AI赋能生物化学教学研究——基因突变的功能效应预测

引用本文: 张颖, 葛芳, 罗志敏. AI赋能生物化学教学研究——基因突变的功能效应预测[J]. 大学化学, 2025, 40(3): 277-284. doi: 10.12461/PKU.DXHX202412104 shu

Citation: Ying Zhang, Fang Ge, Zhimin Luo. AI-Driven Biochemical Teaching Research: Predicting the Functional Effects of Gene Mutations[J]. University Chemistry, 2025, 40(3): 277-284. doi: 10.12461/PKU.DXHX202412104 shu

AI赋能生物化学教学研究——基因突变的功能效应预测

张颖 ,
葛芳 ^, ,
罗志敏 ^,

南京邮电大学化学与生命科学学院, 南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院, 柔性电子全国重点实验室, 江苏省生物智能材料与诊疗技术国家级重点实验室培育建设点, 南京 210023

通讯作者: 葛芳,E-mail:gfang0616@njupt.edu.cn; 罗志敏,E-mail:iamzmluo@njupt.edu.cn

基金项目:
江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师资助项目，江苏省高校自然科学研究重大项目(22KJA430007)，国家自然科学基金面上项目(22275096)，南京邮电大学教学改革研究项目(JG03024JX24)

摘要: 秉持“科教融汇、协同育人”理念，融合人工智能(AI)与生物化学教学研究。本文探讨了AI技术在生物化学教学改革中的应用，构建了与生物医学工程专业教学案例——AI预测基因突变的功能效应，从案例实施背景、教学内容设计、组织实施及效果评价等方面，阐述了该AI赋能教学的典型案例设计与实施，培养学生的多学科交叉融合的学习思维。

关键词:

English

AI-Driven Biochemical Teaching Research: Predicting the Functional Effects of Gene Mutations

Jiangsu Key Laboratory of Smart Biomaterials and Theranostic Technology, State Key Laboratory of Flexible Electronics (LoFE), College of Electronic and Optical Engineering & College of Flexible Electronics (Future Technology), School of Chemistry and Life Sciences, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China

Corresponding author: Fang Ge, ; Zhimin Luo,

Received Date: 13 December 2024
Revised Date: 24 February 2025
Available Online: 25 February 2025

Abstract: Guided by the principle of “integrating science and education, collaboratively cultivating talent”, this paper explores the integration of Artificial Intelligence (AI) with biochemistry teaching and research. It examines the application of AI technology in the reform of biochemistry education, specifically through the development of a case study in biomedical engineering that predicts the functional effects of gene mutations using AI. The paper discusses the design and implementation of this AI-driven teaching case, focusing on the case’s background, curriculum design, teaching strategies, and evaluation of its impact. This approach aims to cultivate interdisciplinary thinking in students, enhancing their ability to integrate knowledge across fields.

Key words:

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

AI赋能生物化学教学研究——基因突变的功能效应预测

通讯作者: 葛芳,E-mail:gfang0616@njupt.edu.cn; 罗志敏,E-mail:iamzmluo@njupt.edu.cn

English

AI-Driven Biochemical Teaching Research: Predicting the Functional Effects of Gene Mutations

Corresponding author: Fang Ge, ; Zhimin Luo,

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