什么打破了信息学的基本定理

⑴ 数学教师研修日志

数学教师研修日志（精选5篇）

在学习、工作乃至生活中，大家都看到过日志吧，不知不觉中一天又要结束了，想必有很多难忘的瞬间吧，需要认真地为此写一篇日志了。那么你有了解过日志吗？以下是我收集整理的数学教师研修日志（精选5篇），希望对大家有所帮助。

数学教师研修日志1

通过近几天的培训学习，我对《校本研修》有了新的认识。我深刻认识到校本研修是教师专业发展的有效途径。校本教研是促进初中班主任专业自主发展重要方法。随着新课改的推进，校本研修蓬勃发展，它是新课程改革的需要，是一线教师的呼唤，也是教师专业成长的阶梯！

我在今后的教学工作中要努力做到如下几点：

1、加强师德修养，夯实立教之基

作为一名人民教师，自己的为人处事、治学态度、行为习惯甚至于服饰仪表，一言一行、一举一动都处在严格的监督之下，都会直接对学生产生影响，起着极为重要的作用。自身要为学生和社会作表率，必须要做到：

第一，热爱教育事业，勇于承担责任。从事教育事业，走上三尺讲台，当好一名合格的人民教师，是我强烈的理想追求。教育是令人陶醉的事业，是我最愿意从事的事业。为此，我深知自己任重而道远。同时，作为一名党员，必须勇于承担自己的社会责任，能够清醒地认识到自己的言行代表着一个群体，始终要注意其产生的社会影响、社会效益。 第二，谦虚好学，刻苦钻研。把虚心向别人学习、向前人学习，向老教师学习作为自己奋飞的起点。通过学习老教师的工作经验和敬业精神，来丰富自己的认识、知识及才能。同时我常静坐独思己过，剖析自己的不足，以加以改进。

第三，我深刻的懂得教师的思想感情、道德情操和学术品格会潜移默化地影响学生。师爱就是师魂。热爱教师的职业是做好教学工作的前提。

第四，教师与学生的沟通是十分重要的，它可以使教学双方互相了解、互相配合，更好地搞好教学工作，并有利于帮助学生解决一些思想认识问题，使他们健康地成长。发现学生有不良习惯或行为，能及时加以制止并正确引导，指出其错误之处和危害；如果学生在生活方面有什么因难，也应该多加以关心和帮助。从我的亲身经历来看，坦诚对待学生，真心面对学生，是教师受学生欢迎的重要法宝之一。

2、努力学习新课程的相关理念

力争按时参加市、区、校组织的新课程专题培训，在集中培训时认真记录，深入反思，加强与同伴的互助交流，不断提高新课程银念桐意识和实践能力。在关注学生发展的同时，更关注自身的发展，成为能适应新形势，具有创新精神，在教育中充分发挥自身潜能的现代型教师。认真开展有效备课，有效课堂教学、有效作业设计和批改的研究。

3、教育技术能力的提高方面

积极参加市、区、校组织的教育技术能力培训，不断提高自身的信息素养。积极参与网络研修，并对自己感兴趣的话题发表评论，及时与各位博友沟通交流，增长自己的见识，开拓自己的视野，使自己能够更及时的了解外面的世界。力争使自己制作的课件可操作性强，实用性强，对完成教育教学任务，起到良好的促进作用。

4、教师心理健康教育方面

教师是学校心理健康教育的推行者、具体实施者，一个成功的教师，除了要有渊博的学识和优良的教学技能，还要有健全的人格和高尚的品德。教师的言行对学生有很大影响。教师的衣着举止，言谈风度，以及待人接物等，都会使学生受到深刻的影响。所以，我今后一定要完善自己的心理素质和人格。从自身的心理健康的角度，完善自己的人格，提升自己的人格魅力。调整好心态，使自己的言行有利于教师自身的生理健康，

有利于提高工作效率，而且有利于促进学生心理健康的发展。

总之，今后本人一定增强研修意识，以研究的眼光审视、反思、分析和解决自己在教学实践中遇到的实际问题。不断在教学中自我总结、自我反思，不断进取，努力上进。

数学教师研修日志2

在教学过程中，很多教师认为自己在上课中讲得井井有条，知识条分缕析十分透彻，演算透彻清晰，但结果是有不少学生不能举一反三，数学学习困难重重。产生这种现象的原因，多数教师都归因于学生素质差、家庭教育环境不良等教师高历以外的因素，很少发现是自己教学能力和素养导致而成。

课堂教学是师生的双边活动。课堂教学的实质是师生双方的信息交流，共同学校的过程。教师锋坦得知学生在数学学习很困难时，是否想到了可能教师自己对教材理解不够，没有准确地把握教材的重点、难点，对教材内容层次没有理清和教学方法不适呢？《数学课程标准》指导下，我们的数学教学目的是要学生在数学学习中，由“听”到“懂”，再到“会”，最后到“通”。为此，教师必须深刻反思自己的教育教学行为，批判性地考察自我主体行为表现及其行为依据。通过观察、回顾、诊断、自我监控等方式，或给予肯定、支持与强化，或给予否定、思索与修正，将“学会教学”与“学会学习”结合起来，从而努力提升教学实践的合理性，提高课堂教学效能，到达提高教学质量的目的。现就以下几方面谈谈自己的看法。

一、教师要反思教育观念

新课标下要求教师要改变学科的教育观，始终体现“学生是教学活动的主体”科学理念，着眼于学生的终身发展，注重培养学生浓厚的学习兴趣和正确的学习习惯。数学非常重视教学内容与实际生活的紧密联系。但是在教学活动中还是有不少教师习惯于传统的教学模式，偏重于知识的传授，强调接受式学习，这样使很多学生在学习数学上失去了兴趣。教学中教师要抓住时机，不断地引导学生在设疑、质疑、解疑的过程中，创设认知“冲突”，激发学生持续的学习兴趣和求知欲望，顺利地建立数学概念，把握数学定义、定理和规律。

