2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——RNA測序技術(shù)在生物信息學(xué)中的地位考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共30分）1.請簡述RNA測序技術(shù)（RNA-Seq）的基本原理。2.RNA測序數(shù)據(jù)處理流程中，ReadAlignment（讀段比對）環(huán)節(jié)的主要目標(biāo)是什么？常使用哪些算法？3.與傳統(tǒng)的基因芯片（Microarray）技術(shù)相比，RNA-Seq技術(shù)在檢測基因表達方面有哪些主要優(yōu)勢？4.在進行RNA-Seq數(shù)據(jù)分析時，如何定量計算基因或轉(zhuǎn)錄本的表達水平？簡述主要方法。5.RNA測序技術(shù)除了用于檢測基因表達量變化外，還能應(yīng)用于哪些重要的生物學(xué)研究領(lǐng)域？6.RNA測序技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨哪些主要的挑戰(zhàn)或局限性？二、論述題（每題10分，共40分）7.論述RNA測序技術(shù)在理解基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的核心作用及其重要性。8.詳細闡述單細胞RNA測序（scRNA-Seq）技術(shù)如何拓展了我們對細胞異質(zhì)性和發(fā)育過程的理解，并說明其數(shù)據(jù)分析相較于普通RNA-Seq的主要特點和挑戰(zhàn)。9.在利用RNA測序數(shù)據(jù)研究疾病機制時，應(yīng)如何考慮并規(guī)避該技術(shù)的潛在局限性？請結(jié)合具體例子說明。10.結(jié)合你所了解的生物學(xué)背景，論述RNA測序技術(shù)為何能在現(xiàn)代生物信息學(xué)研究中占據(jù)如此重要的地位，并展望其未來的發(fā)展方向。試卷答案一、簡答題（每題5分，共30分）1.RNA測序技術(shù)通過高通量測序直接讀取生物樣品中轉(zhuǎn)錄本（RNA）的序列信息，從而定量分析基因表達水平。其基本原理是首先將RNA反轉(zhuǎn)錄為互補DNA（cDNA），然后對cDNA進行片段化、末端修復(fù)、加A尾、連接接頭等操作，構(gòu)建成測序文庫。最后，使用高通量測序平臺（如Illumina）對文庫中的cDNA片段進行測序，獲得大量的序列讀段（Reads）。通過生物信息學(xué)方法將測序讀段與參考基因組進行比對，并去除重復(fù)序列或非編碼序列，最終統(tǒng)計每個基因或轉(zhuǎn)錄本產(chǎn)生的讀段數(shù)量，以此推斷其表達水平。*解析思路：考察對RNA-Seq核心原理的理解。答案需涵蓋從RNA到測序讀段的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化步驟（反轉(zhuǎn)錄、文庫構(gòu)建）以及最終通過測序和生物信息學(xué)分析推斷表達量的過程。2.ReadAlignment（讀段比對）環(huán)節(jié)的主要目標(biāo)是將RNA測序得到的短讀段精確地定位到參考基因組（或轉(zhuǎn)錄組）的特定位置上，從而確定每個讀段來源于哪個基因、轉(zhuǎn)錄本或基因組區(qū)域。這是后續(xù)所有表達量計算和生物學(xué)分析的基礎(chǔ)。常使用的算法包括基于種子-延伸策略的BLAST（如BLAT）、Smith-Waterman算法，以及更高效的比對工具如STAR、HISAT2等。*解析思路：考察對數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵步驟目標(biāo)的理解和常用工具的知曉。需要說明比對的目的（定位到基因組）以及提及幾種代表性的算法或工具。3.RNA-Seq的主要優(yōu)勢包括：①檢測范圍廣，能發(fā)現(xiàn)未知轉(zhuǎn)錄本、可變剪接體、非編碼RNA等；②絕對定量，能直接測定基因表達水平的絕對數(shù)值，不依賴雜交信號強度；③靈敏度高，能檢測到低豐度轉(zhuǎn)錄本；④通量高，可同時分析大量樣本或進行空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究；⑤適用性廣，可用于多種物種，并能分析受RNA干擾等RNA水平調(diào)控的基因表達變化。*解析思路：考察對比RNA-Seq與基因芯片優(yōu)劣勢的能力。需要列舉出幾個核心優(yōu)勢，并稍作解釋，如絕對定量、檢測未知序列等。