信息学论文范文10篇

信息学论文范文篇1

一、计算机化病历

计算机化病历是医学信息学的一个重要研究方向。它是指存在一个系统中的电子病历，这个系统可支持使用者获得完整、准确的资料；提示和警示医疗人员；给予临床决策服务；连接管理、书刊目录、临床基础知识以及其他设备[2]。电子病历的优点如下：完整的电子病历存储系统支持多个用户同时查看，保证个人医疗信息的共享与交流。通过网络，医师可以在家中或在世界任何一个角落随时获得患者的电子病历。同时可根据不同的用户给予不同的资料查询权限，从而保证了病历的安全性。授权用户在适当时间才能查看合适的病历。

此外，电子病历不再是一个被动的医疗记录。论文通过与图像信息的整合，可提供实时医疗监控，药物剂量查询等多种功能。电子病历已成为新兴信息技术和信息工具的基础。

电子病历目前可大致分为单机电子病历和网上电子病历两种。网上电子病历的优点是采用了ASP服务器提供全球性服务，安全性与数据完整性则由ASP供应商解决；缺点则是数据不在医师所工作的计算机上。

虽然医疗界投入巨资，电子病历仍存在许多问题亟待解决[3]。首先，病历数据的输入界面仍不够简单；其次，电子病历需要统一的医学用语标准。目前，美国国家医学图书馆已制定出统一医学用语系统(unifiedmedicallanguagesystem，UMLS)，这一系统包含了近一百万个术语描述医学概念。一旦该系统得以推广，将极大地促进全球医学用语的标准化。

二、医学信息系统

医学信息系统与其他工业系统有很大的不同。毕业论文不同的部门对信息的要求不同，这是对医学信息系统最大的挑战。例如，信息系统用户可分为基本用户和二级用户，基本用户包括医师和其他护理人员；二级用户则包括医疗保险公司、政府医疗保险机构等。不同用户需要的信息不同，导致信息管理的复杂性。同时，如何有效地利用不同的信息系统解决不同的医疗管理也日益成为人们重视的课题。

信息系统包括实验测试系统、医疗设备订购与维护系统及影像图片存储与交换系统等，存储于不同的计算机和不同的信息网络中。对于特定的用户来说，前端界面可能有所不同，但是后端数据必须是一体化和标准化的。

医学信息系统包括企业资源规划系统(ERP)、患者关系管理系统(patientrelationshipmanage—ment，PRM)、数据挖掘及决策支持系统等|4J。ERP技术在商业领域取得巨大成功，近年来，其在医疗机构中也得到广泛应用。其特点是将企业信息整合为一体(整合的数据库)，所以各系统都提供一致的数据。一次输入，多次使用，有效地降低了输入费用，并保证各系统得到完整、实时、一致的数据。其次，ERP系统可用来决策医疗设备订购、管理和维护，例如通过一个整合的数据库，根据病床的使用率，ERP系统可自动选择最合适的时间对医疗设备进行维护。PRM是侧重于患者需求的信息管理系统。PRM记录患者生活习惯、个人病史、家庭病史以及过敏反应等，医院从而可提供更加个性化的医疗服务。同时通过PRM，患者也可向医院询问医疗方案。数据挖掘技术在医疗管理上也日益重要，这种技术的主要优点是降低成本，为医师提供最有价值的信息，从而提高医疗诊断的质量。Bresnahan[5]指出，上千种的服务、多种治疗方案以及相互关系使信息系统越来越复杂，而这种复杂性推动了数据挖掘技术在医疗上的使用，已远远超过其在银行业和零售业的应用范围。

三、医疗决策系统

医学实践最重要的是作出正确的医疗诊断，因此医学信息学将研究重点也放在决策系统上。硕士论文决策系统不仅需要先进的信息科学技术和工具，而且需要理解医师如何利用推理知识作出医疗判断。

当前决策系统主要基于两种方法论：着重于统计分析的定量分析法，以及侧重于逻辑推理的专家系统法。定量分析法产生于上世纪50和60年代，主要用于解决心脏疾病和异常疼痛等临床问题。早期系统以概率决策理论为解决问题的依据。最新的此类系统以美国Stanford大学PANDA项目最为著名[6]。PANDA项目使用了决策分析技术，主要应用于胎儿期诊断，根据概率分析方法对胎儿期中的问题作出最有利于患者的选择。专家系统法以逻辑推理为解决问题的核心。最著名的第一代专家系统是MYCIN系统[7]。此系统主要用于对多种传染病的诊断和治疗，其中的医学知识不是包含于工具中，而是存储在规则中。第二代专家系统则以Asgaard系统最为成功[8]。系统大大扩展了MYCIN的功能，并补充了一系列的推理方法，其中包含了所有相关领域中的复杂知识。通过与数据库的连接，系统可自动提取带有时间标志的数据，而这种功能则使系统可针对某个患者作出特定阶段最适合的治疗方式。另外通过反溯法可比较不同的医疗护理，并作出相应的质量报告。

四、影像信息学技术

自上世纪70年代中期，以计算机为基础的医学影像学随着数学、生物物理学和工程模型学蓬勃发展起来。但是由于各类学术会议侧重于影像，而忽视了信息学，导致医学影像信息学科发展缓慢。

直到近年，界面友好的医学影像数据库与二维、三维结构及可视化的结合将医学影像信息学带入了一个崭新的时代。开始于1990年的“可视人”项目提供了大量的人体模拟图像，这一技术的广泛应用带动了各类解剖学教育软件的开发，更为重要的是引发了关于模型、摸拟及大型数字化图像搜索等一系列的信息学问题。同一时间开始的“人类大脑”项目则直接导致了大量关于大脑数据图谱登记、分ShanghaiMedJ，2004，VoI27，No9区等课题的开展。新的信息学、生物计量学、计算图像学的结合，使人们重新认识到影像信息与模拟学的重要性。

现代影像信息学研究的重点包括图像传递标准、传递规则、医学术语、信息压缩、图像数据库索引及图像病例传递安全等。从“虚拟细胞”[9]到“虚拟人”[10]，当前影像信息学从分子水平、细胞水平、组织水平到个体都得到广泛的应用。然而，医学信息学面临着更多亟待解决的现实问题。影像信息的完整化需要更深层的科学、技术和医疗实践的结合，包括对二维和三维图像自动分区与注册的新技术；数据抽象与概括；图像数据库中生物多样性来解释群体图像数据和表现型与基因型之间的关系；开发医学信息数据注释语言整合高级图像系统和医院信息系统等。

五、远程医疗与互联网

随着宽带网进入千家万户，远距离传递诊断和患者管理信息成为可能，远程医疗成为新的研究热点。通过网络电视和无线技术，使医师及患者能随时传递相应的医学相关信息，从而为远程医疗开创了更为广阔的应用前景。然而远程医疗昂贵的医疗费用使其现阶段只限于特定的人群。

互联网的出现提供了图片和文字传输的介质，而且为医疗机构提供了海量的信息数据。英语论文在互联网的帮助下，医师不仅可以全球共享医学资源，而且可以针对某一特殊病例进行广泛的交流。例如，美国国家医学图书馆提供医药在线(MEDLINE)数据库，其成员可查看、打印各类文献资料；医学网(CLINICWEB)则提供所有临床信息的索引，是医学界常用的搜索引擎。同时互联网的发展为一些身患相同病症人群的相互交流提供了可能，此类患者交流组织的形成有利于自我寻找最合适的治疗。

六、数据标准的重要性

电子病历和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字化，使得医院数据库的信息容量不断地膨胀。然而简单存储信息只是数据库的低端操作，数据的集成和分析以及医学决策和知识的自动获取才是信息学研究的重点。要对数据进行加工和分析，数据必须以特定的结构方式来存储。数据结构允许计算机轻易地传递符号和像素，并大大提高信息处理的速度。然而，这种数据结构不是仅由输入来决定的，医护人员必须有一约定俗成的数据标准，并为社会所公认。这一数据标准明确了数据库中存储的特殊符号所具有的涵义。其作用正如字典一样，起到咨询和定义的功能。数据标准又可分为文字标准和信息标准。

文字标准是指标准必须以文字形式表示，而不能以图像形式表达，国际上称为医疗数据系统，它包括一系列有特定涵义的单词。意识到标准的重要性，越来越多的医学和信息组织参与到此标准的制订中来。其中最著名的为美国病理协会制订的人类与兽类医学系统术语标准SNOMED和英国健康中心制订的医学系统术语标准ReadCodes。

