(hào)的變換——擺排竹棍、撥弄算珠或書寫符號(hào)。機(jī)器計(jì)算的歷史可以追溯到1641年，當(dāng)年18歲的法國(guó)數(shù)學(xué)家帕斯卡爾從機(jī)械時(shí)鐘得到啟示——齒輪也能計(jì)數(shù)，成功地制作了一臺(tái)齒輪傳動(dòng)的八位加法計(jì)算機(jī)。這使人類計(jì)算方式、計(jì)算技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。后來(lái)經(jīng)過人們數(shù)百年的艱辛努力，終于在1945年成功地研制出了世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)。從此，人類進(jìn)入了一個(gè)全新的計(jì)算技術(shù)時(shí)代。就電子計(jì)算機(jī)而言，至今它也經(jīng)歷了四個(gè)大的時(shí)期。從最早的帕斯卡爾齒輪機(jī)到今天最先進(jìn)的電子計(jì)算機(jī)，計(jì)算技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展。這是一個(gè)計(jì)算方式發(fā)生重大變革的歷史時(shí)期。這時(shí)計(jì)算表現(xiàn)為一種物理性質(zhì)的機(jī)械的操作過程。但是，無(wú)論是手工計(jì)算還是機(jī)器計(jì)算，其計(jì)算方式——操作的基本動(dòng)作都是一種物理性質(zhì)的符號(hào)變換，具體是由“加”和“減”這種基本動(dòng)作構(gòu)成的。二者的區(qū)別就在于前者是手工的，后者是自動(dòng)的。

然而，如今出現(xiàn)的DNA計(jì)算則有了更大的本質(zhì)性的變化。計(jì)算不再是一種物理性質(zhì)的符號(hào)變換，而是一種化學(xué)性質(zhì)的符號(hào)變換，即不再是物理性質(zhì)的‘“加”、“減”操作，而是化學(xué)性質(zhì)的切割和粘貼、插入和刪除。這種計(jì)算方式的變革是前所未有的，具有劃時(shí)代的意義。它將徹底改變計(jì)算機(jī)硬件的性質(zhì)，改變計(jì)算機(jī)基本的運(yùn)作方式，其意義將是極為深遠(yuǎn)的。我們完全可以做這樣一番想象，一旦DNA計(jì)算機(jī)全面實(shí)現(xiàn)，那么真正的“人機(jī)合一”就會(huì)實(shí)現(xiàn)。到那時(shí)，人們最不需要的就是電腦，因?yàn)榇竽X本身就是一臺(tái)自然的DNA計(jì)算機(jī)，人們真正需要的只是一個(gè)接口。DNA計(jì)算機(jī)蘊(yùn)涵的理念不僅可以使計(jì)算的方式產(chǎn)生進(jìn)化，而且可以使人類的大腦、思維產(chǎn)生進(jìn)化。這是我們對(duì)阿德勒曼認(rèn)識(shí)的一點(diǎn)補(bǔ)充。然而，盡管DNA計(jì)算較之以往的各種計(jì)算有了重大的變革，但是，在計(jì)算本質(zhì)上，它同人類有史以來(lái)的一切計(jì)算都是等價(jià)的、一致的。這是因?yàn)椋喝魏慰捎?jì)算函數(shù)都可由剪接系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，即任何圖靈機(jī)可計(jì)算的函數(shù)也可以由DNA計(jì)算機(jī)來(lái)計(jì)算。反之，任何由剪接系統(tǒng)計(jì)算的函數(shù)都可由留靈機(jī)計(jì)算。這就是說(shuō)，DNA計(jì)算也是一種遞歸計(jì)算。這一結(jié)論有著重要的數(shù)學(xué)意義。它一方面使人們認(rèn)識(shí)了DNA計(jì)算的本質(zhì)；另一方面進(jìn)一步證實(shí)或支持了丘奇一圖靈論點(diǎn)，使丘奇一圖靈論點(diǎn)首次獲得了電子計(jì)算機(jī)之外的生物計(jì)算機(jī)的證實(shí)，這種證實(shí)自然是更加有力的。

綜上所述，我們看到，計(jì)算之所以為計(jì)算，在于它具有一種根本的遞歸性，或在于它是一種可一步一步進(jìn)行的符號(hào)串變換操作。至于這種符號(hào)變換的操作方式如何，以及符號(hào)的載體或其外在表現(xiàn)形式如何，都不是本質(zhì)性的東西，它們無(wú)不是一種歷史的結(jié)果，無(wú)不處于一種不斷變革或進(jìn)化的過程之中。符號(hào)可以用一組竹棍表征、用一組算珠表征、用一組字母表征，也可以用齒輪表征、用電流表征，還可以分子表征、電子表征等等。不同表征下的符號(hào)變換有著不同的操作方式，甚至同一種表征下的符號(hào)變換都可以有不同的操作方式。在此，計(jì)算本質(zhì)的統(tǒng)一性與計(jì)算方式的多樣性得到了深刻的體現(xiàn)。我們相信，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算方式的多樣性還會(huì)有新的表現(xiàn)。既然DNA計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)已經(jīng)打開了人們暢想未來(lái)計(jì)算方式的思維視窗，那么就讓我們翹首以待吧。

3 DNA計(jì)算：生命進(jìn)化的方式

生命是什么？生命是怎樣進(jìn)化的？這是人類一個(gè)永恒的話題。隨著自然科學(xué)的不斷發(fā)展，生命問題也在不斷變換著其形式，人們對(duì)它的理解、認(rèn)識(shí)也在不斷地更新，以適應(yīng)新的理論的發(fā)展與進(jìn)步。在20世紀(jì)八九十年代，由于人類基因組計(jì)劃、計(jì)算機(jī)人工生命、遺傳方法和DNA計(jì)算機(jī)等一系列全新的理論和觀念的出現(xiàn)，使人們對(duì)生命是什么、生命是怎樣進(jìn)化的等重大基礎(chǔ)性問題再一次產(chǎn)生了新的理解。這種理解的核心內(nèi)容是：生命就是一臺(tái)自然計(jì)算機(jī)。生命的法則就是算法，生命就是以計(jì)算的方式在進(jìn)化著。DNA計(jì)算對(duì)這樣一種生命觀給予了強(qiáng)有力的支持。DNA計(jì)算表明了計(jì)算存在于生物學(xué)的根基上，計(jì)算處于生命的核心，生命本身就是由一系列復(fù)雜的計(jì)算組成的。下面我們對(duì)此作一個(gè)簡(jiǎn)要的論述。

什么是算法？簡(jiǎn)單地說(shuō)，算法就是求解某類問題的通用法則或方法。通常要求用它能夠在有限步驟內(nèi)一步一步地完成對(duì)問題的求解。換句話說(shuō)，算法也就是對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)或符號(hào)進(jìn)行變換的方法規(guī)則。計(jì)算就是對(duì)算法的執(zhí)行或?qū)?shù)據(jù)、符號(hào)依據(jù)有關(guān)規(guī)則進(jìn)行的變換操作。長(zhǎng)期以來(lái)，計(jì)算、算法一直是數(shù)學(xué)的專有概念。但如今由于電子計(jì)算機(jī)深刻而廣泛的運(yùn)用，使人們對(duì)這兩個(gè)基本概念有了更寬泛地認(rèn)識(shí)，使它們泛化到了整個(gè)自然界。認(rèn)為自然界就是一臺(tái)巨型自然計(jì)算機(jī)。任何一種自然過程都是自然規(guī)律作用于一定條件下的物理或信息過程，其本質(zhì)上都體現(xiàn)了一種嚴(yán)格的計(jì)算和算法特征。在此，自然系統(tǒng)相當(dāng)于計(jì)算機(jī)的硬件，自然規(guī)律相當(dāng)于計(jì)算機(jī)的軟件，而自然過程就是計(jì)算機(jī)的計(jì)算過程。生命系統(tǒng)作為自然界中最復(fù)雜最有特色的系統(tǒng)，它也就是形形的自然計(jì)算機(jī)中的一種。

DNA計(jì)算機(jī)就是對(duì)生命這種自然機(jī)的一種表征。這是因?yàn)椋珼NA是生命的信息庫(kù)和程序庫(kù)，既是一套自復(fù)制的程序，同時(shí)又是一個(gè)以進(jìn)化論為基礎(chǔ)發(fā)展過來(lái)并正在發(fā)展的程序。它構(gòu)成了遺傳、發(fā)育、進(jìn)化統(tǒng)一的物質(zhì)基礎(chǔ)。現(xiàn)代生物學(xué)表明，一方面DNA可以看作是由A、G、C、T四個(gè)字符組成的字符串。從數(shù)學(xué)上講，這意味著我們可以用一個(gè)含有四個(gè)字符的字符集∑={A、G、C、T}為信息編碼。DNA代碼與計(jì)算機(jī)代碼所不同的只是它不是二進(jìn)制的，而是一種四進(jìn)制代碼。有人甚至指出：除了專業(yè)術(shù)語(yǔ)不同之外，分子生物學(xué)雜志里面的每一頁(yè)都可以換成計(jì)算機(jī)技術(shù)雜志的內(nèi)容。另一方面，DNA能夠?qū)υ撔畔⑤d體進(jìn)行一系列可控制的變換（即化學(xué)反應(yīng)）。變換的具體方式是DNA的復(fù)制、剪切、連接、修復(fù)，變換的過程就是一種生命過程，也即生命的自構(gòu)造性特征。因此，我們完全可以把生命看作是一臺(tái)自然計(jì)算機(jī)，生命的進(jìn)化法則就是算法。另外，DNA作為一種自然語(yǔ)言，和計(jì)算機(jī)程序語(yǔ)言一樣，具有不同的層次，具有遞歸、并行、模塊化的基本特征。現(xiàn)代生物學(xué)表明，一維線性分子在特定的環(huán)境中通過復(fù)雜而準(zhǔn)確的信息處理，可拓展為一個(gè)豐富的四維時(shí)空生命體，這種展現(xiàn)過程所獲得的新信息反過來(lái)又不斷地反映到一維線性分子中，導(dǎo)致生物物種的不斷進(jìn)化。這正是DNA程序語(yǔ)言層次性的表現(xiàn)。一維DNA序列只不過是最低級(jí)的生命機(jī)器語(yǔ)言，所有的高級(jí)語(yǔ)言都必須編譯成DNA序列語(yǔ)言才能執(zhí)行。目前，DNA這種自然語(yǔ)言的詞法、句法規(guī)則我們尚不清楚，但本質(zhì)上是一種程序化語(yǔ)言[7] 。

DNA計(jì)算機(jī)的提出，就是一種分子算法的化學(xué)實(shí)現(xiàn)。以前分子算法，如自復(fù)制自動(dòng)機(jī)、胞格自動(dòng)機(jī)、遺傳算法、人工生命等全都是在電子計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的，DNA計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)是分子算法的化學(xué)實(shí)現(xiàn)的開端。這種立足于可控的生物化學(xué)反應(yīng)或反應(yīng)系統(tǒng)，無(wú)疑更加有力地直接地表明了生物現(xiàn)象與過程的計(jì)算特征。而這對(duì)于現(xiàn)代生物學(xué)的研究自然有著十分積極的影響。正如阿得勒曼所說(shuō)：DNA計(jì)算機(jī)的構(gòu)想，是從另一個(gè)角度出發(fā)啟示人們用算法的觀念研究生命。“算法對(duì)于生命的意義，就在于以過程或程序描述代替對(duì)生物的狀態(tài)或結(jié)構(gòu)描述，將生命表示為一種算法的邏輯，把對(duì)生命的研究轉(zhuǎn)換成為對(duì)算法的研究”[8]。在這個(gè)意義上，生命就是程序、就是算法——一種能夠?qū)崿F(xiàn)自我復(fù)制、自我構(gòu)造和自我進(jìn)化的算法。在尼葛洛龐帝的《數(shù)字化生存》中，有一個(gè)已是眾所周知的主題論斷：計(jì)算不再只和計(jì)算機(jī)有關(guān)，它決定我們的生存。但是，尼葛洛龐帝僅是從社會(huì)生活的意義上說(shuō)這番話的。我們?cè)谶@里則要賦予它另一種新的含義——生理生存，即計(jì)算決定我們的肉體的生存。

