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给你两个网站吧,里面有些范文
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。
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。
分子生物技术在微生物降解环境 污染物中的应用 [摘要〕介绍了与环境微生物关键降解酶基因的筛选、克隆及应用相关的分r生物技术，包括聚合酶链式反应技 术、基因重组技术、荧光原位杂交技术和生物信息学等技术，并对这些技术在污染物降解基因检测、筛选和克隆方 面的应用进行了阐述与探讨、 [关键词]分子生物技术;微生物;基因;环境污染物;降解 随着现代j:\地技术的发展，多环芳烃、含氯有 机物和硝基苯类化合物等人工合成井难以降解的 污染物大量排放，造成世界范围内的环境污染和生 态破坏，严重地威胁人类和其他生物的正常生存和 发展。利用微生物修复技术对受污染的水体及土 壤进行处理，凸显了其重要的意义和可行性。研究 人员发现并筛选到一些微生物，它们不仅对环境有 较高的适应性、对污染物有较高的耐受性，而且对 污染物有较强的降解效率和专一性。然而环境中 存在的大量微生物中仅有少于1%可通过传统的培 养方法进行培养、分离和纯化，绝大多数细菌需要 非常严格的营养条件川。因此，为了对修复环境有 所贡献却难以培养的微生物进行更全面了解，也为 了筛选到更多有利于降解环境污染物的微生物菌 种及其关键酶基因，分子生物技术和手段逐渐被广 泛应用到环境可降解污染物及降解机理方面的研 究中。 本文对近年来发展起来的聚合酶链式反应 (PCR)技术、基因重组技术、荧光原位杂交(FISH) 技术和生物信息学等多种分子生物技术进行了介 绍，并总结了它们在污染物降解基因检测、筛选和 克隆方面的应用。 1与环境污染物降解相关的分子生 物技术 1.1PCR及其相关技术 PCR是一种利用脱氧核糖核酸(DNA)半保留 复制原理，在体外扩增位于两段已知序列之间的 DNA区段从而得到大量拷贝的分子生物技术。根 据其模板、引物来源或扩增条件的不同，PcR技术 可分为以下几种:(l)反转录pCR(RT一PeR)技 术，将mRNA反转录为cDNA后再对其进行PCR 扩增，可用来构建cDNA文库，分析不同生长时期 的mRNA表达状况和相关性以及mRNA的定量测 定等;(2)巢式PCR技术，在扩增大片段目的DNA 时，先用非特意性引物扩增再用特意性引物对第一 次扩增产物进行第二次扩增，以获得可供分析的 DNA;(3)竞争PCR技术，是一种定量PCR，向PCR 反应体系中加人人工构建的带有突变的竞争模板， 通过控制竞争模板的浓度来确定目的模板的浓度， 对目的模板作定量研究;(4)实时荧光定量PCR技 术，在PCR反应体系中加人荧光基团，利用荧光信 号积累实时监测整个PCR进程，最后通过标准曲线 对未知模板进行定量分析，该法已广泛用于基因表 达研究、转基因研究等方面;(5)扩增的rDNA限制 酶切分析技术，根据原核生物rDNA序列的保守性， 将扩增的rDNA片段进行酶切，通过酶切图谱来分 析菌间的多样性;(6)RNA随机引导PCR技术，基 于任意寡核昔酸引物与RNA之间可能的配对，在 低严谨度条件下经聚合酶催化使链延伸，将细胞总 RNA或InRNA作为反转录反应的模板，此技术结 合单链构象多态性，用非变性胶分辨大小相同而构 象不同的片段，可用于诊断遗传突变及分析污染条 件下序列的多态性;(7)随机扩增多态DNA (RAPD)技术，是一种基于PCR检测PCR引物结合 位点序列改变的方法，通常以10bp的寡核昔酸序 列为引物，对基因组DNA随机扩增，电泳分离染色 扩‘增产物，再分析多态性。 1.2FISH技术 FISH技术利用荧光标记的探针在细胞内与特 异的互补核酸序列杂交，通过激发杂交探针的荧光 来检测信号。荧光探针比放射性探针更安全，具有 较好的分辨力，不需要额外的检测步骤。近年来， 由于FISH技术具有灵敏、便捷等优点，迅速发展完 善成为研究环境微生物的有力工具。此外，可用不 同激发和散射波长的荧光染料标记探针，在一步反 应中同时检测几个靶序列。该技术主要包括试样 固定、预处理、预杂交、探针和试样变性、杂交、漂洗 去除未结合的探针、检测杂交信号等步骤。由于 165rRNA具有遗传稳定性，因此成为FISH技术检 测最常用的靶序列。 1.3基因重组技术 基因重组技术是从供体生物的基因组中通过 酶切扩增等手段获取目的基因，与载体连接形成重 组DNA分子，再导入到受体细胞中，让外源基因得 以表达。在已经分离出的许多菌株中，与降解能力 有关的基因多在质粒体上。由于质粒很容易在细 菌的繁殖过程中遗失，对细菌降解能力的长期稳定 非常不利，可将其与污染物降解有关的酶基因重组 到大肠杆菌等微生物中进行表达，以此构建的各种 生物降解特性增强的重组菌可用于污染环境的治 理修复或发酵某些废弃物。 1.4生物信息学 20世纪后期，生物学的迅猛发展，从数量上和 质量上极大地丰富了基因组数据库、蛋白质数据 库、酶数据库和文献数据库等许多生物科学的数据 资源。已有多个国家和国际科研组织建立了生物 信息数据库，如欧洲分子生物学实验室(Eur叩ean MolecularBiologyLaboratory)核酸序列数据库和美 国国家生物技术情报中心(Nationaleente:fo:Bio- technologyInformation，NCBI)基因序列数据库等。 科学家利用计算机及生物信息分析软件分析这些 数据资源，确定大分子序列、结构、表达模式和生化 途径与生物数据之间的关系，区分生物个体间遗传 差异，揭示DNA多样性。例如，基本局部比对搜索 工具(BasieLoealAlignmentSearehTool，BLAST)， 是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似 性比较的分析工具。它基于Altschul等的方法「2〕， 在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。 BLAST程序可对一条或多条、任何数量、任何形式的 序列在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对，甚 至将有缺口的比对序列也考虑在内，利用比较结果中 的得分对序列进行相似性说明。基因的序列分析可 揭示出生物物种之间的关系，在污染治理研究中可用 于生物基因组特殊区域或特异基因的测序。 2分子生物技术在环境污染物降解 中的应用 2.1土壤试样总DNA的提取 用适当方法直接从土壤中提取DNA并纯化， 是从分子生物学角度对土壤微生物进行研究的前 提条件，而后可进行酶切、PCR扩增、核酸分子杂交 等分子生物学技术操作。从土壤中提取微生物 DNA主要分为汽接法和间接法}’{。直接法是在 ogram等的方法基础卜发展起来的，其主要包括2 个步骤:(l)原位细胞裂解;(2)DNA提取和纯化。 直接法提取的DNA超过细菌总DNA的60%且省 力，但提取的DNA常常有折断、腐殖酸污染、甚至 提取物中还夹杂有未知的胞外DNA和真核生物的 DNA。最先报道间接法的是Faegri等[‘〕，其主要包 括4个步骤:(l)分散土壤;(2)分离细胞与土壤; (3)细胞裂解;(4)DNA纯化。间接法提取DNA 产量低且费力，但纯度较高、DNA损伤小，提取的 大片段DNA可用来构建cos而d和细菌人工染色体 文库等。 2.2采用PCR及相关技术扩增分析DNA片段 可降解污染物的微生物必然能产生分解代谢 该污染物的酶。selvaratnam等L’l用编码苯酚单加 氧酶dmpN摹因的RT一PCR技术来检测序列间歇 式活性污泥反应器‘{一，降解酚的假单胞菌。检测结 果表明，RT一PCR技术不仅能检测微生物降解酚的 能力，还能测量dmpN基因的转录水平，从而确定假 单胞菌特殊的分解活性，发现了在转录水平下，酚 浓度与通气时间之问存在正相关关系。 将PCR技术和变性梯度凝胶电泳(DGGE)结 合起来，在变性条件适当的情况下能分辨一个碱基 对，分辨率较高。染色后的凝胶用成像系统进行分 析，可在一定程度l几反应试样的复杂性。条带的多 少能反应试样「 一 }1微生物组成的差异，条带的亮度能 反应试样中微生物的多少。基于以上优点，日前该 技术在微生物群落结构的分析和动态研究方面得 到了厂‘泛应用。DGGE可通过分析PCR扩增的基 因点突变来探索微生物的复杂性。徐玉泉等[“〕从 某废水中分离出一株能以苯酚为惟一碳源的菌株 PHEA一2，使用PCR一DGGE技术对该菌165 rDNA进行分析，发现该菌与醋酸钙不动杆菌同源。 