信息标准则同时定义文字和图像数据。当今最通用的信息标准称为HL7(HealthLevelSeven)，也可称为标准卫生信息传输协议，其中又包括医学数字化图像和传递标准(DICOM)。HL7标准确定了数据库系统中信息传递的顺序和格式，涵盖了实验测试术语、药品设备采购术语、收费术语、出院转院术语及电子监护术语等，并提供了一种类似于数据库的结构，利于患者信息在电子病历系统、实验室系统等多种数据系统中传递。

DICOM可明确图像在数据流传递过程中压缩和加密的格式，并确定CT图像或B超图像在数据库中存储的方式。

七、结语

医学信息学是计算机技术、生物物理学、统计学等与现代医疗结合的新兴学科，也是提高医疗服务质量、医院管理水平和降低成本的必然结果。这一学科需要多领域科研人员和医务工作者的大力合作。可以预见，不久的将来医学信息学将在医院管理、教学和科研、疾病的预防、诊断和治疗等方面发挥巨大和不可替代的作用，并将带动整个医学界的革新。

参考文献

1GreenesRA．ShortliffeEH．Medicalinformatics：anemerginga-cademicdisciplineandinstitutionalpriority．JAMA，1990，263：1114—1120．

2SteadWW．HalrlmondWE．Computer-basedmedicalrecords：thecenterpieceofTMRMDComput，1988，5：48—62．

3McDonaldCJThebarrierstoelectronicmedicalrecordsystemsandhowtoovercomethemJAmMedInformAssoc，1997，4：213—221．

4SiauK．Healthcareinformatics．IEEETransInfTechnolBiome-di．2003．7：1-7．

5BresnahanJ．Dataminging：adelicateoperationCIOMag(on-line)．1997．

6OwensDK，ShachterRD，NeaseRF．Representationandanaly-sisofmedicaldecisionproblemswithinfluencediagrams．MedDecisiMaking，1997．17：241—262．

7YuVL，FaganLM，WraithSM，eta1．Antimicrobialselectionbyacomputer：Ablindedevaluationbyinfectiousdiseaseexperts．JAMA，1979，242：1279—1282．

8ShaharY，MikschS，JohnsonP．TheAsgaardproject：ataskspecificframeworkfortheapplicationandcritiquingoftime-on-entedclinicalguidelines．ArtifIntellMed．1998．14：29—51．

信息学论文范文篇2

[论文摘要]生物信息学是80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。

一、生物信息学的产生

21世纪是生命科学的世纪，伴随着人类基因组计划的胜利完成，与此同时，诸如大肠杆菌、结核杆菌、啤酒酵母、线虫、果蝇、小鼠、拟南芥、水稻、玉米等等其它一些模式生物的基因组计划也都相继完成或正在顺利进行。人类基因组以及其它模式生物基因组计划的全面实施，使分子生物数据以爆炸性速度增长。在计算机科学领域，按照摩尔定律飞速前进的计算机硬件，以及逐步受到各国政府重视的信息高速公路计划的实施，为生物信息资源的研究和应用带来了福音。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。

二、生物信息学研究内容

（一）序列比对

比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法，缺点是速度较慢。两个以上序列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。

（二）结构比对

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。

（三）蛋白质结构预测

从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是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。同源模建和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。

（四）计算机辅助基因识别

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.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。

（五）非编码区分析和DNA语言研究

在人类基因组中，编码部分进展总序列的3－5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。

三、生物信息学的新技术

（一）Lipshutz(Affymetrix,Santaclara,CA,USA)

描述了一种利用DNA探针阵列进行基因组研究的方法，其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法，可以实现对人类基因组的测序。光介导的化学合成法被应用于制造小型化的高密度寡核苷酸探针的阵列，这种通过软件包件设计的寡核苷酸探针阵列可用于多态性筛查、基因分型和表达检测。然后这些阵列就可以直接用于并行DNA杂交分析，以获得序列、表达和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen,Branford,CT,USA)介绍了一种新的基于专用定量表达分析方法的基因表达检测系统，以及一种发现基因的系统GeneScape。为了有效地抽样表达，特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的发生和冗余程度。他在酵母差异基因表达的大规模研究中对该技术的性能进行了验证，并论述了技术在基因的表达、生物学功能以及疾病的基础研究中的应用。（二）基因的功能分析

Overton(UniversityofPennsylvaniaSchoolofMedicine,Philadelphia,PA,USA)论述了人类基因组计划的下一阶段的任务基因组水平的基因功能分析。这一阶段产生的数据的分析、管理和可视性将毫无疑问地比第一阶段更为复杂。他介绍了一种用于脊椎动物造血系统红系发生的功能分析的原型系统E-poDB，它包括了用于集成数据资源的Kleisli系统和建立internet或intranet上视觉化工具的bioWidget图形用户界面。EpoDB有可能指导实验人员发现不可能用传统实验方法得到的红系发育的新的药物靶，制药业所感兴趣的是全新的药物靶，EpoDB提供了这样一个机会，这可能是它最令人激动的地方。

Babbitt(UniversityofCalifornia,SanFrancisco,CA,USA)讨论了通过数据库搜索来识别远缘蛋白质的方法。对蛋白质超家族的结构和功能的相互依赖性的理解，要求了解自然所塑造的一个特定结构模板的隐含限制。蛋白质结构之间的最有趣的关系经常在分歧的序列中得以表现，因而区分得分低（low-scoring）但生物学关系显著的序列与得分高而生物学关系较不显著的序列是重要的。Babbit证明了通过使用BLAST检索，可以在数据库搜索所得的低得分区识别远缘关系（distantrelationship）。Levitt(Stanforduniveersity,PaloAlto,CA,USA)讨论了蛋白质结构预测和一种仅从序列数据对功能自动模建的方法。基因功能取决于基因编码的蛋白质的三级结构，但数据库中蛋白质序列的数目每18个月翻一番。为了确定这些序列的功能，结构必须确定。同源模建和从头折叠（abinitiofolding）方法是两种现有的互为补充的蛋白质结构预测方法；同源模建是通过片段匹配（segmentmatching）来完成的，计算机程弃SegMod就是基于同源模建方法的。

（三）新的数据工具

Letovsky(JohnshopkinsUniversity,Baltimore,MD,USA)介绍了GDB数据库，它由每条人类染色体的许多不同图谱组成，包括细胞遗传学、遗传学、放射杂交和序列标签位点（STS）的内容，以及由不同研究者用同种方法得到的图谱。就位置查询而言，如果不论其类型（type）和来源（source），或者是否它们正好包含用以批定感兴趣的区域的标志（markers），能够搜索所有图谱是有用的。为此目的，该数据库使用了一种公用坐标系统（commoncoordinatesystem）来排列这些图谱。数据库还提供了一张高分辨率的和与其他图谱共享许多标志的图谱作为标准。共享标志的标之间的对应性容许同等于所有其它图谱的标准图谱的分配。

Candlin(PEappliedBiosystems,FosterCity,CA,USA)介绍了一种新的存储直接来自ABⅠPrismdNA测序仪的数据的关系数据库系统BioLIMS。该系统可以与其它测序仪的数据集成，并可方便地与其它软件包自动调用，为测序仪与序列数据的集成提供了一种开放的、可扩展的生物信息学平台。

参考文献：

信息学论文范文篇3

药学信息学计算机综合实验课程体系建设

(1)重视实用性课程实验的开设是药学信息学课程体系创新与实践的重要特点。药学信息学专业计算机基础课程实验设计的目标是使学生能够达到在药学研究领域掌握计算机应用的专业背景知识及能力。药学信息应用型人才培养体系的药学信息学课程体系的实验内容包括“计算机基础”、“程序设计技术与应用”以及高级课程“计算机在药学中的应用”等三个方面的具体实施项目。(2)根据药学专业对计算机人才的需求及应用，结合计算机基础教学的具体内容及多年的教学实践，将药学信息学课程体系试验设计分为三组典型实验：①计算机基础操作典型实验；②计算机程序设计典型实验；③计算机综合应用典型实验。三组实验的设计与实施具有层次鲜明、条理清晰、结构完善、循序渐进等特点。