生物學(xué)界這種算法觀念的廣泛運(yùn)用，更增強(qiáng)了人們運(yùn)用算法觀念看待整個(gè)自然界的信心，拓展了人們對(duì)自然現(xiàn)象的理解。要知道生命是最復(fù)雜的自然現(xiàn)象之一，是自然界進(jìn)化的最高代表。因此，我們完全有理由猜想：整個(gè)宇宙也是按算法構(gòu)成的，是按算法演化的。現(xiàn)實(shí)世界之萬(wàn)事萬(wàn)物只不過是算法的復(fù)雜程度的多樣性。從虛無(wú)到存在、從非生命到生命、從感覺到意識(shí)，或許整個(gè)世界的進(jìn)化過程就是一個(gè)計(jì)算復(fù)雜性不斷增長(zhǎng)的過程。看來(lái)畢達(dá)哥拉斯或許真是對(duì)的：萬(wàn)物皆數(shù)！應(yīng)該說(shuō)，這便是DNA計(jì)算機(jī)所蘊(yùn)涵的最深?yuàn)W的哲學(xué)理念：數(shù)學(xué)可能是萬(wàn)物的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)可能是現(xiàn)實(shí)世界和可能世界的核心。今天，我們或許應(yīng)該將畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)再向前推進(jìn)一步：存在的意識(shí)就是數(shù)學(xué)意識(shí)。因?yàn)镈NA計(jì)算宣稱數(shù)學(xué)處于生命的核心。

參考文獻(xiàn)

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[4]Barry Cipra．Computer Science discovers DNA［J］．What's Happening in the Mathematical Science．AMS，1996（3）．

第8篇

關(guān)鍵詞：人工生命；人工智能；人造生命；物理主義

中圖分類號(hào)：N031 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：16711165(2011)02002104

一般認(rèn)為，“人工生命”、“人工智能”和“人造生命”是三個(gè)分別從計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域、智能研究和基因工程領(lǐng)域提出的概念。20世紀(jì)90年代未，中科院曾邦哲提出人工生物系統(tǒng)（artificial biosystem）的工程生物系統(tǒng)概念，用以整合計(jì)算機(jī)領(lǐng)域和遺傳工程領(lǐng)域的兩個(gè)概念。概念上的整合一方面體現(xiàn)了“人工生命”與“人造生命”兩者之間的承接性，另一方面也預(yù)示著“人工生命”發(fā)展與生物學(xué)理論發(fā)展之間的密切關(guān)聯(lián)。誠(chéng)如“人工生命是具有自然生命現(xiàn)象的人造系統(tǒng)”[1]，那么進(jìn)入微觀領(lǐng)域，生命規(guī)律的探索與對(duì)生命分子的操作使得“人工生命”具有了反身性。這種反身性恰恰體現(xiàn)了“人工生命”研究并不在于使人“非人化”［2］，使生命也成為技術(shù)的對(duì)象，而是包含了一定生命認(rèn)識(shí)的特殊生命活動(dòng)。那么，剖析人類基因組計(jì)劃的推進(jìn)過程，就可能找到“人工生命”概念演進(jìn)背后內(nèi)在思想動(dòng)因，從而為洞悉生命科學(xué)發(fā)展趨勢(shì)提供一條線索。

一、“人工生命”階段：肯定物理主義

在人體細(xì)胞核內(nèi)，質(zhì)量只有0.0000005毫克，寬度僅為0.02微米的DNA包含著大約30億個(gè)堿基排列。科學(xué)家相信人類DNA序列是人類生命的決定因素，人類生命活動(dòng)中發(fā)生一切事情都與這一序列息息相關(guān)。［3］除了特殊情況之外，DNA中含有的龐大信息能夠被一字不差地復(fù)制，然后傳給后代。要想獲得這些信息，就需要測(cè)定DNA序列的堿基序列，這也是人類基因組計(jì)劃的核心工作。那么，測(cè)序工作則成為“人工生命”的一個(gè)階段，對(duì)生命信息傳遞過程的模擬也就構(gòu)成了“人工生命”研究的起點(diǎn)。

基于人類全部24條染色體中3×109個(gè)堿基具有固定性的化學(xué)關(guān)系即A-T、G-C，于是DNA堿基序列的測(cè)定工作實(shí)際上可以被描述為科學(xué)家接受生命分子信號(hào)的過程。應(yīng)用申農(nóng)所建立的一般信息系統(tǒng)模型，在一定的指令下進(jìn)行信號(hào)傳遞成為“人工生命”的最初目標(biāo)。強(qiáng)人工生命觀念將“生命系統(tǒng)的演化作為一個(gè)可以從任何特殊媒介物中抽象出來(lái)的過程”(John Von Neumann)。以搶占計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的方式，生命演化過程被計(jì)算機(jī)程序模擬出來(lái)。人們相信，如果生命遵循既定的程序，那么只要編寫好程序，生命就能進(jìn)行準(zhǔn)確的信號(hào)傳遞，也就實(shí)現(xiàn)了“人工生命”。首先試圖為生命編寫程序的是生物學(xué)家林登邁爾。20世紀(jì)60年代中期，林登邁爾為紅海藻、青苔等植物的生長(zhǎng)發(fā)育建立模型，提出了一種被稱為“L-系統(tǒng)”的形態(tài)發(fā)生系統(tǒng)，又被稱為“繁殖（發(fā)生）算法”。在編寫好的程序下，生命系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為信號(hào)系統(tǒng)。生命信號(hào)模型以量化或模型化的方式來(lái)展示生命的屬性。這意味著：“如果具有馮•諾伊曼式的自我復(fù)制能力或繁殖的能力，那么這個(gè)實(shí)體就是有生命的。”［4］

馮•諾伊曼所證明的自我繁殖的生命信號(hào)系統(tǒng)應(yīng)和了人們對(duì)微觀生命分子世界的物理主義觀點(diǎn)，其實(shí)質(zhì)是將諸如細(xì)胞這樣一個(gè)具有新陳代謝功能的生命單元放在既定的關(guān)系下。盡管將生命活動(dòng)視為一種生命信號(hào)傳遞顛覆了傳統(tǒng)的生命物質(zhì)實(shí)體論，卻仍然將生命置于某種固定關(guān)系下，意味著其也不可能跳出物理主義的決定論框架。一方面，“人工生命”研究進(jìn)行了生命信號(hào)傳遞模，并在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中建立虛擬生命系統(tǒng)；另一方面，人們?cè)谫|(zhì)疑申農(nóng)的一般信息模型的同時(shí)也開始質(zhì)疑“人工生命”。針對(duì)申農(nóng)的一般信息模型，有學(xué)者認(rèn)為：“申農(nóng)通訊信息系統(tǒng)模型具有兩方面的重大缺陷：一是該模型未能注意信息系統(tǒng)的一般反饋性機(jī)制；二是該模型描述的還僅僅是信息接收系統(tǒng)。”［5］可見，申農(nóng)的一般信息模型不具有反饋性機(jī)制或不能夠自創(chuàng)生。于是，這樣一種生命的信息論觀點(diǎn)，即“在生命運(yùn)動(dòng)之中物質(zhì)實(shí)體-載體是流動(dòng)的，組織形式-信息才是穩(wěn)定保持的”［6］，表明“人工生命”所模擬的對(duì)象是在既定關(guān)系之下的生命信號(hào)的傳遞過程。

面對(duì)人類基因組計(jì)劃這樣巨大的基因工程項(xiàng)目，測(cè)定了組成人類DNA的約30億個(gè)堿基中85%的堿基序列只是完成了所謂工作草圖。獲得的基因草圖只是為給基因命名、分析基因創(chuàng)造了條件，需要進(jìn)一步找到能夠提供信息的標(biāo)記基因，進(jìn)行基因追蹤，但尋找基因的工作卻相當(dāng)復(fù)雜。一般信息模型不可能作為模擬這一活動(dòng)的基礎(chǔ)。

二、“人工智能”階段：懷疑物理主義

一般認(rèn)為，人類共有5萬(wàn)~10萬(wàn)個(gè)基因，如果某個(gè)基因發(fā)生了變異或者產(chǎn)生缺陷，必然會(huì)引起機(jī)能上的障礙。根據(jù)變異的DNA標(biāo)記基因來(lái)確定另外一個(gè)基因的位置，這樣就可以將其位置制成詳細(xì)的地圖，通過檢查DNA序列來(lái)識(shí)別基因突變。學(xué)者們以DNA標(biāo)記為基礎(chǔ)的DNA基因圖譜尋找致病基因。在一階段，“人工生命”模擬的對(duì)象是尋找基因，而尋找基因的關(guān)鍵則體現(xiàn)為對(duì)信息的識(shí)別。人類基因組計(jì)劃在此階段的工作可以反映“人工智能”的研究。

盡管早在1956年，美國(guó)的麥卡錫就提出“人工智能”(artificial intelligence)概念，但直到20世紀(jì)80年代末，人們才將“人工智能”作為“人工生命”的一種形式。“人工智能”階段需要計(jì)算機(jī)能夠準(zhǔn)確識(shí)別信息。對(duì)于智能的研究涉及諸如意識(shí)（consciouness）、自我（self）、心靈（mind）、無(wú)意識(shí)（unconscious mind）等問題。對(duì)此，之前將生命作為信號(hào)系統(tǒng)的一般信息模型顯然無(wú)法發(fā)揮作用。面對(duì)信息的識(shí)別和反饋機(jī)制等一系列問題，人們?cè)噲D將信息學(xué)、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)各學(xué)科整合，并在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?qū)嵺`，甚至在機(jī)器人、經(jīng)濟(jì)政治決策、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中應(yīng)用。然而，這種學(xué)科上的整合并沒有使人們找到合適的模型來(lái)取代之前的信號(hào)模型用以描述識(shí)別信息過程所具有的非線性特征。

對(duì)此，一部分學(xué)者試圖通過重新定義“人工智能”概念，區(qū)分出強(qiáng)“人工智能”和弱“人工智能”的方式來(lái)解決問題。弱“人工智能”用模擬識(shí)別信息后所表現(xiàn)出的行為來(lái)反推對(duì)信息的識(shí)別，也就是讓機(jī)器的行為看起來(lái)就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。而強(qiáng)“人工智能”則將識(shí)別信息的功能強(qiáng)加于計(jì)算機(jī)，如約翰•羅杰斯•希爾勒（John Rogers Searle）就計(jì)算機(jī)和其他信息處理機(jī)器的工作形式提出“計(jì)算機(jī)不僅是用來(lái)研究人的思維的一種工具；相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦颍?jì)算機(jī)本身就是有思維的”［7］。無(wú)論是強(qiáng)“人工智能”還是弱“人工智能”，都將“人工智能”劃分為四類：機(jī)器“像人一樣思考”、 “像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。但是，這兩種觀點(diǎn)都沒有進(jìn)一步對(duì)任何一種類型進(jìn)行模型化。這就表明盡管在觀念上人們已經(jīng)不再將生命系統(tǒng)作為信號(hào)系統(tǒng)，但其仍成為“人工生命”模擬的對(duì)象。

1999年，獲得了諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)的布洛貝爾創(chuàng)立了著名的“蛋白質(zhì)的命運(yùn)”假說(shuō)，即關(guān)于新生成的蛋白質(zhì)去向的“信號(hào)假說(shuō)”。他認(rèn)為細(xì)胞內(nèi)存在某種信號(hào)，這種信號(hào)決定了新生成的蛋白質(zhì)的去向。這意味著每個(gè)蛋白質(zhì)都能夠獲得向某個(gè)地方移動(dòng)的信息，就像郵編一樣，可以讓蛋白質(zhì)找到準(zhǔn)確位置。也就是說(shuō)，由十幾個(gè)氨基酸組成的“信號(hào)肽”使得蛋白質(zhì)能夠識(shí)別信息，并在某種程度上具有了主動(dòng)性。這種主動(dòng)性與物理主義的決定論觀點(diǎn)發(fā)生了沖突。

弄清各種基因各自會(huì)生成何種蛋白質(zhì)成為需找基因的重要環(huán)節(jié)，因?yàn)槿绻懒诵盘?hào)肽的基因，就可以知道周圍的基因是決定何種蛋白質(zhì)的基因。“信號(hào)肽”的發(fā)現(xiàn)大大推進(jìn)了人類基因計(jì)劃，然而，“人工智能”研究中并沒有明確給出一個(gè)可以超越一般信息模型的新模型。

三、“人造生命”階段：突破物理主義

在識(shí)別了基因信息之后，就需要對(duì)基因突變作出解釋。人們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，致命的基因突變由于地域特征和環(huán)境不同，其結(jié)果也會(huì)各不相同。這就意味著，人們?cè)趯?duì)待人類基因時(shí)必須考慮環(huán)境的因素：一方面，環(huán)境可能使基因突變形成惡性基因，另一方面則也能促使發(fā)生有益的突變，從而形成更為適應(yīng)環(huán)境的基因整體。從后者來(lái)看，環(huán)境如何引發(fā)新基因整體的形成就成為對(duì)基因與環(huán)境之間關(guān)系所進(jìn)行的解釋，這也就成為人類基因組計(jì)劃的后期工作，此階段的“人工生命”研究也將面臨更為深入的問題。

