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尊敬的各位评委老师：
大家好!我是来自……的学生**。我的论文题目是《……》。我当时之所以选择研究……是因为……，主要表现在：……在着手准备论文写作的时候，我针对……这个命题，大量阅读相关方面的各种资料。对……的概况有了大致了解，缕清思路的基础上确定研究方向，然后与老师商讨，确定论文大致思路和研究方向。然后，为了完成论文，本人收集了大量的文献资料，其中主要来自网上的论文期刊、图书馆的书目、学习教材的理论资料。在……导师的耐心指导和帮助下，经过阅读主要参考资料，拟定提纲，写开题报告初稿，毕业论文初稿，修改等一系列程序，于****年*月*日正式定稿。
具体来说，我的论文分为以下四个部分：
第一部分，主要概述了……，
第二部分，是在对……进行了详细论述的基础上，运用……法对……的深入挖掘。
第三部分，运用……法对……的深入挖掘。
第四部分，……
经过本次论文写作，我学到了许多有用的东西，也积累了不少经验，但由于学生能力不足，加之时间和精力有限，在许多内容表述上存在着不当之处，与老师的期望相差甚远，许多问题还有待于进一步思考和探索，借此答辩机会，万分恳切的希望各位老师能够提出宝贵的意见，多指出本篇论文的错误和不足之处，学生将虚心接受，从而进一步深入学习研究，使该论文得到完善和提高。在论文的准备和写作过程中，我阅读了大量的关于……的相关书籍和学术期刊，这得益于我们学校图书馆丰富的参考书籍和学术期刊数据库的专业论文。本文经过一二三稿并最终定稿，在这期间，我的论文指导老师……教授对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的建议和意见。在这里，我对他表示我最真挚的感谢和敬意!
以上就是我的答辩自述，希望各评委老师认真阅读论文并给予评价和指正。谢谢!
以上就是关于论文答辩模板的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎大家及时关注本平台!
答辩前的准备，最重要的是答辩者的准备。要保证论文答辩的质量和效果，关键在答辩者一边。论文作者要顺序通过答辩，在提交了论文之后，不要有松一口气的思想，而应抓紧时间积极准备论文答辩。首先，要写好毕业论文的简介，主要内容应包括论文的题目，指导教师姓名，选择该题目的动机，论文的主要论点、论据和写作体会以及本议题的理论意义和实践意义。其次，要熟悉自己所写论文的全文，尤其是要熟悉主体部分和结论部分的内容，明确论文的基本观点和主论的基本依据；弄懂弄通论文中所使用的主要概念的确切涵义，所运用的基本原理的主要内容；同时还要仔细审查、反复推敲文章中有无自相矛盾、谬误、片面或模糊不清的地方，有无与党的政策方针相冲突之处等等。如发现有上述问题，就要作好充分准备——补充、修正、解说等。只要认真设防，堵死一切漏洞，这样在答辩过程中，就可以做列心中有数、临阵不慌、沉着应战。第三，要了解和掌握与自己所写论文相关联的知识和材料。如自己所研究的这个论题学术界的研究已经达到了什么程度?目前，存在着哪些争议?有几种代表性观点?各有哪些代表性著作和文章?自己倾向哪种观点及理由；重要引文的出处和版本；论证材料的来源渠道等等。这些方面的知识和材料都要在答辩前做到有比较好的了解和掌握。第四，论文还有哪些应该涉及或解决，但因力所不及而未能接触的问题，还有哪些在论文中未涉及到或涉及到很少，而研究过程中确已接触到了并有一定的见解，只是由于觉得与论文表述的中心关联不大而没有写入等等。第五，对于优秀论文的作者来说，还要搞清楚哪些观点是继承或借鉴了他人的研究成果，哪些是自己的创新观点，这些新观点、新见解是怎么形成的等等。
本人于2020.4.25顺利通过线上答辩，以下是我的答辩陈述稿模板，分享给大家。尊敬的各位老师、同学上午好：我是……，我的论文题目是……，本篇论文是在xxx教授的指导下完成的。在此，我十分感谢某老师长期以来对我的精心指导，同时也感谢各位评审老师从百忙之中抽出宝贵的时间，参与论文的审阅与答辩。下面，我就把论文的基本思路向各位答辩老师作如下简要陈述：一、选题目的与意义（在你的开题报告里有，可以截取一些。）二、论文内容与框架本论文立足于………………………………，致力于分析……………，并揭示了………………………，探讨了………………的问题。（参考你的论文摘要）具体来说，我的论文分为以下三个部分：第一部分是引言，第一部分是引言，主要概述了选题背景、意义及研究的主要内容与方向。第二部分是正文，正文包括几部分（把各个部分的内容简要阐述一下就可以了）第三部分是结论，结论内容。三、论文的创新之处论文的精髓就在这里，但是大部分论文还是没什么创新点的（大家看看自己的论文就知道了，反正我是没有创新的，中规中矩^_^）所以这一块就把你认为的创新点写上去就可以了，当老师质疑时，你可以说自己的创新还不够，回去会跟指导老师讨论，完善。（避重就轻）四、结束语本篇论文已经完成，还有许多的地方需要更全面的改进，但总的来说，在撰写的过程中，我真实地学到了许多东西，也积累了不少经验，更进一步丰富了自己的知识。但由于个人能力不足，加之时间和精力有限，在许多内容表述、论证上存在着不当之处，与老师的期望还有差距，许多问题还有待进行一步思考和探究，借此答辩机会，希望各位老师能够提出宝贵的意见，指出我的错误和不足之处，我将虚心接受，从而进一步深入学习，使该论文得到完善和提高。我的答辩自述完毕，谢谢各位老师!
