2025年基因組學(xué)與生物信息學(xué)考試試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.以下關(guān)于三代測(cè)序技術(shù)（如PacBioHiFi、OxfordNanopore）的描述，錯(cuò)誤的是：A.單分子實(shí)時(shí)測(cè)序（SMRT）通過檢測(cè)DNA聚合酶合成時(shí)的信號(hào)變化獲取序列B.納米孔測(cè)序的原始信號(hào)為電流波動(dòng)，需通過堿基調(diào)用（Basecalling）轉(zhuǎn)換為序列C.三代測(cè)序的讀長(zhǎng)可達(dá)數(shù)十萬(wàn)堿基，但單堿基錯(cuò)誤率通常高于一代測(cè)序D.HiFi測(cè)序通過環(huán)狀一致性測(cè)序（CCS）將單分子讀長(zhǎng)錯(cuò)誤率降至0.1%以下2.單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-seq）中，“UMI（唯一分子標(biāo)識(shí)符）”的主要作用是：A.區(qū)分不同細(xì)胞的來源B.校正擴(kuò)增過程中的PCR偏好性C.提高測(cè)序讀長(zhǎng)的準(zhǔn)確性D.增強(qiáng)稀有轉(zhuǎn)錄本的檢測(cè)靈敏度3.在人類全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）中，“曼哈頓圖”的橫軸和縱軸分別代表：A.染色體位置與效應(yīng)值（β）B.染色體位置與-Log10（P值）C.基因表達(dá)量與P值D.SNP密度與連鎖不平衡（LD）程度4.以下哪種算法常用于長(zhǎng)讀長(zhǎng)基因組組裝的糾錯(cuò)步驟？A.Canu（基于重疊群校正）B.BWA（短讀長(zhǎng)比對(duì)）C.GATK（變異檢測(cè)）D.DESeq2（差異表達(dá)分析）5.關(guān)于結(jié)構(gòu)變異（SV）檢測(cè)，以下說法正確的是：A.短讀長(zhǎng)測(cè)序（如Illumina）可高效檢測(cè)>10kb的大缺失（Deletion）B.納米孔測(cè)序的高錯(cuò)誤率使其無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別插入（Insertion）變異C.基于配對(duì)末端（Paired-end）測(cè)序的“跨度異?！保―iscordantPair）可輔助檢測(cè)倒位（Inversion）D.單核苷酸多態(tài)性（SNP）屬于結(jié)構(gòu)變異的一種6.單細(xì)胞ATAC-seq（染色質(zhì)可及性測(cè)序）的主要研究目標(biāo)是：A.分析不同細(xì)胞類型的基因表達(dá)異質(zhì)性B.定位轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)和開放染色質(zhì)區(qū)域C.檢測(cè)單細(xì)胞水平的拷貝數(shù)變異（CNV）D.重建細(xì)胞發(fā)育的時(shí)間軌跡（Pseudotime）7.在宏基因組學(xué)（Metagenomics）分析中，“分箱”（Binning）的核心目的是：A.去除測(cè)序數(shù)據(jù)中的宿主污染B.區(qū)分不同物種的基因組片段C.提高低豐度物種的測(cè)序深度D.預(yù)測(cè)微生物群落的功能富集8.以下哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)人類基因組變異及其臨床意義？A.Ensembl（基因注釋）B.dbSNP（單核苷酸多態(tài)性）C.gnomAD（人群變異頻率）D.ClinVar（臨床相關(guān)變異）9.長(zhǎng)讀長(zhǎng)測(cè)序數(shù)據(jù)（如PacBio）組裝時(shí)，“重疊群”（Contig）與“支架”（Scaffold）的關(guān)鍵區(qū)別在于：A.Contig無(wú)缺口（Gap），Scaffold包含缺口但通過連接信息（如Hi-C）確定順序B.Contig由短讀長(zhǎng)組裝，Scaffold由長(zhǎng)讀長(zhǎng)組裝C.Contig僅含編碼區(qū)，Scaffold包含非編碼區(qū)D.Contig用于原核生物，Scaffold用于真核生物10.在RNA-seq數(shù)據(jù)分析中，“剪接異構(gòu)體定量”（IsoformQuantification）的挑戰(zhàn)主要源于：A.測(cè)序讀長(zhǎng)過短導(dǎo)致不同異構(gòu)體的讀段重疊B.樣本RNA降解影響數(shù)據(jù)質(zhì)量C.基因表達(dá)量的技術(shù)噪聲（TechnicalNoise）D.轉(zhuǎn)錄本的3’偏倚（3’Bias）11.以下關(guān)于“泛基因組”（Pangenome）的描述，錯(cuò)誤的是：A.泛基因組包含物種內(nèi)所有個(gè)體的核心基因（CoreGene）和可變基因（AccessoryGene）B.