“對(duì)基因整體性的認(rèn)識(shí)大體有兩類。一類是在分子遺傳學(xué)堅(jiān)信基因獨(dú)立性存在的前提下，根據(jù)不同功能種類的基因間的協(xié)同關(guān)系詮釋基因系統(tǒng)的整體存在。而今，這一方向已在原核生物領(lǐng)域取得輝煌的成果；另一類是在關(guān)注物種(種群)的發(fā)育和進(jìn)化并結(jié)合分子生物學(xué)的基礎(chǔ)上，探究基因的整體存在，即基因集成、基因組織單元及其關(guān)系的研究。目前，這一方向已受到綜合進(jìn)化論者及其他一些生物學(xué)者的高度重視。”［8］后者恰恰體現(xiàn)了環(huán)境對(duì)基因的作用。“人造生命”的提出則將這種作用的意義凸顯出來(lái)。從其他生命體中提取基因建立新染色體的操作，實(shí)際上就是將特定基因從已有的環(huán)境中分離開來(lái)，再將提取的基因染色體放入新的環(huán)境之中，即嵌入已經(jīng)被剔除了遺傳密碼的細(xì)胞中，這樣染色體在新環(huán)境中形成新的基因組織，控制這個(gè)細(xì)胞，發(fā)育變成新的生命體。2010年5月20日，美國(guó)私立科研機(jī)構(gòu)克雷格•文特爾研究所宣布：世界首例人造生命――完全由人造基因控制的單細(xì)胞細(xì)菌誕生，并將“人造生命”起名為“辛西婭”。這項(xiàng)具有里程碑意義的實(shí)驗(yàn)表明：新的生命體可以在實(shí)驗(yàn)室里“被創(chuàng)造”，而不是一定要通過“進(jìn)化”來(lái)完成。“辛西婭”的產(chǎn)生在一定意義上證明了可以通過人工環(huán)境能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)基因的作用。

“人造生命”為“人工生命”提出了更深層次的問題。“人工生命”概念不同于傳統(tǒng)生命觀和科學(xué)觀。“傳統(tǒng)生物學(xué)用分析方法研究生命。通過分析，解剖現(xiàn)有生命的物種、生物體、器官、細(xì)胞、細(xì)胞器，即通過分析現(xiàn)有生命的最小部件來(lái)理解生命。人工生命用綜合方法研究生命，在人工系統(tǒng)中對(duì)簡(jiǎn)單的零件進(jìn)行組合，使其產(chǎn)生類同生命的行為，力圖在計(jì)算機(jī)或其他媒體中合成生命。”［9］“人造生命”則進(jìn)一步模擬生命整體功能如何形成。這也改變了對(duì)生命的認(rèn)識(shí)，從“如吾所說(shuō)的生命（lifeasweknowit）”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭缙渌艿纳╨ifeasitcouldbe）”［10］。生命作為各個(gè)功能疊加的物理主義觀念被打破，取而代之的是一種功能整體性觀念。

“人造生命”已有的成果在一定程度上揭示了環(huán)境對(duì)基因整體功能的作用機(jī)制，如果能夠找到體現(xiàn)這種機(jī)制的模型，就將推動(dòng)生命科學(xué)的發(fā)展。事實(shí)上，人類基因組計(jì)劃都是建立在DNA分子序列的符號(hào)化前提下的。沒有這種符號(hào)操作，人們就不可能應(yīng)用計(jì)算機(jī)來(lái)獲得、識(shí)別并整合生命信息。而這一符號(hào)學(xué)思路恰恰應(yīng)和了美國(guó)著名的科學(xué)家、認(rèn)知心理學(xué)家、人工智能學(xué)家西蒙（Simon Blackurn）的理論。西蒙的“物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)”進(jìn)一步闡釋了這一思路。“物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)”強(qiáng)調(diào)“所研究的對(duì)象是一個(gè)具體的物質(zhì)系統(tǒng)，如計(jì)算機(jī)的構(gòu)造系統(tǒng)、人的神經(jīng)系統(tǒng)、大腦的神經(jīng)元等。所謂符號(hào)就是模式，如任何一個(gè)模式，只要它能和其他模式相區(qū)別，他就是一個(gè)符號(hào)。”［11］“物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)”從信息論模型進(jìn)入了符號(hào)學(xué)模型。“人工生命”從對(duì)“生命表現(xiàn)出的行為的功能模擬”轉(zhuǎn)向?qū)Α吧鼉?nèi)在創(chuàng)造機(jī)制的功能模擬”。

這種符號(hào)學(xué)模型提示，在經(jīng)常變化的環(huán)境作用下，微觀生命分子形成了不同的功能整體，具有內(nèi)在的適應(yīng)性意義。人們?cè)跓o(wú)法支配環(huán)境的情況下支配基因，就可能造成有害的影響。從“人工生命”、“人工智能”到“人造生命”的概念演進(jìn)，可以得出承認(rèn)生命本身具有內(nèi)在意義，具有一定的主動(dòng)性將成為未來(lái)生命科學(xué)理論發(fā)展的一種趨勢(shì)。

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第9篇

關(guān)鍵詞：自然計(jì)算；自然辯證法；一元論；物質(zhì)智能

一、引言

自然計(jì)算（Nature Inspired Computation）具有模仿自然界的特點(diǎn)，通常是一類具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力的模型與算法，能夠解決傳統(tǒng)計(jì)算方法難于解決的各種復(fù)雜問題。自然計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域包括復(fù)雜優(yōu)化問題求解、智能控制、模式識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)安全、硬件設(shè)計(jì)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等各個(gè)方面[1，2]。在哲學(xué)領(lǐng)域也被有些自學(xué)科學(xué)家稱為“人工生命”[3]。目前在哲學(xué)研究領(lǐng)域有提法為“計(jì)算主義”，認(rèn)為“宇宙是一個(gè)巨大的計(jì)算系統(tǒng)”，自然界的運(yùn)行規(guī)律即“計(jì)算”[4]。本文對(duì)自然計(jì)算的形成、發(fā)展和本質(zhì)規(guī)律進(jìn)行分析，指出其中所包含的自然辯證法思想。

二、自然計(jì)算的發(fā)展規(guī)律

計(jì)算方法從經(jīng)典算法到自然計(jì)算的發(fā)展過程，是人類對(duì)事物的本質(zhì)認(rèn)識(shí)過程。人類早期在生產(chǎn)生活中，為了合理利用資源，提高生產(chǎn)效率，降低成本，想出了用最少的代價(jià)換取最高的效率的方法，即優(yōu)化計(jì)算。通常把研究最優(yōu)（或近優(yōu)）解及其求解方法的學(xué)科稱為優(yōu)化計(jì)算。它是一種以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用于求解各種工程問題優(yōu)化解的應(yīng)用技術(shù)。現(xiàn)代優(yōu)化算法的主要應(yīng)用對(duì)象是優(yōu)化問題中的難解問題，也就是優(yōu)化理論中的NP-hard問題[5]。

優(yōu)化計(jì)算的理論和方法的形成分為三個(gè)階段：古典極值理論、近代數(shù)值優(yōu)化理論、自然計(jì)算。基于數(shù)學(xué)演繹和推理的微分法和變分法是早期古典極值理論的代表性方法，其中比較著名的有柯西（Cauchy）最速下降法、拉格朗日（Lagrangian）數(shù)乘法。隨著社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展，在本世紀(jì)40年代，針對(duì)運(yùn)輸和生產(chǎn)問題的線性規(guī)劃求解方法被蘇聯(lián)科學(xué)家康托洛維奇提出，而且隨后由于電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明和飛速發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)的近代數(shù)值優(yōu)化方法占據(jù)了優(yōu)化計(jì)算的主導(dǎo)地位。牛頓法、單純形法、共軛梯度、變尺度法和模式搜索法等一系列有代表性的數(shù)值計(jì)算方法相繼涌現(xiàn)并不斷完善，使得優(yōu)化理論形成為一門獨(dú)立和完整的學(xué)科分支[6]。盡管在近代已經(jīng)有大量的數(shù)值優(yōu)化算法，但是這些理論和方法都是基于嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型，當(dāng)模型中變量維數(shù)增高、約束方程較多且非線性較強(qiáng)，或者模型無(wú)法用現(xiàn)實(shí)的方程來(lái)描述時(shí)，這些數(shù)值優(yōu)化算法都出現(xiàn)如下問題：不能進(jìn)行有效求解；求解時(shí)間復(fù)雜度過高、求解精度較低（如陷入局部最優(yōu)、解不穩(wěn)定等）。而且由于問題的增加，形成了NP-hard理論，目前已經(jīng)證明了傳統(tǒng)的優(yōu)化算法無(wú)法處理NP-hard問題。

進(jìn)入80年代以來(lái)，生命科學(xué)與工程科學(xué)相互交叉、相互滲透和相互促進(jìn)，優(yōu)化技術(shù)和理論中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和群體智能計(jì)算等新興算法相繼出現(xiàn)和不斷完善，形成了適應(yīng)處理復(fù)雜問題并能夠在非確定性、非精確環(huán)境中進(jìn)行概率推理和學(xué)習(xí)的現(xiàn)代優(yōu)化方法——自然計(jì)算[1，2]。自然計(jì)算從提出就受到各個(gè)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的廣泛關(guān)注，成為眾多學(xué)科及其相互的交叉學(xué)科的研究熱點(diǎn)。近年來(lái)，自然計(jì)算與生物學(xué)原理、腦神經(jīng)科學(xué)等學(xué)科研究相互融合，在實(shí)際研究和應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，它們之間的相互補(bǔ)充可以有效地表示和解決實(shí)際問題。隨著近十年來(lái)智能計(jì)算理論的發(fā)展與豐富，智能計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域日漸寬廣，在生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)控制、經(jīng)濟(jì)管理、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)智能控制等眾多領(lǐng)域都取得了令人矚目的研究成果和應(yīng)用。

三、自然計(jì)算與一元論

早期人類算法是基于純粹的數(shù)學(xué)理論演繹和推理的微分法和變分法，這些方法從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是人類對(duì)一部分自然規(guī)律的提取和抽象，是對(duì)自然界的不完全認(rèn)識(shí)。隨著生產(chǎn)力的提高和生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，人類遇到更多更復(fù)雜的問題，盡管這時(shí)候已經(jīng)從最初的極值理論發(fā)展為數(shù)值算法理論，但是對(duì)于NP-hard這類問題人類還是束手無(wú)策。一部分科學(xué)家想到的是模仿人腦的思維方式去解決問題，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。最初的想法是認(rèn)為如果研究清楚了大腦思考問題和解決問題的方式，構(gòu)造出類似大腦的計(jì)算機(jī)神經(jīng)系統(tǒng)，就可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決所有問題。其中有代表性的有兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法，第一種是采用自上而下的方式，首先抽取大腦的思考問題的規(guī)則和方式，但由于人類還沒有搞清楚大腦生理結(jié)構(gòu)上的諸多奧秘，對(duì)人腦思考解決問題的規(guī)則更不可能完全獲取，所以研究出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多缺陷，造成對(duì)很多問題無(wú)法解決；第二種是采用自下而上的方式，模仿人類智能的產(chǎn)生過程。人類獲取智能是從嬰兒時(shí)期的遺傳反應(yīng)式智能，到通過學(xué)習(xí)、記憶獲取知識(shí)，通過推理產(chǎn)生新智能[7]。這種方式較前一種方式更加接近人類智能的產(chǎn)生過程，但由于對(duì)人類智能產(chǎn)生過程的探索還不完全，這種方式構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也只能部分解決問題。

在智能計(jì)算被提出之前，生命科學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家通過探索，發(fā)現(xiàn)不只有人腦解決問題的方式具有智能，很多自然界的生物解決問題都具有智能。如群體智能算法，是從一些群體生物協(xié)作解決問題得到啟發(fā)而形成。典型的例子如蜜蜂群體可以蓋出規(guī)則的蜂巢，而且蜂巢的形狀、大小以及其他特征都非常規(guī)則，似乎是預(yù)先計(jì)算好而用機(jī)械方式產(chǎn)生的[8]。同時(shí)期科學(xué)發(fā)發(fā)現(xiàn)生物的免疫系統(tǒng)也具有智能，在病毒入侵后，會(huì)產(chǎn)生免疫反應(yīng)，產(chǎn)生具有記憶能力的抗體。當(dāng)下次相同的病毒入侵后，能夠迅速產(chǎn)生免疫反應(yīng)，清除病毒。此外，免疫系統(tǒng)還能夠分辨哪些組織細(xì)胞屬于自身，哪些組織細(xì)胞被感染或者變異，并自動(dòng)進(jìn)行清除。結(jié)合這種方式，科學(xué)家發(fā)明了人工免疫算法[9]。隨著越來(lái)越多的自然界物質(zhì)（有機(jī)物和無(wú)機(jī)物都具有智能行為）的智能行為被發(fā)現(xiàn)，人類認(rèn)識(shí)到以前的各種算法都只是自然界運(yùn)行規(guī)律的部分體現(xiàn)，人類想要解決所有的NP-hard問題或者解決所有的計(jì)算優(yōu)化問題，必須要認(rèn)識(shí)到自然界運(yùn)行規(guī)律的本質(zhì)，自然界運(yùn)行規(guī)律包含著解決所有問題的機(jī)制，于是將諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、人工免疫計(jì)算、蟻群計(jì)算、人工魚群計(jì)算、DNA計(jì)算等諸多智能計(jì)算都?xì)w結(jié)到自然計(jì)算。目前哲學(xué)家、生命科學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家都致力于研究自然界運(yùn)行規(guī)律，獲取自然界運(yùn)行的本質(zhì)，以便解決所有問題。

從自然計(jì)算的發(fā)展過程來(lái)看，人類提出諸多的算法，如經(jīng)典的極值理論算法、數(shù)值理論算法，這些算法最后都被證明是自然界運(yùn)行規(guī)律的部分體現(xiàn)，為了解決所有的計(jì)算問題，必須要用自然計(jì)算去解決。算法統(tǒng)一于自然計(jì)算，這正是辯證唯物論中一元論的體現(xiàn)。

第10篇

關(guān)鍵詞：人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)；實(shí)驗(yàn)教學(xué)；教學(xué)手段；考核機(jī)制；改革

Research on reform in the experiment teaching of human anatomy and physiology

Bing Jie, Sun Yingyu, Sun Xiuying, Zeng Shaoju

Beijing normal university, Beijing, 100875, China

Abstract: In this paper, according to the human anatomy and physiology experiments of teaching experience in Beijing normal university ,it concluded an experimental program of teaching content, teaching methods and assessment mechanism for new reform and improvement. In the teaching content mainly from three aspects of reform and improvement; in the experimental teaching methods, to actively explore a variety of experimental teaching platform, designed to improve the quality of teaching experiments; in the evaluation mechanism, a reasonable course evaluation mechanisms can mobilize the enthusiasm of students.

