【摘要】生物信息學(xué)作為生命科學(xué)與生物技術(shù)／信息技術(shù)研究領(lǐng)域的關(guān)鍵交叉學(xué)科，對生物經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟的貢獻(xiàn)日益顯著。當(dāng)前，生物信息學(xué)仍面臨學(xué)科體系不健全、定位模糊以及交叉合作不充分等挑戰(zhàn)，多模態(tài)高維度生物大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、分析處理和共享整合問題也考驗著生物信息學(xué)的發(fā)展。在建設(shè)科技強國的過程中，生物信息學(xué)是生物經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)布局的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。與此同時，人工智能技術(shù)的融入正引發(fā)生命科學(xué)研究范式的轉(zhuǎn)變，促使生物信息學(xué)從認(rèn)知科學(xué)向工程創(chuàng)造的STEM并存模式方向發(fā)展。此外，生物信息學(xué)面臨人才培養(yǎng)同質(zhì)化和優(yōu)秀青年人才“內(nèi)卷”的困境，需要構(gòu)建多層次培養(yǎng)體系和優(yōu)化科研環(huán)境，培養(yǎng)具有戰(zhàn)略眼光的科學(xué)家。由此，應(yīng)加強頂層設(shè)計，完善學(xué)科體系與教學(xué)體系；建立多元化人才培養(yǎng)體系；全面推進“101計劃”；優(yōu)化教育資源分配和教學(xué)模式創(chuàng)新。
【關(guān)鍵詞】生物信息學(xué) 人工智能 人才培養(yǎng) STEM 優(yōu)化教育資源分配
【中圖分類號】Q811.4/C961 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.16.002
【作者簡介】陳銘，浙江大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院教授、博導(dǎo)，浙江大學(xué)生物信息學(xué)學(xué)科帶頭人。研究方向為組學(xué)大數(shù)據(jù)整合與挖掘、非編碼RNA生物信息學(xué)、生物網(wǎng)絡(luò)建模以及精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)。主要著作有《生物信息學(xué)（第四版）》（主編）、《大數(shù)據(jù)時代的整合生物信息學(xué)》（論文）、《系統(tǒng)生物學(xué)（Systems Biology）的幾大重要問題》（論文）等。
生物信息學(xué)興起的背景與意義
20世紀(jì)以來，生物學(xué)取得了巨大的發(fā)展，在許多生物領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)和研究方面作出了重大貢獻(xiàn)。同時，計算機科學(xué)和信息技術(shù)也有了顯著進展，信息處理能力日益增強。生物學(xué)和信息技術(shù)的快速發(fā)展促使人們利用信息技術(shù)的優(yōu)勢來解決生物學(xué)領(lǐng)域的問題，這便催生了生物信息學(xué)。此外，大規(guī)模生物數(shù)據(jù)的可用性也推動了生物信息學(xué)發(fā)展。生物學(xué)家能夠獲取大量生物數(shù)據(jù)，如基因序列、基因表達(dá)譜、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和代謝物組成等。隨著高通量測序和其他生物學(xué)技術(shù)的不斷進步，生物數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜性持續(xù)增加。這些大數(shù)據(jù)難以通過傳統(tǒng)手動方法處理和分析，迫切需要生物信息學(xué)引入新的方法。
簡而言之，生物信息學(xué)是整合計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和生物學(xué)的學(xué)科，旨在使用計算方法分析和解釋各種生物數(shù)據(jù)并提供預(yù)測。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和突破，生物信息學(xué)也在不斷演進，其歷程可以劃分為如下四個階段。
基因組階段?；蚪M階段生物信息學(xué)發(fā)展的標(biāo)志性事件是人類基因組計劃的啟動。該計劃于1990年啟動，歷時13年，旨在確定人類基因組的化學(xué)結(jié)構(gòu)、功能和組織。在這一階段，生物信息學(xué)主要關(guān)注基因組序列的生成、注釋和分析，為人們提供了大量精確的生物信息，從而推動了分子生物學(xué)、基因組學(xué)、遺傳學(xué)等多個領(lǐng)域的發(fā)展。
