時間：2023-08-29 09:19:02
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1、哈爾濱工業大學。位于哈爾濱市，我國首批211工程、985工程重點建設院校。目前哈工大材料科學、工程學、物理學、化學、計算機科學、環境與生態學、數學、生物學與生物化學等8個學科進入ESI全球前百分之一的研究機構行列。
2、北京工業大學。國家211工程重點建設院校。信息安全、軟件工程、電子科學與技術、機械工程及自動化、材料科學與工程等學科為優勢學科。
3、西北工業大學。位于古都西安，國家985工程、211工程重點建設高校。微電子學、計算機科學與技術、信息對抗技術、探測制導與控
（來源：文章屋網 ）
盡管目前一般意義上的生物信息學還局限在分子生物學層次，但廣義上的生物信息學是可以研究生物學的任何方面的。生命現象是在信息控制下不同層次上的物質、能量與信息的交換，不同層次是指核酸、蛋白質、細胞、器官、個體、群體和生態系統等。這些層次的系統生物學研究將成為后基因組時代的生物信息學研究和應用的對象。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控網絡等方面大量數據的積累和基本研究規律的深入，生命科學正處在用統一的理論框架和先進的實驗方法來探討數據間的復雜關系，向定量生命科學發展的重要階段。采用物理、數學、化學、力學、生物等學科的方法從多層次、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律，已成生命科學中的前沿科學問題（摘自：國家“十一五”生命科學發展規劃），為整合生物信息學的發展提供了數據資源和技術支撐。
當前，由各種Omics組學技術，如基因組學（DNA測序），轉錄組學（基因表達系列分析、基因芯片），蛋白質組學（質譜、二維凝膠電泳、蛋白質芯片、X光衍射、核磁共振），代謝組學（核磁共振、X光衍射、毛細管電泳）等技術，積累了大量的實驗數據。約有800多個公共數據庫系統和許多分析工具可利用通過互聯網來解決各種各樣的生物任務。生物數據的計算分析基本上依賴于計算機科學的方法和概念，最終由生物學家來系統解決具體的生物問題。我們面臨的挑戰是如何從這些組學數據中，利用已有的生物信息學的技術手段，在新的系統層次、多水平、多途徑來了解生命過程。整合生物信息學便承擔了這一任務。
圖1簡單描述了生物信息學、系統生物學與信息學、生物學以及基因組計劃各個研究領域的相關性?？梢钥闯龌蚪M計劃將生物學與信息學前所未有地結合到了一起，而生物信息學的興起是與人類基因組的測序計劃分不開的，生物信息學自始至終提供了所需的技術與方法，系統生物學強調了生物信息學的生物反應模型和機理研究，也是多學科高度交叉，促使理論生物學、生物信息學、計算生物學與生物學走得更近，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的研究領域，它包括了基因組計劃的序列、結構、功能、應用的整合，也涵蓋了生物信息學、系統生物學技術與方法的有機整合。
整合生物信息學的最大特點就是整合，不僅整合了生物信息學的研究方法和技術，也是在更大的層次上整合生命科學、計算機科學、數學、物理學、化學、醫學，以及工程學等各學科。其生物數據整合從微觀到宏觀，應用領域整合涉及工、農、林、漁、牧、醫、藥。本文將就整合生物信息學的生物數據整合、學科技術整合及其他方面進行初步的介紹和探討。
二、生物數據挖掘與整合
生物系統的不同性質的組分數據，從基因到細胞、到組織、到個體的各個層次。大量組分數據的收集來自實驗室（濕數據）和公共數據資源（干數據）。但這些數據存在很多不利于處理分析的因素，如數據的類型差異，數據庫中存在大量數據冗余以及數據錯誤；存儲信息的數據結構也存在很大的差異，包括文本文件、關系數據庫、面向對象數據庫等；缺乏統一的數據描述標準，信息查詢方面大相徑庭；許多數據信息是描述性的信息，而不是結構化的信息標示。如何快速地在這些大量的包括錯誤數據的數據量中獲取正確數據模式和關系是數據挖掘與整合的主要任務。
數據挖掘是知識發現的一個過程，其他各個環節，如數據庫的選擇和取樣，數據的預處理和去冗余，錯誤和沖突，數據形式的轉換，挖掘數據的評估和評估的可視化等。數據挖掘的過程主要是從數據中提取模式，即模式識別。如DNA序列的特征核苷堿基，蛋白質的功能域及相應蛋白質的三維結構的自動化分類等。從信息處理的角度來說，模式識別可以被看作是根據一分類標準對外來數據進行篩選的數據簡化過程。其主要步驟是：特征選擇，度量，處理，特征提取，分類和標識。現有的數據挖掘技術常用的有：聚類、概念描述、連接分析、關聯分析、偏差檢測和預測模型等。生物信息學中用得比較多的數據挖掘的技術方法有：機器學習，文本挖掘，網絡挖掘等。
機器學習通常用于數據挖掘中有關模式匹配和模式發現。機器學習包含了一系列用于統計、生物模擬、適應控制理論、心理學和人工智能的方法。應用于生物信息學中的機器學習技術有歸納邏輯程序，遺傳算法，神經網絡，統計方法，貝葉斯方法，決策樹和隱馬爾可夫模型等。值得一提的是，大多數數據挖掘產品使用的算法都是在計算機科學或統計數學雜志上發表過的成熟算法，所不同的是算法的實現和對性能的優化。當然也有一些人采用的是自己研發的未公開的算法，效果可能也不錯。
大量的生物學數據是以結構化的形式存在于數據庫中的，例如基因序列、基因微陣列實驗數據和分子三維結構數據等，而大量的生物學數據更是以非結構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學文獻摘要。
文本挖掘就是利用數據挖掘技術在大量的文本集合中發現隱含的知識的過程。其任務包括在大量文本中進行信息抽取、語詞識別、發現知識間的關聯等，以及利用文本挖掘技術提高數據分析的效率。近年來，文本挖掘技術在生物學領域中的應用多是通過挖掘文本發現生物學規律，例如基因、蛋白及其相互作用，進而對大型生物學數據庫進行自動注釋。但是要自動地從大量非結構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NLP，該技術包括一系列計算方法，從簡單的關鍵詞提取到語義學分析。最簡單的NLP系統工作通過確定的關鍵詞來解析和識別文檔。標注后的文檔內容將被拷貝到本地數據庫以備分析。復雜些的NLP系統則利用統計方法來識別不僅僅相關的關鍵詞，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。其結果是獲得相關文檔簇，可以推斷特定文本內容的特定主題。最先進的NLP系統是可以進行語義分析的，主要是通過分析句子中的字、詞和句段及其相關性來斷定其含義。