Key words: human anatomy and physiology experiments; experimental teaching; teaching methods; assessment mechanisms; reform

人體解剖生理學(xué)是從宏觀、藥理和生理功能水平上研究人體和動(dòng)物的生命活動(dòng)及其功能的一門學(xué)科，是高等院校生命科學(xué)專業(yè)的重要基礎(chǔ)學(xué)科。人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)課程是生理學(xué)教學(xué)的重要組成部分，既是生理學(xué)理論與實(shí)踐的相結(jié)合部分，又是對(duì)理論課程在形態(tài)結(jié)構(gòu)、理論和技術(shù)上的進(jìn)一步補(bǔ)充和深化。隨著電子學(xué)、生物化學(xué)、生物物理學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)和分子生物學(xué)的發(fā)展，促進(jìn)了解剖生理學(xué)的研究從宏觀向微觀領(lǐng)域的不斷深入，應(yīng)用神經(jīng)生理和藥理學(xué)，計(jì)算機(jī)等已能對(duì)腦電、心電的活動(dòng)研究更為精細(xì)，交叉學(xué)科的不斷發(fā)展以及生物科學(xué)發(fā)展的日新月異，生物科學(xué)的重要特點(diǎn)是其實(shí)驗(yàn)性，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)已經(jīng)不能跟上時(shí)代的需要。為此，改變傳統(tǒng)的教學(xué)模式，引入新的教學(xué)手段和多元化的考核體系具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容的改革和完善

1.1 人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)課程的精心設(shè)計(jì)是學(xué)生鞏固學(xué)科基礎(chǔ)和創(chuàng)新的源泉

為了促進(jìn)學(xué)科間的交叉融合，我們學(xué)院將人體解剖學(xué)與動(dòng)物生理學(xué)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了合并，即人體及動(dòng)物生理學(xué)實(shí)驗(yàn)。該實(shí)驗(yàn)課程共48學(xué)時(shí)，按每周4學(xué)時(shí)完成，為生物科學(xué)與生物技術(shù)專業(yè)的學(xué)科基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課程之一，包括人體解剖學(xué)和動(dòng)物及人體生理學(xué)兩部分內(nèi)容。人體解剖生理學(xué)課教學(xué)內(nèi)容的精心選擇有利于學(xué)生鞏固學(xué)科基礎(chǔ)，也有利于在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步的創(chuàng)新。

1.1.1 人體解剖學(xué)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容有效整合，重視學(xué)生基礎(chǔ)知識(shí)的系統(tǒng)化

人體解剖學(xué)部分打破傳統(tǒng)意義上的分章分節(jié)的教學(xué)內(nèi)容模式，有效整合，彰顯知識(shí)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，根據(jù)機(jī)體功能分為四大部分：運(yùn)動(dòng)、循環(huán)系統(tǒng)，神經(jīng)組織及神經(jīng)系統(tǒng)，消化、呼吸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和泌尿、生殖系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。該四部分內(nèi)容幾乎囊括了人體解剖學(xué)的全部知識(shí)要點(diǎn)，同時(shí)也兼顧了解剖學(xué)與生理學(xué)之間的密切相關(guān)性。在系統(tǒng)學(xué)習(xí)中明確人體解剖是個(gè)完整的體系，教學(xué)環(huán)節(jié)中做好整體設(shè)計(jì)，從而體現(xiàn)整體結(jié)構(gòu)體系；另外，從解剖學(xué)各系統(tǒng)間的相互聯(lián)系及有效銜接中將解剖形態(tài)學(xué)內(nèi)容與生理學(xué)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容貫穿融合，把握和突出重點(diǎn)，夯實(shí)基礎(chǔ)帶動(dòng)人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的階段性發(fā)展。

1.1.2 生理學(xué)實(shí)驗(yàn)把握基礎(chǔ)，在基礎(chǔ)中勇于創(chuàng)新

生理學(xué)實(shí)驗(yàn)部分，在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中保留了傳統(tǒng)經(jīng)典的教學(xué)內(nèi)容，并在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上開設(shè)了開放性實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)。經(jīng)典的基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)，使學(xué)生掌握動(dòng)物生理學(xué)實(shí)驗(yàn)的基本實(shí)驗(yàn)原理和基本操作方法，培養(yǎng)學(xué)生觀察、動(dòng)手、采集和分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果能力，為培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力打下良好基礎(chǔ)。從整體上強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性，突出人體解剖生理學(xué)的基本實(shí)驗(yàn)技術(shù)，如蛙坐骨神經(jīng)腓腸肌標(biāo)本和神經(jīng)干標(biāo)本的制備、離體蛙心體外循環(huán)標(biāo)本的制備、膜片鉗技術(shù)、動(dòng)物麻醉術(shù)、氣管插管技術(shù)、家兔頸部手術(shù)、分離主動(dòng)脈神經(jīng)的方法、無(wú)創(chuàng)血壓測(cè)量技術(shù)等。隨著信息科學(xué)在生物學(xué)領(lǐng)域的不斷開發(fā)及應(yīng)用，引進(jìn)操作方便簡(jiǎn)單的生物信號(hào)采集系統(tǒng)RM6240，對(duì)生理學(xué)信號(hào)進(jìn)行多方位的采集分析，在同一個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境操作下，進(jìn)行多通道同時(shí)測(cè)量和檢測(cè)。如將蛙坐骨神經(jīng)腓腸肌標(biāo)本制備、不同刺激強(qiáng)度和頻率對(duì)骨骼肌收縮的影響、神經(jīng)干動(dòng)作電位及其傳導(dǎo)速度的測(cè)定、神經(jīng)興奮不應(yīng)期的測(cè)定等實(shí)驗(yàn)內(nèi)容可以集中在一次實(shí)驗(yàn)中完成。

在此基礎(chǔ)上將原來(lái)分散的實(shí)驗(yàn)經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，強(qiáng)調(diào)實(shí)驗(yàn)結(jié)果中數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件做出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)圖表，從中找出變化規(guī)律，而不是簡(jiǎn)單地顯示直接記錄到的生理信號(hào)波形圖，既做到結(jié)果的定性又做到了結(jié)果的定量分析，以科研數(shù)據(jù)表格的形式讓學(xué)生在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中掌握科研實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集，以及科研實(shí)驗(yàn)的思考方式，進(jìn)而培養(yǎng)學(xué)生形成縝密的生物學(xué)思維方式。同時(shí)，在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中加以創(chuàng)新性自主實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)要有明確的教學(xué)目標(biāo)，只有在學(xué)會(huì)了該門實(shí)驗(yàn)學(xué)科的基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)操作之后，才能通過不斷的學(xué)習(xí)、推理，進(jìn)行創(chuàng)造性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。在創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)中，學(xué)生要在一定的實(shí)驗(yàn)理論指導(dǎo)下進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，提出問題，從多角度、多思維等多方面給出解釋。在自主創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)中，應(yīng)該讓學(xué)生明確實(shí)驗(yàn)并不是量的積累，即不是為了獲得過多的、漂亮的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為目的，而是通過實(shí)驗(yàn)要解決怎樣的科學(xué)問題，做實(shí)驗(yàn)的目的是什么，該實(shí)驗(yàn)有哪些實(shí)際的生物學(xué)意義。開放思維，不拘泥于原有的思維方式，大膽創(chuàng)新，大學(xué)時(shí)期正是學(xué)生思維活動(dòng)最為活躍的時(shí)期，如蟾蜍的神經(jīng)干動(dòng)作電位速率的測(cè)定的過程中，有的學(xué)生就提出，咖啡是一種作用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)的興奮飲品，那么咖啡對(duì)周圍神經(jīng)系統(tǒng)的作用又是怎樣的呢，是興奮性增強(qiáng)呢，還是抑制作用呢，這其中的關(guān)聯(lián)又是怎樣的呢。又比如酒精對(duì)外周神經(jīng)系統(tǒng)的影響，聯(lián)系醉酒駕車。實(shí)驗(yàn)技術(shù)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程是一個(gè)連續(xù)、系統(tǒng)的知識(shí)體系，各實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目之間有著內(nèi)在的聯(lián)系，綜合性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)具有實(shí)驗(yàn)內(nèi)容豐富，實(shí)驗(yàn)方法多樣，實(shí)驗(yàn)形式較為靈活等特點(diǎn)，給學(xué)生提供極大的自由發(fā)揮的空間，有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性思維。

1.2 積極探索與運(yùn)動(dòng)生理學(xué)、心理學(xué)專業(yè)技術(shù)的交叉融合

積極探索與運(yùn)動(dòng)生理學(xué)及心理學(xué)專業(yè)技術(shù)的交叉融合，培養(yǎng)學(xué)生打破傳統(tǒng)觀念，在交叉學(xué)科中發(fā)現(xiàn)新的問題。交叉學(xué)科是新科學(xué)的生長(zhǎng)點(diǎn)，對(duì)增強(qiáng)科研互利，開拓學(xué)科方向具有重要意義，在創(chuàng)新人才培養(yǎng)及實(shí)驗(yàn)課程建設(shè)中起著極其重要的作用。我校心理學(xué)專業(yè)在生理學(xué)領(lǐng)域一直處于國(guó)內(nèi)外前沿水平，讓心理學(xué)專業(yè)教師走進(jìn)生理學(xué)實(shí)驗(yàn)課堂可以開拓學(xué)生的視野，啟發(fā)學(xué)生從新的層面認(rèn)識(shí)生理學(xué)問題。學(xué)科之間的滲透交叉有利于全方位人才的培養(yǎng)。

運(yùn)動(dòng)生理學(xué)是與我們?nèi)粘Ｉ钭顬橄嚓P(guān)的學(xué)科理論，如何有效地在日常生活中做好鍛煉及提高鍛煉的水平，怎樣應(yīng)用最佳心率指導(dǎo)運(yùn)動(dòng)健身等，運(yùn)動(dòng)學(xué)院的教師從心肺功能評(píng)定指標(biāo)等人體運(yùn)動(dòng)生理的定義入手，可以讓學(xué)生更加全面認(rèn)識(shí)自身身體機(jī)能。有效地引進(jìn)外院課程，增加了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性，更有效的在第一時(shí)間內(nèi)讓學(xué)生能學(xué)以致用。

2 實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法多樣化改革，提高實(shí)驗(yàn)課教學(xué)質(zhì)量

2.1 高效引用高教社4A教學(xué)平臺(tái)，促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)自主化

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)在教學(xué)實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)揮著基礎(chǔ)性的支撐作用，近年來(lái)得到了廣泛的應(yīng)用，但各種網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)功能的同質(zhì)化及低層次，已經(jīng)不能跟上新的教育發(fā)展趨勢(shì)，高教社的4A教學(xué)平臺(tái)是在新的學(xué)習(xí)理念及計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步發(fā)展基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，該平臺(tái)在搭建過程中注重學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)、面向服務(wù)的體系構(gòu)架，以適應(yīng)學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)、移動(dòng)學(xué)習(xí)的理念，集智能答疑、發(fā)展性評(píng)價(jià)、學(xué)習(xí)過程中信息的采集與分析、標(biāo)準(zhǔn)化等優(yōu)勢(shì)被引進(jìn)到人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中。

