A. 幼兒園大班教案
作為一名專為他人授業解惑的人民教師，時常要開展教案准備工作，藉助教案可以有效提升自己的教學能力。那麼教案應該怎麼寫才合適呢？下面是我幫大家整理的幼兒園大班教案7篇，歡迎大家分享。
以「水」作為活動的依據(緣由)
對於大班幼兒而言，正處於一個各種能力逐步發展和提升的年齡段，其有意性行為開始發展，游戲活動中的表徵水平逐步提高，對於事物的認識和認知都會有一個新的層次，他們會對我們日常見到的各種事物產生各種各樣的想法，當有人問某個事物的一些知識時，他們會不自覺地表達他們所認為的別人所不知道的一些方面，以此來顯示他們的聰明。這是小孩子普遍的一種心理行為。??
在我們的生活中，水是一種不接或缺的存在，它是包括人類在內所有生命生存的重要資源，也是生物體最重要的組成部分，當然也是孩子們生活中最為熟悉的東西。把「水」作為一個活動的主題，能夠使幼兒更深的了解「水」這一物質，通過水這一物質，不僅可以使幼兒感受大自然的奧秘，還可以以這一主題的進行，讓他們拓寬思維，對於其他的東西也有更廣泛、更深刻的見解，由此想到了「水的知識」這一主題。會不自覺地表達他們所認為的別人所不知道的一些方面，以此來顯示他們的聰明。這是小孩子普遍的一種心理行為。
主題目標：
1、通過觀察了解水的一些簡單的物理性質，培養幼兒的觀察能力和耐心。??
2、嘗試聯系以前學過的知識和生活中經常用到的知識，為「水」這一主題增添更多的語文知識，讓幼兒們從小就養成不斷積累知識的習慣。
3、培養幼兒與他人分享合作的社會品質及關心他人的情感。
4、願意交流，清楚明白地表達自己的想法。
活動的的准備(環境、道具、資源等)
1、幼兒活動的地方：知識的講授可以在教室里進行，團體活動可以在教室或者院子里或操場開展，實踐體驗就需要孩子們走出學校，到學校外進行實踐。
2、開展這一主題活動要用到的道具有水、筆、紙、畫板、鋼琴或手風琴等樂器、活動過程中，孩子們有表演需要的道具時，可以自行准備。
3、在實踐時，孩子們要在老師的帶領下在公園或一些公眾場合進行一系列的活動
主題活動的具體過程
「水的知識」這一主題活動主要分為三個部分即有關水的知授、有關水的團體游戲活動、涉及水的方面的一些實踐活動。所以，活動的具體過程就需要三個步驟來完成。
首先，課堂的知識講授是不會像傳統老師上課那樣，只是一上課就告訴孩子們水的一些知識。它是這樣進行的：由老師帶來一杯水，先讓孩子們觀察這杯水一兩分鍾左右，然後讓他們說出他們就眼睛所看到的一些現象，再由老師根據孩子們說到的現象或詞語，向孩子們傳授一些簡單淺顯的的知識，如水的形成過程、分類、用途、對我們生活的影響等。接下來，老師可以就「水」這個字眼，讓孩子們把知道的有關帶「水」的詞語、成語、神話故事等說出來，這個環節中，可以讓孩子們進行搶答，訓練孩子的反應能力和思維能力。再由老師進行補充孩子們不知道的一些知識，這樣有利於幼兒們掌握更多的知識。除了以上這些外，老師還可以擴展一下孩子的思維，例如讓孩子們說一下，看到水他們會聯想到的到什麼、水能用來做些什麼、怎樣的水不能喝等。老師做這些不僅可以是孩子們更多地了解水這一物質，更多的是讓孩子們就這一簡單的課，學會如何對生活中的常見事物進行細致的了解，有利於培養孩子的好奇心和獲知慾望，可以是他們不僅僅可以「意會」，還能「言傳」。另外，如果課堂條件允許的話，的動畫片對水這一物質產生不同的見解。
對於美術這方面，需要孩子們充分發揮他們的想像力，他們還是按音樂那樣分的小組，要進行小組畫畫。這個活動要在學校課堂上完成，老師會讓孩子們自己小組內部進行分工，畫出他們所認為的水或有關水的一些東西，任由孩子們發揮想像，老師不要進行干預，直到孩子們自己完成。當然不僅僅是完成一幅畫而已，小組內可以出來一個同學對他們小組的這幅畫做一描述，如果他們小組的其他同學還有要說的，也可以進行補充。老師和其他小組的孩子聽完後，如果有要問的，也可以進行發問。這樣做的主要目的是，先讓孩子們通過圖畫來發揮他們的想像力，大班的孩子差不多都五六了，這個年齡的孩子已經有了他們的想法，對好多的事情都充滿了好奇，以畫畫的方式使他們充分發揮想像力。這些孩子都還是很童真的，所謂「初生牛犢不怕虎」，他們很會大膽的想像，不會受到外界的干擾，所創作的圖畫是他們腦中真實的反映，有利於激發他們的想像潛力。進行圖畫的描述，有利於鍛煉他們的語言能力，可以為他們以後的語言學習 提供一個好的基礎。而提問環節也是至關重要的，提問者可以更好地了解別人的想法，知道一些別人能想到而自己想不到的，被提問者可以培養他的臨時應答能力和反應能力，而這些能力的培養對孩子來說越早越好。所以這不單單是一堂美術課，更多的是培養孩子各方面的能力，讓他們從小就具備這些能力，以後的學習會更加的得心應手。當然，活動結束後，老師也可以像音樂那樣，對於集體認為好的小組發獎狀進行鼓勵。對於表現不是很好的孩子要進行語言或其他方面的鼓勵，讓他們再接再厲下次表現的更好。
活動反思
1.根據學生的特點進行教材調整
教材作為知識、情感的載體，是教學的主要課程資源，但不是唯一的資源，更不是教師、學生反復研討和記誦的不容置疑的聖經。教師要根據不同學生的特點，對教材進行有計劃地增、刪和前後順序的排列，讓教學內容更適合學生，教學效果更顯著。
本課原來的教學順序是先利用氣泡圖進行水知識的匯總（是學生已有的知識的一種回顧），再讓學生通過手摸的方法再一次驗證水的特點，順便理解固體、氣體和液體概念。用這個順序教學，雖然是從學生的前概念入手，但由於出示的方法過於平淡，學生參與的積極性不高，同時要對以前的知識進行空泛的 整理，回憶知識的難度過大。因此，我在設計教學過程時，把後面的教學內容――從不同的物體中通過感覺器官來尋找水作為本課的引入部分。（教學過程中的「談話引入」和「分辨材料」兩部分內容）
教師通過談話，先讓學生來猜猜裡面是什麼。如果不打開袋子，看看能用什麼方法來區分。
簡單的兩個小問題，學生的注意力就很快地被吸引，探究的興趣也被激發。同時有了這一部分的知識鋪墊，為後面的說「水」做好了知識的准備，教學效果很好。
可見，在教學實踐中，教師要根據教材和學生的不同特點，對教材進行有效的處理，才能達到事半功倍的效果。
2.有效地使用材料組織教學
材料是學生學習科學的物質基礎。在學生進行科學探究時，教師應向學生 提供充足的材料，以供學生探究。在上課時，常常會因為材料而引起課堂紀律的混亂。不過，如果教師在分發材料時有效地進行一些調控，也能很好地組織教學。如：在本節課中，「哪一組坐得最好，老師就先給哪一組發材料。」教師通過最簡單的一句話，就有效地組織了學生的課堂紀律，為下一步探究活動做好了鋪墊，這可以說是材料的第二生命。
3.潛移默化的 思想教育
思想教育是每一學科最重要的一個教學目標，科學課也是如此。在科學課中，除了嚴謹的科學態度外，要進行其他方面的 思想教育，如同說教，效果不佳。在本節課，我進行了教材的處理，從教學內容入手進行了 思想教育的嘗試：本課從「水的了解、水的重要、水的多少、水的污染」這四個對「水」的認識的逐步深入，特別是學生在看到水是如此的稀少，但還有如此多的浪費和污染，學生很自然地就會感覺到：我們應該怎麼做?
