2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化在分子生物學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)。）1.在分子生物學(xué)數(shù)據(jù)分析中，以下哪一項(xiàng)不是統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化的作用？A.展示數(shù)據(jù)分布B.揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值D.直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析2.以下哪種圖表最適合展示不同組別之間連續(xù)型變量的均值差異？A.散點(diǎn)圖B.折線(xiàn)圖C.柱狀圖D.熱圖3.在進(jìn)行基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪種圖表最適合展示基因表達(dá)水平的差異？A.散點(diǎn)圖B.箱線(xiàn)圖C.餅圖D.網(wǎng)絡(luò)圖4.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)降維方法？A.主成分分析B.系統(tǒng)聚類(lèi)分析C.t-SNE降維D.線(xiàn)性回歸分析5.在R語(yǔ)言中，用于創(chuàng)建散點(diǎn)圖的函數(shù)是？A.barplot()B.boxplot()C.plot()D.heatmap()6.在Python語(yǔ)言中，用于創(chuàng)建熱圖的庫(kù)是？A.MatplotlibB.SeabornC.PandasD.NumPy7.GEO數(shù)據(jù)庫(kù)是什么？A.一個(gè)用于存儲(chǔ)和分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)的公共數(shù)據(jù)庫(kù)B.一個(gè)用于存儲(chǔ)和分析蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)C.一個(gè)用于存儲(chǔ)和分析基因組學(xué)數(shù)據(jù)的私有數(shù)據(jù)庫(kù)D.一個(gè)用于存儲(chǔ)和分析生物信息學(xué)數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)8.在繪制生物學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪一項(xiàng)不是需要考慮的因素？A.數(shù)據(jù)類(lèi)型B.數(shù)據(jù)量C.圖表顏色D.圖表標(biāo)題9.在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化時(shí)，以下哪種原則不是需要遵循的？A.準(zhǔn)確性B.清晰性C.美觀性D.復(fù)雜性10.以下哪種圖表最適合展示不同樣本之間的相關(guān)性？A.散點(diǎn)圖B.箱線(xiàn)圖C.熱圖D.網(wǎng)絡(luò)圖二、填空題（每空1分，共10分。請(qǐng)將答案填在橫線(xiàn)上。）1.統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為_(kāi)_________的過(guò)程。2.熱圖是一種用于展示矩陣數(shù)據(jù)的圖表，通常用__________來(lái)表示矩陣中的數(shù)值。3.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，需要處理的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題包括__________、__________和__________。4.t-SNE是一種常用的__________方法，它可以將高維數(shù)據(jù)降維到二維或三維空間中進(jìn)行可視化。5.在R語(yǔ)言中，用于創(chuàng)建箱線(xiàn)圖的函數(shù)是__________。6.在Python語(yǔ)言中，用于創(chuàng)建散點(diǎn)圖的庫(kù)是__________。7.生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化軟件包括__________、__________和__________。8.在進(jìn)行基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析時(shí)，常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化方法包括__________和__________。9.統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化結(jié)果解讀時(shí)需要注意__________和__________。10.網(wǎng)絡(luò)圖是一種用于展示__________之間關(guān)系的圖表。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題。）1.簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化的基本原則。2.簡(jiǎn)述散點(diǎn)圖和箱線(xiàn)圖的區(qū)別。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗在統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化中的重要性。4.簡(jiǎn)述GEO數(shù)據(jù)庫(kù)在分子生物學(xué)數(shù)據(jù)分析中的作用。四、計(jì)算題（每題10分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求進(jìn)行計(jì)算和繪圖方法的描述。）1.假設(shè)你有一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含10個(gè)基因在3個(gè)不同條件下的表達(dá)量。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)如何使用R語(yǔ)言或Python語(yǔ)言創(chuàng)建熱圖來(lái)展示這些數(shù)據(jù)，并說(shuō)明你需要使用哪些函數(shù)或庫(kù)。2.假設(shè)你有一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含1000個(gè)基因在2個(gè)不同條件下的表達(dá)量。