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生物信息学是现代生物制药技术人员需掌握的新兴技术，该技术能科学有效地去管理、处理与分析海量的序列数据与实验数据，并不断挖掘出各种可能的生物学关系，在医药开发过程中起着重要的作用。因此，生物信息学课程对处于后基因组时代的现代生物制药技术人才培养显得越来越重要。由于该门技术涉及诸多学科的交叉内容，迫切需要进行该门课程的教学模式探索，故对该课程的最佳教学模式进行了探索。
生物信息学教学模式探索任务引领生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，它是生物医学、数学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的崭新交叉学科。生物信息学几乎是今后所有生物（医药）研究开发所必需的工具。
21世纪是生物科学的世纪。近年，我国生物技术公司对生物信息学人员的相关需求也迅速增加，浙江理工大学生命科学学院生物技术专业在进行了行业调研并进行专业课程体系构建研究后，于2006年定位和开设了生物信息学课程。该门课程经过8年多的建设后，对教学团队的建设、课程目标的设定、教学内容及教学教法的選择等方面进行了卓有成效的探索，这些探索所形成的结论，可为即将开设或正在进行该课程教学改革的学校提供可借鉴的经验。
一、生物信息学的课程特点
诺贝尔奖获得者W.Gilbert1991年提出了这样一个观点：传统生物学解决问题的方式是实验的，而现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的，是一个科学家先从理论推测出发设定研究目标，然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设。而生物信息学研究正是从英特网上源源不断地采集数据，进行分析、归类与重组，发现新线索、新现象和新规律，用以指导实验工作设计，是一条既快又省的研究路线。它对于找寻一个研究项目的突破口是非常重要的，选定合适的研究出发点，可避免许多不必要的重复，最大程度节约研究资源，使研究成果最大化。鉴于该门技术对生物科学的理论、实践要求以及对信息技术掌握的要求，生物信息学课程与其他课程的教学有很大不同。
1.在课程目标定位中，提高学生对相关网络资源的使用能力是该门课程的重要目标之一。学生必需使用强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析，学校在教学资源配置上必需向此倾斜。
2.该门课程学科交叉性强，所涉及的生物及计算机等学科的相关知识更新都很快，导致其理论和实践内容不断推陈出新，这使得在教学内容选择上要紧跟这些更新，不断进行调整。
3.课程教学实践性强，同时涉及生物技术专业实践和计算机应用技术的实践，这需要教师在授课过程中根据学生的学习规律合理安排实践项目，发挥好这两种技术的协同作用。
二、生物信息学课程教学模式探索
1.教学目标与其所培养学生的核心技能
合理的课程目标与定位是决定课程建设成败和教学效果的基础，其主要依据是人才培养需求与授课对象的实际情况。经过对该门课程教学对象的研究发现，在生物专业课程体系下培养的本科生，其前导课程主要集中在生物领域，通常没有系统的学习过计算机、信息技术、编程等知识。对信息检索、模型建立、软件的识别及应用的能力相当薄弱。因此，本门课程将提高学生的信息技术能力也作为一个重要的课程目标。学生在本门课程中将学习与生物技术相关的各种数据库和软件的使用。当然，对学生信息技术能力的要求也定位在能使用、会使用就行，不需要将学生掌握生物数据库构建和软件开发作为课程教学的目标。
在课程目标的设定过程中，应牢记高校对文化的传承的功能，要使学生了解生物信息学发展的历程。在生物信息学学科发展过程中所涌现出来的著名学者，众所周知的震撼人心、启迪心灵的奇闻秩事，能使学生对这门课程产生浓厚的兴趣，甚至更深刻地领会这门课程的含义。
熟练掌握生物数据库的检索和使用是生物信息学课程教学的首要目标。到目前为止，生物学数据库总数已达500个以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白质一级结构方面有UniProt、SWISS-PROT、PIR和MIPS等；在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等；在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等。各数据库均通过Internet提供多种形式的数据检索服务。例如，NCBI-GenBank数据库就提供Retrieve（Email），Entrez（Web集成信息检索）及Query（Email集成检索）等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务，也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。在教学过程中需通过设计检索任务来完成对这些数据库使用方法的学习，如通过生物数据库检索家蚕profilin基因的相关信息。