生物信息學離不開Internet網絡，大量的生物學數據都儲存到了網絡的各個角落。網絡挖掘指使用數據挖掘技術在網絡數據中發現潛在的、有用的模式或信息。網絡挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括數據庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智能中的機器學習和神經網絡等。根據對網絡數據的感興趣程度不同，網絡挖掘一般還可以分為三類：網絡內容挖掘、網絡結構挖掘、網絡用法挖掘。網絡內容挖掘指從網絡內容/數據/文檔中發現有用信息，網絡內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據。網絡結構挖掘的對象是網絡本身的超連接，即對網絡文檔的結構進行挖掘，發現他們之間連接情況的有用信息（文檔之間的包含、引用或者從屬關系）。在網絡結構挖掘領域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。網絡用法挖掘通過挖掘相關的網絡日志記錄，來發現用戶訪問網絡頁面的模式，通過分析日志記錄中的規律。通常來講，經典的數據挖掘算法都可以直接用到網絡用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展算法上進行了努力，包括復合關聯規則算法、改進的序列發現算法等。
網絡數據挖掘比單個數據倉庫的挖掘要復雜得多，是一項復雜的技術，一個難以解決的問題。而XML的出現為解決網絡數據挖掘的難題帶來了機會。由于XML能夠使不同來源的結構化的數據很容易地結合在一起，因而使搜索多個異質數據庫成為可能，從而為解決網絡數據挖掘難題帶來了希望。隨著XML作為在網絡上交換數據的一種標準方式，目前主要的生物信息學數據庫都已經提供了支持XML的技術，面向網絡的數據挖掘將會變得非常輕松。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數據庫進行數據瀏覽獲取、結構化操作等。
此外，數據挖掘還要考慮到的問題有：實時數據挖掘、人為因素的參與、硬件設施的支持、數據庫的誤差問題等。
一般的數據（庫）整合的方法有：聯合數據庫系統（如ISYS和DiscoveryLink）, 多數據庫系統（如TAMBIS）和數據倉庫（如SRS和Entrez）。這些方法因為在整合的程度，實體化，查詢語言，應用程序接口標準及其支持的數據輸出格式等方面存在各自的特性而各有優缺點。同時，指數增長的生物數據和日益進步的信息技術給數據庫的整合也帶來了新的思路和解決方案。如傳統的數據庫主要是提供長期的實驗數據存儲和簡便的數據訪問，重在數據管理，而系統生物學的數據庫則同時對這些實驗數據進行分析，提供預測信息模型。數據庫的整合也將更趨向數據資源廣、異質程度高、多種數據格式、多途徑驗證（如本體學Ontology的功能對照）、多種挖掘技術、高度智能化等。
三、生命科學與生物信息學技術的整合
生物信息學的研究當前還主要集中在分子水平，如基因組學/蛋白質組學的分析，在亞細胞、細胞、生物組織、器官、生物體及生態上的研究才剛剛開始。從事這些新領域的研究，理解從基因型到表型的生命機理，整合生物信息學將起到關鍵性的作用。整合生物信息學將從系統的層次多角度地利用已有的生物、信息技術來研究生命現象。另外，由其發展出的新方法、新技術，其應用潛力也是巨大的。圖2顯示了生命科學與生物信息學技術的整合關系。
目前生命科學技術如基因測序、QTL定位、基因芯片、蛋白質芯片、凝膠電泳、蛋白雙雜交、核磁共振、質譜等實驗技術，可以從多方面，多角度來分析研究某一生命現象，從而針對單一的實驗可能就產生大量的不同層次的生物數據。對于每個技術的數據分析，都有了大量的生物信息學技術，如序列分析、motif尋找、基因預測、基因注解、RNA分析、基因芯片的數據分析、基因表達分析、基因調控網絡分析、蛋白質表達分析、蛋白質結構預測和分子模擬、比較基因組學研究、分子進化和系統發育分析、生物學系統建模、群體遺傳學分析等。整合生物信息學就是以整合的理論方法，通過整合生物數據，整合信息技術來推動生命科學干實驗室與濕實驗室的組合研究。其實踐應用涉及到生物數據庫的整合、功能基因的發現、單核苷酸多態性/單體型的了解、代謝疾病的機理研究、藥物設計與對接、軟件工具以及其他應用。
在整合過程中，還應該注意以下幾方面內容：整合數據和文本數據挖掘方法，數據倉庫的設計管理，生物數據庫的錯誤與矛盾，生物本體學及其質量控制，整合模型和模擬框架，生物技術的計算設施，生物信息學技術流程優化管理，以及工程應用所涉及的范圍。
四、學科、人才的整合
整合生物信息學也是學科、教育、人才的整合。對于綜合性高等院校，計算機科學/信息學、生物學等學科為生物信息學的發展提供了學科基礎和保障。如何充分利用高校雄厚的學科資源，合理搭建生物信息學專業結構，培養一流的生物信息學人才，是我們的任務和目標。
計算機科學/信息學是利用傳統的計算機科學，數學，物理學等計算、數學方法，如數據庫、數據發掘、人工智能、算法、圖形計算、軟件工程、平行計算、網絡技術進行數據分析處理，模擬預測等。生物信息學的快速發展給計算機科學也帶來了巨大的挑戰和機遇，如高通量的數據處理、儲存、檢索、查詢，高效率的算法研究，人工智能的全新應用，復雜系統的有效模擬和預測。整合生物信息學的課程設計可以提供以下課程：Windows/Unix/Linux操作系統、C++/Perl/Java程序設計、數據庫技術、網絡技術、網絡編程、SQL、XML相關技術、數據挖掘，機器學習、可視化技術、軟件工程、計算機與網絡安全、計算機硬件、嵌入式系統、控制論、計算智能，微積幾何、概率論、數理統計、線性代數、離散數學、組合數學、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。
生物學是研究生命現象、過程及其規律的科學，主要包括植物學等十幾個一級分支學科。整合生物信息學的課程設計可以提供以下課程：普通生物學、生物化學、分子生物學、細胞生物學、遺傳學、分子生物學、發育生物學、病毒學、免疫學、流行病學、保護生物學、生態學、進化生物學、神經生物學、基礎醫學、生物物理學、細胞工程、基因工程、分子動力學、生物儀器分析及技術、植物學、動物學、微生物學及其他生物科學、生物技術專業的技能課程。
作為獨立學科的生物信息學，其基本的新算法，新技術，新模型，新應用的研究是根本。課程涉及到生物信息學基礎、生物學數據庫、生物序列與基因組分析、生物統計學、生物芯片數據分析、蛋白質組學分析、系統生物學、生物數據挖掘與知識發現、計算生物學、藥物設計、生物網絡分析等。另外，整合生物信息學的工程應用，也需要了解以下學科，如生物工程、生物技術、醫學影像、信號處理、生化反應控制、生物醫學工程、數學模型、試驗設計、農業系統與生產等。
此外，整合生物信息學的人才培養具有很大的國際競爭壓力，培養優秀的專業人才，必須使其具備優良的生物信息科學素養，具有國際視野，知識能力、科研創新潛力俱佳的現代化一流人才。所以要始終緊跟最新的學術動態和發展方向，整合學科優勢和強化師資力量，促進國際交流。
五、總結及展望
二十一世紀是生命科學的世紀，也是生物信息學快速不斷整合發展的時代，整合生物學的研究和應用將對人類正確認識生命規律并合理利用產生巨大的作用。比如進行虛擬細胞的研究，整合生物信息學提供了從基因序列，蛋白結構到代謝功能各方面的生物數據，也提供了從序列分析，蛋白質拓撲到系統生物學建模等方面的信息技術，從多層次、多水平、多途徑進行科學研究。
