2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋1.運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)2.RNA-Seq3.基因表達(dá)譜4.KEGG數(shù)據(jù)庫5.運(yùn)動(dòng)選材二、填空題1.生物信息學(xué)主要研究______和______中蘊(yùn)含的信息。2.常用的基因序列比對算法有______和______。3.差異基因表達(dá)分析常用的統(tǒng)計(jì)方法包括______和______。4.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的主要方法有______、______和______。5.運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)可以應(yīng)用于______、______和______等領(lǐng)域。三、簡答題1.簡述運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)研究的基本流程。2.簡述運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練如何影響基因表達(dá)，并舉例說明。3.簡述生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫在運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)研究中的作用。4.簡述可穿戴設(shè)備在智能體育中的應(yīng)用及其相關(guān)的生物信息學(xué)挑戰(zhàn)。四、論述題1.論述運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)在運(yùn)動(dòng)員基因組選材中的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)。2.論述如何利用生物信息學(xué)方法分析運(yùn)動(dòng)性疲勞的分子機(jī)制。3.論述大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)如何推動(dòng)運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)的發(fā)展，并舉例說明其在智能體育中的應(yīng)用。五、計(jì)算題假設(shè)你獲得了一份某運(yùn)動(dòng)員在劇烈運(yùn)動(dòng)前后兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集(已簡化，包含10個(gè)候選基因的表達(dá)量變化)，請描述你會采用哪些生物信息學(xué)方法來分析哪些基因可能參與了該運(yùn)動(dòng)的響應(yīng)，并簡述分析步驟和需要考慮的統(tǒng)計(jì)問題。(注意：無需實(shí)際計(jì)算，只需闡述方法和步驟)試卷答案一、名詞解釋1.運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)：運(yùn)用生物信息學(xué)的基本理論和方法，結(jié)合運(yùn)動(dòng)科學(xué)的知識，研究運(yùn)動(dòng)相關(guān)生物數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、處理、存儲、分析和解釋，以揭示運(yùn)動(dòng)相關(guān)生命的本質(zhì)規(guī)律，并服務(wù)于體育運(yùn)動(dòng)實(shí)踐的一門交叉學(xué)科。**解析思路：*考察對運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)基本定義的理解，包含其學(xué)科交叉屬性（生物信息學(xué)+運(yùn)動(dòng)科學(xué)）、研究內(nèi)容（數(shù)據(jù)處理分析、規(guī)律揭示）和最終目的（服務(wù)實(shí)踐）。2.RNA-Seq：基于高通量測序技術(shù)，對生物樣本中所有或大部分RNA分子進(jìn)行序列測定，從而獲取樣本的轉(zhuǎn)錄組信息，進(jìn)而研究基因表達(dá)水平、可變剪接、非編碼RNA等。**解析思路：*考察對RNA-Seq技術(shù)的核心概念掌握，包括技術(shù)手段（高通量測序）、研究對象（RNA分子）、獲取信息（轉(zhuǎn)錄組信息）及其主要應(yīng)用（表達(dá)分析、可變剪接等）。3.基因表達(dá)譜：反映特定細(xì)胞、組織或生物體在特定時(shí)間、特定條件下，所有基因表達(dá)水平（通常是mRNA豐度）的集合。**解析思路：*考察對基因表達(dá)譜這一核心概念的理解，包括其定義（基因表達(dá)水平集合）、構(gòu)成（所有基因）和特點(diǎn)（特定條件、特定時(shí)間）。4.KEGG數(shù)據(jù)庫：由日本京都大學(xué)生物信息學(xué)研究所維護(hù)的一個(gè)綜合性的生物通路和基因組數(shù)據(jù)庫，包含代謝通路、藥物信息、疾病信息、基因組信息等，是進(jìn)行系統(tǒng)生物學(xué)研究的重要資源。**解析思路：*考察對KEGG數(shù)據(jù)庫基本情況的掌握，包括其性質(zhì)（綜合數(shù)據(jù)庫）、主要內(nèi)容（代謝通路、藥物、疾病、基因組）和管理機(jī)構(gòu)（京都大學(xué)）。