整個教學過程完全地展示出了學生完整的 思想轉變過程，最後通過教師一個水到渠成的問題，很好地對學生進行了 思想教育。
小網路：水，化學式為H?O，是由氫、氧兩種元素組成的無機物，無毒，可飲用。在常溫常壓下為無色無味的透明液體，被稱為人類生命的源泉。水是地球上最常見的物質之一，是包括無機化合、人類在內所有生命生存的重要資源，也是生物體最重要的組成部分。
活動目標：
1、引導幼兒認識仙人掌和仙人球，激發幼兒興趣。
2、通過各種感官觀察仙人掌和仙人球，掌握兩者的不同之處。
3、培養幼兒的探索能力和喜愛大自然的情感，學習堅強不屈的精神。。
活動准備：
仙人掌和仙人球若干。
活動過程：
一、講述仙人掌的傳說，激發幼兒的興趣。
1、師：出示仙人掌，大家看我帶來了什麼？
幼：仙人掌！我家也有的。
師：今天我要講一個有關仙人掌的故事：
很久以前，有一座山，叫猛虎山，因為山上有一隻吃人的大老虎，吃了很多人，嚇得大家連山腰也不敢去。猛虎山腳下，住著一對母子，母親年紀很大了，兒子是個出了名的勇士，叫丁剛―――――皇帝死了，仙草被丟到皇宮外面，而丁剛也被砍了頭。人們很感激丁剛，就把仙草偷偷撿回來，種在院子里。由於仙草的'葉子長的跟手掌一樣大，又是仙人送的，所以大家替它取了個名字，叫「仙人掌」。
2、說一說，故事裡的人物都有哪些？你們喜歡仙人掌嗎？為什麼？
幼：不喜歡 ，因為有很多刺。
幼：喜歡，雖然有很多刺但是它能在沙漠中成長，說明它很勇敢。
師：我們要學習仙人掌堅強不屈的精神。
（1）故事講完了，你們見過仙人掌嗎？我們去找一找！
（2）有小朋友說仙人掌和仙人球是一樣的，我們來看看那裡不同？
師：大家觀察的真仔細，其實仙人掌和仙人球不同的，象球一樣的叫仙人球。象手掌一樣的叫仙人掌。
3、觀察仙人掌的花卉，自主探索其各部位生長特點。
幼：快來看！這里有一盆好大的仙人掌！還開了黃顏色的花。
師：小朋友仔細觀察吧！等一下告訴大家你觀察到的結果！
二、如何做好仙人球和仙人掌的日常養護。
師：我們如何養護它們呢？
幼：仙人掌和仙人球都是生長在沙漠中的，因此，我們不需要給它們澆太多水。
師：沒錯，一周一次或者看到土幹了再澆水，偶爾一個月忘記了也不要緊。
三、仙人掌和仙人球有哪些作用
仙人掌有食用仙人掌，可作為蔬菜出售。涼拌仙人掌，人掌燉排骨。
仙人球的環保作用(仙人球 - 抗輻射) 仙人球 - 天然氧吧。
【活動目標】
1、能在圖標的幫助下熟練地朗誦繞口令。
2、練習發准易混淆的字音：寶.包.貓.叼。
3、喜歡說繞口令，體驗說繞口令的樂趣。
【活動准備】
1、根據繞口令內容製作圖標：小寶小貓包。
2、圖片一：小寶小貓包
3、圖片二：每一張都畫有小寶包貓四張（排列順序各不同）
4、幼兒用書
【指導要點】
1、活動要點：理解內容，學習背誦繞口令。
2、活動難點：准確發音，能快速朗誦繞口令。
3、指導要點：通過圖標.游戲等方式引導幼兒學習繞口令並找出讀音相近.容易混淆的字。
【活動過程】
1、圖片激趣
出示圖片一：小寶，小貓，包
提問：這是什麼？它們之間到底發生什麼有趣的事？（將繞口令《貓和包》以故事的形式將給幼兒聽，幫助幼兒理解內容）
「有一天，小寶拿自己的包去逗這只小貓，小貓生氣了把小寶的包叼走了，小寶去追小貓，小貓叼著包和小寶玩起了藏貓貓。
2、欣賞繞口令
（1）教師示範朗誦繞口令
（2）提問：「你聽到了什麼？」根據幼兒的回答將圖標按照繞口令的格式擺放出來，回答問題的幼兒可以得到貼貼。
（3）帶領幼兒練習繞口令
提問：『你們有沒有發現這個繞口令中有的字讀音很相似呢？跟老師把這些讀音相似的字念一遍（寶貓包叼）
3、練習讀准相近音
擊鼓傳圖標。（分好組後，第一位小朋友拿好圖標，鼓聲一響開始傳圖片，鼓聲停以後圖標在誰的手上誰就站起來大聲念出來）
4、藉助圖標學習繞口令
（1）逐漸減少圖標，幫助幼兒記憶繞口令內容。
（2）不使用圖標學習
（3）看幼兒用書，練習朗誦。
5、繞口令比賽
（1）「小朋友們，下面要找幾個小朋友跟著老師一邊拍手一邊念。」先找幾個小朋友上來，一邊念一遍加快速度。
（2）帶領全班一起一邊拍手一邊念
評價要素
1、是否能准確發音，並能不間斷地快速朗誦繞口令
2、能否積極.富有興趣的投入到繞口令的游戲中。
活動建議
1、讓幼兒自主利用圖標自主練習或者繼續比賽
2、引導幼兒尋找生活中還有哪些相似音：四是四十是十十四是十四四十是四十
目標：
1、通過復述故事中的角色對話以及運用對話中的句式，說出新的句子，進行續編。發展幼兒思維的跨越性和流暢性。
2、培養幼兒安靜的進行傾聽同伴講述故事的良好習慣。
內容 ：續編故事《小猴子賣圓圓》
准備 ：手偶三隻，商店背景圖一張，需創編背景圖一張。
過程：
一、利用一張有一個陰影圓的紙引發幼兒的興趣。
請幼兒進行猜測：這張圖上的圓形是什麼？做什麼用的？
二、請幼兒欣賞手偶劇表演《小猴子賣圓圓》
1、復述第一遍故事時請幼兒幫助解決故事中出現的問題。
2、完整復述第二遍故事。
三、出示最後一張圖片。