高通量階段。高通量階段生物信息學(xué)發(fā)展的主要特征是利用高通量技術(shù)大規(guī)模獲取各種生物數(shù)據(jù)，如芯片技術(shù)（microarrays）和高通量測序（high-throughput sequencing）。在這一階段，數(shù)據(jù)的大規(guī)模獲取和分析變得更加容易，使我們能夠深入了解生物系統(tǒng)的復(fù)雜性。高通量技術(shù)的發(fā)展提高了生物信息學(xué)的效率和準(zhǔn)確性，使研究人員可以快速獲得生物數(shù)據(jù)，并利用生物信息學(xué)工具進行分析。高通量技術(shù)在生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用日益廣泛，如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)與代謝組學(xué)。
大數(shù)據(jù)階段。大數(shù)據(jù)階段生物信息學(xué)發(fā)展的主要特征是大數(shù)據(jù)的生成和處理。生物數(shù)據(jù)以指數(shù)級增長，如基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組等大數(shù)據(jù)集的不斷積累，給數(shù)據(jù)的存儲和處理帶來了極大挑戰(zhàn)。因此，生物信息學(xué)的發(fā)展重點關(guān)注開發(fā)新的技術(shù)，如云計算、分布式計算和并行計算，以滿足更高效的數(shù)據(jù)處理需求。此外，大數(shù)據(jù)使得開發(fā)更準(zhǔn)確的模型、算法和工具來預(yù)測生物事件及其參數(shù)成為可能。
人工智能階段。人工智能階段生物信息學(xué)發(fā)展的主要特征是人工智能技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用于生物數(shù)據(jù)的處理和分析。隨著深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和圖像處理等領(lǐng)域的迅速發(fā)展，人工智能技術(shù)已廣泛應(yīng)用于生物數(shù)據(jù)的解讀和分析。例如，深度學(xué)習(xí)算法可以在海量生物數(shù)據(jù)中識別模式和趨勢，并預(yù)測生物事件及其參數(shù)。人工智能技術(shù)可以用于研究原位基因表達(dá)、細(xì)胞圖像和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等生物系統(tǒng)。類腦神經(jīng)元模型構(gòu)建方法為人工智能的性能提升提供理論支持。
在大約半個世紀(jì)的時間里，生物信息學(xué)歷經(jīng)上述四個階段不斷發(fā)展和壯大，為生物學(xué)研究提供了新的工具和方法，不斷推動著生命科學(xué)的進步，也為生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域持續(xù)帶來重大改變和提升。通過生物信息學(xué)分析從基因組序列到其他類型的生物數(shù)據(jù)，科學(xué)家能夠更好地理解遺傳學(xué)、基因組學(xué)和其他生物學(xué)領(lǐng)域的問題。具體來說，生物信息學(xué)提供的分析工具使科學(xué)家能夠更快地識別和比較基因序列、注釋基因功能、了解分子調(diào)控過程及其他生物信息，更好地探究基因型和表型間的可能機制。生物信息學(xué)通過比較基因組、蛋白質(zhì)組和其他生物數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究，使科學(xué)家能夠更快地識別新的藥物、診斷以及發(fā)現(xiàn)新的治療方法。生物信息學(xué)還可以輔助分子育種，改進作物品種，提高作物產(chǎn)量，改善食品質(zhì)量并發(fā)現(xiàn)新的農(nóng)業(yè)處理方法。
生物信息學(xué)發(fā)展的困境及挑戰(zhàn)
生物信息學(xué)的學(xué)科定位未獲共識。生物信息學(xué)作為一門交叉學(xué)科，盡管在許多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，但其學(xué)科體系尚不健全，存在學(xué)科認(rèn)可、專業(yè)定位問題。生物信息學(xué)涵蓋理論算法研究、技術(shù)開發(fā)、組學(xué)分析、應(yīng)用研究以及工程化創(chuàng)新研究，涉及從生物學(xué)問題和數(shù)學(xué)信息問題，到應(yīng)用分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和主動發(fā)現(xiàn)等多個方面。廣泛的研究內(nèi)涵使其在不同學(xué)術(shù)領(lǐng)域形成了相對獨立的研究方向和影響力，如偏算法的理論研究和偏實驗科學(xué)的生物學(xué)應(yīng)用研究，不同領(lǐng)域的研究所面臨的發(fā)展挑戰(zhàn)也各不相同，這導(dǎo)致生物信息學(xué)的學(xué)科內(nèi)部合作不充分、不主動。此外，生物信息學(xué)作為整體交叉學(xué)科，缺乏成熟的理論體系和鮮明的領(lǐng)域方向，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用集群效應(yīng)也未得到足夠積累。