教师在探究教学中要立足与培养学生的独立性和自主性，引导他们质疑、调查和探究，学会在实践中学，在合作中学，逐步形成适合于自己的学习策略。例如，在学习等腰三角形三线合一的性质时可以让三个同学合作分别去画出顶角平分线、底边上的高、底边上的中线，这是学生会发现三条线为什么会是一条线？证明三角形全等的方法有多种，为什么“角边边”不能判定两三角形全等？在学习镶嵌时，可以提这样的问题，为什么正三角形、正方形、长方形正六边形可以，而正五边形不可以？等等。

这样教师不断地设问，不断地质疑，就能引导学生进行积极思考，激发起学生浓厚的学习兴趣和求知欲望，促使学生在生活中发现和归纳各种各样的数学规律，为下一步学习数学知识打下坚实的基础。所以我们的教师必须反思自己的教育观念，紧紧抓住主导和主体的关系，解决好学生学习积极性的问题。

二、教师要反思教学设计

教学设计是课堂教学的蓝本，是对课堂教学的整体规划和预设，勾勒出了课堂教学活动的效益取向。设计教学方案时，教师对当前的教学内容及其地位（概念的“解构”、思想方法的“析出”、相关知识的联系方式等），学生已有知识经验，教学目的，重点与难点，如何依据学生已有认知水平和知识的逻辑过程设计教学过程，如何突出重点和突破难点，学生在理解概念和思想方法时可能会出现哪些情况以及如何处理这些情况，设计哪些练习以巩固新知识，如何评价学生的学习效果等，都应该有一定的思考和预设。教学设计的反思就是对这些思考和预设是否考虑到了。教学后，要对实际进程和学生的接受程度进行比较和反思，找出成功和不足之处及其原因，从而有效地改进教学。

三、教师要反思教学方法

教师教得好，本质上讲是学生学得好。在实际教学过程中我们的教学方法是否合乎学生实际呢？上课、评卷、答疑解难时，有的教师自以为讲清楚明白了，学生受到了一定的启发，但反思后发现，教师的讲解并没有很好地从学生原有的知识基础出发，从根本上解决学生认识上鸿沟问题。有的教师只是一味的设想按照自己某个固定的程序去解决某一类问题，也许学生当时听明白了，但往往是是而非，并没有真正理解问题的本质。

初中数学教学中，例习题教学是数学教学中重要的组成部分，是概念类教学的延伸和发展。教材中的例习题都是编者精心编制的，具有典型性和启发性，它们不仅是对基础知识的巩固，同时对培养学生智力、掌握数学思想和方法，及培养学生应用数学意识和能力，提高学生的数学素养等都有重要意义。

数学教师研修日志3

小学数学学习评价是对学生的数学学习过程及其结果做出价值判断，其内容包括知识与技能、过程与方法以及情感态度价值观等方面的评价。美国课程理论家斯塔弗尔比姆说：“评价最重要的意图不是为了证明，而是为了改进。”这就是说评价的目的是全面了解学生的学习状况，激励学生的学习热情，促进学生全面发展，使学生保持后续学习的兴趣，进而培养学生“终身学习”的愿望与能力，同时也是教师反思和改进教学的有力手段。

一、评价学生学习的过程

《数学课程标准》指出：对学生数学学习过程的评价，应该考察学生是否积极主动地参与数学学习活动，是否乐意与同伴进行交流、合作，是否具有学习数学的兴趣。因而，在课堂学习的过程中教师应经常利用口头评价，激发学生的学习积极性和创新思维，并有效地促进学生朝着既定的学习目标迈进。如：一位老师让孩子们从不同的角度来说“8”这个数。有的孩子说，明年我8岁;有的孩子说，教室里有8个小组;还有孩子说8+2=10，等等。可是有一个孩子却站起来大声说了一句：“8是16的儿子!”教室里顿时哄堂大笑。按照以前的教育观念，老师一定会认为这个孩子自作聪明，哗众取宠。可是这次老师没有批评他，而是很感兴趣地问他：“为什么8是16的儿子?”这个孩子回答：“因为8是16的一半，所以8是16的儿子。”接着他滔滔不绝地说：“8的儿子是4!4的儿子是2!2的儿子是1!1的儿子是0!”当时老师也忍不住笑了起来，真没有想到，孩子的思维这样特别，他们眼里的数字竟是这么有趣。老师表扬了他，并对他说：“谢谢你，你的发言总是让老师吃惊。”

二、及时评价学生的“双基”

《数学课程标准》中对“双基”目标的阐述是：经历将一些实际问题抽象为数与代数问题的过程，掌握数与代数的基础知识和基本技能，并能解决简单的问题;经历探究物体与图形的形状、大小、位置关系和变换的过程，掌握空间与图形的基础知识和基本技能，并能解决简单的问题;经历提出问题、收集和处理数据、作出决策和预测的过程，掌握统计与概率的基础知识和基本技能，并能解决简单的问题。

三、评价情感态度价值观

情感是指学生的情感体验，让每一个孩子感到学习数学和动脑筋的快乐。态度是指学生对事物的看法，是在学习活动中形成的。价值观是指对人生的基本问题的看法和态度。关注学生的发展，重要的是关注学生情感、态度、价值观的发展。价值观与数学教学有密切的联系。任何一个课程、教学活动都有两个层面，第一是显性的课程，与数学知识有关的;第二是隐性的课程，既数学活动背后渗透的价值观，渗透的教育。下面列举个例子加以说明：1、一堂数学课中，教师提出一个问题：我要为妈妈买一束花作为生日礼物送给她，你们帮我选择一下。在这个例子中，显性课程是计算数学问题，隐性课程即渗透了一种尊敬长辈、孝敬父母的价值观。这个价值观是我们社会、我们民族所提倡的。