人類泛基因組計(jì)劃（HGP）的目標(biāo)是替代參考基因組（GRCh38）C.泛基因組可通過圖基因組（GraphGenome）形式存儲(chǔ)，解決參考基因組的偏向性問題D.植物泛基因組研究有助于解析物種適應(yīng)性進(jìn)化的遺傳基礎(chǔ)12.單細(xì)胞多組學(xué)（如同時(shí)測(cè)RNA、ATAC和蛋白）的主要技術(shù)瓶頸是：A.單細(xì)胞分離的通量不足B.不同組學(xué)數(shù)據(jù)的歸一化（Normalization）和整合分析C.測(cè)序成本過高D.樣本保存導(dǎo)致的降解問題13.在癌癥基因組學(xué)中，“腫瘤突變負(fù)荷”（TMB）的計(jì)算通?；冢篈.全外顯子組測(cè)序（WES）中非同義突變的數(shù)量B.全基因組測(cè)序（WGS）中所有體細(xì)胞突變的數(shù)量C.轉(zhuǎn)錄組測(cè)序（RNA-seq）中融合基因的數(shù)量D.甲基化測(cè)序（WGBS）中差異甲基化位點(diǎn)的數(shù)量14.以下哪種生物信息學(xué)工具常用于長(zhǎng)讀長(zhǎng)數(shù)據(jù)的從頭組裝？A.FlyeB.BWA-MEMC.STARD.Salmon15.關(guān)于“基因編輯脫靶效應(yīng)檢測(cè)”，以下方法中靈敏度最高的是：A.基于PCR的T7E1酶切法B.全基因組測(cè)序（WGS）結(jié)合整合分析C.靶向擴(kuò)增子測(cè)序（Amplicon-seq）D.體外切割實(shí)驗(yàn)（如GUIDE-seq）二、填空題（每空1分，共20分）1.三代測(cè)序技術(shù)中，PacBio的________模式通過環(huán)狀模板的多次測(cè)序生成高準(zhǔn)確性的一致性序列（CCS），而納米孔測(cè)序的原始信號(hào)為________波動(dòng)，需通過________算法轉(zhuǎn)換為堿基序列。2.單細(xì)胞測(cè)序中，常用的細(xì)胞分離技術(shù)包括________（如10xGenomics）和________（如流式分選結(jié)合微流控）。3.基因組組裝質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)主要包括________（N50）、________（L50）和________（BUSCO），其中________用于評(píng)估基因區(qū)域的完整性。4.結(jié)構(gòu)變異（SV）的類型包括缺失（Deletion）、________（Duplication）、________（Inversion）和________（Translocation），其檢測(cè)方法可分為基于________（如短讀長(zhǎng)的跨度異常）、基于________（長(zhǎng)讀長(zhǎng)的直接比對(duì)）和基于________（如光學(xué)圖譜）的技術(shù)。5.生物信息學(xué)中，常用的序列比對(duì)算法分為________（如BLAST）和________（如Smith-Waterman）兩大類，前者適用于________，后者適用于________。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.比較短讀長(zhǎng)測(cè)序（如Illumina）與長(zhǎng)讀長(zhǎng)測(cè)序（如PacBioHiFi）在基因組組裝中的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明二者如何互補(bǔ)。2.簡(jiǎn)述單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-seq）數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟（包括原始數(shù)據(jù)到表達(dá)矩陣的流程），并指出每一步的關(guān)鍵技術(shù)或工具。3.在癌癥基因組研究中，如何區(qū)分“驅(qū)動(dòng)突變”（DriverMutation）與“乘客突變”（PassengerMutation）？請(qǐng)列舉至少3種分析策略。4.什么是“圖基因組”（GraphGenome）？與傳統(tǒng)線性參考基因組相比，其優(yōu)勢(shì)是什么？目前在人類基因組研究中的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？5.宏基因組學(xué)中，“功能注釋”（FunctionalAnnotation）的主要流程是什么？常用的數(shù)據(jù)庫(kù)（如KEGG、COG、CAZy）分別側(cè)重哪些功能層面的注釋？四、論述題（每題15分，共30分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于多組學(xué)數(shù)據(jù)的人類復(fù)雜疾病研究方案（如阿爾茨海默?。?