纯生物信息学的论文1400字_纯生物信息学的毕业论文范文模板

　　导读：纯生物信息学的论文1400字应该如何撰写？不管是论文的写作还是数据的收集，我们在开始下笔之前都是需要做好论文写作的相关计划的，参考一些文献资料就是不可或缺的，然后通过他人的写作思路来借鉴参考，以此来完成自己的论文，本文分类为生物信息学论文，下面是小编为大家整理的几篇纯生物信息学的论文1400字范文供大家参考。

　　纯生物信息学的论文1400字(一)：利用生物信息学方法分析识别动脉粥样硬化进程中的重要通路论文

　　【中圖分类号】R249【文献标识码】A【文章编号】1672-3783（2020）11-33--01

　　动脉粥样硬化（atherosclerosis，As）作为一种慢性炎症性疾病，是目前导致心脑血管疾病的重要病因[1-2]。近年来由动脉粥样硬化导致的心脑血管疾病呈逐渐增长的趋势，严重危害人们身体健康，目前对于动脉粥样硬化过程中涉及的机制还不明确，识别其进程中的相关通路对阐明动脉粥样硬化发生发展机制，寻找有效预防和治疗策略具有重要意义，高通量芯片和测序技术的发展为人们探讨疾病的发生发展机制提供了新的思路。在本研究中，我们将利用生物信息学分析方法识别动脉粥样硬化进程中的重要通路。

　　一材料与方法

　　1数据来源和处理

　　基于GEO数据库下载动脉粥样硬化数据集（GSE28829（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi？acc=GSE28829），探针注释平台为GPL570，该数据集包括动脉粥样硬化早期样本13例及晚期动脉粥样硬化样本16例，基于R中GEOquery包进行该数据集数据下载和整理，limma包进行数据集数据标准化和差异基因的识别。

　　2基因富集分析（GSEA分析）

　　利用limma包识别出动脉粥样硬化晚期与早期样本的差异基因后，借助软件中的clusterprofiler包进行KEGG分析，最终识别出其相关通路。

　　3统计学处理

　　本文章中涉及的统计学分析主要基于R3.6.1软件完成，数据处理分析过程中FDR值小于0.05具有统计学意义。

　　二结果

　　1差异基因识别

　　数据下载后，经探针重注释及去除重复基因后，共获取含有21655个基因29个样本的数据集，利用R软件中的limma包对归一化后的样本数据进行差异分析，设置差异条件：|logfoldchang|>1且FDR<0.05，最终筛选出符合差异条件的差异基因178个，其中，相对于早期动脉粥样硬化者样本，在晚期动脉粥样硬化中上调基因154个，下调基因23个。

　　2GSEA分析

　　利用R软件的clusterprofiler包对进行差异分析的基因进行GSEA，结果见表1，早期动脉粥样硬化样本与晚期动脉粥样硬化样本中基因富集的通路具有显著差异性，在晚期动脉粥样硬化样本中，免疫相关通路显著富集，而在早期动脉粥样硬化样本中，代谢相关通路显著富集。

　　三讨论

　　动脉粥样硬化的主要病理过程是内皮细胞发生损伤，巨噬细胞吞噬氧化的低密度脂蛋白（LDL）胆固醇变成泡沫细胞集聚在动脉壁内皮下形成脂质斑块[3-4]。一般认为急性心脑血管事件是由不稳定性斑块破裂、血栓形成堵塞血管所导致[5]，目前关于动脉粥样硬化诱导心脑血管疾病的分子机制仍缺乏清晰认识。

　　动脉粥样硬化发生发展过程中受多基因动态调控完成，在本研究中，我们利用GEO数据库中相关动脉粥样硬化数据集，从高通量的角度诠释了动脉粥样硬化早期和晚期通路的差异性，在早期动脉硬化阶段，基因主要富集在代谢相关途径，而在动脉硬化晚期阶段，免疫相关的途径则起到主要作用，本研究我们重新认识动脉粥样硬化，探讨动脉粥样硬化发生机制提供了理论基础。

