时间：2023-09-10 14:40:23
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关键词：计算机应用；中文信息处理；生物信息学；文本挖掘；信息抽取；机器学习
中图分类号：TP391 文献标识码：A
1 引言
当前，生物医学领域的研究正在飞速发展，大量的生物医学知识以非结构化的形式存在于各种形式的文本文件中。国际上生物医学领域的权威数据库MEDLINE(Medical Literature Analysis and Retrieval System Online)的文献总数目前已达到1600万篇，近年来年均发表文献超过60万篇。如何才能有效地利用这些文本中所蕴含的生物医学知识无疑对分析海量的生物医学数据是非常重要的。常用方法是通过关键词在MEDUNE中或者互联网上进行检索，但是这只能从大量文档集合中找到与用户需求相关的文件列表，而不能从文本中直接获取用户感兴趣的事实信息。因此，提供从大规模生物医学文献中自动获取相关知识的有效工具是一项迫在眉睫的任务。
文本挖掘技术在文本知识自动获取中起到了重要作用。文本挖掘通常包括信息检索、信息抽取、数据挖掘三个步骤。其中信息检索(Information Retrieval，IR)用于识别相关文本，信息抽取(Information Extraction，IE)用于识别实体、关系、事件等信息，数据挖掘(Data Mining，DM)则从结构化信息中识别出相互间的关联。生物医学文本挖掘的研究重点主要由信息抽取和数据挖掘两方面的研究组成。具体来说，包括生物医学领域命名实体识别、同义词和缩写词识别、关系抽取、利用推理进行关系抽取的假设生成、文本分类以及上述工作的集成框架等。该领域研究的主要方法是通用的机器学习方法、领域知识、面向任务的前处理和后处理技术的相互结合。
文本挖掘在生物医学领域中的应用，可以提高生物医学信息建设和管理的效率。生物医学数据库的建设是最早推动生物医学文本挖掘的动力。通过信息抽取技术可以建设以疾病诊断、药物设计为目的的专用蛋白质作用关系数据库。例如建设特定疾病如乳腺癌、老年痴呆症的蛋白质作用关系相关数据库。通过数据库描述的蛋白质作用网络，将极大地有利于疾病诊断、药物设计，促进相关生物医学研究的进展。近年来文本挖掘技术在生物医学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白质及其相互作用的关系，进而对大型生物医学数据库进行自动注释。例如：现有研究成果已经可以对蛋白质数据库加注功能关键词，并利用这项功能发现大分子问的相互作用关系。使用标准词汇对实验数据统一标注，架起了生物医学文献与生物医学实验数据的桥梁。借助生物医学文本挖掘技术进行数据标注的方法，广泛应用在功能基因组学数据上。经过人手工核对，正确的标注信息将赋予实验数据，有效的文献信息也将作为标注依据链接到实验数据。
生物医学文本挖掘的更大意义在于可以通过对文本分析研究帮助人们发现在文本中隐含的知识，从文献中挖掘出来实验假设和实验建议，以便生物学家验证得到新的科学发现，从而提高人们对生物医学现象的认识。例如，运用分子生物学文献的信息抽取技术来分析海量的生物医学数据，可以帮助分子生物医学专业人员理解分子生物学实验数据，研究分析实验结果。
生物医学文本挖掘是生物信息学研究的分支之一，是生物学研究中不可缺少的环节，它汇集着具有不同专业背景研究者的共同努力，推动和促进了生物医学的发展，对实现疾病的辅助诊断、预防和治疗，新药的辅助发现等起到了重要的作用，为人类对生命的探索做出了重要贡献。生物医学为文本挖掘技术提供了大量的验证数据，对文本挖掘技术起到了反推动作用。这是一种跨学科性研究，涉及到自然语言处理、机器学习、生物信息学等方面的技术，非常具有挑战性。目前，该研究领域吸引了来自计算语言学、生物信息学、机器学习等方面研究者的广泛关注，本文侧重介绍生物医学命名实体识别、缩写词和同义词识别、生物医学实体关系抽取、建立相关资源以及技术评测等。
2 命名实体识别
生物医学文本挖掘的基本任务之一是生物医学命名实体识别(Biomedical Named：Entity Recognition，Biomedical NER)，其目的是从生物医学文本集合中识别出指定类型的名称，如蛋白质、基因、核糖核酸、脱氧核糖核酸等。这是进一步抽取关系和其他潜在信息的关键步骤。
生物医学领域的命名实体具有如下特点：新的命名实体不断出现，目前并不存在一个完整的包含各种类型的生物医学领域命名实体的词典，所以简单的文本匹配算法已经失去了作用；很多生物医学命名实体都是多词短语，有些有前置修饰语，例如：activated B cell lines，有些名称很长，例如：47kDa steroI regulatory element binding factor，这些特点给确定命名实体的边界带来了很大的困难；相同的词或者短语可以表示不同类别的生物医学命名实体，要依据上下文才能推断出来，例如：IL－2既表示蛋白质名称，又表示DNA名称；很多生物医学命名实体拥有多个不同的书写形式，例如：N－acetyl－cysreine，N－acetylcysteine，NAcetylCysteine等表示同一命名实体；很多生物医学命名实体是用“and”或者“or”连接的并列结构，它们共享同一个中心名词，例如：91 and 84 kDa proteins，这样的命名实体也很难正确识别；生物医学命名实体还存在着嵌套现象，例如：＜PROTEIN＞＜DNA>kappa 3＜/DNA＞binding factor＜/PROTEIN＞，因此还要解决候选命名实体的重叠问题；缩写词占有较高的比例，例如：IFN，TPA等等。很多缩写词的形成是没有规律可言的，并且缩写词还具有高度的歧义性，一般情况下，扩展形式比缩写词形式有更多的证据确定它的类别，缩写词形式和它的扩展形式相比更难分类。总之缩写词的识别很大程度上依赖于上下文，而不能依赖于现存的生物词典。因此，生物医学命名实体识别是富有挑战性的一项研究。
目前，生物医学命名实体识别的方法分为以下 三类：基于启发式规则的方法，基于字典的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法需要耗费大量人力建立识别规则库，而基于字典的方法存在着名称冲突和覆盖率受限的不足。目前研究的重点主要是基于机器学习的方法。
机器学习方法是从样例数据集合中统计出相关特征和参数，以此建立识别模型。目前已经有很多机器学习方法应用到生物医学命名实体识别当中，如贝叶斯模型、隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)、条件随机场(CRFs)、最大熵(ME)等。基于机器学习的方法依赖于大量的标注语料，因此所面临的问题是如何获得廉价的大量训练数据。
支持向量机方法是一种比较有效的学习方法，已经成功应用到自然语言处理的多项任务中。Ka－zama等应用支持向量机来识别生物医学命名实体并使用GENIA语料作为训练语料。Lee等提出了一种基于支持向量机和查找字典的两阶段生物医学命名实体识别的方法，在第一阶段，使用SVM分类器识别命名实体并且用简单的字典查找作为后期处理来校正由SVM模型识别带来的错误；在第二阶段，把识别后的命名实体用SVM划分成语义类。该方法把任务划分成以上两个子任务，能够针对每一个任务选择更相关的特征，选择更为合适的分类方法，减轻了不平衡的类分配问题所产生的影响，提高了整体任务识别的精确率。AbGene系统是比较成功的生物医学命名实体识别系统之一，曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关系抽取研究当中。该系统使用7 000个手工标注命名实体类别的句子作为贝叶斯模型的训练语料，并采用手工统计规则作为后处理，同时使用命名实体所在的上下文来帮助校正识别错误。该系统达到了85.7％的精确率和66.7％的召回率。Chang等设计的GAPSCORE系统考虑到单词的出现次数、词形和上下文并以此为句子中每个词分配一个得分，然后使用基于词形和上下文等特征来训练N－gram模型，具有高分的单词更可能是基因和蛋白质名称。Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练隐马尔可夫模型，他们在GENIA语料上获得了66.5％的精确率和66.6％的召回率。Yi－Feng Lin等使用基于特征的最大熵模型并结合后处理过程，在分类为23个实体类别的genia语料上获得了72.9％的精确率和71.1％的召回率。Tzong－hanTsai等使用条件随机域模型结合丰富的特征集合和后处理过程在BIONLP2004测试语料上获得了69.1％的精确率和71.3％的召回率。
