2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——生物信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)學(xué)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填在答題紙上。）1.生物信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)通常代表？A.蛋白質(zhì)B.mRNAC.metaboliteD.DNA序列2.衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)連接緊密程度的指標(biāo)是？A.聚類(lèi)系數(shù)B.網(wǎng)絡(luò)密度C.路徑長(zhǎng)度D.度分布3.在處理基因表達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)，若存在大量零值，哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可能不太適用？A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.TPM（TranscriptsPerMillion）C.log變換D.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化4.當(dāng)研究通路中某個(gè)基因表達(dá)量在不同處理組間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，最可能使用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是？A.相關(guān)分析B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.方差分析D.主成分分析5.在生物網(wǎng)絡(luò)分析中，模塊度（Modularity）參數(shù)主要用于？A.衡量網(wǎng)絡(luò)整體連通性B.描述節(jié)點(diǎn)度分布C.識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中緊密連接的功能群D.量化網(wǎng)絡(luò)的可預(yù)測(cè)性6.對(duì)一組來(lái)自生物實(shí)驗(yàn)的連續(xù)測(cè)量數(shù)據(jù)（如酶活性），計(jì)算其中心趨勢(shì)最常用的統(tǒng)計(jì)量是？A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.均值D.中位數(shù)7.評(píng)估一個(gè)基因功能模塊在統(tǒng)計(jì)上是否顯著富集于某個(gè)通路，常用的方法是？A.網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)B.基因集富集分析（GSEA）C.相關(guān)性分析D.回歸分析8.置換檢驗(yàn)（PermutationTest）在生物網(wǎng)絡(luò)分析中主要用于？A.缺失值估計(jì)B.比較兩組數(shù)據(jù)的均值差異C.驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)結(jié)果的顯著性，減少假陽(yáng)性D.擬合統(tǒng)計(jì)模型9.如果研究者想探究多個(gè)基因表達(dá)水平的變化與一個(gè)疾病狀態(tài)（如患病/未患?。┲g的線(xiàn)性關(guān)系，應(yīng)選擇哪種統(tǒng)計(jì)模型？A.線(xiàn)性回歸B.邏輯回歸C.聚類(lèi)分析D.主成分回歸10.生物信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)分析中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的目的是？A.識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)B.描述網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)特征C.檢測(cè)通路在時(shí)間進(jìn)程中的動(dòng)態(tài)變化模式D.確定通路中相互作用的方向二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在答題紙上。）1.生物信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)通?？梢杂霉?jié)點(diǎn)代表______，用邊代表______來(lái)構(gòu)建。2.描述一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量多少的指標(biāo)稱(chēng)為_(kāi)_____。3.