一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌(E.coli)中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成DNA.DNA的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是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.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.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.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[InfoBio.org | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。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。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。
论文的标准格式模板要包含题目、论文摘要及关键词、目录、引言或序言、正文、结论、参考文献和注释、附录这八个部分的内容。题目应概括整个论文最重要的内容，一般不宜超过20字。论文摘要应当阐述学位论文的主要观点，说明本论文的研究目的、方法、成果及结论，尽可能保留论文的基本信息，关键词需要反映论文主旨。
目录是论文的提纲和每一部分的标题，要将相应的页码标注清楚。引言或序言应该包括论文研究领域的国内外现状，论文要解决的问题及研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义和实用价值。正文是论文的主体，需要内容详实，论证有据。结论要求明确完整，要阐述自己的创造性成果、新见解。
参考文献是期刊时，书写格式为：[编号]、作者、文章题目、期刊名（外文可缩写）、年份、卷号、期数、页码；参考文献是图书时，书写格式为：[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。注释要按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前，图表或数据必须注明来源和出处。
参考文献
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致谢，一项科研成果或技术创新，往往不是独自一人可以完成的，还需要各方面的人力，财力，物力的支持和帮助。因此，在许多论文的末尾都列有"致谢"。主要对论文完成期间得到的帮助表示感谢，这是学术界谦逊和有礼貌的一种表现。
这个写的方面有很多，，来我有写好的 亲
清华大学公布的《攻读硕士学位研究生培养工作规定》的亮点有坚持立德树人、强化分类培养、完善学位评定、促进交叉创新、强化过程管理、规范体例术语。
1、坚持立德树人
《规定》遵循全国教育大会和全国研究生教育会议精神以及学校“三位一体”教育理念，将硕士生培养目标修订为“培养硕士生成为德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人”。
2、强化分类培养
《规定》进一步突出硕士生分类培养的理念，均衡体现了学术学位和专业学位硕士生培养要求。在培养目标上，要求硕士生“在本学科或专业学位类别掌握坚实的基础理论和系统的专门知识”，同时“学术学位硕士生具有从事学术研究工作的能力，专业学位硕士生具有担负专门技术工作的能力”。
硕士生培养方案“应当根据国家及学校相关要求并结合实际制定”，同时“专业学位硕士生的培养方案还应当参照相应的全国专业学位研究生教育指导委员会的要求制定”。在课程（环节）设置上，要求“专业学位硕士生必修职业伦理课程”、“全日制专业学位硕士生必修专业实践”、“非全日制专业学位硕士生必修专业实践或学术活动”等。
3、完善学位评定
《规定》坚决破除硕士生学位评定中的“唯论文”倾向，取消“非专业学位硕士生应至少完成一篇与学位论文内容相关且达到发表要求的论文”的要求，不把发表学术论文作为申请学位论文答辩或申请学位的前置条件。
依据学校学位评定委员会2020年制定的《研究生申请学位创新成果标准规定》，《规定》坚持“学位论文是进行学位评定的主要依据”，要求硕士生“在指导教师指导下独立完成学位论文研究工作，相应形成的创新成果应当以学位论文的形式完整呈现”；“硕士生完成个人培养计划、达到所在学科或专业学位类别培养方案相关要求、完成学位论文工作并达到相关要求后，方可申请学位论文答辩”。