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)如何使用R語(yǔ)言或Python語(yǔ)言創(chuàng)建散點(diǎn)圖來(lái)展示這些數(shù)據(jù)，并說(shuō)明你需要使用哪些函數(shù)或庫(kù)，以及如何對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行初步的解讀。五、論述題（10分。請(qǐng)根據(jù)題目要求進(jìn)行論述。）結(jié)合具體的分子生物學(xué)數(shù)據(jù)分析案例，論述統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化在生物信息學(xué)研究中的重要性。試卷答案一、選擇題1.D*解析：統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化主要用于數(shù)據(jù)的展示和探索，幫助研究者理解數(shù)據(jù)特征和規(guī)律，但不能直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)分析需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模型和方法。2.C*解析：柱狀圖適合比較不同組別之間連續(xù)型變量的均值差異，可以清晰地展示各組之間的數(shù)值大小和差異。散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，折線(xiàn)圖主要用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，熱圖主要用于展示矩陣數(shù)據(jù)。3.B*解析：箱線(xiàn)圖可以展示基因表達(dá)水平的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值等信息，適合展示不同組別之間基因表達(dá)水平的差異。4.D*解析：主成分分析、系統(tǒng)聚類(lèi)分析和t-SNE降維都是常用的數(shù)據(jù)降維方法，目的是將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間，以便于可視化和分析。線(xiàn)性回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于建立變量之間的關(guān)系模型。5.C*解析：plot()函數(shù)是R語(yǔ)言中用于創(chuàng)建散點(diǎn)圖、線(xiàn)圖等圖形的基本函數(shù)。barplot()用于創(chuàng)建柱狀圖，boxplot()用于創(chuàng)建箱線(xiàn)圖。6.B*解析：Seaborn庫(kù)是Python語(yǔ)言中一個(gè)基于Matplotlib的高級(jí)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供了豐富的圖表類(lèi)型，包括熱圖、散點(diǎn)圖、箱線(xiàn)圖等。7.A*解析：GEO（GeneExpressionOmnibus）是一個(gè)公共的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，主要存儲(chǔ)和分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)。8.C*解析：在繪制生物學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)量、圖表標(biāo)題等因素，以確保圖表的準(zhǔn)確性和清晰性。圖表顏色雖然可以影響圖表的美觀性，但不是必須考慮的因素，關(guān)鍵在于顏色是否能夠清晰地傳達(dá)信息。9.D*解析：在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化時(shí)，需要遵循準(zhǔn)確性、清晰性和簡(jiǎn)潔性等原則，以確保圖表能夠準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)特征和規(guī)律，并易于理解。過(guò)于復(fù)雜的圖表反而會(huì)影響圖表的可讀性。10.D*解析：網(wǎng)絡(luò)圖是一種用于展示節(jié)點(diǎn)（例如基因、蛋白質(zhì)）之間關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適合展示不同樣本之間的相關(guān)性。散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，箱線(xiàn)圖主要用于展示不同組別之間連續(xù)型變量的均值差異，熱圖主要用于展示矩陣數(shù)據(jù)。二、填空題1.圖形2.顏色或灰度3.缺失值、異常值、重復(fù)值4.降維5.boxplot()6.Matplotlib7.R語(yǔ)言、Python語(yǔ)言、Bioconductor包8.熱圖、散點(diǎn)圖9.統(tǒng)計(jì)學(xué)意義、生物學(xué)意義10.節(jié)點(diǎn)三、簡(jiǎn)答題1.統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化的基本原則包括準(zhǔn)確性、清晰性、簡(jiǎn)潔性、一致性和有效性。準(zhǔn)確性指圖表必須準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)特征和規(guī)律；清晰性指圖表必須易于理解，能夠清晰地傳達(dá)信息；簡(jiǎn)潔性指圖表應(yīng)該避免不必要的裝飾和復(fù)雜，以免影響可讀性；一致性指圖表的風(fēng)格和布局應(yīng)該保持一致；有效性指圖表應(yīng)該能夠有效地揭示數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式。2.散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，可以展示數(shù)據(jù)的分布情況、相關(guān)性以及異常值等信息。箱線(xiàn)圖主要用于展示不同組別之間連續(xù)型變量的均值差異，可以展示數(shù)據(jù)的分布情況、中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值等信息。散點(diǎn)圖更適合展示變量之間的關(guān)系，而箱線(xiàn)圖更適合展示不同組別之間的差異。3.數(shù)據(jù)清洗是統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化的重要步驟，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)中往往存在缺失值、異常值、重復(fù)值等問(wèn)題，這些問(wèn)題會(huì)影響圖表的準(zhǔn)確性和可讀性。