在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷前，通常需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的______和______是否滿(mǎn)足所選用統(tǒng)計(jì)方法的前提條件。4.對(duì)于非正態(tài)分布的生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以通過(guò)______或______等方法使其近似服從正態(tài)分布，以便進(jìn)行后續(xù)的參數(shù)檢驗(yàn)。5.統(tǒng)計(jì)學(xué)上的p值小于0.05，通常意味著觀(guān)察到的結(jié)果在______假設(shè)下發(fā)生的概率小于5%，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。6.在生物網(wǎng)絡(luò)模塊檢測(cè)中，模塊度是一個(gè)介于______和______之間的值，用于量化模塊內(nèi)部連接的緊密程度。7.基因表達(dá)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化是為了消除______和______等因素對(duì)原始數(shù)據(jù)的影響，使不同樣本或不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)具有可比性。8.生存分析是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，常用于研究事件發(fā)生時(shí)間（如細(xì)胞壽命、疾病生存期）與______之間的關(guān)系。9.在解釋統(tǒng)計(jì)結(jié)果時(shí)，必須結(jié)合______背景，賦予其生物學(xué)意義。10.相比于簡(jiǎn)單的差異表達(dá)分析，通路級(jí)別的統(tǒng)計(jì)分析能更全面地揭示______。三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共25分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述生物信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.解釋網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)“聚類(lèi)系數(shù)”的生物學(xué)含義。3.簡(jiǎn)述t檢驗(yàn)和方差分析各自適用于何種數(shù)據(jù)情境和研究目的。4.什么是置換檢驗(yàn)？它在生物網(wǎng)絡(luò)分析中如何幫助評(píng)估結(jié)果的可靠性？5.描述一下你對(duì)“統(tǒng)計(jì)顯著性”與“生物學(xué)意義”之間關(guān)系的理解。四、計(jì)算題（每小題10分，共30分。請(qǐng)寫(xiě)出詳細(xì)的計(jì)算步驟和公式。）1.某研究測(cè)量了通路A和通路B中關(guān)鍵基因G1的表達(dá)量（單位：FPKM）。在正常細(xì)胞中，G1在通路A和通路B的平均表達(dá)量分別為10FPKM和8FPKM，標(biāo)準(zhǔn)差分別為2FPKM和1.5FPKM。假設(shè)樣本量均為30，請(qǐng)計(jì)算在α=0.05的顯著性水平下，檢驗(yàn)G1在兩個(gè)通路中的平均表達(dá)量是否存在顯著差異的結(jié)論（提示：說(shuō)明選用哪種檢驗(yàn)，并列出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值和p值判斷依據(jù)）。2.假設(shè)通過(guò)某種方法將一個(gè)包含100個(gè)基因的通路劃分為3個(gè)模塊（模塊1：20個(gè)基因，模塊2：30個(gè)基因，模塊3：50個(gè)基因）。通路中實(shí)際觀(guān)察到的基因數(shù)量為100個(gè)，其中模塊1內(nèi)部有15對(duì)基因存在相互作用，模塊2內(nèi)部有25對(duì)，模塊3內(nèi)部有40對(duì)。請(qǐng)計(jì)算該通路劃分方案的模塊度Q值（提示：假設(shè)通路總共有200對(duì)潛在的基因間相互作用，使用模塊度公式Q=Σ(ài*aj*m_ij)-(Σai*Σaj*m_ij/m_total)，其中ai是模塊i中節(jié)點(diǎn)i的數(shù)量，aj是模塊j中節(jié)點(diǎn)j的數(shù)量，m_ij是模塊i和j之間的相互作用數(shù)，m_total是通路中所有節(jié)點(diǎn)間的總相互作用數(shù)）。3.某研究收集了20個(gè)患者的腫瘤樣本，測(cè)量了某個(gè)信號(hào)通路關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)蛋白P的表達(dá)水平（連續(xù)變量），并記錄了每個(gè)患者是否患有癌癥（二元變量：患病=1，未患病=0）。研究者想分析蛋白P的表達(dá)水平與癌癥狀態(tài)之間是否存在顯著關(guān)聯(lián)。