4、促进交叉创新
近20年来，清华大学开设了生物信息学、信息艺术设计交叉学科硕士项目、苏世民学者项目、临床医学交叉人才培养项目等交叉学科以及学科交叉和跨专业学位类别学位项目，促进交叉融合创新，积累了培养经验。
2018年，学校修订通过了试行三年的《交叉学科学位工作委员会工作办法》，理顺了学科交叉培养研究生的学位授予机制。本次《规定》修订增加了学科交叉和跨专业学位类别硕士生培养的要求，此类硕士生“在学位课程（环节）基本符合主修学科或专业学位类别（申请学位的学科或专业学位类别）培养方案相关要求的前提下，根据需要可以选修所涉其他学科或专业学位类别的课程（环节）”。
在个人培养计划给予灵活性的同时，加强研究生培养过程把关，要求在学位论文选题报告、中期检查等环节聘请所涉其他学科或专业学位类别的专家参加。
5、强化过程管理
在研究生学位评定中破除“唯论文”倾向的同时，2020年学校出台了《关于进一步加强研究生学位论文质量全过程管理的意见》，强化研究生培养过程考核，加大分流力度。对于硕士生学位论文选题报告环节，《规定》要求“学位论文研究工作过程中选题需要进行重大调整的，应当重新完成文献综述与选题报告环节”。
同时，《规定》要求“在硕士生学位论文研究工作开展过程中期，所在院系应当按学科或专业学位类别组织考核小组对其综合能力、论文工作进展情况以及工作态度、精力投入等方面进行检查”，通过者方可继续开展学位论文研究工作。
6、规范体例术语
2017年起，学校加强了规章制度规范建设，制定了相应的管理规定和技术规范。《规定》在修订过程中按照新的体例要求，采用条文式表述，分七章二十一条。
同时，结合学校其他改革举措修订相关术语。例如，将硕士生学位论文选题报告考核小组的表述由“3名副教授或相当职称以上的专家”修订为“三名具有硕士生指导资格的教师或副高级以上职称的专家”。此外，随着学校研究生教育国际化程度不断提高，在《规定》附则中明确“国际学生硕士生培养工作参照本规定执行”。
新的《规定》将用于指导学校各学科和专业学位类别的硕士生培养方案制定和修订工作。学校将结合2021级硕士生培养方案制定工作，面向院系研究生教育管理系统开展宣传和培训，确保各项新要求落实到位。
参考资料来源：新京报-清华大学修订研究生培养规定：申请硕士学位不必发表论文
我晕 5姐怎么还学习了？？ 家庭智能化系统, 报警主机使用说明 , 微机灯光控制系统, IC卡片介绍 ADSL 路由功能的配置
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。
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我们都知道在科研论文中有两大类：一类是研究型论文；另一类是综述型论文。其中，前者主要是以研究为主的行文思路，根据研究发现的不同发表在不同级别的杂志上；而后者多是本身没有新的研究发现，主要是对前人的研究结果进行评价综述。然而，这两种分类都是针对以实验为主论文分类，那么这两年生信为主的文章发文量逐年增加，是否也有这样的分类呢？ Immugent今天就来解读特别的一类生信文章，姑且把它称为“生信综述”吧，因为我人微言轻，并不会我把它叫什么，以后都是这种叫法，就不绞尽脑汁想这个名字了。 这类“生信综述”文章已经有很多年的发展史了，主要都是围绕对各种火爆一时(引领科研)的重大技术来展开，比如近些年火热的单细胞测序技术。那么今天我就来以单细胞测序为主题，来解读一下如何利用此类思路发表高分文章，注意全都是一分钱没花的那种！ 我先讲的第一篇是2021年发表在J Am Soc Nephrol（IF:10.12）的篇名为“How to Get Started with Single Cell RNA Sequencing Data Analysis”的文章。好吧，看了一下日历，今年已经2022年了，就不吐槽这个文章时效性的问题了。但全文真的很简单，就是介绍了一下单细胞测序数据分析的基本流程。 来看看它的摘要：在过去的5年里，单细胞方法已经能够在一个实验中监测数千个单个细胞的基因和蛋白质表达、遗传和表观遗传变化。随着测量方法的改进以及反应和测序成本的降低，这些数据集的大小正在迅速增加。关键的瓶颈仍然是对单细胞实验产生的丰富信息的分析。在这篇综述中，我们对分析管道进行了一个简化的概述，因为它们通常在该领域中使用。我们的目标是使研究人员开始单细胞分析，以获得挑战和最常用的分析工具的概述。