SPOC混合教学模式在医学院校计算机类课程中的探索与实践

本文针对线上线下相结合的混合教学模式特征,结合专业学科特色,设计了以《数据结构与算法》课程为例的SPOC混合教学模式。该教学模式的探索对于医学院校计算机类课程的教学改革具有一定的参考价值和指导意义。

面向医学专业的“理论+实践+PBL”的医学信息学课程教学模式探究

目的/意义探索科学有效的教学模式,帮助学生吸收理论知识并落实到临床信息化实践。方法/过程探究医学信息学课程教学手段,设计“理论+实践+问题导向学习法(problem-based learning,PBL)”混合教学模式,并应用于海南医学院临床医学专业该课程教学过程中。选取2018级临床医学专业两个班级分别作为实验组和对照组,前者采用“理论+实践+PBL”教学模式,后者采用传统理论教学模式。结果/结论实验组成绩统计学分析优于对照组。“理论+实践+PBL”教学模式可显著促进学生开展自主学习,收获良好学习成果。

结合雨课堂和改进BOPPPS的医学图像处理教学方法改革研究

“互联网+”时代下,手机、平板电脑等电子设备已经成为学生必备的工具。为了因势利导,变负面因素为学习工具,激发学生学习的主动性和积极性,将雨课堂与改进的BOPPPS教学模式相结合,开展医学图像处理教学方法改革,可以真正打造以学生为中心的闭环教学模式,提高教与学的效率,为“互联网+”时代背景下的课堂教学改革提供借鉴和参考。

海南自贸港建设背景下生物信息学专业建设思考

介绍生物信息学发展现状及国内生物信息学专业建设概况,分析海南自贸港建设背景下开展生物信息学本科专业建设和人才培养的优势和必要性,结合海南医学院实践阐述生物信息学本科专业建设及课程体系建设思路。

基于“12345”模式的创新型生物信息学专业人才培养体系探索

介绍生物信息学专业教育发展现状,分析海南自由贸易港建设对生物信息学专业人才的需求,详细阐述基于“12345”模式的创新型生物信息学专业人才培养体系构建方法,包括面向地方发展需求、加强产学研合作和双师型教师梯队建设等。

人工智能大背景下的医学图像处理教学改革探讨

为了更好地适应人工智能时代发展需求,在医学图像处理教学过程中融入人工智能内容。通过对传统的医学图像处理教学内容知识进行重构,以项目开发的形式进行医学图像处理教学改革。实践表明,融合人工智能技术的医学图像处理教学改革,更能充分调动起学生学习的积极性和主动性,使学生真正做到学有所用,学以致用。

以计算思维培养为导向的医学数据库课程混合教学模式探索

根据教育部制定的培养学生计算思维能力教学要求,结合医学院校中数据库课程教学现状分析,提出以计算思维培养为导向的线上/线下混合教学改革策略,通过重组教学内容、优化教学设计,在课程教学中进行实践应用。实施效果证明,采用新的混合教学模式可以达到提高学生学习主动性,培养学生计算思维方法的教学目标。

翻转课堂与项目驱动教学结合的“医院信息系统”课程改革探索

目的/意义结合翻转课堂教学模式和项目驱动教学方式进行课程改革探索,以提高教学效果,激发学生自主学习、深度参与课堂。方法/过程以“医院信息系统”课程教学为例,以翻转课堂理念为指导,结合项目驱动方法,提出教学设计改革方案,并应用于实际教学过程。结果/结论学生满意度较高,自主学习积极性提升,教学质量提高。

新医科背景下构建多学科交叉融合的生物信息学专业特色课程体系

探索符合新时代需求的新医科人才培养体系对医学教育改革至关重要,实现医学向以"医工、医理、医X交叉学科支撑的医学教育新模式"转变。生物信息学即典型的、前沿的多学科交叉的新医科专业。生物信息学专业在确立"厚基础、重能力、求个性"的办学定位,明确"医工结合的新医科生物信息学人才"培养目标的基础上,以成果为导向,紧跟科技前沿,创建多学科交叉融合特色课程体系。通过课程整合、增加前沿课程、更新课程内容等措施,逐步完善建立以生物信息学知识技能为核心的交叉学科课程体系建设,从而培养适应中国高等教育的、具有可持续发展能力的生物信息学创新型复合人才。