請幼兒進行大膽猜測：小兔子想買什麼？它是怎麼說的？
四、請幼兒將自己的猜測。
五、集體舞《猜拳游戲舞》
六、結束
幼兒園大班語言教案《小猴子賣圓圓》
活動目標：
認真觀察圖片，理解故事的內容；
大膽想像並講述故事內容；
樂意參與集體游戲。
活動准備 ：1幼兒在活動前對包粽子的材料及方法有所了解。
《粽子里的故事》ppt
活動重難點：
重點：通過觀察小動物們的動作表情，大膽猜測故事內容。
難點：在看看說說猜猜中理解故事的情節，激發幼兒閱讀興趣。
活動過程：
一謎語導入，引出主題。
謎語：三角四楞長，珍珠裡面藏，要吃珍珠肉，解帶脫衣裳。
提問：猜猜是什麼食物？小朋友你們吃過粽子嗎?什麼節日我們要吃粽子？（端午節）你喜歡吃什麼味道的粽子？
師：今天老師給小朋友們帶來了一個關於粽子的故事！故事中的粽子裡麵包的和你們吃過的都不一樣，那它包著的是什麼呢？讓我們一起來看圖書聽故事吧，答案就在故事裡。 教師出示ppt1，引導幼兒認識故事題目《粽子里的故事》。
二出示圖片，幼兒觀察圖片內容，大膽講述故事情節。
出示ppt2，師：老奶奶的肚子里裝滿了故事，她的故事可多啦！大家都喜歡聽她的故事。
提問：有哪些小動物來聽老奶奶講故事啦？（小松鼠小狐狸小兔子小猴子小鳥） 這么好聽的故事，大家聽的怎麼樣？（認真專心致志）
出示ppt3，提問：
⑴老奶奶生了一場大病以後，不能大聲講話了，大家再也聽不到好聽的故事了。老奶奶很著急，那該怎麼辦呢？你有什麼好辦法嗎？（鼓勵幼兒自由發表自己的想法）
⑵師：小朋友們幫老奶奶想了這么多的辦法，我們來看看老奶奶她是怎麼做的呢。 出示ppt4，提問：
⑵上有哪些東西？（粽子葉糯米）
⑵老奶奶在干什麼？（包粽子）她的表情是怎樣的？
⑶教師小結：原來，老奶奶她有一個心願，就是把故事包在粽子里，誰吃了粽子，誰就能講出好多的故事。
出示ppt5
老奶奶把粽子做好了，誰會來吃呢?
提問：
⑴ppt5：誰來了？（小松鼠）吱吱吱，吱吱吱，來了一隻小松鼠。吃吧吃吧，吃了粽子講故事。
⑵ppt6：小松鼠吃了粽子講出故事了嗎？"（沒有）
⑶師小結：小松鼠吃了粽子，肚子里馬上有了故事，可小松鼠不會說話，一個 勁地叫："吱吱吱···"就是講不出故事。接下來還會有誰來呢?
出示ppt78，提問：
⑴ppt7：誰又來了?(小狐狸) 哩哩哩，哩哩哩，來了一隻小狐狸。吃吧吃吧，吃了粽子講故事。
⑵ppt8：小狐狸吃了粽子能講出故事來嗎？(不能)
⑶ 教師小結：小狐狸吃了粽子，肚子里也有了故事，可小狐狸也不會說話，一個勁地叫："哩哩哩···"就是講不出故事。
結合小松鼠小狐狸吃粽子的情景，鼓勵幼兒大膽猜想其他小動物來吃粽子的情景。 ⑴除了小松鼠和小狐狸外，還有哪些小動物也來吃過粽子了？（小鳥小兔小猴） ⑵引導幼兒分別想像並講述小鳥小兔小猴來吃粽子的情景。
① 師：你們能不能學著老師講小松鼠和小狐狸來吃粽子的話說說其他小動物呢？ ② 它們都講出故事了嗎？
③這么多小動物吃了粽子，肚子里也有了故事，那為什麼講不出故事呢？ 7出示ppt9，提問：
⑴它們講不出故事覺得怎麼樣？（很難過著急）引導幼兒觀察小兔和小狐狸的表情以及小動物們周圍的各種符號，大膽猜測小動物們的心理活動。他們之間會說些什麼？
⑵小動物雖然吃了粽子，但它們不會講話，講不出故事，怎麼辦呢？真著急。你有什麼辦法嗎？
⑷我們一起來看看小動物們想了一個什麼辦法？ 8出示ppt1011，提問： ⑴ppt10： 這個時候，誰來了？（小姑娘）小姑娘在干什麼？（采蘑菇）
⑵師：原來，小動物們是想請小姑娘來幫助它們，為什麼小動物們會請小姑娘來幫忙呢？（因為小姑娘會說話） ⑶小姑娘會答應幫它們嗎？
⑷ppt11：小姑娘答應它們了嗎？小姑娘為什麼要逃跑呢？
⑸教師小結：小動物們高興得一起沖過去，吱吱吱哩哩哩嘰嘰嘰，叫個不停。小姑娘嚇壞了，所以，小姑娘扔下竹籃拚命逃。 9出示ppt121314，提問：
⑴ppt12：小姑娘嚇跑了，那該怎麼辦呢？
⑵ppt13：小動物們用了什麼辦法把小姑娘找回來？ ⑶ppt14：小姑娘回來了嗎？她是怎樣回來的？ 10出示ppt15161718：提問：
⑴ppt15：師：小姑娘采呀采，一直採到小房子跟前。老奶奶站在門口等著小姑娘，她看到小姑娘，會怎麼說？（美麗的小姑娘，快來吃粽子，吃了粽子講故事） ⑵ppt16：師：香噴噴的粽子真好吃，小姑娘吃了一個又一個。把故事全吃到肚子里去啦！
活動目標：
1、欣賞故事真實細膩的畫面，感受動物的靈性和偉大的父母之愛。
2、在觀察畫面和動作模仿的情境中，體驗動物的心情，嘗試用恰當的、完整的語句創編對話。
3、聯系身邊人對自己的關愛，激起感恩之心，能有感情的表達內心的情感。
4、能自由發揮想像，在集體面前大膽講述。
5、樂於與同伴一起想想演演，激發兩人合作表演的興趣。
活動准備：
課件、影片節選、視頻、6張故事圖片、小雲朵圖片、人手一個小盒子、彩紙、亮片紙、雙面膠、背景音樂《親親我的寶貝》
活動過程：
