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群體遺傳學(xué)概念范文1

將圖論方法與主坐標分析有機結(jié)合，利用圖論方法構(gòu)建各群體的最小生成樹（minimalspanning中心化基因頻率矩陣中的元素為數(shù)值變量資料，tree，MST)，并把最小生成樹整合到主坐標散點圖可選擇歐氏（Euclidean)距離、馬氏（Manhattan)距上，即可進一步揭示主坐標散點圖中各群體之間離、曼哈頓（Block區(qū)組）距離、Bray-Curtis距離或的內(nèi)在遺傳結(jié)構(gòu)關(guān)系，稱之為圖論主坐標分析Kulczynski距離等不相似性測度構(gòu)建群體（dK)間(graphtheoryprinc;palcoordinatesanaiysis)<dcRibli的n>n階不相似性矩陣;③將不相似性測度進行0.5dK轉(zhuǎn)化，該轉(zhuǎn)換可保證在計算過程中保持原有的不相似性；④對轉(zhuǎn)換后的矩陣進行譜分解獲得特征根L及其對應(yīng)的特征向量U，并進一步計算各主坐標的貢獻率及其累計貢獻率；⑤根據(jù)Y=-u計算主坐標值，取前1、主坐標繪制二維主坐標散點圖。

1.2.2按圖論原理求過m維空間n個點的最小生成樹

⑴圖論與最小生成樹的基本概念圖論是近年來較活躍的數(shù)學(xué)分支之一，其研究對象為圖。圖[7]是指某類具體事物的頂點（vertex，或節(jié)點note)以及它們間的聯(lián)系（圖1)。節(jié)點與節(jié)點之間用線段聯(lián)系，稱為邊（edge，或支路branch);某邊的端點稱為與該邊的關(guān)聯(lián)（incident)，與同一邊關(guān)聯(lián)的兩個端點稱為鄰接（adjacant);起點與終點重合的通路為回路(circuit)。若圖中兩端點間由一條通路連接，則兩端點是聯(lián)通的（connected)，該圖稱為聯(lián)通圖；不含有回路的連通圖稱為“對”，樹中的邊稱為樹枝?？梢宰C明樹中任兩頂點間必有一條且僅有一條通路。如果T圖是G圖的一個生成子圖，且它又是‘樹”，則T是G的生成樹（span?ningtree)。設(shè)一個生成樹的邊的長度之和為權(quán)，則具有最小權(quán)的生成樹稱為最優(yōu)樹(optionaltree)或最小生成樹。有n個頂點的樹，可能會有n-2個生成樹，但僅有一個最小生成樹。構(gòu)造最小生成樹的方法常用避圈法或‘破圈法”。避圈法”中又分為以權(quán)重為主的Kruskal法和以點為主的Prim法，‘破圈法”則以逐步刪除邊”為基本思路。

⑵最小生成樹的生成步驟①以基因頻率矩陣X為基礎(chǔ)，利用歐氏距離構(gòu)造權(quán)矩陣；②以權(quán)矩陣為基礎(chǔ)，利用Kruskal法構(gòu)造最小生成樹。首先選擇并連接權(quán)重或相似性最大（或距離最短）的兩點，再在剩余的點中選擇與這兩點之一相似性最大的點與之連接；再以相似性大小，逐次把剩余的點與巳連成的點連接起來，直至把所有點連接完為止，即可形成一個最小生成樹。

1.2.3分割最小生成樹用圖論中求‘頸”的方法[w]分割最小生成樹(MST)，對群體進行分類。具體步驟為：①求‘生干，：n個點由（n-1)個邊互相連接，其中有兩個端點僅有一條邊連接，其余點至少有兩條邊連接，因而構(gòu)成了一條無回路的鏈，被稱為干”。其中，邊數(shù)最多的干稱為MST的‘主干”或直徑②求子主干”以MST主干上的

的一條干，稱該干為該點的子主干，子主干的邊數(shù)為該點的‘深度”找‘頸”規(guī)定一個大于1的整數(shù)a，在主干上找出深度>a點的子主干，諸子主干公共部分中深度為零的各點間的邊長為頸”在圖中刪除頸，使MST分割成若干部分，從而實現(xiàn)群體分類。

1.2.4將最小生成樹整合到二維主成分散點圖中構(gòu)建圖論主成分分類圖根據(jù)最小生成樹上n個點間的鏈接關(guān)系將二維主成分散點圖中的n個點(群體）連接起來，并把上述確定的群體分類用虛線將各類圍起，得出‘圖論主成分分類圖”。

采用GraphMagics-1.0.1(byDumitruCiu-batii.http：//downlinx.com/proghtml<downlinx.com/proghtml>/617/61756.htm)和PAST-1.30(byHammer[11].http：//folk.uio.no/ohammer/past/download.html)兩個軟件完成上述所有運算。

2實例分析--中國26個漢族人群HLA-

A位點群體遺傳空間結(jié)構(gòu)的圖論主坐標分析

2.1群體遺傳學(xué)資料根據(jù)不同地理環(huán)境，收集中國26個漢族群體的HLA-A基因多態(tài)性群體遺傳學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)，以各基因的基因頻率為指標進行統(tǒng)計，標準為：①樣本含量大于100;②設(shè)一個人群的基因頻率為一套，對每套數(shù)據(jù)先進行c2檢驗，剔除不符合Hardy-Weinberg定律者；③用加權(quán)法合并不同研究者對同一地區(qū)同一民族所報道的基因頻率數(shù)據(jù)。以上資料組成中國漢族HLA-A位點的基因頻率矩陣。該位點中的等位基因包括A1，A2(A203)，A3，A5，A9(A23，A24，A2403)，A10(A25，A26，A34，A66)，A11(A11.1，A11.2)，A19(A29，A30，A32，A33，A34，A74)，A28(A68，A69)，A36(表1)。

2.2中國26個漢族人群HLA-A位點的圖論主坐標分析對表1數(shù)據(jù)所構(gòu)成的HLA-A基因頻率矩陣作中心化變換后進行主坐標分析。通過選取多種不相似測度構(gòu)建不相似矩陣，發(fā)現(xiàn)用歐氏距離時的前1、主坐標的累計貢獻率較大，達到77.35%，因此本研究選用歐氏距離不相似測度對中國26個漢族人群HLA-A位點的群體遺傳結(jié)構(gòu)進行圖論主坐標分析，圖1是其圖論主坐標分類

解釋了HLA-A位點遺傳結(jié)構(gòu)變異性的54.63%的信息；第2主坐標的貢獻率為22.7%，解釋了HLA-A位點遺傳結(jié)構(gòu)變異性的22.72%的信息，二者累積貢獻率為77.35%，解釋了HLA-A位點遺傳結(jié)構(gòu)變異性近80%的信息，說明降維效果較好。

⑵圖中以上海漢族群體為界，將中國漢族群體區(qū)分為南方、北方兩大漢族群體，沿橫軸自左至右基本形成了自南向北的遺傳地理梯度。該結(jié)果符合中華民族源與流的客觀規(guī)律。

⑶用求‘頸”法分割最小生成樹，又可把南、北方漢族兩大群體分為若干亞群體，亞群體內(nèi)各群體間HLA-A位點遺傳結(jié)構(gòu)相似。

⑷在散點圖中位置相鄰的群體，并非同屬一s^chLSnnTopua^fdfmA-Alocusin類群體，需根據(jù)最小生成樹的鏈接關(guān)系而定。例如，甘肅與河南兩群體的空間位置雖很近，但它們在最小生成樹中不相連，二者分屬于不同的群體類型：甘肅群體與陜西群體相連，同屬西北漢族群體；而河南群體與江蘇群體相連，江蘇群體又與安徽、河北兩群體相連，四個群體同位于一個地理區(qū)域。

群體遺傳學(xué)概念范文2

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新型混合教學(xué)模式；自主性學(xué)習(xí)；研究性學(xué)習(xí)；遺傳學(xué)；

作者簡介：劉向東(1965-)，男，農(nóng)學(xué)院，博士，教授，博士研究生導(dǎo)師。研究方向：水稻生殖發(fā)育遺傳和分子細胞學(xué)研究。