整合多维组学数据鉴定登革热感染关键生物分子标记及潜在治疗药物

目的 基于多维组学大数据识别登革热感染相关的生物分子标记,探究登革热感染与人类其他复杂疾病的关系并识别潜在的治疗药物。方法 首先从Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中搜集登革热感染相关的基因表达谱数据,共涉及170例样本,包括47例正常和123例登革热感染样本。进一步基于Limma包识别登革热感染相关的差异表达基因,再使用RobustRankAggreg整合多个数据集获得稳健的生物分子标记;然后结合人类蛋白质互作网络并基于随机游走模型优选登革热感染相关分子标记。通过功能富集分析预测生物分子标记的功能;最后基于网络拓扑分析识别登革热感染和人类复杂疾病间的关联,并优选潜在的登革热感染治疗药物。结果 基于多维数据整合分析,共鉴定出2 977个稳健的登革热感染相关基因,包括1 318个上调基因和1 659个下调基因(FDR<0.01)。以共同差异表达的1 762个基因作为种子,基于随机游走模型优选登革热感染相关的分子标记,识别了包括TP53等在内的关键生物分子标记。通过功能分析发现优选的生物分子标记主要参与了细胞周期、DNA复制等分子通路。网络分析发现登革热感染相关基因在蛋白质互作网络中起着关键作用,病毒倾向于靶向互作网络的核心区域。基于网络邻近度分析,发现登革热感染与免疫疾病、消化系统肿瘤等密切相关。最后,基于网络分析优选了潜在的登革热感染治疗药物,包括胆茶碱、替诺西康和阿西美辛等。结论 整合多维大数据可以识别登革热感染相关生物分子标记,并揭示病毒感染与其他复杂疾病的关联及潜在的治疗药物。

多媒体教学在医学影像物理学课程中的实践

在医学影像物理学课程教学和实践中,加强多媒体教学的使用,可以将教学中的重点和难点解决。但是当前医学影像物理学课程实践中还存在很多问题,而且学校和教师对多媒体教学的使用有所忽视,未能充分将多媒体教学优势展现出来。因此,为有效应对在医学影像物理学课程实践的相关问题,加强对多媒体教学的应用,本文主要分析在医学影像物理学课程实践中的问题,探究在医学影像物理学课程中多媒体教学的实践原则,即教学性、科学性、可移植性,最后提出多媒体教学的实践方向,以及强化教学内容和重点、合理开展理论的教学等实践策略。

大数据时代下的高校档案信息资源共享机制研究

大数据技术为图书馆数据资源的不断充实提供了良好的保障,使得高校图书馆内部数字化信息资源数量不断的增加,同时也为高校图书馆管理和服务工作提出了更高的要求。本文结合笔者工作经验,对大数据概念及建立高校档案数据平台共享机制建立的必要性进行了探讨,然后指出了当前高校档案数据共享工作存在的问题,并给出了针对性的共享机制建设建议,为今后更好的提升工作水平提供参考与借鉴。

基于单细胞多组学数据解析结直肠癌动态调控扰动

目的探讨结直肠癌恶性转变过程中的分子特征及其调控网络扰动,深入剖析结直肠癌恶性转变的微环境异质性并识别潜在治疗靶点。方法首先从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中收集单细胞转录组测序数据,从欧洲分子生物学实验室(EMBL)收集单细胞ATAC测序数据。数据共涉及来自14例患者的70例样本,包含22例正常样本、43例息肉样本和5例肿瘤样本。首先对scRNA-Seq测序数据进行预处理,基于Seurat包筛除双细胞和低质量细胞,对scATAC-Seq测序数据使用10X Cell Ranger-atac进行原始数据处理,并使用Signac包去除低质量细胞,得到三个阶段的scRNA-Seq和scATAC-Seq细胞图谱。进一步数据整合,基于Pando R包推断T细胞和上皮细胞的转录调控网络,通过mfinder软件分析网络motif和拓扑属性,对转录因子进行分级分析。最后,基于随机森林算法进行细胞分子特征预测及预后分析。结果筛选出202465个scRNA-Seq测序细胞和136422个scATAC-Seq测序细胞。基于数据整合分析,构建不同癌变阶段的细胞图谱。结果发现,随着结直肠癌进展,肿瘤微环境组成发生显著变化,尤其是T细胞和上皮细胞在不同疾病阶段的比例有较大差异。基于单细胞多组学数据整合,利用Pando包推断结直肠癌不同阶段的转录调控网络,揭示了T细胞和上皮细胞中转录因子及其调控关系的动态变化。功能富集分析结果显示在T细胞和上皮细胞中,转录因子所调控的功能在不同的疾病阶段有明显差异。基于转录调控网络分析发现,T细胞和上皮细胞转录调控网络符合无标度网络特性。网络motif分析揭示了在不同阶段存在的特定motif模式,反映了网络拓扑结构的动态变化,且网络中大多数相互作用都具有阶段特异性。共享转录因子的层级在癌变过程中也会发生变化。最后基于转录因子调控网络构建的分类器可以成功识别T细胞和上皮细胞,表明其作为细胞分子特征的有效性。进一步识别出与患者生存显著相关的网络motif,揭示其在结直肠癌预后中的潜在作用。结论基于整合单细胞多组学数据构建转录调控网络,解析随结直肠癌的进展转录调控网络及其功能的动态变化,揭示了结直肠癌进展过程中的细胞分子特征及关键预后motif,为结直肠癌的分子机制及预后评估提供了深刻见解。