整合生物信息學是基于現有生物信息學的計算技術框架對生命科學領域的新一輪更系統全面的研究。它依賴于生物學，計算機學，生物信息學/系統生物學的研究成果（包括新數據、新理論、新技術和新方法等），但同時也給這些學科提供了更廣闊的研究和應用空間，并推動整個人類科學的進程。
我國的生物信息學教育在近幾年已經有了長足的進步和發展。未來整合生物信息學人才的培養還需要加強各學科有效交叉，尤其是計算機科學，要更緊密地與生命科學結合起來，共同發展，讓我們的生命科學、計算機科學和生物信息學的教育和科研走得更高更前沿。
1.離散數學的簡介
離散數學是現代數學的一個重要分支，是計算機類專業的重要課程。它以研究離散量的結構及相互間的關系為主要目標，研究對象一般是有限個或可數個元素，因此離散數學可以充分描述計算機學科離散性的特點。它是傳統的邏輯學、集合論（包括函數）、數論基礎、算法設計、組合分析、離散概率、關系理論、圖論與樹、抽象代數、布爾代數，計算模型（語言與自動機）等匯集起來的一門綜合學科。該課程主要介紹離散數學的各個分支的基本概念、基本理論和基本方法。這些概念、理論及方法大量地應用于數字電路、編譯原理、數據結構、操作系統、數據庫系統、算法的分析與設計、人工智能、計算機網絡等專業課程中；同時，該課程提供的訓練有益于學生概括抽象能力、邏輯思維能力、歸納構造能力的提高，有利于學生嚴謹、完整、規范的科學態度的培養。
2.離散數學在其他學科的應用
2.1數理邏輯在人工智能中的應用
人工智能是計算機學科一個非常重要的方向。離散數學在人工智能中的應用，主要是數理邏輯部分在人工智能中的應用，包括命題邏輯和謂詞邏輯。命題邏輯就是研究以命題為單位進行前提與結論之間的推理，而謂詞邏輯就是研究句子內在的聯系。人工智能共有兩個流派：連接主義流派和符號主義流派。在符號主義流派里，他們認為現實世界的各種事物可以用符號的形式表示出來，其中最主要的就是人類的自然語言可以用符號進行表示。語言的符號化就是數理邏輯研究的基本內容，計算機智能化的前提就是將人類的語言符號化成機器可以識別的符號，這樣計算機才能進行推理，才能具有智能。由此可見，數理邏輯中重要的思想、方法及內容貫穿人工智能的整個學科。
2.2圖論在數據結構中的應用
離散數學在數據結構中的應用，主要是圖論部分在數據結構中的應用，其中樹在圖論中占著重要的地位。樹是一種非線性數據結構，在現實生活中可以用樹來表示某一家族的家譜或某公司的組織結構，也可以用它來表示計算機中文件的組織結構，樹中二叉樹在計算機科學中有著重要的應用。二叉樹中三種遍歷方法：前序遍歷法、中序遍歷法和后序遍歷法，均與離散數學中的圖論有密不可分的關系。
2.3離散數學在生物信息學中的應用
生物信息學是現代計算機科學一個嶄新的分支，是計算機科學與生物學相結合的產物。目前，美國有一個國家實驗室Sandia國家實驗室，主要進行組合編碼理論和密碼學的研究，該機構在美國和國際學術界有很高的地位。另外，由于DNA是離散數學中的序列結構，美國科學院院士，近代離散數學的奠基人Rota教授預言，生物學中的組合問題將成為離散數學的一個前沿領域。而且IBM公司將成立一個生物信息學研究中心。在1994年，美國計算機科學家阿德勒曼公布了DNA計算機的理論，并成功地運用DNA計算機解決了一個有向哈密爾頓路徑問題，這一成果迅速在國際產生了巨大反響，同時引起了國內學者的關注。DNA計算機的基本思想是：以DNA堿基序列作為信息編碼的載體，利用現代分子生物學技術，在試管內控制酶作用下的DNA序列反應，作為實現運算的過程；這樣，以反應前DNA序列作為輸入的數據，反應后的DNA序列作為運算的結果，DNA計算機幾乎能夠解決所有的NP完全問題。
2.4離散數學在門電路設計中的應用
在數字電路中，離散數學的應用主要體現在數理邏輯部分的使用。在數字電路中，廣于使用的邏輯代數即為布爾代數。邏輯代數中的邏輯運算與、或、非、異或與離散數學中的合取，析取、否定、異或（排斥或）相對應。數字電路的學習重點在于掌握電路設計技術，在設計門電路時，要求設計者根據給出的具體邏輯問題，求出實現這一邏輯功能的邏輯電路。
總之，離散數學無處不在，它的主要應用就是在各種復雜關系中找出最優的方案。離散數學完全可以看成是一門量化的關系學，一門量化了的運籌學，一門量化了的管理學?，F在我國每一所大學的計算機專業都開設離散數學課程，正是由于離散數學在計算機科學中的重要應用，因此可以說沒有離散數學就沒有計算機理論，也就沒有計算機科學。所以應努力學習離散數學，推動離散數學的研究，使它在計算機中有著更廣泛的應用。
參考文獻：
[1]朱家義，苗國義，等.基于知識關系的離散數學教學內容設計[J].計算機教育，2010（18）：98-100.
[2]方世昌.離散數學.西安電子科技大學出版社，1985.
1.1UIUC計算機工程專業本科課程設置
UIUC計算機工程專業學生需要修滿128個學分,這些課程分為如下7大類:1)科學基礎與數學課程(31學分),包括數學、物理、化學在內的10門課程。2)計算機工程核心課程(34學分),這些課程重點介紹計算機工程領域的基本概念、基本原理、基本實驗方法和技術,共有10門課程。3)專業基礎數學課程(6學分),包括離散數學和概率、工程應用兩門數學課程。4)寫作課程(4學分),1門寫作原理課程,主要講授研究報告的寫作方法。5)專業技術選修課(23學分),其中1門必須選自計算機工程和計算機科學專業技術選修課程之外的課程,其他必須均選自計算機工程和計算機科學專業技術選修課程。這些課程強調計算機工程實踐中用到的主要分析方法和設計原則。6)社會科學與人文科學課程(18學分),這些課程被工學院認可并滿足學校對學生社會科學與人文科學課程通識教育的要求。7)自由選修課程(12學分),這些幾乎沒有限制的選修課可以讓學生學習任何領域的知識。學生可以在計算機工程專業深入學習課程,也可以學習生物工程、技術管理或語言等課程。
1.2普度大學計算機工程專業本科課程設置
普度大學計算機工程專業學生需要修滿125個學分,這些課程分為如下6大類:1)通識教育課程(24~25學分),包括6~7學分的兩門交流技巧課程和18個學分的社會與人文學科選修課程。2)數學課程(21~22學分),數學課程有兩種套餐,各6門課,學生可以根據自己的情況任選一種。3)科學基礎課程(18~19學分),包括物理、化學、生物及面向對象編程等5門課程。4)工程基礎課程(7學分),包括工程導論兩門課程及計算機工程和計算機科學以外學科的工程學科選修課1門。5)計算機工程專業課程(49學分),包括32~33學分的13門計算機工程專業核心課程;兩門共計1學分的研討課程;2門3~4學分的高級設計課程;2門8學分的研究生課程;1~2門計算機專業選修課程,使計算機工程專業課程總學分達到49學分。6)任選課程(4~6學分),根據輔修要求或個人興趣,任選課程可以從理學院或文理學院中適合工科學生的數學、科學課程中選擇,目的是使總學分達到125學分。