M盯sh等r了)利用PcR一DGGE技术获得了活性污泥 中真核微生物的种群变化情况。王峰等下8〕采用 PCR一DGGE技术对城市污水化学生物絮凝处理中 活性污泥和生物膜微生物种群结构进行了分析，结 果表明活性污泥培养前后微生物种群结构发生r 很大改变。 RAPD技术也是一种应用比较广泛的以多态性 引物来扩增某些片段的技术。RAPD技术可用于检 测含有混合微生物种群的各种微生物反应器中微 生物的多样性。用RAPD技术分析检测实验室规 模的油脂淤泥培养料中的细菌菌群发现，用油脂淤 泥改良过的培养料比未改良的更适于不同的微生 物种群生长[9j。vainio等t’。〕从516种孤立的菌落 中提取出165rDNA，经PCR扩增后进行测序，检测 活性污泥中微生物种群的结构。这些组合技术的 应用显著增强r对微生物的检测和鉴定能力，为理 论研究工艺优化及提高生物处理效率提供了条件。 2.3基因重组 基因工程技术应用于环境保护起始于20世纪 80年代。其基本原理是通过基因分离和重组技术， 将目的基因片段，比如可编码降解某种污染物的 酶，转移到受体生物细胞中并表达，使受体生物具 有该目的基因表达显现的特殊性状，从而达到治理 污染的目的。找到特定污染的抗性基因，利用基因 重组技术转基因后也可获得其他抗性植株以及筛 选到可转化污染物的植物，还可开发超量积累植物 进行污染土壤的生物修复。 罗如新等L”〕用放射性同位素标记tfdc基因片 段作探针，Southemblot杂交定位Ll菌株的邻苯二 酚1，2一双加氧酶基因位于Pstl的I片段和BamH I的M、N片段，回收并将其直接克隆至表达载体 pKT230卜，获得的重组子能转化不具开环酶活性 的甲胺磷降解菌P2，得到高于天然宿主21倍的邻 苯二酚1，2一双加氧酶。stingley等{”〕通过构建基 因文库和重组质粒等基因工程方法证实了NidAB 双加氧酶是降解菲的关键酶类，并首次鉴定出此基 因通过磷苯二甲酸实现降解功能。chae等‘”}发现 不能降解苯酚的su如lobusso扣taricu、98/2菌株中 的儿茶酚2，3一双加氧酶基因与能降解苯酚的 sulfolo右u，，o如taricu、咫有[6J源区，分析得知它们 是山共同祖先进化而来。把儿茶酚2，3一双加氧酶 基因克隆到大肠杆菌中表达，可获得有较高降解活 性的双加氧酶。 重金属污染是环境污染的重要方面之一。随 着分子生物学技术的发展，越来越多的修复性蛋白 基因正被从植物、微生物和动物中陆续分离出来， 如汞离子还原酶基因、有机汞裂解酶基因、汞转运 蛋自基因、金属硫蛋白基因、植物络合素合成酶基 因、铁离子还原酶基因和锌转运蛋白基因L’‘〕。这些 基因通过基因工程的改造，重组到合适的受休细胞 中表达相应的蛋白质和酶，达到治理难以降解的有 毒有害污染物的目的。sorsa等〔”〕把MTS插人 LamB序列的153位点，在E.eoli中表达MTs，解决 r细胞内MTs对金属离子有限的吸附能力。综L 所述，基因重组技术具有快速、高效的特性，已逐渐 成为环境生物技术的研究热点。 2.4FISH技术 FISH技术利用核糖体内长度适中(约1500bp)、 高度保守的165:RNA序列作为理想的基因分类靶 序列，其中使用的165:RNA寡核普酸探针一般是 进行了荧光标记的20bp左右特异性核昔酸片段， 利用该报告分子(如生物素、地高辛)与荧光素标记 的特异亲和素之间的免疫化学反应，经荧光检测系 统对待测DNA进行定性、定量或相对定位分析。 FISH技术能提供处理过程中微生物的数量、空间分 布和原位生理学等信息。 硝化细菌是一类生理上非常特殊的化能自氧 菌，传统的研究方法要经过富集、分离、分类和鉴定 步骤，耗时长。HSH技术的引人解决了上述困难。 FlsH技术还被广泛用于活性污泥系统、硝化流化床 反应器和膜生物反应器等废水处理系统}’61。 基因工程微生物越来越多地被用于农业害虫 控制和环境污染的生物修复，对人类健康和环境的 影响引起广泛关注。1994年出现了一种新的标记 系统:绿色荧光蛋白(GFP)，由于GFP基因表达产 物对细胞没有毒害作用，且由GFP产生的荧光标记 检测卜分方便、简单。在某些被污染的环境中可分 离出降解该污染物的细菌，通过基因重组等手段使 用GFP分子标记，可更容易的分离检测被标记的 细胞叫。 Bastes等[’8]进行了苯酚降解菌染色体GFP基 因标记实验。通过PCR和Southemblot分析，证明 GFP基因已成功整合到宿主细胞的染色体中。对 标记菌与野生型的降解能力比较结果证明，GFP分 子标记的插人并不影响细胞的苯酚降解能力。 用G即标记Pseudomonasputida，研究活性淤 泥中细菌存活情况{’9飞。Pseudomonasputida被转到 活性淤泥2min后，观察到细胞在淤泥絮凝物间自 由游动;培养3d后，发现荧光细胞减少，大部分已 被合并到淤泥絮凝物中，以防止细菌被原生动物捕 食。用oFP标记石.eozi和Serraliamarceseern，考 察菌株附到絮凝物卜的过程{’()j。使用表面荧光显 微镜能将带有GFP标记的细胞从活性污泥中区分 开，井进行观察和记数。而聚焦激光扫描显微镜 (cLsM)可使GFP标记细菌产生三维轮廓，结合表 面荧光显微镜和CLSM观察GFP标记细胞，结果表 明，细胞表面疏水性在细菌附到絮凝物的过程中起 重要作用，两种细菌附在絮凝物上的模式有很大不 同，通过这种方法可更好地理解细菌赫附机理，有 助于提高废水处理效果。 3结语 分子生物技术的应用使研究人员可从微观的 角度更细致深人地了解微生物对污染物降解的具 体生理生化机制，在分子水平 _ _ [揭示生物体吸收、 迁移、积累有害物质最终被毒害，及适应、抗性等生 态问题，从而筛选到更多有利用价值的微生物。随 着越来越多微生物全部基因序列的解码，对各种细 菌体内可降解基因的分布和表达会有更深人的了 解，有关技术的发展和成熟必将对污染物的降解过 程有一个整体的、生态水平上的认识。 参考文献 l李凤，刘世贵 . 分子生物学技术在环境微生物研究中的 应用 . 世界科技研究与发展，2003，25(4):88一92 2AltsehulSF，GishW，MillerW，etal.Basieloealalign- mentsearehtool . 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浅谈新形势下信息科学的发展与社会发展 进入21世纪，我们已经进入信息时代，谈起信息科学，对我们来说已经不再陌生了。 自20世纪40年代中期计算机问世以来，在全世界范围内兴起的第一次信息革命对人类社会产生了空前的影响，信息产业应运而生，人类迈向信息社会。以网络化、多媒体化为特征的“信息高速公路”掀起的第二次信息革命，将使人类进入信息时代。它是信息时代的必然产物，是一门新兴的跨多学科的科学，它以信息为主要研究对象。信息科学的研究内容包括：阐明信息的概念和本质(哲学信息论)；探讨信息的度量和变换(基本信息论)；研究信息的提取方法(识别信息论)；澄清信息的传递规律(通信理论)；探明信息的处理机制(智能理论)；探究信息的再生理论(决策理论)；阐明信息的调节原则(控制理论)；完善信息的组织理论(系统理论)。扩展人类的信息器官功能，提高人类对信息的接收和处理的能力，实质上就是扩展和增强人们认识世界和改造世界的能力。这既是信息科学的出发点，也是它的最终归宿。 这里我想先从信息说起，某种意义来讲，信息是指对我们有用的消息，它严格要求一定时间性，被称为即时信息，英文全称：Instant messaging，简称IM。 随着信息的发展，信息技术（IT是Internation Technology的缩写）也就应运而生了。信息技术是关于信息的产生、发送、传输、接收、变换、识别、控制等应用技术的总称，是在信息科学的基本原理和方法的指导下扩展人类信息处理功能的技术。 信息技术包括通信技术、计算机技术、多媒体技术、自动控制技术、视频技术、遥感技术等 。其主要支柱是通讯（Communication）技术、计算机（Computer）技术和控制（Control）技术，即“3C”技术。通信技术是现代信息技术的一个重要组成部分。通信技术的数字化、宽带化、高速化和智能化是现代通信技术的发展趋势。计算机技术是信息技术的另一个重要组成部分。计算机从其延生起就不停地为人们处理着大量的信息，而且随着计算机技术的不断发展，它处理信息的能力也在不断地加强。现在计算机已经渗入到人们的社会生活的每一个方面。计算机将朝着并行处理的方向发展。现代信息技术一刻也离不开计算机技术。多媒体技术是80年代才兴起的一门技术，它把文字、数据、图形、语音等信息通过计算机综合处理，使人们得到更完善、更直观的综合信息。