生物是具有动能的生命体，也是一个物体的集合，而个体生物指的是生物体，与非生物相对。如果我们写一篇生物 毕业 论文要怎样来拟定题目呢?下面我给大家带来2021生物毕业论文题目有哪些，希望能帮助到大家!
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
微生物毕业论文题目
1、脲解型微生物诱导碳酸钙沉积研究
2、马铃薯连作对根际土壤微生物生理类群的影响
3、“食品微生物学”实验教学体系的改革与实践
4、病原微生物对人体健康的危害及检测
5、贺兰山东麓荒漠微生物结皮发育过程研究
6、原代鸡胚成纤维细胞中的污染微生物分析
7、油脂降解微生物的筛选及代谢能力影响因素研究
8、深海微生物硝化作用驱动的化能自养固碳过程与机制研究进展
9、地膜降解物对土壤微生物群落结构和多样性的影响
10、微生物酶技术在食品加工与检测中的应用
11、草莓不同生育时期根区微生物多样性及动态变化
12、台湾林檎叶片浸提液对致腐微生物的抑制效果
13、细胞、微生物及其相关培养技术
14、食品微生物学实验模块化教学体系的构建
15、有机无机缓释复合肥对土壤微生物量碳、氮和群落结构的影响
16、东北传统豆酱发酵过程中微生物的多样性
17、不同 教学方法 在微生物学教学中的比较研究
18、环境微生物实验教学体系改革和管理
19、食品微生物学课堂教学改革与实践
20、应用型大学微生物学课程教学改革
21、关于有机磷农药的微生物降解技术研究探讨
22、外源汞添加对土壤微生物区系的影响
23、论研讨式教学在《食品微生物学》课程教学中的应用
24、采煤塌陷复垦区先锋植物根际微生物数量的变化
25、微生物实验室培养基的质量控制
26、食品微生物学双语教学模式的探索与实践
27、土壤微生物总活性研究方法进展
28、浅水湖泊沉积物中水生植物残体降解过程及微生物群落变化
29、应用型本科院校微生物实验模块化教学的探索与实践
30、外源生物炭对黑土土壤微生物功能多样性的影响
31、浅谈土壤微生物对环境胁迫的响应机制
32、秸秆还田深度对土壤微生物碳氮的影响
33、水质微生物学检验实验模块的教学探索与实践
34、高师院校微生物学课程探究式教学实践与思考
35、5种江西特色盆景植物根际微生物群落特征比较研究
36、生物工程专业《微生物学》双语教学探索
37、浅谈林学专业《微生物学》课程的重要性和教学改革
38、兽医微生物学教学实习的改革与实践
39、利用微生物学原理处理城市生活垃圾
40、高级微生物学课程教学改革探索
41、案例教学在微生物学中的应用
42、淡水湖泊微生物硝化反硝化过程与影响因素研究
43、微生物法修复水污染技术研究进展
44、玉米栽培模式对暗棕壤微生物学特性及养分状况的影响
45、浅谈案例教学在微生物学教学中的应用
46、环境工程微生物学实验教学改革
47、微生物在多孔介质中的迁移机制及影响因素
48、地方性高校《动物微生物学》教学体系的优化
49、微生物技术修复水污染的发展
50、浑河底泥微生物群落的季节性变化特征
生物制药毕业论文题目
1、生物制药产业化影响因素及作用机理研究
2、现代生物技术管理的企业策略与集群发展研究
3、现代生物技术的知识产权保护及企业的相关策略研究
4、武汉华龙生物制药的营销策略研究
5、我国生物制药产业竞争力研究
6、生物制药产业创新联盟知识协同研究
7、亮菌口服液液体深层发酵工艺的研究
8、基于生命周期的生物制药企业之融资策略研究
9、B医药企业的营销策略研究
10、财务风险预警模型效果比较研究
11、基于财务视角的生物制药上市公司成长性评价研究
12、生物制药上市公司杠杆效应的实证研究
13、九阳生物人力资源战略研究
14、以生物制药为例的高新技术企业税收优惠效应的实证分析
15、我国海洋生物制药技术产业化政策研究
16、生物制药企业财务风险预警问题研究
17、中国制药产业价值链特征研究
18、医药制造业技术创新投入对产出绩效影响的实证研究
19、基于项目管理理论的高职技能型人才培养创新工程应用研究
20、我国生物制药业上市公司会计政策选择研究
21、WS生物制药公司员工培训管理研究