，需包括研究目標(biāo)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（測(cè)序技術(shù)選擇）、數(shù)據(jù)分析流程（關(guān)鍵步驟與工具）及預(yù)期成果。2.近年來，人工智能（AI）在生物信息學(xué)中的應(yīng)用日益廣泛。請(qǐng)結(jié)合具體案例（如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、變異功能預(yù)測(cè)、基因表達(dá)調(diào)控模型），論述AI如何推動(dòng)基因組學(xué)與生物信息學(xué)的發(fā)展，并分析其當(dāng)前局限性及未來方向。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C（三代測(cè)序單堿基錯(cuò)誤率通常為1%-15%，一代測(cè)序錯(cuò)誤率<0.1%，但HiFi模式可降至0.1%以下）2.B（UMI通過唯一標(biāo)簽區(qū)分同一轉(zhuǎn)錄本的不同拷貝，校正PCR擴(kuò)增偏倚）3.B（橫軸為染色體位置，縱軸為-Log10（P值），用于展示GWAS中各SNP的顯著性）4.A（Canu用于長(zhǎng)讀長(zhǎng)組裝的糾錯(cuò)和組裝；BWA是比對(duì)工具，GATK是變異檢測(cè)，DESeq2是差異表達(dá)）5.C（倒位可通過配對(duì)末端測(cè)序的跨度異?；蚍较虍惓z測(cè)；短讀長(zhǎng)難以檢測(cè)大缺失，納米孔可識(shí)別插入，SNP不屬于SV）6.B（ATAC-seq通過轉(zhuǎn)座酶插入開放染色質(zhì)區(qū)域，定位轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)）7.B（分箱通過序列組成、覆蓋度等信息將宏基因組片段歸類到不同物種）8.D（ClinVar存儲(chǔ)變異與疾病的關(guān)聯(lián)；dbSNP是變異位點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，gnomAD是人群頻率）9.A（Contig是連續(xù)無(wú)缺口的序列，Scaffold通過連接信息（如Hi-C、光學(xué)圖譜）確定Contig順序，含缺口）10.A（短讀長(zhǎng)可能同時(shí)映射到多個(gè)異構(gòu)體，導(dǎo)致定量困難）11.B（人類泛基因組計(jì)劃是補(bǔ)充參考基因組，而非替代）12.B（不同組學(xué)數(shù)據(jù)的維度、噪聲水平差異大，整合分析是主要挑戰(zhàn)）13.A（TMB通常基于全外顯子組的非同義突變計(jì)數(shù)，單位為突變數(shù)/Mb）14.A（Flye是長(zhǎng)讀長(zhǎng)組裝工具；BWA-MEM是比對(duì)，STAR是RNA比對(duì)，Salmon是定量）15.B（WGS可無(wú)偏檢測(cè)全基因組脫靶位點(diǎn)，靈敏度最高）二、填空題1.環(huán)狀一致性測(cè)序（CCS）；電流；堿基調(diào)用（Basecalling）2.微液滴分選；平板分選（或微孔分選）3.連續(xù)序列長(zhǎng)度中位數(shù)（N50）；連續(xù)序列數(shù)量中位數(shù)（L50）；核心基因完整性（BUSCO）；BUSCO4.重復(fù)；倒位；易位；短讀長(zhǎng)（或配對(duì)末端）；長(zhǎng)讀長(zhǎng)（或直接比對(duì)）；光學(xué)圖譜（或物理圖譜）5.啟發(fā)式算法；動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法；大規(guī)模序列比對(duì)；小范圍精確比對(duì)三、簡(jiǎn)答題1.短讀長(zhǎng)測(cè)序：優(yōu)點(diǎn)是成本低、錯(cuò)誤率低（<0.1%）、數(shù)據(jù)量大；缺點(diǎn)是讀長(zhǎng)短（50-300bp），難以跨越重復(fù)序列，組裝時(shí)易產(chǎn)生缺口。長(zhǎng)讀長(zhǎng)測(cè)序：優(yōu)點(diǎn)是讀長(zhǎng)可達(dá)10-100kb，能跨越重復(fù)區(qū)域，提升組裝連續(xù)性；缺點(diǎn)是單堿基錯(cuò)誤率高（1%-15%），成本較高。二者互補(bǔ)：短讀長(zhǎng)用于糾錯(cuò)（如用Illumina數(shù)據(jù)校正PacBio原始讀長(zhǎng)），長(zhǎng)讀長(zhǎng)用于解決重復(fù)區(qū)域組裝，最終獲得高質(zhì)量基因組（如T2T人類全基因組組裝結(jié)合了PacBioHiFi和納米孔長(zhǎng)讀長(zhǎng)）。2.