通過該平臺(tái)將零散的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)內(nèi)容有機(jī)的組合成更系統(tǒng)化，更有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)課程，以適應(yīng)學(xué)生的課前學(xué)習(xí)。通過該平臺(tái)的學(xué)習(xí)，可以根據(jù)學(xué)生在平臺(tái)上的表現(xiàn)，為學(xué)生提供不同的學(xué)習(xí)起點(diǎn)、學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)方法，從而有效地幫助學(xué)生更好地學(xué)習(xí)該門課程。高教社4A平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)教師提供了很好的與學(xué)生交流討論的平臺(tái)，同時(shí)也更加個(gè)性化的根據(jù)不同的學(xué)生個(gè)體制定出個(gè)性的學(xué)習(xí)計(jì)劃，賦予了實(shí)驗(yàn)教學(xué)空間上的多維性和信息來(lái)源的廣泛性，充分尊重學(xué)生的主體地位和個(gè)性發(fā)展，使學(xué)生在知識(shí)掌握和技能學(xué)習(xí)上更加的高效。

2.2 模擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件的引入，提高學(xué)生操作技能

人體解剖學(xué)實(shí)驗(yàn)和生理學(xué)實(shí)驗(yàn)的合并及交叉融合，使實(shí)驗(yàn)課時(shí)的比例相應(yīng)減少，理論和實(shí)驗(yàn)安排出現(xiàn)了分離，導(dǎo)致生理學(xué)實(shí)驗(yàn)學(xué)的完整性和系統(tǒng)性受到一定的影響，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，我們逐步將成都儀器廠與浙江醫(yī)學(xué)院合作開發(fā)的人體解剖生理學(xué)虛擬實(shí)驗(yàn)引入到生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，讓學(xué)生在虛擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，生動(dòng)地理解實(shí)驗(yàn)原理和步驟，觀看正規(guī)的實(shí)驗(yàn)操作演示，并通過與課件交互操作，真實(shí)、動(dòng)態(tài)地完成生理學(xué)實(shí)驗(yàn)，下一步我們計(jì)劃將該模擬系統(tǒng)加載到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，使學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)課程的學(xué)習(xí)不受時(shí)間空間的限制，更好地熟悉實(shí)驗(yàn)、預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)，從而保證實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作中的準(zhǔn)確性，對(duì)于基礎(chǔ)的實(shí)驗(yàn)操作的熟悉，可以有效節(jié)約課堂教學(xué)時(shí)間進(jìn)行綜合實(shí)驗(yàn)及開放性創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)的開展。

2.3 RM6240B系統(tǒng)的開發(fā)性應(yīng)用，有效降低實(shí)驗(yàn)操作難度

RM6240B多道生物信號(hào)采集與處理系統(tǒng)是多媒體智能計(jì)算機(jī)生理學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，集生物信號(hào)采集、放大、顯示、記錄與分析為一體，使得傳統(tǒng)的人體解剖生理實(shí)驗(yàn)無(wú)論在操作過程上還是在波形描記上都得到極大的改善提高。RM6240生理信息采集系統(tǒng)利用到人體解剖生理實(shí)驗(yàn)中，具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，為該學(xué)科的實(shí)驗(yàn)提供一個(gè)直觀的教學(xué)用具，對(duì)學(xué)生理解該學(xué)科的知識(shí)點(diǎn)具有重要作用。實(shí)驗(yàn)手段和設(shè)備的不斷更新，促進(jìn)了人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的發(fā)展。該軟件在數(shù)據(jù)分析上的開發(fā)利用，可以更加精確地分析數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)、自動(dòng)完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等工作，使得本科生對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集及生物學(xué)研究的數(shù)據(jù)分析有了更加全面的認(rèn)識(shí)。

3 建立合理的人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)考核體系，調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性

以手術(shù)操作為主體的人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)考核問題上，一直以來(lái)都存在著很大的分歧，過去實(shí)驗(yàn)課總是與理論課合在一起考核，實(shí)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)僅占30%左右，這樣不能真實(shí)反映學(xué)生的實(shí)驗(yàn)水平，一些學(xué)生往往通過提高理論課成績(jī)來(lái)彌補(bǔ)實(shí)驗(yàn)課成績(jī)的不足，這對(duì)全面考核學(xué)生的實(shí)驗(yàn)?zāi)芰哂幸欢ǖ娜毕荩趥鹘y(tǒng)考核中雖然平時(shí)實(shí)驗(yàn)考核在最后成績(jī)中也占一定的分?jǐn)?shù)比例，但由于缺乏一套完善的評(píng)分體系，所以對(duì)學(xué)生實(shí)驗(yàn)平時(shí)成績(jī)的評(píng)定缺乏客觀公正性。合理的成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)有利于學(xué)生平時(shí)更認(rèn)真地掌握實(shí)驗(yàn)操作，從而鞏固和提高學(xué)生動(dòng)手的能力。為此我們參考一些成功的教學(xué)研究制定了符合人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)的考核體系方案，該方案主要包括3個(gè)部分：(1)課前預(yù)習(xí)，高教社4A平臺(tái)有一項(xiàng)功能可以針對(duì)本學(xué)期選修課程的學(xué)生在線學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)活動(dòng)和自測(cè)，在學(xué)期末的時(shí)候自動(dòng)形成學(xué)生學(xué)習(xí)檔案，通過該項(xiàng)預(yù)習(xí)學(xué)習(xí)檔案，我們給出該門課程的第一部分成績(jī)。(2)第二部分成績(jī)，是通過實(shí)驗(yàn)課上學(xué)生對(duì)待實(shí)驗(yàn)的態(tài)度、實(shí)驗(yàn)操作技能、實(shí)驗(yàn)課上隨堂測(cè)試以及每組實(shí)驗(yàn)后對(duì)實(shí)驗(yàn)室物品的維護(hù)和值日情況給出成績(jī)，其中，為什么要把實(shí)驗(yàn)室物品每組的維護(hù)及值日也作為考核的一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)？原因在于對(duì)年輕的大學(xué)生來(lái)說(shuō)，為培養(yǎng)學(xué)生從實(shí)踐中認(rèn)識(shí)普通勞動(dòng)的意義，讓學(xué)生在值日中及自身實(shí)驗(yàn)物品規(guī)劃中培養(yǎng)一種情商教育，學(xué)生有一種惰性，學(xué)習(xí)好一切都不管，以至于實(shí)驗(yàn)好，但不收拾，不懂得理解并尊重勞動(dòng)，這對(duì)于未來(lái)自身的發(fā)展有很大的局限性，所以將此項(xiàng)也作為一項(xiàng)量化的標(biāo)準(zhǔn)，幫助學(xué)生全面的發(fā)展。(3)第三部分成績(jī)?nèi)Q于學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告的總結(jié)歸納，以及綜合性、創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)論文的實(shí)驗(yàn)答辯討論、提出的問題等給予相應(yīng)的成績(jī)。因?yàn)閷W(xué)生在實(shí)驗(yàn)中不僅要掌握科學(xué)的實(shí)驗(yàn)方法，還要對(duì)實(shí)驗(yàn)原理進(jìn)行深刻的思考，對(duì)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象進(jìn)行細(xì)致觀察和深入分析，以便實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的透徹理解和掌握，所以實(shí)驗(yàn)后對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的總結(jié)歸納討論，也是實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)考核中重要的組成部分。

4 結(jié)束語(yǔ)

實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)踐表明，在人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程中，逐漸由以教師為主轉(zhuǎn)向以學(xué)生為主，從基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)教學(xué)到引導(dǎo)學(xué)生在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、掌握新內(nèi)容，不斷提高學(xué)生的理論水平和實(shí)驗(yàn)操作能力，并培養(yǎng)學(xué)生的合作精神及解決問題的能力。在不斷創(chuàng)新改革人體解剖生理學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)，不斷深化教學(xué)內(nèi)容方法改革，不斷創(chuàng)新借鑒適應(yīng)新的發(fā)展需求中，不斷地提高教學(xué)質(zhì)量，為新時(shí)期人才培養(yǎng)做出相應(yīng)的貢獻(xiàn)。

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第11篇

隨著國(guó)家創(chuàng)新體系的建立，統(tǒng)計(jì)創(chuàng)新工程已經(jīng)提上議事日程，統(tǒng)計(jì)創(chuàng)新包括兩個(gè)方面，一是統(tǒng)計(jì)實(shí)踐的創(chuàng)新；二是統(tǒng)計(jì)教育的創(chuàng)新。創(chuàng)新的基礎(chǔ)在于教育，沒有統(tǒng)計(jì)教育的創(chuàng)新，就談不上統(tǒng)計(jì)實(shí)踐的創(chuàng)新。準(zhǔn)確把握統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展方向與發(fā)展形勢(shì)，培養(yǎng)適應(yīng)新世紀(jì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的人才，是統(tǒng)計(jì)教育工作者必須面對(duì)的問題，本文從統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本發(fā)展趨勢(shì)談一談統(tǒng)計(jì)教育急需改革的幾個(gè)方面。

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本發(fā)展趨勢(shì)

縱觀統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展?fàn)顩r，與整個(gè)科學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)相似，統(tǒng)計(jì)學(xué)也在走與其他科學(xué)結(jié)合交融的發(fā)展道路。歸納起來(lái)，有兩個(gè)基本結(jié)合趨勢(shì)。

（一）統(tǒng)計(jì)學(xué)與實(shí)質(zhì)性學(xué)科結(jié)合的趨勢(shì)

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門通用方法論的科學(xué)，是一種定量認(rèn)識(shí)問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統(tǒng)計(jì)方法就成為無(wú)源之水，無(wú)用之器。統(tǒng)計(jì)方法只有與具體的實(shí)質(zhì)性學(xué)科相結(jié)合，才能夠發(fā)揮出其強(qiáng)大的數(shù)量分析功效。并且，從統(tǒng)計(jì)方法的形成歷史看，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法基本上來(lái)自于一些實(shí)質(zhì)性學(xué)科的研究活動(dòng)，例如，最小平方法與正態(tài)分布理論源于天文觀察誤差分析，相關(guān)與回歸源于生物學(xué)研究，主成分分析與因子分析源于教育學(xué)與心理學(xué)的研究。抽樣調(diào)查方法源于政府統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料的搜集。歷史上一些著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家同時(shí)也是生物學(xué)家或經(jīng)濟(jì)學(xué)家等。同時(shí)，有不少生物學(xué)家、天文學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、社會(huì)學(xué)家、人口學(xué)家、教育學(xué)家等都在從事統(tǒng)計(jì)理論與方法的研究。他們?cè)趹?yīng)用過程中對(duì)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行創(chuàng)新與改進(jìn)。另外，從學(xué)科體系看，統(tǒng)計(jì)學(xué)與實(shí)質(zhì)性學(xué)科之間的關(guān)系絕對(duì)不是并列的，而是相交的，如果將實(shí)質(zhì)性學(xué)科看作是縱向的學(xué)科，那么統(tǒng)計(jì)學(xué)就是一門橫向的學(xué)科，統(tǒng)計(jì)方法與相應(yīng)的實(shí)質(zhì)性學(xué)科相結(jié)合，才產(chǎn)生了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分支，如統(tǒng)計(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)相結(jié)合產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)，與教育學(xué)相結(jié)合產(chǎn)生了教育統(tǒng)計(jì)，與生物學(xué)相結(jié)合產(chǎn)生了生物統(tǒng)計(jì)等，而這些分支學(xué)科都具有“雙重”屬性：一方面是統(tǒng)計(jì)學(xué)的分支，另一方面也是相應(yīng)實(shí)質(zhì)性學(xué)科的分支，所以經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)不僅屬于統(tǒng)計(jì)學(xué)，同時(shí)屬于經(jīng)濟(jì)學(xué)，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)不僅是統(tǒng)計(jì)學(xué)的分支，也是生物學(xué)的分支等。這些分支學(xué)科的存在主要不是為了發(fā)展統(tǒng)計(jì)方法，而是為了解決實(shí)質(zhì)性學(xué)科研究中的有關(guān)定量分析問題，統(tǒng)計(jì)方法是在這一應(yīng)用過程中得以完善與發(fā)展的。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)與各門實(shí)質(zhì)性學(xué)科的緊密結(jié)合，不僅是歷史的傳統(tǒng)更是統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展的必然模式。實(shí)質(zhì)性學(xué)科為統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用提供了基地，為統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展提供了契機(jī)。21世紀(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)依然會(huì)采取這種發(fā)展模式，且更加注重應(yīng)用研究。