遺傳學(xué)是生物科學(xué)中一門最具活力、發(fā)展最迅速的理論科學(xué)，對探索生命起源和本質(zhì)，以及推動整個生物科學(xué)的發(fā)展起著巨大的作用，同時又是一門緊密聯(lián)系生產(chǎn)實際的基礎(chǔ)應(yīng)用科學(xué)，對動植物新品種選育、良種繁育和遺傳性疫病防治等都具有重要的指導(dǎo)作用。因此，該課程也就成為生物類、農(nóng)學(xué)類和醫(yī)學(xué)類學(xué)生最重要的專業(yè)基礎(chǔ)課之一。國內(nèi)外的相關(guān)大學(xué)都十分重視遺傳學(xué)的教學(xué)工作，并做了大量卓有成效的工作，包括教材編寫和教學(xué)方法改革等。就拿我國來講，不同版本的遺傳學(xué)教材不下10種，且多數(shù)是由遺傳學(xué)的名家主編；教學(xué)方法的改革與新型教學(xué)模式也層出不窮。[1，2，3，4，5，6，7，8]華南農(nóng)業(yè)大學(xué)是遺傳學(xué)教學(xué)改革比較早的學(xué)校之一。從20世紀90年代至今，對農(nóng)科類專業(yè)的遺傳學(xué)教學(xué)方法進行過多種改革。歸納起來，主要是進行了四個階段的四種改革：一是1997年至2001年間，改變原有單一粉筆教學(xué)的模式，利用電腦制作CAI課件，進行多媒體教學(xué)。從1997年開始編寫基于PPT的CAI課件，1999年試用PPT的多媒體教學(xué)，2000年在農(nóng)學(xué)類專業(yè)中全面推行以PPT為主的課堂教學(xué)，取得一定的成績。遺傳學(xué)課程的主講教師劉向東也因此于2000年獲得廣東省“南粵優(yōu)秀教師(講壇新秀)”稱號。二是進行“基于web-quest遺傳學(xué)教改試驗”，即“基于網(wǎng)上資源遺傳學(xué)自主性學(xué)習(xí)教改試驗”。于2001年至2003年間制作并完成了遺傳學(xué)教改試驗網(wǎng)站——《遺傳學(xué)》網(wǎng)站，2003年成功地應(yīng)用于教學(xué)，以后結(jié)合所獲得的廣東省教育廳“151工程”項目開展“基于web-quest遺傳學(xué)教改試驗”，取得良好的效果。[4]作為該項改革的原創(chuàng)性教學(xué)資源網(wǎng)站——《遺傳學(xué)》網(wǎng)站于2007年獲得第二屆全國百佳網(wǎng)站(十佳學(xué)術(shù)類網(wǎng)站)，其改革成果也于2008年1月獲廣東省教育廳“151工程”項目課程改革獎(三等獎)。2001年至2004年期間還開展遺傳學(xué)綜合性實驗和雙語教學(xué)。[3]三是2003年至2006年間開展研究性、探索性的教改試驗。四是2006年至今在原來以單一或數(shù)種教改方法簡單結(jié)合的基礎(chǔ)上，提出較適合農(nóng)科類學(xué)生的“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教改試驗。

一、“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教改試驗的教學(xué)理念和總體設(shè)計

進入21世紀后，隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展及其在教學(xué)上的廣泛應(yīng)用，原有單一的多媒體教學(xué)已難以適應(yīng)諸如遺傳學(xué)等迅速發(fā)展學(xué)科的教學(xué)需要了。為此，國外提出“混合式學(xué)習(xí)”概念(Blending-Learning)，[2]我國的浙江大學(xué)于2007年也提出“信息化環(huán)境下遺傳學(xué)課程混合教學(xué)模式”。[2]“混合式學(xué)習(xí)”是把傳統(tǒng)課堂教學(xué)的優(yōu)勢和利用信息技術(shù)學(xué)習(xí)(E-Learning)的優(yōu)勢相結(jié)合，從而達到發(fā)揮教師的引導(dǎo)作用、激發(fā)學(xué)生主動學(xué)習(xí)，以及培養(yǎng)學(xué)生能動性和創(chuàng)造性的目的。于2005年在農(nóng)科類專業(yè)的遺傳學(xué)教學(xué)中引入混合式學(xué)習(xí)的方式，2006年在農(nóng)科類專業(yè)的遺傳學(xué)教學(xué)中全面采用“混合教學(xué)模式”的教學(xué)方法，取得明顯成效。2007年對該教學(xué)方法以及之前的教學(xué)改革方法進行全面的總結(jié)，提出適合華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)科類專業(yè)的遺傳學(xué)教學(xué)的“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教學(xué)改革法。該法的教學(xué)理念體現(xiàn)在創(chuàng)新和“混合”兩個方面：創(chuàng)新要求教師在教學(xué)方法的改革上與時俱進，不斷發(fā)展創(chuàng)新，發(fā)展主要體現(xiàn)在教師應(yīng)該根據(jù)學(xué)生情況的發(fā)展進行教學(xué)改革，具體來講，體現(xiàn)以人為本和科學(xué)改革；“混合”則要求教師在教學(xué)方法的采用上，不是采用單一的模式或幾種簡單方法的結(jié)合，而是靈活地應(yīng)用多種教學(xué)方法，包括“基于web-quest(網(wǎng)上資源)自主性教與學(xué)”、研究性、探索性教學(xué)、教與學(xué)角色互換、綜合性實驗和雙語教學(xué)等多種教學(xué)方法，并把這些方法整合成有機的整體，特別是“以問題為中心”的教法貫穿整個教學(xué)過程，形成適應(yīng)不同年級和專業(yè)學(xué)生的教與學(xué)模式。

二、“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教改試驗的實施步驟

根據(jù)“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教改試驗的總體設(shè)計，主要按照六個步驟(方式)進行：

第一步?？蚣苁揭龑?dǎo)教學(xué)。在介紹框架前，首先讓學(xué)生了解什么是遺傳學(xué)？遺傳學(xué)研究什么？學(xué)習(xí)遺傳學(xué)有什么用？然后介紹遺傳學(xué)課程內(nèi)容的框架，即包括哪些章節(jié)等。為了便于學(xué)生了解掌握，我們把遺傳學(xué)分成7個單元，即：遺傳學(xué)的細胞學(xué)基礎(chǔ)，經(jīng)典遺傳學(xué)(即遺傳學(xué)三大規(guī)律)，細胞遺傳學(xué)基礎(chǔ)(即染色體結(jié)構(gòu)和數(shù)目變異)，微生物遺傳學(xué)基礎(chǔ)(細菌和病毒的遺傳)，分子遺傳學(xué)基礎(chǔ)(基因概念的發(fā)展、基因組結(jié)構(gòu)特征、DNA分子標記及應(yīng)用、基因組學(xué)、后基因組學(xué)和生物信息學(xué)基礎(chǔ))，細胞質(zhì)遺傳學(xué)基礎(chǔ)，數(shù)量和群體遺傳學(xué)基礎(chǔ)。這樣，學(xué)生對遺傳學(xué)的結(jié)構(gòu)就有一個大概的了解，學(xué)習(xí)也就有了方向性。

第二步。教師以問題為中心，講授課程重點內(nèi)容。先是提出問題，然后著重介紹有關(guān)的重要名詞、基本原理、實(試)驗推導(dǎo)、解釋、驗證和應(yīng)用等。比如在講授孟德爾遺傳規(guī)律時，先提出性狀是如何遺傳的問題，然后介紹孟德爾著名的遺傳試驗、所獲的結(jié)果、結(jié)果假設(shè)、分析、解釋和進行合乎性驗證等，最后歸納為雜交試驗、結(jié)果分析和驗證三部曲等。對于一些發(fā)展較快的知識(領(lǐng)域)，如分子遺傳等適當?shù)夭捎秒p語教學(xué)，要求學(xué)生掌握有關(guān)的英語名詞，幫助他們能自己查閱一些有關(guān)的英文文獻。

第三步。教與學(xué)角色的互換，引導(dǎo)學(xué)生進行主動性、自主性學(xué)習(xí)。具體做法是講完每個單元，要求學(xué)生自己出試題考察學(xué)習(xí)效果，出題的形式不拘一格。學(xué)生所出的試題交給老師匯總后，選擇其中的一些題目作為期中考試和期未考試試卷的部分內(nèi)容。期中考試的題目全部選自學(xué)生自己出的題，考試采用三種方式：一是抽樣混合試題，即每個學(xué)生出的題目抽1-2題，集中成一份試卷，全部學(xué)生參加考核；二是交換題目彼此考查，一個學(xué)生用另一個學(xué)生出的考題考核；三是自考，學(xué)生自己出題自己考。這種教與學(xué)角色互換的方法得到學(xué)生的充分肯定。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，90%以上的學(xué)生認為自己出題比純粹由教師出題難，學(xué)習(xí)效果更好，如果沒有真正掌握有關(guān)的內(nèi)容是出不了好題目的。通過出題使學(xué)生從被動學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)入主動學(xué)習(xí)，調(diào)動了學(xué)習(xí)的積極性，增加學(xué)習(xí)的興趣，而且使學(xué)生善于提煉問題和進行舉一反三的思考，拓寬了思路。當然為了讓學(xué)生出好題，教師開始需要做一些引導(dǎo)，告訴他們出題的技巧。另外，也要鼓勵他們出有創(chuàng)意(新)的題目，通過出創(chuàng)意(新)題目，不但可以培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神，在一定程度上也培養(yǎng)了其應(yīng)變能力。為了更好地通過考試來培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，我們對期末考試也進行了較大的改革，比如出一些讓學(xué)生分析遺傳學(xué)現(xiàn)象、總結(jié)和闡述遺傳規(guī)律的主觀性題目，培養(yǎng)其透過自然界的現(xiàn)象探尋生命的遺傳本質(zhì)的能力。