构建课程网络教学平台建设

(1)建立了以多元化、交互式学习环境为主要特色的多功能网站，建立完善的多媒体教学资源库，该教学资源库是面向全校学生，集学生自学、师生交流、网络答疑等多功能于一体综合网络教学平台。(2)该教学资源库中包括教师课件、课外阅读资料、相关资料图片，以及教学过程中使用到的软件、教学录像等，并且通过网站平台免费提供药学信息学体系的教学大纲、教材、教学方案、教学课件、实验课程设计、教学资源素材，全面公开并共享教学资源，突破时间和地点的限制，为学生自主学习提供帮助，教学方式由目前的多媒体教学逐步转变为网络化教学。(3)在“构建药学信息学课程体系创新与实践”过程中，制作了系列课程相应的PowerPoint演示文档，并建立的多个相应的实例数据及应用软件用法介绍视频，并提供大量相关多媒体参考、学习资料，方便药学信息学专业的学生快速查找和深入学习各章节的内容，同时也提供了部分可执行的药学信息学应用程序，有助于加深学生对书本知识的理解，而且也为药学信息学实验数据处理及模拟提供了有利帮助。(4)建立并丰富了药学信息学系列课程的测试大型试题库，并开发设计了联网在线机考测评软件，面向全校学生，实现了无纸化考试。通过以下综合实验操作技能的综合测评，如药学常用软件工具练习及开发环境构建、基于Excel和VisualBasic的药学试验设计、基于Matlab和VisualBasic的LD50计算、基于Excel和Matlab的药学实验数据分析等实验检测项目，健全了以检验实际操作能力为核心的考试测评机制、以考促学的积极作用，丰富完善了药学信息学课程体系建设的重要环节。

信息学论文范文篇4

一、正在出现的技术

Klingler(Lncytepharmaceuticals,PaloAlto,CA,USA)强调基因组学正推动制药业进入信息时代。随着不断增加的序列、表达和作图数据的产生，描述和开发这些数据的信息工具变得对实现基因组研究的任务至关重要。他谈到了Incytepharmaceuticals对大规模基因组数据和生物信息学的贡献。

Lipshutz(Affymetrix,Santaclara,CA,USA)描述了一种利用DNA探针阵列进行基因组研究的方法，其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法，可以实现对人类基因组的测序。光介导的化学合成法被应用于制造小型化的高密度寡核苷酸探针的阵列，这种通过软件包件设计的寡核苷酸探针阵列可用于多态性筛查、基因分型和表达检测。然后这些阵列就可以直接用于并行DNA杂交分析，以获得序列、表达和基因分型信息。Milosavljevic(CuraGen,Branford,CT,USA)介绍了一种新的基于专用定量表达分析方法的基因表达检测系统，以及一种发现基因的系统GeneScape。为了有效地抽样表达，特意制作片段模式以了解特定基因的子序列的发生和冗余程度。他在酵母差异基因表达的大规模研究中对该技术的性能进行了验证，并论述了技术在基因的表达、生物学功能以及疾病的基础研究中的应用。

二、基因的功能分析

Overton(UniversityofPennsylvaniaSchoolofMedicine,Philadelphia,PA,USA)论述了人类基因组计划的下一阶段的任务——基因组水平的基因功能分析。这一阶段产生的数据的分析、管理和可视性将毫无疑问地比第一阶段更为复杂。他介绍了一种用于脊椎动物造血系统红系发生的功能分析的原型系统E-poDB，它包括了用于集成数据资源的Kleisli系统和建立internet或intranet上视觉化工具的bioWidget图形用户界面。EpoDB有可能指导实验人员发现不可能用传统实验方法得到的红系发育的新的药物靶，制药业所感兴趣的是全新的药物靶，EpoDB提供了这样一个机会，这可能是它最令人激动的地方。

Sali(Rockefelleruniversity,NewYork,NY,USA)讨论了同源蛋白质结构模建。比较蛋白质模建（comparativeproteinmodeling）也称为同源模建（homologymodeling），即利用实验确定的蛋白质结构为模式（模型）来预测另一种具有相似氨基酸序列的蛋白质（靶）的构象。此方法现在已经具有了足够的精确性，并且被认为效果良好，因为蛋白质序列的一个微小变化通常仅仅导致其三维结构的细微改变。

Babbitt(UniversityofCalifornia,SanFrancisco,CA,USA)讨论了通过数据库搜索来识别远缘蛋白质的方法。对蛋白质超家族的结构和功能的相互依赖性的理解，要求了解自然所塑造的一个特定结构模板的隐含限制。蛋白质结构之间的最有趣的关系经常在分歧的序列中得以表现，因而区分得分低（low-scoring）但生物学关系显著的序列与得分高而生物学关系较不显著的序列是重要的。Babbit证明了通过使用BLAST检索，可以在数据库搜索所得的低得分区识别远缘关系（distantrelationship）。Levitt(Stanforduniveersity,PaloAlto,CA,USA)讨论了蛋白质结构预测和一种仅从序列数据对功能自动模建的方法。基因功能取决于基因编码的蛋白质的三级结构，但数据库中蛋白质序列的数目每18个月翻一番。为了确定这些序列的功能，结构必须确定。同源模建和从头折叠（abinitiofolding）方法是两种现有的互为补充的蛋白质结构预测方法；同源模建是通过片段匹配（segmentmatching）来完成的，计算机程弃SegMod就是基于同源模建方法的。

三、新的数据工具

Letovsky(JohnshopkinsUniversity,Baltimore,MD,USA)介绍了GDB数据库，它由每条人类染色体的许多不同图谱组成，包括细胞遗传学、遗传学、放射杂交和序列标签位点（STS）的内容，以及由不同研究者用同种方法得到的图谱。就位置查询而言，如果不论其类型（type）和来源（source），或者是否它们正好包含用以批定感兴趣的区域的标志（markers），能够搜索所有图谱是有用的。为此目的，该数据库使用了一种公用坐标系统（commoncoordinatesystem）来排列这些图谱。数据库还提供了一张高分辨率的和与其他图谱共享许多标志的图谱作为标准。共享标志的标之间的对应性容许同等于所有其它图谱的标准图谱的分配。

Markowitz(LawrenceberkeleyLaboratory,Berkeley,CA,USA)讨论了分布式数据库与局部管理的关系，以及用基于工具的方法开发分子生物学数据库（MDBs）的问题。许多方案当前正在促进搜索多种不同来源MDBs的数据，包括建立数据仓库；这要求对各种MDBs的组合有一种全局观，并从成员MDBs中装填数据入中心数据库。这些方案的主要问题是开发整体视图（globalviews），构建巨大的数据仓库并使集成的数据库与不断发展中的成员MDBs同步化的复杂性。Markowitz还讨论了对象协议模型（objectprotocolmodel,OPM），并介绍了支持以下用途的工具：建立用于文本文件或者关系MDBs的OPM视图；将MDBs作成一个数据库目录，提供MDB名称、定位、主题、获取信息和MDB间链接等信息；说明、处理和解释多数据库查询。Karp(SRIinternational,MenloPark,CA,USA)解释了Ocelot,一种能满足管理生物学信息需求的面向对象知识陈述系统（一种面向对象系统的人工智能版）。Ocelot支持略图展开（schemaevolution）并采用一种新的最优化并行控制机制（同时进行多项访问数据的过程），其略图驱动图形编辑器提供了交互式浏览和编辑功能，其注释系统支持数据库开发者之间的结构通讯。

Riley(MarinebiologicalLaboratory,WoodsHole,MA,USA)在讨论大肠杆菌蛋白质的功能同时，特别提到了GPEC数据库，它包括了由实验确定的所有E.coli基因的功能的信息。该数据库中最大比例的蛋白质是酶，其次则为转运和调控蛋白。

Candlin(PEappliedBiosystems,FosterCity,CA,USA)介绍了一种新的存储直接来自ABⅠPrismdNA测序仪的数据的关系数据库系统BioLIMS。该系统可以与其它测序仪的数据集成，并可方便地与其它软件包自动调用，为测序仪与序列数据的集成提供了一种开放的、可扩展的生物信息学平台。

Glynais(NetGenics,Cleveland,OH,USA)认为生物信息学中最关键的问题之一是软件工具和数据库缺乏灵活性。但是，软件技术的发展已得到了其它领域如金融业和制造业的发展经验的借鉴，可以使来自不同软件商的运行于各种硬件系统的软件共同工作。这种系统的国际标准是CORBA，一种由250多个主要软件和硬件公司共同合作开发的软件体系。联合使用CORBA和Java可以开发各种通过一个公用用户界面访问任何种类的数据或软件工具的网络应用软件，也包括生物信息学应用软件。Overton不同意Glynias的这种想法，他强调说CORBA仅对软件集成有用，不兼容的数据库软件可能是计算生物学所面临的最困难问题，一些制药公司和数据库仓库最近资助了一项用OCRBA链接不同的数据库的计划[2,3]。

四、制药先导的发现

Burgess(Sturcturalbioinformatics,SanDiego,CA,USA)讨论了填补基因组学和药物设计之间鸿沟的蛋白质结构中的计算问题。在缺乏主要疾病基因或药物靶的精确描述数据的情况下，药物设计者们不得不采用大规模表达蛋白质筛选方法；而结构生物信息学则采用一种更为实用有效的计算方法直接从序列数据中确定靶蛋白质的活性位点的精细结构特征，它利用一种集成专家系统从现实的或虚拟的化学文库中进行迅速的计算筛选，可以达到一个很大的规模。