1.3伊利諾伊理工學院計算機工程專業本科課程設置
IIT計算機工程專業學生需要修滿130~134個學分,這些課程分為如下3大類:1)限選課程(109學分),學分分配如下:計算機工程專業限選課程47學分,包括計算機工程和計算機科學兩類課程;數學限選課程24學分;物理限選課程11學分;化學限選課程3學分;工程科學限選課程3學分;社會科學與人文學科限選課程21學分。2)選修課程(15~19學分),包括專業選修課程9~12學分,其中含1門硬件設計選修課;科學選修課程3學分。3)跨專業實踐項目課程(6學分),包括IPROI跨專業實踐項目I和IPROII跨專業實踐項目II兩門課程。
1.4西北大學計算機工程專業本科課程設置
西北大學計算機工程專業學生需要修48門課程,這些課程分為如下7類:1)通用工程方法、數學、科學基礎課程(15門),必修計算方法與線性代數GenEng205-1、線性代數與力學GenEng205-2、動態系統建模GenEng205-3和微分方程GenEng205-4等4門通用工程方法課程;必修微積分(I)MATH220,微積分(II)MATH224,微積分(III)MATH230及多元積分與矢量微積分MATH234四門數學課程;必修普通物理(I)Physics135-2和普通物理(II)Physics135-3兩門科學基礎課程;從McCormick工學院科學基礎課程中任選其他2門課程;另外必修IDEA106-1工程設計與交流(I)、IIDEA106-2工程設計與交流(II)兩門工程設計和交流課程。2)工程基礎課程(5門),必修4門,包括EECS202電氣工程導論、EECS203計算機工程導論、EECS211編程基礎(C++)、EECS302概率系統與隨機信號,并從McCormick工學院工程基礎課程熱電力學、系統工程與分析、材料科學和流體與固體中任選1門。3)交流與社科人文學科課程(8門),選修GenCmn102演講或GenCmn103課程的其中1門,另外選修7門滿足McCormick工學院要求的社科人文學科課程。4)專業核心課程(5門),必修EECS205計算機系統軟件基礎、EECS303高級數字邏輯設計、EECS361計算機體系結構、EECS311數據結構與數據管理和EECS343電路基礎這5門課程。5)技術選修課程(10門),西北大學計算機工程專業分高性能計算、VLSI與CAD、嵌入式系統和算法設計與軟件系統4個方向,每個方向開設若干門技術課程,每個學生必須在這4個方向中選修5門課;從專業基礎課程EECS213計算機系統導論、EECS222信號與系統基礎、EECS223固態工程基礎、EECS224電磁場與光學基礎、EECS225電子學基礎5門課中根據學習方向選修2門;剩下3門從計算機科學、計算機工程、數學、科學基礎等課程中選修,如可以是生物學BIOL210-1,2,3和化學原理CHEM210-1,2,3課程,也可以經申請同意選修相關計算機工程研究生課程。6)自由選修課程(5門),共修5門,學生可以根據自身情況和興趣愛好自由選修。若從未學習過任何計算機編程語言,建議其中1門選修編程入門(Python)EECS110課程。7)高級項目課程(1門),至少在微處理器系統項目EECS347-1、計算機體系結構項目EECS362和VLSI設計項目EECS3923門課中選修1門。
24所大學計算機工程課程設置特色
4所大學計算機工程本科專業的課程設置都通過美國工程教育認證機構ABET的EC2000指標體系認證,有如下特點:
1.1UIUC計算機工程專業本科課程設置
UIUC計算機工程專業學生需要修滿128個學分,這些課程分為如下7大類:1)科學基礎與數學課程(31學分),包括數學、物理、化學在內的10門課程。2)計算機工程核心課程(34學分),這些課程重點介紹計算機工程領域的基本概念、基本原理、基本實驗方法和技術,共有10門課程。3)專業基礎數學課程(6學分),包括離散數學和概率、工程應用兩門數學課程。4)寫作課程(4學分),1門寫作原理課程,主要講授研究報告的寫作方法。5)專業技術選修課(23學分),其中1門必須選自計算機工程和計算機科學專業技術選修課程之外的課程,其他必須均選自計算機工程和計算機科學專業技術選修課程。這些課程強調計算機工程實踐中用到的主要分析方法和設計原則。6)社會科學與人文科學課程(18學分),這些課程被工學院認可并滿足學校對學生社會科學與人文科學課程通識教育的要求。7)自由選修課程(12學分),這些幾乎沒有限制的選修課可以讓學生學習任何領域的知識。學生可以在計算機工程專業深入學習課程,也可以學習生物工程、技術管理或語言等課程。
1.2普度大學計算機工程專業本科課程設置
普度大學計算機工程專業學生需要修滿125個學分,這些課程分為如下6大類:1)通識教育課程(24~25學分),包括6~7學分的兩門交流技巧課程和18個學分的社會與人文學科選修課程。2)數學課程(21~22學分),數學課程有兩種套餐,各6門課,學生可以根據自己的情況任選一種。3)科學基礎課程(18~19學分),包括物理、化學、生物及面向對象編程等5門課程。4)工程基礎課程(7學分),包括工程導論兩門課程及計算機工程和計算機科學以外學科的工程學科選修課1門。5)計算機工程專業課程(49學分),包括32~33學分的13門計算機工程專業核心課程;兩門共計1學分的研討課程;2門3~4學分的高級設計課程;2門8學分的研究生課程;1~2門計算機專業選修課程,使計算機工程專業課程總學分達到49學分。6)任選課程(4~6學分),根據輔修要求或個人興趣,任選課程可以從理學院或文理學院中適合工科學生的數學、科學課程中選擇,目的是使總學分達到125學分。
1.3伊利諾伊理工學院計算機工程專業本科課程設置
IIT計算機工程專業學生需要修滿130~134個學分,這些課程分為如下3大類:1)限選課程(109學分),學分分配如下:計算機工程專業限選課程47學分,包括計算機工程和計算機科學兩類課程;數學限選課程24學分;物理限選課程11學分;化學限選課程3學分;工程科學限選課程3學分;社會科學與人文學科限選課程21學分。2)選修課程(15~19學分),包括專業選修課程9~12學分,其中含1門硬件設計選修課;科學選修課程3學分。3)跨專業實踐項目課程(6學分),包括IPROI跨專業實踐項目I和IPROII跨專業實踐項目II兩門課程。
1.4西北大學計算機工程專業本科課程設置