四、倡导评价主体多样化

学生、教师、家长是参与评价的三大主体，我们要改变过去单一的由教师评价学生的状况，让学生、家长及与学生有关的其他人员参与到评价过程中，实现评价主体多元化。新课程要实现“以人为本”，教学过程就要体现学生“自主学习、合作探究”为主旋律，不失时机地引导学生自评和互评。对于学习过程中的一些情感体验(如是否喜欢数学、学习数学是否有信心)，学生感觉是最真实的'。所以，学生的自评是很有必要的，也是很有价值的。而数学学习又是一个合作的过程，在小组合作中，学生所表现的各种素质(如是否积极参与、是否有独特的见解)，小组内同学是最有发言权，因此学生的互评也是至关重要的。家长和孩子关系特殊，家长的评价影响孩子的发展。据说一位老师给五年级学生布置了一道作业：假期，如果你们一家人去北京旅游，请制订三种旅游计划，分高、中、低三档，其中火车票、飞机票、宾馆住宿、各景点门票等费用，必须详细列出，最后根据家庭经济收入情况选择一个最佳方案。显然，这样的题目很具有新课程理念，是让学生动手动脑的、与生活联系密切的作业，结果很多学生不知所措，家长抱怨老师作业怪，结果有许多作业都是由学生家长包办。在本案例中，家长如果对学校工作了解、支持，让学生自己动手动脑，亲自体验数学学习的过程，在学习过程中恰当地给予评价，对学生学会学习是终身受益的。由此可见，对学生的评价，学生、老师、家长三者缺一不可。

五、评价方法的合理选择

评价学生数学学习的方法是多样的，每种评价方式都有自己的特点，评价是应结合评价内容与学生学习特点合理进行选择。常用的评价方法有：

1、课堂中自评、组评、师评相结合

这样，通过评价学生知识的掌握、学习态度和学习能力等，使学生获得了成功的体验，增强了自信心，为自主探究习惯的养成奠定了基础，值得借鉴。

2、平时评价与期末评价相结合

学生的情感体验、参与意识、创新意识等素质，需要教师平时仔细观察记录，才能给学生较为公正的评价。有些知识和技能需要学生较为系统地学完一部分内容后才能进行考评，这就需要做到过程评价与结果评价相结合。我的做法是：

3、笔试和面试评价相结合

笔试是常用的评价方法，从笔试中可以看出学生对“双基”的掌握情况，在一定程度上也可以看出学生数学思考和解决问题方面的素质。但笔试的局限性也是显而易见的，在笔试中，学生有些想法、有些创意无法用书面表达，学生的动手实践能力得不到体现，教师也无法从试卷中看出学生的思考过程。面试恰恰可以弥补笔试的缺陷。

4、定性与定量评价相结合

定量评价是目前教师习惯运用的评价方法，定量评价可采用百分制或等级制的方式，如做10道题，做对9道得90分。定性评价可采用等级加评语的方式进行，在评语中应使用鼓励性的语言，客观、公正的全面描述学生的学习状况，充分肯定学生的进步和发展，更多地关注学生已经掌握了什么、获得了哪些进步、具备了什么能力、在哪些方面具有潜能，并帮助学生明确自己的不足和努力方向，使评价结果有利于学生树立学习数学的自信心、提高学习数学的兴趣，促进学生的进一步发展。如对一些题目会做，但是作业却不清楚的同学我在作业本上的评语是：优，如果字迹再清楚一点，你就可以得到一颗星了，希望你继续努力，相信星会属于你。果然在以后的作业中，这位同学的作业真的有了很大的进步。

数学教师研修日志4

我是一名普通的小学数学教师，作为一个教师，首先要爱孩子们，包容孩子们的不足，用爱心和孩子们相处。也许我们工作中也有这样那样的失误，但我会努力去爱我的学生们。我也要让我的学生知道课堂教学是最重要和最有效的。

我现在是教四年级，家长都知道四年级是一个爬坡的年级，但为什么是爬坡的年级各位家长并不十分清楚。这是因为一年级的学生刚入学，什么都不懂，一切都要从头开始。既要教给他知识，又要培养他良好的行为习惯和学习习惯。而四年级的学生则由低年级刚进入到中年级。这一年同学们要掌握的知识就像泛滥的洪水一样蜂涌而至。而这时孩子们的发育却处在缓慢阶段，这也就是为什么四年级的学生成绩普遍偏低的主要原因。造成了孩子学习成绩的下降。相信经过我刚才的解释，大家已经对四年级有了新的认识。培养积极探究习惯，发展求异思维能力。在教学中，阅读者对语言意义、语言情感、语言技巧的感悟，在很大程度上与学生的生活经历、知识积累、认识能力、理解水平有关。为此，在教学中，构建数感的理解、体会，要引导学生仁者见仁，智者见智，大胆，各抒己见。换角，今年新课程全员培训又到了，怎样创新培训模式，才能使民族地区乡村小学教师先教学生做人，后教学生学数学。我认为，学生成长发展，做人是根本，学做人比做学问更重要。大家都晓得陶行知先生吧，他有句话让我很有想法：“什么是教育?一句话，就是要养成良好的学习习惯。教育就是习惯的培养。积千累万，不如养个好习惯”。所以，本学期的数学课堂先从最基本的课堂常规，作业常规培养，让学生养成良好的学习习惯。我认为，学生成长发展，做人是根本，一句话，就是要养成良好的学习习惯。教育就是习惯的培养。积千累万，不如有个好习惯。