生物數(shù)據(jù)對生物信息學(xué)的發(fā)展至關(guān)重要。生物信息學(xué)依賴于生物數(shù)據(jù)，生物數(shù)據(jù)的質(zhì)量、特性、處理方法、共享和整合使用情況等因素影響著生物信息學(xué)的發(fā)展。一是生物數(shù)據(jù)可能存在錯誤或不完整。如何確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、識別和糾正錯誤或缺失的數(shù)據(jù)，成為生物信息學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。二是生物數(shù)據(jù)具有其特定屬性。如何正確區(qū)分其全局性和局部性、常態(tài)和特殊條件、靜態(tài)和動態(tài)等，也是科學(xué)處理數(shù)據(jù)的難點所在。三是有效地分析大量數(shù)據(jù)的方法選擇。生成大量數(shù)據(jù)后，不同類型數(shù)據(jù)的分析、不同分析方法的評估和使用、基于已有知識的有監(jiān)督數(shù)據(jù)分析和基于數(shù)據(jù)的無監(jiān)督數(shù)據(jù)分析都有其不同的應(yīng)用范圍。四是生物數(shù)據(jù)的共享和整合使用面臨的挑戰(zhàn)。生物數(shù)據(jù)通常由不同的研究人員和機構(gòu)創(chuàng)建和管理，因此在數(shù)據(jù)的共享和整合使用方面可能存在壁壘。充分利用多模態(tài)生物數(shù)據(jù)，需要識別和克服上述問題。
生物數(shù)據(jù)已成為國家重要資源，其產(chǎn)生、分析、管理與利用是保障生物科技安全的重要環(huán)節(jié)。針對部分敏感生物數(shù)據(jù)的分析處理還需要建立可持續(xù)發(fā)展的安全保護、隱私保護和共享服務(wù)的機制和技術(shù)。2019年，主要依托中國科學(xué)院北京基因組研究所的中國生物信息學(xué)中心正式成立，打破了歐美日壟斷全球生物數(shù)據(jù)的格局，實現(xiàn)了生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的自主開發(fā)、自主管理，為我國高質(zhì)量生物數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供了重要支撐。未來應(yīng)進一步加大投入，將其建設(shè)成引領(lǐng)全球生物信息學(xué)生物數(shù)據(jù)資源發(fā)展的大國工程。
生命科學(xué)研究范式發(fā)生轉(zhuǎn)變。生命科學(xué)研究范式正在發(fā)生深刻變革，尤其是人工智能技術(shù)對生命科學(xué)研究范式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響?？傮w來說，從單純的問題驅(qū)動研究，轉(zhuǎn)變?yōu)閱栴}驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動并行的研究?；蚪M學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、表型組學(xué)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量巨大，傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對，而人工智能算法技術(shù)可以高效地從中提取有價值的信息，使得研究更加高效、精準(zhǔn)和個性化。例如，人工智能技術(shù)可以將不同來源的數(shù)據(jù)（如臨床數(shù)據(jù)、實驗數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)）進行整合，提供更全面的視角。在人工智能時代，對生物大分子和基因的研究進入精準(zhǔn)調(diào)控階段，通過機器學(xué)習(xí)模型，可以預(yù)測疾病的發(fā)生和發(fā)展，使個性化醫(yī)療成為可能。在病理學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)等領(lǐng)域，人工智能的圖像分析技術(shù)可以自動識別和分類細(xì)胞、組織等，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。采用人工智能技術(shù)分析患者的基因組數(shù)據(jù)、病史和生活方式，可以提供個性化的治療方案。利用可穿戴設(shè)備和人工智能技術(shù)進行實時健康監(jiān)測和管理，能夠有效提高疾病預(yù)防和管理水平。人工智能還可以模擬和預(yù)測藥物與靶點的相互作用，加快新藥研發(fā)速度。人工智能技術(shù)（如AlphaFold）在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面取得的重大突破推動了結(jié)構(gòu)生物學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)幫助設(shè)計更高效的CRISPR編輯工具，能夠提高基因編輯的準(zhǔn)確性。人工智能驅(qū)動的自動化實驗室可以進行高通量篩選和分析，進而大幅提高實驗效率。生物信息學(xué)應(yīng)秉持“從生物中來到生物中去”的理念，探索從“認(rèn)知科學(xué)”到“工程創(chuàng)造”的有效發(fā)展路徑，實現(xiàn)從單一理科到理工并存發(fā)展的新的轉(zhuǎn)變。