　　纯生物信息学的毕业论文范文模板(二)：生物信息学理念在妇科肿瘤学研究生教育中的实践及影响论文

　　[摘要]传统的妇科肿瘤学研究生教育重视的是单一学科的知识传授，教育理念陈旧，教学内容繁杂，传授方法老套，难以培养出符合现代医学要求的具有交叉学科思维的 背景下，生物医学研究正发生着重大变革，从基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学和表观遗传学等多学科研究到基于海量临床信息数据的真实世界研究，它们所产生的大量高维复杂的研究数据互相交汇，共同构成生物医学大数据[7]。对研究生而言，如何将多层次临床和研究数据进行深度挖掘和有机整合，从而转化为新知识，既是机遇，又是挑战。在妇科肿瘤学研究生教育中，我院将数据挖掘理念渗透到各个教学环节中，旨在让研究生掌握主动学习的方法和途径，培养其创新思维，为今后的科学研究和临床实践打下扎实的基础。在科学研究方面，尤其是在课题选题和设计阶段，组织学生利用互联网查找学科领域的前沿问题或热点问题，对自己感兴趣的方向各自提出一个具体的科学假设。然后通过查找文献和充分利用数据库进行深入的数据挖掘，构建生物信息学分析网络来回答具体科学问题。最后，组织学生进行分子实验或利用临床资料来验证科学假设。在临床实践方面，引导学生将临床上遇到的問题转化成具体的科学问题，然后应用简单的临床生物信息学方法对具体的科学问题进行浅层次的数据挖掘，从而充分地为后续临床研究做好准备。这种将数据挖掘理念融入科学研究和临床实践的教学方法，充分锻炼了研究生的科研和临床思维。比如，吴文娟等[8]进行卵巢上皮性癌铂类耐药相关差异表达蛋白质筛选时，结合了生物信息学方法分析，筛选出62个铂类耐药相关的差异表达蛋白质，然后通过正选择分析时发现，蛋白C6、CNTN1在亚洲人群中均存在正选择作用（P<0.05），而蛋白BCHE在欧洲人群中存在正选择作用（P<0.05），基于CoremineMedical平台的文献挖掘及TCGA数据库中的芯片数据交集分析进一步印证，12个差异蛋白（CRP、FN1、S100A9、TF、ALB、VWF、APOC2、APOE、CD44、F2、GPX3和ACTB）与卵巢癌铂类耐药相关。Wei等[9]在探讨卵巢癌多药耐药的分子研究中，充分利用CoremineMedical平台进行文献数据挖掘，并结合分子生物学实验发现，ITGA6可能在卵巢癌细胞中起到调节基因的作用，参与卵巢癌的多药耐药过程。蒋燕明等[10]在回答与宫颈上皮内瘤变进展相关的差异基因和信号通路这一问题上，通过对GEO数据库中获得的2套芯片数据（GSE63514和GSE51993）进行深入挖掘和综合的生物信息学分析，筛选出与宫颈上皮内瘤变进展相关的14个差异表达基因和3条信号通路。

　　2生物信息学理念对妇科肿瘤学研究生教育的影响

　　传统医学与互联网、大数据、人工智能等技术的深度融合催生了新医科这一全新的现代医学形态[11]，它借助了计算机科学和人工智能的爆发式发展，实质上也是多学科交叉融合的产物。这种顺应时代发展的产物，颠覆了传统医学模式，深深地影响了医学教育领域。在新医科背景下，高等医学教育更应该注重教育理念和培养模式的改革，满足“健康中国”的战略需求，培养出能够运用学科交叉知识来解决医学领域前沿问题并引领未来医学发展的高层次医学领军人才[11]。研究生教育是我国教育体系中最高层次的教育，以培养拔尖创新人才作为主要任务和核心内容，建立以教学为基础、以科研为主导、临床和科研相结合的研究生培养模式，这是培养拔尖创新人才的根本方法[12]。在妇科肿瘤学研究生教育中引入生物信息学理念，恰好符合了新医科背景下研究生拔尖创新人才培养模式，将对妇科肿瘤学研究生教育改革产生深远影响。

　　2.1对传统医学教育模式的冲击

　　传统医学教育模式重视学科教育的系统性，强调以学科为中心，忽视了学科间知识的渗透和交流，显然不符合现代医学教育的宗旨[13]。在传统医学教育模式下，学科的课程体系教学依旧采用灌输理念，这种填鸭式的知识传授过程容易磨灭学生主动探索知识的求知欲。在大数据时代，高等教育改革重点围绕学生创新能力的培养展开，并积极引入现代化教育理念，强调以学生为中心、以实践为主进行教学内容的更新[14-15]。最近十年，在《教育信息化“十三五”规划》和《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》等文件的引领下，国内教育信息化得到了迅猛的发展，包括大数据、云计算和人工智能等现代化信息技术已经进入现代教育系统，在这一历史背景下，国家相继出台《中国教育现代化2035》和《教育信息化2.0行动计划》等政策文件，为我国教育信息化建设道路指明了方向[16]。

