摘 要：《生物信息学》是一门实践性很强的课程，可为生物科学专业学生深入学习生物化学、分子生物学、遗传学等主干课程奠定基础。考虑到地方本科院校的实际，该文阐述了地方本科院校开设《生物信息学》的课程定位，介绍了适合地方本科院校《生物信息学》教学的常用数据库、软件和在线工具，并提出了合理化利用建议，供《生物信息学》课程教师参考。
关键词：生物信息学；实践教学；数据库
中图分类号 G643.2 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）09-0151-03
Abstract：Bioinformatics is a very practical course，which can lay a foundation for further study of biochemistry，molecular biology，genetics and other major courses for the students majoring in biology. Taking into account the actual situation of local colleges and universities，we expound the curriculum positioning of bioinformatics in local colleges and universities，and introduce the common databases，software and online tools，which are suitable for the teaching of bioinformatics in local colleges and universities. Furthermore，we present the suggestions for their rational use in order to provide references with other teachers of bioinformatics.
Key words：Bioinformatics；Practice teaching；Database
自人類基因组计划实施以来，生命科学研究技术突飞猛进，促进了生命科学各领域，如动物学、植物学、微生物学、动物科学、医学生物学的迅猛发展。目前，关于生物大分子的探究已全面进入到了组学时代，即从以前的单基因或单个蛋白质的结构和功能研究逐步转变到基因组学、转录组学和蛋白质组学研究，这种转变为深入基因、蛋白质功能研究和应用基础研究积累了大量数据。就应用角度而言，动植物分子育种、多基因联合育种等先进技术也逐步应用到实践中。因此，当代生物科学大学生掌握生物分子水平的实践，特别是生物信息学实践技能迫在眉睫。
1 地方本科院校《生物信息学》课程定位
生物信息学是数学、计算机科学与生物学相结合而产生的交叉学科，旨在运用生物学理论课程（生物化学、分子生物学、遗传学和细胞生物学等）的背景知识，采用计算机软件或程序，通过数学模型来分析生物大分子的结构和功能，为生物大分子研究的实验设计和结果分析及基础应用研究提供帮助。《生物信息学》课程一门实践性很强的课程，其课程内容主要包括两方面内容，一是学习数学模型或数学算法，旨在进行生物信息学分析软件的研发；二是学习生物信息学应用，旨在掌握一些常用的生物学软件、数据库和生物大分子结构与功能的分析方法。
《生物信息学》是高校生物科学专业的必修课，是生命科学相关专业（如动物科学、农学等）的选修课。目前，生物信息学数据库、软件和在线工具种类繁多，基本都以英文为主，学习难度大。就地方本科院校而言，其生源差，学生基础薄弱。另外，考虑到学风、师资力量和教学效果等因素，我们认为地方本科院校对于《生物信息学》课程教学应定位于应用生物信息学，即掌握常用生物信息学软件的操作，学会基因和蛋白质性质、结构和功能分析的基本方法。
2 常用数据库
随着分子生物学研究成果的不断积累，生物信息学数据库也已逐步完善，实现了高度网络化，全世界共享。生物信息学的数据库非常多，考虑到地方本科院校本科生的知识储备和实际操作需要，我们推荐4个常用的数据库。
2.1 NCBI数据库 NCBI全称为National Center for Biotechnology Information，即美国国家生物技术信息中心，是国家卫生研究院的一个分支机构，始建于1988年。NCBI拥有一系列与生物技术和生物医学相关的数据库，是生物信息学工具和服务的重要资源，其数据和DDBJ数据库和EMBL进行不定期交换共享。NCBI的数据库主要包括用于生物医学文献数据库（PubMed）、DNA序列数据库GenBank、蛋白质序列数据库（Protein）、结构数据库（Structure）、基因组学数据库（Genome）、分类学（Taxonomy）、表观遗传学（Epigenetics）、保守结构域（Conserved Domains）、基因（Gene）、单核苷酸多态性（SNP）等多个数据库。所有这些数据库都可通过Entrez搜索引擎在线获取，包含核酸序列（Nucleotides）、蛋白质序列（Protein）、文献（Pubmed）等43种检索项，可采用关键词、序列登录号等多个字段检索，免费下载，使用非常方便[1]。
2.2 Ensembl数据库 Ensembl由英国Sanger研究所和欧洲生物信息学研究所维护的数据库，其主要功能是能够对物种基因组进行诠释。该数据库主要包含真核生物基因组数据库（http：//asia.ensembl.org/index.html）。此外，还有细菌、真菌、植物等分支数据库。该数据库也有搜索引擎，其内容详细的数据记录了DNA、转录产物、蛋白质和基因突变等信息，使用方便，记录系统、完整，是了解基因结构和功能比较理想的数据库[2]。
2.3 miRBase数据库 microRNA是近年来发现的非编码内源性小RNA分子，其功能主要是调节靶基因的转录后水平的表达，是近年来研究的热点领域。miRBase数据库更新快，包含miRNA序列数据、功能注释、靶基因预测等多各方面，是存储miRNA信息最主要的公共数据库之一（http：///），运行速度快，操作简单，结果直观。因此，在本科教学中，我们推荐MEGA软件作为系统发育树构建的软件。
3.5 Expasy工具 ExPASy，即Expert Protein Analysis System，由瑞士生物信息学研究所维护的蛋白组学相关的在线实用分析平台，整合了很多蛋白质数据资源和分析工具（http：//www.expasy.org/），涉及蛋白分类、蛋白质翻译、结构预测、相似检索、序列比对等。该在线工具可免费试用，是本科教学过程中值得推荐的分析工具。但是，该工具包数据量大，鉴于本科教学学时的限制，在教学过程中不宜细讲，可以引入，让感兴趣的同学自学。
4 结语
随着分子生物学和生物信息学的迅猛发展，生物信息学数据库不断完善，生物分析软件越来越多，且各具特色。考虑到地方本科院校实际情况，我们介绍了以上的生物信息学数据库和分析软件（在线工具），并简单总结了它们适合于地方性高校本科教学的优点，给出了合理选择的参考建议，以期为地方本科院校《生物信息学》教学提供参考。
参考文献
[1]Bethesda（MD）.The NCBI Handbook[Internet]. 2nd edition[M].National Center for Biotechnology Information（US）. 2013.
[2]Yates A，Akanni W，Amode M R，et al. Ensembl 2016[J].Nucleic Acids Res.2016，44（D1）：D710-D716.
[3]Kelder T，van Iersel M P，Hanspers K，et al.WikiPathways：building research communities on biological pathways[J].Nucleic Acids Res. 2012，40（Database issue）：D1301-D1307.
[4]徐思敏.RNA生物信息相关软件概述[J].科技信息：科学教研，2008（14）：398-399.
[5]张驰宇，李全双，曹威，等.RNAstructure软件不同版本对FORS-D分析的影响[J].江苏大学学报：医学版.2006，（4）：294-297.
（责编：徐焕斗）
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