加快建設(shè)科技強國與大國競爭形勢緊迫。世界百年未有之大變局加速演進，科技革命與大國博弈相互交織，高技術(shù)領(lǐng)域成為國際競爭最前沿和主戰(zhàn)場，深刻重塑全球秩序和發(fā)展格局。當(dāng)前，我國亟需通過科技創(chuàng)新驅(qū)動，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，推動數(shù)字經(jīng)濟和生物經(jīng)濟的發(fā)展。具體來說，要堅持目標(biāo)導(dǎo)向和問題導(dǎo)向，依靠跨學(xué)科、大協(xié)作和高強度支持，發(fā)揮協(xié)同創(chuàng)新的新型舉國體制優(yōu)勢，充分體現(xiàn)戰(zhàn)略科技力量在集聚整合相關(guān)科研力量、開展核心技術(shù)攻關(guān)中的引領(lǐng)作用。2022年5月，國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布的《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)，培育壯大生物經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)，加快生物技術(shù)廣泛賦能健康、農(nóng)業(yè)、能源、環(huán)保等產(chǎn)業(yè)，促進生物技術(shù)與信息技術(shù)深度融合，全面提升生物產(chǎn)業(yè)多樣化水平，推動生物經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。具體規(guī)劃包括：依托人工智能技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)和健康大數(shù)據(jù)資源，發(fā)展智能輔助決策知識模型和算法，輔助個性化新藥研發(fā)，為疾病診斷治療提供決策支持；利用第五代移動通信、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)，實現(xiàn)藥品、疫苗從生產(chǎn)到使用全生命周期管理；深化衛(wèi)生健康大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)科研、教育培訓(xùn)、臨床診療、產(chǎn)品研發(fā)、行業(yè)治理、醫(yī)保支付等方面的應(yīng)用，等等?！吨袊锂a(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2022》提出，2025年我國生物經(jīng)濟總量有望達(dá)到22萬億元。
科技工作要面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康。在自然指數(shù)追蹤的學(xué)科排行榜上，我國越來越多的科研機構(gòu)進入科研領(lǐng)導(dǎo)者榜單，科研機構(gòu)的高質(zhì)量科研能力有強者愈強之勢。然而，在大國競爭中，我國生物經(jīng)濟領(lǐng)域仍缺少具備市值規(guī)模、市場份額、專利技術(shù)、品牌影響力和產(chǎn)品競爭力的“世界級領(lǐng)軍企業(yè)”。未來，我國需要在基因組學(xué)、腦與認(rèn)知科學(xué)、精準(zhǔn)醫(yī)療、生物醫(yī)藥、高端醫(yī)療器械、生物育種、同一健康、合成生物學(xué)、生物質(zhì)能源和生物安全等產(chǎn)業(yè)布局方面實現(xiàn)全面突破和引領(lǐng)。
生命科學(xué)相關(guān)的未來產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)有待進一步加強。當(dāng)今世界的競爭說到底是人才競爭、教育競爭。我國要實現(xiàn)高水平科技自立自強，歸根結(jié)底要靠高水平創(chuàng)新人才。當(dāng)前，我國部分領(lǐng)域的人才培養(yǎng)仍存在原創(chuàng)性和突破性不足、科研資源出現(xiàn)分散重復(fù)與“圈子”壟斷、研究深度不足等問題。圍繞生命科學(xué)相關(guān)的未來產(chǎn)業(yè)布局，開展相應(yīng)的人才培養(yǎng)需要進行詳細(xì)的規(guī)劃和實施。一方面，建立多層次的人才培養(yǎng)體系。加強本科教育，注重學(xué)生基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和科研素養(yǎng)的培育，增加實驗課程和實踐環(huán)節(jié)，鼓勵學(xué)生參與科研項目；在研究生教育階段設(shè)置跨學(xué)科課程，提供更多的科研機會和國際交流項目，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和跨學(xué)科思維；通過博士后流動站和青年科學(xué)家計劃支持青年科研人員獨立開展研究，提供相應(yīng)科研經(jīng)費和科研資源，鼓勵原創(chuàng)性研究。另一方面，優(yōu)化科研環(huán)境。增加對基礎(chǔ)研究和前沿技術(shù)研究的經(jīng)費投入，設(shè)立專項基金支持原創(chuàng)性和突破性研究；建設(shè)和完善高水平的科研實驗室和平臺，提供先進的科研設(shè)備和技術(shù)支持；鼓勵和支持科研人員參加國際學(xué)術(shù)會議，不斷增加國際合作研究項目，促進學(xué)術(shù)交流和合作；建立靈活的聘用和評價機制，減少對論文數(shù)量和影響因子的過度依賴，更注重科研成果的實際貢獻(xiàn)；加強公共服務(wù)資源統(tǒng)籌，為科技人才提供住房、子女入學(xué)、醫(yī)療健康、后勤服務(wù)等有效保障，切實幫助人才解決后顧之憂。