這個(gè)趨勢(shì)說(shuō)明：統(tǒng)計(jì)方法的學(xué)習(xí)必須與具體的實(shí)質(zhì)性學(xué)科知識(shí)學(xué)習(xí)相結(jié)合。必須以實(shí)質(zhì)性學(xué)科為依據(jù)，因此，財(cái)經(jīng)類統(tǒng)計(jì)專業(yè)的學(xué)生必須學(xué)好有關(guān)經(jīng)濟(jì)類與管理類的課程，只有這樣，所學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法才有用武之地。統(tǒng)計(jì)的工具屬性才能夠得以充分體現(xiàn)。

（二）統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)合的趨勢(shì)

縱觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理手段發(fā)展歷史，經(jīng)歷了手工、機(jī)械、機(jī)電、電子等數(shù)個(gè)階段，數(shù)據(jù)處理手段的每一次飛躍，都給統(tǒng)計(jì)實(shí)踐帶來(lái)革命性的發(fā)展。上個(gè)世紀(jì)40年代第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)的誕生，給統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的廣泛應(yīng)用創(chuàng)造了條件。20年展起來(lái)的多元統(tǒng)計(jì)方法雖然對(duì)于處理多變量的種類數(shù)據(jù)問題具有很大的優(yōu)越性，但由于計(jì)算工作量大，使得這些有效的統(tǒng)計(jì)分析方法一開始并沒有能夠在實(shí)踐中很好推廣開來(lái)。而電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的誕生與發(fā)展，使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理工作變得非常容易，那些計(jì)算繁雜的統(tǒng)計(jì)方法的推廣與應(yīng)用，由于相應(yīng)統(tǒng)計(jì)軟件的開發(fā)與商品化而變得更加方便與迅速，非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的理論工作者可以直接憑借商品化統(tǒng)計(jì)分析軟件來(lái)處理各類現(xiàn)實(shí)問題的多變量數(shù)據(jù)分析，而無(wú)需對(duì)有關(guān)統(tǒng)計(jì)方法的復(fù)雜理論背景進(jìn)行研究。計(jì)算機(jī)運(yùn)行能力的提高，使得大規(guī)模統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)的處理更加準(zhǔn)確、充分與快捷。目前企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中建立的決策支持系統(tǒng)（DSS）更加離不開統(tǒng)計(jì)模型。最近國(guó)外興起的數(shù)據(jù)挖掘（Data mining，又譯“數(shù)據(jù)掏金”）技術(shù)更是計(jì)算機(jī)專家與統(tǒng)計(jì)學(xué)家共同關(guān)注的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的越來(lái)越廣泛，每年都要積累大量的數(shù)據(jù)，大量信息在給人們帶來(lái)方便的同時(shí)也帶來(lái)了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識(shí)；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統(tǒng)一處理；于是人們開始提出一個(gè)新的口號(hào)“要學(xué)會(huì)拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時(shí)發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)，提高信息利用率？”面對(duì)這一挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)（DMKD）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并顯示出強(qiáng)大的生命力。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它把人們對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層的簡(jiǎn)單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領(lǐng)域的研究者，尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、統(tǒng)計(jì)、可視化技術(shù)、并行計(jì)算等方面的學(xué)者和工程技術(shù)人員，投身到數(shù)據(jù)挖掘這一新興的研究領(lǐng)域，形成新的技術(shù)熱點(diǎn)。雖然統(tǒng)計(jì)學(xué)家與計(jì)算機(jī)專家關(guān)心Data mining的視角不完全相同，但可以說(shuō)，Data mining與DSS一樣，使得統(tǒng)計(jì)方法與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合達(dá)到了一個(gè)更高的層次。

因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)越來(lái)越離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)，而計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用的深入，也同樣離不開統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展與完善。這個(gè)趨勢(shì)說(shuō)明：充分利用現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)，通過計(jì)算機(jī)軟件將統(tǒng)計(jì)方法中復(fù)雜難懂的計(jì)算過程屏障起來(lái)，讓用戶直接看到統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果與有關(guān)解釋，從而使統(tǒng)計(jì)方法的普及變得非常容易。所以，對(duì)于財(cái)經(jīng)類統(tǒng)計(jì)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，一方面要學(xué)好統(tǒng)計(jì)方法，但另一方面更加要學(xué)會(huì)利用商品化統(tǒng)計(jì)軟件包解決實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)數(shù)量分析問題，學(xué)好計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)開發(fā)的基本思想與基本程序設(shè)計(jì)，能夠?qū)⒕唧w單位的統(tǒng)計(jì)模型通過編程來(lái)實(shí)現(xiàn)，以建立起統(tǒng)計(jì)決策支持系統(tǒng)。

所以統(tǒng)計(jì)與實(shí)質(zhì)性學(xué)科相結(jié)合，與計(jì)算機(jī)、與信息相結(jié)合，這是發(fā)展的趨勢(shì)。了解這一點(diǎn)，再來(lái)看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學(xué)方式也要改革。以下談一談統(tǒng)計(jì)教育需要改革的幾個(gè)方面。

二、統(tǒng)計(jì)教育的改革

(一)統(tǒng)計(jì)專業(yè)課程建設(shè)問題

專業(yè)建設(shè)考慮的是應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)什么樣的人才和怎樣培養(yǎng)這樣的人才。專業(yè)建設(shè)的核心問題是課程設(shè)置和規(guī)范課程內(nèi)容。課程設(shè)置主導(dǎo)學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)理論人才應(yīng)當(dāng)設(shè)置較多的數(shù)學(xué)課程，目的是讓學(xué)生能對(duì)各種統(tǒng)計(jì)方法有較深刻的理性認(rèn)識(shí)；培養(yǎng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)人才應(yīng)當(dāng)設(shè)置較多的相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)課程，目的是讓學(xué)生如何能將統(tǒng)計(jì)方法正確地運(yùn)用到相關(guān)領(lǐng)域。例如培養(yǎng)從事經(jīng)濟(jì)管理的統(tǒng)計(jì)人才，在課程設(shè)置上至少應(yīng)當(dāng)包括四方面的知識(shí)：（1）經(jīng)濟(jì)理論課程，讓學(xué)生了解經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要進(jìn)程和基本規(guī)律；（2）研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題主要統(tǒng)計(jì)方法，包括常用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)搜集方法，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術(shù)，讓學(xué)生初步掌握運(yùn)用電腦進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理和分析的基本理論和技能；（4）有關(guān)統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中的前沿性問題，目的不在于要學(xué)生真正掌握這些問題，而是讓學(xué)生了解統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)實(shí)踐的前沿發(fā)展動(dòng)態(tài)，啟迪學(xué)生的科學(xué)思維能力。

(二)教學(xué)方法和教學(xué)手段的改革

統(tǒng)計(jì)教學(xué)方法和教學(xué)手段改革中，有兩個(gè)焦點(diǎn)問題：一是如何激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的興趣；二是應(yīng)用什么教學(xué)手段來(lái)達(dá)到較好的統(tǒng)計(jì)教學(xué)效果等。充分運(yùn)用現(xiàn)代教育技術(shù)、教學(xué)手段，更新教學(xué)方法，促使教育技術(shù)、教學(xué)手段和教學(xué)方法有機(jī)結(jié)合。

1.改灌輸式教學(xué)為啟發(fā)式教學(xué)，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學(xué)生掌握如何搜集、整理數(shù)據(jù)的技術(shù)，還要教學(xué)生讀懂?dāng)?shù)字背后的事實(shí)。學(xué)會(huì)按照具體與抽象、動(dòng)態(tài)與靜態(tài)、個(gè)體與總體、絕對(duì)與相對(duì)、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學(xué)生的發(fā)散思維。

2.改單向接受式的教學(xué)為雙向互動(dòng)式教學(xué)，以案例分析與情景教學(xué)開啟學(xué)生的思維閘門，使學(xué)生更形象、快捷的接受知識(shí)，發(fā)揮其獨(dú)立思考與創(chuàng)造才能，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造性思維能力。

3.構(gòu)建以課堂、實(shí)驗(yàn)室和社會(huì)實(shí)踐多元化的立體教育教學(xué)體系。在傳授和學(xué)習(xí)已經(jīng)形成的知識(shí)的同時(shí)，加強(qiáng)實(shí)踐能力鍛煉，提高學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力。只有將統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法結(jié)合實(shí)際進(jìn)行應(yīng)用，找到應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn)，才能使統(tǒng)計(jì)學(xué)獲得最大的生命力。

（三）統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)算機(jī)教學(xué)相結(jié)合

教材要與統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用相結(jié)合。現(xiàn)在許多教材都是內(nèi)容與軟件分家，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)已非常普及，無(wú)論是高校、高職和中專，培養(yǎng)出來(lái)的學(xué)生不會(huì)用統(tǒng)計(jì)軟件分析數(shù)據(jù)，不管哪一個(gè)層次，都已說(shuō)不過去。統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門應(yīng)用的方法型學(xué)科，統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)從數(shù)據(jù)技巧教學(xué)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析的訓(xùn)練。統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)算機(jī)教學(xué)有機(jī)地合為一體，讓學(xué)生掌握一些常用統(tǒng)計(jì)軟件的使用。除了要培養(yǎng)學(xué)生搜集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的能力外，還要培養(yǎng)學(xué)生處理大量數(shù)據(jù)的能力，即數(shù)據(jù)挖掘的能力。

（四）教學(xué)與實(shí)際的數(shù)據(jù)分析相結(jié)合

統(tǒng)計(jì)的教學(xué)不能只停留在課本上，案例教學(xué)與情景教學(xué)應(yīng)成為統(tǒng)計(jì)課程的重要內(nèi)容。統(tǒng)計(jì)教學(xué)和教材增加統(tǒng)計(jì)實(shí)際案例，通過計(jì)算機(jī)對(duì)大量實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以在試驗(yàn)室進(jìn)行，亦可在課堂上進(jìn)行討論，這樣學(xué)生不僅理解了統(tǒng)計(jì)思想和方法，而且鍛煉和培養(yǎng)了研究和解決問題的能力。

（五）要有一批能用電腦、網(wǎng)絡(luò)來(lái)教學(xué)的新型教師

電腦、網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，不僅改變了教學(xué)的手段，還深深地影響著教學(xué)的內(nèi)容，因?yàn)樗绊懼?jīng)濟(jì)、生活的發(fā)展和需求。語(yǔ)文（中文、外文）、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、專業(yè)知識(shí)是一個(gè)統(tǒng)計(jì)人才必備的素質(zhì)，它們之間不是分離的，而是要盡可能結(jié)合在一起來(lái)進(jìn)行教學(xué)，各管各教一套的辦法已不適應(yīng)現(xiàn)代化教育教學(xué)的需要，現(xiàn)代教育特別注重教育信息技術(shù)中的多媒體、網(wǎng)絡(luò)化、社會(huì)化和國(guó)際化、多樣化和多層次，有了電腦、網(wǎng)絡(luò)，必需要更新，要培養(yǎng)出一批能用電腦、網(wǎng)絡(luò)來(lái)教學(xué)的新型教師，以便培養(yǎng)出新型的21世紀(jì)的人才。

[參考文獻(xiàn)]

[1]賀鏗.關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)的性質(zhì)與發(fā)展問題.中國(guó)統(tǒng)計(jì)，2001.9.

[2]袁衛(wèi).國(guó)外統(tǒng)計(jì)高等教育發(fā)展的趨勢(shì)及對(duì)我國(guó)統(tǒng)計(jì)教育改革的思考.中國(guó)統(tǒng)計(jì)，2001.10.