此外，我们希望能够帮助其他人了解单细胞数据集的典型读数在已发表的文献中是如何呈现的。好吧，确实是一篇综述！ 全文虽然有7副图，但大多都是那种最基础的绘图，想必大家都会。但是这里Immugent想说的是这篇文章虽然是综述类，但其实比真正的综述好写多了。类比这篇文章，等到下一次再出现类似于单细胞测序这种现象级技术，是不是有的小伙伴也整一篇类似的呢！ 接下来要讲的第二篇是2020年发表在Comput Struct Biotechnol J （IF:7.27）的篇名为“Benchmarking algorithms for pathway activity transformation of single-cell RNA-seq data”的文章。这类文章就比上一类有些技术含量了，起码像综述的感觉了！ 就像这篇是总结了对单细胞数据进行通路评分的各种算法，并使用已经发表的数据对各类算法的优缺点进行了比较，并在最后给出了自己的见解。嗯，怎么说呢！还是比一般的综述好写一点，比纯算法开发类文章好开发一些。那么如果这类算法在不久的将来出现了更多，那么是不是就科研考虑写一个更新版的呢？ 接下来要讲的第三篇是2021年发表在Genome Biol（IF:13.58）的篇名为“Over 1000 tools reveal trends in the singlecell RNA-seq analysis landscape”的文章。这个文章作为汇总类综述，真的不是吹的了，一篇文章总结了1000+种分析单细胞数据的工具，我对这个作者也是膜拜之至。 并且作者还开发了一个网站： ，并这个网站收录的工具还会一直更新，这真是圈内的劳模啊。 这类文章虽然需要耗费一些时间，但思路还是很简洁的，但是主要是得掌握住时效性，而且最好是自己研究的领域，那样能提出自己的一些思考，就能给文章增色不少。 第四篇是2020年，同样发表在Genome Biol（IF:13.58）的篇名为“A benchmark of batch-effect correction methods for single-cell RNA sequencing data”的文章。作者对当时存在的14种对不同来源的单细胞数据进行去批次处理的算法进行比较，深入揭示它们之间的优缺点和功能表现。 全文的图做的都是很精美的，而且从数据处理的效果来看，这应该是一个大型生信实验室的作品。建议大家有时间都读一下这篇文章，将会有助于以后在处理不同来源的单细胞数据时选择最合适的算法。 放在最后一篇的文章当然是压轴出场了，那就是在2019年发表在Nat Biotechnol（IF:54.91）杂志上，篇名为“A comparison of single-cell trajectory inference methods”的文章。对来自数千个单细胞的全基因组组学数据进行轨迹分析，目前已有很多算法来推断这些细胞沿着发展轨迹的分布。基于这些结果，作者开发了一套指导方针，以帮助用户为他们的数据集选择最佳的方法。 事实上，虽然到目前已经开发了70多种推断单细胞轨迹的工具，但比较它们的性能是具有挑战性的，因为它们需要的输入和产生的输出模型差异很大。在这篇文章中，作者在110个真实数据集和229个合成数据集上对其中的45种方法进行了基准测试，以了解细胞排序、拓扑结构、可伸缩性和可用性。结果表明了现有的一些工具之间的互补性，方法的选择应该主要取决于数据集的维度和轨迹拓扑。 最后，作者还免费提供了多种单细胞数据轨迹分析的评估网站( )，这将有助于开发更多轨迹分析的工具，用于探索日益庞大和复杂的单细胞数据集。对于这篇文章，我不做过多评述，只想着大家有时间都要去读一下，其中无论是对数据的处理还是对结果的讨论上都是前面文章无法媲美的,是难得的优质文章。 如今科技发展日新月异，在21世纪做出有价值的科研成果往往缺的不是技术，而是对热点的灵敏嗅觉以及对时局的掌控。张泽民，汤富酬，郭国骥老师均是凭借单细胞测序技术跻身世界一流领域的科学家，就是因为他们把控住了时局。 同样的，上述几类“生信综述”的着力点均是当时迫切需要解决的单细胞测序技术热点问题，才得以不花费半毛钱发表一系列高分文章。而且，因为是热点科学问题，这些文章截止到目前的引用率都很高，后面肯定还会持续升高。如果说单细胞测序是一个制高点，倒不如说是起点，因为此类技术在未来还会有很多，希望本篇推文能给大家带来一些思考，欢迎有推荐类似生信文章的小伙伴通过后台与我们联系。
生物学是一门能打通很多跨界知识的学科。相比物理学等自然科学，生物学更深刻地揭示了世界的底层规律，其思想放之四海而皆准。下面我给大家带来生物类专业的论文题目及选题方向，希望能帮助到大家!