22、科兴公司绩效管理体系研究与设计
23、我国生物制药企业研发投入与绩效的实证分析
24、企业混合所有制模式选择与绩效研究
25、AMP生物制药公司竞争战略研究
26、基于因子分析法的生物制药企业业绩评价研究
27、DBZY公司财务能力测评及提升对策研究
28、汽车行业上市公司的盈利能力分析
29、生物制药企业专利权评估方法研究
30、专利制度对我国生物制药产业发展的影响
31、生物制药企业价值评估中的收益法探究
32、CDZZ药业有限公司知识产权管理策略研究
33、基于开放式创新的云南生物制药产业产学研合作机制与模式研究
34、基于开放式创新的云南生物制药产业吸收能力的影响因素研究
35、引入非财务指标的生物制药企业估值研究
36、私募股权融资在科技初创企业的应用
37、艺普生物制药教育公司发展战略研究
38、海王生物工程有限公司财务成长性分析
39、基于EVA的安科生物企业价值评估研究
40、基于自由现金流的上海莱士企业价值评估研究
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[1]医用生物胶体分散剂在 nm Nd:YAG激光治疗婴幼儿血管瘤术后的应用
[2]茶黄素双没食子酸酯的生物活性及其作用机制
[3]化学动力学疗法:芬顿化学与生物医学的融合
[4]金银花和蒲公英对肉源性假单胞菌生物被膜的清除作用
[5].亿年前动物"临终遗迹"的发现将分节动物的祖先推前了一千万年
[6]趋磁细菌磁小体合成的相关操纵子和基因
[7]霉菌毒素的生物脱除方法及机理研究进展
[8]内蒙古巴彦淖尔市畜禽寄生虫病调查
[9]基于O_/Ar比值估算海洋混合层群落净生产力的研究进展
[10]海岸线的溢油环境敏感性评价研究进展
[11]海洋中挥发性卤代烃的研究进展
[12]海水养殖生境中硫化物污染及控制技术研究进展
[13]紫檀芪改善睡眠限制小鼠运动耐力的作用及其机制
[14]华癸中慢生根瘤菌多铜氧化酶基因mco的功能研究
[15]中南民族大学教师团队在自然指数期刊《Analytical Chemistry》发表研究成果
[16]波形蛋白在肝细胞癌中的研究进展
生物信息学推荐系统设计
关键词：推荐系统；生物信息学
推荐系统(RecommenderSystem)[1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(Bioinformatics)[2,3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站NCBI(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(Microsporidia)的DNA序列就达3399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。
1推荐系统的工作流程
应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。
(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(Explicit)和隐式获取(Implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。
(2)信息处理。信息获取阶段所获得的用户信息，一般根据推荐技术的不同对信息进行相应的处理。用户信息的存储格式中用得最多的是基于数值的矩阵格式，最常用的是用m×n维的用户—项目矩阵R来表示，矩阵中的每个元素Rij=第i个用户对第j个项目的评价，可以当做数值处理，矩阵R被称为用户—项目矩阵。
(3)个性化推荐。根据形成推荐的方法的不同可以分为三种，即基于规则的系统、基于内容过滤的系统和协同过滤系统。基于规则的推荐系统和基于内容过滤的推荐系统均只能为用户推荐过去喜欢的项目和相似的项目，并不能推荐用户潜在感兴趣的项目。而协同过滤系统能推荐出用户近邻所喜欢的项目，通过用户与近邻之间的“交流”，发现用户潜在的兴趣。因此本文所用的算法是基于协同过滤的推荐算法。