生物信息學(xué)教育資源發(fā)展不均衡。當(dāng)前，我國生物信息學(xué)教育資源的發(fā)展仍存在不均衡現(xiàn)象，主要表現(xiàn)在一流師資力量不足、頂尖專家參與教學(xué)積極性較低、教材質(zhì)量仍有提升空間以及教育資源分配不均等方面。生物信息學(xué)要求教師具備生物學(xué)、計算機科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)等多學(xué)科背景，而具備這種多學(xué)科背景的教師數(shù)量相對較少。同時，許多在生物信息學(xué)領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗的專家更傾向于從事科研工作，而非參與一線教學(xué)，導(dǎo)致學(xué)生難以直接獲得頂尖專家的指導(dǎo)和啟發(fā)。生物信息學(xué)教材的編寫需要綜合多個學(xué)科的知識，而現(xiàn)有的教材質(zhì)量參差不齊，優(yōu)秀的生物信息學(xué)教材數(shù)量有限，難以滿足日益增長的教學(xué)需求。教育資源分配不均的現(xiàn)象依舊存在，未來應(yīng)重點施策逐步縮小區(qū)域、城際、校際教育質(zhì)量差距。
生物信息學(xué)人才培養(yǎng)的模式與建議
加強頂層設(shè)計，完善學(xué)科體系與教學(xué)體系。一方面，要健全和完善生物信息學(xué)的學(xué)科體系?，F(xiàn)有的學(xué)科分類、產(chǎn)業(yè)分類和經(jīng)濟活動目錄中，存在生物信息學(xué)缺失或定位不準(zhǔn)確的問題，建立完善的理論體系、充分體現(xiàn)學(xué)科價值、進行有效的學(xué)科分類和產(chǎn)業(yè)分類等工作至關(guān)重要。要加強頂層設(shè)計，充分發(fā)揮新型舉國體制的優(yōu)勢，推動學(xué)科發(fā)展和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合。
另一方面，要完善教育部制定的生物信息學(xué)專業(yè)國家標(biāo)準(zhǔn)，并成立教學(xué)指導(dǎo)委員會。在科學(xué)（Science）、技術(shù)（Technology）、工程（Engineering）和管理（Management）等方面，明確生物信息學(xué)的人才培養(yǎng)定位，構(gòu)建STEM培養(yǎng)體系。這將有助于規(guī)范和提升生物信息學(xué)教育的質(zhì)量，引導(dǎo)高校培養(yǎng)出符合社會和產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的高素質(zhì)人才。
建立多元化人才培養(yǎng)體系。一是避免同質(zhì)化，加強工程化培養(yǎng)。為避免同質(zhì)化培養(yǎng)、同質(zhì)化科研、同質(zhì)化成果對自由探索原創(chuàng)性科研成果的制約，應(yīng)將生物信息學(xué)與STEM教育相結(jié)合，針對不同領(lǐng)域和崗位需求，制定差異化的人才培養(yǎng)方案，在科學(xué)研究、技術(shù)應(yīng)用和工程開發(fā)等方向上有區(qū)分地培養(yǎng)生物信息學(xué)科學(xué)家和工程技術(shù)人員。注重系統(tǒng)的工程化培養(yǎng)，提升學(xué)生的綜合素質(zhì)和跨學(xué)科能力。豐富實踐項目和跨學(xué)科課程，增強學(xué)生的創(chuàng)新能力和實際操作能力。在培養(yǎng)過程中，要堅持全科與?？葡嘟Y(jié)合。
二是緩解青年人才“內(nèi)卷”焦慮。在當(dāng)前競爭激烈的社會環(huán)境中，注重青年學(xué)生的理論學(xué)習(xí)和科研訓(xùn)練的同時，還要注重培養(yǎng)其科學(xué)情操、抗壓能力和良好的心理素質(zhì)。為此，應(yīng)為青年科研人員提供必要的心理輔導(dǎo)、團隊建設(shè)等活動機會，提升其綜合素質(zhì)和團隊合作能力。同時，應(yīng)建立和完善公平公正的激勵、評價和保障體系，引導(dǎo)青年教師專注科研和教學(xué)工作。此外，要引導(dǎo)青年人才理性看待和追逐科研熱點的現(xiàn)象，避免盲目跟風(fēng)和短期行為。