第四步。選擇性開展Web-quest的自主性學(xué)習(xí)。根據(jù)之前改革已取得的經(jīng)驗，主要是選擇近年來發(fā)展較快的一些遺傳學(xué)內(nèi)容(如基因工程等)開展基于Web-quest的自主性學(xué)習(xí)?；咀龇ㄊ且砸阎谱鞯摹哆z傳學(xué)》網(wǎng)站為依托，按照以下的步驟進行：(1)教師引導(dǎo)學(xué)習(xí)，教授遺傳學(xué)章(節(jié))重點內(nèi)容(框架)；(2)學(xué)生利用《遺傳學(xué)》網(wǎng)站進行網(wǎng)上自主學(xué)習(xí)和討論；(3)教師提問；(4)教師講解重要問題(包括疑難問題)；(5)學(xué)生開展網(wǎng)上測試、延伸自主學(xué)習(xí)和論壇活動；(6)學(xué)生展示延伸學(xué)習(xí)的成果和體會；(7)教師總結(jié)。期間為了增加學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，在學(xué)生查閱文獻時，如果找到一些有關(guān)遺傳學(xué)最新進展和動態(tài)的資料，鼓勵學(xué)生濃縮寫成快訊在《遺傳學(xué)》網(wǎng)站交流，使他們有成就感，進一步增加主動和自主學(xué)習(xí)的興趣和積極性。

第五步。自愿性的研究性學(xué)習(xí)。主要采用三種方式：一是結(jié)合研究生的研究工作，選擇一些與遺傳學(xué)課程內(nèi)容關(guān)系較密切的內(nèi)容，讓學(xué)生分組在研究生指導(dǎo)下開展小實驗。比如，實驗室每年都有多個研究生開展DNA分子標記研究，鼓勵有興趣的學(xué)生與研究生一起開展有關(guān)的實驗，包括DNA提取、PCR擴增和電泳等。通過短期的研究，一方面加深學(xué)生對遺傳學(xué)基本原理的理解，另一方面也培養(yǎng)學(xué)生的動手能力和應(yīng)用知識的能力。由于這種方式所需的時間相對較短，結(jié)果容易得到，與一般的實驗教學(xué)相比，前者較為靈活、有創(chuàng)意、成本相對較低，所以學(xué)生普遍較歡迎。二是采用通常的研究性教學(xué)，即讓學(xué)生根據(jù)興趣，分組選擇一個與遺傳學(xué)相關(guān)的研究小課題，獨立組織和開展研究工作，應(yīng)該說，這個方式效果很好，[9][10]但往往在遺傳學(xué)上課期間難以完成，在一定程度上影響效果。三是結(jié)合畢業(yè)論文工作開展研究性的學(xué)習(xí)。[11]具體做法是在學(xué)習(xí)遺傳學(xué)課程的主要內(nèi)容后，在指導(dǎo)教師的引導(dǎo)下，讓學(xué)生選擇一個與遺傳學(xué)內(nèi)容有關(guān)的題目作為畢業(yè)論文。為了有效地進行此項的研究性學(xué)習(xí)，抓住兩個關(guān)鍵問題：一是畢業(yè)論文開始的時間安排在遺傳學(xué)課程修讀期間。遺傳學(xué)課程修讀的時間一般是在大學(xué)三年級上學(xué)期，也把畢業(yè)論文開始時間安排在該學(xué)期，這樣就可以讓學(xué)生通過邊學(xué)遺傳學(xué)課程邊發(fā)現(xiàn)與遺傳學(xué)有關(guān)的問題。課程結(jié)束前，在教師的引導(dǎo)下，選擇一個與遺傳學(xué)知識有關(guān)，而學(xué)生本人又有興趣的題目，開展畢業(yè)論文的研究工作。由于畢業(yè)論文一直要做到四年級下學(xué)期，歷時2年時間，所以，可以深入開展一些與遺傳學(xué)有關(guān)的研究工作。二是處理好遺傳學(xué)主講教師和畢業(yè)論文指導(dǎo)教師的關(guān)系。其中最佳方案遺傳學(xué)主講教師既是遺傳學(xué)課程的教師，同時又是畢業(yè)論文的指導(dǎo)教師，這樣不但可以達到研究性教學(xué)的目的，也可以保證畢業(yè)論文能順利完成。如果兩者不一致，就需要遺傳學(xué)的主講教師與畢業(yè)論文的指導(dǎo)教師進行協(xié)調(diào)商討確定。為了更好地開展研究性學(xué)習(xí)，結(jié)合研究性同時開展相關(guān)的綜合性實驗。

第六步。采用融會貫通式、生動活潑的課程大總結(jié)。一是理論總結(jié)，通過以“可遺傳變異的類型、創(chuàng)造方法、基本原理、應(yīng)用和意義”為主脈把所有單元的內(nèi)容有機聯(lián)系在一起，形成該課程的系統(tǒng)性；另外是以“遺傳與健康(疾病)”為專題講座進行形象生動的總結(jié)，通過“遺傳病”提出一條主線，把遺傳學(xué)各章節(jié)的內(nèi)容串在一起。二是實踐總結(jié)，主要是利用我們擁有的國家級重點學(xué)科作物遺傳育種和廣東省植物分子育種重點實驗室的100多畝校內(nèi)實驗基地，在每學(xué)期課程學(xué)習(xí)結(jié)束后帶學(xué)生到該基地進行參觀和實習(xí)。由于該基地每年種植(早晚兩季)的材料很豐富，包括有20多個野生稻種、2000多份不同類型的野生稻居群、各種突變體、雜種后代和特殊的遺傳材料(如單片段代換系等)等，可以讓學(xué)生對遺傳學(xué)研究的物質(zhì)實體和研究內(nèi)容有較好的直觀認識，并在實際中進行總結(jié)。比如，通過參觀各種野生稻和栽培稻，讓學(xué)生認識基因型與表現(xiàn)型的關(guān)系，以及遺傳的多樣性；通過觀察各種分離世代的材料，讓學(xué)生認識三大遺傳規(guī)律；通過參觀同源四倍體水稻，讓學(xué)生認識染色體數(shù)目變異的遺傳效應(yīng)；通過參觀水稻單片段代換系和分子標記輔助選擇的后代，讓學(xué)生深入認識分子遺傳學(xué)的有關(guān)知識；通過參觀三系和二系雜交稻，讓學(xué)生認識細胞質(zhì)遺傳學(xué)和生殖遺傳學(xué)的有關(guān)問題。通過參觀田間不同世代材料，讓學(xué)生認識許多數(shù)量遺傳學(xué)和群體遺傳學(xué)的問題。實踐證明，采用以上方法的總結(jié)，不但讓學(xué)生對遺傳學(xué)有了直觀、生動的認識，而且使學(xué)生接近自然、接近科學(xué)研究的第一線，豐富了教學(xué)的內(nèi)容，達到了既教書又培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)研究的思想和興趣的目的，深受學(xué)生的歡迎。

三、“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教改試驗的成效分析

為了評估“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”遺傳學(xué)教改試驗的效果，2006和2007年先后對其中180名參加試驗改革的學(xué)生進行匿名問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)92.87%的學(xué)生認為“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式教學(xué)改革”可激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣，提高主動性；91.69%的學(xué)生認為可提高自學(xué)能力；93.37%的學(xué)生認為有助于基本知識的理解和應(yīng)用；93.66%的學(xué)生認為擴大了知識面；91.95%的學(xué)生認為可培養(yǎng)學(xué)生獨立思考問題的能力；91.55%的學(xué)生認為知識收集、加工、處理能力得到提高；92.14%的學(xué)生認為提高了綜合能力；91.12%的學(xué)生認為充分運用了計算機等信息技術(shù)；90.53%的學(xué)生認為有助于學(xué)習(xí)者相互學(xué)習(xí)。與之前采用單一模式或簡單幾種方法的效果相比較，“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”在以上每項指標的得分均比之前的方法高出10%左右。除了以上量化的結(jié)果外，還得到參試學(xué)生的書面評價，其中絕大多數(shù)的學(xué)生給予高度評價，比如有學(xué)生認為，“創(chuàng)新型混合教學(xué)模式”“使原本深奧的遺傳學(xué)變得簡單，使同學(xué)們在活躍的氛圍中掌握了遺傳學(xué)的基本知識”；“使學(xué)生綜合和創(chuàng)新能力得到提高”；“能啟發(fā)學(xué)生的思維、激發(fā)學(xué)習(xí)遺傳學(xué)的興趣、增強探索的欲望”；等等。這些結(jié)果充分說明我們的改革是成功的，有進一步推廣的價值。