增强学生使用生物信息处理软件的能力，是生物信息学课程教学的重要目标。在世界各地，科学家每天都要通过序列比对软件进行成千上万次的序列比对。学生需要通过课程的学习熟练掌握各种生物信息处理软件，有时还有必要进行一些简单程序的设计，进而掌握发现新线索、查找新规律的工具。例如，目前，借助于生物信息手段的蛋白质预测是提供蛋白质结构及功能信息的重要方法，对这种预测方法的学习将使学生更多更快地了解蛋白质的信息，加深对生物技术科学的理解和运用。除了生物数据库和生物软件使用学习外，还要着重体现生物学文献调研和阅读、论文撰写等基本能力的训练，如EndNote文献管理软件的使用。
2.教学内容选择和教学顺序的组织
生物信息学的课程教学内容的选择，要紧随生物信息学的发展方向，涵盖最前沿知识和最先进技术领域。与此同时，教学内容的选择还应充分考虑学生基础和对该门课程的需求。生物信息学选课学生通常有两类，一类是具有较为扎实的生物学基础的学生，他们学习目的非常明确，其学习重点在于提高对生物信息实验所得结果的分析解释和验证能力。另一类是生物学基础相对较弱的学生，这些学生主要是为了了解生物信息学发展前沿、掌握检索能力以及初步的分析技能，对分析、处理、预测结果的验证涉及不多。无论哪种学生，都比较欠缺信息技术方面的知识，因此，这类知识在前面部分介绍。而后面部分则随学生的类型有所改变，我们根据授课学生的分类选择不同的授课内容和授课重点，尝试据此来划分教学组织的各个阶段，在每个教学节点精心设置任务（如表1所示）。 与其他课程的教学一样，生物信息学课程的教学需遵守学生对知识的掌握规律，其内容的选择与安排应按照循序渐进的原则。从第一阶段到第二阶段，教学内容“由易到难”。随着教学过程的深入，课程内容更侧重于对生物信息学某一专业领域的引导，此时授课教师的指导更加重要，这类领域往往与开课院系专业的优势研究领域和导师研究方向相结合。
3.课程教学方法的改革
生物信息学是一门涉及知识面深刻而广泛，学生独立自学的难度很大的交叉科学。依据建构主义教学理论的特点，这类难度大、技术性和实践性强的课程要特别重视以学生为教学主体的教学方法，应尝试从任务引领入手，将生物信息学的一些重要学习内容逐步展现出来。
在生物信息学教学中，教学内容侧重于任务引领，设定与学生生活相贴近的、接合学科发展前沿的引领任务。例如，可以从高水平杂志（Nature、Science）上根据任务引领的关键词搜索综述，根据综述总结出该任务发展脉络，提炼教学任务，将较为抽象的计算机算法、生物学基础知识融于任务中，使学生有积极参与的意愿。及时将任务相关工具提供给学生，或是提前引导学生自己查询工具，使学生有完成任务的基础。
學生在每个节点都非常清晰地知道下个节点的主题，并在完成教师的任务过程中，构建局部知识框架，形成自己的见解。教师需在课堂上和课堂以外及时掌握学生对各个节点知识的掌握情况，找到学生的最近发展区，针对重点、难点解惑，提高教学效果。这样可以使选择的教学任务吸引学生、引领学科前沿，还能在教学过程与学生的互动中有效地实现教学相长。
4.重视切合课程设计的教材编写
生物信息学不同于其他学科，其很多内容和知识节点更新很快，很多最新成果必须教师根据生物信息学发展前沿及时整理和总结，其教学内容设置着重于保证教学内容的先进性和前沿性。教材的更新和修订周期较短，几乎每学期均需要重新修订。
2001年，教育部在[2001]4号文件中明确要求直属高校的“本科教育要创造条件使用英语等外语进行公共课和专业课教学”，在信息技术、生物科学、管理、金融、法律等专业力争在3年内使外语讲授的课程达到所开课程的5%～10%，尤其强调了生物科学更要先行一步。现实情况也使英文自编教材的编写刻不容缓，现在，绝大部分前沿生物数据信息（最主要的核酸和蛋白质）数据库均为全英文操作界面，操作者只有熟练掌握生物信息学英文术语才能自如地使用该系统，才能更有效的进行生物信息学的学习和研究工作。在英文自编教材编写时，理论部分的参考书我们精心应选定了具有非常严谨理论体系和反应了最前沿生物信息技术的《BIOINFORMATICS：Databases，Tools， and Algorithms》。编写时需要特别注意应依据教学设计来设定来序化任务，突出不同教学阶段的教学重点，使学生学习过程是个循序渐进的过程。我校采用的自编教材根据教学阶段共设置五个引领任务：
（1）Pubmed检索profilin基因研究进展；
（2）家蚕profilin基因结构分析与PCR扩增引物的设计；
（3）家蚕profilin基因同源序列的获取与进化树的构建；
（4）家蚕profilin蛋白二级和三级结构的模拟；
（5）家蚕profilin蛋白理化性质和功能位点的分析.