在未来多媒体技术将扮演非常重要的角色。信息技术处理的很大一部分是图象和文字，因而视频技术也是信息技术的一个研究热点。 信息科学与技术的发展不仅促进信息产业的发展，而且大大地提高了生产效率。事实已经证明信息科学与技术的广泛应用已经是经济发展的巨大动力，因此，各国的信息技术的竞争也非常激烈，都在争夺信息技术的制高点。 信息科学、生命科学和材料科学一起构成了当代三种前沿科学，信息技术是当代世界范围内新技术革命的核心。信息科学和技术是现代科学技术的先导，是人类进行高效率、高效益、高速度社会活动的理论、方法与技术，是管理现代化的一个重要标志。 随着社会的发展，信息对我门的作用越来越大，我们在推动社会进步的同时对对科学，对信息的依赖就进一步加深，对技术的要求越来越高，技术的进步就越信息化。越信息化就越带动社会进步。两者相辅相成。由此可的信息技术对我们的贡献功不可没。 当前历史条件下，信息科学正在迅速发展和完善，人们对其研究内容的范围尚无统一的认识。现在主要的研究课题集中在以下六个方面： 1、信源理论和信息的获取，研究自然信息源和社会信息源，以及从信息源提取信息的方法和技术； 2、信息的传输、存储、检索、变换和处理； 3、信号的测量、分析、处理和显示； 4、模式信息处理，研究对文字、图像、声音等信息的处理、分类和识别研制机器视觉系统和语音识别装置； 5、知识信息处理，研究知识的表示、获取和利用，建立具有推理和自动解决问题能力的知识信息处理系统即专家系统； 6、决策和控制，在对信息的采集、分析、处理、识别和理解的基础上作出判断、决策或控制，从而建立各种控制系统、管理信息系统和决策支持系统。 信息过程普遍存在于生物、社会、工业、农业、国防、科学实验、日常生活和人类思维等各种领域，因此信息科学将对工程技术、社会经济和人类生活等方面产生巨大的影响。信息技术并科学技术，不仅仅是一种扩展人类信息器官的手段和工具体系，它还具有丰富的伦理和政治意义，信息技术体现着人类改造与控制自然的权利和体系。信息技术对人类社会发展的影响，并不能简单地一概论之。对社会的发展带来了巨大的影响，从两个方面来讲：一、信息技术的正面影响 信息技术扩展了人类器官功能。因此，信息技术的正面意义是毋庸置疑的。信息技术的正面影响深入到社会发展的各个领域、渗透到个人发展的各个角落。主要体现在以下方面。 (一) 信息技术增加了政治的开放性和透明度 其主要表现在以下几个方面： 1、信息化、网络化使得广大人民更加容易利用信息技术，通过互联网获取广泛的信息，并主动参与国家的政治生活。 2、政府纷纷在互联网上抢滩设点，将自己推向网络。各级政府部门不断深入开发电子政务工程。政务信息的公开增加了行政的透明度，加强了政府与民众的互动；各政府部门之间的资源共享增强了各部门的协调能力，从而提高了工作效率；政府通过其电子政务平台开展的各种信息服务，包括面向个人的各种申请服务以及面向企业的征税等服务，为广大人民提供了极大的方便。 (二)信息技术促进了世界经济的发展 其主要表现在以下几下方面： 1、表现在信息技术的产生和发展给传统行业造成的深远影响， 2、由它推出了一个新兴的行业——互联网行业。互联网直接“催生”的“互联网经济”(又称网络经济)与信息技术的关系是不言而喻的。 3、基于互联网的电子商务模式，一改传统的商务模式，使得企业产品的营销与销售以及售后服务等都可以通过网络进行，企业与上游供货商、零部件生产商以及分销商之间也可以通过电子商务实现各种交互。企业和消费者之间、企业和政府之间也可以通过互联网进行更多的互动。电子商务对企业研发、生产、营销、销售、管理、财务的各个方面都产生了巨大影响。 4、传统行业为了适应互联网发展的要求，也纷纷在网上提供各种服务。（三）信息技术的发展造就了多元文化并存的状态 其主要表现在以下几个方面： 1、信息技术使得文化产业迅猛地发展起来。 2、为信息技术重要组成部分的互联网技术的发展，使得网络媒体开始形成并逐渐成为“第四媒体”。 3、互联网更造就了一种新的文化模式——网络文化(cyberculture)。 (四)信息技术改善了人们的生活 其主要表现在以下几个方面： 1、从宏观角度而言，信息技术为整个社会的发展提供了很多有利因素，而作为社会中微小一分子的每一个普通个人也正享受着信息技术带来的各种便利。 2、信息技术使得远程教育也成了可能，从此异地教学逐渐风靡， 3、虚拟现实(virtual reality)技术，使得人们可以透过互联网尽情游览缤纷的世界。 (五)信息技术推动信息管理进入了崭新的阶段 其主要表现在以下几个方面： 1、信息作为一种资源，其各种功能并不能自然地发挥，而需要利用各种技术对其进行必要的搜集、处理、存储和传播。 2、信息技术作为扩展人类信息功能的技术集合，它对信息管理的作用十分重要，是信息管理的技术基础。现代信息技术的发展使得信息管理的手段发生了质的变化。二、信息技术的负面影响 任何事物都有其两面性。信息技术给人类带来各种利益的同时，也引发了一系列问题。主要体现在以下几个方面。 (一)知识产权侵权 1、信息技术给人类信息传播带来了质的飞跃，_尤其是互联网的出现为作品的发表、传播和使用带来了很大的便利，但是，网络的自由和共享也给知识产权，尤其是著作权的保护带来了极大的挑战。 2、通过网络媒体进行的知识产权侵权，尤其是著作权侵权现象非常严重。 3、互联网的发展和成熟还带来了其他的知识产权问题。 总之，信息技术引发的知识产权问题已经到了非常严峻的程度，各国的知识产权法律、法规都受到了前所未有的挑战。 (二)虚假信息泛滥 1、互联网为人们提供了一个空前自由的交流空间，使得人们的话语权和知情权得到了充分的重视。但是，正是由于互联网的自由和开放性，它也成了制造和传播虚假的重要工具。 2、目前，网络信息的社会公信力低下。究其原因，就是网络信息处理的诸多环节失控造成的。这些环节中，最主要的是信息源复杂，难以管理。 3、网络上的虚假新闻泛滥，尤其是娱乐新闻的捕风捉影，几成顽症。很多网络媒体不负责任地对待自己登载的假新闻的行为，从某种意义上讲，也是网络虚假信息泛滥的一个重要成因。 (三)信息污染成灾 1、随着信息技术日新月异的发展以及各种流通渠道的不断拓宽，人类社会知识信息的总量呈“爆炸式”增长，这其中，数以万计的信息中混入了大量干扰性、欺性、误导性甚至是破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，人们将其称之为信息“垃圾”，正是各种形形色色的信息“垃圾”造成了人类精神世界的信息污染。 2、互联网是一块自由的沃土，任何人都可以轻易地通过网络发布信息、传递信息，缺少“把关人”对信息内容的必要甄别，一些组织和个人趁机随心所欲，使得网络媒体上的垃圾信息甚至黄色信息日趋泛滥。 3、信息技术使得冗余信息大量产生，给信息的甄选与鉴别带来困难，使得人们虽然身处“信息的海洋”，却很难找到自己需要的有用信息。网络技术的发展为大量垃圾邮件的产生提供了条件。 (四)信息安全问题凸显 今天，计算机系统无时无刻不在经受着诸多安全问题的侵扰。很多计算机软件、系统本身漏洞百出，加上更新换代、层出不穷的网络病毒肆虐，技术精湛、危害严重的黑客横行，信息安全问题日渐凸显。 1、计算机技术、网络技术为代表的信息技术还处于发展的初级阶段，很多观点和想法都不甚成熟。 2、病毒肆虐是信息安全问题的又一巨大威胁。人们对计算机病毒可谓深恶痛绝，而计算机病毒却恰恰是屡见不鲜。 3、信息技术带来的问题还很多，诸如计算机、计算机偷窃、网络诽谤、网络恐怖主义等纷纷上演。 4、信息技术，尤其是互联网的发展引起的文化侵入问题、数字鸿沟问题、信息霸权主义等问题，也不得不引起人们的思考。 但是，尽管信息技术带来了种种负面效应，其正面价值还是不能否定的。信息技术只有被用于正当的场合，才能发挥最大的作用。而如何使信息技术被合法开发和利用，则有赖于各国政府、广大科学家以及世界上所有人民的共同努力。社会的发展，离不开信息科学技术的引导，只要从分发挥信息科学的优势，尽量避免起带来的不必要的冲击，就能较大限度的推动社会进步！！
纯生信文章可以评职称的。纯生信是指不用做实验就可以发表的生信文章，生信文章是指生物信息学类的文章只要文章写得好，并且对医学有一定的进步，发展完全可以评得上职称。