5.運(yùn)動(dòng)選材：基于對運(yùn)動(dòng)能力相關(guān)因素的遺傳和環(huán)境因素的認(rèn)知，運(yùn)用科學(xué)方法從人群中篩選出具有優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)潛能的個(gè)體或群體，進(jìn)行重點(diǎn)培養(yǎng)。**解析思路：*考察對運(yùn)動(dòng)選材基本概念的理解，包含其目的（篩選潛能個(gè)體）、依據(jù)（遺傳和環(huán)境因素）和方法（科學(xué)方法）。二、填空題1.生物信息學(xué)主要研究生物序列和生物結(jié)構(gòu)中蘊(yùn)含的信息。**解析思路：*考察生物信息學(xué)最核心的研究對象，即生物序列（DNA,RNA,Protein）和生物結(jié)構(gòu)（通常指蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)）。2.常用的基因序列比對算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。**解析思路：*考察最基礎(chǔ)的序列比對算法名稱，Needleman-Wunsch用于全局比對，Smith-Waterman用于局部比對。3.差異基因表達(dá)分析常用的統(tǒng)計(jì)方法包括t檢驗(yàn)和ANOVA。**解析思路：*考察處理RNA-Seq等實(shí)驗(yàn)中最常見的差異表達(dá)分析統(tǒng)計(jì)方法，t檢驗(yàn)用于兩組，ANOVA用于多組。4.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的主要方法有同源建模、基于物理能量的方法和模板獨(dú)立法（如AlphaFold）。**解析思路：*考察蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的主要策略分類，包括基于模板（同源建模）、基于物理（如蒙特卡洛、分子動(dòng)力學(xué)）和較新的模板獨(dú)立方法（如AlphaFold代表的技術(shù)）。5.運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)可以應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)員選材、運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練監(jiān)控和運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)防等領(lǐng)域。**解析思路：*考察運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)在智能體育工程背景下的主要應(yīng)用方向，覆蓋選材、訓(xùn)練、康復(fù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。三、簡答題1.簡述運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)研究的基本流程。**解析思路：*考察對研究全流程的掌握，通常包括：①問題定義與數(shù)據(jù)獲?。ㄈ缭O(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、采集樣本、獲取組學(xué)數(shù)據(jù)）；②數(shù)據(jù)預(yù)處理（如質(zhì)量控制、序列清洗、標(biāo)準(zhǔn)化）；③數(shù)據(jù)分析（如序列比對、基因注釋、差異表達(dá)分析、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、機(jī)器學(xué)習(xí)建模）；④結(jié)果解釋與驗(yàn)證（結(jié)合生物知識解釋結(jié)果，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證）；⑤應(yīng)用與轉(zhuǎn)化（將結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際運(yùn)動(dòng)場景）。2.簡述運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練如何影響基因表達(dá)，并舉例說明。**解析思路：*考察對運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練與基因表達(dá)關(guān)系的理解。需要說明運(yùn)動(dòng)是重要的環(huán)境因素，能通過信號通路等機(jī)制調(diào)節(jié)基因表達(dá)。舉例說明特定運(yùn)動(dòng)類型（如耐力、力量訓(xùn)練）會影響哪些通路（如AMPK、mTOR）及其下游目標(biāo)基因的表達(dá)變化，例如，力量訓(xùn)練可能上調(diào)肌細(xì)胞生成相關(guān)基因（如MSTN、MyoD）的表達(dá)。3.簡述生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫在運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)研究中的作用。