上课时注意新课导入新颖。“兴趣是最好的老师”。在教学中，我十分注重培养和激发学生的学习兴趣。譬如，在导入新课，让学生一上课就能置身于一种轻松和谐的环境氛围中，而又不知不觉地学数学，让学生明白我们的数学来源于我们的生活，我们的生活处处有数学。我们要根据不同的课型，设计不同的导入方式。也可用讲述故事的方式导入，采用激发兴趣、设计悬念……引发设计，比起简单的讲述更能激发学生的灵性，开启学生学习之门。让他们主动去学，从而提高教学效果。

虽然在工作中我们取得了一些成绩，但是这离我们所追求的目标还有很长的路要走。集体备课、研修活动培养了教师理解和把握教材的能力，唤醒了教师推进新课程的意识，从而能更好的为学生提供服务。

数学教师研修日志5

作为一名教师而言，参加继续教育学习是教师的一部分，就这段时间的学习而言我认为中小学教师继续教育是教师教育的重要组成部分，是提高全体在职中小学教师整体素质和促进教师专业化的有效途径，也是全面实施素质教育的关键。学习期间，在与实际相结合，不断的实践，取得了非常大的进步。现将一些学习体会做个小结。

一、通过对继续教育的学习，我首先是更新了两个重要的观念：其一，对中学教师来说，研究是学习、反思、成长、发展的同义词，与专业人员的研究具有质的区别。它是“以解决问题为目标的诊断性研究及实践者对自身实践情境和经验所做的多视角、多层次的分析和反省。”其二，我们这些综合科从现在的教育角度上讲不是一门主科，但也是必不可少的学科。教师对此的定位非常迷惑。但通过学习，从“过去的我”与“现在的我”的对话交流，是努力摆脱“已成的我”，为不断获得新生的过程。努力研究自己，其目的就是为了提高自己、发展自己、更新自己。

教师是学生成长的守护人。他将教师角色定位于学习者、研究者、实践者。教师首先是学习者，不仅要善于向实践学习，向理论学习，而且要向学生学习。教师是研究者，带领学生主动积极参与科研课题的研究。教师是实践者，实践的内涵是“变革”。

二、教育无小事。一个细节可能会影响一个孩子的一生。一个教师最可贵的品质在于他能从日复一日的教学生涯中领悟和体会到教育的真谛，开掘出散发着新鲜芳香、体现着高尚情操的教育细节。学生是具有极大可塑性的个体，是具有自立发展能力充满创造力的生命体。概括地说，“教育的真谛在于启发自觉，在于给心灵以向真、善、美方向发展的引力和空间。

三、就人格而言，无论在任何时代、任何地域、任何学段，师生之间都应该是天然平等的。教师和学生不但在人格上、感情上是平等的朋友，而且也是在求知识的道路上共同探索前进的平等的志同道合者。”

在教育中，教师要用自己的行动去感染学生，要用自己的言语去打动学生，把自己对人或事的真情实感流露出来，以此使师生间产生心灵的共鸣。学生只有感受到教师的善良和真诚爱心，才乐于听从老师的教诲。正所谓“亲其师，信其道”，教师要抓住机会，适时地把自己的喜、怒、哀、乐表现给学生，与学生通过交流达到心与心的沟通。教师的语言要有魅力，要富有人情味、趣味，同时又要富有理性。这样的语言才能让学生愿意接受，达到教育的目的。暖人话语，滋润心田。温暖的的话语，可以使学生深深感到教师真诚的关爱，从而拉近师生的距离。教师对学生还要有一种充满责任感和理智感的爱，这种爱就是严格要求，严而有度，更要严而有理。

除了更新自己的教育教学理念之外，我们还需要结合个人情况及教学环境和特色来很好的贯彻和应用它们。这个过程也是一个自我发现和自我完善的过程，除了需要不断客观的看待“过去的我”，我们更需要一份持久的热情，一份对教育、对学生、对社会的神圣信仰与追求！

在学习研修的过程中，我坚持每天进行网上学习，认真观看各个专家的视频录象，通过学习，解决了我在实际教学中遇到的很多疑难问题，使自己在师德修养、教育理念、教学方法、等各方面有了很大的提升,驾驭课堂、把握教材、交流沟通、教学设计、班级管理、教学反思的技能也有了很大的提高,同时更新了教育理论，丰富了教学经验,同时也结识了许多优秀的教师，开阔了视野，充实了自己。虽然能够学习的时间必须得从一点一滴的积累，这样也更加珍惜这次学习机会。我通过课程视频聆听了专家的专题讲座;通过课程文本加深了对专题的理解; 通过课程作业反思了以往和展望即将启动的教学改革;通过网上探讨寻找到了思想的沉淀和共鸣。

学习的目的就是要有实效。我根据区、学校制定的学习计划，几乎每天都安排了一定的学习时间和内容，把学习、作业、交流、讨论互相穿插，保证足够的时间与空间，获取最大的学习效益。将近一个月里我用课余时间和双休日完成了多项选修课程的学习，在网上向全国各地的教育专

家、名师学习，在学习中，我还做了大量的学习笔记，注重突出重点，突破难点，能够根据网上提供的一些案例发表自己的见解，探索更有效的方式与途径。每次学习之后，积极独立高质量地完成了网上作业，达到了预期的学习效果。

学习的过程是一次知识积累与运用、创造的过程，因此要会学、善用。继续教育学习课程里有丰富的知识讲解，我每次看后，总要有一个思考，即如何将这些优秀的、先进的教育教学经验带进自己的课堂，有针对性的运用到自己的教育教学实践中，从而收到事半功倍的效果，缩短同发达地区学校教学上的差距。通过实践对理论、经验的检验，寻找这些方式方法上的不同点、相同点与衔接点，完善自己的课堂教学方法，提升自身的课堂教学艺术。我刻苦钻研以求更大程度的吸收这些知识，结合教材所需，将一些抽象的知识内容具体化、形象化，现实化，让自己不断进步，争取做一个称职的教师。