Bio informatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。2012年度IF=5.468 另外还有Briefings in Bio informatics，这个杂志每年的发稿量少，最近几年IF波动很大，第一年24+，后来到9+，2012年度IF=5.202。 稍次一点的杂志，如BMC Bio informatics，也是生物信息学的专刊。2012年度IF=3.447 对于计算向的生物信息学，PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。2012年度IF=5.215 除此之外，Nature Method，也会有生物信息学相关的方法发表。2012年度IF=19.276。PLOS Biology也是很好的杂志，2012年度IF=11.452。PLOS One也会经常有生物信息学文章，但被批灌水太多，算不得牛刊，2012年度IF=4.092。生物信息学相关的文章不一定要发到专门的生物信息学杂志，因为生物信息学作为一个工具，已经融入到很多生物问题的研究中，而不仅仅是一门孤立的学科了。
Bio informatics，很多方法类文章都发在上面，但是影响因子一般。如果有实验和数据分析，大多投到生物相关的杂志，比如genome research, nature genetics, nature等，在method里面涉及一些生信的方法，连带把algorithm放出来，供大家使用。所以，不一定非要发到Bio informatics。以前在Adderley学计算机的，研究字符串比较之类的问题，UNIX下的gnu diff就是他的杰作。后来写了blast，blast的重要性就不多说了，在后来在Celerity把string graph 应用到genome assembly，直接把HGP操翻。虽然现在因为2代测序出现D Bruising占了上风，不过随着3代测序的普及，他的string graph based OLC将再一次统治genome assembly界。
调查媒体对生物科学技术发展的报道 多姿多彩的生物，使地球上充满了生机。人类的生存和发展同各种各样的生物息息相关。自古以来，人类就不断探索生物界的奥秘，从中获益良多。现代社会，生物科学在人类社会的各个领域发挥着日益重要的作用。人类社会与生物学的关系越来越紧密。生物科学与社会的关系 随着生物科学的发展，生物科学技术对社会的影响越来越大。这主要表现在以下几个方面： 1.影响人们的思想观念，如进化的思想和生态学思想正在被越来越多的人所接受。 2.促进社会生产力的提高，如生物技术产业正在形成一个新兴产业；农业生产力因生物科学技术的应用而显著提高。 3.随着生物科学的发展，将会有越来越多的人从事与生物学有关的职业。 4.促进人们提高健康水平和生活质量，延长寿命。 5.影响人们的思维方式，如生态学的发展促进人们的整体性思维；随着脑科学的发展，生物科学技术将有助于改进人类的思维。 6.对人类社会的伦理道德体系产生冲击，如试管婴儿、器官移植、人基因的人工改造等，都会对人类社会现有的伦理道德体系产生挑战。 7.生物科学技术的发展对社会和自然界也可能产生负面影响，如转基因生物的大量生产改造物种的天然基因库，可能会影响生物圈的稳定性。 理解科学技术与社会的关系，是科学素质的重要组成部分。因此，中学生课程中应当充实这方面的内容。展望21世纪的科学技术 21世纪的科学研究将在四个层面上展开。 第一个层面是研究物质结构及其运动规律的物质科学，由此将深化人们对物质世界和字宙起源与演化的认识。 第二个层面是生命科学。20世纪末，人类基因组全部测序工作基本完成，预示着新世纪生命科学必将酝酿着新的突破，将引发对解读基因密码规律的探索，从而使人类在分子水平上能够找到生命起源及其演化过程的谱系，发现生命遗传、生殖与发育、生长与衰老、代谢与免疫等机制。同时通过对人类基因密码的解读.-些重大的疾病基因将被发现，使危害人类生命的疾病得到治疗。 第三个层面是地球与环境科学。21世纪，地球与环境科学将更加注重人类与自然环境的协调发展，并从工业经济时代的注重矿产资源，逐步转移到重视新能源、水、耕地和生态资源，研究对象从陆地更多地拓展到海洋、太空等。 第四个层面就是对人脑与认知的研究。21世纪，人类将在脑科学、认知神经科学研究和人类起源与进化的几个重大问题上取得突破性进展，这也将是科学发展的一个新高峰。脑与认知神经科学的进展将进一步揭示人类意识、思维的本质，为攻克脑的疾病提供基础。同时为开发智能计算机、仿脑的信息系统以及能像人一样思维和动作的机器人创造了条件，这将对人类文明进程产生无可限量的影响。生物科学与计算机技术的结合 20世纪后期，生物科学技术迅猛发展，无论从数量上还是从质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用。而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律，这些规律将是解释生命之谜的关键，人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对这些数据的分析工作。另一方面，以数据分析、处理为本质的计算机科学技术和网络技术迅猛发展？并日益渗透到生物科学的各个领域。于是，一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科——生物信息学——悄然兴起。 生物信息学的诞生及其重要性 早在1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开的首次“生物学中的信息理论研讨会”上，便产生了生物信息学的概念。但是，就生物信息学的发展而言，它还是一门相当年轻的学科。直到20世纪80—90年代，伴随着计算机科学技术的进步，生物信息学才获得突破性进展。 1987年，林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学”（Bioinformatics）。此后，其内涵随着研究的深入和现实需要的变化而几经更迭。1995年，在美国人类基因组计划第一个五年总结报告中，给出了一个较为完整的生物信息学定义：生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 生物信息学不仅是一门新学科，更是一种重要的研究开发工具。从科学的角度来讲，生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的系统理解。从工具的角度来讲，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。只有根据生物信息学对大量数据资料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。 生物信息学不仅具有重大的科学意义，而且具有巨大的经济效益。它的许多研究成果可以较快地产业化，成为价值很高的产品。 生物信息学的研究内容 生物信息学的研究内容是伴随着基因组研究而发展的。广义地说，生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、存储、分配、分析和解释。这个定义的含义是双重的：一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据；二是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。 具体地说，生物信息学是把基因组DNA（脱氧核糖核酸）序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA（核糖核酸）基因的编码区。同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律。在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。 纵观当今生物信息学界的现状可以发现，大部分研究人员都把注意力集中在基因组、蛋白质组、蛋白质结构以及与此密切相关的药物设计上。 1． 基因组 基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。人的遗传密码有32亿个碱基，而现在的DNA测序仪每个反应只能读取几百到上千个碱基。这样，要得到人的全部遗传密码，首先要把人的基因组打碎，测完一个个小段的序列后再把它们重新拼接起来。而基因组大规模测序的每一个环节，都同信息分析紧密相关，每一步都紧密依赖于生物信息学的软件和数据库。 2． 蛋白质组 基因组对生命体的整体控制必须通过它所表达的全部蛋白质来执行。由于基因芯片技术只能反映从基因组到RNA的转录水平上的表达情况，而从RNA到蛋白质还有许多中间环节的影响，这样，仅凭基因芯片技术人们还不能最终掌握生物功能的具体执行者——蛋白质的整体表达状况。