預(yù)處理流程：①原始數(shù)據(jù)過濾：去除低質(zhì)量讀段、接頭序列（工具：Fastp、Trimmomatic）；②細(xì)胞barcode與UMI拆分：根據(jù)測(cè)序接頭分離不同細(xì)胞的讀段（工具：CellRanger、STARsolo）；③比對(duì)到參考基因組：將讀段映射到基因組（工具：STAR、HISAT2）；④UMI計(jì)數(shù)：統(tǒng)計(jì)每個(gè)基因在每個(gè)細(xì)胞中的UMI數(shù)量，生成表達(dá)矩陣（工具：CellRanger、Salmon）；⑤質(zhì)量控制：過濾低質(zhì)量細(xì)胞（如線粒體基因比例過高、基因數(shù)過少）（工具：Seurat、Scanpy）。3.區(qū)分策略：①頻率分析：驅(qū)動(dòng)突變?cè)谀[瘤樣本中高頻出現(xiàn)（如TP53在多種癌癥中高頻突變）；②功能預(yù)測(cè)：通過算法（如SIFT、PolyPhen-2）預(yù)測(cè)突變對(duì)蛋白功能的影響，驅(qū)動(dòng)突變多為功能喪失或獲得；③進(jìn)化樹分析：驅(qū)動(dòng)突變通常出現(xiàn)在腫瘤進(jìn)化樹的早期分支（克隆性突變），乘客突變多為晚期分支（亞克隆性）；④實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：通過基因編輯（如CRISPR）在細(xì)胞或動(dòng)物模型中驗(yàn)證突變是否促進(jìn)增殖或轉(zhuǎn)移。4.圖基因組是一種非線性基因組表示方法，通過圖結(jié)構(gòu)（節(jié)點(diǎn)為序列片段，邊為連接關(guān)系）整合物種內(nèi)多個(gè)個(gè)體的遺傳變異（如SNP、SV）。優(yōu)勢(shì)：避免傳統(tǒng)線性參考基因組的偏向性（如僅代表部分人群），更全面反映遺傳多樣性；提升變異檢測(cè)的準(zhǔn)確性（尤其是結(jié)構(gòu)變異）。應(yīng)用場(chǎng)景：人類泛基因組構(gòu)建（如HPRC計(jì)劃）、復(fù)雜疾病關(guān)聯(lián)分析（減少參考序列導(dǎo)致的假陽(yáng)性）、個(gè)性化基因組分析（更準(zhǔn)確的比對(duì)與注釋）。5.功能注釋流程：①基因預(yù)測(cè)：通過宏基因組組裝或分箱后，使用工具（如Prodigal）預(yù)測(cè)開放閱讀框（ORF）；②序列比對(duì)：將ORF與功能數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)（如BLASTp）；③功能分類：根據(jù)比對(duì)結(jié)果注釋到通路、酶類或功能模塊。數(shù)據(jù)庫(kù)側(cè)重：KEGG（代謝通路與調(diào)控網(wǎng)絡(luò)）、COG（同源基因家族功能分類）、CAZy（碳水化合物活性酶）、PFAM（蛋白結(jié)構(gòu)域）、eggNOG（進(jìn)化與功能注釋）。四、論述題1.研究方案（阿爾茨海默?。?研究目標(biāo)：解析AD發(fā)病的多組學(xué)分子機(jī)制，識(shí)別潛在治療靶點(diǎn)。-實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：-樣本：收集AD患者（早發(fā)/晚發(fā)）、健康對(duì)照的血液（血漿cfDNA、外泌體RNA）、腦活檢組織（冷凍保存）。-測(cè)序技術(shù)：①全基因組測(cè)序（WGS，IlluminaNovaSeq+PacBioHiFi）檢測(cè)germline/SomaticSV；②全外顯子測(cè)序（WES）分析編碼區(qū)變異；③單細(xì)胞RNA-seq（10xGenomics）分析腦區(qū)細(xì)胞類型特異性表達(dá)；④ATAC-seq（bulk/單細(xì)胞）定位AD相關(guān)調(diào)控元件；⑤甲基化測(cè)序（WGBS）檢測(cè)差異甲基化區(qū)域（DMR）。-數(shù)據(jù)分析流程：-基因組學(xué)：用GATK4+Manta檢測(cè)SNP/Indel/SV，結(jié)合gnomAD過濾人群多態(tài)性，用FATHMM-MKL預(yù)測(cè)功能突變；-轉(zhuǎn)錄組學(xué)：scRNA-seq用Seurat聚類細(xì)胞類型，識(shí)別小膠質(zhì)細(xì)胞/神經(jīng)元的差異表達(dá)基因（DEG），用SCENIC推斷調(diào)控轉(zhuǎn)錄因子；-表觀組學(xué)：ATAC-seq用MACS2調(diào)用峰，關(guān)聯(lián)DEG啟動(dòng)子區(qū)開放染色質(zhì)；WGBS用Bismark比對(duì)，用DSS識(shí)別DMR，關(guān)聯(lián)基因表達(dá)；-多組學(xué)整合：用MOFA+（多組學(xué)因子分析）整合變異、表達(dá)、甲基化數(shù)據(jù)，篩選關(guān)鍵調(diào)控模塊（如APOE通路、Tau蛋白相關(guān)基因）。-預(yù)期成果：鑒定AD特異性驅(qū)動(dòng)變異（如APP/PSEN1新突變）、細(xì)胞類型特異性表達(dá)特征（如小膠質(zhì)細(xì)胞炎癥通路激活）、表觀調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（如SORL1基因甲基化與表達(dá)