Elliston(Genelogic,Columbia,MD,USA)讨论了治疗药物开发中发现新的分子靶的过程，着重讨论了基因发现方法。他认为，随着日益临近的人类基因组测序的完成，几乎全部基因的特征将在序列水平得到揭示。但是，对基因的认识将有赖于更多的信息而不仅仅是序列，需要考虑的第一类信息是转录表达水平信息，而Genelogic公司的GeneExpress就是一个由mRNA表达谱、转录因子位点、新基因和表达序列标签组成的数据库。

Liebman(Vysis,Downessgrove,IL,USA)介绍了Vysis公司开发的计算和实验方法，这些主法不仅用于管理序列数据，而且被用于以下用途：分析临床数据库和自然—突变数据库；开发新的算法以建立功能同源性（区别于序列同源性）模拟生物学通路以进行风险评估；药物设计的靶评估；联系复杂的通路特性以便识别副作用；开发疾病发展的定性模型并解释临床后果。

随着发现的新基因的日益增多，这个问题显得格外重要：基因的功能是什么？Escobedo(Chirontechnologies,Emeryville,CA,USA)提出了这个问题的一种方法：将分泌蛋白质的基因的功能克隆与筛选这些克隆（可能的药物靶）结合起来。在这种方法中，在微粒体cDNA文库池中进行体外翻译避免了劳动密集的克隆、表达和纯化步聚，对文库池中的翻译产物在细胞水平进行筛选，测试其在细胞增殖和分化中的作用。例如，在用这种方法识别的111个克隆中，56个属于已知的分泌蛋白质，25个为膜相关蛋白，另外30个功能未知，可能是新的蛋白质。一种相似的方法在转移到小鼠模型系统中的基因传导载体中构建分泌蛋白质的cDNA文库来克隆特定的功能基因。

Ffuchs(Glaxowellcome,ResearchTrianglePark,NC,USA)讨论了生物信息学更为广义的影响：它不仅影响到新药物靶基的发现，还对改善药物开发的临床前期和临床期的现状极具重要性。众所周知，涉汲数以千计病人的临床试验（可能是药物开发最为花钱的部分）的设计不论多么仔细，也不能为正确的药物选择正确的病人。而在基因组水平划分病人群体的方法可以大大改善发现新药的效率。Fuchs介绍了一种将病人的基因型和表型标志结合起来以改善临床前期和临床期药物开发过程的系统GeneticinformationSystem.他强调将遗传学和生物信息学数据同化学、生物化学、药理学和医学数据连接起来的集成信息管理和分析方法是极其重要的。

Green(HumanGenomeSciences,Rockville,MD,USA)介绍了他的测序工作中采用的数据管理工具。基于EST的测序方法所面临的挑战是，在对几百个cDNA克复测序之后，产生的数据堆积如山。由于大多数人类基因都是用这种方法发现并在么有数据库中分类编排的，面临的识别开放读框、重叠序列的重叠图谱、组织特异表达和低丰度mRNA基因的任务是令人生畏的。HumangenomeSciences公司开发了一些可用户化数据库工具，在同一个数据库中可包括以下功能：WWW上访问和检索数据，序列拼接，临视潜在药物靶基因的研究进展等。这些能够管理多项任务——从注释基因序列到成功开发基因产物进入药物发现的流程——的软件工具，极其可望从一种基于基因组知识的药物发现方法中得到新的药物靶。

Summer-Smith(Base4bioinformatics,Mississauga,Ontario,Canada)描述了一种相关的策略。药物发现阶段中所要求的软件工具的任务是多样化的，要能注释基因，并阐明它的生理和病理功能及其商业潜质。对这样多种来源的信息的集成与分析，在派生的、项目取向的数据库（project-specificdatabase,PSD）中可以很好完成。由于项目贯穿于发现到开发全过程，其间又不断加入背景的成员，PSD在项目的管理与发展中成为一种关键性的资源。

按照Smith(Bostonuniversity,Boston,MA,USA)的观点[2]，我们并不需要更快捷的计算机或更多的计算机科学家，而是需要更的生物学家和生物化学家来解释序列的功能。这对有些软件或硬件专家来说是个打击，但生物学系统的复杂性是令人生畏的，并且对基因功能的认识可能需要生物学方法和计算方法的结合。探索基因的功能很可能要花费生物学家们数十年的时间，本次会议表明没有任何单一的方法可以得出一个答案；但是，将计算生物学同大规模筛先结合起来识别一种化学靶物（hit）是一种产生化学工具来探索基因功能的方法，这些化学工具接下来就可以用作理解基因功能的“探针”。这种方法在Butt(GeneTranscriptionTechnologies,Philadelphia,PA,USA)的描述中，既是一种检查基因功能的简单方法，也是为潜在的药物靶发现化学先导物的简单方法，他描述了一种可以在酵母中重建人类基因功能的酵母大规模筛选系统。在此系统中，可以迅捷地在一个化学文库中发现配基。这种技术的重要特征是它不仅仅是发现一种药物靶的配基的筛板（screen），相反，由于该系统的高速度，它也是发现先导靶基因的一种筛板。过去，世界上的制药公司通常在某一时间内仅能对有限数目（约20多个）的药物靶基因进行工作，鉴于此，我们需要根本不同的方法如基因组学来打开通向“新”生物学的通路。由于机器人和合成化学的进步，药物发现中最关键的问题不再是得到一种先导化合物（leadcompound），而是得到导向靶基因。此次会议为从计算和实验方法中发展出的新生物学迈出很好的一步。

参考文献

1LimHA,BatttR.TIBTECH,1998;16(3)):104

信息学论文范文篇5

关键词：推荐系统；生物信息学

推荐系统(RecommenderSystem)[1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(Bioinformatics)[2,3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站NCBI(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(Microsporidia)的DNA序列就达3399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。

1推荐系统的工作流程

应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。

(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(Explicit)和隐式获取(Implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。

(2)信息处理。信息获取阶段所获得的用户信息，一般根据推荐技术的不同对信息进行相应的处理。用户信息的存储格式中用得最多的是基于数值的矩阵格式，最常用的是用m×n维的用户—项目矩阵R来表示，矩阵中的每个元素Rij=第i个用户对第j个项目的评价，可以当做数值处理，矩阵R被称为用户—项目矩阵。

(3)个性化推荐。根据形成推荐的方法的不同可以分为三种，即基于规则的系统、基于内容过滤的系统和协同过滤系统。基于规则的推荐系统和基于内容过滤的推荐系统均只能为用户推荐过去喜欢的项目和相似的项目，并不能推荐用户潜在感兴趣的项目。而协同过滤系统能推荐出用户近邻所喜欢的项目，通过用户与近邻之间的“交流”，发现用户潜在的兴趣。因此本文所用的算法是基于协同过滤的推荐算法。

(4)推荐结果。显示的任务是把推荐算法生成的推荐显示给用户，完成对用户的推荐。目前最常用的推荐可视化方法是Top－N列表[7]，按照从大到小顺序把推荐分值最高的N个事物或者最权威的N条评价以列表的形式显示给用户。

2生物信息学推荐系统的设计

综合各种推荐技术的性能与优缺点，本文构造的生物信息学推荐系统的总体结构如图2所示。

生物信息学推荐系统实现的主要功能是在用户登录生物信息学网站时，所留下的登录信息通过网站传递到推荐算法部分；推荐算法根据该用户的用户名从数据库提取出推荐列表，并返回到网站的用户界面；用户访问的记录返回到数据库，系统定时调用推荐算法，对数据库中用户访问信息的数据进行分析计算，形成推荐列表。

本系统采用基于近邻的协同过滤推荐算法，其结构可以进一步细化为如图3所示。算法分为邻居形成和推荐形成两大部分，两部分可以独立进行。这是该推荐系统有别于其他系统的优势之一。由于信息获取后的用户—项目矩阵维数较大，使得系统的可扩展性降低。本系统采用SVD矩阵降维方法，减少用户—项目矩阵的维数，在计算用户相似度时大大降低了运算的次数，提高了推荐算法的效率。