　　作为一门交叉学科，生物信息学知识和理念早已渗透到各个医学学科领域，并衍生出多个分支学科。临床生物信息学是其中一个分支学科，也是一座搭建在基础研究和临床诊疗之间的桥梁，更是解决临床肿瘤相关诊治因素的新手段。因此，在精准医学时代，很有必要引入肿瘤生物信息学特异性研究方法或全新高级的研究工具，来回答与肿瘤相关的关键问题[17]，对于肿瘤学的研究生教育亦是如此。妇科肿瘤学研究生教育不应该局限于讲授单一学科的知识、基础研究和临床实践，引入生物信息学理念，不仅对传统医学教育模式产生冲击，还能培养研究生从多角度思考问题的能力，从而产生独特的研究方法和形成创新性思维，更能培养研究生从不同的专业角度发现问题、分析问题和解决问题的能力[18]。

　　2.2提高教师教学理论素养和教学反思自觉性

　　在教学医院，临床医师不但要从事临床诊疗工作，还要承担科研工作和教学任务。他们的日常临床工作繁重枯燥，科研方法往往单调乏味，教学理念陈旧乏新。医学教师作为医学教育的实践者，只有在先进教育理念的引领下，才有可能真正做到以学生为中心，使学生受益，从而提高人才培养的质量[19]。因此，医学教师应该以更加开阔的视野主动投入到各类前沿的教学改革与研究中，重视有助于医学生自主学习的教学手段开发和应用。临床医师学习先进的生物信息学知识和理念，并将之应用于临床和教学实践中，有助于他们对实践中出现的难以解决的医学问题进行合理解释，同时满足现代医学研究和教育的发展需求，为提高自身教学理论素养和教学反思的自觉性提供了新途径。

　　2.3拓宽研究生知识的深度和广度

　　妇科肿瘤学是一门特殊的学科，不同于传统意义的妇产科学，从某种程度上来说，也是一门妇产科学和肿瘤学的交叉学科，因而，更适合采用生物信息学教育理念。妇科肿瘤学主要研究女性生殖系统肿瘤，目前积累了大量基础研究和临床研究数据，同时也产生了许多学科前沿问题。研究生在基础理论知识学习的同时，眼界不应仅限于病房的临床实践，更应该放眼于学科研究前沿技术的发展，敢于批判反思，大胆假设和小心求证，并且提出临床新观念[11]。生物信息学刚好为研究生自主学习搭建了这样一座桥梁。我院妇科教研室非常重视研究生科研创新思维的培养，并充分利用生物信息学服务性和多样性的特点，将生物信息学与妇科肿瘤学进行知识的深度融合。妇科肿瘤学研究生在进行跨学科生物信息学知识和技能培训的同时，有望避免学科知识结构单一的缺点，还能打破学科专业之间的界限，从而拓宽知识的深度和广度。

　　3结语

　　在妇科肿瘤学研究生教育中引入生物信息学的思维方式，实质上是一种教育理念的创新。国务院印发的《中国教育现代化2035》文件特别指出：在高校建设国际一流的国家科技创新基地，全面提升高校原始创新能力，加强应用基础研究，探索构建产学研用深度融合协同创新联盟[20]。我院妇科非常重视培养研究生的临床和科研思维，强调研究生在临床实践和科研研究中学会使用相应的数据库和在线工具进行数据挖掘和分析，至今已发表生物信息学相关学术论文近二十篇。这种将生物信息学理念更好地融入妇产科学尤其是妇科肿瘤学的教学实践的做法，促使妇产科学研究生教育改革，显然符合新医科背景下《中国教育现代化2035》这一核心要求。当前，我院妇科培养的部分研究生已经毕业并走向工作岗位，成为具备生物信息学理念的现代医师。生物信息学理念的引入，不仅对传统医学教育模式产生了冲击，而且满足了现代医学研究生教育和医学拔尖人才的培养要求，为培养新医科背景下妇科肿瘤学现代医师提供了新的途径。