因此，近年在发展基因芯片的同时，人们还发展了一套研究基因组所有蛋白质产物表达情况的技术——蛋白质组研究技术，包括二维凝胶电泳技术和质谱测序技术。然而，最重要的是如何运用生物信息学的方法去分析获得的海量数据，从中还原出生命运转和调控的整体系统的分子机制。 3． 蛋白质结构及新药设计 基因组和蛋白质组研究的迅猛发展，使许多新蛋白序列涌现出来。要了解它们的功能，只有氨基酸序列是远远不够的。得到这些新蛋白的完整、精确和动态的三维结构，是摆在人们面前的紧迫任务。 近年，随着结构生物学的发展，相当数量的蛋白质以及一些核酸、多糖的三维结构获得了精确的测定。根据生物大分子结构的知识，有针对性地设计药物成为热点。生物信息学的研究不仅可以提供生物大分子空间结构的信息，还能提供电子结构的信息，如能级、表面电荷分布、分子轨道相互作用以及动力学行为的信息。但是，生物信息学的任务远不止于此，最重要的是如何运用数理理论成果，对生物体进行完整系统的数理模型描述，以便使人类能够从一个更明确的角度、以一种更易于操作的方式，来认识和控制自身以及其他生命体。 国内外生物信息学研究的现状 国外一直非常重视生物信息学的发展，各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物信息学部门的数量也与日俱增。目前，绝大部分核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数据库系统产生。它们共同组成国际核酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。 近年，美国一些最著名的大学，如哈佛大学、普林斯顿大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等，都投资几千万到一亿多美元成立了生物学、物理学、数学等学科交叉的新中心，诺贝尔奖获得者朱棣文领导的斯坦福大学的中心还命名为Bio－X。1999年6月，美国NIH的一个顾问小组建议在生物计算领域设立总额为数亿美元的重大科研基金，并成立5到20个计算中心以处理海量的基因组相关信息。 我国对生物信息学领域也越来越重视，一些著名大学和研究所在各自领域取得了一定成绩，例如，北京大学在生物信息学网站建设方面，中科院生物物理所在EST序列拼接及在基因组演化方面，天津大学在DNA序列的几何学分析方面等等。北京大学于1997年3月成立了生物信息学中心，中科院上海生命科学研究院于2000年3月成立了生物信息学中心，分别维护着国内两个专业水平相对较高的生物信息学网站。但从全国总体来看，与国际水平差距还很大。目前，国内生物（医药）科学研究与开发，对生物信息学研究和服务的需求市场非常广阔，但是，真正开展生物信息学具体研究和服务的机构或公司却相对较少，仅有的几家科研机构主要开展生物信息学理论研究，生物信息学服务公司提供的服务仅局限于简单的计算机辅助分子生物学实验设计，而且服务体系也不完善。 生物学是生物信息学的核心，计算机科学技术是它的基本工具。展望生物信息学的未来，就是预测它对生物学的发展将带来哪些根本性的突破。这种预测是十分困难的。然而，科学史的发展表明，科学数据的大量积累将导致重要科学规律的发现。因此，有理由相信，当今海量生物学数据的积累，也将导致重大生物学规律的发现。 近年来，世界各国在生物科学上都投入了大量的人力和物力，生物科学技术也随之不断的迅速发展。英国开发出糖尿病基因疗法，日本科学家找到白发基因、发现干胚胎干细胞开关，德国科学家发明新型抗癌药物，法国宣布人类基因组工作草图完成，美国更是宣布已完成人体基因排序；中国当然也不甘人后，先后成功的完成了转基因鲤鱼、乙肝疫苗及杂交水稻的培育。生物科学的不断发展促使着人类社会的不断前进，看到中国科学院的院长路甬祥对21世纪科学技术的展望我们不难看到生物科学将是未来的主要学科之一，我们作为中学生应该努力学好这门学科，并多多关心媒体对生物科学的报道，关注生物科学的发展。
ijb的意思是生物信息学的国际性专业期刊。
ijb是International Journal of Bioinformatics的英文缩写，意思是生物信息学的国际性专业期刊。生物信息学的国际性专业期刊主要刊载生物信息及相关领域的研究进展、综述、研究论文、研究简报、技术与方法、专题评论等学术文章。
生物信息学的国际性专业期刊登载的研究论文应是没有在国内外公开出版的刊物上发表过的原始研究工作报告；及时反映生物信息领域的发展热点和最新进展；本刊还刊登有关生物信息技术国内外研究开发动态、简讯、产业政策与产业发展动态、学术活动与展会通知、书评、短评、启事等文章。
生物信息学简介：
生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
生物信息学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和蛋白质组学两方面，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。
以上内容参考 百度百科-生物信息学
根据数据调查发现陈润生院士是中国科学院院士，1941年6月生于天津市，籍贯天津，1964年，毕业于中国科学技术大学生物物理系， 现任中国科学院生物物理研究所非编码核酸重点实验室研究员，博士生导师，国际人类基因组组织(HUGO)会员，国际数据库组织(CODATA)生物大分子专业组委员，国际纯粹及应用物理学会(IUPAP)生物信息学专业委员会委员。陈润生是中国最早从事理论生物学和生物信息学研究的科研人员之一。在生物信息学领域进行了系统的研究，曾参加中国第一个完整基因组泉生热袍菌B4基因组序列的组装和基因标识，曾参加人类基因组1%和水稻基因组工作草图的研究。共发表SCI收录学术论文120余篇，并多次在国际学术会议上应邀做报告。陈院士这一堂课每一届只有一千个名额，但每次都会爆满，礼堂总是座无虚席。学生们表示，课后得到陈院士的签名，也是对自己以后科研事业的一种激励。许多人通过院士的数量来判断大学院系能力，院士多的大学被认为更强大，更有影响力。 学院院士数量非常有限：全国有数千所大学，平均每所大学只有不到一名院士。 大部分的学者都集中在最有名望的著名大学里。例如，清华大学有54名中国科学院院士和38名中国工程院院士，而北京大学则更多，两个机构都有大约120名院士。要是全职院士，双聘的一年到头都可能来不了一次 。值得一提的是 8:30开始的课，6点半已经占不到座 ，可以想到是怎样的一幅景象。
【摘要】本文在公司治理和公司管理整合的框架中，全面论述了会计的地位和作用：会计信息系统一方面是联系公司治理系统和公司管理系统的纽带，是治理系统和管理系统得以正常运转的基础；另一方面，会计信息系统的完善及其作用的发挥亦离不开企业内部科学、严密的组织管理和公司治理结构对其的引导和控制。三者之间形戚一互相影响，互相制约的关系。因此，会计改革不能局限于就会讨论会计，而是应站在管理的高度，通过健全公司治理结构和加强企业内部管理来使会计改革取得事半功倍的效果，以最终形成公司治理系统、公司管理系统和会计信息系统良性循环的局面。 【关键词】公司治理系统 公司管理系统 会计信息系统 一、引言： 纵观会计发展历史，会计已经从简单地记录事项并向所有者报告管理者经营业绩的阶段演变到向组织内部和外部的利益相关者提供决策有用信息。会计的目标相应地也从报告解除受托责任拓展到优化配置资源。但是，从我国会计信息质量现状来看，会计在很大程度上不仅没有起到优化资源配置的作用，甚至有时还误导了资源的流向，使投资者的利益受到了损害。会计信息质量不高，与会计人员素质。会计法规和准则等方面均有关系，这方面的研究已有诸多成果。本文试图另辟蹊径，立足公司治理、企业管理、会计信息系统的共生关系，从理论层面揭示会计信息质量是怎样受制于环境并积极地影响这些环境。作者的观点是，会计作为企业管理系统的一部分，它同公司的管理结构和治理结构是密不可分的。在一个管理有序、治理完善的企业中，会计必然运作良好，它为企业内部、外部决策者提供可靠、相关的会计信息。从经验来看，那些提供虚假会计信息的企业一般都在企业管理上比较薄弱，缺乏有效的公司治理结构。笔者进而认为会计信息失真的深层次原因是在于我国许多企业缺乏完善、健全的公司管理系统和有效的公司治理系统。会计职责的履行和作用的发挥离不开企业管理和治理结构，只有将会计置于公司管理和治理系统中加以考虑，才能理解会计在经济生活中的角色和地位，才能找出现实中所存在问题的症结，寻求对症之药。 二、公司治理和公司管理的整合分析摸型 目前，有关公司治理和公司管理的研究存在着两种倾向，即公司治理研究只考虑狭义的公司治理范围，其中主要研究内部监控机制和激励约束机制，而公司管理研究中，又只注意企业外部环境、公司文化、管理风格的影响，而很少把公司管理系统与公司治理系统结合起来综合研究。 