生物技术 毕业 论文选题
[1]生物技术本科拔尖创新型人才培养模式的探索与实践
[2]禽源HSP70、HSP40和RPL4基因的克隆和表达
[3]中间锦鸡儿CiNAC038启动子的克隆及对激素响应分析
[4]H9和H10亚型禽流感病毒二重RT-PCR检测 方法 的建立
[5]单细胞测序相关技术及其在生物医学研究中的应用
[6]动物细胞工程在动物生物技术中的应用
[7]现代生物化工中酶工程技术研究与应用
[8]GIS在生物技术方面的应用概述
[9]现代生物技术中酶工程技术的研究与应用
[10]两种非洲猪瘟病毒检测试剂盒获批
[11]基因工程技术在生物燃料领域的应用进展
[12]基于CRISPR的生物分析化学技术
[13]生物信息技术在微生物研究中的应用
[14]高等工科院校创新型生物科技人才培养的探索与实践
[15]生物技术与信息技术的融合发展
[16]生物技术启发下的信息技术革新
[17]日本生物技术研究开发推进管理
[18]中国基因技术领域战略规划框架与研发现状分析及建议
[19]鸡细小病毒与H_9亚型禽流感病毒三重PCR检测方法的建立
[20]基于化学衍生-质谱技术的生物与临床样本中核酸修饰分析
[21]合成生物/技术的复杂性与相关伦理 政策法规 研究的科学性探析
[22]合成生物学技术发展带来的机遇与挑战
[23]应用型本科高校生物技术专业课程设置改革的思考
[24]知识可以改变对转基因食品的态度吗?——探究科技争议下的极化态度
[25]基因工程在石油微生物学中的研究进展
[26]干细胞技术或能延缓人类衰老速度
[27]生物技术复合应用型人才培养模式的探索与实践
[28]动物转基因高效表达策略研究进展
[29]合成生物学与专利微生物菌种保藏
[30]加强我国战略生物资源有效保护与可持续利用
[31]微生物与细胞资源的保存与发掘利用
[32]颠覆性农业生物技术的负责任创新
[33]生物技术推进蓝色经济——NOAA组学战略介绍
[34]人工智能与生物工程的应用及展望
[35]中国合成生物学发展回顾与展望
[36]桓聪聪.浅谈各学科领域中生物化学的发展与应用
[37]转基因成分功能核酸生物传感检测技术
[38]现代化技术在农业 种植 中的应用研究
[39]生物技术综合实验及其考核方式的改革
[40]生物技术处理船舶舱底含油污水
[41]校企合作以产学研为平台分析生物技术类人才培养
[42]生物技术专业“三位一体”深化创新创业 教育 改革
[43]基于环介导等温扩增技术的生物传感器研究进展
[44]分子生物学技术在环境工程中的应用
[45]生物有机化学课程的优化与改革
[46]地方农业高校生物技术专业“生物信息学”课程的教学模式探索
[47]不同育种技术在乙醇及丁醇高产菌株选育中的应用
[48]探秘生命的第三种形式——我国古菌研究之回顾与展望
[49]适应地方经济发展的生物技术专业应用型人才培养模式探索
[50]我国科研人员实现超高密度微藻异养培养
生物教学论文题目
1、本地珍稀濒危植物生存现状及保护对策
2、中学生物实验的教学策略
3、如何上好一节生物课
4、中学生生物实验能力的培养
5、激活生物课堂的教学策略
6、中学生物课堂教学中存在的问题及对策
7、中学生物教学中的创新教育
8、本地生物入侵的现状及其防控对策
9、论生物多样性与生态系统稳定性的关系
10、室内环境对人体健康的影响
11、糖尿病研究进展研究及策略
12、心血管病研究进展研究及策略
13、 儿童 糖尿病的现状调查研究
14、结合当地遗传病例调查谈谈对遗传病的认识及如何优生
15、“3+X”理科综合高考试题分析
16、中学生物教学中的差生转化教育
17、中学生物学实验教学与学生创新能力的培养
18、在当前中学学科分配体制下谈谈如何转变学生学习生物学的观念
19、中学生物教学中学生科学素养的提高
20、直观教学在中学生物学教学中的应用
21、中学生物学实验教学的准备策略
22、编制中学生物测验试题的原则与方法
23、浅析生态意识的产生及其培养途径
24、生物入侵的危害及防治对策
25、城镇化建设对生态环境的影响
26、生态旅游的可持续发展-以当地旅游区为例
27、城市的生态环境问题与可持续发展
28、农村的生态环境问题及其保护对策-以当地农村为例
29、全球气候变化与低碳生活
30、大学与高中生物学教育的内容与方法衔接的初步研究
31、国内、国外高中生物教材的比较研究
32、中学生物实验教学模式探索
33、河北版初中生物实验教材动态分析研究 “
34、幼师生物学教材改进思路与建议
35、中学生物学探究性学习的课堂评价体系研究及实践
36、中学生物双语教材设计编写原则探索与研究
37、信息技术应用于初中生物课研究性学习的教学模式构想
38、生物学课堂教学中学生创新能力培养的研究与实践