**解析思路：*考察對數(shù)據(jù)庫重要性的認(rèn)識。作用包括：①提供公共數(shù)據(jù)資源（如基因序列、表達(dá)譜、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、已知通路），減少重復(fù)實(shí)驗(yàn)成本；②提供數(shù)據(jù)存儲和檢索平臺，方便大規(guī)模數(shù)據(jù)管理；③提供分析工具和API接口，支持下游分析；④整合多維度信息，支持系統(tǒng)生物學(xué)研究；⑤發(fā)布研究成果和共享分析結(jié)果。4.簡述可穿戴設(shè)備在智能體育中的應(yīng)用及其相關(guān)的生物信息學(xué)挑戰(zhàn)。**解析思路：*考察對智能體育設(shè)備與生物信息學(xué)結(jié)合的理解。應(yīng)用：采集運(yùn)動(dòng)生理信號（心率、呼吸、GPS、加速度計(jì)等）、運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)參數(shù)，用于運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分析、疲勞評估、技術(shù)動(dòng)作優(yōu)化、運(yùn)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等。挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)量大、維度高、采集頻率高，帶來大數(shù)據(jù)存儲、處理和分析的挑戰(zhàn)；②信號質(zhì)量受環(huán)境、個(gè)體差異影響大，需要魯棒的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取方法；③特征與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)/生理狀態(tài)的精準(zhǔn)映射關(guān)系需要大量生物信息學(xué)分析去挖掘；④數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和共享問題；⑤需要開發(fā)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行智能分析和預(yù)測。四、論述題1.論述運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)在運(yùn)動(dòng)員基因組選材中的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)。**解析思路：*要求深入探討基因組選材這一具體應(yīng)用。前景：①揭示運(yùn)動(dòng)能力的遺傳基礎(chǔ)，識別與特定運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目表現(xiàn)相關(guān)的基因或SNP標(biāo)記；②實(shí)現(xiàn)更早期、更精準(zhǔn)的運(yùn)動(dòng)員潛能評估，優(yōu)化選材效率；③為個(gè)性化訓(xùn)練提供遺傳信息參考，指導(dǎo)訓(xùn)練方案制定；④理解運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的遺傳易感性，指導(dǎo)訓(xùn)練和營養(yǎng)干預(yù)。挑戰(zhàn)：①遺傳變異對運(yùn)動(dòng)能力的貢獻(xiàn)率相對較低，多數(shù)性狀是多基因、多環(huán)境交互作用的結(jié)果，難以單基因預(yù)測；②存在顯著的個(gè)體和群體差異，通用標(biāo)記的普適性有限；③遺傳信息解讀復(fù)雜，需結(jié)合表型數(shù)據(jù)和生物通路分析；④存在倫理和社會問題，如基因歧視風(fēng)險(xiǎn)；⑤技術(shù)成本和可及性。2.論述如何利用生物信息學(xué)方法分析運(yùn)動(dòng)性疲勞的分子機(jī)制。**解析思路：*要求闡述利用生物信息學(xué)解析復(fù)雜生物學(xué)過程的思路。方法：①獲取運(yùn)動(dòng)前后不同階段（如急性運(yùn)動(dòng)、恢復(fù)期）的組學(xué)數(shù)據(jù)，如RNA-Seq（變化顯著基因）、代謝組學(xué)數(shù)據(jù)；②進(jìn)行差異分析，篩選出運(yùn)動(dòng)誘導(dǎo)顯著上調(diào)或下調(diào)的基因/代謝物；③進(jìn)行功能富集分析和通路富集分析（如GO,KEGG），揭示這些變化基因/代謝物主要參與的生物學(xué)過程和信號通路；④構(gòu)建相關(guān)的分子網(wǎng)絡(luò)（如調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、代謝網(wǎng)絡(luò)），探索關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和相互作用關(guān)系；⑤結(jié)合已有的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)庫信息，整合分析結(jié)果，提出可能的疲勞發(fā)生、發(fā)展和恢復(fù)的分子機(jī)制假說；⑥利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法挖掘潛在的生物標(biāo)志物。