通过这个月的学习，我受益匪浅。作为一名年轻的教师，听课是提高自身能力的一种重要途径。没有进行这个月的学习之前，一直对听课问题存在一些这样的误区，简单说一下这三个方面

（1）听课缺乏计划。有时高兴听才去听，随心所欲，其实，听课教师应该结合自己的实际情况安排好自己的听课计划。

（2）没有调整好听课心态。我以前听课的时候，就是觉得授课教师讲得挺不好的。其实不应该这样，应该抱着学习的态度去听课。

（3）听课不能做到跨学科去听。跨学科听课是新课程提出的要求。新课程的一个新的特点就是打破学科的界限，注重本学科与其他学科的联系，利用其他学科的知识解决本学科的问题。掌握丰富的知识，就能够融会贯通。

还有就是关于评课的问题，以前对于这方面的认识也是比较片面的，没有深刻的认识。自从听了《课堂教学诊断》之后，认识也进一步深化了。我也认识到了自身存在的一些问题：思想上没有重视评课，认识上有偏颇。当时，我就认为，听课就是找别人的缺点。评课时听课教师或提出教学方法不当、板书不明晰、提问方式有待提高等笼统的意见，或抓住一个发音、一句话的失误大做文章，把教师的课堂教学说得一无是处。这样的评课，不但不利于教师扬长避短，改进课堂教学，而且会使他们产生谨小慎微、不求有功但求无过的消极情绪。对于评课，要进行充分的重视。评课是促进教师教学能力提高和引导课堂教学改革方向的重要手段，是教师之间进行交流的平台，不论是对于听课教师还是对于被听课教师来说都有着重要的意义。

⑵ 生物信息学与生态信息学有什么不同

生物信息学（Bioinformatics）：
是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。
目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理猜改和显示）及利用（计算、模拟）。

生态信息学或者信息生态学(Ecological Informatics)：
是以现代系统理论、方法和现代计算机技术来分析、处理整日趋膨胀的试验和观测的生态学信息，寻求生态学系统整体水平的规律。专家们认为，现今世界科学研究的发展趋势的应该是强调整合和系统的整体论，而强调解析的还原论的结果通常是导致科学家对越来越小局部和的片断的越来越深的了解。对于象生态系统这样的复杂系统而言，仅仅了解系统的内部的局部环节远远不足以解释系统的行为，因为系统各部分（子系统）之间的相互作用在解释系统行为方面同等重要。专家们提出如下信息生态学优先研究领域。

1．生态学数据采集技术的规范化及数据库的系统化
在生态学数据的采集方法、技术、手段、及数据精度等方面，应尽量实现规范化和标准化，尽可能利 用新的数据传感技术（如近红外技 术），使之尽可能符合国际、国家。或者行业的标准，为后续的信息分析和处理打下良好的基础，为信息的交流传播和共享创造条件。鉴于数据生态学数据的形式、时空范围、获取背景等诸多方面的多样化，有必要对现有的生态学数据进 行系统化的整编、改造，使之能够 互相补充，互相印证。同时，有必要就上述问题展开方法和技术方面的研究。
2．生态系统信息分析与模型化以不同方法手段对生态学数据进行分析和处理，从中导出有关生态学规律
发展各种不同类型、不同尺度、不同层次的生态系统模型，通过对系统的模拟分析，从生态学数据中提取有关生态系统的行为和规律方面的信息。主要包括如下方面：①．生物群落的综合信息分析理行早论。发展包括环境、空间因素、生物要素在内的群落学多元统计分析方法将是信息生态学在群落分析方穗带判面的重要的潜在突破曰。②．基于过程的植物个体（包括农作物、森林树木）生长发育动态模拟模型。模拟不同气候、土壤条件下，植物个体各部分的生长。发育以及净第一性生产力、产量。材积形成的过程。③．森林群落结构动态模型。建立适合于我国特殊情况的（灾害频繁、人为活动干扰强度大等）森林群落物种演替动态模拟模型。④．空间耦合动态模拟模型理论、空间模拟软件系统。很有必要建立一个空间异质生态系统模拟的计算机环境，专门用于各种不同的空间异质生态系统的模拟模 型的建立。⑤．空间异质生态系统模拟模型。针对景观尺度和区域尺度的生态学问题，建立生态系统结构和功能耦合、空间格点耦合的双重耦合生态系统模拟模型。⑹．不同尺度生态系统模拟模型的尺度转换。
3．生态系统管理的信息化咨询与决策
结合理论模型和生态系统管理方面的定性的和定量的专家经验性知识，建立生态系统管理咨询与决策系统。关键问题包括：专家经验和知识的规范化和知识库建立。理论模型与专家经验的结合。研究有关的方法和技术，正确客观地处理理论模型结果和专家经验知识之间的矛盾。
尽管处理的科学问题不同、时空尺度不同，但生物信息学和信息生态学所用的信息分析工具却有许多是相同的或相近的。研究和发 展一些通用的信息工具是共同的需要。

生物信息学和信息生态学的研究需要发展有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件和数据库以及若干数据库工具，包括互联网络上的远程通讯工具，使之能容易地处理日益增长的物理图、遗传图和序列信息、地理信息。改进现有的理论分析方法，如统计方法，隐含马尔科夫过程方法，非线性动力系统方法，特别是混浊和分维方法，神经网络方法，复杂性分析方法，密码学方法，多序列比较方法等；要研究系统自组织问题、熵或其它信息的测度问题，创建一切适用于基因组信息和信息生态学分析的新方法、新技术，包括引人复杂系统分析技术、信息系统分析技术等，例如，发展离散数学和组合数学相结合的方法；发展统计语言学和代数语言学相结合的方法；发展研究基因组完整信息结构和信 息网络的研究方法等。如近红外光谱技术、计算计视觉技术、图像和图形的识别技术的研究，也是非常重要的。这一切是我国生物信息学和信息生态学研究取得突破的技术保障。

⑶ 生物信息学

一, 生物信息学发展简介

生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就

必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结

构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物

成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),

在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们

仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.