(1)信息获取。用户对项目的评价是基于用户对某一个项目(为表示简单，以下提及的项目均指网站上的生物物种)的点击次数来衡量的。当一个用户注册并填写好个人情况以后，系统会自动为该用户创建一个“信息矩阵”，该矩阵保存了所有项目的ID号以及相应的用户评价，保存的格式为：S+编号+用户评价，S用于标记项目，每个项目编号及其评价都以“S”相隔开；编号是唯一的，占5位；用户评价是用户点击该项目的次数，规定其范围是0~100，系统设定当增加到100时不再变化。这样做可防止形成矩阵时矩阵评价相差值过大而使推荐结果不准确。(2)信息处理。信息处理是将所有用户的信息矩阵转换为用户—项目矩阵，使用户信息矩阵数值化，假设系统中有M个用户和N个项目，信息处理的目的就是创建一个M×N的矩阵R，R[I][J]代表用户I对项目J的评价。

(3)矩阵处理。协同过滤技术的用户—项目矩阵的数据表述方法所带来的稀疏性严重制约了推荐效果，而且在系统较大的情况下，它既不能精确地产生推荐集，又忽视了数据之间潜在的关系，发现不了用户潜在的兴趣，而且庞大的矩阵增加了计算的复杂度，因此有必要对该矩阵的表述方式做优化，进行矩阵处理。维数简化是一种较好的方法，本文提出的算法应用单值分解(SingularValueDecomposition，SVD)技术[8]，对用户—项目矩阵进行维数简化。

(4)相似度计算。得到降维以后的用户矩阵US，就可以寻找每个用户的近邻。近邻的确定是通过两个用户的相似度来度量的。本文采用Pearson相关度因子[9]求相似度。(5)计算用户邻居。该方法有两种[10]，即基于中心的邻居(Center－BasedNeighbor)和集合邻居(AggregateNeighbor)。本系统采用了第一种方法，直接找出与用户相似度最高的前N个用户作为邻居，邻居个数N由系统设定，比如规定N＝5。

(6)推荐形成。推荐形成的前提是把当前用户的邻居ID号及其与当前用户的相似度保存到数据库中，而在前面的工作中已找出各用户的邻居以及与用户的相似度，推荐形成部分只需要对当前登录用户进行计算。推荐策略是：对当前用户已经访问过的项目不再进行推荐，推荐的范围是用户没有访问的项目，其目的是推荐用户潜在感兴趣的项目；考虑到系统的项目比较多，用户交互项目的数量很大，所以只筛选出推荐度最大的N个项目，形成Top－N推荐集，设定N＝5。

3生物信息学推荐系统的实现

生物信息学推荐系统的实现可以用图4来表示。数据库部分主要存储用户信息和项目信息，用SQLServer2000实现。

数据访问层实现了与用户交互必需的存储过程以及触发器，也使用SQLServer2000，主要完成以下功能：初始化新用户信息矩阵；插入新项目时更新所有用户的信息矩阵；用户点击项目时更新该用户对项目的评价；删除项目时更新所有用户的信息矩阵。用户访问层主要涉及网页与用户的交互和调用数据访问层的存储过程，在这里不做详细的介绍。

推荐算法完成整个个性化推荐的任务，用Java实现。(1)数据连接类DataCon。该类完成与SQLServer2000数据库的连接，在连接之前必须要下载三个与SQLServer连接相关的包，即msutil.jar、msbase.jar和mssqlserver.jar。

(2)数据操作类DataControl。该类负责推荐算法与数据库的数据交换，静态成员Con调用DataCon.getcon()获得数据库连接，然后对数据库进行各种操作。把所有方法编写成静态，便于推荐算法中不创建对象就可以直接调用。

(3)RecmmendSource与CurrentUserNeighbor。这两个类作为FCRecommand类的内部类，RecmmendSource用于保存当前用户的推荐列表，包括推荐项目号和推荐度；CurrentUserNeighbor用于保存邻居信息，包括邻居ID号、相似度及其访问信息。

(4)协同过滤推荐算法FCRecommand。该类实现了整个推荐算法，主要分为邻居形成方法FCArithmetic和推荐形成方法GenerateRecommend。

下面给出方法FCArithmetic的关键代码：

Matrixuser_item=this.User_Item_Arry();//获取用户—项目矩阵

user_item=this.SVD_Calculate(user_item);//调用SVD降维方法

Vectorc_uservector=newVector();//当前用户向量

Vectoro_uservector=newVector();//其他用户向量

Vectorc_user_correlate_vector=newVector();

//当前用户与其他用户之间相似度向量

for(inti=0;ifor(intj=0;jc_uservector.addElement(user_item.get(i,j));

//1.获得当前用户向量

for(intk=0;ko_uservector.clear();

for(intl=0;lo_uservector.addElement(user_item.get(k,l));

//2.获得其他用户的向量

//3.计算当前用户与其他用户的相似度

usercorrelativity=this.Correlativity(c_uservector,o_uservector);

c_user_correlate_vector.addElement(usercorrelativity);

}

//4.根据当前用户与其他用户的相似度，计算其邻居

this.FindUserNeighbor(i,c_user_correlate_vector);

}

根据邻居形成方法FCArithmetic，可以得到每个用户的邻居。作为测试用例，图6显示用户Jack与系统中一部分用户的相似度，可以看出它与自己的相似度必定最高；并且它与用户Sugx访问了相同的项目，它们之间的相似度也为1，具有极高的相似度。

4结束语

在传统推荐系统的基础上，结合当前生物信息学网站的特点，提出一个基于生物信息平台的推荐系统，解决了传统生物信息网站平台信息迷茫的缺点，为用户推荐其感兴趣物种的DNA或蛋白质序列。

优点在于协同过滤的推荐算法能发现用户潜在的兴趣，能促进生物学家之间的交流；推荐算法的邻居形成与推荐形成两部分可以单独运行，减少了系统的开销。进一步的工作是分析生物数据的特点及生物数据之间的关系，增加用户和项目数量，更好地发挥推荐系统的优势。

参考文献：

［1］PAULR，HALRV.Recommendersystems[J].CommunicationsoftheACM，1997,40(3):56－58.

[2]陈新.生物信息学简介[EB/OL].(2001).166.111.68.168/bioinfo/papers/Chen_Xin.pdf.

[3]林毅申,林丕源.基于WebServices的生物信息解决方案[J].计算机应用研究,2005,22(6):157－158,164.[4]邢仲璟,林丕源,林毅申.基于Bioperl的生物二次数据库建立及应用[J].计算机系统应用,2004(11):58－60.

[5]AIRIAS,TAKAHISAA,HIROYAI,etal.Personalizationsystembasedondynamiclearning:InternationalSemanticWebConference[C].Sardinia:[s.n.],2002.

[6]BREESEJS,HECKERMAND,KADIEC.Empericalanalysisofpredictivealgorithmsforcollaborativefiltering:proceedingsoftheFourteenthConferenceonUniversityinArtificialIntelligence[C].Madison:WI,1998:43－52.

[7]SCHAFERJB,KONSTANJ,RIEDLJ.Recommendersystemsine－commerce:proceedingoftheACMConferenceonElectronicCommerce[C].Pittsburgh:PA,1999:158－166.

[8]PRYORMH.Theeffectsofsingularvaluedecompositiononcollaborativefiltering[EB/OL].(1998).www.cs.dartmouth.edu/reports/TR98－338.pdf.

信息学论文范文篇6

关键词：医学检验；生物信息学；课程教学

近年来，生物信息学在各医药院校越来越受到重视，多所院校相继在研究生教学中开设了生物信息学课程[1]。而对于医学本科层次是否需要开设生物信息学课程这一问题，虽然目前各方面的观点不一，但是已经有一些院校开始进行尝试。目前医学检验专业（五年制，毕业时授予医学学士学位）已调整为医学检验技术专业（四年制，毕业时授予理学学士学位），而生物信息学作为一门新课程，在医学检验（技术）专业学生培养中的作用正日益受到关注，逐步被某些院校选择作为必修课或者选修课。

一、开设课程的必要性

空前繁荣的生物医学大数据的产出，及其蕴含的重大生命奥秘的揭示，将决定现代生命科技和医药产业研发的高度，决定人们对疾病的认识和掌控能力，也将对主导生物医学大数据存储、管理、注释、分析全过程，解决生命密码的关键手段———现代生物信息学技术的发展带来前所未有的机遇和挑战[2]。对于医学专业学生而言，通过学习生物信息学，从而掌握利用各种网络信息资源来检索和获取生物信息数据，并选择和使用各种生物信息学软件来分析数据。在当今大数据时代，这方面的知识和技能的培养对于医学生今后从事医学科研工作是非常重要的。因此，在医学专业学生中开设生物信息学课程非常必要。我校从2010年开始将生物信息学设置为研究生教学的必修课；从2013年开始在医学检验专业中开设生物信息学选修课，自2015年开始转为医学检验技术专业。在医学检验技术专业中开设生物信息学课程，能够为该专业学生的临床和科研方面的素质积累提供必要的支持，更重要的是增强了在医学和信息科学交叉领域解决问题的技能，其意义几乎等同于在研究生教学中的设课意义。