其实，公司治理与管理是存在紧密关系的两个方面，按柯克兰和瓦提克（Cochran and Wartick）的研究结论：公司治理与公司管理之间潜在冲突是构成公司治理问题的内容之一，因此公司治理的目标就包括协调公司的治理和公司的管理。[1]治理与管理的区别依赖于经济学上定义股东与管理者关系的企业理论模型：股东拥有企业仅不参与经营管理，股东通过选举董事会作为他们在公司决策中的代理人来监督经营者的行为。据此，公司治理被看成与公司的内在性质、目的和整体形象有关，与该实体的重要性、持久性和诚信责任等内容有关，而公司管理则更多地与具体经营活动有关。可以认为，治理与管理的差别在于：（1）治理的中心是外部的，而管理的中心是内部的;（2）治理是一个计放系统；管理是一个封闭系统；（3）治理是战略导向的，管理是任务导向的。简言之，公司治理关心的是“公司向何处去”的问题，而公司管理关心的是“怎样使公司达到上述目标”的问题。同时，企业治理和管理又是密不可分的。公司治理和管理都可能直接对公司管理运作过程产生影响，但在通常情况下，公司治理系统主要是通过影响公司管理系统来达到间接影响公司管理运作的目的和提高公司的管理效率与管理效益的。在实践中，通常认为专司公司治理的董事会在很大程度上参与了企业管理。特别是在英美等国家的治理结构中，董事长往往又是公司的首席执行官（CEO），许多高层经理又是董事会成员。鉴于公司治理与公司管理这种交叉关系，国外有学者指出应该将公司治理与公司管理综合起来加以研究，并提出了一个描述性模型。我国有学者借鉴其思路，构造了一个公司治理与公司管理的整合分析模型[2]。 公司治理系统由内部监控机制和外部监控机制组成。我国公司法确定阶“三会四权”制衡机制就是典型的内部监督机制。外部监控机制是指一股股东、资本市场、经理市场、产品市场、社会舆论和国家法律法规等外部力量对企业管理行为的监督。 公司管理系统在这里被描述成由三个部分组成：一是企业战略目标与决策系统；二是企业组织结构与组织管理系统；三是企业文化与价值系统。按照著名的麦肯齐企业管理系统的7—S框架（因素包括结构、战略、体制与程序、人员与班子、技能、作风。共同价值）来分析，上述第一和第二部分主要是硬件要素，第三部分主要是软件要素。从控制角度看，在公司管理系统中，决策体制、管理组织体制、管理规程与制度以及会计、审计系统等构成了公司管理的自我调控机制，对企业管理行为形成了内在的和制度化的约束。 模型中还有两个相关的系统。一是企业外部环境系统，这包括政治、经济、社会文化、顾客、供应商。竞争对手、资本市场等因素，它们既影响公司治理系统，又影响公司管理系统，还构成公司治理系统的一部分。二是公司信息网络。它应是公司治理系统和管理系统的共同组成部分和赖以有效运作的基础。强调这一点，对于我国企业现阶段在企业建立有效的治理机制是至关重要的，因为我国很多股份企业治理结构发挥不了作用，除了制度上的缺陷，本身能力差之外，再就是缺少支持有效决策和有效行动的信息。而这些信息常常是企业管理的自我调控系统，特别是会计和审计系统提供的。 三．会计信息系统与公司治理和管理系统 当现代经济已客观地表现为实体经济、货币经济和数字经济的三重世界时，现代企业中的管理信息网络很大程度上就是以数字形式表现出来的会计信息系统[3]。会计是企业管理活动的一部分，它产生于企业管理系统中，以管理当局的名义向外披露会计信息，并对其可靠性、真实性负责。会计亦是公司治理结构中不可或缺的组成部分，公司内、外部利益相关者只有根据会计信息了解并监督企业管理活动，进而作出相关决策。会计信息系统和公司治理和管理系统的关系具体分析如下： （一） 会计信息系统与公司治理系统 公司治理系统由内部监控机制和外部监控机制组成。内部监控机制是主要股东①、董事会、监事会对企业经营者进行监控的机制。在一定情况下内部监控机制是公司治理的主体。它一方面利用企业管理当局披露的会计信息对企业管理者进行约束和激励。另一方面因为内部监控机制的特殊地位，它有义务保证企业的会计系统和审计系统向股东会、董事会、监事会及外界披露提供系统、及时、准确的会计信息。美国公司董事协会在描述董事会职责范围时就认为董事会在检查和监督企业内部管理控制工作方面的作用包括：“辨别董事会对信息的需求，并安排这些信息的及时提供；每年对流向董事的信息进行评价，以确保这些信息的准确性。完整性和合理性。”[4] 外部监控机制包括资本市场、产品市场和经理市场等外部力量对企业管理行为的监督。资本市场起着为通资金提供者和企业间的信息，在企业间配置资源的作用。资本市场上的决策者主要是中小股东和债权人，由于他们不直接监督经营者，因此要求公司向他们提供详细、可靠的财务数据，要求证券市场管理者制定公平交易规则，来规范会计信息的供给。而资本市场发挥作用的前提是企业积极地披露保留的信息，市场又能将企业披露的信息及时地反映出来实现对企业的正确评价。产品市场对企业的监控是通过企业与供应商和顾客之间的“纵向竞争”来实现的。现代企业间既存在竞争又有相互协调。竞争性是产品市场发挥作用的前提。而社会化大生产又要求企业间相互协调合作，保持一种长期稳定的交易关系。在交易过程中，合作双方提出的条件常常会直接影响另一方企业的经营方针和管理方式的具体内容，因此双方都需要全面收集对方的经营状况信息，以决定合作的内容和方式。而这种所需要的经营状况信息很大一部分是来自于企业向外披露的会计信息。在有效的经理市场上，企业经理是一种特殊的人力资本，其价值取决于市场评价，市场评价的标准除了知识、经验以及城信度之外，还有一个关键因素就是经理任期内的经营绩效。经营绩效又主要是通过企业反映财务状况、经营成果、现金流动状况的财务会计信息表现出来的。如果经营绩效良好，经理人员不仅可以获得优厚的回报，其在经理市场的价值也会大大上升，如果经理出现经营劣迹，其价值会一落千丈，最终会影响其职业生涯。综上所述，现代财务会计制度的建立与完善，完全可以看作是会计对现代企业冶钢结构的逐步健全完善而作出的一种积极响应。而有效的审计监督制度，又确保了这种相辅相成关系的正常秩序并发挥积极作用。 （二）会计信息系统与公司管理系统 从以上分析中可以看出，公司治理系统中内外监控机制的有效运作和作用发挥，主要取决于公司的会计信息系统。如果没有可靠、相关的会计信息支撑，董事会、监事会及外部监控机制的任何决策都可能盲目无效。为此，有必要在企业管理层面上，将产生并保证真实可靠的会计信息的系统称之为公司管理系统的自我调控机制。它从企业有效管理的角度在财务上对内部管理进行控制，主要强调管理行为与法规制度的一致性以及可靠财务信息的畅通。公司治理系统的重要功能之一就是确保公司内部存在一个有效运作的自我调控机制，这是达到公司目标的必要保障。 什么是公司管理的自我调控机制呢？美国管理会计协会（CIMA）的定义是：它是这样一个整体系统，由管理者建立的，旨在以一种有序的和有效的方式进行公司的业务，确保其与管理政策和规章的一致，保护资产、尽量确保记录的完整性和正确性[5]。因此公司管理的自我调控机制主要是指企业的会计系统和内部审计系统。完全可以认为，现代管理会计内部审计制度的确立并发挥日益显著的作用，是现代会计适应现代企业管理发展而作出的应对措施。实际上，公司管理系统中的一些硬件要素也构成了一定的约束控制作用。这些硬件包括（1）决策控制机制；（2）管理组织体制；（3）管理制度。它们与内部会计、审计系统一起构成了公司管理的自我调控机制。