1944年Chargaff发现了着名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧

定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin

用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和Francis

Crick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形

成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基

对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的

遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.

DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大

肠杆菌(E.coli)中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接

成DNA.DNA的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验

方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递

的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心

法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起

到了极其重要的指导作用.

经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码

得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程

的技术基础.

正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息

学的出现也就成了一种必然.

2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.

由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每

天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一

个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发

现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域

的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA

序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,

分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.

生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信

息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核

苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在

发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的

功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根

据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研

究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗

传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研

究的前沿.

二, 生物信息学的主要研究方向

生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些

主要的研究重点.

1,序列比对(Sequence Alignment)

序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似

性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:

从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.

在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图

存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列

比较两个或多个序列的相似性

在数据库中搜索相关序列和子序列

寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式

找出蛋白质和DNA序列中的信息成分

序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前

两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权

和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个

序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海

量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算

法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,着名的

BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.

2, 蛋白质结构比对和预测

基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.

蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般

相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),

蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸

的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.

研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找docking

drugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.

直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构

在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.

蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应

(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.

从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同

源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用

于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较

进化族中不同的蛋白质结构.

然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.

3, 基因识别,非编码区分析研究.

基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组

序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢

弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序

列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码

区DNA序列目前没有一般性的指导方法.

在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已

完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序

列是难以想象的.

侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔

可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden

Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.

4, 分子进化和比较基因组学

分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进

化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相

关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似

性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.

早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化

的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角

度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:

Orthologous: 不同种族,相同功能的基因

Paralogous: 相同种族,不同功能的基因

Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.

这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白

质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统

的聚类方法(如UPGMA)来实现.

5, 序列重叠群(Contigs)装配

根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,

如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列

全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直

至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个

NP-完全问题.

6, 遗传密码的起源

通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上

一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.

不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说

来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源

和检验上述理论的真伪提供了新的素材.

7, 基于结构的药物设计

人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,

相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物

治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要

的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础

上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一

领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.

8, 其他

如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,

逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的

学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组

学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.

从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对

与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认

识.

三, 生物信息学与机器学习

生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.

常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问

题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完

备的生命组织理论.

西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作

时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采

用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"

模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.

机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能

[5].

机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,

而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花

费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,

快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因

而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.

机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是

统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推

理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马

尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和

探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般

的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析

(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(Locally

Linear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可

看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于

microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数

据库中获得相应的现象解释.

机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多

假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息

学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻

找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络

和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.

四, 生物信息学的数学问题

生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息

学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型

(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质

空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓

扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理

论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.

但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学

和度量空间为例来说明.

1, 统计学的悖论

数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显着的悖

论莫过于均值了,如图1:

图1 两组同心圆的数据集

图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也

就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多

的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法

和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于

对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.

2, 度量空间的假设

在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举

例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分

值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.

那么,是否这种前提假设具有普适性呢

我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,

,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个

向量的度量可定义为:

(1)

依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息

学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.

然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考

虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的

度量公式可由下式给出:

(2)

上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足

(3)

时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线

性相关性,我们正在研究这个问题.

五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难

生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却

一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的

巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来

改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov

复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介

绍.

支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计

学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则

采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性

质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函

数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核

函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选

择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中

又一个大气泡.

Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习

的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov

复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只

适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参

数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.

BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的

惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近

年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验

的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索

的空间.

六, 讨论与总结

人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平

上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互

关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这

些问题做出探讨和思索.

启发式方法:

Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优

的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得

到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的

困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能

达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,

要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,

要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工

智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.

问题规模不同的处理:

Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数

据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这

好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法

一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同

样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据

挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用

动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.

乐观中的隐扰

生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因

组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在

的隐扰呢

不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出

十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相

同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成

果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,

这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的

本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不

能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现

实.

反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从

结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所

有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来

自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人

工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的

功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我

们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐

观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.

综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,

是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为

各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方

面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全

明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正

的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从

数学上的新思路来获得本质性的动力.

毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,

这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列

以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.

（来源 ------[InfoBio.org | 生物信息学研讨组]）http://www.infobio.org
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。

目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？

生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。

生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学

姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。
原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。

