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依托高性能计算平台的《生物信息学》项目教学法探索
汇报人：
2024-01-26
CATALOGUE
目录
引言
高性能计算平台概述
《生物信息学》课程分析
基于高性能计算平台的项目教学法设计
项目教学法在《生物信息学》中应用实践
效果评估与反思
结论与展望
01
引言
生物信息学发展迅猛，已成为生命科学研究的重要领域。
高性能计算平台为生物信息学提供了强大的计算支持。
探索依托高性能计算平台的《生物信息学》项目教学法，对培养创新型人才具有重要意义。
已有较为成熟的生物信息学项目教学经验，注重实践与应用。
国外研究现状
国内研究现状
发展趋势
生物信息学项目教学尚处于探索阶段，缺乏系统性和实践性。
随着高性能计算平台的普及，生物信息学项目教学将更加注重实践与应用。
03
02
01
研究意义
促进生物信息学领域的发展。
为其他相关领域的项目教学提供借鉴和参考。
推动高等教育改革，培养创新型人才。
研究目的：探索依托高性能计算平台的《生物信息学》项目教学法，提高学生实践能力和创新能力。
02
高性能计算平台概述
指利用并行计算技术，将多个计算节点通过网络互联，提供强大计算能力的计算机系统。
高性能计算（HPC）定义
计算能力强
存储能力大
网络带宽高
通过并行计算技术，实现大规模数据处理和分析。
采用分布式存储技术，提供海量数据存储能力。
采用高速网络技术，实现计算节点间的高速数据传输。
负责执行计算任务的节点，通常由多个CPU或GPU组成。
计算节点
负责提供数据存储服务的节点，通常采用分布式存储技术。
存储节点
管理节点
负责整个系统的管理和调度，提供用户界面和命令行接口。
网络设备
负责计算节点间的数据传输和通信。
支持多个计算任务同时执行，提高计算效率。
提供海量数据存储能力，支持数据备份和恢复。
支持多个用户提交的计算任务进行统一管理和调度。
实时监控计算资源的使用情况，提供资源利用率报告。
并行计算
分布式存储
作业调度
资源监控
基因组学
转录组学
蛋白质组学
药物研发
利用高性能计算技术对基因组数据进行组装、注释和分析，揭示基因与表型之间的关系。
研究蛋白质的种类、结构和功能，以及它们在生物体内的相互作用和调控机制。
研究基因转录产物（RNA）的种类、结构和功能，以及它们在细胞中的表达情况。
利用高性能计算技术模拟药物与生物大分子（如蛋白质、DNA等）的相互作用，加速新药的研发过程。
03
《生物信息学》课程分析
生物信息学涉及生物学、计算机科学、数学、统计学等多个学科领域的知识。
跨学科性
课程注重培养学生处理、分析和解读生物数据的能力，以适应大数据时代的需求。
数据驱动
生物信息学不仅要求学生掌握理论知识，更需要具备实际操作和分析能力。
实践性强
掌握生物信息学的基本概念、原理和方法，了解相关领域的前沿动态。
知识目标
培养学生运用生物信息学工具和方法分析生物数据的能力，以及解决实际问题的能力。
能力目标
培养学生的创新思维、团队协作精神和科学伦理素养。
素质目标
理论与实践脱节
传统教学方法往往重理论轻实践，导致学生难以将所学知识应用于实际问题。
缺乏个性化教学
传统教学方法通常采用“一刀切”的教学模式，忽视了学生的个体差异和需求。
教学资源不足
由于生物信息学涉及多个学科领域，传统教学方法往往难以提供充足的教学资源，限制了学生的学习效果。
04
基于高性能计算平台的项目教学法设计
理念：以学生为中心，以问题为导向，通过实践项目培养学生综合能力和创新精神。
优势
提高学生实践能力和问题解决能力。
培养学生团队协作精神和跨学科合作能力。
促进学生对生物信息学领域前沿技术的了解和掌握。
项目设计应基于科学原理和方法，确保实验数据的准确性和可靠性。
鼓励学生提出新颖的思路和方法，培养创新思维。
创新性
科学性
实用性：项目应具有一定的实际应用价值，能够解决现实问题。
项目设计应与课程内容紧密结合，涵盖关键知识点和技能。
结合课程内容
引入生物信息学领域的真实案例，让学生接触实际工作环境和问题。
引入真实案例
根据项目难度和学生能力水平，设计不同层次的项目，满足个性化教学需求。
分层次设计
1.确定项目主题和目标
根据项目设计原则，选择合适的主题和目标。
2.制定项目计划
明确项目的时间安排、任务分配和资源需求。
1
2
3
根据项目需求和学生特长，进行合理分组和分工。
3.学生分组与分工
学生按照计划进行项目实施，教师定期检查和指导。
4.项目实施与监控
学生完成项目后，进行成果展示和互评，教师给予综合评价。
5.项目成果展示与评价
03
项目成果展示与评价阶段（1周）
学生进行成果展示和互评，教师给予综合评价。
01
项目准备阶段（1周）
确定项目主题、目标和计划。
02
项目实施阶段（4周
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