2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)方法在微生物群落組學(xué)研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想。在微生物群落組學(xué)研究中進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，需要注意哪些與一般實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不同的特殊考慮？二、比較t檢驗(yàn)、單因素方差分析（ANOVA）和置換檢驗(yàn)（如PERMANOVA）在分析微生物群落數(shù)據(jù)時(shí)的主要區(qū)別和適用場(chǎng)景。請(qǐng)說(shuō)明在什么情況下選擇哪種方法可能更合適。三、解釋什么是多元統(tǒng)計(jì)分析。在微生物群落組成差異分析中，為什么PCA或PCoA通常不作為最終的統(tǒng)計(jì)推斷方法，而常與哪種更穩(wěn)健的檢驗(yàn)方法結(jié)合使用？四、描述在比較不同處理組（例如，不同飲食干預(yù)）的微生物群落組成時(shí)，你可能會(huì)采用哪些統(tǒng)計(jì)步驟？請(qǐng)大致說(shuō)明這些步驟的邏輯順序和每一步的目的。五、什么是微生物群落的Alpha多樣性和Beta多樣性？簡(jiǎn)要說(shuō)明分別使用哪些統(tǒng)計(jì)方法或指數(shù)可以量化和比較不同樣本或組的Alpha多樣性和Beta多樣性。六、在進(jìn)行微生物群落差異性分析時(shí)，如果檢測(cè)到顯著差異，如何使用如LEfSe等富集分析工具來(lái)識(shí)別哪些物種或功能類別在差異組中顯著富集或稀疏？這個(gè)過(guò)程涉及哪些關(guān)鍵的統(tǒng)計(jì)概念？七、討論在分析高通量測(cè)序產(chǎn)生的稀疏微生物群落數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理（如稀有度過(guò)濾、標(biāo)準(zhǔn)化）和選擇合適的距離/相似性度量（如Jaccard,Bray-Curtis）對(duì)后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果可能產(chǎn)生的影響。八、某研究比較了健康人和肥胖患者的腸道菌群組成，研究者使用了置換檢驗(yàn)（PERMANOVA）并獲得了顯著的結(jié)果（P-value<0.05）。請(qǐng)解釋這個(gè)P-value的具體含義，并說(shuō)明基于這個(gè)結(jié)果，研究者可以得出哪些關(guān)于健康人與肥胖患者腸道菌群組成的統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論？同時(shí)，指出在報(bào)告這個(gè)結(jié)論時(shí)還需要注意什么？九、假設(shè)你正在設(shè)計(jì)一項(xiàng)研究，旨在探究長(zhǎng)期體育鍛煉對(duì)腸道微生物多樣性的影響。請(qǐng)簡(jiǎn)述在該研究中，如何合理設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分組（考慮對(duì)照組和不同強(qiáng)度/頻率的鍛煉組），并說(shuō)明你會(huì)選擇哪些關(guān)鍵的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)分析數(shù)據(jù)，以檢驗(yàn)體育鍛煉是否真的能影響腸道微生物多樣性及其特征。十、解釋什么是統(tǒng)計(jì)推斷中的多重比較問(wèn)題。在處理多個(gè)比較（例如，比較多組間的差異，或比較多個(gè)人體生理指標(biāo)與菌群特征的相關(guān)性）時(shí)，為什么需要進(jìn)行多重比較校正？列舉至少兩種常用的校正方法，并簡(jiǎn)述其原理。試卷答案一、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是通過(guò)樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)是否具有某種特征，通常通過(guò)建立原假設(shè)（H0）和備擇假設(shè)（H1），然后根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出的概率（P值）來(lái)判斷是否有足夠的證據(jù)拒絕原假設(shè)。