(4)推荐结果。显示的任务是把推荐算法生成的推荐显示给用户，完成对用户的推荐。目前最常用的推荐可视化方法是Top－N列表[7]，按照从大到小顺序把推荐分值最高的N个事物或者最权威的N条评价以列表的形式显示给用户。
2生物信息学推荐系统的设计
综合各种推荐技术的性能与优缺点，本文构造的生物信息学推荐系统的总体结构如图2所示。
生物信息学推荐系统实现的主要功能是在用户登录生物信息学网站时，所留下的登录信息通过网站传递到推荐算法部分；推荐算法根据该用户的用户名从数据库提取出推荐列表，并返回到网站的用户界面；用户访问的记录返回到数据库，系统定时调用推荐算法，对数据库中用户访问信息的数据进行分析计算，形成推荐列表。
本系统采用基于近邻的协同过滤推荐算法，其结构可以进一步细化为如图3所示。算法分为邻居形成和推荐形成两大部分，两部分可以独立进行。这是该推荐系统有别于其他系统的优势之一。由于信息获取后的用户—项目矩阵维数较大，使得系统的可扩展性降低。本系统采用SVD矩阵降维方法，减少用户—项目矩阵的维数，在计算用户相似度时大大降低了运算的次数，提高了推荐算法的效率。
(1)信息获取。用户对项目的评价是基于用户对某一个项目(为表示简单，以下提及的项目均指网站上的生物物种)的点击次数来衡量的。当一个用户注册并填写好个人情况以后，系统会自动为该用户创建一个“信息矩阵”，该矩阵保存了所有项目的ID号以及相应的用户评价，保存的格式为：S+编号+用户评价，S用于标记项目，每个项目编号及其评价都以“S”相隔开；编号是唯一的，占5位；用户评价是用户点击该项目的次数，规定其范围是0~100，系统设定当增加到100时不再变化。这样做可防止形成矩阵时矩阵评价相差值过大而使推荐结果不准确。(2)信息处理。信息处理是将所有用户的信息矩阵转换为用户—项目矩阵，使用户信息矩阵数值化，假设系统中有M个用户和N个项目，信息处理的目的就是创建一个M×N的矩阵R，R[I][J]代表用户I对项目J的评价。
(3)矩阵处理。协同过滤技术的用户—项目矩阵的数据表述方法所带来的稀疏性严重制约了推荐效果，而且在系统较大的情况下，它既不能精确地产生推荐集，又忽视了数据之间潜在的关系，发现不了用户潜在的兴趣，而且庞大的矩阵增加了计算的复杂度，因此有必要对该矩阵的表述方式做优化，进行矩阵处理。维数简化是一种较好的方法，本文提出的算法应用单值分解(SingularValueDecomposition，SVD)技术[8]，对用户—项目矩阵进行维数简化。
(4)相似度计算。得到降维以后的用户矩阵US，就可以寻找每个用户的近邻。近邻的确定是通过两个用户的相似度来度量的。本文采用Pearson相关度因子[9]求相似度。(5)计算用户邻居。该方法有两种[10]，即基于中心的邻居(Center－BasedNeighbor)和集合邻居(AggregateNeighbor)。本系统采用了第一种方法，直接找出与用户相似度最高的前N个用户作为邻居，邻居个数N由系统设定，比如规定N＝5。
(6)推荐形成。推荐形成的前提是把当前用户的邻居ID号及其与当前用户的相似度保存到数据库中，而在前面的工作中已找出各用户的邻居以及与用户的相似度，推荐形成部分只需要对当前登录用户进行计算。推荐策略是：对当前用户已经访问过的项目不再进行推荐，推荐的范围是用户没有访问的项目，其目的是推荐用户潜在感兴趣的项目；考虑到系统的项目比较多，用户交互项目的数量很大，所以只筛选出推荐度最大的N个项目，形成Top－N推荐集，设定N＝5。
3生物信息学推荐系统的实现
生物信息学推荐系统的实现可以用图4来表示。数据库部分主要存储用户信息和项目信息，用SQLServer2000实现。
数据访问层实现了与用户交互必需的存储过程以及触发器，也使用SQLServer2000，主要完成以下功能：初始化新用户信息矩阵；插入新项目时更新所有用户的信息矩阵；用户点击项目时更新该用户对项目的评价；删除项目时更新所有用户的信息矩阵。用户访问层主要涉及网页与用户的交互和调用数据访问层的存储过程，在这里不做详细的介绍。