近两年来，生物医学领域命名实体识别的研究不断扩展和深入。一是命名实体识别扩展到新的语义类型，如临床术语、化学名词语义类等。二是各种新方法的应用，如自动构建训练语料的bootstrapping方法，多分类器结果的重新排序(reranking)方法等。此外还有嵌套命名实体识别。
目前性能最好的生物医学领域NER系统的F测度已经达到80％以上，但与通用领域NER结果(90％以上)还存在一定差距，还需要研究人员的进一步努力。
3 缩写词和同义词的识别
很多生物医学命名实体存在多个名称和缩写形式，因此必须有效地识别这些同义词和缩写词，目前大部分研究工作都集中在未登录的基因名同义词和命名实体缩写词的识别上。
抽取生物医学命名实体缩写词及其全称形式，所用方法依赖于全称和缩写词的接近程度。一般而言，全称或者缩写词通常在括号里，因此，识别缩写词被简化为寻找最佳的缩写词和对应全称的对齐过程，这样的对齐过程在很大程度上依赖于上下文。
大部分缩写词的识别方法属于以下三种方法之一：首字母匹配法、首字母和其他字母匹配法、特定模式匹配法。首字母匹配法最简单，即匹配缩写词每一个字母和周围文本中若干词的首字母。第二种方法是放宽条件，即允许匹配首字母之外的其他字母，这种方法一般使用启发式规则进行识别。第三种方法是识别那些后面还添加一定模式的缩写词，这也需要手工建立一些规则。
Liu和Friedman在大量MEDLINE文本中统计缩写词和全称的搭配，以此作为规则来检测缩写词与全称的配对，取得了96.3％的精确率和88.5％的召回率。在应用手工规则识别缩写词和全称的研究中，Yu等获得了95％的精确率和70％的召回率，Schwartz和Hearst在1000篇MEDLINE摘要的集合上识别与酵母有关的缩写词，获得了96％的精确率和82％的召回率。Chang使用缩写词特征训练逻辑回归模型，并且用这些特征评价缩写词的候选全称形式，在Medstract语料上获得了80％的精确率和83％的召回率。就目前识别精度来看，在单篇文章中自动识别生物医学缩写词和相应全称的问题已经基本解决，上述识别系统都取得了较高的精确率和召回率。今后的研究将把缩写词识别与其他文本挖掘任务结合，并应用到实际的生物医学文本挖掘系统当中。
同义词识别是建立一个能自动更新的同义词词表的基础，具有重要的应用价值。虽然从在线数据库中能获得基因名称的同义词列表，但这些数据库中多数为基因的正式名称，因此相对于文献中的实际基因名称，其数据并不完整。为了建立出现在文献中有代表性的基因和蛋白质名称同义词列表，需要从生物医学文本中自动抽取基因和蛋白质名称同义词。
Yu等人结合了AbGene基因命名实体识别系统，采用统计方法、基于支持向量机的分类器、基于自动生成模式和手工生成规则等算法相结合，同义词识别的召回率为80％，精确率为9％。Cohen采用自动模式抽取方法对MEDLINE摘要进行同义词抽取，通过分析同义词共现网络结构选取最佳同义词模式，获得的精确率为23％，召回率为21％，该系统可以根据文本中出现的词间的明确逻辑关系来推断它们是否为同义词，与没有类似推断的系统相比，召回率提高了10％。
基因和蛋白质名称的同义词抽取研究结果的精度普遍还较低，因此更具挑战性。目前，一种新的基因蛋白质名称的标准化工作正在开展，其研究步骤是首先进行基因和蛋白质名称的识别，然后再进行基因名称的规范化(Gene Name Normalization)。此外，使用Ontology方法用于同义词识别也是最新的研究趋势。
4 关系抽取
生物医学文本中关系抽取的目的是从多个给定类型的命名实体如基因、蛋白质和药物名称等当中检测是否存在预先指定类型的关系，如蛋白质之间的抑制关系，实体之间的从属关系等。大多数生物医学命名实体关系抽取系统主要抽取特定命名实体之间的二元关系，即两类命名实体之间的关系。
生物医学文本中的关系抽取还存在相当的困难，主要原因包括：文本中陈述同一事实有多种不同的陈述方式；文本中并不仅仅是简单的语法类型； 文本中包括很多未登录命名实体；关系信息存在于多个句子之中；存在很多不能抽取出任何关系信息的句子。
目前生物医学领域命名实体关系的抽取主要使用了以下方法：共现方法、关键词方法、机器学习方法和自然语言处理方法。
共现方法认为离得越近的命名实体越可能相关，越经常一起出现的命名实体越可能相关。PubGene系统使用共现方法建立了一个包含基因和基因交互关系的数据库，实验结果达到了60％的精确率和51％的召回率。当仅考虑出现在5篇或5篇以上文章中的基因对关系时，精确率上升到72％。还有研究者在同一个短语中或者同一个句子中查找共现的基因对。Ding等做了一项全面的量化研究实验，发现用共现方法识别关系在同一摘要中得到的精确率为57％，召回率为100％；而在同一句子中精确率为64％，召回率为85％；在同一短语中精确率为74％，召回率为62％。
为了识别关系的类型，识别算法必须检验相关的信息。一种简单的推断方法是识别那些可以区分特定类型关系的关键词或者短语，这就是关键词方法，其具体应用是使用词模式。在此方法中，研究者给出了一些生物医学命名实体模式和区分特定类型关系的常用词。这些模式通常比较简单，不需要更多的词性信息或者复杂的语义信息，如＜protein A＞＜action＞＜proteinB＞，这里的＜action＞是由14个词及其变体组成的词表；Ono等的方法中则使用了20个模式。
在基于机器学习方法的关系识别中，把句子中的关系共现表示成向量空间模型，然后使用分类器给句子中可能存在的关系打分。Eskin和Agichtein使用SVM算法和基因序列kernel来预测蛋白质在细胞质中的位置，其性能达到87％的精确率和71％的召回率；而预测蛋白质在过氧化物酶体中的位置，其精确率为44％，召回率为21％。JuanXiao等使用基于特征的最大熵模型识别蛋白质的交互作用关系(Protein－Protein Interaction，PPI)获得了88.0％的精确率和93.9％的召回率。Ameet SoniC343使用条件随机域模型识别PPI并和基于规则的系统作了对比，实验证明基于CRFs的系统比基于规则的系统识别性能有很大的提高。
用于关系抽取的自然处理方法一般要使用领域Ontology和句法结构分析。简单的方法可以只考虑词性，如在识别蛋白质和蛋白质的关系中，句子中的蛋白质名称都必须是名词。Thomas等仅使用词性作为是否存在关系的评分标准。句法分析器是生物医学文本中进行关系抽取的有利工具。如使用浅层句法分析器(Shallow Parser)确定已知动词的主语和宾语，使用完全句法分析器(Full Parser)确定句子中所有组成部分的关系。Park等使用句法分析器，使关系抽取结果达到了80％的精确率和48％的召回率。Zhongmin Shi等使用统计句法分析技术同时识别生物医学命名实体及其间的功能关系，通过使用有噪音标注数据的半指导学习方法获得了83.2％的F测度值。
Stephens等提出了使用向量空间模型从文本中识别基因对关系及其共现强度的方法，使用了TF－IDF计算公式和用户定义的阈值来挖掘命名实体之间的关系。文献中提出一种无指导的关系抽取方法，该方法使用了类似于互联网页面重要性评价HITS算法的思想，称为基于图的交互增强方法。
5 语料库建设和领域本体知识库
统计机器学习方法需要大量的已标注文本数据作为学习器的训练语料，所以，生物医学文献语料库的标注成为相关研究的基础。生物医学文本标注的内容主要包括命名实体、命名实体关系。目前国际上可以公开获取的生物医学文本挖掘的标注语料库有：GENIA语料库、GENETAG语料库(也是BioCreAtlve Task 1A的评测语料)、Medstract语料库、Yapex语料库、Protein Design Group(PDG)语料库和University of Wisconsin语料库等。表1中列出了每个语料的发行时间，语料内容的切分单位(以句子或摘要为单位)，语料的大小(以词为单位)。表2中列出了各个语料可以应用的文本挖掘任务。
GENIA语料库是标注规模最大、语义分类最多、应用最广泛的标注语料库。该语料库标注包括词切分、句子切分、词性标注。语料中标注了关于人类血细胞转录因子领域的基因和基因产物命名实体，由2000篇MEDLINE摘要组成，共有18545个句子，39373个命名实体，36个语义类。它也是JNLPBA语料库的母语料库。需要指出的是：PDG和Wisconsin语料库中只列出所包含的命名实体，但没有指出所在文本中的位置，无法实现正确的评价，因此较难应用于一般的命名实体识别任务。Medstraet是这些语料中唯一有指代消解标注的，并且给出了缩写词的扩展形式。