群體遺傳學(xué)概念范文3

1　生物學(xué)哲學(xué)的再定位

費爾巴哈在談到哲學(xué)的改造時說過：“哲學(xué)必須重新與自然科學(xué)結(jié)合，自然科學(xué)必須重新與哲學(xué)結(jié)合”。這是一種“建立在相互需要和內(nèi)在必然性上面的結(jié)合”。〔1〕自然科學(xué)構(gòu)成了哲學(xué)的基礎(chǔ)， 生物科學(xué)是這個基礎(chǔ)中不可或缺的組成部分。如同所有其他科學(xué)一樣，生物科學(xué)也深深受到哲學(xué)的理論思維和方法的影響。生物學(xué)哲學(xué)作為連結(jié)哲學(xué)與生物學(xué)的橋梁和中介，對二者的重新結(jié)合起著十分重要的作用。從學(xué)科建設(shè)的角度看，這門學(xué)科的存在和發(fā)展，既須以實證科學(xué)知識特別是生物科學(xué)的知識材料為基礎(chǔ)，跟上現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的步伐；又要汲取哲學(xué)研究的積極成果，適應(yīng)當代哲學(xué)變革的需要。

就學(xué)科性質(zhì)而言，一般認為生物學(xué)哲學(xué)屬于科學(xué)哲學(xué)體系中的一個分支學(xué)科?！洞笥倏迫珪返?5版所列《自然哲學(xué)》條目將關(guān)于自然的實際特征問題作為實在來進行考察，并分為物理學(xué)哲學(xué)和生物學(xué)哲學(xué)兩個部門。不過這里對“自然哲學(xué)”一詞的使用，有別于以往的傳統(tǒng)自然哲學(xué)，而是“作為對科學(xué)哲學(xué)的補充”。如所周知，西方科學(xué)哲學(xué)是以科學(xué)為研究對象，主要論述科學(xué)的認識論和方法論問題。維也納學(xué)派的創(chuàng)立者M.石里克的自然哲學(xué)也是作為一種科學(xué)哲學(xué)，一種探討哲理的科學(xué)方法。他申明自然哲學(xué)的任務(wù)在于解釋自然科學(xué)命題的意義，自然哲學(xué)是一種旨在考察自然定律的意義的活動。在其自然哲學(xué)講稿中關(guān)于生物哲學(xué)的分析，便是從有機自然現(xiàn)象也一定要由定律來描述這一點出發(fā)，來討論生物學(xué)中的機械論與活力論問題。

在科學(xué)哲學(xué)的發(fā)展進程中，除了一般科學(xué)哲學(xué)，還興起了特定學(xué)科的科學(xué)哲學(xué)，自本世紀初以來主要是物理科學(xué)哲學(xué)。傳統(tǒng)的科學(xué)哲學(xué)帶有片面的物理主義傾向，認為運用物理方法能夠?qū)@個世界作出絕對完全的描述，世界上發(fā)生的每一事件均可用物理語言來描述。物理主義最熱烈的倡導(dǎo)者、分析哲學(xué)的主要代表人物之一的R.卡爾納普聲言：“如果根據(jù)物理語言的普遍性，把物理語言用作科學(xué)的系統(tǒng)語言，那么，所有的科學(xué)都會成為物理學(xué)?！瓕嶋H上只有一種客體，那就是物理事件。在這物理事件范圍內(nèi)，規(guī)律是無所不包的”?！? 〕石里克也同意物理主義的觀點，他僅僅基于量的方面的考慮而得出結(jié)論：“對于自然哲學(xué)而言，有機體不過就是一些特殊的具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，它們被包含在物理世界圖像的完美和諧的秩序之中”。〔3〕

傳統(tǒng)的科學(xué)哲學(xué)把研究重點放在物理學(xué)的定律和理論上，把它們看作科學(xué)的結(jié)構(gòu)和邏輯的范例。之所以這樣是有其深遠的科學(xué)背景的。自牛頓實現(xiàn)了力學(xué)中第一次偉大綜合，此后，經(jīng)典物理學(xué)的各個分支日趨完善，牛頓的機械綱領(lǐng)左右了近代科學(xué)和哲學(xué)的發(fā)展。本世紀初以相對論和量子力學(xué)的建立為標志的物理學(xué)革命，是物理學(xué)發(fā)展中的重大突破，也是對科學(xué)哲學(xué)的有力推動。邏輯經(jīng)驗主義的主要代表H.萊辛巴赫所著《量子力學(xué)的哲學(xué)基礎(chǔ)》一書，就是通過對量子力學(xué)的科學(xué)成果的分析，闡釋了他關(guān)于知識的性質(zhì)、客觀實在以及因果性等問題的見解。多年來，科學(xué)哲學(xué)的研究植根于邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)及物理學(xué)定律，重視對物理理論的分析而忽略了生物學(xué)。正如在科學(xué)哲學(xué)家的視野內(nèi)，有機生命及其進化只不過是世界科學(xué)圖景中的一個次要因素；在科學(xué)哲學(xué)的殿堂中，生物學(xué)哲學(xué)也是處于比較次要的從屬的地位。這種狀況只是到本世紀中葉以后才開始改觀。隨著分子生物學(xué)所取得一系列新進展，導(dǎo)致了生物學(xué)的革命，生命科學(xué)作為最激動人心的科學(xué)領(lǐng)域躍居到自然科學(xué)的前沿，對現(xiàn)代整個自然科學(xué)和哲學(xué)的影響也日益顯著。由于引入數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等學(xué)科的理論、方法和新的技術(shù)手段，現(xiàn)代生物學(xué)的研究領(lǐng)域得以向微觀和宏觀層次不斷延伸擴大，并愈來愈趨向系統(tǒng)的復(fù)雜性，向揭開物質(zhì)世界最復(fù)雜最高級的系統(tǒng)——大腦的奧秘進軍。生物學(xué)研究的課題愈來愈帶有根本性，當今自然科學(xué)的研究重點正在轉(zhuǎn)向研究生命本身。對生命現(xiàn)象的深入探索，增強了人們對生物學(xué)的哲學(xué)興趣，并促使科學(xué)哲學(xué)向新的研究方向轉(zhuǎn)變。在這方面，現(xiàn)代綜合進化論的主要建筑師之一E.邁爾作出了開創(chuàng)性的工作，他致力于建立生物學(xué)的新哲學(xué)，強調(diào)這樣一種新的科學(xué)哲學(xué)必須放棄對僵化的本質(zhì)論和決定論的依附，必須將科學(xué)概念加以擴展、不僅包括物理科學(xué)的而且還包括生物科學(xué)的原理和概念。

傳統(tǒng)科學(xué)哲學(xué)還帶有專注于純科學(xué)領(lǐng)域的局限。國外學(xué)術(shù)界在討論醫(yī)學(xué)哲學(xué)與科學(xué)哲學(xué)的關(guān)系這一論題時，已有學(xué)者指出，從歷史上看，科學(xué)哲學(xué)家往往不到自然科學(xué)領(lǐng)域外面去尋找對科學(xué)的定律、解釋和理論的洞察力以確定理論演變的進程，而是將自己限制于純科學(xué)形式中，一直忽視和輕視象工程學(xué)、農(nóng)學(xué)和醫(yī)學(xué)這樣的應(yīng)用科學(xué)領(lǐng)域。同時由于傳統(tǒng)科學(xué)哲學(xué)僅僅局限于從“內(nèi)部”考察科學(xué)，忽視了科學(xué)技術(shù)與社會之間的互動關(guān)系，這種狹窄的科學(xué)觀不可能得出真正有洞察力的答案。傳統(tǒng)科學(xué)哲學(xué)在研究視野上的這些缺陷，對后來興起的生物學(xué)哲學(xué)也產(chǎn)生了某種程度的影響。

固然，科學(xué)哲學(xué)主要是把科學(xué)作為知識體系，對之進行認識論和方法論的研究，但是認識的最終目的不是知識本身，而是改造世界的實踐活動。對科學(xué)的哲學(xué)反思也不能脫離它所固有的實踐本性。在科學(xué)、技術(shù)和社會走向一體化的現(xiàn)時代，尤有必要拓寬科學(xué)哲學(xué)的領(lǐng)域，開展實用性的或應(yīng)用性的研究，并將科學(xué)哲學(xué)研究同科技發(fā)展的社會研究結(jié)合起來。作為實用科學(xué)的農(nóng)學(xué)和醫(yī)學(xué)與作為基礎(chǔ)科學(xué)的生物學(xué)之間的聯(lián)系極其密切，它們都屬于生命科學(xué)的范疇。在生命科學(xué)哲學(xué)領(lǐng)域內(nèi)，理應(yīng)包括對這些應(yīng)用學(xué)科的理論和實踐的哲學(xué)研究。以分子生物學(xué)為依托的生物技術(shù)，將成為醫(yī)學(xué)和農(nóng)業(yè)科學(xué)的主導(dǎo)技術(shù)，并將引起醫(yī)學(xué)革命和第三次農(nóng)業(yè)革命。生物技術(shù)的“每一個創(chuàng)新，每一個技術(shù)妙舉，每一個概念上的困難的解決，都使得需要一種確定的生物學(xué)哲學(xué)變得更加顯著，并且目前正在朝向這個目標發(fā)展”。〔4〕