三是注重培養(yǎng)戰(zhàn)略科學(xué)家。戰(zhàn)略科學(xué)家的培養(yǎng)是我國科技發(fā)展的重要一環(huán)，其作用不僅在于推動前沿科技的突破，更在于為國家的長遠(yuǎn)發(fā)展提供戰(zhàn)略性指導(dǎo)和創(chuàng)新驅(qū)動。教育部圍繞這一目標(biāo)，鼓勵各高校開展卓越班的培養(yǎng)模式，并實施了基礎(chǔ)學(xué)科招生改革試點（即“強基計劃”），旨在通過該計劃開展知識、能力、素質(zhì)、人格四位一體的人才培養(yǎng)模式，實現(xiàn)“好苗子”一貫式培養(yǎng)。培養(yǎng)具有戰(zhàn)略眼光與創(chuàng)新能力的科學(xué)家和技術(shù)人才，需要特別注意以下幾點：首先，戰(zhàn)略科學(xué)家需要具備敏銳的戰(zhàn)略眼光和前瞻性思維，因此課程設(shè)置應(yīng)面向國家重大需求和前沿科技領(lǐng)域，采用啟發(fā)式教學(xué)方法，激發(fā)學(xué)生的戰(zhàn)略思維和創(chuàng)新能力；其次，戰(zhàn)略科學(xué)家必須具備全球視野和跨領(lǐng)域整合能力，因此應(yīng)加強高校之間的合作與交流，鼓勵學(xué)生參與國際學(xué)術(shù)交流和合作研究項目；再次，戰(zhàn)略科學(xué)家的培養(yǎng)還需要豐富的科研資源和實踐機會，應(yīng)進一步打通高校“圍墻”，鼓勵學(xué)生選擇不同高校、科研院所進行交流學(xué)習(xí)，拓寬視野；最后，要注重人才科研素養(yǎng)的培養(yǎng)和家國情懷的教育，使其能夠在國家重大科技需求和前沿領(lǐng)域中發(fā)揮關(guān)鍵作用，助力科技強國建設(shè)。
全面推進“101計劃”?；A(chǔ)學(xué)科教育教學(xué)改革試點工作計劃（即“101計劃”）旨在建設(shè)核心課程、核心教材、核心師資和核心實踐項目，著力培養(yǎng)一批未來在全球具有重要影響力的杰出自然科學(xué)家、醫(yī)學(xué)科學(xué)家和社會科學(xué)家。教育部“101計劃”生物信息學(xué)核心課程牽頭專家的任務(wù)是聯(lián)合全國33所生物科學(xué)類“拔尖2.0”相關(guān)高校，開展“核心課程、核心教材、核心師資團隊”的建設(shè)。未來將從“教學(xué)理念、團隊建設(shè)、教材建設(shè)、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、課程模式、教學(xué)方式、課程資源、質(zhì)量管理”等方面全方位打造具有“思想性、科學(xué)性和時代性”的生物信息學(xué)一流課程體系，以滿足我國對生物信息學(xué)領(lǐng)域拔尖創(chuàng)新人才的需求。
具體來說，在專業(yè)、課程大綱及課程組設(shè)置方面，應(yīng)全面規(guī)劃課程內(nèi)容，加強知識圖譜和能力圖譜建設(shè)。課程設(shè)計可分為理論課和實驗課兩部分，前者包括“基本原理與算法”和“組學(xué)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”兩大模塊，后者設(shè)計科研案例模塊，邀請國內(nèi)外優(yōu)秀專家學(xué)者向?qū)W生講授生物信息學(xué)的研究案例和學(xué)術(shù)報告，充分展示生物信息學(xué)的交叉性和前沿性。理論與實踐相結(jié)合的課程設(shè)計能夠確保學(xué)生在掌握理論的基礎(chǔ)上提升解決實際問題的能力。
優(yōu)化教育資源分配和教學(xué)模式創(chuàng)新。一是推動教育資源優(yōu)化與共享。為了改善生物信息學(xué)教育資源分配不均衡的現(xiàn)狀，需通過政策引導(dǎo)和資金支持優(yōu)化資源分配，縮小不同地區(qū)、不同高校及高校內(nèi)不同院系之間的教育資源差距。要加大生物信息學(xué)科研后備人才的培養(yǎng)，擴大人才規(guī)模，提高人才質(zhì)量。同時，進一步推進高校管理改革，解決結(jié)構(gòu)性問題，促進公平競爭和資源共享。
二是加強教育部生物信息學(xué)虛擬教研室的建設(shè)。虛擬教研室是一種依托現(xiàn)代信息技術(shù)，突破時空限制，靈活開展線上線下結(jié)合的教學(xué)研究和實踐活動的新型教學(xué)組織。它匯集優(yōu)質(zhì)資源，跨時空和跨領(lǐng)域進行精細(xì)化、專業(yè)化的教研合作，具有開放性、靈活性和變革性等特征，能夠彌補實體教研室的不足，構(gòu)建多學(xué)科、多層級、多類型的立體化教研模式。生物信息虛擬教研室的創(chuàng)立將進一步推動生物信息學(xué)人才的培養(yǎng)，利用其信息技術(shù)優(yōu)勢，實現(xiàn)跨時空的教學(xué)研究合作，促進優(yōu)質(zhì)資源共享，提升學(xué)術(shù)交流的效率和深度，推動生物信息學(xué)領(lǐng)域的教學(xué)與研究創(chuàng)新。
三是推動科教融合。通過政策引導(dǎo)更多具有多學(xué)科背景的人才加入教育領(lǐng)域，制定激勵政策提高專家參與教學(xué)的積極性，設(shè)計涵蓋生命科學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科交叉內(nèi)容的綜合課程并確保教學(xué)內(nèi)容的前沿性和實用性。注重人工智能與數(shù)據(jù)分析的教學(xué)，內(nèi)容涵蓋機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，并在教學(xué)中引導(dǎo)學(xué)生將這些技術(shù)應(yīng)用于生物數(shù)據(jù)分析。此外，還應(yīng)讓學(xué)生了解人工智能技術(shù)應(yīng)用于生命科學(xué)中的倫理問題，如隱私保護、數(shù)據(jù)安全和倫理決策，確保其在技術(shù)應(yīng)用中能夠遵循道德規(guī)范。為進一步提升學(xué)生的科研能力，可鼓勵學(xué)生參與團隊課題組的科研項目，通過實際科研工作積累經(jīng)驗。在“101計劃”的框架下，推動各高校學(xué)生參與到其他高校的科研活動中，促進跨校合作和資源共享。