上述语料库的原始语料皆出自国际权威的生物医学数据库MEDLINE，信息检索和文本挖掘研究主要集中在该数据库上。MEDLINE中生物医学文献数量目前已超过1 600万篇文献，其中超过300万篇文献是近5年内出版的。美国国立医学图书馆的Entrez－PubMed提供了免费的MEDLINE检索服务，是世界最著名和使用最广泛的MEDLINE网上检索系统，于1995年7月推出，已经成为科研人员获取医学文献信息的首选。PubMed提供了主题词检索和自由词检索。
MeSH(Medical Subject Headings)是美国国家医学图书馆(NLM)用以分析生物医学期刊文献等资源的主题内容的控制语汇表，也是NLM出版的MEDLINE数据库主题检索的索引词典。MeSH由22 995个主标题(Descriptors，main headings)组成，分为15个层次。MeSH主标题层级结构安排的目的是为信息检索提供服务。生物信息学中最具有权威性的本体论是基因本体论(Gene Ontology，GO)，由基因本体论协会建立。其目标是建立一套结构化的、精确定义的、通用的控制性词汇，使其在任何生物体内都能描述基因和基因的产物所表现的角色。GO构建了3个相对独立的本体，即生物过程(Biological Process)、分子功能(Molecular Function)和细胞成分(Cell)，它们是基因和基因产物的所有属性。
6 评测会议和相关学术会议
文本信息处理技术的评价通常包含两个部分：标准的评测数据集和评价标准。标准评测数据集一般由领域专家通过手工标注相关文本来获得，这样的数据集通常称为金标准(Golden Standard)。其中比较流行的金标准语料库是GENIA语料库。将 自动识别结果与标准数据集相比较，就可以评价某个文本挖掘技术目前所达到的水平。
生物医学文本挖掘评价标准与通常的文本挖掘评价标准类似，也是由精确率(Precision)，召回率(Recall)和F测度(F－score)来评价的。
近年来出现了很多公开评测生物医学文本挖掘算法的国际会议，对本领域研究的发展起到了重要推动作用。表3列出了当前国际上主要的评测会议。
在近年来举行的竞赛和评测中，最有影响力的是TREC Genomics Track，该评测由美国国家技术标准局(National Institute of Standards andTechnology)支持。Genomics Track从2003年开始，以后每年一次，评测任务主要为分子生物学领域的文本检索和分类。2004年有29个研究组参加，2005年有41个研究组参加。我国大陆有复旦大学、清华大学、大连大学等几家单位先后参加这两届评测。
JNLPBA/BioNLP 2004(Joint Workshop onNatural Language Processing in Biomedicine andits Applications)评测是与国际计算语言学会议同时召开的研讨会，其主要评测任务是生物医学命名实体识别，共有八个参赛系统参加评测。BioNLP 2007的评测任务是临床医学文本多标记分类，共有50个参赛系统参加评测。BioCreAtlve(Critical AssEssment of Information Extractionsystems in Biology)也是一个重要的生物医学文本挖掘评测会议，由西班牙国家癌症研究中心CNIO、美国MITRE公司、美国生物技术信息中心NCBI等5个机构负责组织。该评测包括两个任务：其一是识别文本中的基因和蛋白质名称，除了识别命名实体外，各参评系统还要识别出这些命名实体的同义词；其二是用GeneOntology codes注释蛋白质，识别出蛋白质的功能。目前该评测已经举行了两届，2004年评测包括多种文本挖掘任务，共有10个国家的27个研究组参加了此次评测。2006年评测的总结会议在ACL2007上进行。
KDD(Knowledge Discovery and Data Mining)挑战杯是一个公开评测数据挖掘算法的竞赛。尽管KDD的传统任务既和文本无关也和生物医学领域应用无关，但是从2002年已经开始了生物医学文本挖掘任务的评测，这也是最早的关于生物医学文本挖掘的评测。KDD竞赛包括两部分：第一部分是识别基因功能；第二部分是预测基因对信号传输路径的影响。第二个任务可以作为一个统计分类问题来处理，其中涉及到基因功能信息、蛋白质定位以及蛋白质交互等。参赛者所建立的系统用来帮助FlyBase数据库管理。
生物医学文本挖掘是一个跨学科的交叉领域，自然语言处理、生物信息学、机器学习领域都召开了关于这个主题的学术研讨会(Workshop)，在自然语言处理领域已经发展成为一个相对独立的研究分支。表4给出了各领域中相关学术会议情况。2000年以来，国际计算语言学界的两个主要学术会议ACL(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)和COLING(InternationalConference on Computational Linguistics)的每届会议都有相关文章发表；从2003年起，每届会议均设有一个相关主题研讨会(Workshop)。生物信息学领域与生物医学文本挖掘相关的学术会议主要有从1996年开始每年一月在夏威夷举行的Pacific Symposium on Biocomputing(PSB)会议和始于1993年Intelligent Systems in MolecularBiology(ISMB)年度会议。从PSB2000开始，该会议几乎每届都把文本挖掘作为会议主题之一；PSB2007则提出了“New Frontiers in BiomedicalText Mining”的主题。和PSB差不多同时，ISMB也在每届会议发表了这方面的文章，并且近几年把文本挖掘和信息抽取列为会议主题之一。国际生物信息学杂志Bioinformatics近年来开辟了数据和文本挖掘专栏，每期均有此类文章发表。
国际机器学习研究领域也对生物医学文本挖掘表现了很大兴趣，2005年国际机器学会ICML(International Conference on Machine Learning)的一个Workshop是LLL05(Learning Language inLogic)，其主题为：Challenge task：Extracting Relations from Bio－medieal Texts。会议为关系抽取提供了训练和测试语料、评测程序，有5个国家的6个研究小组参加了评测。
7 国内相关研究
目前国内在生物医学文本挖掘领域的研究相对还比较少，主要有清华大学和哈尔滨工业大学，均取得了一定成果。清华大学研究者在蛋白质关系抽取方面做了深入研究，其主要工作包括：基于动态规划算法的模式匹配方法，用于抽取蛋白质交互作用关系，取得了80％的召回率和精确率；在此基础上采用最小描述长度原理进行模式优化，进一步提高了抽取精度。他们还将模式匹配与浅层句法分析结合起来，通过句法和语义约束，很好地识别了生物医学文本中的同位和并列句，将原模式匹配方法的精确率和F测度提高了7％。哈工大研究人员主要致力于生物医学命名实体识别和关系的识别的研究，先后尝试了多种机器学习方法。先后应用SVM算法、Generalized Winnow、CRF等方法进行命名实体识别，在实现中选择了丰富特征并结合后处理过程，在相同测试集上取得了优于国际同类研究的结果。目前，他们在综合多种统计学习方法进行多分类器融合的研究上取得了一定的成果，进一步提高了生物医学命名实体识别的精确率和召回率。在关系识别的研究上主要应用基于特征的机器学习方法并取得了一定的成果。
8 结论与展望
【关键词】医学；职业技术教育；生物医学工程
【中图分类号】R318.0-4 【文献标识码】B【文章编号】1004-4949（2014）02-0316-02
基金项目：重庆市教委人文社科基金资助项目（10SKS02）