3.論述大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)如何推動(dòng)運(yùn)動(dòng)生物信息學(xué)的發(fā)展，并舉例說明其在智能體育中的應(yīng)用。**解析思路：*要求結(jié)合前沿技術(shù)探討其驅(qū)動(dòng)力和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)推動(dòng)：①使得處理和分析海量的多模態(tài)運(yùn)動(dòng)生物數(shù)據(jù)（組學(xué)、生理信號、行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)）成為可能；②支持更復(fù)雜的關(guān)聯(lián)分析、模式挖掘和預(yù)測建模；③促進(jìn)跨學(xué)科數(shù)據(jù)整合與系統(tǒng)生物學(xué)研究。AI推動(dòng)：①機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)模式和特征，發(fā)現(xiàn)人眼難以察覺的規(guī)律；②提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性（如智能識別疲勞狀態(tài)、預(yù)測運(yùn)動(dòng)損傷）；③實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦（如訓(xùn)練計(jì)劃、營養(yǎng)方案）；④支持智能決策和自主控制（如智能教練系統(tǒng)）。應(yīng)用舉例：①基于可穿戴設(shè)備和AI的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)監(jiān)測與疲勞預(yù)警系統(tǒng)；②利用運(yùn)動(dòng)影像數(shù)據(jù)和AI進(jìn)行技術(shù)動(dòng)作分析與優(yōu)化；③基于基因組數(shù)據(jù)和AI的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)選材與訓(xùn)練方案推薦系統(tǒng)；④利用生理信號和AI構(gòu)建運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)評估模型。五、計(jì)算題描述你會采用哪些生物信息學(xué)方法來分析哪些基因可能參與了該運(yùn)動(dòng)的響應(yīng)，并簡述分析步驟和需要考慮的統(tǒng)計(jì)問題。*方法選擇：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制（去除低質(zhì)量樣本或基因），進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如TPM、FPKM或歸一化方法）以消除批次效應(yīng)等噪音。2.差異表達(dá)分析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法（如t檢驗(yàn)、ANOVA或更復(fù)雜的模型如DESeq2、EdgeR）比較劇烈運(yùn)動(dòng)前后基因表達(dá)水平的差異，篩選出顯著變化的基因（如設(shè)定p值閾值<0.05，F(xiàn)oldChange絕對值>2）。3.功能注釋與富集分析：對篩選出的顯著差異基因進(jìn)行功能注釋，例如通過GO（GeneOntology）富集分析了解這些基因主要參與的生物學(xué)過程（BP）、細(xì)胞組分（CC）和分子功能（MF）；通過KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）通路富集分析，了解它們主要富集在哪些信號通路中。4.(可選)關(guān)聯(lián)分析：如果有其他組學(xué)數(shù)據(jù)（如基因組數(shù)據(jù)），可以進(jìn)一步分析差異表達(dá)基因與特定功能或通路的關(guān)系。例如，結(jié)合基因組變異數(shù)據(jù)，看是否有特定變異與表達(dá)變化相關(guān)聯(lián)。*分析步驟：1.獲取并整理運(yùn)動(dòng)前后兩組的基因表達(dá)數(shù)據(jù)矩陣。2.執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化。3.運(yùn)用差異表達(dá)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，獲得顯著差異的基因列表。4.對顯著差異基因列表進(jìn)行GO和KEGG富集分析，獲取生物學(xué)解釋。5.根據(jù)富集分析結(jié)果，重點(diǎn)關(guān)注與運(yùn)動(dòng)響應(yīng)、能量代謝、氧化應(yīng)激、炎癥反應(yīng)等相關(guān)的通路和基因集。*需要考慮的統(tǒng)計(jì)問題：1.多重假設(shè)檢驗(yàn)問題：對大量基因進(jìn)行差異檢驗(yàn)，需要進(jìn)行多重比較校正（如Bonferroni校正、FDR控制），以控制假陽性率。2.數(shù)據(jù)分布正態(tài)性：許多統(tǒng)計(jì)方法（如t檢驗(yàn)）假設(shè)數(shù)據(jù)服從