浅析中小企业的信息化建设_企业战略论文[摘要]目前，国内中小企业的信息化水平普遍低下，依然是传统的增长模式，技术装备、信息化水平、生产方式还比较落后。虽然众多中小企业意识到信息化对企业发展的重要性，但中小企业进行信息化建设仍困难重重。本文分析了中小企业信息化建设现状，在此基础上提出信息化建设的建议。[关键词] 企业信息化；会计信息化；管理；信息在经济全球化和信息技术飞速发展的今天，企业信息化是带动企业工作创新和升级，提升管理水平和竞争力的有力武器。我国企业的信息化是以ERP为主展开的，利用ERP系统，能把先进的管理思想落实到具体的生产经营管理过程中，能带来1个企业的组织创新、流程优化和管理变革。据统计，我国目前大约有几千家企业系统运用ERP，主要是经济发达地区的大型国有股份企业和合资公司，很多企业的应用主要集中在单项计算机的应用，应用水平和应用效率不高。虽然ERP实施成功率已提高到20％，但却都以实力雄厚的大企业居多，中小企业的数量占我国企业的99%，却只有10%左右实施了信息化，而且由于资金、技术力量、管理水平等原因，实施效果不够理想。因此推进中小企业信息化建设，提升中小企业的整体管理水平就显得尤为重要。1、目前中小企业信息化建设的现状1．对企业信息化建设认识不足企业信息化是1个企业提高运作效率、改善服务水平和降低运营成本的手段，是运用信息化技术对企业的研发、制造、销售和服务，进行全面、系统和科学的管理。信息化管理冲破了人们原有的观念，更新传统的管理方法。按照信息化的要求，目前企业无论从观念上还是内部组织结构和运作程序上，都有许多不适应信息化的地方，管理的不规范，成为企业推进信息化的瓶颈。因此，企业信息化必须对传统管理进行变革，否则，信息化管理难以推进。目前，信息化建设在互联网推动下，已成为当前和未来发展的潮流。企业信息化不是可有可无的问题，而是如何去搞，怎样搞好，并如何加快进程的问题。但现在有许多中小企业对此认识不足，企业领导思想犹豫，认为信息化是1个很遥远的事情，态度不很积极。有的企业认为企业当前效益好，不急于信息化；有的企业认为自己基础差，人才缺乏，无法信息化。有了这些认识，推进信息化就缺乏力度，开发管理信息系统缺乏深度。因此，改变企业管理者的观念，是企业信息化的前提。企业管理者要把实施信息化当作1个非常紧迫的事情，是关系到企业生死攸关的事情，只有实现管理信息化才能保证企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。2．企业信息化目标不明确信息化通过规范企业管理，加速信息的传递，参与企业决策，进行协同合作，以达到增强企业的竞争能力，提高经济效益和保证企业持续发展的目标。很多中小企业认为企业信息化的目的就是为了提高劳动效率，替代手工劳动，提高信息输出的速度，而这些只是信息化的初级阶段的目标。如果按照这样的初级目标进行信息化，势必会造成企业资金和人力的严重浪费，而且会影响信息化的升级和发展。每个企业都要按照企业的经营战略需求确定信息化的目标。企业的信息化要有长远经营战略。另外在具体实施时，企业还缺乏明确量化的信息化应用目标，大多数企业做得不到位，都是1些宏观定性的目标，微观量化的可操作的目标比较少，比如企业管理基础问题、管理模式问题、企业库存问题、企业生产问题、企业市场问题、企业战略问题等，还有同指标反映企业管理状况的目标，都没有去作深度研究和分析，从而失去信息化管理实施的可操作性的目标。3．企业信息化仅限于会计信息化现在有1些中小企业已认识到信息化的价值，纷纷购置电脑，购买1些电算化软件，就认为实施了企业信息化，其实这是非常片面的观点。许多中小企业管理者都有这样错误的观点，把办公自动化管理和会计信息化看作企业的信息化。会计信息化是企业信息化的重要组成部分，但并不是全部。信息化要求企业的信息系统的覆盖面遍及整个企业和与企业有往来的各个单位。4．企业管理落后，创新力度不够中小企业长期处于粗放的管理状态，无法适应先进的信息化管理思想和方法的应用，比如ERP、供应链、客户关系管理、电子商务等先进的管理思想和方法没有好的管理环境，无法在企业生根、发芽、开花、结果。同时企业创新力度不够，无法通过创新来提高企业落后的管理水平，来适应和满足ERP等先进管理方法的应用。企业即使目前暂时不进行信息化管理，也要通过创新来提高企业管理水平，解决企业管理中存在的问题。企业创新力度不够，还表现在企业领导对这个问题的认识和整个中国的大环境的问题，还没有形成足以使企业的领导下决心去改变这种传统的管理模式以适应新经济环境下的发展的大环境。2、对中小企业信息化建设的建议企业信息化是指在企业业务流程和生产经营活动重组和优化的基础上，利用计算机技术、网络技术和数据库技术对企业进行集成化管理，实现企业内部、外部信息共享和信息资源的有效利用，以提高企业的经济效益和市场竞争能力。信息化是1个过程，信息化的广度和深度将随着科学技术的发展和生产经营活动实际需求的发展而不断发展。对于中小企业进行信息化建设应注意以下几点。1．从会计信息化逐步升级到企业管理信息化系统据IT168的调查结果，企业信息化应用的比率分别是：财务管理75%，办公自动化12%，协同管理12%，通过以上数据可以看到，高端应用普及程度较低。企业实施信息化需要有个认识的过程，逐步深入。我国企业信息化走在前头的是会计电算化，所以许多企业都在会计领域率先实现电算化，企业可以在此基础上，以会计电算化为切入点，然后逐渐增加其他模块，不断进行信息化的扩展和升级，使会计电算化成为企业管理信息系统中的1个部分，和其他系统相互配合，共同为企业的发展提供帮助，达到企业管理信息化的目的，不断进行企业信息化建设。2．选择适合企业的ERP软件面对全球化竞争，应用ERP提升竞争力成为我国许多企业的共识。正处在发展阶段的大量中小企业，需要采用先进的管理方法和工具，来支持企业的快速发展。从我国企业发展的历史来看，现在面临的是以ERP为代表的企业信息化应用阶段。ERP作为当代企业经营和管理的先进技术、系统，在我国企业的整体发展中扮演着重要的历史性角色。企业要选择适用的ERP软件，分析自己企业的特点和需求，不是越先进就越好，先进的东西不1定适合所有企业。对于规模不是很大的中小企业最好选择中等规模的国际化软件产品，这样不但从成本上有1个合理的投入，关键是实施难度相对小很多，软件对于企业人员的要求也不是很高，产品的功能相对比较全面，可以满足企业管理标准化和国际化的需求。另外企业选择的系统要有较好的扩展性，有友好的开放的技术平台，而且在整个实施过程中要与软件企业密切合作，有好的技术支持。3．加强数据的准备工作很多企业认为信息化就是和软件公司谈，购买软件就可以，而忽视基础数据的准备工作。有人用“3分技术、7分管理、102分数据”来形容数据的重要性。有许多企业在最初实施时不以为然，但在实施过程中逐渐认识到它的重要性，因为数据不全，数据不准确，只要有1个数据出问题，就会影响全局。企业要做好标准化和物料编码工作，这是实施信息化的1个基础工作，要结合国家标准和企业习惯进行编写，做到数出1家，数据共享。4．企业信息化可以由专家引路信息化建设和实施，是1个风险很高的项目，是1个系统工程，企业不能“闭门造车”，要借助外脑来帮助企业做好这个项目。因此企业要引入管理咨询。企业在没有实施信息化系统之前，企业领导1般都心里没有底，没有实施过信息系统，不可能对整个信息系统有深刻的理解，在这种情况下，企业的领导可以提出要求，至于如何做，怎样做，可以交给有经验专家或咨询顾问帮助考虑。在准备阶段，由专家协助企业做需求分析、信息化的管理方案、软件选型、计算机的配置、编码的指导、人力资金的投入计划等项工作。在实施阶段，要处理的问题更多，信息化系统是1个企业行为，要和企业文化相结合，软件系统不是买来就能够使用的，从基础数据的建立开始，逐步推进系统的实施，处理异常情况，都有实际应用的问题，这时都需要有经验的专家指导，这样能够缩短实施的周期，少走弯路，以便系统的成功实施。5．做好培训工作要求企业对所有员工进行ERP等先进管理思想的培训，使所有员工都能接受新思想、新方法、新观点、新理论，进而转化为生产力。针对不同系统的不同项目、不同人员组织培训是极其必要的。由于培训不足导致系统实施项目受阻、项目拖期、系统不能正常运行的经验教训比比皆是。培训要贯穿整个系统实施过程，每实施1步都要进行相应内容的培训。同时要解决在实施过程中的“夹生饭”的问题，因为随着系统的实施，对系统的认识不断加深，结合业务提出的新问题，都要通过培训来解决。培训的形式可以多种多样，除了上课培训，开会讨论、分发学习资料组织阅读、带领企业有关人员到用户走访，了解其他企业的实施情况进行学习，都可以作为培训的形式，应根据企业的实际灵活进行。同时可以把培训纳入到部门考核当中，对于关键内容组织答卷考试、评分，人事部门记录在案，利用以上手段可以加强培训的效果。6．实施信息化建设要量力而行中小企业由于资金有限和管理水平较低等原因，在信息化建设中，应结合实际，量力而行。有条件的，可以直接上ERP等管理信息系统，如有困难，也可以从解决财务管理、物资管理、销售管理的突出问题入手，分步实施。企业信息化并不是高不可攀、神秘高深的事情，关键是因企制宜，对症下药。总之，企业要生存发展，就必须进行信息化建设，中小企业应适应新经济时代的挑战，及时走上信息化之路，使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。主要参考文献[1]彭运芳.中小企业信息化建设的几个关键问题[J].中国管理信息化，2005，（7）：58-61.[2]刘谦.对我国中小企业会计信息化应用的进1步思考[J].中国管理信息化，2005，（5）：14-18.[3]王钊.ERP在我国企业应用中的问题与对策[J].中国管理信息化，2005，（3）：33-35.[4]用友软件股份有限公司.ERP应用指南[M].北京：机械工业出版社，2002：150-156.