随着近20年来世界范围内高新技术的迅猛发展，职业教育在形式和数量上都有了突飞猛进的增长。基于此，联合国教科文组织（UNESCO）推出最新版本“国际教育标准分类”ISCED1997，虽然将高等职业教育仍定位于ISCED5为“第三级教育第一阶段”，但是作为“不直接通向高等研究资格证书”（not leading directly to an advanced research qualification）获得的教育层次，它将初版中分属两个不同层次的大学专科（原ISCED5）和本科（原ISCED6）以及“所有博士学位以外的研究课程”（原ISCED7中的博士前课程部分）纳入了同一层次之中，从此突破了高等职业教育（尤其是在中国）仅仅局限于专科层次的教育瓶颈，为各类职业教育建立本科乃至硕士层次的教育提供了可能[1]。与普通本科教育并行的“立交桥式”发展之路由此拉开序幕。目前我国由于临床医学、中医学、口腔医学、药学等专业要求学生掌握一定的科学技术知识以达到“能进入一个高精技术要求的专门职业”。医学本科院校在医学主干专业的人才培养定位与水平上均高于医学类高职高专院校。本文将以生物医学工程学的国内外现状为例，来探索职业教育互补于普通医学本科教育的发展之路。
1生物医学工程国内外发展现状
生物医学工程学是理、工、医相结合的边缘学科，是多种工程学科向生物医学领域渗透的产物。它是运用现代自然科学和工程技术的原理与方法，从工程学的角度，在不同层次上研究人体的结构、功能及其相互关系，揭示其生命现象，为防病治病、促进健康提供新技术手段的一门综合性的高技术学科。
1.1 80年代起生物医学工程学步入新起点 50年代是生物医学工程学发展的初期，工程技术与生物医学间的交差、渗透是从临床医学开始的，其中尤以人工器官的出现，可视为现代医学的一个重大特征。在经历了60年代的早期发展和70年代以医学影像技术为代表，所标志的生物医学工程学取得突破性进展的基础上，80年代起，生物医学工程学除继续向临床领域横向扩展外，开始在向纵深方向发展方面出现新的转折。如医学影像技术中的MRI、DSA、ECT、彩色多普勒超声诊断装置、图像文档与通讯系统等；出现了全实验室自动化系统、体外碎石机和除颤器等治疗装置以及微波、射频、激光、超声等各种治疗技术。
1.2 90年代与更多的学科交叉、融合 组织工程：是生物医学工程、细胞生物学、分子生物学、生物材料、生物技术、生物化学、生物力学，以及临床医学等学科间的不断交叉、渗透与融合，而形成的新的前沿科学。所涉及的组织有软骨、皮肤、胰腺、肝脏、肾脏、膀胱、输尿管、骨髓、神经、骨骼肌、肌键、心瓣膜、血管、肠、等，其中皮肤已有初步产品进入临床应用。我国自90年代初开始了有关的基础研究工作，并列入了国家重点基础研究发展规划（973），成为国家的重点支持项目。生物芯片：在实施人类基因组计划的推动下，DNA微探针阵列的基因芯片是最重要的生物芯片之一。它可以在同一时间内分析大量的基因，实现生物基因信息的大规模检测。微米/纳米技术：是指量度范围分别在0.1？100微米（？m）和0.1？100纳米（nm）内的物质或结构的制造技术。其最终目标是，人们将按自己的意志直接操纵单个原子、分子或原子团（小于10nm）、分子团，制造具有特定功能的产品，包括纳米材料学、纳米电子学、纳米机械学、纳米生物学、纳米显微学等等新的高技术群。我国在大尺寸纳米氧化物材料制备方面，已成功地研制出致密度高、形态复杂、性能优越的纳米陶瓷，从而进入了国际领先行列。日本研制出的“万能医用微型机器人”，可在不损害任何人体器官的情况下，沿着血管或胃肠道行进到发病部位进行检查，医生可指令机器人取组织样品、直接释放药物、清除血栓、切断或接通神经和进行细胞操作等精细手术。家庭保健工程（Home Health Care， HHC）：美国、日本和欧洲等均已将HHC作为重要内容列人21世纪的生物医学发展战略，成为优先资助的领域之一。即将家庭保健管理系统、疾病早期预报、家庭治疗和康复仪器、家庭急救支援系统等技术和产品作为重点开发项目。我国开展HHC的研究与开发以家用治疗产品为最多。通过采用电话传输监护网的方式进行心脏监测和急救，已在我国北京、上海、天津、南京、广州等大城市相继开展起来。
1.3 生物医学工程学传统领域的发展 生物材料：自50年代出现合成高分子材料以来，生物材料取得了很大发展；如今，合成高分子材料，天然高分子材料，医用金属材料，无机生物医学材料，以及由活体材料和非活体材料构成的杂化生物材料，几乎在临床医学各个领域得到广泛的应用，并最终导致了标志着本世纪现代医学重大特征之一的人工器官的出现；在此基础上，90年代生物材料又在向着复合/杂化型、功能型和智能型的方向发展。医学影像技术：在生物医学工程学中，像X射线、超声波、磁共振、放射性核素、红外线等物理源的医学影像技术，对医学的发展起了很大的推动作用，数字化、网络化、综合化已成为目前医学影像技术的总体发展方向。生物医学工程学所涉学科尚有生物力学、医学电子学、人工器官等等。
2国内生物医学工程专业建设情况
生物医学工程专业属工科专业，具有很强的多学科交叉性和前沿性，强调数理科学、电子信息和计算机技术等理工科知识与生物医学知识的有机结合。本专业课程设置除数理化及工程基础课外，主要专业课程有：电路、信号与系统，模拟与数字电子技术，数字信号处理，生物医学传感器与检测技术，微机原理与应用，单片机在医学中的应用，生命系统分析与仿真，生物医学信号处理，生物医学仪器，医学成像技术，医学图像处理，医学超声波，工程生理学，人体解剖学，组织胚胎学，自动控制，计算机与信息系列课程等，并开设多个专业课程设计，做到教学与实验设计并重。目前国内开设生物医学工程专业的学校，一部分是医科院校，一部分是各大综合类院校。排名前十的有浙江大学、四川大学、上海交通大学、东南大学、西安交通大学、天津大学、清华大学、华中科技大学、南方医科大学、大连理工大学。而在香港大学，生物医学工程学由工程学院与医学院合办，学生将学习到有关工程和生命科学的原理，理解不同类型的先进医学工程系统之设计和运作，掌握工程技术在医学领域的应用。
3医学职业教育可以在生物医学工程专业中寻找“立交桥式”发展契机
医学职业教育类院校，应该与本科院校错位发展。以生物医学工程专业为例，应该培养计算机网络技术服务和各类大型医疗设备的操作与维护方面的专业人才；计算机网络技术包括：数字化医学中心，医学图象处理及多媒体在医学中的应用，生物信息的控制及神经网络生物医学信号检测与处理。要求学生深入掌握电子技术，计算机技术，信息处理理论医学与工程相结合的科研能力，解决生物医学领域中的科学研究，医疗仪器研制，产品开发以及大型医疗设备的操作，维修管理等问题，同时也能胜任其他领域的电子技术及计算机技术。学生主要学习生命科学、电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，受到电子技术、信号检测与处理、计算机技术在医学中的应用的基本训练，具有生物医学工程领域中的研究和开发的基本能力。
3.1 生物信息技术 实现生物技术和信息技术以及其他学科的有机结合，发展生物信息高通量、高效、快速的提取方法，发展疾病检测的新方法和新技术，发展研究药物与靶标作用的新方法，发展基因组数据、蛋白质组数据和结构基因组数据的计算机处理、分析和可视化方法，解析生物大分子结构和功能之间关系等，提高生物信息处理、分析和利用的水平，为我国生命科学和生物技术的源头创新奠定基础。
3.2 医学图像与医学电子学 医学图像处理和分析、计算机辅助诊断和治疗、医学物理等，以及生物、医学和工程学等领域理论和方法，并通过这些学科的交叉形成了新型学科。
3.3 生物与医学纳米技术 包括纳米生物材料、纳米生物器件研究、纳米生物技术在临床诊疗中的应用、纳米材料与器件的计算模拟。
3.4 生物与医学纳米技术 生物医用材料研究，用于人体、器官的诊断、修复、替换或增进其功能。
3.5 医学信息学及工程 应用系统分析工具这一新技术来研究医学的管理、过程控制、决策和对医学知识科学分析。
4以生物医学工程为例，探讨医学职业教育的前景
生物医学工程专业修业年限为四年或五年。授予学位是工学学士。就业前景良好，由于科学技术的发展，各类大型医疗设备的应用越来越广泛，大型医疗设备的操作、维修及管理人员是各大医院及公司急需的人才。毕业后可从事医学机构中医疗器械的维护、使用、销售和和医疗电子系统的开发与维护，辅助医生观察、诊断、治疗疾病。职称由卫生部组织统一考试评定，颁发临床医学工程技术（初级士、初级师、中级等）证书。
医学职业教育不仅要解决国家发展急需的基层卫生人才的培养问题，更重要的是要引领区域经济向先进领域拓展，提升地方行业水平。建设西部教育高地，需要在技术类专业中大胆创新，走别人没有走过或者没有走出规模的路。其重要意义体现在以下几点：①医学应用技术类专业虽然具有办学成本高、难度大等不利因素，但也具有技术含量高、可直接转化为现实生产力的巨大优势。②医学应用技术类专业走向产业化，对引领区域经济发展、拓展地方行业布局和提升地方行业水平都具有重要的现实意义。③医学应用技术类人才培育专业群的建成，将为地方输出高素质的技能型人才，同时也能提供高水平的就业岗位，有助于拉动地方经济，整体提高地方生产力。④医学应用技术类专业人才的聚集，与提高区域人才质量、推动地方经济发展进程直接相关。斯坦福大学在成立之初不被看好，但坚持将硅谷建设与学校成长联系在一起，最终成为世界名校就是例证[2]。