5.合理配置网络资源和多媒体教学资源
首先，学会利用互联网、计算机、数据库和应用软件进行生物信息分析的基本方法和技能本身就是生物信息学教学重点。以往普通的多媒体教室已难以提供一个交互式的网络化、信息化的教学环境，如果想上好生物信息学这门课程，网络资源和多媒体教学资源的应用，将贯穿于整个生物信息学课程（从任务下发及申领、任务控制及执行、任务完成结果检验与反馈）的整个教与学的过程。而我们通过极域电子教室和学校4A网络教学平台结合，较好的实现了生物信息学交互式的网络化、信息化的教学环境。
课前，教师通过网络平台将任务教学内容、任务序列、工具等传递给学生，学生通过登陆互联网络，利用网络资源和软件尝试完成预习任务。此处可以设置学情反馈点，教师通过网络论坛等形式掌握学生预习情况。授课过程中，教师利用教师机客户端的文件分发系统将任务教学内容、任务序列、工具等发送到学生桌面，再通过广播教学多媒体技术为学生形象的讲解任务内容以及完成方法。每位学生在教师的监督下在互联网上执行任务。教师在监控学生完成任务过程中，不断的得到学生任务进程的反馈，对于任务中学生出现共性问题，利用网络发布、广播教学或演示等形式及时解决。课下，学生同样可通过学校4A网络教学平台将任务报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在平台上批改任务报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况，师生还可以通过平台中的网络论坛进行问题讨论等。网络环境下的生物信息学任务引领式教学，不仅能提高学生的学习兴趣，还能创造更为有效的师生互动信息教学环境。
三、结束语
经过多年的生物信息学教学实践发现，如果想建设好生物信息学课程，我们需要设定非常清晰的教学目标，理清课程需要培养学生的核心技能；结合行业发展的技术前沿精心选择教学内容，合理序化教学顺序；要依据建构教学理论，重视以学生为教学主体的教学方法，尝试从任务引领入手引领学生学习，提高学生的学习兴趣；要重视切合课程设计的教材编写，理论部分引自精选英文参考书，设计教材结构应切合任务引领的教学方法；合理配置网络资源和多媒体教学资源，加强学生互动，为成功地实现“反转课堂”提供保障。
参考文献：
[1]张林，柴惠.现代教学手段在生物信息学教学中的应用[J].新课程研究，2011，219（4）：156-158.
[2]柴惠，赵虹，张婷.高等院校生物信息学双语教学课程建设之我见[J].中国高等医学教育，2010，（4）：83-84.
[3]Gilbert，W.Towards a paradigm shift in biology[J].Nature，1991，（349）：99.
[4]刘伟，张纪阳.“生物信息学”课程中研讨式教学实践[J].中国电力教育，2012，（23）：60-61.
[5]范丙友，贾小平，胥华伟.生物信息学课程教学改革与探索[J].大学教育，2013，（16）：61-62.