21世紀將是生物學(xué)世紀?？梢灶A(yù)期，未來世紀生命科學(xué)的巨大進展及其革命性變化，必然要求生物學(xué)哲學(xué)在已有研究基礎(chǔ)上，無論從理論框架到研究內(nèi)容到論題范圍都要有所突破。要盡力吸收、消化生命科學(xué)的最新成就，以正確的世界觀和方法論為指導(dǎo)作出新的哲學(xué)概括，提出新的理論觀點及發(fā)展生物科學(xué)技術(shù)的戰(zhàn)略選擇，這些可謂生物學(xué)哲學(xué)學(xué)科建設(shè)的題中應(yīng)有之義。

2　拓展和深化生物學(xué)發(fā)展新形勢下的生物學(xué)哲學(xué)研究

以下試從生物科學(xué)發(fā)展的規(guī)律性、生物學(xué)規(guī)律與物理規(guī)律的關(guān)系以及生物學(xué)規(guī)律與社會規(guī)律的關(guān)系三方面談點淺見。

（1）“自然科學(xué)現(xiàn)在已發(fā)展到如此程度， 以致它再也不能逃避辯證的綜合了”?！?〕恩格斯在上個世紀80年代作出的這一論斷， 揭示了辯證思維對于了解科學(xué)事實的辯證性質(zhì)的必要性，這也為后來自然科學(xué)本身的發(fā)展所證實。

近現(xiàn)代自然科學(xué)發(fā)展的趨勢是由經(jīng)驗分析進到辯證綜合，這在生物學(xué)的發(fā)展中表現(xiàn)得十分明顯。自本世紀二、三十年代起，在生物學(xué)范圍內(nèi)開始出現(xiàn)一些學(xué)科的綜合趨勢。早期的兩大綜合，一個是以胚胎學(xué)為中心，將之與細胞學(xué)、遺傳學(xué)和生物化學(xué)綜合起來，形成統(tǒng)一的發(fā)育觀點；另一個是以進化論為中心，將達爾文的自然選擇學(xué)說與群體遺傳學(xué)相結(jié)合，發(fā)展為一個有巨大闡明力的學(xué)說，即現(xiàn)代綜合進化論。進化的綜合范式取得了富有建設(shè)性的成果，如邁爾所說，是在有關(guān)的學(xué)科之間找到了一種共同語言并澄清了許多進化問題和作為其基礎(chǔ)的各種概念。但是這一范式仍是不完善的，還有不少尚未解決的問題。它不僅受到一些批評家的非難和質(zhì)疑，就是在達爾文主義者之間也依然存在某些意見分歧。更完全的綜合始于本世紀50年代中后期誕生的分子生物學(xué)，它是生物化學(xué)、微生物學(xué)和遺傳學(xué)等學(xué)科相互融合的產(chǎn)物，其主要目標之一是試圖將大量的生物功能與分子水平上發(fā)生的事件聯(lián)系起來。分子生物學(xué)的核心——分子遺傳學(xué)，在信息大分子的結(jié)構(gòu)、功能及相互關(guān)系的基礎(chǔ)上來研究生物的遺傳與變異。按照生物學(xué)史家G.E.艾倫的說法，J.沃森和F.克里克的工作，把信息學(xué)派、結(jié)構(gòu)學(xué)派和生化學(xué)派對遺傳（甚至擴展到整個生物學(xué)）的問題的研究統(tǒng)一起來了。作為一個新的遺傳學(xué)范式，分子遺傳學(xué)的范式補充和修正了（不是取代）進化綜合范式，推動了關(guān)于進化過程中基因的變化和調(diào)節(jié)機制等問題的研究。著眼于分子水平上的進化的中性學(xué)說同著眼于表型進化的自然選擇學(xué)說，也應(yīng)看作是一種互補關(guān)系而非互相否定?，F(xiàn)代分子生物學(xué)在進化研究方面的認識成果向人們昭示，一種完整的進化理論的建立，期待著傳統(tǒng)的進化生物學(xué)與分子生物學(xué)實現(xiàn)新的綜合。更進一步看，生物進化是種系發(fā)生和個體發(fā)育的辯證統(tǒng)一過程，對進化的深層認識，必須解開發(fā)育之謎這個世紀難題，以闡明個體發(fā)育中基因在多層次水平上的程序控制機理。由于分子生物學(xué)、細胞生物學(xué)與遺傳學(xué)的結(jié)合，把發(fā)育生物學(xué)推向前臺，將成為21世紀生命科學(xué)的新主角。據(jù)中科院未來生物學(xué)預(yù)測研究組預(yù)測，在分子水平上使遺傳、發(fā)育和進化的統(tǒng)一成為可能，這將是未來生物學(xué)的主要理論任務(wù)之一。由這三者統(tǒng)一所導(dǎo)致的理論大綜合，蘊含著豐富的哲學(xué)思想。從哲學(xué)認識論和方法論上對之進行理論概括，也應(yīng)成為未來生物學(xué)哲學(xué)的主要理論任務(wù)之一。

“分久必合”。生物學(xué)中的這種綜合趨勢還在繼續(xù)。一些生物學(xué)家預(yù)言，面向21世紀的生命科學(xué)，必然是各學(xué)科相互滲透與相互交融的“大生物學(xué)”時代?！按笊飳W(xué)”要求辯證地綜合與不同組織水平相關(guān)的各門學(xué)科所積累的科學(xué)事實，建立起一般的生命理論，發(fā)展統(tǒng)一的生物學(xué)原理。多種學(xué)科的綜合，反映了生物現(xiàn)象的相互聯(lián)系和科學(xué)概念、方法論準則的統(tǒng)一。結(jié)合生物學(xué)認識發(fā)展的內(nèi)在邏輯的考察，對生物學(xué)理論的相互關(guān)系（特別是理論的概念結(jié)構(gòu)之間的轉(zhuǎn)換、理論范式的確立和更替）進行哲學(xué)分析，能為我們提供有關(guān)生物科學(xué)發(fā)展規(guī)律性的新的認識。

（2）在生物學(xué)哲學(xué)的討論中， 爭議較多而且也是懸而未決的一個理論問題是關(guān)于生物學(xué)的自主性問題。具體言之，生物學(xué)的概念與規(guī)律能否在某種意義上“還原”為物理學(xué)和化學(xué)的概念與規(guī)律？生物學(xué)家運用的解釋型式（例如歷史的解釋或目的論的解釋）在物理科學(xué)中是否相宜？在生物系統(tǒng)中顯示的某些現(xiàn)象是否也在無機系統(tǒng)中顯現(xiàn)或有重大差異？等等這樣一些有關(guān)生物學(xué)和物理學(xué)的聯(lián)系究竟是什么的問題， 被A. 羅森伯格稱之為“生物學(xué)哲學(xué)的中心問題”（《生物科學(xué)的結(jié)構(gòu)》）。根據(jù)對這個問題的不同回答而形成了“自主論”與“分支論”兩派涇渭分明的理論觀點。這種分野在歷史上的表現(xiàn)形式是活力論與機械論的對立，在現(xiàn)代則主要是所謂反還原論與還原論的爭論。

從本體論方面說，討論物理化學(xué)的實體和過程是否構(gòu)成所有生命現(xiàn)象的基礎(chǔ)，這實質(zhì)上就是高級運動形式與低級運動形式的相互關(guān)系問題。如果把生命運動形式同物理化學(xué)的運動形式混同起來，甚至完全否定生命運動在質(zhì)上的特殊性，這種本體論上的極端還原論傾向在哲學(xué)上和生物學(xué)上都是不可取的。相反，如果把生命運動的獨特性絕對化，忽視其與其他運動形式之間的包容關(guān)系和發(fā)生學(xué)聯(lián)系，這種傾向同樣是不可取的。以辯證唯物主義的物質(zhì)運動形式觀為指南，依據(jù)科學(xué)認識的新成果，將能通過闡明生命運動和低級運動形式存在的聯(lián)系和連續(xù)性而更深入地揭示其本質(zhì)。