第12篇

2011年5月21日，中華醫(yī)學(xué)會(huì)數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)在第三軍醫(yī)大學(xué)舉辦隆重的成立大會(huì)。該學(xué)會(huì)的成立，標(biāo)志著在鐘世鎮(zhèn)院士倡導(dǎo)下，以解剖學(xué)為基礎(chǔ)的“虛擬人”發(fā)展到“數(shù)字醫(yī)學(xué)”，數(shù)字醫(yī)學(xué)成為生命科學(xué)、工程學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉的新興學(xué)科。

中華醫(yī)學(xué)會(huì)、重慶市政府、總后衛(wèi)生部、第三軍醫(yī)大學(xué)等單位的領(lǐng)導(dǎo)，以及來(lái)自全國(guó)醫(yī)療行業(yè)的專家教授200余人出會(huì)。大會(huì)選舉張紹祥教授為中華醫(yī)學(xué)會(huì)數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)第一屆委員會(huì)主任委員。

張紹祥教授認(rèn)為：數(shù)字醫(yī)學(xué)是指現(xiàn)代醫(yī)學(xué)和數(shù)字技術(shù)相結(jié)合，包括醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、電子學(xué)、機(jī)械工程等多學(xué)科的一門新興的交叉學(xué)科。數(shù)字醫(yī)學(xué)具有強(qiáng)大的生命力，它不僅突破了傳統(tǒng)的學(xué)科架構(gòu)，而且滲透到醫(yī)學(xué)的各個(gè)方面，帶來(lái)醫(yī)學(xué)的革命性變化，現(xiàn)已成為當(dāng)今世界最為活躍的前沿學(xué)科之一。數(shù)字醫(yī)學(xué)涉及許多方面，目前在外科手術(shù)導(dǎo)航、影像立體重建、人體器官個(gè)性化制造等方面有所建樹和突破，為臨床醫(yī)學(xué)帶來(lái)全新的手段。

在醫(yī)學(xué)界，鐘世鎮(zhèn)院士被譽(yù)為中國(guó)現(xiàn)代臨床解剖學(xué)的奠基人、中國(guó)數(shù)字人和數(shù)字醫(yī)學(xué)研究的倡導(dǎo)者。2001年，鐘世鎮(zhèn)院士在第174次“香山科學(xué)會(huì)議”上首次研討了“中國(guó)數(shù)字化虛擬人體的科技問題”。中國(guó)人體數(shù)據(jù)庫(kù)初步建成后，鐘世鎮(zhèn)院士開始擔(dān)任“中國(guó)數(shù)字人研究聯(lián)絡(luò)組組長(zhǎng)”。

鐘院士介紹，數(shù)字醫(yī)學(xué)由“虛擬人”發(fā)展而來(lái)，而“虛擬人”研究分為四個(gè)發(fā)展階段：第一階段是數(shù)字可視人；第二階段是數(shù)字物理人，擁有人體的物理性能，可以模擬肌肉的運(yùn)動(dòng)；第三階段是數(shù)字生理人，可模擬人的生理功能，到達(dá)第四個(gè)階段的數(shù)字智能人則將具備一定的思維能力。

目前，中國(guó)對(duì)“虛擬人”的研究已經(jīng)達(dá)到第三個(gè)階段――數(shù)字生理人。數(shù)字人課題組已構(gòu)建了八套男女全身數(shù)據(jù)集，數(shù)十套人體器官數(shù)據(jù)集，以及數(shù)十套用于了解人體結(jié)構(gòu)的數(shù)字化解剖軟件。

“虛擬人”技術(shù)一經(jīng)推出便吸引了各個(gè)領(lǐng)域的目光。除醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在汽車碰撞實(shí)驗(yàn)、航天技術(shù)、服裝設(shè)計(jì)業(yè)、影視等方面，“虛擬人”技術(shù)也充分得到運(yùn)用。在“神六”返回艙設(shè)計(jì)和著陸過程中，“虛擬人”數(shù)據(jù)集同樣功不可沒。

然而，令鐘世鎮(zhèn)更為關(guān)心的是，如何能讓“虛擬人”技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域推陳出新，將解剖學(xué)這一古老的學(xué)科變?yōu)檎嬲摹俺?yáng)學(xué)科”。“要解決‘治病救人’的問題，現(xiàn)在我們更應(yīng)該倡導(dǎo)‘?dāng)?shù)字醫(yī)學(xué)’，轉(zhuǎn)向臨床當(dāng)中的實(shí)際運(yùn)用問題。”鐘院士說(shuō)。

為了使“數(shù)字醫(yī)學(xué)”這門新興的學(xué)科更好的發(fā)展，在鐘世鎮(zhèn)、戴戎、王正國(guó)等院士和傅征教授的聯(lián)名提議下，經(jīng)中華醫(yī)學(xué)會(huì)、中國(guó)科協(xié)、國(guó)家民政部批準(zhǔn)，中華醫(yī)學(xué)會(huì)數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)于2011年5月正式成立。

“虛擬人”研究

人體是由一百多萬(wàn)億個(gè)細(xì)胞組成的復(fù)雜整體，僅人的神經(jīng)系統(tǒng)就約有1000億個(gè)神經(jīng)元，而且由細(xì)胞構(gòu)成的組織器官間的相互作用，人體與外界環(huán)境的沖突與和諧，這些極為復(fù)雜的變化對(duì)于人類自身至今還是一個(gè)充滿未知的神秘世界。

1895年德國(guó)科學(xué)家倫琴在一次實(shí)驗(yàn)中偶然看到了射線下妻子的手骨，這是人類有史以來(lái)第一次透過皮膚看到自身內(nèi)部，由此揭開了人類利用以X線為代表的透視工具探索人體內(nèi)部奧秘的序幕。

今天科學(xué)家們掌握的透視工具越來(lái)越多，但是仍然無(wú)法滿足人類更為全面了解自身的渴望。科學(xué)家們?yōu)榇怂龅娜颗Χ荚谥赶蛲粋€(gè)問題，究竟利用什么樣的手段能重建可以真實(shí)的反應(yīng)人類生理機(jī)能活動(dòng)的虛擬人體。

1989年美國(guó)人在這個(gè)領(lǐng)域率先跨出了關(guān)鍵性的一步，他們?cè)O(shè)想：能否將人體標(biāo)本通過計(jì)算機(jī)技術(shù)轉(zhuǎn)換成人體數(shù)據(jù)集，能夠讓使用者象檢索圖書資料那樣方便的查詢、獲取人體信息。這個(gè)項(xiàng)目由美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書館發(fā)起，計(jì)劃的名字通俗易懂而且充滿想象力，它被正式命名為：虛擬人類計(jì)劃。這個(gè)大膽的設(shè)想在當(dāng)時(shí)一度引起醫(yī)學(xué)界的懷疑。要采集這些數(shù)據(jù)必須先將人體標(biāo)本切成薄片，并用數(shù)碼相機(jī)和掃描儀對(duì)切面進(jìn)行拍照、掃描，之后將數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)里合成三維的立體模型，其中的精心程度與龐大的工作量可想而知。1991年和1994年研究小組分別選擇了男女各一具尸體作為標(biāo)本獲取了完整的人體數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)稱為V.H.P.數(shù)據(jù)集。在1989年到1994年的五年里，美國(guó)人把虛擬人類的構(gòu)想推進(jìn)到了試驗(yàn)階段，這意味著美國(guó)“虛擬人”技術(shù)已經(jīng)達(dá)到了可視程度。

虛擬人類自己這顯然是一個(gè)大膽的設(shè)想，而當(dāng)人們通過理性分析發(fā)現(xiàn)“虛擬人”絕不是另外一種克隆時(shí)，“虛擬人”研究就必然成為一項(xiàng)激動(dòng)人心的重大科研項(xiàng)目。

1996年在美國(guó)國(guó)防部非致命武器委員會(huì)的積極支持下，橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室牽頭醞釀“虛擬人”創(chuàng)新計(jì)劃。在他們的構(gòu)想中，“虛擬人”應(yīng)該能夠模擬人體在外界物理刺激下的反應(yīng)，他會(huì)象真人一樣骨頭會(huì)斷、血管會(huì)出血，有專家稱之為：虛擬物理人。如果說(shuō)虛擬可視人還僅僅是一個(gè)可供人們觀看的人體模型，虛擬物理人則使得這個(gè)模型有史以來(lái)第一次對(duì)外界刺激有了反應(yīng)。在科學(xué)家的計(jì)劃中它不再是一個(gè)靜止的標(biāo)本，人類將在計(jì)算機(jī)建造的虛擬世界中看到另一個(gè)自己在呼吸、走動(dòng)，更會(huì)通過模擬各種環(huán)境的變化，探測(cè)人體極限。這個(gè)計(jì)劃的目標(biāo)已經(jīng)非常接近科學(xué)家一直夢(mèng)想的虛擬人類。

由于構(gòu)成“虛擬人”的數(shù)據(jù)來(lái)源于自然人，因而“虛擬人”具有民族、區(qū)域等特征，東方人的特點(diǎn)明顯的與歐美人不同，因此中國(guó)建立具有自已國(guó)家人種特征的數(shù)字化人體模型成為填補(bǔ)空白的問題。

美國(guó)“虛擬人”研究小組在2000年就已經(jīng)建立了人體主要器官的三維模型，中國(guó)的“虛擬人”計(jì)劃要在技術(shù)上占領(lǐng)哪個(gè)制高點(diǎn)？人體內(nèi)的血管系統(tǒng)可以分為四級(jí)，數(shù)量達(dá)到上千萬(wàn)條，手術(shù)時(shí)醫(yī)生往往需要更為完整、微觀的血管地圖，以制定安全的手術(shù)方案。長(zhǎng)期以來(lái)盡管醫(yī)學(xué)專家嘗試了很多辦法，但是這些大大小小錯(cuò)綜復(fù)雜的血管網(wǎng)絡(luò)的具體形態(tài)分布仍然充滿未知，因此怎樣將人體血管系統(tǒng)通過不同顏色準(zhǔn)確區(qū)分出來(lái)，成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的課題。

從1996年開始，美國(guó)“虛擬人”研究小組就面向全球征集建立血管模型的解決方案，但是其中的關(guān)鍵問題一直沒有獲得解決，而鐘世鎮(zhèn)院士獨(dú)有的血管鑄型技術(shù)為中國(guó)人在這個(gè)領(lǐng)域有所突破提供了可能。由此中國(guó)“虛擬人”項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)被正式確定為攻克血管模型。2001年11月舉行的第174次香山科學(xué)會(huì)議被認(rèn)為是中國(guó)數(shù)字“虛擬人”研究的開篇。中科院李華博士、第一軍醫(yī)大學(xué)鐘世鎮(zhèn)院士、首都醫(yī)科大學(xué)羅述謙教授等人向國(guó)家提出了研究中國(guó)“虛擬人”的設(shè)想，很快“虛擬人”技術(shù)研究被列入國(guó)家863項(xiàng)目。

2002年12月，廣西一名19歲的女孩因不慎誤食毒蘑菇引起食物中毒死于廣州，家屬同意捐獻(xiàn)其遺體。經(jīng)過科學(xué)家們仔細(xì)檢查與評(píng)估，最終決定以她作為人體標(biāo)本采集數(shù)據(jù)。中國(guó)第一例“虛擬人”――虛擬人女一號(hào)數(shù)據(jù)開始采集。中國(guó)第一例“虛擬人”數(shù)據(jù)采集，每片標(biāo)本的切削間距為0.2mm，對(duì)每片標(biāo)本進(jìn)行拍攝平均需要3分鐘，為保證切削連續(xù)性，工作人員要在低溫環(huán)境下晝夜輪換持續(xù)工作，整個(gè)切削過程持續(xù)了一個(gè)月。2003年2月16日虛擬人女一號(hào)完成圖像采集。中國(guó)第一例虛擬人體數(shù)據(jù)采集共獲得8556張斷層圖片，每片間距0.2mm，總數(shù)據(jù)量149.7GB，切片數(shù)據(jù)被存成計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的數(shù)字信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。羅述謙教授領(lǐng)導(dǎo)著一個(gè)研究小組，海量數(shù)據(jù)匯集到這里，他們面對(duì)的問題就是將近萬(wàn)張二維圖片在計(jì)算機(jī)里合成，并將其數(shù)字化變?yōu)槿S立體人。要完成這個(gè)工作，首先要解決的是數(shù)據(jù)的精確配準(zhǔn)問題，所謂配準(zhǔn)就是把這8556層對(duì)齊，因?yàn)榍邢骷庸r(shí)間比較長(zhǎng)，前后有一個(gè)多月的時(shí)間，由于機(jī)械加工的一些晃動(dòng)，數(shù)碼相機(jī)的移動(dòng)，以及照明的不一致性，因此就造成一些斷層圖像有相對(duì)左右位移和上下位移，如果不能有效地校正這些位移的話，重建出來(lái)的這個(gè)人體周圍就是虛的。將8556張圖片中大大小小上千個(gè)器官組織一一對(duì)準(zhǔn)，是一個(gè)要付出極大耐心的工作。盡管可以利用專門的軟件作為工具，要完成這樣的任務(wù)對(duì)于負(fù)責(zé)模型重建的工作人員仍然是一項(xiàng)極大的挑戰(zhàn)。

大腦是人體最為重要的生命器官，人體許多疾病的發(fā)生、發(fā)展與大腦深度的核團(tuán)密切相關(guān)，長(zhǎng)期以來(lái)大腦核團(tuán)的具體形態(tài)與結(jié)構(gòu)一直是一個(gè)謎。研究人員希望通過“虛擬人”技術(shù)將這些大腦核團(tuán)準(zhǔn)確標(biāo)識(shí)出來(lái)，為臨床醫(yī)學(xué)家提供更為精確的三維圖譜。

人體三維模型建立的精確與否直接關(guān)系到“虛擬人”數(shù)據(jù)集的應(yīng)用價(jià)值。血管模型的精確重建為將來(lái)臨床上的進(jìn)一步應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)李華博士的小組還進(jìn)行了另一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作，他們嘗試對(duì)人體最為復(fù)雜的神經(jīng)組織進(jìn)行重建。從2003年虛擬人女一號(hào)數(shù)據(jù)集采集完成以來(lái)，經(jīng)過近一年多的努力，基本完成了人體標(biāo)本大部分器官組織的重建工作。