[6]Bosu，O，Thukral，SK.BIOINFORMATICS Databases，Tools，and Algorithms.New Delhi：OXFORD university press，2008.
本文系浙江理工大学《生物信息学》重点课程项目（ZDKC1205）资助。
生物信息学教学模式探索任务引领生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物医学数据的一门学科，它是生物医学、数学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的崭新交叉学科。生物信息学几乎是今后所有生物（医药）研究开发所必需的工具。
21世纪是生物科学的世纪。近年，我国生物技术公司对生物信息学人员的相关需求也迅速增加，浙江理工大学生命科学学院生物技术专业在进行了行业调研并进行专业课程体系构建研究后，于2006年定位和开设了生物信息学课程。该门课程经过8年多的建设后，对教学团队的建设、课程目标的设定、教学内容及教学教法的選择等方面进行了卓有成效的探索，这些探索所形成的结论，可为即将开设或正在进行该课程教学改革的学校提供可借鉴的经验。
一、生物信息学的课程特点
诺贝尔奖获得者W.Gilbert1991年提出了这样一个观点：传统生物学解决问题的方式是实验的，而现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的，是一个科学家先从理论推测出发设定研究目标，然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设。而生物信息学研究正是从英特网上源源不断地采集数据，进行分析、归类与重组，发现新线索、新现象和新规律，用以指导实验工作设计，是一条既快又省的研究路线。它对于找寻一个研究项目的突破口是非常重要的，选定合适的研究出发点，可避免许多不必要的重复，最大程度节约研究资源，使研究成果最大化。鉴于该门技术对生物科学的理论、实践要求以及对信息技术掌握的要求，生物信息学课程与其他课程的教学有很大不同。
1.在课程目标定位中，提高学生对相关网络资源的使用能力是该门课程的重要目标之一。学生必需使用强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析，学校在教学资源配置上必需向此倾斜。
2.该门课程学科交叉性强，所涉及的生物及计算机等学科的相关知识更新都很快，导致其理论和实践内容不断推陈出新，这使得在教学内容选择上要紧跟这些更新，不断进行调整。
3.课程教学实践性强，同时涉及生物技术专业实践和计算机应用技术的实践，这需要教师在授课过程中根据学生的学习规律合理安排实践项目，发挥好这两种技术的协同作用。
二、生物信息学课程教学模式探索
1.教学目标与其所培养学生的核心技能
合理的课程目标与定位是决定课程建设成败和教学效果的基础，其主要依据是人才培养需求与授课对象的实际情况。经过对该门课程教学对象的研究发现，在生物专业课程体系下培养的本科生，其前导课程主要集中在生物领域，通常没有系统的学习过计算机、信息技术、编程等知识。对信息检索、模型建立、软件的识别及应用的能力相当薄弱。因此，本门课程将提高学生的信息技术能力也作为一个重要的课程目标。学生在本门课程中将学习与生物技术相关的各种数据库和软件的使用。当然，对学生信息技术能力的要求也定位在能使用、会使用就行，不需要将学生掌握生物数据库构建和软件开发作为课程教学的目标。
在课程目标的设定过程中，应牢记高校对文化的传承的功能，要使学生了解生物信息学发展的历程。在生物信息学学科发展过程中所涌现出来的著名学者，众所周知的震撼人心、启迪心灵的奇闻秩事，能使学生对这门课程产生浓厚的兴趣，甚至更深刻地领会这门课程的含义。
熟练掌握生物数据库的检索和使用是生物信息学课程教学的首要目标。到目前为止，生物学数据库总数已达500个以上，在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等；在蛋白质一级结构方面有UniProt、SWISS-PROT、PIR和MIPS等；在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等；在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等。各数据库均通过Internet提供多种形式的数据检索服务。例如，NCBI-GenBank数据库就提供Retrieve（Email），Entrez（Web集成信息检索）及Query（Email集成检索）等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务，也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。在教学过程中需通过设计检索任务来完成对这些数据库使用方法的学习，如通过生物数据库检索家蚕profilin基因的相关信息。