西北大學計算機工程專業學生需要修48門課程,這些課程分為如下7類:1)通用工程方法、數學、科學基礎課程(15門),必修計算方法與線性代數GenEng205-1、線性代數與力學GenEng205-2、動態系統建模GenEng205-3和微分方程GenEng205-4等4門通用工程方法課程;必修微積分(I)MATH220,微積分(II)MATH224,微積分(III)MATH230及多元積分與矢量微積分MATH234四門數學課程;必修普通物理(I)Physics135-2和普通物理(II)Physics135-3兩門科學基礎課程;從McCormick工學院科學基礎課程中任選其他2門課程;另外必修IDEA106-1工程設計與交流(I)、IIDEA106-2工程設計與交流(II)兩門工程設計和交流課程。2)工程基礎課程(5門),必修4門,包括EECS202電氣工程導論、EECS203計算機工程導論、EECS211編程基礎(C++)、EECS302概率系統與隨機信號,并從McCormick工學院工程基礎課程熱電力學、系統工程與分析、材料科學和流體與固體中任選1門。3)交流與社科人文學科課程(8門),選修GenCmn102演講或GenCmn103課程的其中1門,另外選修7門滿足McCormick工學院要求的社科人文學科課程。4)專業核心課程(5門),必修EECS205計算機系統軟件基礎、EECS303高級數字邏輯設計、EECS361計算機體系結構、EECS311數據結構與數據管理和EECS343電路基礎這5門課程。5)技術選修課程(10門),西北大學計算機工程專業分高性能計算、VLSI與CAD、嵌入式系統和算法設計與軟件系統4個方向,每個方向開設若干門技術課程,每個學生必須在這4個方向中選修5門課;從專業基礎課程EECS213計算機系統導論、EECS222信號與系統基礎、EECS223固態工程基礎、EECS224電磁場與光學基礎、EECS225電子學基礎5門課中根據學習方向選修2門;剩下3門從計算機科學、計算機工程、數學、科學基礎等課程中選修,如可以是生物學BIOL210-1,2,3和化學原理CHEM210-1,2,3課程,也可以經申請同意選修相關計算機工程研究生課程。6)自由選修課程(5門),共修5門,學生可以根據自身情況和興趣愛好自由選修。若從未學習過任何計算機編程語言,建議其中1門選修編程入門(Python)EECS110課程。7)高級項目課程(1門),至少在微處理器系統項目EECS347-1、計算機體系結構項目EECS362和VLSI設計項目EECS3923門課中選修1門。
24所大學計算機工程課程設置特色
4所大學計算機工程本科專業的課程設置都通過美國工程教育認證機構ABET的EC2000指標體系認證,有如下特點:
關鍵詞：
計算思維；高等教育；STEM
一、介紹
計算思維是人類在思維過程中參與制訂問題及其解決辦法的一種思維模式，通過這種方式能快速地、有效地進行信息處理，提出問題的解決方案[1]。計算思維幾十年來在學術界有著不同的名稱和定義。1962年由AlanPerlis最早提出，同時闡述了卡內基理工學院（現在是卡內基.梅隆大學）的編程入門課程[2]?；谒难芯縎eymourPapert在1980年使用編程語言進行數學概念的教學，正如所望，程序性的思維（即“像計算機一樣思考”）被認為是構成整體思維技能的一部分[3]。直到2006年，JeanetteWing在ACM美國計算機學會通訊發表了“計算思維”這篇文章，從此，計算思維得到了新的定義。Wing的文章提出計算思維不只對計算機這門學科的專家有用的一種技能，而是任何人在解決問題和發現計算解決方案時都能使用的心理過程。在這個更廣泛的意義上，被視為邏輯思維的一部分，計算思維可視為一項與所有學科有關的技能，不僅僅是計算機科學。因此，Wing認為：“像對閱讀、寫作和算術一樣，我們應將計算思維加到評價每個學生的能力中去”[4]。
二、計算思維在高等教育中的缺失
在高等教育方面，對計算思維的應用則較為分散。對于計算機科學專業的本科生早期階段的教學而言，計算思維技能問題仍然是熱門的研究課題，也是在各個重要的、有革新性的領域中的研究熱點，但是許多對計算思維在交叉學科感興趣的，要么是具體的機構，例如卡內基•梅隆大學和斯坦福大學，要么就是較大學院專業的分支機構。而沒有機構將計算思維作為一個基本的技能融入到除計算機科學以外的幾個學科中。之所以會出現這種情況，主要是以下幾個原因：1.計算思維概念化的問題。這些問題更容易在中小學通過務實專注教學方法來解決它們，卻成為高等教育中更注重研究領域教育的潛在障礙。2.除了計算機科學和數學領域，對于從計算機科學分離出來的計算思維方法和簡單的應用計算機程序去解決數據問題的區別了解不多。3.即使在計算機科學中，對于計算的理解也是有限的。有些問題是可計算的，而另一些則不能?？赡埽谌宋暮推渌强茖W領域核心訓練問題的構建是一種非計算性的；在某些情況下用“可計算”方式來構建這些問題也許是不可取的。但是，我們當前理解計算的局限性可能被新興計算模型所改變，例如自然計算和并行交互計算[5]。在本文中，我們會進一步了解現狀以發現計算思維在高等教育中的潛力，希望能夠為構建計算思維教育提供一套明確的方向，以便更好地學習和應用計算思維。
三、計算思維在高等教育中的應用
在大學教育中，關于計算思維的實踐教學研究依然很大程度上存在于科學、技術、工程和數學（STEM）領域中。Miller和Settle對計算機科學和非計算機科學專業的學生對學習樹（路徑）遍歷的多個方法進行了研究。這些樣本表明進行過非結構化學習的學生比經過傳統教學的學生表現的更好[6]。有研究表明，基于游戲的學習可能是復雜計算思維技能訓練的有效策略。這種游戲原理的理解有可能早在60年代初就被提出了[2]。更多現代的研究將解決謎題游戲作為一種方法介紹編程的入門課程。它的原型最初是一個電腦游戲，學生使用混合的方向和命令移動頭像來通過較為復雜的系列“腦筋急轉彎”問題[7]。作者認為，“作為學習內容的游戲玩法，使學生理解了編程的工作原理，并使用這些原理作為游戲元素來解決環境中的問題，而使游戲成為有意義的事”。其后續的實驗表明：“游戲可以支持可視化的入門性的編程結構“[8]。作者希望通過更大的樣本量來進行進一步的實驗研究，以探索他們以游戲為基礎的學習與計算思維的假設。在教學和學習方法的創新中，非計算機專業的計算思維的培養取決于跨學科的興趣和延伸。Roberts等人設計了計算思維與自然和社會科學方面進行交叉的訓練方法并進行了拓展[9]。Curzon等人提出“最美的計算是工程、科學、藝術；它沒有明確的邊界，并涉及到每個學科。這種跨學科的方法給了我們機會來提高學生除計算機以外的興趣”[9]。通過計算機與非計算機學科之間的交叉培養來提高學生的計算思維，將計算這種思想與各專業相結合，以促進專業的學習。計算機科學與生物學之間本身存在著交叉重疊的概念[9-10]。Navlakha和Bar-Joseph提出了如何在系統生物學和計算思維的各種概念交叉點上進行融合。值得注意的是，從計算思維的角度來看，這兩個學科的交叉點出現在“傳統”（基于圖靈）的概念中。例如神經網絡的概念。在物理學方面，Ca－ballero，KohlmyerandSchatz使用VPython編程環境引入計算思維概念介紹力學課程教學。他們發現“解決一系列計算作業中的問題之后，大多數的學生都能夠成功塑造出一個新的問題”[11]。在這些情況下，學生未必能建立一個成功的模型，但通過對質量問題分析和調試技能的額外關注，性能將會得到提高。Hambrusch等人研究并創建了屬于科學而非特定領域的計算思維主修課程[12]。此課程能夠滿足一般的計算要求，大學中應用編程和計算思維概念處理物理學、生物學和統計學中的問題。