四是推動產(chǎn)教融合。生物信息學(xué)與產(chǎn)業(yè)深度融合，通過合理的產(chǎn)業(yè)布局和全面的人才培養(yǎng)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集群，能夠有效推動醫(yī)療健康和生物技術(shù)的進步。為此，要加大對生物信息學(xué)技術(shù)研發(fā)的投入，支持企業(yè)和科研機構(gòu)開展自主創(chuàng)新，推動技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用。推動產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在重點區(qū)域建立生物信息學(xué)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，吸引相關(guān)企業(yè)、研究機構(gòu)和高校入駐，形成集聚效應(yīng)，帶動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。建立產(chǎn)學(xué)研合作平臺，鼓勵企業(yè)、研究機構(gòu)和高校合作，設(shè)立聯(lián)合研究項目和實驗室，推動應(yīng)用研究和技術(shù)開發(fā)，培養(yǎng)學(xué)生的實踐和創(chuàng)新能力。推動企業(yè)、研究機構(gòu)與高校共同制定人才培養(yǎng)計劃，設(shè)立聯(lián)合培養(yǎng)基地，通過實習(xí)和合作研究等形式，讓學(xué)生在實際工作中得到鍛煉并提高綜合素質(zhì)。引導(dǎo)企業(yè)和社會組織資助生物信息學(xué)相關(guān)的科研項目，通過設(shè)立科研基金和獎學(xué)金等方式，支持優(yōu)秀學(xué)生和教師開展科研工作，推動學(xué)科發(fā)展。
五是引導(dǎo)社會資源參與。要通過制定相關(guān)政策，提供稅收優(yōu)惠和資金支持等激勵措施，鼓勵企業(yè)和社會組織參與生物信息學(xué)人才培養(yǎng)和學(xué)科發(fā)展，吸引更多社會資源投入，形成多方協(xié)同、共同推進的良好發(fā)展局面。利用報紙、電視、廣播、網(wǎng)絡(luò)等媒體平臺，采用制作專題節(jié)目、科普專欄等多樣化的傳播形式，向公眾科普生物信息學(xué)的基礎(chǔ)知識和最新進展，豐富公眾對生物信息學(xué)的認(rèn)識和理解。對中小學(xué)等教育機構(gòu)，可以以合作方式將生物信息學(xué)科普內(nèi)容納入課程體系，開展校內(nèi)外的科普活動，培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)興趣；對大學(xué)生和科研人員等具備一定知識基礎(chǔ)的受眾，可以提供前沿研究報告、技術(shù)培訓(xùn)課程等更深入的科普內(nèi)容。同時，需要規(guī)避包括利益驅(qū)動的不良社會教育培訓(xùn)機構(gòu)的影響。加強科普宣傳，提升公眾的科學(xué)素養(yǎng)，使其能夠辨別優(yōu)質(zhì)教育資源和不良培訓(xùn)機構(gòu)，避免被利益驅(qū)動的機構(gòu)所誤導(dǎo)。
結(jié)語
生物信息學(xué)的特色和優(yōu)勢主要體現(xiàn)為強大的數(shù)據(jù)處理能力、跨學(xué)科融合的創(chuàng)新方法、精準(zhǔn)高效的生物學(xué)研究、創(chuàng)新的生物技術(shù)、廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域以及智能化和自動化的技術(shù)應(yīng)用。生物信息學(xué)的發(fā)展得益于新算法、新理論、新技術(shù)和新工具的不斷涌現(xiàn)。同時，政策的支持與引導(dǎo)也為生物信息學(xué)帶來了創(chuàng)新突破和長效機制，進一步引領(lǐng)了學(xué)科的發(fā)展。
利用生物信息學(xué)技術(shù)進行大數(shù)據(jù)分析，可以挖掘數(shù)據(jù)價值，提供精準(zhǔn)的市場預(yù)測和決策支持。將人工智能技術(shù)與生物信息學(xué)結(jié)合，開發(fā)智能化的生物信息學(xué)應(yīng)用系統(tǒng)，能夠提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率，進一步推動數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域，生物信息學(xué)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于基因檢測和個性化治療等服務(wù)，這提高了醫(yī)療水平和效率。生物信息學(xué)在農(nóng)業(yè)科技中的應(yīng)用，如作物基因改良和畜禽育種，提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，推動了生物經(jīng)濟的發(fā)展。將生物信息學(xué)技術(shù)用于環(huán)境監(jiān)測和治理，可以進一步提升生態(tài)環(huán)境精細(xì)化管理水平。然而，人工智能在生命科學(xué)中的應(yīng)用也帶來了隱私、安全和倫理等方面的挑戰(zhàn)，需要制定相應(yīng)的法規(guī)和倫理指南。