增强学生使用生物信息处理软件的能力，是生物信息学课程教学的重要目标。在世界各地，科学家每天都要通过序列比对软件进行成千上万次的序列比对。学生需要通过课程的学习熟练掌握各种生物信息处理软件，有时还有必要进行一些简单程序的设计，进而掌握发现新线索、查找新规律的工具。例如，目前，借助于生物信息手段的蛋白质预测是提供蛋白质结构及功能信息的重要方法，对这种预测方法的学习将使学生更多更快地了解蛋白质的信息，加深对生物技术科学的理解和运用。除了生物数据库和生物软件使用学习外，还要着重体现生物学文献调研和阅读、论文撰写等基本能力的训练，如EndNote文献管理软件的使用。
2.教学内容选择和教学顺序的组织
生物信息学的课程教学内容的选择，要紧随生物信息学的发展方向，涵盖最前沿知识和最先进技术领域。与此同时，教学内容的选择还应充分考虑学生基础和对该门课程的需求。生物信息学选课学生通常有两类，一类是具有较为扎实的生物学基础的学生，他们学习目的非常明确，其学习重点在于提高对生物信息实验所得结果的分析解释和验证能力。另一类是生物学基础相对较弱的学生，这些学生主要是为了了解生物信息学发展前沿、掌握检索能力以及初步的分析技能，对分析、处理、预测结果的验证涉及不多。无论哪种学生，都比较欠缺信息技术方面的知识，因此，这类知识在前面部分介绍。而后面部分则随学生的类型有所改变，我们根据授课学生的分类选择不同的授课内容和授课重点，尝试据此来划分教学组织的各个阶段，在每个教学节点精心设置任务（如表1所示）。 与其他课程的教学一样，生物信息学课程的教学需遵守学生对知识的掌握规律，其内容的选择与安排应按照循序渐进的原则。从第一阶段到第二阶段，教学内容“由易到难”。随着教学过程的深入，课程内容更侧重于对生物信息学某一专业领域的引导，此时授课教师的指导更加重要，这类领域往往与开课院系专业的优势研究领域和导师研究方向相结合。
3.课程教学方法的改革
生物信息学是一门涉及知识面深刻而广泛，学生独立自学的难度很大的交叉科学。依据建构主义教学理论的特点，这类难度大、技术性和实践性强的课程要特别重视以学生为教学主体的教学方法，应尝试从任务引领入手，将生物信息学的一些重要学习内容逐步展现出来。
在生物信息学教学中，教学内容侧重于任务引领，设定与学生生活相贴近的、接合学科发展前沿的引领任务。例如，可以从高水平杂志（Nature、Science）上根据任务引领的关键词搜索综述，根据综述总结出该任务发展脉络，提炼教学任务，将较为抽象的计算机算法、生物学基础知识融于任务中，使学生有积极参与的意愿。及时将任务相关工具提供给学生，或是提前引导学生自己查询工具，使学生有完成任务的基础。
學生在每个节点都非常清晰地知道下个节点的主题，并在完成教师的任务过程中，构建局部知识框架，形成自己的见解。教师需在课堂上和课堂以外及时掌握学生对各个节点知识的掌握情况，找到学生的最近发展区，针对重点、难点解惑，提高教学效果。这样可以使选择的教学任务吸引学生、引领学科前沿，还能在教学过程与学生的互动中有效地实现教学相长。
4.重视切合课程设计的教材编写
生物信息学不同于其他学科，其很多内容和知识节点更新很快，很多最新成果必须教师根据生物信息学发展前沿及时整理和总结，其教学内容设置着重于保证教学内容的先进性和前沿性。教材的更新和修订周期较短，几乎每学期均需要重新修订。
2001年，教育部在[2001]4号文件中明确要求直属高校的“本科教育要创造条件使用英语等外语进行公共课和专业课教学”，在信息技术、生物科学、管理、金融、法律等专业力争在3年内使外语讲授的课程达到所开课程的5%～10%，尤其强调了生物科学更要先行一步。现实情况也使英文自编教材的编写刻不容缓，现在，绝大部分前沿生物数据信息（最主要的核酸和蛋白质）数据库均为全英文操作界面，操作者只有熟练掌握生物信息学英文术语才能自如地使用该系统，才能更有效的进行生物信息学的学习和研究工作。在英文自编教材编写时，理论部分的参考书我们精心应选定了具有非常严谨理论体系和反应了最前沿生物信息技术的《BIOINFORMATICS：Databases，Tools， and Algorithms》。编写时需要特别注意应依据教学设计来设定来序化任务，突出不同教学阶段的教学重点，使学生学习过程是个循序渐进的过程。我校采用的自编教材根据教学阶段共设置五个引领任务：
（1）Pubmed检索profilin基因研究进展；
（2）家蚕profilin基因结构分析与PCR扩增引物的设计；
（3）家蚕profilin基因同源序列的获取与进化树的构建；
（4）家蚕profilin蛋白二级和三级结构的模拟；
（5）家蚕profilin蛋白理化性质和功能位点的分析.