一、課件導入，進行猜測。
1、出示帝企鵝部分身體畫面，組織幼兒展開想像，進行猜測。
師：這是什麼？這會是誰的腳呢？
二、欣賞影片《帝企鵝的故事》，理解故事內容。
1、完整的欣賞《帝企鵝的故事》節選
師：看了影片之後，你的心裡是怎樣的感受？哪個場景最讓你感動？（幼兒回答，教師出示相應的圖片，或請幼兒來選出自己說的圖片）
2、分段欣賞——帝企鵝媽媽將蛋傳給爸爸的場景
師：媽媽是怎樣把蛋給爸爸的？看到這些，你心裡是怎樣想的？請幼兒模仿企鵝媽媽把蛋傳給企鵝爸爸的情景。
3、分段欣賞——媽媽離開的畫面
師：就要離開，爸爸會和媽媽說什麼？（出示小雲朵，將小雲朵放在爸爸的嘴巴旁邊）請你和身邊的好朋友說一說！教師請兩位幼兒在集體面前對話
4、分段欣賞——爸爸獨自照顧蛋的情景
師：在爸爸身上發生了什麼感人的事？你想對冰天雪地的企鵝媽媽說什麼？
5、分段欣賞——重逢的一段
師：誰回來了？你心裡開心嗎？為什麼？
三、情感遷移
1、幼兒回憶自己的爸爸媽媽為自己做的事情。
師：你想到你的爸爸媽媽了嗎？你的爸爸媽媽為你們做了什麼？你想對他們說些什麼？
2、請幼兒選擇一個小盒子，把自己的愛和感激放到盒子里。
3、幼兒操作，用彩紙條裝飾盒子。
4、請幼兒跟著優美的音樂把自己有情感的話大聲地說出來。
四、欣賞小企鵝長大的故事畫面，結束活動。
活動延伸：
1、區域活動
把故事圖片投放到語言區，讓幼兒自由操作，講述故事。
2、日常活動
讓幼兒獨立完成自己任務的同時，學會幫助爸爸媽媽做一些力所能及的事。教師適時組織幼兒進行集體分享和交流。
3、親子活動
請家長來幼兒園，講述自己在養育子女的過程中最讓自己忘懷的事（比較艱辛的故事）。幼兒傾聽父母感言並向父母表達愛，父母和孩子進行互動游戲，以延伸本次活動經驗。
活動反思：
1、為了激發幼兒參與活動的熱情，我將原來的看帝企鵝一家的圖片調整為出示課件——觀看帝企鵝部分身體部位，進行猜測、想像來調動幼兒的積極性。
2、部分段落的講述對幼兒有一定困難，教師可將此段落的重點提出，指導幼兒重點練習。
3、教師的語言要符合大班孩子的年齡特點，盡量使用精練易懂的語言。
活動目標：
1、通過動手實踐操作，讓幼兒充分感知利用多種工具磨米粉的整個過程，會把操作中不同的結果真實地記錄下來。
2、對磨米粉活動有興趣，具有初步的觀察、分析、思考的能力。
3、感受電磨給人們生活帶來的方便，激發幼兒對科技新產品關注的興趣。
活動准備：
1、活動前，幼兒已向家長了解有關磨米粉的經驗；並在活動區域內嘗試使用過小石臼、小石磨兩種工具。
2、小石臼、小石磨、電磨若干，浸好的糯米，記錄的紙（附後）、筆。
活動過程：
一、讓幼兒品嘗糯米粉做的圓子，知道糯米粉可以做成好多種人們喜愛的點心。
1、「你們吃的是什麼？」（圓子）「它是用什麼做的？」（糯米粉）「糯米粉還可以做出哪些好吃的點心？」（元宵、湯團、米糕等）
2、「糯米粉是由糯米磨出來的，你們知道糯米是怎樣變成糯米粉的嗎？」（幼兒根據已有生活經驗，進行猜測、講述。）
二、提供石臼、石磨，讓幼兒在實踐操作中，比較出兩種工具磨米粉的異同。
1、提出第一次操作要求：「我們每個小朋友都有兩個碗，兩個碗里都有一樣多的糯米，請你們先選擇一種工具，把第一碗米粒磨成米粉。米粉磨好後，再把你使用的時間（磨好後向老師詢問時間）記錄在每人記錄紙上相應的時間空格里。」
2、讓幼兒在同一時間起，開始操作磨米粉（任選一件石臼或石磨工具），教師巡視指導，鼓勵每個幼兒完成任務並記錄。
3、同法，讓幼兒使用另一種工具將第二碗米粒磨成米粉，並在記錄紙上相應的時間空格內，記錄所用的時間。
4、最後，讓幼兒觀察、比較，剛才用兩種工具磨出的兩碗米粉在粗細上的不同，並把結果記錄在操作紙上相應的粗細空格里。
5、「小朋友，你們的米粉是怎樣磨出來的？」「用了多長時間呢？你覺得用什麼工具磨出的米粉比較細一些？」
（請幼兒根據自己操作紙上的結果，表述用兩種不同工具磨米粉的過程、各自使用的時間和磨出米粉的粗細程度。）
幼兒操作後共同得出結論：用石臼磨米粉用的時間長，磨出的米粉比較粗一些；用石磨磨米粉用的時間短，磨出的米粉比較細一些。
三、提供電磨，讓幼兒在實踐操作中，充分感受電磨給人們生活帶來的方便，激發幼兒對科技新產品關注的興趣。
1、出示小型電動磨米粉機器，請幼兒比一比它與石臼、石磨在外形上的不同。
2、觀看教師用電磨磨米粉的過程，並讓幼兒表述操作的過程。
3、繼續提供同樣多的人手一份糯米，請幼兒分別操作電磨（在教師的幫助下按開關），並再次在記錄紙上記錄電磨磨米粉使用的時間、米粉粗細的結果。
幼兒操作記錄後，進行交流講述，最後得出三種工具磨米粉的不同結論：
石臼磨米粉--速度最慢，最費力，磨出的米粉較粗一些；
石磨磨米粉--速度稍快，少費力，磨出的米粉較細一些；
電磨磨米粉--速度最快捷、不費力，磨出的米粉最細膩。
師小結：電磨是人們發明的科技新產品，用電磨磨米粉又快、又省力、又衛生，帶給人們很多的方便，是人們的好幫手。