從方法論方面說，在生物學(xué)中通過把復(fù)雜現(xiàn)象分解為更為簡單的組成部分進行研究，最終在物理化學(xué)層次上——分子層次上——作出說明，這也即還原論作為方法論的功能。分子生物學(xué)正是運用物理化學(xué)的還原方法來分析生命活動的基本過程，才獲得了劃時代的成就。這被譽為還原論的勝利。但是也要看到，生物學(xué)中還原方法的應(yīng)用是有其局限性的。研究表明，生物體是一個多層次的、有組織的、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的系統(tǒng)，其中各個組成部分和整體具有多方面的相互作用。生物體的整體性不能建筑在來自于各個部分的分子碎片之上，分子參與組織的整體，它們的轉(zhuǎn)移和復(fù)制是整體的全部功能的結(jié)果。本世紀下半葉以來系統(tǒng)科學(xué)和非線性科學(xué)的發(fā)展，為探索生命系統(tǒng)的復(fù)雜性提供了新的科學(xué)思想和科學(xué)方法。還原論方式的自下而上的決定原則即較低層次決定較高層次的原則，同系統(tǒng)整體思維方式的自上而下的決定原則即較高層次決定較低層次的原則，二者既相互對立又相互依賴，它反映了部分與整體的辯證法。合理地結(jié)合這兩種決定原則，應(yīng)是生物學(xué)進一步闡明生命機制及其規(guī)律性的研究戰(zhàn)略。

（3）在當代， 從自然科學(xué)奔向社會科學(xué)的強大潮流已成為不可遏止之勢。由于生物學(xué)革命對自然和人類社會生活產(chǎn)生的廣泛影響，凸顯了人的自然基礎(chǔ)和社會基礎(chǔ)的統(tǒng)一問題。與此相應(yīng)，生物科學(xué)和社會科學(xué)的綜合性研究也成為人們關(guān)注的熱點。加拿大哲學(xué)家M.魯斯在其《生物學(xué)哲學(xué)》一書中宣稱，未來的社會科學(xué)將和生物學(xué)結(jié)合起來，社會學(xué)將把生物學(xué)的成果包括在自己的理論中，研究這種結(jié)合會提供許多有意義的東西。從現(xiàn)代生物學(xué)的發(fā)展可以看到，生物科學(xué)領(lǐng)域的一些學(xué)科（如遺傳學(xué)、動物行為學(xué)、生態(tài)學(xué)等）與社會學(xué)、人類學(xué)、倫理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)及政治學(xué)等學(xué)科的滲透、融合，不僅加深了人們對自然界和人類自身的認識，同時也啟迪了對生物學(xué)規(guī)律和社會規(guī)律二者相互關(guān)系的哲學(xué)思考。如生態(tài)經(jīng)濟學(xué)作為生態(tài)學(xué)與經(jīng)濟學(xué)交叉發(fā)展起來的一門邊緣學(xué)科，主要是闡明生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟系統(tǒng)相互作用所形成的生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)運動和發(fā)展的客觀規(guī)律。而生物政治學(xué)則旨在用生物學(xué)的概念、原理和方法來研究政治行為，借以探索社會政治生活的本質(zhì)及其規(guī)律。在橫跨生物科學(xué)與社會科學(xué)的眾多交叉學(xué)科中，1975年由美國動物學(xué)家E.威爾遜在其巨著《社會生物學(xué)：新的綜合》中所倡導(dǎo)并加以重新解釋的社會生物學(xué)引起了很大反響。這是一門系統(tǒng)研究一切動物（包括人類在內(nèi)）的社會行為的生物學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)科，其核心在于承認基因是遺傳和自然選擇的基本單位，一切社會行為均有其特殊的遺傳結(jié)構(gòu)。威爾遜和C.拉姆斯登還進行了更為廣泛的概括，在他們所著《基因、理性和變化》（1981）中提出基因—文化互作進化論，認為整個人類文化領(lǐng)域在一定程度上依賴于遺傳控制。學(xué)術(shù)界對社會生物學(xué)褒貶不一，圍繞它所提出的人類行為的遺傳決定問題展開了激烈的爭論。這場爭論遠未完結(jié)，它所涉及的生物進化與文化進化的關(guān)系、社會生物學(xué)的哲學(xué)意義以及如何正確評價這一學(xué)說等問題也是生物學(xué)哲學(xué)研究的課題。

生物學(xué)與社會相互作用的一個引人注目的方面，表現(xiàn)為生物技術(shù)研究對倫理觀的沖擊和基因工程的社會控制及其倫理調(diào)節(jié)。生命科學(xué)技術(shù)的進步，在造福人類的同時也引發(fā)出許多社會倫理問題，向傳統(tǒng)的倫理道德觀念提出了新的挑戰(zhàn)。舉醫(yī)學(xué)領(lǐng)域來說，由于醫(yī)學(xué)技術(shù)以人作為直接作用對象，它所引發(fā)的倫理問題更為突出。自本世紀六、七十年代以來，國外醫(yī)學(xué)界關(guān)于死亡標準、器官移植、安樂死、重組DNA 技術(shù)以及人工生育技術(shù)種種問題的倫理學(xué)爭論，無不反映了傳統(tǒng)倫理觀的困惑和人類面臨的倫理學(xué)上的選擇。在當代新科技革命條件下，隨著生物高技術(shù)的發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出新的倫理道德難題。被稱為生物學(xué)領(lǐng)域的第一“大科學(xué)”的人類基因組工程，無疑會深化人類對自身結(jié)構(gòu)的認識，但這項研究也將面臨與倫理觀念相悖的嚴峻形勢。例如，由檢測基因產(chǎn)生的侵犯個人健康隱私權(quán)問題。當今在世界范圍內(nèi)受到廣泛關(guān)注的克隆綿羊“多利”的出世，更是激起了一場有關(guān)其應(yīng)用前景和倫理意義的大爭論。人能否克?。吭谌松砩现噩F(xiàn)這一成就或者創(chuàng)造新的生命形式（如人獸混合體）是否合乎倫理？未來的生命科學(xué)技術(shù)怎樣與社會協(xié)調(diào)？是否應(yīng)該著手進行人種改造的選擇？站在生物學(xué)哲學(xué)的高度，我們將如何回答這些問題？

參考文獻

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群體遺傳學(xué)概念范文4

一、整合生物信息學(xué)的研究領(lǐng)域

盡管目前一般意義上的生物信息學(xué)還局限在分子生物學(xué)層次，但廣義上的生物信息學(xué)是可以研究生物學(xué)的任何方面的。生命現(xiàn)象是在信息控制下不同層次上的物質(zhì)、能量與信息的交換，不同層次是指核酸、蛋白質(zhì)、細胞、器官、個體、群體和生態(tài)系統(tǒng)等。這些層次的系統(tǒng)生物學(xué)研究將成為后基因組時代的生物信息學(xué)研究和應(yīng)用的對象。隨著在完整基因組、功能基因組、生物大分子相互作用及基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等方面大量數(shù)據(jù)的積累和基本研究規(guī)律的深入，生命科學(xué)正處在用統(tǒng)一的理論框架和先進的實驗方法來探討數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，向定量生命科學(xué)發(fā)展的重要階段。采用物理、數(shù)學(xué)、化學(xué)、力學(xué)、生物等學(xué)科的方法從多層次、多水平、多途徑開展交叉綜合研究，在分子水平上揭示生物信息及其傳遞的機理與過程，描述和解釋生命活動規(guī)律，已成生命科學(xué)中的前沿科學(xué)問題（摘自：國家“十一五”生命科學(xué)發(fā)展規(guī)劃），為整合生物信息學(xué)的發(fā)展提供了數(shù)據(jù)資源和技術(shù)支撐。

當前，由各種Omics組學(xué)技術(shù)，如基因組學(xué)（DNA測序），轉(zhuǎn)錄組學(xué)（基因表達系列分析、基因芯片），蛋白質(zhì)組學(xué)（質(zhì)譜、二維凝膠電泳、蛋白質(zhì)芯片、X光衍射、核磁共振），代謝組學(xué)（核磁共振、X光衍射、毛細管電泳）等技術(shù)，積累了大量的實驗數(shù)據(jù)。約有800多個公共數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和許多分析工具可利用通過互聯(lián)網(wǎng)來解決各種各樣的生物任務(wù)。生物數(shù)據(jù)的計算分析基本上依賴于計算機科學(xué)的方法和概念，最終由生物學(xué)家來系統(tǒng)解決具體的生物問題。我們面臨的挑戰(zhàn)是如何從這些組學(xué)數(shù)據(jù)中，利用已有的生物信息學(xué)的技術(shù)手段，在新的系統(tǒng)層次、多水平、多途徑來了解生命過程。整合生物信息學(xué)便承擔(dān)了這一任務(wù)。