二、教学内容的安排

医学检验技术专业的教学任务非常紧张，几乎将原来医学检验专业前八个学期（最后两个学期为实习阶段）课程压缩到六个学期来完成，学生学习压力可想而知。我校为了减轻学生负担，各课程的课时数都比医学检验专业有所减少。但生物信息学并未改变，仍然为16学时。为了在较短的学时内实现教学效果的最大化，我们结合该专业学生的特点和需求，将授课内容分为理论课和实践课两部分，实践课不占学时。理论课主要介绍基本的生物信息学理论、资源和数据的获取、分析方法和工具的使用；实践课则通过布置作业，课后上机操作来解决问题。理论课主要内容包括：生物信息学导论、DNA测序技术、序列的获取、双序列比对、多序列比对、蛋白质结构分析和预测共计六个专题。实践课主要内容包括：cDNA及基因组参考序列的获取；常见序列格式的释义与转换；双序列比对（局部比对）；多序列比对（全局比对）；蛋白质综合信息查询；蛋白质基本性质、疏水区、亚细胞定位、信号肽、跨膜区、模体及结构域分析与二级结构预测；蛋白质三级结构预测。在理论课实施过程中，注重将与生物信息学相关的生命科学和医学前沿的一些最新进展和最新成果引入理论知识讲授中，让学生在有限学时内能够进一步认识生物信息学的内涵和课程的价值，追踪前沿学科的动态，开拓视野。

三、教学方法的设计

生物信息学涉及多个学科领域，交叉性强，在较短的学时内学好这门课程的难度很大。学生的学习兴趣与教学内容和手段关系密切，除了精心选择教学内容外，教学方法上也有很多需要革新乃至创新的地方。在教学过程中，我们形成了颇具特色的教学经验，由授课教师独创的授课———实践———演示（Teaching-Practicing-Showing，TPS）教学模式已应用于教学。TPS教学模式着力于以实际问题为引线，将理论授课与上机实践有机地融为一体，逐步介绍生物数据分析的各项技能，并指导学生将其融会贯通以真正掌握相关的基本方法与常用工具。首先，在教学内容上引入具体实例来进行教学，比如讲解生物信息数据库（Gene、Nucleotide、UniProt、PDB等）时，通过给出检索某个人类疾病基因数据的例子来学习数据库的使用方法。课堂上教学实例的设计需要任课教师在备课时投入大量精力来完成，还需要教师具备多学科交叉的知识。教学实践表明，与医学相关的生物信息学分析实例可以让学生更好地认识该课程的作用，大幅度提高学生的学习兴趣和学习的主动性。此外，课堂教学手段也应该丰富多彩，多媒体教学中可以充分使用图片、动画等元素。其次，举例分析时可以进行一定的现场演示，比如讲解检索Unigene数据库时可以一边上网演示一边解释说明。

四、考核方式的变革

生物信息学作为选修课，既要遵循学校相关的考试制度，也要通过对考试方式的变革来提高考试效果。我们将理论考核与学生的实践能力考核联系起来，结合学生课外实践任务的完成情况和开卷考试成绩进行综合评定。在课程中安排一次课外实践任务，要求每位学生独立完成相关分析并提交书面分析报告，该部分占考核成绩的20%。具体内容为自行选择一个人类细胞外功能蛋白：1.利用ClustalX对各物种参考蛋白序列进行多序列比对（输出PS格式结果）；2.分析分子量、等电点、分子式、稳定性、亲疏水性及亚细胞定位；3.预测二级结构并模拟三维结构。课程结束后进行开卷考试，内容包括基础知识和综合分析，尽量采取灵活的出题方式，并控制题量，该部分占考核成绩的80%。近年来的教学实践表明，这种综合评定的方式能够反映学生对该课程的掌握程度，体现学生利用生物信息学知识解决问题的能力。

五、展望

实践表明，生物信息学课程教学能够给学生提供所需要的生物信息学知识和技能，但是在教学内容安排、教学方法设计、教学手段使用和教学效果评价等诸多环节都需要进一步探讨。在这个过程中，我们既需要吸收传统教学模式中的优点和精髓，做到严谨和切合实际，又需要更新教学理念，突出医学特色，大胆尝试新的教学方法和手段，最终形成本课程别具一格的教学特色。

作者:伦永志 单位:大连大学

参考文献

信息学论文范文篇7

关键词：计算机图像处理技术；数字全息

0引言

全息技术是物理学中一重要发现，越来越多的应用于各个行业。伴随着CCD技术和计算机技术的发展，全息技术也得到一次质的飞跃，从传统光学全息到数字全息。传统光学全息将物光和参考光干涉得到全息照片来记录光的振幅和相位信息，而数字全息则用CCD记录物光和参考光的干涉，形成数字全息图，再通过计算机图像处理技术处理全息图。因此，影响数字全息技术发展有两个重要方面：CCD技术和计算机图像处理技术。本文将从计算机应用方面阐述图像处理技术在全息中的应用。

1图像处理技术

图像是现代社会人们获取信息的一个主要手段。人们用各种观测系统以不同的形式和手段获得图像，以拓展其认识的范围。图像以各种形式出现，可视的、不可视的，抽象的、实际的，计算机可以处理的和不适合计算机处理的。但究其本质来说，图像主要分为两大类：一类是模拟图像，包括光学图像、照相图像、电视图像等。它的处理速度快，但精度和灵活性差。另一类是数字图像。它是将连续的模拟图像离散化后处理变成为计算机能够辨识的点阵图像。从数字上看，数字图像就是被量化的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物，具有精度高、处理方便和重复性好等特点。

图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前，图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求，可以将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支有：①图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。③图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。③图像编码：在满足一定的保真条件下，对图像进行编码处理，达到压缩图像信息量，简化图像的目的。以便于存储和传输。④图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。⑤模式识别：识别是图像处理的主要目的。如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。⑥计算机图形学：用计算机将实际上不存在的，只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。

2计算机图像处理技术在全息学中的应用

图像处理技术在全息中的应用主要表现在：一是计算全息，基于计算机图形学将计算机技术与光全息技术结合起来，通过计算机模拟、计算、处理，制作出全息图。因此它可以记录物理上不存在的实物。二是利用图像的增强和复原，图像编码技术等对数字全息图像质进行提高以及实现的各种算法。它的应用大致可以分为两大类，即空域法和频域法：①空域法：这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。空域处理法主要有下面两大类:一是领域处理法。其中包括梯度运算(GradientAlgorithm)，拉普拉斯算子运算(LaplacianOperator)，平滑算子运算(SmoothingOperator)和卷积运算(ConvolutionAlgorithm)。二是点处理法。包括灰度处理(greyprocessing)，面积、周长、体积、重心运算等等。②频域法：数字图像处理的频域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到变换频域系列阵列，然后再施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。这类处包括:滤波、数据压缩、特征提取等处理。

3模拟实验

本文运用matlab软件，利用图像处理技术，编写了程序，以模拟计算全息和实现全息图像的滤波。图1是计算全息实现流程图。

本文将运用matlab程序设计语言实现计算全息的制作、再现过程。标有“涉”一字，图像尺寸为1024像素×1024像素；。模拟实验中用到的参数为：激光模拟了氦氖激光器，波长为638.2nm；再现距离为40cm；因为原始物图的尺寸用像素为单位表示，所以像素分辨率为1。公务员之家:

从模拟实验中可以看出，数字全息的处理过程其实就是计算机图像处理在全息技术的应用过程。利用计算机图像处理技术对全息图进行了记录，将物光和参考光干涉得到了全息图。并利用图像的增强和复原对图像进行了处理，以消除噪声，得到更好的全息再现象。

本文仅模拟了计算全息的实现和再现过程，其实，计算机图像处理在全息技术中的应用是全方位的，用实验方法得到的全息图中包含了更多的其他无用信息（噪声），图像处理技术在这里就显得尤为重要。随着计算机图像处理技术的进一步发展，全息技术必然会迎来新的一轮发展和飞跃。

参考文献：

[1]周灿林，亢一澜.数字全息干涉法用于变形测量.光子学报，2004，13（2）：171－173.

[2]刘诚，李银柱，李良钰等.数字全息测量技术中消除零级衍射像的方法[J].中国激光，2001，A28(11)：1024-1026.