4、請小朋友回去再找一找，在我們的日常生活中，還有哪些科技新產品也給人們的生活帶來了方便。
活動延伸：
1、將幼兒磨出的米粉，和幼兒一起做成簡單的小點心，讓幼兒品嘗。
2、請幼兒帶一些小型的科技新產品來幼兒園，比如：削蘋果機、豆漿機、榨汁機等，激發幼兒對科技新產品關注的興趣。
活動建議：
受石臼、石磨、電磨的限制，本活動易採用8-10人分組教學。
B. 這幾張圖怎麼看呀，哪位懂得生物信息學的幫忙看一下
這個圖A不知道做的啥，所以看不出來。
圖B，主要是分成九塊，說實話光從heatmap上也看不出什麼鬼
圖C，可以看出Liver-F2的變化相對於其他兩組是比較明顯的。紅色的點應該是特別選定的基因之類的。都是上調還是挺神奇的。
C. 生物信息學
一, 生物信息學發展簡介
生物信息學是建立在分子生物學的基礎上的,因此,要了解生物信息學,就
必須先對分子生物學的發展有一個簡單的了解.研究生物細胞的生物大分子的結
構與功能很早就已經開始,1866年孟德爾從實驗上提出了假設:基因是以生物
成分存在[1],1871年Miescher從死的白細胞核中分離出脫氧核糖核酸(DNA),
在Avery和McCarty於1944年證明了DNA是生命器官的遺傳物質以前,人們
仍然認為染色體蛋白質攜帶基因,而DNA是一個次要的角色.
1944年Chargaff發現了著名的Chargaff規律,即DNA中鳥嘌呤的量與胞嘧
定的量總是相等,腺嘌呤與胸腺嘧啶的量相等.與此同時,Wilkins與Franklin
用X射線衍射技術測定了DNA纖維的結構.1953年James Watson 和Francis
Crick在Nature雜志上推測出DNA的三維結構(雙螺旋).DNA以磷酸糖鏈形
成發雙股螺旋,脫氧核糖上的鹼基按Chargaff規律構成雙股磷酸糖鏈之間的鹼基
對.這個模型表明DNA具有自身互補的結構,根據鹼基對原則,DNA中貯存的
遺傳信息可以精確地進行復制.他們的理論奠定了分子生物學的基礎.
DNA雙螺旋模型已經預示出了DNA復制的規則,Kornberg於1956年從大
腸桿菌(E.coli)中分離出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4種dNTP連接
成DNA.DNA的復制需要一個DNA作為模板.Meselson與Stahl(1958)用實驗
方法證明了DNA復制是一種半保留復制.Crick於1954年提出了遺傳信息傳遞
的規律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白質的模板,稱之為中心
法則(Central dogma),這一中心法則對以後分子生物學和生物信息學的發展都起
到了極其重要的指導作用.
經過Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,編碼20氨基酸的遺傳密碼
得到了破譯.限制性內切酶的發現和重組DNA的克隆(clone)奠定了基因工程
的技術基礎.
正是由於分子生物學的研究對生命科學的發展有巨大的推動作用,生物信息
學的出現也就成了一種必然.
2001年2月,人類基因組工程測序的完成,使生物信息學走向了一個高潮.
由於DNA自動測序技術的快速發展,DNA資料庫中的核酸序列公共數據量以每
天106bp速度增長,生物信息迅速地膨脹成數據的海洋.毫無疑問,我們正從一
個積累數據向解釋數據的時代轉變,數據量的巨大積累往往蘊含著潛在突破性發
現的可能,"生物信息學"正是從這一前提產生的交叉學科.粗略地說,該領域
的核心內容是研究如何通過對DNA序列的統計計算分析,更加深入地理解DNA
序列,結構,演化及其與生物功能之間的關系,其研究課題涉及到分子生物學,
分子演化及結構生物學,統計學及計算機科學等許多領域.
生物信息學是內涵非常豐富的學科,其核心是基因組信息學,包括基因組信
息的獲取,處理,存儲,分配和解釋.基因組信息學的關鍵是"讀懂"基因組的核
苷酸順序,即全部基因在染色體上的確切位置以及各DNA片段的功能;同時在
發現了新基因信息之後進行蛋白質空間結構模擬和預測,然後依據特定蛋白質的
功能進行葯物設計[2].了解基因表達的調控機理也是生物信息學的重要內容,根
據生物分子在基因調控中的作用,描述人類疾病的診斷,治療內在規律.它的研
究目標是揭示"基因組信息結構的復雜性及遺傳語言的根本規律",解釋生命的遺
傳語言.生物信息學已成為整個生命科學發展的重要組成部分,成為生命科學研
究的前沿.
二, 生物信息學的主要研究方向
生物信息學在短短十幾年間,已經形成了多個研究方向,以下簡要介紹一些
主要的研究重點.
1,序列比對(Sequence Alignment)
序列比對的基本問題是比較兩個或兩個以上符號序列的相似性或不相似
性.從生物學的初衷來看,這一問題包含了以下幾個意義[3]:
從相互重疊的序列片斷中重構DNA的完整序列.