生物信息學(xué)與產(chǎn)業(yè)的有效結(jié)合可以構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集群，助力數(shù)字經(jīng)濟和生物經(jīng)濟的建設(shè)，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。未來，還需進一步規(guī)范引導(dǎo)數(shù)據(jù)資源共享，建立生物信息學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺，提高數(shù)據(jù)利用效率，進而推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時，要加強數(shù)據(jù)安全保障，制定數(shù)據(jù)安全管理制度，保護數(shù)據(jù)隱私和安全，從而提升數(shù)據(jù)共享平臺的可信度和安全性。綜上，才能更好發(fā)揮生物信息學(xué)在推動科學(xué)研究、促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展和提升社會福祉方面的重要作用。
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The Development of Bioinformatics Discipline and Talent Cultivation Mode in the Era of Artificial Intelligence
Chen Ming
Abstract: Bioinformatics, a pivotal interdisciplinary field bridging life sciences and information technology, is increasingly vital for both the bioeconomy and the digital economy. Currently, bioinformatics grapples with challenges such as an underdeveloped disciplinary framework, ambiguous positioning within the sciences, and limited interdisciplinary collaboration, the intricacies of managing, analyzing, and sharing complex, high-dimensional biological data further complicate the field's progress. In the process of building a country strong in science and technology, Bioinformatics is a key link in the industrial layout of the bioeconomy. At the same time, The integration of Artificial Intelligence is revolutionizing life science research, propelling bioinformatics beyond pure science towards an integrated approach encompassing engineering and STEM principles. Furthermore, bioinformatics education faces concerns regarding homogenization and an overemphasis on specialization, requiring the development of comprehensive, multi-level training programs and the cultivation of a stimulating research environment, developing scientists with strategic vision. Accordingly, the top-level design should be strengthened to improve the academic and teaching systems, establish a diversified talent training system, comprehensively promote the "101 Plan", optimise the allocation of educational resources and innovation in teaching modes.
Keywords: bioinformatics, artificial intelligence, cultivation of talent, STEM, optimising the allocation of educational resources