從學生的進入和退出統計中分析，在計算機科學和計算機編程中學生的完成度有所增加。將計算思維方法納入非計算機科學和數學領域之外的學科是很困難的事情。一是由于“計算”概念的不確定性，二是因為計算思維是僅限于使用一個封閉的、基于圖靈模型的計算方法來解決問題的觀念。當考慮科學知識時，創建“命題性的知識”和“程序性知識”是存在二義性風險的。例如，自然語言理解一直是計算機專業領域所研究的重點課題，其中所涉及到的語義網絡、本體映射等都是計算機科學的研究范疇。而研究的一些成果已經有大量的應用，若從此來看人文學科與計算機的交叉意義已非分析那么簡單。將計算思維加入到人文與藝術領域的主修課程中，需要適當的介紹計算思維的原理。為非技術專業的學生介紹計算機科學課程的類型，以便更適應學科的發展。Soh等人提出更為詳細的跨學科計算思維課程[13]，這個是針對文藝復興時期的藝術提出的計算項目，并在內布拉斯加大學進行通用。這一項目跨越了計算機、工程、人文和美術等多個學科?？蚣芴岢隽硕喾N途徑，通過一系列的專門根據工程、科學、藝術或人文為主要研究領域的學生設計計算機科學課程。學生還將參與協作學習活動，不同的學生群體將分配到跨學科項目中的不同工作中。將計算思維納入大學課程，問題主要集中在分析和設計的教學設計過程而不是發展和實施步驟。教學設計者將計算思維視為其他思維技能等同；因此他們設計計算思維課程所使用得策略類似于那些用來教學的一般化方法。因此，我們需要更多的研究，建立計算思維和教學設計與技術銜接得更好和更具體的教學設計戰略。
1醫學生物信息學的主要研究內容
1.1 疾病基因的發現與鑒定
據相關研究表明，約有6000種以上的人類疾患與特異基因的改變有關，這些關鍵性基因或其產物的結構功能異常，可以直接或間接地導致疾病的發生。目前，使用基因組信息學的方法通過超大規模計算是發現新基因的重要手段。例如：通過構建腫瘤 cDNA文庫，我們可以揭示腫瘤發生的分子水平變化，尋找靶基因。
1.2藥物設計與新藥研發
生物信息技術為藥物研究、設計提供了嶄新的研究思路和手段。生物信息藥物設計常用的方法有：（1）三維結構搜尋，尋找符合特定性質和三維結構的分子，從而發現合適的藥物分子。（2）分子對接，建立大量化合物的三維結構數據庫，依次搜索小分子配體使其與受體 的活性位點結合，通過優化使得配體與受體的形狀和相互作用最佳匹配。（3）全新藥物設計，利用計算機自動設計出與受體活性部位的幾何形狀和化學性質相匹配的結構新穎的藥物分子。
生物信息學方法為藥物研制提供了更多的、潛在的靶標，大大減少藥物研發的成本，提高研發的質量和效率。
1.3流行病學研究中的應用
將流行病學的遺傳和非遺傳性的研究與生物信息學結合起來，會對疾病的機理、個體對某種疾病的易感性和疾病在群體中的分布有更明確的認識，對疾病的預防和治療有極大的指導意義。
2 醫學生物信息學教學存在的問題
2.1缺乏實踐課教材
目前，?沒有專門針對醫學院校學生的生物信息學實踐課教材。而國內各大高校使用的生物信息學教材多為國外教材的影印版或者中文翻譯版本，這些教材一般內容寬泛，需要學生具有較高的相關基礎知識，并且偏重介紹生物信息學的理論和方法，對實踐環節的指導較少。
2.2缺乏有效的教學方法。
很多院校開設生物信息學實踐課僅是以驗證理論課所講授的內容為目的，缺乏針對學生特點的教學設計，講授內容單調，忽視了對學生分析問題能力的培養。
2.3學生實踐課學習基礎存在差異
生物信息學實踐課的授課內容需要學生使用計算機在網絡環境下完成，這需要學生具有較強的計算機操作技能和網絡運用能力。不同學生在計算機的操作技 能和網絡使用能力上存在較大的差異。另外，常用的數據庫和軟件基本上都是英文版本，這需要學生具有一定的英文素養，學生英文水平的差異也會影響他們對實踐課學習的效果。
3 醫學生物信息學實施方法和對策
3.1建立具有模塊化的教學大綱
根據醫學生物信息學課程的特點，對授課內容進行調整，建立模塊化的教學大綱，例如：導論模塊、數據庫及使用模塊、基因組信息學及其分析方法模塊、蛋白質組生物信息學模塊、代謝和藥物生物信息學及系統生物學模塊等，使學生清楚每個模塊的特點和作用，提高學生的學習興趣，激發學生的學習熱情。
3.2強化實驗教學
生物信息學的學習是運用生物、醫學、數學、以及計算機科學等諸多學科知識進行分析、判斷推理、綜合的實踐過程，強化實驗教學顯得尤為重要。
3.3結合多媒體技術與雙語教學
教學過程中可以打開相關軟件和網站進行演示，使抽象的生物信息學知識以具體的、動態的形式展現出來， 從而加深學生對課程的掌握程度。此外，生物信息學涉及到的數據庫、網站、應用軟件多為英文界面，所以雙語授課顯得尤為重要，教師可借助多媒體，對課程進行中英整合講解。
3.4結合科研實例進行教學
哈工大研究生院國家重點培育學科2個；博士學位授權一級學科27個，碩士學位授權一級學科41個，博士專業學位授權點1個，碩士專業學位授權點10個，博士后科研流動站24個。
2016年臨海市中小學公開招聘新教師招聘崗位一覽表
招聘崗位
招聘崗位數
學歷要求
專業要求
備注
中學語文
10
全日制本科及以上
語文教育、漢語言文學、漢語言、對外漢語、漢語國際教育、漢語言文字學、中國古代文學、中國現當代文學、漢語言教育
師范類教育學、小學教育、初等教育等專業報考崗位以教師資格證學科為準;碩士研究生的教育學原理、課程教學論、學科教學、比較教育學等專業報考崗位以研究學科方向與本科所學專業結合為準。
中學數學
10
全日制本科及以上
數學教育、數學、數學與應用數學、數理基礎科學、基礎數學、信息與計算科學、計算數學、應用數學、概率論與數理統計
中學英語
6
全日制本科及以上
英語教育、英語、英語翻譯、英語語言文學、應用英語
中學政治
1
全日制本科及以上
思想政治教育、政治學與行政學、國際政治、國際政治經濟學、政治學經濟學與哲學、哲學、政治學理論、政治經濟學、理論
中學歷史
2
全日制本科及以上
歷史教育、歷史學、世界歷史、中國古代史、中國近現代史、史學理論與史學史
中學地理
2
全日制本科及以上
地理教育、地理科學、地理信息系統、地理信息科學、自然地理與資源環境
中學社會
3
全日制本科及以上
人文教育及中學政治、歷史、地理招聘崗位所需專業
中學化學
1
全日制本科及以上
化學教育、化學、應用化學、化學生物學、有機化學、無機化學、分析化學、高級分子化學與物理、物理化學
中學生物
2
全日制本科及以上
生物、生物教育、生物技術、生物科學、生物工程、植物學、動物學、微生物學、生物化學與分子生物學、化學生物學、生物科學與生物技術
中學心理健康
2
全日制本科及以上
心理學、應用心理學、基礎心理學、發展與教育心理學
中學科學
7
全日制本科及以上
科學教育、物理教育、物理學、應用物理、核物理、理論物理及中學化學、生物招聘崗位所需專業
小學科學
17
全日制大專及以上
職教旅游
1
全日制本科及以上
旅游管理與服務教育、旅游管理、酒店管理
職教電子商務
1
全日制本科及以上
電子商務、電子商務及法律
中小學體育
20
中學全日制本科及以上