5结语
在国家拉动内需、教育优先的有利政策指引下，在医学职业教育领域大力发展医学应用技术专业是切实可行的。用教学做一体化培养医学技术专业人才，为地方医学应用技术产业化发展提供智力支撑，其意义也是深远的。创立医学应用技术专业基本原则是按照专业设计，分步骤解决专业基本格局，建设教学做一体化生产性实训基地，逐步提升专业办学水平和内涵质量，最终构建具有影响力的专业群。在全国众多的医学类高职高专院校中同质化办学的现象非常突出，上海医疗仪器高等专科学校涉足生物医学工程领域外，还没有一所学校开设生物医学工程的相关专业[3]。现代医疗活动是建立在庞大的医疗仪器设备的辅助诊断和治疗基础上的，急需医学工程技术的大量人才。只有大力拓展医学相关技术领域的办学，才能真正在传统医学专业之外办出既有生命力又有制高点的医学职业技术教育。
参考文献
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所谓生物医学，顾名思义就是将电子学的知识和生物学的相关知识以及医学的相关知识进行融合的一种新的学科领域[1]。然而，在生物医学的研究过程当中，由于生物医学的学科本身具有很高的准确性和和精准性要求，因此，微电子技术在生物医学当中得到了广泛的运用。
一、生物医学传感器
在生物医学中，生物体在通常情况下都会具有相应的生命迹象、生命性质和生命状态以及生命的成分，并且通过一定的变量表现出来，而生物医学传感器就是把生物体的这些相关的特征通过电子设备的转化，将这些信息成为一种函数关系，并通过函数关系将这些信息表现在电子设备当中[2]。在生物医学领域，主要的医学传感器主要分为以下几种，首先是电阻式的生物医学传感器，其次还有电感式的医学生物传感器，此外还有电容的医学生物传感器，除此之外还包括热电式的生物医学生物传感器，除了以上的四种传感器外，常用的医学传感器还有光电生物医学传感器和生物传感器等等。在生物医学的传感器的发展当中，集成化和微型化的发展方向是传感器发展的比较主要的趋势。这种微型化和集成化的特征能够使生物医学在最大程度上实现测量的精确化，甚至可以将这种精确度带入到分子和原子的水平和高度，使生物医学的发展步入空前繁荣的发展阶段。在传感器的发展过程当中，生物医学传感器的前进轨迹主要有四种基本的方向，首先就是将无机物作为研究材料从而进行的研究;其次是在对生物传感器研究的过程当中，根据有、无机物自身的长处从而对有、无机物材料进行融合的传感器的研究;再次，为了使传感器在使用的过程当中能够保证自身的精确度，智能化技术的传感器也是经常会运用到生物医学当中的[3]。最后，在生物传感器的运用过程当中，将纳米技术和微电子技术相融合的传感器技术进行研究，也是传感器在未来发展当中经常会遇到的。生物医学传感器如下图所示。
二、植入式电子系统
除此之外，植入式电子传感器也是在生物医学当中经常会遇到的微电子技术。由于人体的很多生物特征都是在人体的内部才能够发现的，因此，在生物医学领域，也需要在人体的内部植入一定的电子设备，从而能够顾实现对人体内部的生命特征和医学中所需要的其他的人体内部的参数进行测量，并根据测量出来的数据从而能够实现对人体疾病的判断，并相应对人体的疾病进行治疗。在这种情况下，植入式电子系统就开始在医学领域得到广泛的应用。随着电子技术的不断发展，在通常的情况下，可以采取多种方法对人体内植入一些植入式的微电子系统，最常见的是将没有任何毒性的材料植入病人的身体内，值得注意的是这种材料能够不会与生物具有相斥性[4]。
在生物医学微电子技术的研究当中，与植入性电子系统相关的主要技术有以下几种情况。第一种情况是对植入式电子系统的天线进行设计的技术，这种技术主要是针对将天线进行微型化处理的问题的技术。第二种情况是对射频电路进行设计的技术研究，这种技术主要是为了针对生物体的体内和体外之间的通信环节所进行的技术。第三种技术主要是低功耗植入式集成电路的生物医学微电子技术，这种技术主要是针对一些电子设备在生物体内由于长时间的工作，会给人体产生过多的热量，从而影响到生物体健康的一种技术。第四种情况是指为生物体内的电子系统提供运转所需要的能量的生物技术，这个技术主要是针对植入式电子设备需要能量的供给进行设计并运用的。第五种情况就是对电子系统设备的微弱的电子信号进行捕捉的技术，由于人所处的环境是十分复杂的，所以有时候很难捕捉到植入式微电子设备的信号，因此，在这种情况下，就需要采用这种对微弱信号进行捕捉的技术。最后一种技术是对微电子植入技术进行封装的一种技术，通过对微电子植入技术进行封装，从而实现微电子设备在人体内的健康运转，并且不会对人体造成伤害。下图为植入式电子系统图。
三、生物芯片技术
生物芯片是最近几十年才开始进行广泛使用的技术手段，二十世纪八十年代的时候，微电子技术取得了极大的发展，科学家将生物的活性分子和有机功能的分子通过装配构造一个微型的电子设备，在这种微型的电子设备内部，包含了对生物体体内的信息进行收集的系统，和对生物体内的信息进行处理的系统以及对生物体体内的信息进行传输的系统。从二十世纪九十年代开始，经过了十年的发展后，生物芯片的发展进入了另外一个高度，在这个时候，生物芯片能够对各种生物体进行工作，除此之外，电子芯片甚至还可以对生物体的细胞以及生物体内的软组织的基因信息进行读取，因此，生物芯片在这时候甚至被形象地称为“人体内的小实验室”。在目前的社会当中，生物芯片技术得到了广泛地应用，其中比较显著的生物芯片是基因芯片，如下图所示[5]。
结束语：
随着科技水平的不断提高，微电子技术已经得到了广泛地运用，尤其是在生物医学领域。生物医学传感技术、植入式电子系统技术以及芯片技术等为生物医学领域的发展注入了活力，促进了生物医学领域的发展。
关键词： 医学院校 生物技术专业 就业现状 对策研究
生物技术是现代科学技术渗透到生物医学领域中形成的一门新型边缘学科，它的理论和技术可直接用于医学、工业、农业等各个行业，为医学诊断、治疗和科研提供先进的技术和检测手段，是加强现代医学的前缘学科。我国有200多所科研院校机构设置了生物类专业，每年该专业毕业生达几万人，其中包含众多的硕士生和博士生，而本科毕业生由于就业层次较低，就业形势更加严峻。医学院校的非医学专业[1]，由于开设时间短，学生专业基础不牢固，资金投入不足，学科建设不完善，在师资力量、教学设施等各方面都明显不如医学专业[1]。
一、医学院校生物技术专业就业现状分析
1.生物相关企业用人理念存在偏差，使就业主渠道吸纳能力大幅下降。
首先，企业单位片面地追求高学历，存在学历歧视；过分关注文凭，造成人才浪费，且所招高学历人员不一定能够满足岗位需求，造成人力资源的浪费，同时也加剧了普通高校生物类本科生就业的困难[2]，[3]。其次，企业在招聘过程中存在性别歧视，同等条件的男女毕业生，企业往往会选择男生，从而减少了女毕业生的就业机会。
2.就业观念滞后，态度不积极，期望值较高，专业定位理解较差。
大部分毕业生受传统思维的影响，将公务员等职业定义为“铁饭碗”，受社会舆论和家庭压力的影响，片面地认为自己创业或者自谋职业为叛逆和不正统的行为。另外，部分学生择业主观性较强，自我认知不足，缺乏对社会需求的认识，片面地追求薪酬、个人发展空间、工作地点、公司规模等，就业期望值较高。另外部分学生在应聘前对用人单位和岗位的性质及要求缺乏了解，未做好充分准备就盲目参加招聘会。医学院校医学专业学生毕业后可以在医院从事医生职业，工作性质比较稳定，毕业生不会轻易改行。而对于生物技术专业学生而言，在民营企业或外资企业等单位找到工作后由于薪资等各方面的原因，往往跳槽或改行的倾向较大，工作稳定性较低。
首先，部分生物专业学生对所学专业认识理解不够，对专业定位及所从事的工作岗位职能要求均缺乏了解，导致学生在求职过程中产生犹豫、不自信的态度，从而使很多学生错失良好的就业机会。其次，部分生物专业学生的就业视野不够开阔，片面地认为主要就业方向仅为研究人员与专业技术人员，导致大量毕业生仅应聘一些技术和研发岗位，主动地缩小了应聘岗位的范围。
二、医学院校生物技术本科专业毕业生就业对策
1.努力提高自身综合素质，树立正确的择业观。