在各種試驗條件下從探測數據(probe data)中決定物理和基因圖
存貯,遍歷和比較資料庫中的DNA序列
比較兩個或多個序列的相似性
在資料庫中搜索相關序列和子序列
尋找核苷酸(nucleotides)的連續產生模式
找出蛋白質和DNA序列中的信息成分
序列比對考慮了DNA序列的生物學特性,如序列局部發生的插入,刪除(前
兩種簡稱為indel)和替代,序列的目標函數獲得序列之間突變集最小距離加權
和或最大相似性和,對齊的方法包括全局對齊,局部對齊,代溝懲罰等.兩個
序列比對常採用動態規劃演算法,這種演算法在序列長度較小時適用,然而對於海
量基因序列(如人的DNA序列高達109bp),這一方法就不太適用,甚至採用算
法復雜性為線性的也難以奏效.因此,啟發式方法的引入勢在必然,著名的
BALST和FASTA演算法及相應的改進方法均是從此前提出發的.
2, 蛋白質結構比對和預測
基本問題是比較兩個或兩個以上蛋白質分子空間結構的相似性或不相似性.
蛋白質的結構與功能是密切相關的,一般認為,具有相似功能的蛋白質結構一般
相似.蛋白質是由氨基酸組成的長鏈,長度從50到1000~3000AA(Amino Acids),
蛋白質具有多種功能,如酶,物質的存貯和運輸,信號傳遞,抗體等等.氨基酸
的序列內在的決定了蛋白質的3維結構.一般認為,蛋白質有四級不同的結構.
研究蛋白質結構和預測的理由是:醫葯上可以理解生物的功能,尋找docking
drugs的目標,農業上獲得更好的農作物的基因工程,工業上有利用酶的合成.
直接對蛋白質結構進行比對的原因是由於蛋白質的3維結構比其一級結構
在進化中更穩定的保留,同時也包含了較AA序列更多的信息.
蛋白質3維結構研究的前提假設是內在的氨基酸序列與3維結構一一對應
(不一定全真),物理上可用最小能量來解釋.
從觀察和總結已知結構的蛋白質結構規律出發來預測未知蛋白質的結構.同
源建模(homology modeling)和指認(Threading)方法屬於這一范疇.同源建模用
於尋找具有高度相似性的蛋白質結構(超過30%氨基酸相同),後者則用於比較
進化族中不同的蛋白質結構.
然而,蛋白結構預測研究現狀還遠遠不能滿足實際需要.
3, 基因識別,非編碼區分析研究.
基因識別的基本問題是給定基因組序列後,正確識別基因的范圍和在基因組
序列中的精確位置.非編碼區由內含子組成(introns),一般在形成蛋白質後被丟
棄,但從實驗中,如果去除非編碼區,又不能完成基因的復制.顯然,DNA序
列作為一種遺傳語言,既包含在編碼區,又隱含在非編碼序列中.分析非編碼
區DNA序列目前沒有一般性的指導方法.
在人類基因組中,並非所有的序列均被編碼,即是某種蛋白質的模板,已
完成編碼部分僅占人類基因總序列的3~5%,顯然,手工的搜索如此大的基因序
列是難以想像的.
偵測密碼區的方法包括測量密碼區密碼子(codon)的頻率,一階和二階馬爾
可夫鏈,ORF(Open Reading Frames),啟動子(promoter)識別,HMM(Hidden
Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.
4, 分子進化和比較基因組學
分子進化是利用不同物種中同一基因序列的異同來研究生物的進化,構建進
化樹.既可以用DNA序列也可以用其編碼的氨基酸序列來做,甚至於可通過相
關蛋白質的結構比對來研究分子進化,其前提假定是相似種族在基因上具有相似
性.通過比較可以在基因組層面上發現哪些是不同種族中共同的,哪些是不同的.
早期研究方法常採用外在的因素,如大小,膚色,肢體的數量等等作為進化
的依據.近年來較多模式生物基因組測序任務的完成,人們可從整個基因組的角
度來研究分子進化.在匹配不同種族的基因時,一般須處理三種情況:
Orthologous: 不同種族,相同功能的基因
Paralogous: 相同種族,不同功能的基因
Xenologs: 有機體間採用其他方式傳遞的基因,如被病毒注入的基因.
這一領域常採用的方法是構造進化樹,通過基於特徵(即DNA序列或蛋白
質中的氨基酸的鹼基的特定位置)和基於距離(對齊的分數)的方法和一些傳統
的聚類方法(如UPGMA)來實現.
5, 序列重疊群(Contigs)裝配
根據現行的測序技術,每次反應只能測出500 或更多一些鹼基對的序列,
如人類基因的測量就採用了短槍(shortgun)方法,這就要求把大量的較短的序列
全體構成了重疊群(Contigs).逐步把它們拼接起來形成序列更長的重疊群,直
至得到完整序列的過程稱為重疊群裝配.從演算法層次來看,序列的重疊群是一個
NP-完全問題.
6, 遺傳密碼的起源
通常對遺傳密碼的研究認為,密碼子與氨基酸之間的關系是生物進化歷史上
一次偶然的事件而造成的,並被固定在現代生物的共同祖先里,一直延續至今.
不同於這種"凍結"理論,有人曾分別提出過選擇優化,化學和歷史等三種學說
來解釋遺傳密碼.隨著各種生物基因組測序任務的完成,為研究遺傳密碼的起源
和檢驗上述理論的真偽提供了新的素材.
7, 基於結構的葯物設計
人類基因工程的目的之一是要了解人體內約10萬種蛋白質的結構,功能,
相互作用以及與各種人類疾病之間的關系,尋求各種治療和預防方法,包括葯物
治療.基於生物大分子結構及小分子結構的葯物設計是生物信息學中的極為重要
的研究領域.為了抑制某些酶或蛋白質的活性,在已知其蛋白質3級結構的基礎
上,可以利用分子對齊演算法,在計算機上設計抑制劑分子,作為候選葯物.這一
領域目的是發現新的基因葯物,有著巨大的經濟效益.
8, 其他
如基因表達譜分析,代謝網路分析;基因晶元設計和蛋白質組學數據分析等,
逐漸成為生物信息學中新興的重要研究領域;在學科方面,由生物信息學衍生的
學科包括結構基因組學,功能基因組學,比較基因組學,蛋白質學,葯物基因組
學,中葯基因組學,腫瘤基因組學,分子流行病學和環境基因組學.
從現在的發展不難看出,基因工程已經進入了後基因組時代.我們也有應對
與生物信息學密切相關的如機器學習,和數學中可能存在的誤導有一個清楚的認
識.
三, 生物信息學與機器學習
生物信息的大規模給數據挖掘提出了新課題和挑戰,需要新的思想的加入.