請(qǐng)簡(jiǎn)述適合分析此問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)方法，并說(shuō)明為什么。如果需要構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，又應(yīng)選擇哪種方法？并簡(jiǎn)述理由。五、論述題（每小題15分，共30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.結(jié)合生物信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，論述為什么通路級(jí)別的統(tǒng)計(jì)分析比單個(gè)基因或蛋白質(zhì)的統(tǒng)計(jì)分析在揭示生物學(xué)機(jī)制方面可能更有優(yōu)勢(shì)。2.在生物網(wǎng)絡(luò)分析中，如何平衡統(tǒng)計(jì)結(jié)果的顯著性（p值）與生物學(xué)意義的實(shí)際重要性？討論在實(shí)際研究中可能出現(xiàn)的問(wèn)題以及應(yīng)對(duì)策略。試卷答案一、選擇題1.A2.D3.A4.B5.C6.C7.B8.C9.A10.C二、填空題1.蛋白質(zhì)/基因；相互作用/連接2.度3.正態(tài)性；方差齊性4.log變換；Box-Cox變換5.零6.0；17.樣本差異；技術(shù)差異8.協(xié)變量（或影響因素）9.生物學(xué)10.整體生物學(xué)功能/作用模式三、簡(jiǎn)答題1.主要步驟：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲、錯(cuò)誤值）、數(shù)據(jù)整合（如多平臺(tái)數(shù)據(jù)合并）、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化、缺失值處理（填充或刪除）、特征選擇/降維。目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，消除技術(shù)噪音和平臺(tái)差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，便于后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。2.生物學(xué)含義：聚類(lèi)系數(shù)衡量一個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間相互連接的緊密程度。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)高，意味著該節(jié)點(diǎn)及其直接相連的鄰居節(jié)點(diǎn)傾向于形成一個(gè)緊密的“團(tuán)”或“群”。在生物網(wǎng)絡(luò)中，這通常表示該節(jié)點(diǎn)是其所在功能模塊的核心，能夠有效地協(xié)調(diào)其鄰居節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)。3.t檢驗(yàn)：適用于比較兩組（通常是小樣本）正態(tài)分布且方差相等（或不相等，有不同公式）的連續(xù)型數(shù)據(jù)的均值差異。研究目的通常是判斷這兩個(gè)群體的某個(gè)定量指標(biāo)是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的平均水平差異。方差分析（ANOVA）：適用于比較三個(gè)或以上組（通常是大樣本）正態(tài)分布且方差相等的連續(xù)型數(shù)據(jù)的均值差異，或者分析一個(gè)或多個(gè)因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。研究目的通常是判斷多個(gè)群體的某個(gè)定量指標(biāo)是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的平均水平差異，或者檢驗(yàn)一個(gè)或多個(gè)因素的主效應(yīng)或交互效應(yīng)。4.置換檢驗(yàn)：通過(guò)隨機(jī)打亂網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽（或相互作用關(guān)系），重復(fù)構(gòu)建大量“虛擬”網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)這些虛擬網(wǎng)絡(luò)計(jì)算目標(biāo)統(tǒng)計(jì)量（如模塊度、特定通路富集程度）的分布。然后，將實(shí)際網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)量與該分布進(jìn)行比較，得到p值，從而評(píng)估實(shí)際觀(guān)察到的統(tǒng)計(jì)量在隨機(jī)情況下出現(xiàn)的概率，即其顯著性。