由于生物科技行业就业前景并不乐观，医学院校生物技术本科毕业生应当及早做好职业规划，做出正确的定位。学生在学校期间应根据自己的兴趣爱好以及能力，确定自己的职业方向，岗位特点，培养自己的能力。同时生物技术专业学生应当在学好专业课的基础上，积极参加班级、学院、学校组织的干部选拔，或者参加自己感兴趣的社团活动，尽量抓住每一次机会，提高自身的综合素质。根据自己的兴趣和职业规划，平时多进行专业相关知识的积累及修养的提高。对于有志于读研的学生来说，课外可以多参加学术讲座，多阅读专业知识和文献，多了解学科的前沿知识，锻炼自己的实验技能，培养创新能力和解决问题的能力。
2.以就业为导向，重视学生实践能力和综合能力的培养，将就业教育与教学改革相结合。
由于企事业单位十分重视毕业生的专业知识、实践活动能力、科研能力等，因此学校应对教学方案和教学手段进行改革，改变在教学过程中理论脱离实际的现状，使学生在课堂中学习的理论知识贴近于社会问题、紧扣学科的前沿动态，从而提高教师的教学质量[4]。同时，学院应合理增加仪器设备，帮助生物技术学投入实践中，加强学生综合能力的培养。
3.引导毕业生转变就业观念，鼓励学生自主创业。
生物技术本科毕业生应当端正自己的就业心态，不可寄予过高的期望。现在的大学教育成本很高，获得一份心仪的工作是众多大学生的理想，但也应该明白，现在的大学生已不是往日的稀有资源[5]。毕业生应该转变就业观念，主动出击，寻找创业机会。创业不仅可以解决自身的就业问题，同时还可以为社会提供、创造更多的就业机会。
4.加强就业指导教育，实施渗透式就业指导。
对于大学生的就业指导工作，社会、学校、学生三者是紧密联系在一起的。学校应在新生入学时就逐步地开设就业指导课，渗透式地引导学生不断了解自我，在学习生活中有目的提高生物技术学生的职业修养。从而在毕业时，学生能够成功地完成从学生到职业者的角色转变。加强生物技术毕业生就业指导工作，使学生能够正确地评估自己，选择适合自己的职业道路。
5.大力加强校企联系与合作，提高毕业生的就业率。
学校应加强与企事业单位之间的联系，注重毕业生就业单位信息的搜集和整理，建立生物技术毕业生就业信息库，方便生物技术学生获取相关的信息，以便学生能够准确定位。此外，学校应及时了解就业趋势与动态，开拓医学院校生物技术毕业生的实习途径和渠道，继而提高毕业生的就业率。
参考文献：
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摘要：为培养医学院校生物科学和生物技术专业学生的生物信息学基础知识的掌握和软件的应用能力，结合近年该课程的教育教学改革实践，不断探索科学完善的教学体系和教学模式。从教学内容、教学方式和实践能力培养等几个方面进行了探索与实践。使学生在生物大数据时代，具备初步的生物信息学分析技能和实践操作能力。
关键词：生物信息学；生物科学；生物技术；教学模式改革
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）26-0145-02
一、开设生物信息学课程的必要性
生物信息学学科发展迅速，不断与其他学科相互渗透，而医学院校生物科学和生物技术专业的学生主要从事生命科学相关的研发和技术，涉及生物、医药、食品、环境、农业等领域。掌握生物信息学这门工具，为今后走上工作岗位，提供新的研究手段和途径是十分必要的。因此，在医学院校部分专业（如生物科学，生物技术等）开设生物信息学必选课程具有重要意义。
二、目前存在的问题
1.教学内容陈旧和教学资源缺乏。我国高等院校开设生物信息学时间相对较晚，在教材选择中首先调研了其他院校和目前出版的教材内容情况。发现大部分生物信息学教材都包括生物大分子（核酸和蛋白质）的信息资源，基因组分析信息资源，数据库搜索软件，核酸序列分析和多序列比对等软件的核心内容，除了共性的章节外，不同的教材内容和重点各不相同。但是生物信息学发展迅速，除了基础内容外，大部分内容都在快速地更新，比如引物设计软件的使用等。而目前，生物信息学教学资源较匮乏，完善的生物信息学课程的教学大纲、教案、教学视频、多媒体课件和习题等教学资源稀少。
2.课程内容与教学课时不匹配，教学进程安排不够合理。首先，由于生物信息学是一门多学科交叉的综合性学科，生物信息学课程学习前需要理解和掌握一些生命科学相关知识背景，如基因组学、蛋白质组学、生物化学、分子生物学和遗传学等，深刻理解一些生物学基本概念，如基因序列、蛋白质序列、非编码区、启动子等，并初步了解一些重要的生物学数据库。因此，讲解透彻该门课程需要教师在课堂上花费一定的时间介绍相关背景知识。然而由于医学院校学生课程门类众多，客观条件决定无法为生物信息学安排足够多的课时。目前我校教学大纲规定的授课仅为20学时，学时少与教学内容多的矛盾就显得非常突出。教师需要在有限的教学时数下灌输大量内容，因此无法深入讲解每个章节的内容，增加了学生学习的难度，降低了教学质量。
其次，教学进程安排不够合理。以我校生物技术专业学生为例，本科二年级第一学期学习生物信息学课程。此阶段学生虽然学习了一年多的专业基础理论知识，但是专业基础知识较为薄弱，同时实验设计等相关实践较少，缺乏对实验细节的理解与实验设计的整体把握。而生物信息学课程是一门实践性学科，所以有必要在生物信息学课程的教学中渗透实验设计的理念，课程学习中灵活运用专业基础知识，达到学生的专业基础知识与生物信息学的知识与不脱节，从而激发学生学习热情。
3.教学模式单一，理论与实践教学脱节。对于医学院校生物科学和生物技术专业的学生，本课程培养的主要目标是：如何在现有数据库中查找想要的信息，如何通过在线程序或利用现有的分析软件，处理相关数据，解决生物学问题。学生需要通过亲身实践，才能熟练掌握生物信息学的数据库、分析方法、软件。但是很多医学院校教学条件有限，没有相应的计算机实训室，配套软件也相对匮乏，教师在授课过程中根据课件照本宣科，并不能结合具体实例边讲解边示范操作，同时，多数高校开设的生物信息学课程以理论教学为主，缺乏实践教学课时。然而，生物信息学的学习，如数据库的检索与使用、序列比对分析软件的应用、引物设计软件的应用等都需要学生在实践课中进行验证或操作，理论知识与实践环节脱节严重，从而影响了学生对课程的理解和掌握。
三、生物信息学教学模式改革探索
1.修改理论教学大纲，精选教学内容。由于生物信息学内容繁多，应针对不同专业特点精心挑选授课内容，在有限的课时中让学生学到最基本且重要的生物信息学理论知识。目前我们选用的是浙江大学出版社第一版的生物信息学，结合生物科学和生物技术两个专业的特点，本教学团队编写了教学大纲，对教材内容进行了更新和优化，将重点集中于应用性较强的生物信息学实践分析技能和离线单机版生物信息学软件的使用上，具体内容包括核酸及蛋白序列数据库、序列的相似性搜索、序列比对、系统进化树的构建以及蛋白质的结构与预测和引物设计等基本内容。同时考虑生物信息学学科的前沿性和交叉性，我们又增加了蛋白质组学和非编码RNA，基因芯片、qPCR、深度测序等操作原理及流程预测等内容。为了适应生物信息学快速发展的要求，扩大学生的知识面，推荐了包括DavidW .Mount编写的《Bioinformatics Sequence and Genome Analysis》和国家“十一五”规划教材李霞主编的生物信息学等几种不同类型的参考教材供同学课外阅读。
2.创新教学方式，推行灵活多样的教学模式。生物信息学的课程学习和软件使用与网络的使用紧密相关，一方面，为克服学生多，无法使每位学生实时进行电脑操作的弊端，我们利用能够接收无线网络信号的设备，实现上课时教室内有网络，这样在授课过程中就可以实时在线带领学生进行生物信息学分析，如稻菘獠檠、序列提交过程、蛋白质结构域分析、蛋白理化性质及结构预测等重要内容，通过实时演示连贯教学内容，让学生得到了更加直观的实践体验，加深了对各种分析方法的学习和理解[1]。另一方面，由于课程学时（仅20学时）的限制，学生们不可能完全依赖课堂时间很好的掌握该课程，除了采取集中授课方式之外，本团队利用搭建的“分子生物学”省级精品资源共享课程网络平台，开辟了“生物信息学”专栏，提供相关文献、相关分析软件及其使用步骤等信息；并聘请校内外相关领域专家开展专题讲座，组织相关领域青年教师开展专题研讨等形式，从而加深学生对课程内容的理解。
3.紧密联系科研，开展基于实践的问题式教学。针对生物信息学课程的特点，打破应试考核方式，本教学团队注重理论结合实践的问题式教学方式引导。一方面，各专业课程中增加实践教学课程比例，根据生命科学的发展，不断充实实践教学内容，增加综合性、设计性实验，从而将生物信息学技术渗入日常教学环节中；另一方面，面向全校招募相关领域青年教师，鼓励并指导学生参与青年教师科研项目，并积极申报国家级和省级大学生科研项目。目前创新性实验和探索性实验全面覆盖生物科学和生物技术专业全体学生，学生在解决科研问题时逐步学会运用生物信息学知识，如文献查阅、目的基因序列的获取、基因序列的分析方法等，提高了学生生物信息学知识和技术的实践能力和理论理解力。