39、中学生物学教学中的课程创生研究初探
40、信息技术与中学生物学教学的整合
41、中学生物学情境教学研究
42、游戏活动在高中生物学教学中的实践与思考
43、合作学习在高中生物教学中的实践性研究
44、尝试教学法在高中生物教学中的应用与研究
45、生物科学探究模式的研究与实践
46、生物课堂教学引导学生探究性学习的实践与探索
47、白城市中学生物师资队伍结构现状的调查及优化对策
48、结合高中生物教学开展环境教育的研究
49、让人文回归初中生物教育
50、课程结构的变革与高中生物新课程结构的研究
51、在中学生物教学中，如何培养学生的创新能力
52、在中学生物教学中如何激发学生的学习兴趣
53、实验在中学生物教学中的重要性探讨
54、中学生物教学现状研究
55、中学生物课堂教学艺术探讨
56、“生态系统”一节的 教学方法 探讨
57、中学生物教学中的学生科学素质培养
58、初中生物教学中观察能力的培养
59、浅谈生物教学中的科学素质教育
60、中学生物探究性教学的实践与思考
生物技术本科毕业论文题目
1、生物反馈技术在运动性疲劳监控中的应用研究
2、微流控生物催化技术酶促合成天然产物的增效机理研究
3、海洋生物污损过程的分子标记技术研究
4、浮游生物多样性高效检测技术的建立及其在渤海褐潮研究中的应用
5、基于QCM生物传感器技术的组氨酸标签蛋白芯片和悬浮细胞芯片的研制及其应用
6、蛋白核小球藻油脂检测技术评价及光生物反应器培养的研究
7、基因工程制备微藻生物柴油中两项关键技术的研究
8、农业水污染治理环节中的生物技术应用问题研究
9、人工构建耐热大肠杆菌的分子设计与应用
10、我国合成生物技术产业发展战略及政策分析
11、基于原子力显微镜的细胞生物特征识别技术研究
12、利用菊粉和木薯淀粉生产高浓度山梨醇和葡萄糖酸的生物技术
13、转基因生物安全评价中的非科学因素探究
14、面向分子生物系统的计算技术应用研究
15、大规模生物数据中的生物信息挖掘技术研究
16、电化学生物传感技术用于重金属和蛋白质的检测
17、电化学生物传感技术用于单碱基突变与蛋白质的检测
18、基于功能核酸的生物传感技术的研究
19、论我国生物技术专利保护
20、纳米生物相关技术专利分析系统设计与开发
21、生物技术发展困境及其人文 反思
22、基因发明专利制度相关问题分析
23、转基因动物专利研究
24、GAPDH作为原核及真核生物通用型内标蛋白的研究及相关生物技术研发
25、基于生物信息与影像技术识别材料缺陷的研究
26、基于金属纳米材料的光学生物传感技术用于酶活性的检测
27、DNA assembler技术在顺
28、晋西黄土高原生物农业发展初探
29、睡眠剥夺差异表达基因的筛选及生物信息学分析
30、太赫兹时域光谱技术对生物组织的初步研究
31、我国农业转基因生物技术安全管理研究
32、人类基因专利战略布局
33、Web Services和XML技术在生物信息数据发布及整合中的应用
34、面向快速成型技术高分子生物医学材料的研究
35、化学修饰电极与液相色谱-电化学检测技术联用在生物分析中的应用
36、小型底栖生物样品自动分离技术研究
37、激光诱导荧光技术及其在生物仪器中的应用
38、强电场常压离子注入方法研究
39、生物信息学中的模式发现算法研究
40、聚类和分类技术在生物信息学中的应用
生物类专业的论文题目及选题方向相关 文章 ：
★ 生物技术专业论文选题题目
★ 2021生物毕业论文题目
★ 生物类学术论文(2)
★ 生物类学术论文
★ 生物制药毕业论文开题报告范文
★ 我们身边的生物技术论文(2)
★ 生物制药专业毕业论文范文
★ 生物技术论文范文
★ 生物制造技术论文范文(2)
★ 动物科学论文题目
毕业论文答辩万能术语
毕业论文答辩万能术语，相信大家在自己的学校里面的时候都可能碰到过要写论文的情况，那么毕业论文的答辩大家都会吗，接下来就让我们一起来看看毕业论文答辩万能术语都有哪些话吧。
什么是答辩
教师资格证面试答辩环节是考官根据考生前15分钟的表现（5分钟结构化面试+10分钟试讲或演示），对考生教案设计各个环节（核心内容）或是关于教师职业理念的追问。
考查的内容一般包括：考生基本情况、考生对学科知识的了解，考生对课程设计的了解。
答辩万能模板
01考生基本情况类
这一部分主要是想了解一下考生的个人基本信息。考官主要会问考生的毕业院校、毕业专业、实习经历等。如：
你是什么专业的？
你是什么学校毕业的？
你有没有当过老师的经历呢？
碰到这种题目，很多资格面试者会有疑问：我不是师范院校的，也不是师范专业的，那我是不是要造假？我真实回答会不会直接被刷掉？当然不是，你是不是师范专业，考官一眼就能看出来。
所以，碰到这种题目，一定要真诚回答。
【答题参考】