在微生物群落組學(xué)研究中進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，需要注意的特殊考慮包括：1.樣本間非獨(dú)立性：來(lái)自同一個(gè)體的不同部位或不同時(shí)間點(diǎn)的樣本可能存在相關(guān)性，需要考慮實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（如重復(fù)、嵌套設(shè)計(jì)）。2.數(shù)據(jù)稀疏性和結(jié)構(gòu)：高通量測(cè)序數(shù)據(jù)存在大量零值，數(shù)據(jù)通常呈稀疏矩陣，需要合適的預(yù)處理（如log變換）和距離/相似性度量。3.多元性：數(shù)據(jù)通常是多維度的（多個(gè)物種），需要使用多元統(tǒng)計(jì)分析方法。4.非參數(shù)性：群落數(shù)據(jù)分布往往未知或不滿足參數(shù)檢驗(yàn)的假定，常傾向于使用非參數(shù)檢驗(yàn)或基于秩的檢驗(yàn)。5.多重比較問(wèn)題：當(dāng)進(jìn)行多個(gè)比較時(shí)，需要校正P值以控制家族錯(cuò)誤率。二、t檢驗(yàn)適用于比較兩組正態(tài)分布且方差齊性的連續(xù)性數(shù)據(jù)。ANOVA適用于比較兩組及以上均值是否存在差異，要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布、方差齊性。置換檢驗(yàn)是一種非參數(shù)方法，不依賴數(shù)據(jù)分布假設(shè)，通過(guò)隨機(jī)置換分組標(biāo)簽來(lái)構(gòu)建參考分布，適用于各種類型數(shù)據(jù)，尤其適用于群落數(shù)據(jù)等非正態(tài)、非參數(shù)數(shù)據(jù)，或當(dāng)樣本量較小時(shí)。選擇哪種方法取決于：*數(shù)據(jù)類型和分布：連續(xù)性、正態(tài)性、方差齊性。*樣本數(shù)量：參數(shù)方法通常需要較大樣本量。*研究目的：?jiǎn)谓M比較、兩組比較、多組比較。選擇原則是優(yōu)先滿足方法假設(shè)，若不滿足則選擇更穩(wěn)健的非參數(shù)方法或進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。對(duì)于復(fù)雜的群落數(shù)據(jù)，置換檢驗(yàn)（如PERMANOVA）往往是更可靠的選擇。三、多元統(tǒng)計(jì)分析是處理多個(gè)變量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)方法，旨在降維、識(shí)別模式、分類或解釋數(shù)據(jù)。PCA或PCoA可以揭示樣本在多個(gè)維度上的主要變異趨勢(shì)和樣本間的相似性或差異性，常用于可視化高維群落數(shù)據(jù)。然而，它們本質(zhì)上是描述性統(tǒng)計(jì)方法，不能直接檢驗(yàn)組間差異的統(tǒng)計(jì)顯著性。因此，PCA/PCoA通常不作為最終的統(tǒng)計(jì)推斷方法。需要將其與一種更穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法結(jié)合使用，該檢驗(yàn)方法能直接比較不同組在群落結(jié)構(gòu)上的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。PERMANOVA（PermutationalMultivariateANOVA）就是這樣一種方法，它基于距離/相似性矩陣，通過(guò)置換檢驗(yàn)來(lái)評(píng)估組間差異的顯著性。四、比較不同處理組的微生物群落組成時(shí)，可能采用的統(tǒng)計(jì)步驟包括：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量，處理缺失值，進(jìn)行稀有度過(guò)濾，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（如中心化、歸一化），選擇合適的距離/相似性度量。