四、结语
生物信息学是生命科学领域研究的重要的工具和载体[2]，针对生物信息学课程的特点，医学院校生物信息课程的改革可进一步加强理论教学的系统性、规范性和针对性，提高学生对生物信息学知识的应用能力。在课程体系建设基础上，大胆尝试新的教学方法和手段，突出医学特色，培养适用于现代精准医疗的创新型生物学专业人才。
参考文献：
关键词：高等教育；园艺植物生物技术；双语教学；课程建设；国际化
双语教学与外语教学和纯粹的语言专业教学不同，它是在教学中使用母语的同时，用英语作为教学语言进行教学。它不是单纯的英语和专业的组合，而是在现代教育理念指导下的一种尽可能与国际接轨的教学模式。教育部在《关于加强高等学校本科教学工作提高教学质量的若干意见》中提出：大学本科教育所开设课程的20%以上必须开展双语教学，重点在生物技术、信息技术、新材料技术及其他国家发展急需的专业中开展。双语教学目标主要包括两个方面：通过教学使大学生掌握专业知识，提高大学生应用英语的能力[1-2]，因此，双语教学需要顺利完成知识传授和语言训练两个目标，对教学的方法提出了更高要求。双语教学涉及英语教材、英语板书、英语作业、英语命题考试以及使用英语互动等形式[3]。在教育部明确要求高等学校积极推动本科双语教学的大背景下，华南农业大学实施了双语教学教师资格认证体系，允许通过双语教学课程资质考核的教师开设双语课程，此外，还出台提供双语课程建设的专项经费、提高双语教学单位学时酬金等一系列的鼓励措施，陆续有不少专业课教师获得双语教学资格认证，新开双语课程在教学体系中的占比也逐渐增多[4]。园艺植物在人类社会发展中的地位一直是无法替代的，在人类文明中，从初期的石器时代到现代高科技的农业发展，园艺植物在人们的生活中发挥着越来越多的功能。园艺植物生物技术（BiotechnologyofHorticulturalPlant）是指以园艺植物为研究对象，结合相关学科的知识和原理，以及传统的育种技术和现代的生物技术手段，有目的地改造园艺产品的特性，为人类生产出市场需求的园艺产品，从而成为服务社会的一门技术，如转基因番茄、转基因辣椒等。因此，发源于西方的现代园艺植物生物技术是园艺专业大学生学习的重点课程。根据这一形势，高等农林院校开设园艺植物生物技术课程双语教学是紧跟时展需要的举措，但由于是新开课程，无论是从教学目标、还是从教学方法上，都需要不断地进行探索，发现该门课程双语教学的规律，调整教学目标，改进教学手段，从而更好地实现预想的教学效果。这就需要教师在教学过程中认真做好每一个环节，包括教材的挑选、授课内容的确定、多媒体课件的准备、课堂内容安排、复习互动训练和试题设计等方面的工作。
一、园艺植物生物技术双语课程教材选择
双语课程要与国际教育接轨，首先就是语言的接轨，因此为了保证教学过程中课堂内容国际化，势必要以英文为主，尤其是多媒体课件里，主要应该以英文原版教材为参照来准备，为大学生提供一个纯正的、原汁原味的教学氛围。优秀的原版英文教材语言纯正，可读性强，所讲的技术更新较及时[5-7]，因此，原版的英文教材是教学过程中的重要帮手。在搜索教材的过程中发现，目前专门针对本科生教学的园艺植物生物技术的相关英文教材很少，可供选择的教材有限，这也是影响园艺植物生物技术双语教学的一个重要方面。在有限的教材里尽量选择有特色的教材，目前选用的是SciencePublishers出版的由H.S.Chawla主编的《IntroductiontoPlantBiotechnology》（第三版），以及G.P.Rao主编的《AdvancesinPlantBiotechnology》。这两本教材与国际的专业课程接轨，且内容丰富，包括植物组织培养、遗传物质、DNA重组技术，涵盖了园艺植物生物技术的主要知识点。此外，《IntroductiontoPlantBiotechnology》（第三版）还包含了基因组学和生物信息学等内容，而且对目前社会上关注的热点问题，如转基因植物技术及其影响进行了较为清晰的论述，可以帮助大学生在课后通过阅读和学习，科学地了解现代生物信息学的技术方法，以及转基因的专题。选用的这两本教材在华南农业大学的图书馆均有收藏，也便于大学生学习借阅。与此同时，还可以选择一些有针对性的双语教材作为辅助参考教材，帮助大学生在课余巩固学习的知识点，比如李桂荣等在《教学改革与实践》一文中推荐的王武主编的科学出版社出版的双语教材《生物技术概论》，便于大学生英汉对照学习，这对初次学习专业双语课的大学生能起到辅助作用[8]。
二、园艺植物生物技术双语课程设置
课程设置包括教学大纲和学时的制定、大学生人数和结构的设定，英语汉语比例的分配等，是保证教学效果，实现教学目标的重要课程框架基础，也是良好地开展园艺植物生物技术双语教学的关键环节。在目前我国的园艺植物生物技术双语教学中，课程设置不尽相同，据了解，有的仅仅是为了应付要求，开设了较少的课时，有的要求全体大学生选修双语课程。华南农业大学园艺植物生物技术双语课程设置结合大学生的实际需要，科学安排，统筹规划。
（一）教学大纲调整
由于是双语教学，面向三年级的大学生开课，而他们也是首次选择专业双语课，因此，在理解和消化知识的速度上势必无法与汉语授课的园艺植物生物技术课程相比。所以，要想在双语教学过程中讲授与汉语授课32学时的授课内容是无法实现的。因此，教学大纲需要为双语课进行重新调整。在试验的第一个学期中，设计的教学内容包括绪论、植物组织培养、遗传物质、PCR、基因表达、DNA重组技术、基因克隆以及基因组学和生物信息学，其中植物组织培养、PCR、DNA重组技术以及基因克隆三个章节是授课的重点内容，占用的学时相对较多，而基因组学和生物信息学这一章简要介绍最新的科研进展和现有的研究方法。
（二）课程学时设定
华南农业大学在专业课程中已经开设一门汉语的园艺植物生物技术课程，而且是和双语课同时开设的，因此，为了使双语课过程和汉语课教学的同步，选择与汉语授课相同的32学时的理论课。此外，园艺植物生物技术双语课是作为选修（五选二）的形式制定的，即大学生可以从五门课程中选择两门进行学习，这样不会出现由于必选导致的一部分英语基础差的大学生必须选择这门课程。当然这样的教学安排也存在一些弊端，就是不能兼顾高等学校对国际化人才培养的目标，不能做到对专业所有大学生普及双语教学。
（三）授课对象结构
华南农业大学因为在此前没有园艺植物生物技术课程相关双语教学的经验，所以为了确保教学效果，在试点的这个学期并没有放开对选课人数的限制，授课的规模确定为小班授课，人数为20人。这样为首次尝试园艺植物生物技术课程双语教学提供了一个相对轻松的教学氛围，为实现教学计划和目标提供了保障。从实际的教学效果看，20人的班级课堂氛围活跃，规定的学时内也能够充分调动每个大学生的积极性，使他们积极参与课堂主动学习环节。保证了双语教学的教学效果。当然这个规模也使得不少其他有兴趣参加双语课程的大学生失去了学习的机会，今后可以考虑增加园艺植物生物技术双语教学的授课教师人数，开设更多的双语教学班。考虑到双语教学中将有很大一部分内容用英语来授课，因此，大学生的英语基础将直接影响该课程的教学效果。双语课为选修课，但同时开课前的一个学期也对报名选课的大学生进行了筛选，主要筛选标准是根据大学英语四级成绩来划定的，虽然此方法未必完全科学，但在目前可能也是最有说服力的一个筛选指标。今后如果增加授课师资力量，开设更多双语教学班则需要考虑到适合参与双语教学的大学生比例，不能盲目扩大每个班级的大学生人数，以免影响园艺植物生物技术教学效果及其口碑。
（四）英汉分配比例
园艺植物生物技术双语课程开始设定的语言比例是英语和汉语各占50%，而随着课程的推进发现，在课堂实践中，每个阶段、每个知识点和所讲具体环节大学生对英语的理解能力是不同的，比如，在讲绪论的时候大学生大都对1颐1的语言内容安排比较容易接受，甚至部分基础好的大学生主动要求提高英语的比例，而随着内容的逐渐深入，尤其到基因克隆、载体构建等理论部分的时候，汉语的比例需要适当提高，有时候为了解释一个专业问题，教师需要用汉语着重讲解，相对使用英语的比例会大大降低，汉语和英语的比例在7颐3，甚至8颐2左右，这样既能保证大学生学到原汁原味的英语，又可以很好地理解专业知识的要点和内容。所以，在课程中，教师应该灵活地根据授课现场大学生的反应情况来安排汉语的讲解比例。遇到大学生反应较慢，无法进行下一个教学内容或环节的时候，教师可以考虑放慢速度，同时用汉语给予更多的解释，这样可以在课堂上因地制宜地安排英语和汉语所占比例。