信息学论文范文篇8

办刊方针

坚持“双百”方针,传播计算机信息,把握行业动态,探索计算机发展规律,开拓计算机科学技术发展新思路,促进科技交流。报导范围计算机(硬件、软件)各学科具有创新性、前沿性、导向性、开拓性及探索性的科研成果。刊登内容提要高性能计算机、体系结构、并行处理、计算机科学新理论、算法设计与分析、人工智能与模式识别、系统软件、软件工程、数据库、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、虚拟现实、多媒体技术及交叉学科的相互渗透和新理论的衍生等(如：认知科学、神经信息学、量子信息学、生物信息学等)。

稿件类型

1.综述•探索：就某学科领域的总结与展望,指明当前研究热点及可能的突破方向;具有可行性的探索性研究成果,有较强的思想性、前瞻性和开拓性。2.专题报导：通过一组文章就某新的研究方向、领域展开全面深入的报导,对出现的新技术、新成果的评述分析,要求主题突出,角度准确,内容完整,有深度。3.学术研究：在理论研究中有创新内容的研究成果。4.实践创新：在研究与开发中,取得创新成绩的有应用价值的实践成果,要求有方法、观点、比较和实验分析。

投稿要求

1.稿件必须具有原创性、学术性、科学性、准确性、规范性和可读性。2.以稿件表达完整为准,不硬性规定稿件字数。3.本刊网站提供了“论文写作模板”,作者可参考进行撰写。4.来稿应做到定稿、定图,应具有准确的图序和图注。5.采用学术论文标准格式书写,要求文笔简练、流畅,文章结构严谨完整、层次清晰。论文包括：标题、作者(含电子信箱)、单位、摘要、关键词、基金资助情况、作者简介、中图分类号、正文、参考文献等,其中前7项必须中英文齐全。6.清晰列出国内外参考文献。若为中文参考文献,必须同时将其译成英文。凡引用国内同行已发表的相关论文须在文后参考文献中列出,否则一经发现,作者可能遇到退稿或重新投稿的风险。7.作者在投稿时须注明是否是CCF会员,若是会员,请注明会员号。凡第一作者为CCF会员者,享受版面费85折优惠。8.请提供联系人详细的通讯方式,包括姓名、通信地址、邮编、E-mail、电话等。通讯方式如有变化,请及时通知编辑部。

信息学论文范文篇9

论文摘要：国内医学信息管理专业设立20多年来，与国外相比，教材建设相对滞后。在对山西医科大学医学信息管理系教材建设现状进行调查研究的基础上，提出了教材建设改革与创新的思路，为推进医学信息管理学科的整体发展提供了科学的依据。

1985年，我国高校首次设立医学信息管理专业。经过20多年的不断探索、研究和积累，专业定位日趋明朗，课程体系日臻完善，培养方向、目标明确，师资力量逐步增强，人才市场需求增加，未来发展前景良好。但是，我国医学信息管理专业教育还有很多巫待解决的问题，尤其是对该专业教材建设的系统研究，国内少有报道。为此，项目组积极参与了该专业国内各类教材的编写工作，针对教材建设和改革创新展开了一系列的调查分析研究，并将其结果以论文的形式与同行共飨，不妥之处，敬请批评指正。

一、国内外研究动态

国外医学信息学教育起步较早，1964年，美国犹他大学就成立了医学信息学系，其医学信息学的研究和教育在国际同行中一直处于领先地位。经过几十年的研究发展，不论在专业定位、课程设置还是在教材建设等方面，均比国内成熟和完善。特别是教材建设方面有很多值得借鉴的经验。首先，国外教材在内涵上较为宽泛。国外多用“teachingmaterial”一词，而非“textbook"，意即包括主教材、参考书、习题集等在内的系列配套教材，且介质形式多样，有纸质的、电子的、网络的等。其次，国外教材在内容组织上，特别注重其逻辑内容与学生的认知心理相结合。这是目前国外较新的一种教材微观设计模式。此外，美国的教材一般出自有丰富教学经验的教授之手，系统性、稳定性和权威性普遍较高，不仅为美国高校广泛使用，甚至在全球都有很大影响。现任国际医学信息学会(IMIA)主席、荷兰鹿特丹Erasmus大学医疗卫生系教授J.H.VanBemmel和美国Stanford大学医学院M.A.Musen教授主编的《医学信息学》，就是该领域当前最权威、最详尽的论著。

国内医学信息学(亦称医学信息管理或卫生信息管理)的教育相对较晚，总体水平明显低于国外。项目组就，’(医学信息学or医学信息管理or卫生信息管理)and教材”组合作为检索式，在中国期刊全文数据库(CNHI)中进行检索，限制字段为“题名”，时间限制为1979-2008年，其检索结果为0。然后去掉“教材”，共检索到206条数据。去掉有关会议通知、招生简章和期刊约稿外，有163条数据为实际命中文献。通过研究分析，发现97篇为教育方面的，且均与专业定位、人才培养和课程设置等方面的内容相关。有关该专业教材建设的系统研究，目前在国内还处于空白，只有一些零星的研究散布于相关文献中。如董鸿哗在《浅谈医学信息学教育的体系建设》中提到从面向应用需要、采用多种模式、体现自主学习等6个方面进行该专业教材的建设宛楠在《医学信息管理专业教育现状与改革设想》中提到目前医学信息类教材数量有限，质量参差不齐，不太适合医学信息管理专业的学生使用等。可见我国医学信息管理教育在许多方面还较薄弱，专业教材建设作为一个重要的基础环节，应不断改革创新，进行系统研究。

二、拟解决的核心问题

（1）对医学信息管理教材建设现状进行调查研究。调查分析是教材改革和创新的基础。对医学信息管理专业教材现状的调查包括本校、国内和国外3个层面。通过对本校该专业教材建设现状的调查研究，可以了解该专业教材建设方面最具体、最微观的信息，包括学生对教材最具体的看法和需要。通过对国内该专业教材建设情况的调查分析，可以帮助把握该专业教材改革的宏观方向和主要思路。对国外教材建设成果的调查研究，则有助于及时吸纳教材建设的新理念，并在教材改革中有所突破和创新。因此，对该专业教材建设现状的调查研究就显得非常重要。

项目组分别于2008年和2009年以调查问卷的方式对山西医科大学医学信息管理专业教材使用情况进行了详细、全面的调查。调查内容主要包括教材选用情况和所选教材的内容、体系结构、科学水平和编印水平等方面。调查范围为主题标引、C语言、管理学等13门专业主干课程。2009年上半年，又在国内选取了11所有代表性的院校，仍用调查问卷的方式，围绕医学信息管理专业的20门主干课程，从规划教材、选用教材、自编教材和教师辅助材料等4方面进行了调查。通过网络及查找文献的方式对国外本专业教材建设的研究成果进行调查，和国内情况进行对比研究。通过调查研究，基本掌握了国内该专业教材建设的现状，取得了阶段性成果。

（2）医学信息管理专业教材建设改革与创新思路。医学信息管理专业教材建设改革与创新思路是此项研究的核心内容之一，也是此项研究的主要目标。如何使专业教材更系统、更科学、更符合人才培养的需求是教材改革的核心问题。为此，我们在对该专业教材建设现状调查研究的基础上，围绕其存在的问题，从体系化、特色化、协同性等方面进行多角度、多层次的深人研究，借鉴国外教材建设的先进经验和理念，结合国内该专业的实际情况，提出了医学信息管理专业教材建设的改革与创新思路。

三、主要技术路线

技术路线可分为教材建设现状调查、比较与分析、提出新思路3个主要阶段

四、主要目标

信息学论文范文篇10

××年我们在省科协学会部的领导下，在广大理事的共同推动和努力下，学会工作有声有色，取得了较大的进步。首先我们认真学习“关于推进省级学会深化改革的实施要点”，结合学会的实际情况，加强学会自身建设和规范管理工作，积极为我省的科技，经济和社会发展服务。

回顾一年，我们做了如下工作：

一××年月底我们在威海召开了“山东计算机学术年会”。为了开好年会，我们在年初就向各位理事布置学术年会的论文征集工作，在各位理事的大力支持下，工作开展得十分成功。由于由各位理事亲自把关，这次论文征集得不仅数量多，而且质量也高。本次年会共征集到论文篇，由《山东科学》和《信息技术与信息化》两份杂志支持出版，共录用篇，是我们学会成立以来收到论文最多的一次，这既反映了我们学会的影响在不断扩大，同时也反映出我省信息技术和信息化建设的蓬勃发展。