數(shù)據(jù)清洗可以去除這些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而保證圖表能夠準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)特征和規(guī)律。4.GEO數(shù)據(jù)庫(kù)在分子生物學(xué)數(shù)據(jù)分析中起著重要的作用，它可以提供大量的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，供研究者下載和使用。研究者可以利用GEO數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果驗(yàn)證，促進(jìn)生物信息學(xué)研究的發(fā)展。四、計(jì)算題1.使用R語(yǔ)言創(chuàng)建熱圖的步驟如下：*首先，需要將基因表達(dá)數(shù)據(jù)整理成矩陣格式，其中行代表基因，列代表樣本。*然后，可以使用heatmap()函數(shù)創(chuàng)建熱圖?？梢允褂胏ol參數(shù)設(shè)置顏色方案，使用rowv參數(shù)和colv參數(shù)設(shè)置行和列的聚類(lèi)方式，使用main參數(shù)設(shè)置圖表標(biāo)題。*例如，代碼如下：```Rheatmap(data,col=heat.colors(256),rowv=TRUE,colv=TRUE,main="GeneExpressionHeatmap")```*使用Python語(yǔ)言創(chuàng)建熱圖的步驟如下：*首先，需要使用Pandas庫(kù)讀取基因表達(dá)數(shù)據(jù)，并將其整理成DataFrame格式。*然后，可以使用Seaborn庫(kù)的heatmap()函數(shù)創(chuàng)建熱圖。可以使用cmap參數(shù)設(shè)置顏色方案，使用annot參數(shù)設(shè)置是否在熱圖上顯示數(shù)值，使用xticklabels和yticklabels參數(shù)設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽，使用title參數(shù)設(shè)置圖表標(biāo)題。*例如，代碼如下：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspdheatmap_data=pd.DataFrame(data)sns.heatmap(heatmap_data,cmap="YlGnBu",annot=True,xticklabels=sample_names,yticklabels=gene_names,title="GeneExpressionHeatmap")```2.使用R語(yǔ)言創(chuàng)建散點(diǎn)圖的步驟如下：*首先，需要將基因表達(dá)數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)框格式，其中一列代表基因A的表達(dá)量，另一列代表基因B的表達(dá)量。*然后，可以使用plot()函數(shù)創(chuàng)建散點(diǎn)圖?？梢允褂脁參數(shù)和y參數(shù)指定橫縱坐標(biāo)，可以使用col參數(shù)設(shè)置點(diǎn)顏色，使用pch參數(shù)設(shè)置點(diǎn)形狀，使用main參數(shù)設(shè)置圖表標(biāo)題，使用xlab和ylab參數(shù)設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽。*例如，代碼如下：```Rplot(geneA,geneB,col="blue",pch=19,main="GeneExpressionScatterPlot",xlab="GeneAExpression",ylab="GeneBExpression")```*使用Python語(yǔ)言創(chuàng)建散點(diǎn)圖的步驟如下：*首先，需要使用Pandas庫(kù)讀取基因表達(dá)數(shù)據(jù)，并將其整理成DataFrame格式。*然后，可以使用Matplotlib庫(kù)的scatter()函數(shù)創(chuàng)建散點(diǎn)圖?？梢允褂脁參數(shù)和y參數(shù)指定橫縱坐標(biāo)，可以使用c參數(shù)設(shè)置點(diǎn)顏色，使用marker參數(shù)設(shè)置點(diǎn)形狀，使用title參數(shù)設(shè)置圖表標(biāo)題，使用xlabel和ylabel參數(shù)設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽。*例如，代碼如下：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltscatter_data=pd.DataFrame(data)plt.scatter(scatter_data['geneA'],scatter_data['geneB'],c='blue',marker='o',title="GeneExpressionScatterPlot",xlabel="GeneAExpression",ylabel="GeneBExpression")plt.show()```*對(duì)散點(diǎn)圖的初步解讀可以觀察點(diǎn)的分布情況，例如是否存在線(xiàn)性關(guān)系、是否存在聚類(lèi)現(xiàn)象、是否存在異常值等。如果點(diǎn)的分布呈線(xiàn)性關(guān)系，則說(shuō)明兩個(gè)基因的表達(dá)量可能存在相關(guān)性。如果點(diǎn)的分布呈聚類(lèi)現(xiàn)象，則說(shuō)明可能存在不同的基因表達(dá)模式。如果存在異常值，則需要進(jìn)一步分析其生物學(xué)意義。五、論述題統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化在生物信息學(xué)研究中具有重要性。生物信息學(xué)研究通常涉及大量的數(shù)據(jù)，例如基因表達(dá)數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)、基因組學(xué)數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)往往具有高維度、大規(guī)模的特點(diǎn)，難以直接進(jìn)行理解和分析。統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形形式，幫助研究者直觀地觀察數(shù)據(jù)的分布情況、變量之間的關(guān)系