⑷ 信息不是守恒的那信息守恒定律是怎么回事

2004年7月21日，在爱尔兰都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上，英国传奇科学家斯蒂芬·霍金教授宣布了他对宇宙黑洞的最新研究结果，霍金 信息守恒定律的态度来了个180度转弯，表示自己原来的观点错了，信息应该守恒：黑洞并非如他和其他大多数物理学家以前认为的那样，对其周遭的一切“完全吞食”，事实上被吸入黑洞深处的物质的某些信息实际上可能会在某个时候释放出来：信息守恒。 原因是先前把黑洞想得太理想化了，把黑洞热辐射也想得太理想化了。不过，霍金一直没有给出严格的证明来支持自己的新观点。索恩表示此事不能由霍金一个人说了算，他仍坚持信息不守恒的看法。普瑞斯基则表示没有听懂霍金的演讲，不明白自己为什么赢了。目前，这一牵扯到量子论基础的敏感问题还远未解决。 黑洞不是一颗死亡了的星体,它具有丰富的内涵。黑洞的霍金辐射理论表明,黑洞不仅具有一般的力学性质,而且具有量子性质和热性质。如果黑洞的辐射谱为严格的黑体谱,则黑洞辐射过程中信息丢失。Parikh和Wilczek认为,黑洞的霍金辐射的确可以看成是一种量子效应,但辐射粒子贯穿的势垒不是预先存在的,而是由出射粒子自身产生的。他们的研究结果支持信息守恒。 黑洞理论的研究已经超出了黑洞本身，它不仅通过信息疑难触及了量子论的重要基石——幺正性，而且掀开了探讨时间性质的新篇章。 黑洞内部有一个奇点，那是时间终结的地方。大爆炸宇宙有一个初始奇点，那是时间开始的地方。彭若斯和霍金曾经证明过一个“奇性定理”，该定理表明，任何一个真实的时空都一定存在奇点，即一定存在时间有开始或终结的过程。时间有没有开始和结束，原本是哲学家和神学家议论的话题，现在经过对黑洞和宇宙的研究，这一话题被纳入了物理学的领域。 宇宙学家相信，太空中有许多类型的黑洞，从质量相当于一座山的小黑洞，到位于星系中央的超级黑洞，不一而足。科学家过去认为，从巨大的星体到星际尘埃等，一旦掉进去，就再不能逃出，就连光也不能“幸免于难”。而霍金教授关于黑洞的最新研究有可能打破这一结论。经过长时间的研究，他发现，一些被黑洞吞没的物质随着时间的推移，慢慢地从黑洞中“流淌”出来。 霍金关于黑洞的这一新理论解决了关于黑洞信息的一个似是而非的观点，他的剑桥大学的同行都为此兴奋不已。过去，黑洞一直被认为是一种纯粹的破坏力量，而现在的最新研究表明，黑洞在星系形成过程中可能扮演了重要角色。 [编辑本段]自认“黑洞悖论”错误 1976年，霍金称自己通过计算得出结论，他认为黑洞在形成过程中，其质量 霍金辐射减少的同时还不断在以能量的形式向外界发出辐射。这就是着名的“霍金辐射”理论。但是，理论中提到的黑洞辐射中并不包括黑洞内部物质的任何信息，一旦这个黑洞浓缩并蒸发消失后，其中的所有信息就都随之消失了。这便是所谓的“黑洞悖论”。 这种说法与量子力学的相关理论出现相互矛盾之处。因为现代量子物理学认定这种物质信息是永远不会完全消失的。近30年来，霍金试图以各种推测来解释这一自相矛盾的观点。霍金曾表示，黑洞中量子运动是一种特殊情况，由于黑洞中的引力非常强烈，量子力学在此时已经不再适用了。但是霍金的这种说法并没有得到科学界众多持怀疑态度学者的信服。 如今，霍金终于给了这个当年自相矛盾观点一个更具有说服力的答案。霍金称 量子物理学，黑洞从来都不会完全关闭自身，他们在一段漫长的时间里逐步向外界辐射出越来越多的热量，随后黑洞将最终开放自己并释放出其中包含的物质信息。 新成果令人振奋 尽管这一重大研究成果还没有公开以论文的形式发表，已经在学术界引起了轩然大波。霍金在剑桥大学的同事、着名的物理理论学家马尔科姆·佩里博士表示，“霍金在这次研讨会上提出的观点也许是一种可行的解决方案。但是具体是否能得到最终认可，我看还需要由大家说了算。”但他认为，霍金最新的研究成果将可以和30年前发表的“霍金辐射”相媲美。 另一位物理学家科特·卡特勒在接受《新科学家》杂志的访问时说：“霍金发出了一个信息，他似乎在说‘我已经解决了黑洞理论中的矛盾之处，我想就此发表一些新的看法’。但是我们作为该信息的接受者，预先却并没有看到任何有关的书面阐述。作为对霍金本人的尊重，根据他的名誉，我只能暂且先接受这种说法。”科学家们都期待着明天的学术会议上，霍金教授对他全新成果的完整阐释。 新理论有待证实 对于霍金教授抛出的黑洞新论，本报记者采访了我国黑洞研究专家，北京师范大学的赵峥教授。赵教授说，目前霍金关于黑洞的最新研究成果只有媒体消息，学术论文还没有发表，所以这一新的理论还有待证实。专家指出，上世纪70年代，霍金提出的“黑洞热辐射”理论是20世纪最杰出的理论物理成就之一，但当时这一理论的一些观点受到了量子物理学者的质疑，科学家们认为被黑洞“吞掉”的物质的信息最终将会随黑洞一起消失，在量子物理的角度上是无法解释的。为此，30年来学术界一直存在着争论，此次霍金提出的新观点―――黑洞在某一时间，将会把它吞掉的信息释放出来，从表面上看弥补了他以前理论的缺陷，但是这也不足以肯定这一理论就是正确的。赵教授解释，物质所包含的信息并不像质量或能量一样具有守恒的性质，因此霍金此前的信息消失理论并不是完全无法接受的。 从20世纪60年代到80年代，黑洞研究取得了重大进展。最初人们认为黑洞是一颗死亡了的星体，什么东西都可以掉进去，但任何东西都跑不出来。1974年霍金证明黑洞有温度、有辐射。霍金辐射的发现使黑洞和霍金本人都变得家喻户晓。 20世纪80年代以后，黑洞研究的重点逐渐从温度转向信息佯谬。人们早已知道，黑洞外部观测者会失去形成黑洞以及后来落入黑洞的物质的几乎全部信息，这就是“ 无毛定理 ”。所谓“毛”是指“信息”。黑洞只剩下 总质量、总电荷和总角动量3 根“毛”可以被外界探知。人们最初认为，虽然外部观测者不能探知黑洞内部物质的信息，但这些信息并没有从宇宙中消失，只不过隐藏在了黑洞的内部。霍金辐射发现之后，人们知道黑洞中的物质最后将全部转化为热辐射，而热辐射几乎不带出任何信息。这样，形成和落入黑洞的物质的信息将从宇宙中消失，信息不再守恒，不仅重子数守恒、轻子数守恒等定律不再成立，量子论的幺正性也将受到破坏。面对如此严重的理论困难，物理学家展开了激烈的争论。理论物理学家大都相信信息守恒，坚信幺正性这一量子论的基石不会被破坏。总之，信息应该守恒。以霍金和索恩为代表的相对论专家则认为信息不一定守恒，幺正性完全有可能被破坏。为此，霍金和索恩与坚信信息守恒的普瑞斯基打赌。 "这种理论从诞生之初就遇到了麻烦:它同很多科学家坚持的"信息守恒定律"互为矛盾.这一度被人们称为"黑洞悖论". 如同19世纪的科学家断定了能量守恒定律一样,20世纪的许多科学家提出了信息守恒一说——假如这个说法成立,那么"信息守恒定律"无疑将成为科学界最为重要的定律,也许比物质,能量守恒定律的意义更为深远.霍金的黑洞理论引起的激烈争执就是"信息"在黑洞中是否能够保存,守恒." [编辑本段]信息论第一定律： 信息守恒定律 DENG'S信息守恒基本方程序 (邓宇等，2005年，《中华新医学》杂志发表） NQ=Nu+Nw dNu=dNq-dNw 信息守恒与转换定律（基本信息方程序）的定义1： 总的流进系统的信息必等于总的从系统中流出的信息，加上系统内部信息的变化；信息能够转换，从一种状态转变成另一种状态；信息可以创造，可以失存。用公式表示为 NQ= NW +ΔNU 象邓宇们新提出的“信息守恒定律基本方程序[10]”与 “信息守恒：N=∑ni”这个概念的定义（定律的定义）2： 信息守恒定律是指“系统中储存信息的增加等于进入系统的信息减去离开系统的信息” ΔNU= NQ-NW 系统中储存信息的变化=进入系统的信息-离开系统的信息 =新创造的信息-失去(‘消失’离开)的信息 由“系统中信息的变化＝进入系统的信息-离开系统的信息”而变换为“（信息）可以创造，可以失存”的‘信息守恒概念’的发生定义： 系统中信息的变化等于进入系统的新创造的信息减去系统失去（离开、失存、消失、消灭）的信息。是信息转换守恒定律特有属性，本质内涵的：“信息可以创造，可以失存”的原创表达公式： 系统中储存信息的变化=新创造的信息－失存的信息 ΔNU =Ncre－Nlos 信息守恒定律（Law of Conservation of Information）或总状态守恒，公式： N=∑ni or Ω=∑ωi I=∑Ii 引申出“熵守恒”：S=∑Si 广义信息守恒等。 [编辑本段]信息定义（新） 1.信息是事物属性标识的集合——信息的新定义DY,“属性+种差”的标准逻辑DY。 Deng's改造（创造）的新信息定义 2.逆Shannon信息定义：信息是确定性的增加； 3.Wiener信息定义的逆：信息就是信息，信息是物质、能量、信息的标示。 邓宇们提出的”信息”概念定义 “信息是事物及其属性标识的集合”的信息实质定义。 香农信息定义逆：将着名的否定式的维纳和香农的“信息定义”换成“肯定式”成为香农信息定义逆1——香农信息定义的逆定义1： 信息是确定性的增加 。 或香农信息逆定义2： 信息是确认肯定性（确定性）的东西。或 信息是肯定性的确认。 对应公式 Ir=-logPi+1 或 Ir‘=log((N-ni)/N)＝log(nq/N)＝logPq 即仙农信息，由形式上的负熵——不确定度，变换成形式上的正熵补——确定度。见原否定式的Shannon信息定义：信息是消除随机不定性的东西。公式 I=-logPi=-log((ni)/N) =-(logni-logN)=logN-log ni =-log((N-nq)/N)=1-1- logPi=1-(1+ logPi)=(1- logPi) –1 维纳信息定义逆：信息是物质、能量、信息的logo（标示，表示、表号——表现符号、信号、标号,表征、标识）。或“信息是与物质、能量、信息及属性相伴随的标识（logo，标示）”；或“信息就是信息，是物质、能量、信息的标识（表征、……）”。 钟义信定义的小缩： 信息是事物变化状态的方式 。