学术堂整理了一篇3000字的计算机论文范文，供大家参考：
范文题目：关于新工程教育计算机专业离散数学实验教学研究
摘要: 立足新工科对计算机类专业应用实践能力培养的要求，分析了目前离散数学教学存在的关键问题，指明了开展离散数学实验教学的必要性。在此基础上，介绍了实验教学内容的设计思路和设计原则，给出了相应的实验项目，并阐述了实验教学的实施过程和教学效果。
关键词:新工科教育;离散数学;计算机专业;实验教学
引言
新工科教育是以新理念、新模式培养具有可持续竞争力的创新型卓越工程科技人才，既重视前沿知识和交叉知识体系的构建，又强调实践创新创业能力的培养。计算机类是新工科体系中的一个庞大专业类，按照新工科教育的要求，计算机类专业的学生应该有很好的逻辑推理能力和实践创新能力，具有较好的数学基础和数学知识的应用能力。作为计算机类专业的核心基础课，离散数学的教学目标在于培养学生逻辑思维、计算思维能力以及分析问题和解决问题的能力。但长期以来“定义－定理－证明”这种纯数学的教学模式，导致学生意识不到该课程的重要性，从而缺乏学习兴趣，严重影响学生实践能力的培养。因此，打破原有的教学模式，结合计算机学科的应用背景，通过开展实验教学来加深学生对于离散数学知识的深度理解是实现离散数学教学目标的重要手段。
1．实验项目设计
围绕巩固课堂教学知识，培养学生实践创新能力两个目标，遵循实用性和可行性原则，设计了基础性、应用性、研究性和创新性四个层次的实验项目。
(1) 基础性实验
针对离散数学的一些基本问题，如基本的定义、性质、计算方法等设计了7个基础性实验项目，如表1所示。这类实验要求学生利用所学基础知识，完成算法设计并编写程序。通过实验将抽象的离散数学知识与编程结合起来，能激发学生学习离散数学的积极性，提高教学效率，进而培养学生的编程实践能力。
(2) 应用性实验
应用性实验是围绕离散数学主要知识单元在计算机学科领域的应用来设计实验，如表2所示。设计这类实验时充分考虑了学生掌握知识的情况，按照相关知识点的应用方法给出了每个实验的步骤。学生甚至不需要完成全部实验步骤即可达到实验效果。例如，在“等价关系的应用”实验中，按照基于等价类测试用例的设计方法给出了实验步骤，对基础较差的学生只需做完第三步即可达到“巩固等价关系、等价类、划分等相关知识，了解等价关系在软件测试中的应用，培养数学知识的应用能力。”的实验目的。
(3) 研究性实验研究性实验和应用性实验一样
也是围绕离散数学主要知识单元在计算机科学领域中的应用来设计实验，不同之处在于，研究性实验的实验步骤中增加了一些需要学生进一步探讨的问题。这类实验项目一方面为了使学生进一步了解离散数学的重要性，另一方面为了加强学生的创新意识与创新思维，提高计算机专业学生的数学素质和能力。表 3 给出了研究性试验项目。
(4) 创新性实验
在实际教学中还设计了多个难度较高的创新性实验题目，例如，基于prolog语言的简单动物识别
系统、基于最短路径的公交线路查询系统、简单文本信息检索系统的实现等，完成该类实验需要花费较长的时间，用到更多的知识。通过这些实验不仅有利于培养学生分析问题、解决问题的能力和创新设计能力，也有利于培养学生独立思考、敢于创新的能力。
3．实验教学模式的构建
通过实验教学环节无疑可以激发学生对课程的兴趣，提高课程教学效率，培养学生的实践创新能力。但是，近年来，为了突出应用性人才培养，很多地方本科院校对离散数学等基础理论课的课时进行了压缩，加之地方本科院校学生基础较差，使得离散数学课时严重不足，不可能留出足够的实验教学时间。针对这种情况，采用多维度、多层次的教学模式进行离散数学实验教学。
(1) 将实验项目引入课堂教学
在离散数学的教学过程中，将能反映在计算机科学领域典型应用的实验项目引入到课堂教学中，引导学生应用所学知识分析问题、解决问题。例如在讲授主析取范式时，引入加法器、表决器的设计，并用multisim进行仿真演示，让学生理解数理逻辑在计算机硬件设计中的作用。又如讲谓词逻辑推理时，引入前一届学生用Prolog完成的“小型动物识别系统”作为演示实验。这些应用实例能够让学生体会数理逻辑在计算机科学领域的应用价值，不仅激发学生的学习兴趣，提高课堂教学效率，也锻炼了学生的逻辑思维，培养了学生的系统设计能力。
(2) 改变课后作业形式，在课后作业中增加上机实验题目
由于课时有限，将实验内容以课后作业的形式布置下去，让学生在课余时间完成实验任务。例如讲完数理逻辑内容后，布置作业: 编写 C语言程序，实现如下功能: 给定两个命题变元 P、Q，给它们赋予一定的真值，并计算P、P∧Q、P∨Q的真值。通过完成，使学生掌握命题联结词的定义和真值的确定方法，了解逻辑运算在计算机中的实现方法。又如，把“偏序关系的应用”实验作为“二元关系”这一章的课后作业，给定某专业开设的课程以及课程之间的先后关系，要求学生画出课程关系的哈斯图，安排该专业课程开设顺序，并编写程序实现拓扑排序算法。通过该实验学生不仅巩固了偏序关系、哈斯图等知识，而且了解到偏序关系在计算机程序设计算法中的应用和实现方法。
(3) 布置阅读材料
在教学中，通常选取典型应用和相关的背景知识作为课前或课后阅读材料，通过课堂提问抽查学生的阅读情况。这样，不仅使学生预习或复习了课程内容，同时也使他们对相关知识点在计算机学科领域的应用有了一定的了解。例如，在讲解等价关系后，将“基于等价类的软件测试用例设计方法”作为课后阅读材料; 在讲解图的基本概念之前，将“图在网络爬虫技术中的应用”作为课前阅读材料; 货郎担问题和中国邮路问题作为特殊图的课后阅读材料。通过这些阅读材料极大地调动学生学习的积极性，取得了非常好的教学效果。
(4) 设置开放性实验项目
在离散数学教学中，通常选择一两个创新性实验项目作为课外开放性实验，供学有余力的学生学习并完成，图1给出了学生完成的“基于最短路径公交查询系统”界面图。同时，又将学生完成的实验系统用于日后的课堂教学演示，取得了比较好的反响。
(5) 利用网络教学平台
为了拓展学生学习的空间和时间，建立了离散数学学习网站，学习网站主要包括资源下载、在线视频、在线测试、知识拓展和站内论坛五个部分模块，其中知识拓展模块包含背景知识、应用案例和实验教学三部分内容。通过学习网站，学生不仅可以了解离散数学各知识点的典型应用，还可以根据自己的兴趣选择并完成一些实验项目。在教学实践中，规定学生至少完成1－2个应用性实验项目并纳入期中或平时考试成绩中，从而激发学生的学习兴趣。
4．结束语
针对新工科教育对计算机类专业实践创新能力的要求，在离散数学教学实践中进行了多方位、多层次的实验教学，使学生了解到离散数学的重要
性，激发了学生的学习兴趣，提高了学生程序设计能力和创新能力，取得了较好的教学效果。教学团队将进一步挖掘离散数学的相关知识点在计算机学科领域的应用，完善离散数学实验教学体系，使学生实践能力和创新思维得以协同培养，适应未来工程需要。
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