各位老师，我毕业的学校是……/我的专业是……。我认为，在我学校/专业的学习过程中，我非常感谢有这么一段时间能非常快乐地在……里学习、生活。虽然我不是专业师范生出身，但是我觉得我的这一段经历让我成长了很多，收获了很多。比如，在……中，我收获到了……【结合专业/学校谈自己的收获心得】而恰恰是这一段时间，让我更加明确以后想做的就是教师。我想通过一己之力，把自己的时间奉献在讲台上。也许我并不是特别优秀，但是我够努力，我将在教师生涯中不断追赶他人。谢谢各位老师。
如果你是师范生，那就把自己最大的优势介绍出来，那就是你的独门秘诀了。
02学科知识类
这一部分主要是想了解一下你对该学科的看法或者学科的具体知识。如果自己不是专业的学科出身，可以结合你就学经历过程中该门学科授课教师对你的影响、教师的授课理念来谈。当然，也可以结合理论课或练习课中老师所提及的学科知识点加以阐述，也绝对是可以通过的。
如果真的触及到了你的知识盲区，就稍微坦诚一点，但关键还是要把自己的感受讲出来。来看几道考过的题目：
1、你如何处理字、词、句这三者之间的关系，在课堂上你是怎么去做的？【语文】
2、数学课上为什么不仅要“知其然”更要“知其所以然”？请谈谈对这句话的理解。【数学】
3、在英语教学中，有人说“听说”没有“读写”重要，你怎么看，有什么影响？【英语】
4、身为体育教师，在带队训练时，针对中小学的力量训练应该注重什么原则，为什么？【体育】
5、如何引导学生体验、品味不同风格的音乐作品？【音乐】
6、具象艺术和意象艺术有何异同？【美术】
7、内能在温度等于零时为零吗？【物理】
8、请用所学的化学知识解释烟花五彩缤纷的现象。【化学】
9、请简述减数分裂的主要特征。【生物】
10、劳动者如何依法维护自己的权益？【政治】
11、《辛丑条约》的签订对中国造成了什么影响，中国近代如何一步一步变成这样的？【历史】
12、请说明不同类型的日照图的判读方法？【地理】
13、在Word中，对文字内容进行编辑或修改，必须先选中，然后再操作。请说出几种常用的选择方法。【信息技术】
03课程设计理念类
这一部分主要考查的是你在本节课设计过程中的某教学环节的设置意图。考官这样提问就是想了解一下你的设计目的，可能是因为你的.设计内容存在不合理之处，他希望你能够意识到。碰到这种答辩题目的时候，不用过于担心，把你原本的设计目的讲出来即可。
【答题参考】
各位老师，说实话，我不是专业的学科出身，对于这门学科的理解可能比较浅薄。但是，我既然选择报考了这门学科，那就表示我想要突破这个学科，也会在今后的学习、工作生涯中不断努力，去收货更多的专业知识。
接下来，我将结合我的经历感受来谈一谈对这门学科的看法。首先，我认为……学科是一项掌握基本技能的学科，通过这门学科的学习，学生可以掌握……技能，以便于他们在实际生活中解决类似问题；其次，我认为，它也是一门掌握学习方法、提升学生……学科人文素养的学科。学科学习的最终目的就是为了运用到生活实际中，并对这门学科产生浓厚的……兴趣。【就自身理解谈学科】就像我现在花费很多精力考这门学科的教师资格证，就是因为喜爱这门学科，这是我最初的出发点，也是这门学科带来的最大魅力。虽然，我对这么门学科的专业知识了解不是很深入，但是请相信，一个愿意不断成长的老师必将带领学生一起进步。感谢各位老师。
注意：
如果考官直接点出来你的某个学科知识点是错误的，不要害羞或不敢面对。敢于面对错误是教师的基本素养。
答题如：
对不起，各位老师，刚才我提到的内容确实像各位老师所说的，存在一定错误，这是我的一个短板，我也很感谢考官提出这个问题，让我能够更加清楚地了解自己的不足之处，这也是对我的一种鞭策。我会在今后的学习工作中不断弥补自己的专业短板，提升自己的专业能力。
如果你是专业的师范生，可以阐述大学关于这门学科的学习所得，比如，学科性质、学科目标、学科评价、学科技能等。
答辩常用语
01考生基本情况类
1、各位老师，我毕业于……，我的专业是……。今天很高兴能够在这里参加面试，将自己展现在各位老师面前。
2、反思自己的表现，确实存在很多的不足之处。但是，正是因为这些不足，才能让我发现今后努力的方向，我也会努力改正这些问题，努力成为一名优秀的教师。
3、教师在我看来是一份充满幸福感的职业，也是一份让人充满活力的职业。我选择考教师资格证，是因为我真诚地热爱这份职业，愿意将这份工作作为自己的毕生追求。
4、虽然我不是专业的师范生出身，但是我认为这也是我的一个优势，我可以从外行看教育，去剖析教育，给我的教学注入不一样的魅力。
02学科知识类
1、对于老师刚才您提到的这个问题，我认为，……这门学科就是一项充满实用性、充满人文性的学科。一方面，这个学科可以让学生掌握知识后具体运用在自己的实际生活中；另一方面，也可以培养学生对于这门学科的兴趣爱好。