⑸ 简述生物信息学的含义，并说明其主要研究内容和主要应用有哪些

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。
生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

⑹ 信息科学技术的核心是什么

信息科学技术是适应信息社会的发展需要而迅速发展起来的新兴科学技术。它的任务就是研究信息的性质、信息的取得、信息的传输、检测、存储、处理和控制的基本原理和方法，为人类在信息的海洋中查找所需要的信息时提供理论和技术上的帮助。而它的理论基础则是从通信科学发展起来的信息论。即研究信息量、编码和通信的科学技术。现代信息技术是以微电子技术为基础，把计算机技术和通信技术结合起来，收集、处理、存储和传播语言、文字、图像和数字等信息的一门新技术。在全球信息化的进程中，新的信息技术必将得到广泛的应用和发展。

信息科学技术的核心是信息学。信息学是科学知识中一个飞速发展的具有战略意义的领域。它是人类文明向信息社会形成阶段过渡时期形成的新的学科群。信息学从研究信息加工方法和手段的技术性学科演变成研究自然界和社会中信息过程规律的基础科学。目前，信息学发展速度最快的四个基本方面是理论信息学、技术信息学、社会信息学和生物信息学。理论信息学是信息学的基础，它主要研究信息和信息过程。技术信息学研究实现信息过程及其自动化的技术手段，即采用电子计算机技术和通讯手段进行信息搜集、存储、加工和传递的技术手段。社会信息学研究社会信息资源形成的一般特性和规律。生物信息学研究动植物肌体中信息过程的共同规律和特征。另外，还有矿物信息学、应用信息学等等。总之，信息学是研究以计算机技术和通信手段实现信息过程自动化方法的技术学科，从自然界或人类社会的不同领域研究信息和信息过程，就可以形成不同领域的信息学。

信息技术应包括建立信息资源的技术，信息处理的技术和信息传递的技术。如计算机技术、光纤技术、复制技术、声像技术、光盘技术等都是信息技术的重要组成部分。