數(shù)字醫(yī)學(xué)研究取得重要進(jìn)展

“虛擬人”能做什么？究竟有什么用？成為大家日益關(guān)心的問題。

近百年來(lái)盡管人類醫(yī)療手段在不斷更新，但是針對(duì)人體重要器官的手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)依然嚴(yán)重威脅著患者的健康與生命。醫(yī)生一直致力于建立更為有效地模擬手術(shù)平臺(tái)，訓(xùn)練臨床醫(yī)生便捷的獲得手術(shù)經(jīng)驗(yàn)。“虛擬人”技術(shù)的出現(xiàn)有助于這個(gè)夢(mèng)想成為現(xiàn)實(shí)。它給全球的醫(yī)學(xué)工作者在改變現(xiàn)有手術(shù)訓(xùn)練模式方面提供了極大的想象空間。

眼睛是人身上最為脆弱的器官之一，長(zhǎng)期以來(lái)眼科手術(shù)的復(fù)雜性以及高危險(xiǎn)性，一直是令臨床醫(yī)生頭疼的問題。一名眼科醫(yī)生在走上手術(shù)臺(tái)之前至少要經(jīng)過50次手術(shù)訓(xùn)練。醫(yī)學(xué)上一直在探索一種能夠低成本、耗時(shí)短、有效的手術(shù)培訓(xùn)方式。

針對(duì)眼科醫(yī)生在手術(shù)訓(xùn)練方面遇到的困難，廈門大學(xué)計(jì)算機(jī)系王博亮教授嘗試建立人體眼球單個(gè)器官的模型。在他的實(shí)驗(yàn)中，眼球的切削精度達(dá)到了20μm的細(xì)胞級(jí)別。為了使自己的研究成果能夠緊密結(jié)合臨床，王博亮找到了眼科手術(shù)專家吳醫(yī)師作為合作伙伴，共同研究虛擬眼球在臨床上應(yīng)用的可能性。他們的目標(biāo)是建造一只能模擬人類眼睛的各種生理機(jī)能的虛擬眼球。它不僅能夠幫助眼科醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)訓(xùn)練，還幫助眼科專家揭示人類眼科疾病的發(fā)生機(jī)理。

今天已經(jīng)有越來(lái)越多的科學(xué)家從自己的專業(yè)角度出發(fā)加入“虛擬人”技術(shù)研究領(lǐng)域。他們紛紛從人體單元器官的重建入手，嘗試對(duì)人體主要組織器官進(jìn)行更為細(xì)致、精確的重建。他們?cè)O(shè)想在不遠(yuǎn)的將來(lái)可以通過復(fù)雜技術(shù)將這些分散的器官整合為一個(gè)三維的立體人體模型。這個(gè)模型的建立將把人類對(duì)自身的認(rèn)知提高到一個(gè)前所未有的水平。盡管目前還處于研究的初級(jí)階段，但是科學(xué)家們堅(jiān)信：他們目前所做的種種努力正在為將來(lái)激動(dòng)人心的各種可能性鋪平道路。

在完成可視化人體模型的基礎(chǔ)上，科學(xué)家們還希望“虛擬人”還能像真實(shí)的人類那樣具有各種物理、生化反應(yīng)。在以往的科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，大量的采用動(dòng)物甚至是真人來(lái)得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在成本居高不下的同時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還存在各種不確定性。“虛擬人”技術(shù)的成熟有助于改變這種現(xiàn)狀。在“虛擬人”身上加載人體物理反應(yīng)模型之后，能夠很方便的獲取各種反應(yīng)數(shù)據(jù)，從而讓“虛擬人”代替人類在不可想象的嚴(yán)酷環(huán)境中完成人類不可能完成的任務(wù)。

今天“虛擬人”技術(shù)的應(yīng)用設(shè)想還在不斷延伸，更多領(lǐng)域?qū)＜业慕槿胧沟梦覀兛吹健疤摂M人”應(yīng)用的更多可能，在交通、體育、服裝、航空、航天等領(lǐng)域，“虛擬人”將如何改變我們的生活，這個(gè)充滿誘惑的問題正在不斷激發(fā)著人類的想象力。毫無(wú)疑問“虛擬人”技術(shù)的發(fā)展為人類生活的改變展現(xiàn)了廣闊的前景，與民眾對(duì)此表現(xiàn)出的極大熱情相對(duì)應(yīng)，科學(xué)家們對(duì)于這種預(yù)測(cè)表現(xiàn)出更為謹(jǐn)慎的態(tài)度。

以“虛擬人”技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字醫(yī)學(xué)是新興的學(xué)科，在我國(guó)已經(jīng)有了積極的探索和長(zhǎng)足的發(fā)展，在服務(wù)臨床方面進(jìn)行了積極有益的探索。

第三軍醫(yī)大學(xué)交通醫(yī)學(xué)研究所尹志勇等人采用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)開展模擬顱腦、胸部撞擊傷的研究，深化了對(duì)損傷機(jī)制的認(rèn)識(shí)，事故再現(xiàn)的分析研究，協(xié)助交通管理部門更準(zhǔn)確地判斷事故的發(fā)生情況和肇事者的責(zé)任，受到有關(guān)部門的高度評(píng)價(jià)。第三軍醫(yī)大學(xué)野戰(zhàn)外科研究所陳青等利用計(jì)算機(jī)圖像重建技術(shù)，采用三維圖像對(duì)外周神經(jīng)再生規(guī)律進(jìn)行可視化研究。類似的研究工作在全國(guó)多家研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)大量開展。

2007年，“怪頭娃”劉京在廈門市第一醫(yī)院手術(shù)成功。這是我國(guó)完成的首例顱腔重建全顱再造手術(shù)，也是國(guó)內(nèi)首例在臨床上成功運(yùn)用計(jì)算機(jī)三維仿真技術(shù)設(shè)計(jì)全顱再造。廈門大學(xué)計(jì)算機(jī)系王博亮教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)邀參加設(shè)計(jì)了顱骨切割和重建的計(jì)算機(jī)模擬手術(shù)過程，精確測(cè)算了劉京大腦的容積與顱腔的容積，為手術(shù)的成功奠定了基礎(chǔ)。

張紹祥教授主持的“中國(guó)人體三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)建立”、“中國(guó)數(shù)字化可視人體數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵技術(shù)研究”、“中國(guó)數(shù)字化可視人體分割數(shù)據(jù)集的建立”等6項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金課題獲重要研究成果。

北京天壇醫(yī)院開展的“顱內(nèi)腫瘤虛擬仿真研究”；昆明軍區(qū)總醫(yī)院開展的“數(shù)字技術(shù)在脊柱側(cè)彎手術(shù)治療中的應(yīng)用”；廣東省自然科學(xué)基金支持的“數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)在肝膽胰外科疾病診斷和治療的應(yīng)用研究”；南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院開展的“數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)在肝血管瘤切除術(shù)中的應(yīng)用研究”、數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)在V、VI段肝癌切除術(shù)中的應(yīng)用”等研究對(duì)推動(dòng)我國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展做出了重要的貢獻(xiàn)。

數(shù)字化醫(yī)學(xué)內(nèi)植物技術(shù)研究工程化

植入物在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已非常普遍，僅以在骨科的應(yīng)用為例， 2002年世界骨科植入物的銷售額已達(dá)到140億美元，隨著人口的老齡化和嚴(yán)重創(chuàng)傷疾病等的增加，這一數(shù)字還以每年20％的速度增長(zhǎng)。近年來(lái)，隨著數(shù)字化高新技術(shù)和生物科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，借助計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造技術(shù)（CAD/CAM技術(shù)）、快速原型技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖像處理與三維建模等手段，上海交大以人工關(guān)節(jié)為切入點(diǎn)，研發(fā)人工關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)、制造及臨床應(yīng)用中的數(shù)字醫(yī)學(xué)關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)借助已開發(fā)的系列細(xì)胞學(xué)和分子生物學(xué)的手段，增強(qiáng)植入物的生物學(xué)功能，促進(jìn)與人體組織的整合。

1. 個(gè)體化人工關(guān)節(jié)的快速化制作技術(shù)和應(yīng)用

在國(guó)家863項(xiàng)目基金支持下，為了進(jìn)一步克服影響個(gè)體化人工關(guān)節(jié)臨床應(yīng)用與推廣的主要障礙，縮短假體的生產(chǎn)周期、降低成本，上海交大基于大批量定制理念開展了有關(guān)個(gè)體化人工關(guān)節(jié)的快速化制作技術(shù)的研發(fā)。依靠CAD/CAE/CAM/PDM技術(shù)、參數(shù)化變量化設(shè)計(jì)技術(shù)、虛擬制造技術(shù)、成組技術(shù)等新技術(shù)，對(duì)各關(guān)節(jié)假體的個(gè)性化需求進(jìn)行分類，找出盡量多的共性元素，除關(guān)節(jié)優(yōu)先區(qū)外，在不影響人工關(guān)節(jié)的力學(xué)性能和功能條件下，通過改變肩、肘、髖、膝、踝關(guān)節(jié)的設(shè)計(jì)，增加人工關(guān)節(jié)的共用組件，并減少共用組件的規(guī)格品種；統(tǒng)一原材料探傷、表面噴涂、焊接、殺菌、包裝的工藝裝備。對(duì)手術(shù)輔助器械設(shè)計(jì)和工藝流程采用同樣的原則，生產(chǎn)用模具、夾具設(shè)計(jì)盡可能采用互換件，使制造技術(shù)合理化，優(yōu)質(zhì)、高效、快速地制造出滿足用戶個(gè)體化需求的假體。

2. 人體化人工關(guān)節(jié)的結(jié)構(gòu)仿生和生物學(xué)優(yōu)化

個(gè)體化人工關(guān)節(jié)多數(shù)以形態(tài)仿生為主。手術(shù)以恢復(fù)病損部位的大體形態(tài)和基本的生理功能為目的，甚至僅為了保肢，遠(yuǎn)未達(dá)到功能仿生的要求。為了進(jìn)一步提高個(gè)體化人工關(guān)節(jié)對(duì)毀損關(guān)節(jié)功能替代的質(zhì)量，上海交大開展了人工關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)仿生優(yōu)化研究：包括運(yùn)動(dòng)學(xué)仿生和穩(wěn)定性仿生，研發(fā)符合正常肩、膝、髖、肘、踝關(guān)節(jié)的三維共軛活動(dòng)模式以及重建大節(jié)段骨切除和軟組織切除患者的關(guān)節(jié)穩(wěn)定性，研發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新型個(gè)體化假體。同時(shí)為了提高人工關(guān)節(jié)的生物相容性，上海交大開展了假體材料的優(yōu)化研究，如在β型鈦合金中加入生物相容性良好的鈮和鋯，使鈦合金在保持其抗腐蝕性和力學(xué)強(qiáng)度的同時(shí)，進(jìn)一步提高生物相容性、降低彈性模量，從而有效降低假體的應(yīng)力遮擋效應(yīng)；又如對(duì)假體表面真空等離子噴涂生物活性鈦（Ti）、氧化鈦（TiO2）涂層，使其具有優(yōu)良的力學(xué)性能，加強(qiáng)涂層與合金基體的結(jié)合以及假體-骨整合，并實(shí)現(xiàn)個(gè)體化加工。

數(shù)字醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)

全國(guó)各地紛紛成立數(shù)字醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)，第三軍醫(yī)大學(xué)、上海交大、復(fù)旦大學(xué)分別成立了數(shù)字醫(yī)學(xué)研究院和研究中心，國(guó)內(nèi)至今已經(jīng)構(gòu)建了8個(gè)高精密度的中國(guó)人體數(shù)據(jù)集。

重慶市數(shù)字醫(yī)學(xué)研究所（重慶市數(shù)字化人體工程研究中心）由第三軍醫(yī)大學(xué)建立，開展數(shù)字化可視人體的相關(guān)研究。第三軍醫(yī)大學(xué)于2002年正式成立“計(jì)算醫(yī)學(xué)研究室”，并建立了首套中國(guó)數(shù)字化可視人體數(shù)據(jù)集，使中國(guó)成為繼美國(guó)之后世界上第二個(gè)擁有完整可視人體自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)家；2003年5月成立“重慶市數(shù)字醫(yī)學(xué)研究所”；2007年成立“重慶市數(shù)字化人體工程研究中心”。目前建立了基于數(shù)字解剖學(xué)和數(shù)字醫(yī)學(xué)研究的開放性實(shí)驗(yàn)室。研究成果包括2002年完成中國(guó)男性數(shù)字化可視人體數(shù)據(jù)集的建立和三維可視化；2003年完成女性數(shù)字化可視人體數(shù)據(jù)集等。中國(guó)數(shù)字化可視人體數(shù)據(jù)集榮獲2007年國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)；手部創(chuàng)傷修復(fù)解剖學(xué)研究及臨床應(yīng)用榮獲2001年國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。