常規的計算機演算法仍可以應用於生物數據分析中,但越來越不適用於序列分析問
題.究竟原因,是由於生物系統本質上的模型復雜性及缺乏在分子層上建立的完
備的生命組織理論.
西蒙曾給出學習的定義:學習是系統的變化,這種變化可使系統做相同工作
時更有效[4].機器學習的目的是期望能從數據中自動地獲得相應的理論,通過采
用如推理,模型擬合及從樣本中學習,尤其適用於缺乏一般性的理論,"雜訊"
模式,及大規模數據集.因此,機器學習形成了與常規方法互補的可行的方法.
機器學習使得利用計算機從海量的生物信息中提取有用知識,發現知識成為可能
[5].
機器學習方法在大樣本,多向量的數據分析工作中發揮著日益重要的作用,
而目前大量的基因資料庫處理需要計算機能自動識別,標注,以避免即耗時又花
費巨大的人工處理方法.早期的科學方法—觀測和假設----面對高數據的體積,
快速的數據獲取率和客觀分析的要求---已經不能僅依賴於人的感知來處理了.因
而,生物信息學與機器學習相結合也就成了必然.
機器學習中最基本的理論框架是建立在概率基礎上的,從某種意義來說,是
統計模型擬合的延續,其目的均為提取有用信息.機器學習與模式識別和統計推
理密切相關.學習方法包括數據聚類,神經網路分類器和非線性回歸等等.隱馬
爾可夫模型也廣泛用於預測DNA的基因結構.目前研究重心包括:1)觀測和
探索有趣的現象.目前ML研究的焦點是如何可視化和探索高維向量數據.一般
的方法是將其約簡至低維空間,如常規的主成分分析(PCA),核主成分分析
(KPCA),獨立成分分析(Independent component analysis),局部線性嵌套(Locally
Linear embedding).2)生成假設和形式化模型來解釋現象[6].大多數聚類方法可
看成是擬合向量數據至某種簡單分布的混合.在生物信息學中聚類方法已經用於
microarray數據分析中,癌症類型分類及其他方向中.機器學習也用於從基因數
據庫中獲得相應的現象解釋.
機器學習加速了生物信息學的進展,也帶了相應的問題.機器學習方法大多
假定數據符合某種相對固定的模型,而一般數據結構通常是可變的,在生物信息
學中尤其如此,因此,有必要建立一套不依賴於假定數據結構的一般性方法來尋
找數據集的內在結構.其次,機器學習方法中常採用"黑箱"操作,如神經網路
和隱馬爾可夫模型,對於獲得特定解的內在機理仍不清楚.
四, 生物信息學的數學問題
生物信息學中數學佔了很大的比重.統計學,包括多元統計學,是生物信息
學的數學基礎之一;概率論與隨機過程理論,如近年來興起的隱馬爾科夫鏈模型
(HMM),在生物信息學中有重要應用;其他如用於序列比對的運籌學;蛋白質
空間結構預測和分子對接研究中採用的最優化理論;研究DNA超螺旋結構的拓
撲學;研究遺傳密碼和DNA序列的對稱性方面的群論等等.總之,各種數學理
論或多或少在生物學研究中起到了相應的作用.
但並非所有的數學方法在引入生物信息學中都能普遍成立的,以下以統計學
和度量空間為例來說明.
1, 統計學的悖論
數學的發展是伴隨悖論而發展的.對於進化樹研究和聚類研究中最顯著的悖
論莫過於均值了,如圖1:
圖1 兩組同心圓的數據集
圖1是兩組同心圓構成的數據集,顯然,兩組數據集的均值均在圓點,這也
就說明了要採用常規的均值方法不能將這兩類分開,也表明均值並不能帶來更多
的數據的幾何性質.那麼,如果數據呈現類似的特有分布時,常有的進化樹演算法
和聚類演算法(如K-均值)往往會得錯誤的結論.統計上存在的陷阱往往是由於
對數據的結構缺乏一般性認識而產生的.
2, 度量空間的假設
在生物信息學中,進化樹的確立,基因的聚類等都需要引入度量的概念.舉
例來說,距離上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在進化樹中滿足分
值最小的具有相同的父系,這一度量空間的前提假設是度量在全局意義下成立.
那麼,是否這種前提假設具有普適性呢
我們不妨給出一般的描述:假定兩個向量為A,B,其中,
,則在假定且滿足維數間線性無關的前提下,兩個
向量的度量可定義為:
(1)
依據上式可以得到滿足正交不變運動群的歐氏度量空間,這也是大多數生物信息
學中常採用的一般性描述,即假定了變數間線性無關.
然而,這種假設一般不能正確描述度量的性質,尤其在高維數據集時,不考
慮數據變數間的非線性相關性顯然存在問題,由此,我們可以認為,一個正確的
度量公式可由下式給出:
(2)
上式中採用了愛因斯坦和式約定,描述了變數間的度量關系.後者在滿足
(3)
時等價於(1),因而是更一般的描述,然而問題在於如何准確描述變數間的非線
性相關性,我們正在研究這個問題.
五, 幾種統計學習理論在生物信息學中應用的困難
生物信息學中面對的數據量和資料庫都是規模很大的,而相對的目標函數卻
一般難以給出明確的定義.生物信息學面臨的這種困難,可以描述成問題規模的
巨大以及問題定義的病態性之間的矛盾,一般從數學上來看,引入某個正則項來
改善性能是必然的[7].以下對基於這一思想產生的統計學習理論[8],Kolmogorov
復雜性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的問題給出簡要介
紹.
支持向量機(SVM)是近來較熱門的一種方法,其研究背景是Vapnik的統計
學習理論,是通過最大化兩個數據集的最大間隔來實現分類,對於非線性問題則
採用核函數將數據集映射至高維空間而又無需顯式描述數據集在高維空間的性
質,這一方法較之神經方法的好處在於將神經網路隱層的參數選擇簡化為對核函
數的選擇,因此,受到廣泛的注意.在生物信息學中也開始受到重視,然而,核
函數的選擇問題本身是一個相當困難的問題,從這個層次來看,最優核函數的選
擇可能只是一種理想,SVM也有可能象神經網路一樣只是機器學習研究進程中
又一個大氣泡.
Kolmogorov復雜性思想與統計學習理論思想分別從不同的角度描述了學習
的性質,前者從編碼的角度,後者基於有限樣本來獲得一致收斂性.Kolmogorov
復雜性是不可計算的,因此由此衍生了MDL原則(最小描述長度),其最初只
適用於離散數據,最近已經推廣至連續數據集中,試圖從編碼角度獲得對模型參
數的最小描述.其缺陷在於建模的復雜性過高,導致在大數據集中難以運用.