作用：幫助減少假陽(yáng)性結(jié)果，特別是在樣本量有限、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜或依賴(lài)特定算法識(shí)別模式時(shí)，能提供更穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)推斷。5.理解：統(tǒng)計(jì)顯著性（p值）僅表示觀(guān)察到的數(shù)據(jù)結(jié)果在零假設(shè)（通常假設(shè)無(wú)效應(yīng)或無(wú)差異）下不太可能發(fā)生的概率。一個(gè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)顯著并不意味著它在生物學(xué)上就一定重要、有趣或有實(shí)際意義。反之，一個(gè)非統(tǒng)計(jì)顯著的結(jié)果也可能具有重要的生物學(xué)價(jià)值。因此，在解釋統(tǒng)計(jì)結(jié)果時(shí)，必須結(jié)合具體的生物學(xué)背景、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的嚴(yán)謹(jǐn)性、效應(yīng)大小、研究者的前期知識(shí)等多方面因素，綜合判斷其生物學(xué)意義。不能將統(tǒng)計(jì)顯著性等同于生物學(xué)重要性。四、計(jì)算題1.計(jì)算：*檢驗(yàn)方法：由于是比較兩組均值，樣本量較?。僭O(shè)小于30），且已知（或可假設(shè)）兩組數(shù)據(jù)方差相等，應(yīng)使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)（假設(shè)方差相等）。*計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：*組1均值(x?1)=10,SD1=2,n1=30*組2均值(x?2)=8,SD2=1.5,n2=30*合并方差估計(jì)(pooledSD):Sp=sqrt(((n1-1)*SD1^2+(n2-1)*SD2^2)/(n1+n2-2))=sqrt(((30-1)*2^2+(30-1)*1.5^2)/(30+30-2))=sqrt((588+204.375)/58)=sqrt(792.375/58)≈sqrt(13.725)≈3.70*標(biāo)準(zhǔn)誤差(SE):SE=Sp*sqrt((1/n1+1/n2))=3.70*sqrt((1/30+1/30))=3.70*sqrt(2/30)=3.70*sqrt(0.0667)≈3.70*0.2582≈0.959*t統(tǒng)計(jì)量:t=(x?1-x?2)/SE=(10-8)/0.959=2/0.959≈2.087*p值判斷：查t分布表（df=n1+n2-2=58），或使用計(jì)算器/軟件得到雙尾p值。對(duì)于t≈2.087，df=58，p值略小于0.05(通常約為0.041)。*結(jié)論：由于p值(≈0.041)<α(0.05)，拒絕零假設(shè)。在α=0.05的顯著性水平下，可以認(rèn)為通路A和通路B中G1的平均表達(dá)量存在顯著差異。2.計(jì)算：*模塊度公式Q=Σ(ài*aj*m_ij)-(Σai*Σaj*m_ij/m_total)*ai=20,aj=30,ai=50(注意ai是模塊i的大小，aj是模塊j的大小，這里ai,aj,ai分別對(duì)應(yīng)模塊1,2,3的大小)*m_ij：模塊間相互作用數(shù)?？傁嗷プ饔脭?shù)m_total=200。假設(shè)非模塊間相互作用很少或按比例分配，或題目意在計(jì)算模塊內(nèi)相互作用占總可能相互作用的比例。更標(biāo)準(zhǔn)的做法是直接用題目給定的模塊內(nèi)相互作用數(shù)。這里題目給了模塊內(nèi)對(duì)數(shù)，m_11=15,m_22=25,m_33=40。模塊間相互作用m_ij=m_total-(m_11+m_22+m_33)=200-(15+25+40)=200-80=120。*計(jì)算各項(xiàng)：*Σ(ài*aj*m_ij)=(20*30*m_12)+(20*50*m_13)+(30*50*m_23)=(20*30*120)+(20*50*120)+(30*50*120)=72000+120000+180000=372000*Σai=20+30+50=100*Σaj=20+30+50=100*m_ij=120*(Σai*Σaj*m_ij/m_total)=(100*100*120)/200=(10000*120)/200=100*120=12000*Q=372000-12000=360000*注意：此處計(jì)算得到的Q值（360000）遠(yuǎn)超理論范圍（0-1），這通常表明題目給定的參數(shù)（模塊大小、總相互作用數(shù)、模塊內(nèi)相互作用數(shù)）之間存在矛盾或不合理假設(shè)。例如，總相互作用數(shù)（200）可能不足以支持觀(guān)察到的模塊內(nèi)相互作用模式。在實(shí)際應(yīng)用中，模塊度計(jì)算需要確保參數(shù)的邏輯一致性。若嚴(yán)格按照公式和題目數(shù)字計(jì)算，結(jié)果為360000。