2、虽然我对这门学科不是很了解，是个门外汉。但是在我看来，这门学科是一个充满魅力的学科，我选择报考是源于对这门学科的爱好。这门学科中的……知识，都让人受益匪浅，所以，在学这门学科的时候，应该学会观察、学会探索、学会运用。
3、我认为这个内容主要的意思就是说……。而通过这个内容，可以让学生快速掌握……，了解……，领悟……，有助于学生的全面发展。
4、这个是该年级学生应该掌握的基本知识，也符合学生身心发展规律。学生通过学习这个内容，可以为之后的学习打下基础，也可以不断培养自身的学习爱好，促进对这门学科的热爱。
03课程设计理念类
1、我之所以这样设计，是因为我认为要遵循学生的认知规律，只有在学生已有知识的基础上，给予适当的辅助手段和方法，让学生得以顺利攀升，才能让学生达到……目标。
2、这种方法的运用，可以充分调动学生课堂学习的积极性，让学生在活动中运用知识、发现知识、探索知识，可以极大地发挥学生的主观能动性，让学生成为课堂的主人。
3、虽然这种方法的设计存在一定不足之处，但是我相信，只有不断摸索，才能找到更加适合不同类型学生的方法。教学有法，但教无定法。只要能够启发学生，那就是一个好的方法。我也愿意不断去摸索这些实用的教学方法。
4、通过多媒体展示的方法可以更加直观形象地呈现给学生相关的内容，让学生有直观印象，也便于学生更好地掌握与感受知识。
这些年来，各种各样的原因选择攻读研究生的人越来多。
但并不是所有的同学对于自己的学习生涯都有一个明确的规划。很多同学自己也很迷茫，会在的午夜梦回的时候问问自己读研读博的原因，是兴趣抑或是逃避？是追求还是盲从？然而对于已经读研的同学们，读研的初衷可能已经不是一个那么重要的问题了，更重要的问题是该怎么读研？
我们打算采访一下技能树粉丝中的那些研究生们，希望从他们的回答中给迷茫的大家给予些许勇气，可以坚定自己的路该怎么走，研究该怎么做，求学生涯该怎么做决定。
注意
我们的第一个小采访开始了
来自又神秘星球的某老师
来看看他对他的博士生活做的一些总结
您的博士起始和截止时间是什么时候？
博士起止是2001.12-2007/07
您的毕业院校及专业方向
UW-Madison Genetics
您的博士毕业论文大概是哪个方面的？
就是果蝇转录因子的转录活性的相关研究
当初为什么要选择攻读博士学位？
读博士的理由很简单，就是对科研的兴趣。
博士期间，是什么时候开始确定好自己的毕业课题方向？
博士课题是老板指定的
还记得当初确定好毕业课题之后的心情吗？可以两三句话描述一下。比如对这个课题的期望，以及自己的信心或者其他。
博士的第一个课题做了两年半没有结果,后来换了题。换题的时候心情很复杂,既觉得解脱又觉得无奈。
虽然博士的毕业课题是博士生涯的主线，但应该也有很多时间去关注其他科学进展，在你的博士生涯中，最感兴趣的几个方向是？
生物信息学和癌症免疫治疗
现在回想起来，能完成博士毕业课题并且顺利答辩，按照贡献重要度排序，比如好的课题方向，好的实验室环境条件，运气，家人支持等，列出三五个即可。
课题方向第一,导师指导第二,实验室条件第三。
毕业后有犹豫过继续在学术界还是去工业界吗？你最后的选择是？
先想留在学术界，试了之后发现不行只好寻找工业界的机会。
从本科硕士到博士研究方向会越来越窄，越来越前沿，大多数博士的工作都属于在整个科学大厦上面添砖加瓦，描述一下你的博士成果在整个科学体系的地位。
冷门领域的冷门研究,基本无人关注。
你觉得自己的博士生涯的努力以及学习获得的经验，在后续的生活中作用最大的是？
美国博士的教育和思考方式
如果回到当年，让自己重新再来一次博士经历，你最想修正的是什么？
换实验室，学校没有专业重要
在你的博士生涯中，有没有被安排特别不想做，但是却不得不做的事情，最后你是怎么解决这样的困扰？
我的博士导师非常nice,没有遇到过你提到的情况。
最后一个问题，如果让你去采访一些其他毕业过了博士，你会提出哪些问题？
1.对找学术界工作难度是否有清楚的认识。
2.对博士学习的专业领域是否足够了解。
3.对自己的未来是否有清楚的规划。
好了，我们的第一个小采访就结束了
真的结束了
别等了
有什么问题就赶紧留言吧
如果你有什么更了解的、更想知道的、更想寻找的，可以留言给我们哟~
同时你有什么想要分享的，想要倾诉的，想要交流的，也欢迎投稿给我们~
感谢小编的二次元风排版！
这周不更新新的技术教程，因为博士作业有点烦，手上的确还有几百个教程，但是没有排版不好意思发在公众号上面，而且排版的确特别浪费时间。
如果大家想学习，可以看看我们的历史文章：
bedtools 用法大全(一文就够吧)
说了，懒得排版，自己在我们的公众号搜索教程吧，基本上，你想学的，我都写的差不多了。
另外，这个采访是一个简单的试水，我会做成一个系列，希望大家能关注下去。