“互联网+”背景下混合式预习在无机化学实验中的应用

文章提出了“互联网+”背景下基于微信公众平台的无机化学实验混合式预习模式。教师线上适时发布优质资源,学生利用碎片化时间预习,线下学生书写实验预习报告,教师批阅。混合式预习具有可视化、趣味化和科学化特点,有助于提高教学质量,培养学生的实验探究能力,形成学生自主、教师主导的教学模式。

基于Relief算法的不平衡数据分类分级算法仿真

不平衡数据的分类分级是保证大数据技术高效使用过程中不可缺少的环节,但分类分级过程易受数据属性、冗余性、不均衡性等问题的干扰。为解决上述问题,提出不平衡数据朴素贝叶斯分类分级算法。采用合成少数类过采样技术降低数据的不平衡度,通过距离相关系数与最大信息系数完成不平衡数据的特征选择与筛选,采用Relief算法对筛选的特征做权重分配,并输入到朴素贝叶斯模型中实现分类,再结合动态阈值算法完成数据的分级。实验结果表明,所提算法的运行时间短、分类精度高,能够有效提升数据处理效果。

基于朴素贝叶斯的属性混合大数据分类提取

与一般数据类型不同,属性混合大数据在分类提取过程中易受边缘数据的干扰,存在分类提取误差较大和抗噪能力不佳的问题,于是提出基于朴素贝叶斯算法的属性混合大数据分类提取方法。采用离散小波变换法消除大数据中存在的噪声,避免分类提取过程受到噪声干扰。通过监督判别投影法对大数据实行降维处理,将预处理后的属性混合大数据输入到朴素贝叶斯分类器中,通过先验知识与后验概率的结合,完成属性混合大数据的分类提取。实验结果表明,所提方法的运算耗时短、分类提取误差小、抗噪声能力强,验证了所提方法的应用效果。

“适老化”家居趣味改造小程序的设计与实现

当前,中国很多老人愿意选择居家养老,而传统的室内装修难以适应人口老龄化加剧的趋势,常常忽略老年人居家的便利性与安全性。针对这一情况,设计的系统以微信小程序为载体,实现了家居环境图像智能识别评估、专业知识科普、家居改造游戏、习题挑战等功能,帮助用户轻松学习家居的适老化改造,通过更换有安全隐患的家具、增加必要的辅具,大大减轻照护者压力,提高老人生活品质。

慢阻肺数字孪生系统的设计与实现

在监测慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)患者的院外病情时,血氧饱和度和肺活量是至关重要的关键指标。为此,文章提出了一种慢阻肺院外监测的数字孪生模型。该模型依托用户的生理数据及通过可穿戴设备采集的血氧饱和度等数据,构建出精准的慢阻肺数字孪生体。通过与三维虚拟模型的进一步结合,该模型显著提升了交互体验,并满足了可视化监控与健康管理的多元化需求。文章探讨了慢阻肺数字孪生系统的核心技术,并通过实验验证了其在实际应用中的可行性。

基于知识图谱的学生信息管理数据库设计与优化

分析了Neo4j图数据库在管理学生信息以及对学生信息进行数据挖掘的优势。在此基础上,以中北大学软件学院在校研究生信息为数据来源,介绍了采用Neo4j构建学生信息管理图数据库的详细过程,包括节点的选取、定义,关系的抽取及定义,以及通过查询优化得到有效的分析数据。

大数据视域下的高校档案信息化建设提升策略探究

在我国科学技术快速发展的带动下大量的新型科学技术被人们研发出来,并且被运用到了诸多领域之中发挥出了重要的作用,促进了人们生活信息化和智能化水平的不断提升。大数据的发展使得信息的传递和利用方式发生了一定的变化。促进了信息存储技术和软件技术水平的不断提升。所以在这种发展形势下,高效的档案工作已经不在局限在单纯的以来纸质版档案了,为了促进档案管理工作水平的不断提升,需要创设专门的数据库,将所有的数据传输到数据库之中进行统一的收集和管理,所以在针对高校档案工作进行创新的时候,最为关键的就是需要将信息化技术合理的运用到档案管理之中。