但在標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)分析中，此參數(shù)應(yīng)在0到1之間。此題可能存在數(shù)據(jù)設(shè)置問(wèn)題。3.分析：*適合方法：分析連續(xù)變量（蛋白P表達(dá)水平）與二元變量（癌癥狀態(tài)）關(guān)系，適合使用相關(guān)性分析（如Pearson或Spearman相關(guān)系數(shù)）來(lái)初步判斷兩者是否存在線(xiàn)性或非線(xiàn)性關(guān)聯(lián)趨勢(shì)，以及使用邏輯回歸模型來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。*理由：*相關(guān)性分析：可以量化蛋白P表達(dá)水平與癌癥狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和方向（正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)），并得到相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)結(jié)果（p值），判斷關(guān)聯(lián)是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。*邏輯回歸：因?yàn)橐蜃兞浚ㄊ欠窕疾。┦嵌诸?lèi)的。邏輯回歸能夠建立一個(gè)模型，預(yù)測(cè)給定蛋白P表達(dá)水平時(shí)，患者患病的概率（或?qū)?shù)優(yōu)勢(shì)比），并評(píng)估蛋白表達(dá)水平對(duì)患病風(fēng)險(xiǎn)的獨(dú)立影響及其統(tǒng)計(jì)顯著性。這是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的標(biāo)準(zhǔn)方法。五、論述題1.論述：*整體性視角：?jiǎn)蝹€(gè)基因或蛋白質(zhì)的統(tǒng)計(jì)分析往往關(guān)注孤立的節(jié)點(diǎn)變化，難以揭示節(jié)點(diǎn)間如何協(xié)同作用驅(qū)動(dòng)通路整體功能。通路級(jí)別的分析將網(wǎng)絡(luò)視為一個(gè)整體系統(tǒng)，通過(guò)分析整個(gè)通路（一組相互作用的基因/蛋白質(zhì)）的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、模塊活性、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別等，能夠更全面地理解信號(hào)如何傳遞、放大、整合，以及通路在特定生物學(xué)過(guò)程（如細(xì)胞增殖、分化、凋亡）中的作用模式。*功能解釋?zhuān)涸S多生物學(xué)功能是由多個(gè)基因/蛋白質(zhì)的協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)的。通路分析通過(guò)整合單個(gè)節(jié)點(diǎn)的信息，有助于推斷通路層面的生物學(xué)功能變化，解釋表型差異的潛在機(jī)制。例如，即使單個(gè)基因變化不顯著，但如果整個(gè)通路活性發(fā)生顯著改變，可能對(duì)生物學(xué)功能產(chǎn)生重要影響。*噪聲抑制：通路分析通過(guò)考慮節(jié)點(diǎn)間的相互作用關(guān)系，可以在一定程度上抑制隨機(jī)噪聲的影響。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的表達(dá)變化可能由多種因素引起，但其對(duì)通路整體的影響可能相對(duì)穩(wěn)定，通路層面的分析能提供更魯棒（robust）的結(jié)論。*發(fā)現(xiàn)新機(jī)制：通過(guò)分析通路富集、模塊識(shí)別等，可以發(fā)現(xiàn)新的潛在調(diào)控節(jié)點(diǎn)或通路，或者揭示已知通路在新的生物學(xué)情境下的作用，有助于擴(kuò)展生物學(xué)知識(shí)體系。*整合多組學(xué)數(shù)據(jù)：通路分析是整合基因表達(dá)、蛋白質(zhì)組、代謝組等多組學(xué)數(shù)據(jù)的理想框架，能夠從不同分子層面獲取的信息整合起來(lái)，構(gòu)建更全面的通路活動(dòng)圖景。2.討論：*平衡方法：*設(shè)定合理的顯著性閾值（α）：通常使用α=0.05，但應(yīng)根據(jù)研究背景、實(shí)驗(yàn)成本、結(jié)果的可重復(fù)性等調(diào)整。對(duì)于探索性研究，可接受略高的α；對(duì)于關(guān)鍵性驗(yàn)證，應(yīng)要求更嚴(yán)格的α。*報(bào)告效應(yīng)大小：p值本身不反映效應(yīng)的大小或?qū)嶋H重要性。結(jié)合效應(yīng)量（如Cohen'sd,OR,R2）來(lái)評(píng)估結(jié)果的生物學(xué)意義。一個(gè)統(tǒng)計(jì)顯著的微小效應(yīng)可能沒(méi)有實(shí)際價(jià)值。*