圖1簡單描述了生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)與信息學(xué)、生物學(xué)以及基因組計劃各個研究領(lǐng)域的相關(guān)性?？梢钥闯龌蚪M計劃將生物學(xué)與信息學(xué)前所未有地結(jié)合到了一起，而生物信息學(xué)的興起是與人類基因組的測序計劃分不開的，生物信息學(xué)自始至終提供了所需的技術(shù)與方法，系統(tǒng)生物學(xué)強調(diào)了生物信息學(xué)的生物反應(yīng)模型和機理研究，也是多學(xué)科高度交叉，促使理論生物學(xué)、生物信息學(xué)、計算生物學(xué)與生物學(xué)走得更近，也使我們研究基因型到表型的過程機理更加接近。虛線范圍代表整合生物信息學(xué)的研究領(lǐng)域，它包括了基因組計劃的序列、結(jié)構(gòu)、功能、應(yīng)用的整合，也涵蓋了生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)技術(shù)與方法的有機整合。

整合生物信息學(xué)的最大特點就是整合，不僅整合了生物信息學(xué)的研究方法和技術(shù)，也是在更大的層次上整合生命科學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、醫(yī)學(xué)，以及工程學(xué)等各學(xué)科。其生物數(shù)據(jù)整合從微觀到宏觀，應(yīng)用領(lǐng)域整合涉及工、農(nóng)、林、漁、牧、醫(yī)、藥。本文將就整合生物信息學(xué)的生物數(shù)據(jù)整合、學(xué)科技術(shù)整合及其他方面進行初步的介紹和探討。

二、生物數(shù)據(jù)挖掘與整合

生物系統(tǒng)的不同性質(zhì)的組分數(shù)據(jù)，從基因到細胞、到組織、到個體的各個層次。大量組分數(shù)據(jù)的收集來自實驗室（濕數(shù)據(jù)）和公共數(shù)據(jù)資源（干數(shù)據(jù)）。但這些數(shù)據(jù)存在很多不利于處理分析的因素，如數(shù)據(jù)的類型差異，數(shù)據(jù)庫中存在大量數(shù)據(jù)冗余以及數(shù)據(jù)錯誤；存儲信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也存在很大的差異，包括文本文件、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫等；缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)描述標準，信息查詢方面大相徑庭；許多數(shù)據(jù)信息是描述性的信息，而不是結(jié)構(gòu)化的信息標示。如何快速地在這些大量的包括錯誤數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量中獲取正確數(shù)據(jù)模式和關(guān)系是數(shù)據(jù)挖掘與整合的主要任務(wù)。

數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的一個過程，其他各個環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)庫的選擇和取樣，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和去冗余，錯誤和沖突，數(shù)據(jù)形式的轉(zhuǎn)換，挖掘數(shù)據(jù)的評估和評估的可視化等。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要是從數(shù)據(jù)中提取模式，即模式識別。如DNA序列的特征核苷堿基，蛋白質(zhì)的功能域及相應(yīng)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)的自動化分類等。從信息處理的角度來說，模式識別可以被看作是根據(jù)一分類標準對外來數(shù)據(jù)進行篩選的數(shù)據(jù)簡化過程。其主要步驟是：特征選擇，度量，處理，特征提取，分類和標識。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用的有：聚類、概念描述、連接分析、關(guān)聯(lián)分析、偏差檢測和預(yù)測模型等。生物信息學(xué)中用得比較多的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方法有：機器學(xué)習(xí)，文本挖掘，網(wǎng)絡(luò)挖掘等。

機器學(xué)習(xí)通常用于數(shù)據(jù)挖掘中有關(guān)模式匹配和模式發(fā)現(xiàn)。機器學(xué)習(xí)包含了一系列用于統(tǒng)計、生物模擬、適應(yīng)控制理論、心理學(xué)和人工智能的方法。應(yīng)用于生物信息學(xué)中的機器學(xué)習(xí)技術(shù)有歸納邏輯程序，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計方法，貝葉斯方法，決策樹和隱馬爾可夫模型等。值得一提的是，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品使用的算法都是在計算機科學(xué)或統(tǒng)計數(shù)學(xué)雜志上發(fā)表過的成熟算法，所不同的是算法的實現(xiàn)和對性能的優(yōu)化。當然也有一些人采用的是自己研發(fā)的未公開的算法，效果可能也不錯。

大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)是以結(jié)構(gòu)化的形式存在于數(shù)據(jù)庫中的，例如基因序列、基因微陣列實驗數(shù)據(jù)和分子三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，而大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)更是以非結(jié)構(gòu)化的形式被記載在各種文本中，其中大量文獻以電子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物醫(yī)學(xué)文獻摘要。

文本挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大量的文本集合中發(fā)現(xiàn)隱含的知識的過程。其任務(wù)包括在大量文本中進行信息抽取、語詞識別、發(fā)現(xiàn)知識間的關(guān)聯(lián)等，以及利用文本挖掘技術(shù)提高數(shù)據(jù)分析的效率。近年來，文本挖掘技術(shù)在生物學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用多是通過挖掘文本發(fā)現(xiàn)生物學(xué)規(guī)律，例如基因、蛋白及其相互作用，進而對大型生物學(xué)數(shù)據(jù)庫進行自動注釋。但是要自動地從大量非結(jié)構(gòu)性的文本中提取知識，并非易事。目前較為有效的方法是利用自然語言處理技術(shù)NLP，該技術(shù)包括一系列計算方法，從簡單的關(guān)鍵詞提取到語義學(xué)分析。最簡單的NLP系統(tǒng)工作通過確定的關(guān)鍵詞來解析和識別文檔。標注后的文檔內(nèi)容將被拷貝到本地數(shù)據(jù)庫以備分析。復(fù)雜些的NLP系統(tǒng)則利用統(tǒng)計方法來識別不僅僅相關(guān)的關(guān)鍵詞，以及它們在文本中的分布情況，從而可以進行上下文的推斷。其結(jié)果是獲得相關(guān)文檔簇，可以推斷特定文本內(nèi)容的特定主題。最先進的NLP系統(tǒng)是可以進行語義分析的，主要是通過分析句子中的字、詞和句段及其相關(guān)性來斷定其含義。

生物信息學(xué)離不開Internet網(wǎng)絡(luò)，大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)都儲存到了網(wǎng)絡(luò)的各個角落。網(wǎng)絡(luò)挖掘指使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。網(wǎng)絡(luò)挖掘研究覆蓋了多個研究領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能中的機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。根據(jù)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的感興趣程度不同，網(wǎng)絡(luò)挖掘一般還可以分為三類：網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘、網(wǎng)絡(luò)用法挖掘。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容/數(shù)據(jù)/文檔中發(fā)現(xiàn)有用信息，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘的對象包括文本、圖像、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘的對象是網(wǎng)絡(luò)本身的超連接，即對網(wǎng)絡(luò)文檔的結(jié)構(gòu)進行挖掘，發(fā)現(xiàn)他們之間連接情況的有用信息（文檔之間的包含、引用或者從屬關(guān)系）。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘領(lǐng)域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。網(wǎng)絡(luò)用法挖掘通過挖掘相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)日志記錄，來發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)絡(luò)頁面的模式，通過分析日志記錄中的規(guī)律。通常來講，經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法都可以直接用到網(wǎng)絡(luò)用法挖掘上來，但為了提高挖掘質(zhì)量，研究人員在擴展算法上進行了努力，包括復(fù)合關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、改進的序列發(fā)現(xiàn)算法等。

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘比單個數(shù)據(jù)倉庫的挖掘要復(fù)雜得多，是一項復(fù)雜的技術(shù)，一個難以解決的問題。而XML的出現(xiàn)為解決網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的難題帶來了機會。由于XML能夠使不同來源的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)很容易地結(jié)合在一起，因而使搜索多個異質(zhì)數(shù)據(jù)庫成為可能，從而為解決網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘難題帶來了希望。隨著XML作為在網(wǎng)絡(luò)上交換數(shù)據(jù)的一種標準方式，目前主要的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫都已經(jīng)提供了支持XML的技術(shù)，面向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)兊梅浅］p松。如使用XQuery 標準查詢工具，完全可以將 Internet看作是一個大型的分布式XML數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)瀏覽獲取、結(jié)構(gòu)化操作等。

此外，數(shù)據(jù)挖掘還要考慮到的問題有：實時數(shù)據(jù)挖掘、人為因素的參與、硬件設(shè)施的支持、數(shù)據(jù)庫的誤差問題等。