推荐算法完成整个个性化推荐的任务，用Java实现。(1)数据连接类DataCon。该类完成与SQLServer2000数据库的连接，在连接之前必须要下载三个与SQLServer连接相关的包，即msutil.jar、msbase.jar和mssqlserver.jar。
(2)数据操作类DataControl。该类负责推荐算法与数据库的数据交换，静态成员Con调用DataCon.getcon()获得数据库连接，然后对数据库进行各种操作。把所有方法编写成静态，便于推荐算法中不创建对象就可以直接调用。
(3)RecmmendSource与CurrentUserNeighbor。这两个类作为FCRecommand类的内部类，RecmmendSource用于保存当前用户的推荐列表，包括推荐项目号和推荐度；CurrentUserNeighbor用于保存邻居信息，包括邻居ID号、相似度及其访问信息。
(4)协同过滤推荐算法FCRecommand。该类实现了整个推荐算法，主要分为邻居形成方法FCArithmetic和推荐形成方法GenerateRecommend。
下面给出方法FCArithmetic的关键代码：
Matrixuser_item=this.User_Item_Arry();//获取用户—项目矩阵
user_item=this.SVD_Calculate(user_item);//调用SVD降维方法
Vectorc_uservector=newVector();//当前用户向量
Vectoro_uservector=newVector();//其他用户向量
Vectorc_user_correlate_vector=newVector();
//当前用户与其他用户之间相似度向量
for(inti=0;ifor(intj=0;jc_uservector.addElement(user_item.get(i,j));
//1.获得当前用户向量
for(intk=0;ko_uservector.clear();
for(intl=0;lo_uservector.addElement(user_item.get(k,l));
//2.获得其他用户的向量
//3.计算当前用户与其他用户的相似度
usercorrelativity=this.Correlativity(c_uservector,o_uservector);
c_user_correlate_vector.addElement(usercorrelativity);
}
//4.根据当前用户与其他用户的相似度，计算其邻居
this.FindUserNeighbor(i,c_user_correlate_vector);
}
根据邻居形成方法FCArithmetic，可以得到每个用户的邻居。作为测试用例，图6显示用户Jack与系统中一部分用户的相似度，可以看出它与自己的相似度必定最高；并且它与用户Sugx访问了相同的项目，它们之间的相似度也为1，具有极高的相似度。
4结束语
在传统推荐系统的基础上，结合当前生物信息学网站的特点，提出一个基于生物信息平台的推荐系统，解决了传统生物信息网站平台信息迷茫的缺点，为用户推荐其感兴趣物种的DNA或蛋白质序列。
优点在于协同过滤的推荐算法能发现用户潜在的兴趣，能促进生物学家之间的交流；推荐算法的邻居形成与推荐形成两部分可以单独运行，减少了系统的开销。进一步的工作是分析生物数据的特点及生物数据之间的关系，增加用户和项目数量，更好地发挥推荐系统的优势。
参考文献：
［1］PAULR，HALRV.Recommendersystems[J].CommunicationsoftheACM，1997,40(3):56－58.
[2]陈新.生物信息学简介[EB/OL].(2001).http://166.111.68.168/bioinfo/papers/Chen_Xin.pdf.
[3]林毅申,林丕源.基于WebServices的生物信息解决方案[J].计算机应用研究,2005,22(6):157－158,164.[4]邢仲璟,林丕源,林毅申.基于Bioperl的生物二次数据库建立及应用[J].计算机系统应用,2004(11):58－60.