2.描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算并比較各組樣本的Alpha多樣性指數(shù)（如Shannon,Simpson），直觀展示群落豐富度和均勻度。3.可視化差異：使用PCA、PCoA或NMDS等降維方法將樣本在低維空間中可視化，觀察不同處理組樣本的分布模式。4.差異性檢驗(yàn)：使用置換檢驗(yàn)（如PERMANOVA）或非參數(shù)檢驗(yàn)（如Adonis）來(lái)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不同處理組間群落組成的差異是否顯著。5.識(shí)別關(guān)鍵物種：若PERMANOVA顯著，可進(jìn)一步使用LEfSe等工具，結(jié)合多重比較校正（如FDR），識(shí)別在特定處理組中顯著富集或稀疏的關(guān)鍵物種。6.相關(guān)性分析（可選）：檢驗(yàn)環(huán)境因子/處理因素與群落特征（如物種豐度、Alpha多樣性）之間的相關(guān)性。五、Alpha多樣性是指群落內(nèi)部物種的多樣性，反映了樣本本身的物種豐富程度。常用指數(shù)有Shannon指數(shù)、Simpson指數(shù)、Chao1指數(shù)等。比較不同樣本或組的Alpha多樣性，可以使用相應(yīng)的指數(shù)計(jì)算值直接比較，或使用非參數(shù)檢驗(yàn)（如Kruskal-WallisH檢驗(yàn)）檢驗(yàn)指數(shù)值是否存在顯著差異。Beta多樣性是指不同群落之間物種組成差異的度量，反映了群落間的相似性或差異性。常用方法包括基于距離的方法（如Bray-Curtis距離、Jaccard距離）和基于相似性的方法（如Unifrac距離）。比較不同樣本或組的Beta多樣性，通常使用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，如PCoA或NMDS，將樣本在低維空間中排序，然后使用置換檢驗(yàn)（如PERMANOVA或ADONIS）來(lái)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不同組別間的Beta多樣性差異是否顯著。六、使用LEfSe（LeverageofFeatureSelection）等富集分析工具識(shí)別差異物種的過(guò)程涉及：1.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：首先需要進(jìn)行差異豐度分析，通常使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如ANOVA、TukeyHSD、Fisher精確檢驗(yàn)）來(lái)比較不同組別中每個(gè)物種的豐度（如相對(duì)豐度）是否存在顯著差異。2.多重比較校正：由于進(jìn)行了大量物種比較，必須進(jìn)行多重比較校正（如FDR）來(lái)控制假發(fā)現(xiàn)率，確保檢測(cè)到的顯著差異是可靠的。3.路徑分析：LEfSe通過(guò)層次化的聚類分析（如樹狀圖）和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，識(shí)別出顯著差異的物種，并將其與可能影響這些差異的生態(tài)位因子（如環(huán)境參數(shù)、樣本特征）聯(lián)系起來(lái)。它不僅報(bào)告哪些物種顯著差異，還展示這些差異與哪些潛在因素相關(guān)，幫助理解差異的生物學(xué)意義。七、數(shù)據(jù)預(yù)處理（如稀有度過(guò)濾去除低豐度物種、標(biāo)準(zhǔn)化消除樣本測(cè)序深度差異）會(huì)影響后續(xù)分析：*稀有度過(guò)濾：可能丟失重要但豐度極低的物種信息，可能導(dǎo)致結(jié)論偏差（尤其當(dāng)?shù)拓S度物種是關(guān)鍵時(shí)）。*標(biāo)準(zhǔn)化：如中心化或歸一化，可能掩蓋樣本間真實(shí)的豐度差異，或引入人為的相似性/差異性。選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)結(jié)果影響很大。選擇合適的距離/相似性度量對(duì)結(jié)果影響顯著：*Bray-Curtis距離：對(duì)物種豐度變化敏感，但對(duì)物種組成變化不敏感，常用于生態(tài)學(xué)比較。