霍穎異，徐 程，吳 敏，陳 銘*

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

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

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

1 綜合實驗的設(shè)計思路和特色

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

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

2 實驗內(nèi)容

2.1 序列下載

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

2.2 宏基因組注釋與分析

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

2.3 序列比對與系統(tǒng)發(fā)育分析

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

2.4 蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)分析

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

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

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

2.6 蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)模擬與分析

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

2.7 酶與底物分子對接

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

3 實施方案

基于科研實際科學(xué)問題，建立一套針對宏基因組、基因和蛋白質(zhì)分析的生物信息學(xué)綜合實驗。本文中實施方案以16學(xué)時為例闡述(見圖1)。在實際教學(xué)實踐中，根據(jù)學(xué)情和教學(xué)安排不同，可做具體調(diào)整。例如，針對生物學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱的學(xué)生或?qū)W時數(shù)較少的課程，可以安排學(xué)生只開展教師設(shè)計完善的實驗，而不開展自主實驗設(shè)計，使學(xué)生掌握生物信息學(xué)的基本理論知識和技術(shù)方法；針對具備完善生物化學(xué)和分子生物學(xué)等學(xué)科知識背景的生物專業(yè)相關(guān)學(xué)生，可以增加學(xué)時數(shù)，拓展數(shù)據(jù)庫利用、高通量測序與分析、組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)等相關(guān)內(nèi)容，進一步提高學(xué)生的科研實踐能力和綜合創(chuàng)新能力。

圖1 生物信息學(xué)綜合實驗教學(xué)實施方案Fig.1 Implementation scheme of comprehensive practice of bioinformatics

3.1 實驗理論學(xué)習(xí)(4學(xué)時)

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

3.2 綜合實驗開展(8學(xué)時)

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

3.3 實驗總結(jié)討論(4學(xué)時)

采取實驗總結(jié)交流會的形式，學(xué)生總結(jié)并匯報實驗結(jié)果(見圖2)，教師組織學(xué)生開展討論交流。學(xué)生分享經(jīng)驗教訓(xùn)，鍛煉表達和答辯能力；學(xué)生之間相互討論學(xué)習(xí)，拓寬思路；師生共同解決實驗過程和實驗結(jié)果解析的疑問，使學(xué)生進一步鞏固理論知識和實驗技能。

3.4 研究報告

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

3.5 考核評價方式

課程考核評價不僅僅考慮實驗結(jié)果，而是采取多元化的過程考核評價方法[23]，考核內(nèi)容包括對實驗方案設(shè)計、實驗過程表現(xiàn)、實驗內(nèi)容掌握、總結(jié)討論表現(xiàn)、研究報告質(zhì)量的多方面評價(見表1)。該評價體系的建立，有助于提升和評價學(xué)生實驗態(tài)度和興趣、專業(yè)知識基礎(chǔ)、實驗設(shè)計能力、實驗操作能力、表達展示能力、分析解決問題能力等多方面綜合素質(zhì)。

表1 綜合實驗考核評價體系Table 1 Comprehensive practice assessment system

4 結(jié) 語

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

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