一般的數(shù)據(jù)（庫）整合的方法有：聯(lián)合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如ISYS和DiscoveryLink）, 多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如TAMBIS）和數(shù)據(jù)倉庫（如SRS和Entrez）。這些方法因為在整合的程度，實體化，查詢語言，應(yīng)用程序接口標準及其支持的數(shù)據(jù)輸出格式等方面存在各自的特性而各有優(yōu)缺點。同時，指數(shù)增長的生物數(shù)據(jù)和日益進步的信息技術(shù)給數(shù)據(jù)庫的整合也帶來了新的思路和解決方案。如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫主要是提供長期的實驗數(shù)據(jù)存儲和簡便的數(shù)據(jù)訪問，重在數(shù)據(jù)管理，而系統(tǒng)生物學(xué)的數(shù)據(jù)庫則同時對這些實驗數(shù)據(jù)進行分析，提供預(yù)測信息模型。數(shù)據(jù)庫的整合也將更趨向數(shù)據(jù)資源廣、異質(zhì)程度高、多種數(shù)據(jù)格式、多途徑驗證（如本體學(xué)Ontology的功能對照）、多種挖掘技術(shù)、高度智能化等。

三、生命科學(xué)與生物信息學(xué)技術(shù)的整合

生物信息學(xué)的研究當前還主要集中在分子水平，如基因組學(xué)/蛋白質(zhì)組學(xué)的分析，在亞細胞、細胞、生物組織、器官、生物體及生態(tài)上的研究才剛剛開始。從事這些新領(lǐng)域的研究，理解從基因型到表型的生命機理，整合生物信息學(xué)將起到關(guān)鍵性的作用。整合生物信息學(xué)將從系統(tǒng)的層次多角度地利用已有的生物、信息技術(shù)來研究生命現(xiàn)象。另外，由其發(fā)展出的新方法、新技術(shù)，其應(yīng)用潛力也是巨大的。圖2顯示了生命科學(xué)與生物信息學(xué)技術(shù)的整合關(guān)系。

目前生命科學(xué)技術(shù)如基因測序、QTL定位、基因芯片、蛋白質(zhì)芯片、凝膠電泳、蛋白雙雜交、核磁共振、質(zhì)譜等實驗技術(shù)，可以從多方面，多角度來分析研究某一生命現(xiàn)象，從而針對單一的實驗可能就產(chǎn)生大量的不同層次的生物數(shù)據(jù)。對于每個技術(shù)的數(shù)據(jù)分析，都有了大量的生物信息學(xué)技術(shù)，如序列分析、motif尋找、基因預(yù)測、基因注解、RNA分析、基因芯片的數(shù)據(jù)分析、基因表達分析、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析、蛋白質(zhì)表達分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和分子模擬、比較基因組學(xué)研究、分子進化和系統(tǒng)發(fā)育分析、生物學(xué)系統(tǒng)建模、群體遺傳學(xué)分析等。整合生物信息學(xué)就是以整合的理論方法，通過整合生物數(shù)據(jù)，整合信息技術(shù)來推動生命科學(xué)干實驗室與濕實驗室的組合研究。其實踐應(yīng)用涉及到生物數(shù)據(jù)庫的整合、功能基因的發(fā)現(xiàn)、單核苷酸多態(tài)性/單體型的了解、代謝疾病的機理研究、藥物設(shè)計與對接、軟件工具以及其他應(yīng)用。

在整合過程中，還應(yīng)該注意以下幾方面內(nèi)容：整合數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)挖掘方法，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計管理，生物數(shù)據(jù)庫的錯誤與矛盾，生物本體學(xué)及其質(zhì)量控制，整合模型和模擬框架，生物技術(shù)的計算設(shè)施，生物信息學(xué)技術(shù)流程優(yōu)化管理，以及工程應(yīng)用所涉及的范圍。

四、學(xué)科、人才的整合

整合生物信息學(xué)也是學(xué)科、教育、人才的整合。對于綜合性高等院校，計算機科學(xué)/信息學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科為生物信息學(xué)的發(fā)展提供了學(xué)科基礎(chǔ)和保障。如何充分利用高校雄厚的學(xué)科資源，合理搭建生物信息學(xué)專業(yè)結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)一流的生物信息學(xué)人才，是我們的任務(wù)和目標。

計算機科學(xué)/信息學(xué)是利用傳統(tǒng)的計算機科學(xué)，數(shù)學(xué)，物理學(xué)等計算、數(shù)學(xué)方法，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)發(fā)掘、人工智能、算法、圖形計算、軟件工程、平行計算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析處理，模擬預(yù)測等。生物信息學(xué)的快速發(fā)展給計算機科學(xué)也帶來了巨大的挑戰(zhàn)和機遇，如高通量的數(shù)據(jù)處理、儲存、檢索、查詢，高效率的算法研究，人工智能的全新應(yīng)用，復(fù)雜系統(tǒng)的有效模擬和預(yù)測。整合生物信息學(xué)的課程設(shè)計可以提供以下課程：Windows/Unix/Linux操作系統(tǒng)、C++/Perl/Java程序設(shè)計、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)編程、SQL、XML相關(guān)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)、可視化技術(shù)、軟件工程、計算機與網(wǎng)絡(luò)安全、計算機硬件、嵌入式系統(tǒng)、控制論、計算智能，微積幾何、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、組合數(shù)學(xué)、計算方法、隨機過程、常微分方程、模擬和仿真、非線性分析等等。

生物學(xué)是研究生命現(xiàn)象、過程及其規(guī)律的科學(xué)，主要包括植物學(xué)等十幾個一級分支學(xué)科。整合生物信息學(xué)的課程設(shè)計可以提供以下課程：普通生物學(xué)、生物化學(xué)、分子生物學(xué)、細胞生物學(xué)、遺傳學(xué)、分子生物學(xué)、發(fā)育生物學(xué)、病毒學(xué)、免疫學(xué)、流行病學(xué)、保護生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、進化生物學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、生物物理學(xué)、細胞工程、基因工程、分子動力學(xué)、生物儀器分析及技術(shù)、植物學(xué)、動物學(xué)、微生物學(xué)及其他生物科學(xué)、生物技術(shù)專業(yè)的技能課程。

作為獨立學(xué)科的生物信息學(xué)，其基本的新算法，新技術(shù)，新模型，新應(yīng)用的研究是根本。課程涉及到生物信息學(xué)基礎(chǔ)、生物學(xué)數(shù)據(jù)庫、生物序列與基因組分析、生物統(tǒng)計學(xué)、生物芯片數(shù)據(jù)分析、蛋白質(zhì)組學(xué)分析、系統(tǒng)生物學(xué)、生物數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、計算生物學(xué)、藥物設(shè)計、生物網(wǎng)絡(luò)分析等。另外，整合生物信息學(xué)的工程應(yīng)用，也需要了解以下學(xué)科，如生物工程、生物技術(shù)、醫(yī)學(xué)影像、信號處理、生化反應(yīng)控制、生物醫(yī)學(xué)工程、數(shù)學(xué)模型、試驗設(shè)計、農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與生產(chǎn)等。

此外，整合生物信息學(xué)的人才培養(yǎng)具有很大的國際競爭壓力，培養(yǎng)優(yōu)秀的專業(yè)人才，必須使其具備優(yōu)良的生物信息科學(xué)素養(yǎng)，具有國際視野，知識能力、科研創(chuàng)新潛力俱佳的現(xiàn)代化一流人才。所以要始終緊跟最新的學(xué)術(shù)動態(tài)和發(fā)展方向，整合學(xué)科優(yōu)勢和強化師資力量，促進國際交流。

五、總結(jié)及展望

二十一世紀是生命科學(xué)的世紀，也是生物信息學(xué)快速不斷整合發(fā)展的時代，整合生物學(xué)的研究和應(yīng)用將對人類正確認識生命規(guī)律并合理利用產(chǎn)生巨大的作用。比如進行虛擬細胞的研究，整合生物信息學(xué)提供了從基因序列，蛋白結(jié)構(gòu)到代謝功能各方面的生物數(shù)據(jù)，也提供了從序列分析，蛋白質(zhì)拓撲到系統(tǒng)生物學(xué)建模等方面的信息技術(shù)，從多層次、多水平、多途徑進行科學(xué)研究。

整合生物信息學(xué)是基于現(xiàn)有生物信息學(xué)的計算技術(shù)框架對生命科學(xué)領(lǐng)域的新一輪更系統(tǒng)全面的研究。它依賴于生物學(xué)，計算機學(xué)，生物信息學(xué)/系統(tǒng)生物學(xué)的研究成果（包括新數(shù)據(jù)、新理論、新技術(shù)和新方法等），但同時也給這些學(xué)科提供了更廣闊的研究和應(yīng)用空間，并推動整個人類科學(xué)的進程。

我國的生物信息學(xué)教育在近幾年已經(jīng)有了長足的進步和發(fā)展。未來整合生物信息學(xué)人才的培養(yǎng)還需要加強各學(xué)科有效交叉，尤其是計算機科學(xué)，要更緊密地與生命科學(xué)結(jié)合起來，共同發(fā)展，讓我們的生命科學(xué)、計算機科學(xué)和生物信息學(xué)的教育和科研走得更高更前沿。

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