*Jaccard距離：只考慮物種的有無(wú)（二值數(shù)據(jù)），忽略了豐度信息，適用于物種組成差異分析。*Euclidean距離：考慮物種豐度，但對(duì)稀疏數(shù)據(jù)和零值敏感，可能夸大物種間差異。選擇不當(dāng)?shù)木嚯x/相似性度量會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的群落結(jié)構(gòu)推斷和隨后的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果。八、這個(gè)P-value（P<0.05）表示，在健康人與肥胖患者腸道菌群組成的差異是由隨機(jī)因素造成的概率小于5%?；谶@個(gè)結(jié)果，統(tǒng)計(jì)學(xué)上的結(jié)論是：有足夠的證據(jù)表明，健康人與肥胖患者之間的腸道菌群組成在整體結(jié)構(gòu)上存在顯著差異?；诖私y(tǒng)計(jì)結(jié)論，研究者可以進(jìn)一步討論這種差異可能存在的生物學(xué)意義，例如，哪些物種可能在兩組間顯著富集或稀疏，這些物種是否與肥胖的發(fā)生發(fā)展相關(guān)。但需要注意：1.相關(guān)性不等于因果性：這個(gè)結(jié)果只說(shuō)明菌群組成與肥胖狀態(tài)相關(guān)，不能證明是菌群差異導(dǎo)致肥胖或肥胖導(dǎo)致菌群差異。2.混雜因素：需要考慮其他可能影響菌群和肥胖的因素（如飲食、生活方式、藥物、遺傳）未被控制。3.結(jié)果解釋的局限性：統(tǒng)計(jì)顯著不等于生物學(xué)上具有重要意義，需要結(jié)合效應(yīng)量和生物學(xué)背景知識(shí)進(jìn)行綜合評(píng)估。4.外部驗(yàn)證：需要進(jìn)一步的研究（如干預(yù)試驗(yàn)、更大樣本量）來(lái)驗(yàn)證初始發(fā)現(xiàn)。九、設(shè)計(jì)研究時(shí)：1.實(shí)驗(yàn)分組：設(shè)立健康對(duì)照組，設(shè)置不同組別代表不同體育鍛煉強(qiáng)度/頻率（如：無(wú)鍛煉對(duì)照組、輕度鍛煉組、中度鍛煉組、高強(qiáng)度鍛煉組）。確保組間在年齡、性別、基本健康狀況等潛在混雜因素上盡可能均衡。2.樣本采集：標(biāo)準(zhǔn)化采集腸道菌群樣本（如新鮮糞便），記錄采集時(shí)間等信息。3.統(tǒng)計(jì)分析方法選擇：*描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算各組樣本的Alpha多樣性指數(shù)。*可視化：使用PCA或NMDS展示不同鍛煉組樣本的群落結(jié)構(gòu)差異。*差異性檢驗(yàn)：使用PERMANOVA檢驗(yàn)不同鍛煉組間腸道菌群組成的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。*識(shí)別關(guān)鍵物種：若PERMANOVA顯著，使用LEfSe等工具識(shí)別在特定鍛煉組中顯著富集或稀疏的物種。*相關(guān)性分析：檢驗(yàn)鍛煉相關(guān)指標(biāo)（如運(yùn)動(dòng)時(shí)長(zhǎng)、頻率）與菌群特征（如物種豐度、Alpha/Beta多樣性）之間的相關(guān)性。十、多重比較問(wèn)題是指在同時(shí)進(jìn)行多個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，犯I型錯(cuò)誤（錯(cuò)誤地拒絕了真原假設(shè)，即虛報(bào)顯著）的概率會(huì)隨著檢驗(yàn)次數(shù)的增加而增加。如果不進(jìn)行校正，可能會(huì)得出許多錯(cuò)誤的“顯著”結(jié)果，降低研究的可信度。需要進(jìn)行多重比較校正的原因是為了控制家族錯(cuò)誤率（Family-wiseErrorRate,FWER），即在所有進(jìn)行的檢驗(yàn)中，至少犯一次I型錯(cuò)誤的概率不超過(guò)預(yù)設(shè)的顯著性水平（如α=0.05）。常用的校正方法有：1.Bonferroni校正：最保守的方法，將原始顯著性水平α除以檢驗(yàn)的總次數(shù)，得到新的、更嚴(yán)格的顯著性閾值。優(yōu)