5.合理配置网络资源和多媒体教学资源
首先，学会利用互联网、计算机、数据库和应用软件进行生物信息分析的基本方法和技能本身就是生物信息学教学重点。以往普通的多媒体教室已难以提供一个交互式的网络化、信息化的教学环境，如果想上好生物信息学这门课程，网络资源和多媒体教学资源的应用，将贯穿于整个生物信息学课程（从任务下发及申领、任务控制及执行、任务完成结果检验与反馈）的整个教与学的过程。而我们通过极域电子教室和学校4A网络教学平台结合，较好的实现了生物信息学交互式的网络化、信息化的教学环境。
课前，教师通过网络平台将任务教学内容、任务序列、工具等传递给学生，学生通过登陆互联网络，利用网络资源和软件尝试完成预习任务。此处可以设置学情反馈点，教师通过网络论坛等形式掌握学生预习情况。授课过程中，教师利用教师机客户端的文件分发系统将任务教学内容、任务序列、工具等发送到学生桌面，再通过广播教学多媒体技术为学生形象的讲解任务内容以及完成方法。每位学生在教师的监督下在互联网上执行任务。教师在监控学生完成任务过程中，不断的得到学生任务进程的反馈，对于任务中学生出现共性问题，利用网络发布、广播教学或演示等形式及时解决。课下，学生同样可通过学校4A网络教学平台将任务报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在平台上批改任务报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况，师生还可以通过平台中的网络论坛进行问题讨论等。网络环境下的生物信息学任务引领式教学，不仅能提高学生的学习兴趣，还能创造更为有效的师生互动信息教学环境。
三、结束语
经过多年的生物信息学教学实践发现，如果想建设好生物信息学课程，我们需要设定非常清晰的教学目标，理清课程需要培养学生的核心技能；结合行业发展的技术前沿精心选择教学内容，合理序化教学顺序；要依据建构教学理论，重视以学生为教学主体的教学方法，尝试从任务引领入手引领学生学习，提高学生的学习兴趣；要重视切合课程设计的教材编写，理论部分引自精选英文参考书，设计教材结构应切合任务引领的教学方法；合理配置网络资源和多媒体教学资源，加强学生互动，为成功地实现“反转课堂”提供保障。
参考文献：
[1]张林，柴惠.现代教学手段在生物信息学教学中的应用[J].新课程研究，2011，219（4）：156-158.
[2]柴惠，赵虹，张婷.高等院校生物信息学双语教学课程建设之我见[J].中国高等医学教育，2010，（4）：83-84.
[3]Gilbert，W.Towards a paradigm shift in biology[J].Nature，1991，（349）：99.
[4]刘伟，张纪阳.“生物信息学”课程中研讨式教学实践[J].中国电力教育，2012，（23）：60-61.
[5]范丙友，贾小平，胥华伟.生物信息学课程教学改革与探索[J].大学教育，2013，（16）：61-62.
[6]Bosu，O，Thukral，SK.BIOINFORMATICS Databases，Tools，and Algorithms.New Delhi：OXFORD university press，2008.
本文系浙江理工大学《生物信息学》重点课程项目（ZDKC1205）资助。