BIC准則從模型復雜性角度來考慮,BIC准則對模型復雜度較高的給予大的
懲罰,反之,懲罰則小,隱式地體現了奧卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近
年也廣泛應用於生物信息學中.BIC准則的主要局限是對參數模型的假定和先驗
的選擇的敏感性,在數據量較大時處理較慢.因此,在這一方面仍然有許多探索
的空間.
六, 討論與總結
人類對基因的認識,從以往的對單個基因的了解,上升到在整個基因組水平
上考察基因的組織結構和信息結構,考察基因之間在位置,結構和功能上的相互
關系.這就要求生物信息學在一些基本的思路上要做本質的觀念轉變,本節就這
些問題做出探討和思索.
啟發式方法:
Simond在人類的認知一書中指出,人在解決問題時,一般並不去尋找最優
的方法,而只要求找到一個滿意的方法.因為即使是解決最簡單的問題,要想得
到次數最少,效能最高的解決方法也是非常困難的.最優方法和滿意方法之間的
困難程度相差很大,後者不依賴於問題的空間,不需要進行全部搜索,而只要能
達到解決的程度就可以了.正如前所述,面對大規模的序列和蛋白質結構數據集,
要獲得全局結果,往往是即使演算法復雜度為線性時也不能夠得到好的結果,因此,
要通過變換解空間或不依賴於問題的解空間獲得滿意解,生物信息學仍需要人工
智能和認知科學對人腦的進一步認識,並從中得到更好的啟發式方法.
問題規模不同的處理:
Marvin Minsky在人工智慧研究中曾指出:小規模數據量的處理向大規模數
據量推廣時,往往並非演算法上的改進能做到的,更多的是要做本質性的變化.這
好比一個人爬樹,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必須採用其他方法
一樣.在分子生物學中,傳統的實驗方法已不適應處理飛速增長的海量數據.同
樣,在採用計算機處理上,也並非依靠原有的計算機演算法就能夠解決現有的數據
挖掘問題.如在序列對齊(sequence Alignment)問題上,在小規模數據中可以採用
動態規劃,而在大規模序列對齊時不得不引入啟發式方法,如BALST,FASTA.
樂觀中的隱擾
生物信息學是一門新興學科,起步於20世紀90年代,至今已進入"後基因
組時代",目前在這一領域的研究人員均呈普遍樂觀態度,那麼,是否存在潛在
的隱擾呢
不妨回顧一下早期人工智慧的發展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出
十年,人類即可象完成登月一樣完成對人的模擬,造出一個與人智能行為完全相
同的機器人.而至今為止,這一諾言仍然遙遙無期.盡管人工智慧研究得到的成
果已經滲入到各個領域,但對人的思維行為的了解遠未完全明了.從本質來看,
這是由於最初人工智慧研究上定位錯誤以及沒有從認識論角度看清人工智慧的
本質造成的;從研究角度來看,將智能行為還原成一般的形式化語言和規則並不
能完整描述人的行為,期望物理科學的成功同樣在人工智慧研究中適用並不現
實.
反觀生物信息學,其目的是期望從基因序列上解開一切生物的基本奧秘,從
結構上獲得生命的生理機制,這從哲學上來看是期望從分子層次上解釋人類的所
有行為和功能和致病原因.這類似於人工智慧早期發展中表現的樂觀行為,也來
自於早期分子生物學,生物物理和生物化學的成就.然而,從本質上來講,與人
工智能研究相似,都是希望將生命的奧秘還原成孤立的基因序列或單個蛋白質的
功能,而很少強調基因序列或蛋白質組作為一個整體在生命體中的調控作用.我
們因此也不得不思考,這種研究的最終結果是否能夠支撐我們對生物信息學的樂
觀呢 現在說肯定的話也許為時尚早.
綜上所述,不難看出,生物信息學並不是一個足以樂觀的領域,究竟原因,
是由於其是基於分子生物學與多種學科交叉而成的新學科,現有的形勢仍表現為
各種學科的簡單堆砌,相互之間的聯系並不是特別的緊密.在處理大規模數據方
面,沒有行之有效的一般性方法;而對於大規模數據內在的生成機制也沒有完全
明了,這使得生物信息學的研究短期內很難有突破性的結果.那麼,要得到真正
的解決,最終不能從計算機科學得到,真正地解決可能還是得從生物學自身,從
數學上的新思路來獲得本質性的動力.
毫無疑問,正如Dulbecco1986年所說:"人類的DNA序列是人類的真諦,
這個世界上發生的一切事情,都與這一序列息息相關".但要完全破譯這一序列
以及相關的內容,我們還有相當長的路要走.
（來源 ------[InfoBio.org | 生物信息學研討組]）http://www.infobio.org
生物信息學（Bioinformatics）是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白學(Proteomics)兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。
生物信息學是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科。
目前的生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是網際網路技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。
1990年代以來，伴隨著各種基因組測序計劃的展開和分子結構測定技術的突破和Internet的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。對生物信息學工作者提出了嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？
生物信息學的另一個挑戰是從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質結構。這個難題已困擾理論生物學家達半個多世紀，如今找到問題答案要求正變得日益迫切。諾貝爾獎獲得者W. Gilbert在1991年曾經指出：「傳統生物學解決問題的方式是實驗的。現在，基於全部基因都將知曉，並以電子可操作的方式駐留在資料庫中，新的生物學研究模式的出發點應是理論的。一個科學家將從理論推測出發，然後再回到實驗中去，追蹤或驗證這些理論假設」。
生物信息學的主要研究方向： 基因組學 - 蛋白質組學 - 系統生物學 - 比較基因組學
姑且不去引用生物信息學冗長的定義，以通俗的語言闡述其核心應用即是：隨著包括人類基因組計劃在內的生物基因組測序工程的里程碑式的進展，由此產生的包括生物體生老病死的生物數據以前所未有的速度遞增，目前已達到每14個月翻一番的速度。同時隨著互聯網的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。然而這些僅僅是原始生物信息的獲取，是生物信息學產業發展的初組階段，這一階段的生物信息學企業大都以出售生物資料庫為生。以人類基因組測序而聞名的塞萊拉公司即是這一階段的成功代表。
原始的生物信息資源挖掘出來後，生命科學工作者面臨著嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？生物信息學產業的高級階段體現於此，人類從此進入了以生物信息學為中心的後基因組時代。結合生物信息學的新葯創新工程即是這一階段的典型應用。