體育教育、體育學、運動訓練、社會體育、民族傳統體育、武術與民族傳統體育
小學全日制大專及以上
中小學音樂
20
中學全日制本科及以上
音樂教育、音樂學、音樂表演、作曲與作曲技術理論、藝術教育（音樂）、舞蹈表演、音樂與舞蹈學、舞蹈學、舞蹈編導、舞蹈教育
小學全日制大專及以上
中小學舞蹈
2
中學全日制本科及以上
舞蹈表演、音樂與舞蹈學、舞蹈學、舞蹈編導、舞蹈教育
小學全日制大專及以上
中小學美術
18
中學全日制本科及以上
美術教育、美術學、繪畫、雕塑、中國畫、書法學、攝影、藝術設計學、藝術設計、環境設計、環境藝術設計、視角傳達設計、工藝美術、動畫
小學全日制大專及以上
小學計算機
2
全日制大專及以上
教育技術學、現代教育技術、計算機科學與技術、軟件工程、網絡工程、數字媒體技術、計算機及應用、計算機應用技術、計算機軟件與理論
小學語文
50
全日制大專及以上
語文教育、漢語言文學、漢語言、對外漢語、漢語國際教育、漢語言文字學、中國古代文學、中國現當代文學、漢語言教育
小學數學
45
全日制大專及以上
數學教育、數學、數學與應用數學、數理基礎科學、基礎數學、信息與計算科學、計算數學、應用數學、概率論與數理統計
小學英語
12
全日制大專及以上
英語教育、英語、英語翻譯、英語語言文學、應用英語
特殊教育
1
全日制大專及以上
特殊教育、特殊教育學
學前教育
21
大專及以上
學前教育、學前教育學、幼兒教育、藝術教育（學前）、音樂與舞蹈學類
心理學的自然科學傳統深遠流長。從19世紀后半期，在自然科學尤其是物理學、生理學和化學的的影響下，心理學蓬勃發展，最后終于以馮特（Wundt，1832—1920）在萊比錫大學建立世界上第一個心理學實驗室，標志心理學正式獨立，到現在世界各地心理學越來越普及，并與其他學科相結合，派生出很多新學科，心理學一直在自然科學理論及研究方法的陪伴與影響下發展。
一、自然科學與心理學的成長相伴
（一）物理及數量方法對心理學的促進
古希臘時期哲學和自然科學混為一體，其中的心理學思想已經受到其他自然科學思想的影響。其實早在公元前四百多年到公元前三百多年期間，以德謨克利特為代表的原子論者即已奠定了以物質現象解釋心理活動的基礎。15世紀后一段時期科學研究風行一時，伽利略（Galilei，1564—1642）、開普勒（Kepler，1571—1630）、牛頓（Newton，1642—1727）等人在機械運動研究方面成績卓越，特別是牛頓力學理論得到普遍承認。笛卡爾（Descartes，1596—1650）的反射論中機械力學觀點更是徹底，他將人的身體看作一件自動機器，腦是控制中樞，肌肉是引擎，各種器官是活門和機件，生命現象歸結于機械運動，機體活動不是精神支配的結果而是對刺激的回應。19世紀生理學家韋伯（Weber，1795—1878）發現了“恰可辨認的差異”，用系統的實驗方法研究各種形式下的感覺閾，尋找心理量（感覺）與物理量（刺激）的關系，并用數量關系把它表示出來，創造了心理學史上第一個定量法則韋伯定律。物理學家費希納（Fecher，1801—1887）在韋伯的工作基礎上，進一步論述身心之間，或外界刺激與心理現象之間的數量關系，提出在心理學界人人皆知的韋伯—費希納定律，創造了心理物理學。
（二）生物學、生理學及化學對心理學的影響
心理活動是腦的高級機能，是生物體的生命現象，故心理學的發展進步必然與生物學、生理學的發展進步相聯系。達爾文（Darwin，1809—1882）的科學進化論影響深遠，對心理學的影響也甚為廣泛。19世紀，心理學的基礎學科—生理解剖學發展迅速。以貝爾（Bell，1774—1842）為代表的對神經沖動和傳導的研究，和弗盧郎（Flourens，1794—1867）關于腦生理的研究，為理解人的感受和運動過程打下了重要基礎。19世紀后期，生理學家發現了神經沖動的電性質，并測出了神經沖動的傳導速度，使心理學家認識到心理過程是可以進行實驗和測量的。顱相說及后來的大腦機能統一說，與布羅卡言語中樞、感覺和運動中樞的發現一起，使心理是腦的機能成為共識。
（三）計算機科學等現代科學技術及原理對心理學的促進
信息論、控制論、系統論，尤其是計算機科學技術的巨大發展成就對認知心理學的產生起到了決定性的作用。信息論是一門用概率論和數理統計方法研究信息量度量和信息分析、信息編碼、信息處理、信息傳遞及信息變換規律的科學。認知心理學者借用信息論中信息輸入、過濾、衰減、存儲等過程模式。自動調節控制系統中反饋系統促進達成有效的控制的思想被心理學家所接受。而從系統理論來看，人處于物理，生物、社會三大系統的交叉處，具有開放性、動態性和主動性，決定了人心理活動的系統性和復雜性。
二、自然科學對現代心理學的促進及展望
我們看到心理學幾乎是從萌芽時期起，一路走來，離不開自然科學的一路相伴，自然科學的進步總是對心理學造成直接或間接的影響，總的來說，自然科學對心理學做出了以下幾個方面的貢獻：
（一）促進心理學的獨立
一般把馮特在萊比錫大學建立第一個心理學實驗室作為心理學獨立的標志，把在這之后的心理學稱為現代心理學。心理學在獨立之前主要作為靈魂學說依附于哲學，受一些其他自然科學思想的影響，心理學逐漸擺脫泛靈論和宗教神學的束縛，有了實證研究思想，為心理學走上自然科學的道路埋下種子。馮特正是從物理、化學、生物中得到啟示，把自然科學的實驗方法運用于心理學，建立了標志心理學獨立的實驗室。
（二）促進心理學研究方法的改進、研究工具的改良
心理學領域的眾多理論進步，都離不開研究方法的改進，研究工具的改良。而無論是歷史上有名的斯金納箱，還是當今的眼動儀、生物反饋系統等，包括心理學研究中最常見心理量表，都不開自然科學的支撐。從物理及數量方法被帶到心理學中，到現在以計算機科學技術、生物反饋技術等為支撐的各種越來越先進的研究工具，自然科學以其巨大的發展成就為心理學獨立和發展在研究方法、研究工具方面提供了技術支持。
（三）自然科學拓展心理學研究領域，并推動心理學研究不斷深化
隨著社會發展，心理學已與其他一些自然學科形成一種相互促進的局面。計算機信息、電子、分子生物技術、物理技術的革命性進步，導致心理學研究手段的現代化，促進心理結構的研究逐步深入，如閾下啟動效應、知覺的選擇模型等，使我們對心理現象實質的認識取得巨大進展。我們看到，自然科學不僅僅給心理學帶來了具體的科學知識，更是改善了心理學研究的思維模式，提供了先進的實驗條件、手段和工具，為心理學研究的突破提供了可能性。心理的自然屬性決定了心理學與自然科學的必然聯系，利用自然科學中對心理學有益的先進思想和方法，能夠提高心理學研究的準確性和有效性。
【中圖分類號】Q81 【文獻標識碼】A 【文章編號】1008-6455（2010）11-0248-02
Study of TCM bioengineeing
Ouyang Xuejian
【Abstract】From angle of TCM bioengineering probe into TCM basic theory and way of study, to basis of TCM and clinical research mean much.