三、园艺植物生物技术双语课程教学方式
在课堂上，大学生才是学习的主体，而知识是要学习的对象，因此课堂的一切教学活动都应该以激发大学生的学习兴趣为前提，否则设计的课程内容将无法很好地实现教学目标。而往往在教学中由于教师在课堂上会自然地将注意力放在要传授的知识点上，而忽略了大学生的兴趣。为此，需要在课堂上将授课方式多样化，不断地通过各种不同的方法来有效地调动大学生的积极性，专业课程双语教学工作尤其要注意这一点。
（一）注重双语教学课件制作，充分利用多媒体
在教学PPT的制作上，为了方便大学生课堂学习和课后复习，在课件的制作上主要以英文为主，参照教材《IntroductiontoPlantBiotechnology》（第三版）将课程设置的主要章节内容用英文编写，重点专业词汇在英文后用汉语标注，帮助大学生提高学习效率，加深记忆。此外，教师应尽量多使用原版的彩图，帮助大学生加深印象，保证学习效果。双语教学中应用多媒体是十分必要的[9]，通过视听的教学过程加深大学生在课堂上对知识的理解并强化学习效果。在双语教学中，需找相关的经典理论的动画视频，如组织培养、DNA复制与翻译、载体构建、PCR反应等，通过这些教学辅助手段，提升大学生在课堂上对相对枯燥的理论知识的学习兴趣。只有充分调动大学生的学习兴趣，才能真正实现教学的目的，在双语教学上，教师更要注意这一最基本的原则。
（二）专业词汇随机测试，增加教学互动环节
在组织培养、基因克隆、载体构建等章节中都涉及大量的专业词汇，如果大学生无法掌握这些词汇，将成为影响教学效果的重要障碍，为此，在课堂上教师应安排专业词汇的测验环节，考察大学生对上一节课程中的专业词汇的掌握情况，考察方式以随机点名、黑板默写英文词汇，或者将英文专业词汇翻译为中文两种方式，这样既可以督促大学生课后对重点专业英文的复习，也可以帮助教师利用较少的时间有效地检测课堂教学效果。双语教学的目标应该不仅仅局限在单方面的传授知识，帮助大学生理解和记忆专业中的英语词汇，更为重要的是应尽量在有限的学时内为大学生提供尽可能多的开口表达机会，从而提高大学生灵活运用专业英语的能力。为此，教师安排一定学时的互动环节，互动的内容包括看视频后围绕视频内容进行提问；课堂知识点的扩展讨论，如转基因的利弊；给大学生一个主题，按照小组准备PPT，然后再上课的时候用英语做简短的介绍，其他小组提问交流等。这些互动环节不但可以构建课堂语言学习的良好氛围，锻炼大学生的英语表达能力，更有利于大学生独立思考，从专业的角度分析和解决问题。
（三）增加科研时事新闻，发挥育人功能
在双语教学中，教师可选用一些和课堂内容相关的科学界典故、名人、热点新闻等内容加深大学生对所学专业知识的印象，提高学习兴趣。例如，讲到转基因技术，可以介绍一下世界上最早上市的转基因番茄；讲到组织培养的时候可以找一些利用快繁大量培养获得药用代谢产物的研究；当讲到创新的时候，教师可以用我国科学家屠呦呦获得诺贝尔生理学或医学奖的实例，鼓励大学生做科研的创新精神和坚忍不拔的品质等。这样可以让课堂氛围更加生动，同时也能将专业学习与育人相结合，在大学生学好专业课的同时，提高他们高尚的思想品德和情操。
四、园艺植物生物技术双语课程教学评价
科学的评价体系是课程教学效果的一面镜子，积极围绕教学目标和课程特点制定科学的评价体系，可以帮助教师有效地调整教学方法，提高教学效果。因此，园艺植物生物技术双语教学评价体系的建立，对推进双语教学工作是十分有利和必要的，科学的评价体系可以促使大学生在整个学习过程中积极参与教学的每个环节，而不是为了应付考试而突击学习。
（一）教师评价
对于双语课程教师的评价可以组建双语教学资质认证专家小组，邀请有丰富教学经验、海外留学或访学背景的资深教授和青年突出人才作为评审专家，制定科学的、有针对性的适合本校教学要求的评分体系，对申请双语教学的教师给予打分，并通过问卷调查和听课等形式了解开课教师的教学效果，其中问卷调查的对象就是该选修该教师双语课程的大学生。这样可以对教师的教学方法和水平进行客观的考量。
（二）大学生评价
对大学生的考察主要包括考察专业知识的掌握情况和专业英语的运用能力。而由于双语课程的独特性，除了平时考勤、完成课堂作业等平时成绩及期末成绩以外，平时课堂参与教学互动环节的表现，比如，听课发言情况，做简单报告的表现情况，以及课堂讨论的表现等，这些都可以作为评价大学生参与教学过程主动性和积极性的依据；此外，通过课堂小测验和作业完成情况也可以了解大学生对知识的掌握程度以及教学效果。测试和考核是对教学效果检验的工具，但并不是唯一工具。因此，在课程分数的计算上不应仅仅根据期末试卷成绩给分，还应该按照一定的比例将大学生平时课堂表现和完成作业情况记入总评成绩[10]。而在试卷命题过程中，要注意题目的难易程度的比例，建议不要过高设定对大学生的考察难度，否则很容易打击大学生后续专业学习的积极性，但同时又不能过于简单，不能抛掉教学的目标和要求。在题型选择上，选择题、判断题等客观题目应作为主要的考试题型，同时结合一些看图填空，基本可以检查大学生的学习效果，至于名词解释和问答题对本科生来说难度偏大，不适合被列入命题类型。建议试卷的最后可以安排一道加分题（答错或不答不扣分），请大学生对一学期的课程给予评价，用英语来完成，这样一方面可以鼓励大学生用英语写作，提高英语表达的能力；另一个方面还可以为将来课程的调整提供思路。另外，为了避免期末考试的时候大学生不适应英语题目，平时教学应进行相应题型题目的训练，帮助大学生提前熟悉相关题型。高等学校是培养跨世纪综合素质人才的基地，开展双语教学能够培养大学生在国际上沟通交流的能力和专业的国际化意识。目前园艺植物生物技术课程双语教学在国内大多院校还并不是十分普遍，为了将来国家园艺产业的长远发展和国际合作的需要，高等院校在专业课程中对双语课设置的考虑势在必行，如何扎实地推广双语教学工作是值得广大教师细心思考的课题，今后还有很多问题值得在开展双语教学的过程中深入探讨，如编写适合我国国情的双语教材，如何把知识传授和提高大学生专业英语的运用能力有机结合等。随着园艺植物生物技术课程双语教学实践的不断深化，我国高等院校将在未来培养出更多符合国家国际化发展需求的高水平综合素质人才。
参考文献
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[8]李桂荣,姜立娜,杜晓华,等.园艺植物生物技术课程双语教学的建设与探索[J].中国轻工教育,2015,(3):80-83.
[9]刘延吉,田晓艳,阮燕晔.植物生理与分子生物学实施双语教学的必要性和优越性[J].沈阳农业大学学报(社会科学版),2007,9(3):397-399.
想挑战超人类主义所提出的概念，此概念试图补全那件仍只是半成品的人类改造工程。作为回应，笔者简单概括了一下《赫西奥德和埃斯库罗斯》中关于普罗米修斯神话的两种解释，它可以帮助我们正确地了解运动医学的道德局限。以此总结为一条平淡无奇的提示：人类是凡胎俗骨的，面对疾病和死亡的脆弱无助是远非人类自身可以克服或消除的，这代表了在道德以及普通医学，特别是运动医学这两方面的自然局限。
二、生物医学技术与体育科学的发展
把现代社会实践归结为科学问题很容易，同样，设想一种特定的科学技术，例如电脑技术来举个范例也不难。将技术与工具制造联系在一起，使我们又开始怀念起那些被闲置的工具。“技术”一词有一个古老的过去，它来源于两个希腊字技艺和徽标。技艺是指那种技巧——“实用知识”参与决策的事情，而通过标识恐怕只是推理的一种形式，旨在了解其性质或从事物中得到我们所认可的东西，它实际上是由亚里士多德创造出来的，“技术”的意义最初指修辞学的技术技能——标志字面上的技艺。但是，在日常生活中把科学和技术的概念混为一谈的做法并不少见。事实上，至少在英国，体育科学家就经常把他们的研究活动和本来该称作体育技术的事物混为一谈。目前，哲学领域的科学家早就明确区分了理论（科学）和应用（技术），但这一区分并没应用到在对体育的自然研究中。在日常交谈中，把科学和技术这两个概念区分开来是比较困难的。事实上，体育科学家经常把他们的体育项目和确切的应该称为“运动技术”的概念混为一谈。当今的科学哲学家已经可以把理论学（即科学）和应用学（即技术）明确区分开来了，尽管在体育运动的理论科学领域，这两个概念依旧难以区分。在此可以想象一下，如果医药领域和体育科技可以很简单的获得运用，通过理论知识到实践性知识再到设备与材料的步骤，分别得出医药和体育的目的。如果以上都可以获得实现的话，那么他们的显著特征就应该是一个“目的--结果”的结构。科技就可以被认为是利用目的去得到一个被选择好的结果。
三、小结