为了进一步提高我省学术水平，会上我们邀请了我国智能机器人首席专家蔡鹤皋院士作了“智能机器人的发展现状与展望”的学术报告；我们还邀请了世界著名密码学专家，因破译和密码引起世界轰动，现为清华大学和山东大学双聘教授，博导，清华大学杨振宁研究中心特聘专家，长江学者王小云教授作了“和密码破译”学术报告；我们还邀请了国家专家并参与航天五号设计的专家杨孝宗教授作了“可穿戴计算系统”的学术报告。这三个报告得到了与会专家的一致好评，将学术年会推向了一个新的高度。只有组织这种高水平的学术活动，才会取得社会的信任，才会增强学会的凝聚力，才会使学会工作开展得更加生机勃勃。本次年会到会人员多人，是学会历次年会参加人员最多的一次。

二．我们完成了省科协的重点科研课题“山东省青少年信息技术教育现状与发展研究”。该课题的主要任务是：培养学生对信息技术的兴趣和意识，让学生了解和掌握信息技术的基本知识和技能，了解信息技术的发展及其应用对人类日常生活和科学技术的深刻影响。通过信息技术课程使学生具有获取信息、公务员之家版权所有!传输信息、处理信息和应用信息的能力；教育学生正确认识和理解与信息技术相关的文化、伦理和社会等问题，负责任地使用信息技术；培养学生良好的信息素养，把信息技术作为支持终身学习和合作学习的手段，为适应信息社会的学习、工作和生活打下必要的基础。顺利地开展中小学信息技术教育，是贯彻落实邓小平同志“三个面向”要求的需要；是迎接世纪国际竞争，实现教育现代化的需要；是深化基础教育改革，全面实施素质教育，提高公民素质，培养新型人才的一项重要措施。为了完成课题，我们对山东省的信息技术教育现状进行了深入的调查研究，提出了一些看法和建议对反映山东省信息技术教育的现状有一定的代表性。但是，由于中小学计算机教育发展的不平衡性，这些看法只能反映我省的一般情况。通过对现有问题的分析，对山东省信息技术的发展规划策略，在普遍意义上有一定的指导作用。

三加强组织建设和规范学会管理。今年月日我们在威海召开了山东计算机学会第四届第三次理事全会，会议由秘书长李文华研究员主持，理事长曾广周教授做了一年来的工作总结，并进行了深入细致的讨论；通报了一年来我们队伍的发展情况，今年又有山东神思电子系统公司、山东经贸职业学院、临沂市计算机协会、山东滨州学院等单位成为了我们学会的新成员，并且又有嵌入式系统和信息技术基础设施建设两个专业委员会相继成立；理事全会上还选举增补了常务理事和理事。我们坚持每个季度召开理事长扩大会议，学习上级文件精神，总结前段工作经验教训，讨论学会工作安排，决定学会重大事项，加强联系，交流思想，增进学会的团结和凝聚力，带动学会工作蒸蒸日上。

四．加强奥赛领导，扩大奥赛影响，提升奥赛品牌。青少年信息学奥林匹克竞赛活动，作为我们学会的金字品牌，多年来常抓不懈。自去年以来，不断取得新的突破性进步。在××年月举行的全国青少年信息学奥林匹克（山东赛区）竞赛复赛中，我省有人获高中组一等奖，即获得高考保送资格，与全国各省赛区相比，位列第四。今年⒌月份我们先后进行了第一、二次青少年信息学奥林匹克竞赛山东队组队选拔赛，最后确定由五名选手组成山东代表队于今年月在郑州参加了全国青少年信息学奥林匹克竞赛。××年月日举行的全国青少年信息学奥林匹克（山东赛区）竞赛复赛，在省科协科普部的直接指导下，我会青少年教育专业委员会全力以赴，参赛选手多人，考场纪律严明，秩序井然，得到了中国计算机学会的充分肯定。考试成绩好坏的关键是教练员的水平高低，因此，我们特别注重信息学奥赛的教练员培训工作，已经举办了多期教练员培训班。今年月日到日，我们承办了“全国青少年信息学奥林匹克竞赛指导教师培训班”，中国计算机学会秘书长杜子德先生亲临指导。我省共有二十多名教师获得一级指导教师证书，这必将对提高我省青少年信息学奥林匹克竞赛水平大有裨益。今年月底，我们学会的副秘书长、山东青少年信息学奥林匹克竞赛活动的主要组织者刘培玉教授在青岛举办了“山东省青少年信息学奥林匹克夏令营”活动，此次夏令营共吸引了全省多名学生参加。

整个青少年信息学奥林匹克竞赛活动，对于推动我省信息技术的普及起到了积极的促进作用，在青少年信息技术教育方面我省走在了全国的前列。我们将长期不懈地抓好奥赛的组织与推广工作，将这项活动越办越好。

五．广泛开展学术交流。山东计算机学会网络与信息安全专业委员会，于××年月日在济南长清召开了“驻济高校教育城域网暨长清大学园区网络建设研讨会”，大会由山东计算机学会副理事长、山东省教育信息化专家委员会副主任杨波教授主持，山东大学、山东师范大学、山东轻工业学院、山东艺术学院、山东中医药大学、山东交通学院等院校的网络中心主任，省教育信息化专家委员会部分成员和有关专家技术人员等出席了会议。研讨会结合我省教育主干网的建设规划及网络技术的发展趋势，就省教育主干网济南地区网的拓扑结构、路由协议等有关技术问题进行了研讨，并重点就长清大学园区网络中心节点的建设、校际互连、主干技术选择记录有规划等问题进行了热烈的讨论，提出了许多建设性的意见，供决策部门和有关高校参考。这次会议的举行对于交流园区主干网络建设技术、保证山东教育网的长期稳定发展、推动长清大学园区的网络建设具有重要意义。与会人员纷纷表示这次会议开得及时有效，将对山东教育网济南地区主干网的发展产生积极的影响。

今年月，我们学会的副理事长王海洋教授在青岛主持了全国数据库会议的审稿会议。

我们计算机学会还有一项开展得生气勃勃、十分活跃的活动——青年计算机科学工作者论坛（济南），即。我们学会的副理事长杨波、王海洋、王英龙，常务理事孟祥旭、徐群、刘宏等都是论坛的主要组织者，他们每个季度都就计算机技术的最新发展展开热烈的讨论，论坛每年推举一位轮值主席主持，今年由杨波担任。轮值主席更好的保证了论坛的活力和思维的新颖，领导整个活动开展得有声有色。我们希望越来越多的年轻的计算机科技工作者参与到中来，并且希望有条件的城市在中国计算机学会的指导下也把这项有意义、有特色的活动开展来。

回顾过去，看看现在学会的工作一年比一年活跃。今年我们学会的工作取得了一定成绩，这离不开省科协学会部的领导和全省计算机科技工作者对学会工作的支持，但我们也清醒地认识到我们的工作离上级领导的要求还有一定差距，我们在面向基层服务方面还做得不够，应该多听取会员单位的呼声，公务员之家版权所有!帮助他们解决工作中遇到的困难和问题，使大家真正产生一种学会就是科技工作者的家的感觉，同时也应该借政府职能改革的有利时机，争取政府部分职能向学会转移，为学会寻求更多的工作机会和生存空间。

以上汇报，不当之处，请领导批评指正。

××年工作计划

一、山东计算机学会××年工作的核心，是按照省科协沂水秘书长会议的精神，抓好、抓实学会工作的改革。我们理解，学会工作改革的内容很多，但最核心的一点，是抓好为基层会员单位的服务，只有对会员单位的服务工作做好了，学会的价值就体现出来了，学会的凝聚力也就增强了。××年学会对会员的服务主要体现在以下三个方面：

⒈把学会的网站办得内容丰富、形式活泼，更新及时，我们的网站将收集各会员单位在科研、教学、技术进步等方面的最新动态，使得会员单位只要点击我们的网站，就可以了解兄弟单位的情况，同时，我们也将介绍国内外计算机技术的最新发展趋势，并提供技术咨询和研讨对话功能，把我们的网站办成会员单位沟通的桥梁，科研交流的园地。

⒉明年起，学会将出版一份内部通讯，初步确定每季度一期，即将网站上有长期保留价值的内容汇集成册，免费发往各会员单位和有可能成为我们会员的单位。

⒊继续做好学术论文的收集、审阅和推荐工作。不仅是学术交流的重要途径，也是科技工作者、教育工作者技术职称晋升、研究生毕业的必要条件，我们将利用学会和省内外计算机期刊的广泛联系，帮助会员单位。

二、××年的学术年会已决定在七、八月份于烟台召开，这必将是检阅我省计算机技术进步的一次盛会，届时，我们也将邀请国内在计算机领域最为突出的专家到会作学术报告，以开拓思路，启发灵感。

三、两年一度的全省高校计算机教育研讨会将于××年金秋在枣庄举行。

四、随着济南长清高校园区的建成，各高校的校园网的建设也日臻完善，××年将在适当的时间，由我会的网络专业委员会组织探讨整个园区网络互联的建设问题。