【Key words】traditional chinese medicine (TCM); biology; biotechnology; study
隨著TCM的不斷創新，用現代中醫生物學的研究手段，完善TCM的基礎理論是必經之路。
1生命之書
1960年首次被破譯遺傳密碼，分子生物學家對復雜的細胞分子進行了分類。人類基因從遠古到現代以密碼的形式表達出來，展現在科學家面前。常有一種誤解基因代表每個特性，這種誤解并沒有因基因測序而被消除，并被加強了這是因為單基因病被討論[1]，事實上許多遺傳性疾病是由多個基因以某種未知方式相互作用的結果。人類基因組的解譯，象征著思想變革的始點走向未來。
2生物學革命
細胞生物學革命并不是基因組的解譯，而是基因行為方式和序列間相互作用的發現，但必須通過實驗才能得到體現, 即閱讀細胞故事要歸功于生物學-DNA芯片[2]。它能同時觀測許多基因行為的是基因組測序。即一個細胞隨時有數千個基因開啟，它不僅開啟一個或兩個基因來完成任務，并在任務完成后再將它們關閉，但其理論的構建并不是輕易獲得的。分子和細胞生物學[8]，簡潔一流的理論很少見，蛋白質A開啟了蛋白質B，然后激活蛋白質C，如果大家能理解將對研究很有幫助。生物學家并引入了物理學概念，尋找簡潔一流理論，但是并不表明研究的系統是簡潔的。物理學家設計的理論用于解釋大量分子行為，如氧的彌散在介質的作用下，個體特性會淹沒在團體行為的模式下?；蚝偷鞍踪|更具挑戰性，因為它們不移動，不隨機相互作用，但能選擇性的參與某一功能性活動?；瘜W提供了另一組工具，一些非生命系統中的化學過程與生物化學過程一樣復雜混亂，但并不妨礙被計算機模型所獲取，其結論是使復雜的模型簡單化，原因是一些成分可以被忽略。
3計算機模擬藝術
它不僅分析數據也是一種重要工具。物理學家把其藝術帶入到了精密狀態，天體物理學家能模擬整個星系世界，生物學家就能模擬細胞的微觀世界。計算機模擬復雜的真實細胞，預測基因活性與細胞功能變化的基因組，并建立了數據庫。研究細胞中多種過程的比較模型，許多蛋白質能同時催化大范圍化學反應，不同反應的相對重要性會因基因被激活而產生某種蛋白而再次關閉，來模擬整個細胞行為。工程學認為一個細胞事件不會簡單的導致某一事件發生，有時一個過程會影響某個過程發生，用工程學術語描述就是反饋。即角加速時人體向一側傾倒，此時膜半規管內淋巴液向相反方向流動刺壺腹嵴產生神經沖動，傳至平衡中樞維持人體平衡，這就是人置與平衡中樞間的反饋，這種自我調節在工程學中十分常見。即可用“控制論”和“系統論”來描述它，生物學家已應用在細胞中。描述生物學功能包含擴大、改編、加強、絕緣、糾錯和一致性檢測等概念。描述新的生物學語言將來源于綜合科學，即計算機科學或生物工程學等學科[3、4]。
4網絡生物學
世界范圍互聯網中的信息總是最新的，那里有通信、高速公路、鐵路、航運等，為網路提供能量、電流、水、物質、友誼等，細胞網絡它們是如此相似。細胞中每一類分子都視為網絡的組成部分，任何兩個分子之間均有聯系，共同參與生物化學反應，結論就是細胞網絡與許多社會網絡一樣，有著相同的連通結構。這樣的共性對于定義基因間的相互作用很有幫助，但并不是所有網絡都相同[5、6]，有時幾個連接破壞而迅速瓦解，有時即便有許多連接被破壞，任何兩個節點間仍可保持通暢，細胞網絡也是如此。理解了生物學網絡的特點，為組建細胞自身系統對其研究奠定了基礎。
5生物學模塊
基因通常結隊工作當細胞分解糖產生能量，激活一組基因來產生各自所需要的酶[7]。理論生物學家提示如果能夠找出這類“聯合作業”，并將其視為獨立分子來理解細胞的復雜活動。即一部分制造蛋白質，一部分復制細胞分裂的DNA，其他部分對特殊的酶做出響應等等。但這些分子不是基因簡單的組合,它們包括了蛋白質，RNA小信號分子和富含能量的分子，即酶等共同執行其功能, 蛋白質組學顯示了它的特殊貢獻。即細胞分裂模塊包裹在膜內，如線粒體是能量的“工廠”。就像組建大樓一樣，模塊之間通過一類或幾類介質分子相互聯系，各部門備有“辦公室備忘錄”這就解決了每個突發件事的需要?？上胂笤O計一種更精密的特定模塊，其小部分分子間相互作用的模塊延伸到整個細胞。模塊的功能來自其他模塊一部分輸入，并產生輸出影響其他模塊。其集體行為的概念類似于生物物理學概念，能表現模塊的特性。即模塊大部分功能特征，來自于潛在成分的特征與它們之間相互作用集合的特征。這對于生物學家來說是陌生的，但將來會習慣這樣的描述。
6TCM生物學
TCM生物學家用生物學微觀實驗手段，即分子與細胞生物學、網絡工程、生物學工程、生物物理學等[8-11]，模擬與解釋TCM的基本理論。需要生物工程、網絡工程與程序工程等共同參與形成綜合性科學。TCM把“天體”對生物體的影響都考慮進去了，在疾病診治基本原則的基礎上還考慮了季節變化。即冬天益氣活血，溫腎助陽；春天滋陰潤肺，滋腎柔肝；夏天養心安神，清熱解毒；秋天健脾溫腎，滋陰補血。TCM早已認識到天體變化對人體的影響，并應用在臨床實踐中。至于經絡到底是什么還沒有誰在人體內剖析出來，但臨床工作中銀針證實了它的存在，并以唯物主義的客觀事實傳承下來，如何完善它是今后研究的方向。
7TCM診療技術
TCM的基礎理論與臨床診療技術是根本，特別是中草藥、民間醫學很多精髓尚未開發。如西醫治療感冒居高不下的體溫(40℃)什么手段都用上了，TCM一付湯藥就能控制體溫即治愈。腫瘤壓迫所致的面神經麻痹，TCM不用開刀減壓針灸就能矯正，這說出來好象不可思議但TCM做到了，TCM就是這么神氣有待進一步挖掘。TCM不僅應懂得自身的基礎理論，并從生物學角度解釋出來，讓世人相信TCM接受TCM，讓TCM走向世界。