4.RNA測序數(shù)據(jù)中基因或轉(zhuǎn)錄本的表達水平通常通過統(tǒng)計其對應(yīng)的測序讀段數(shù)量（ReadsCount）來定量計算。常用的方法包括：①基于比對讀段數(shù)量的方法，如直接計數(shù)或使用TPM（TranscriptsPerMillion，每百萬轉(zhuǎn)錄本映射讀段數(shù)）、FPKM（FragmentsPerKilobaseoftranscriptperMillionmappedreads，每千堿基轉(zhuǎn)錄本映射讀段數(shù)每百萬映射讀段數(shù)）等標(biāo)準化指標(biāo)；②基于計數(shù)數(shù)據(jù)的模型化方法，如負二項分布模型（NegativeBinomialModel），常用于差異表達分析工具如DESeq2、edgeR的實現(xiàn)。*解析思路：考察對表達量定量方法的掌握。需要說明表達量是基于讀段計數(shù)，并列舉常見的計數(shù)統(tǒng)計或標(biāo)準化方法，以及提及模型化方法在工具中的應(yīng)用。5.RNA測序技術(shù)除檢測基因表達量變化外，還能應(yīng)用于：①鑒定新的轉(zhuǎn)錄本、可變剪接異構(gòu)體和非編碼RNA（如lncRNA、miRNA）；②研究基因組結(jié)構(gòu)變異，如插入/缺失（Indel）、拷貝數(shù)變異（CNV）；③分析RNA編輯事件；④結(jié)合ChIP（如ChIP-Seq）研究表觀遺傳修飾與基因表達的關(guān)聯(lián)；⑤在空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)中解析組織或細胞內(nèi)的空間表達模式；⑥單細胞水平研究細胞異質(zhì)性、分化和發(fā)育軌跡（scRNA-Seq）。*解析思路：考察對RNA-Seq應(yīng)用廣度的認知。需要列舉出幾個重要的、超出基礎(chǔ)表達分析的應(yīng)用方向，體現(xiàn)技術(shù)的多功能性。6.RNA測序技術(shù)的主要挑戰(zhàn)或局限性包括：①文庫制備過程中可能存在的RNA偏好性測序（rRNA污染、polyA選擇性等），導(dǎo)致真實表達量低估；②數(shù)據(jù)量巨大，對計算資源和存儲空間要求高；③數(shù)據(jù)分析流程復(fù)雜，需要生物信息學(xué)專業(yè)知識；④標(biāo)準化和可重復(fù)性仍面臨挑戰(zhàn)；⑤對于某些RNA類型（如短RNA、單鏈RNA）的檢測效率可能不高；⑥在精確區(qū)分轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體方面可能存在困難。*解析思路：考察對RNA-Seq技術(shù)局限性的理解。需要指出實驗、計算、數(shù)據(jù)分析和生物學(xué)應(yīng)用層面可能遇到的問題和挑戰(zhàn)。二、論述題（每題10分，共40分）7.RNA測序技術(shù)通過提供基因表達譜的全貌，極大地推動了我們對基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的理解。首先，它能夠系統(tǒng)性地描繪在不同細胞類型、發(fā)育階段或環(huán)境條件下大量基因的表達變化，揭示核心調(diào)控基因和下游效應(yīng)基因。其次，通過分析共表達模式，可以識別功能相關(guān)的基因簇，暗示潛在的協(xié)同調(diào)控機制。再次，結(jié)合其他組學(xué)數(shù)據(jù)（如染色質(zhì)結(jié)構(gòu)測序ChIP-Seq），RNA-Seq有助于將轉(zhuǎn)錄水平的變化與上游的調(diào)控元件（如增強子、轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點）聯(lián)系起來，構(gòu)建從調(diào)控信號到基因表達的因果鏈條。此外，它還能揭示表觀遺傳修飾（如甲基化）如何影響基因表達譜，進一步整合多層次調(diào)控信息，從而在系統(tǒng)水平上解析復(fù)雜的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。因此，RNA-Seq是研究基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)不可或缺的核心技術(shù)。*解析思路：考察對RNA-Seq在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)研究中作用的深入理解。應(yīng)從提供表達譜、識別共表達關(guān)系、連接上下游調(diào)控、整合多組學(xué)信息等多個角度論述其作用機制和重要性。8.單細胞RNA測序（scRNA-Seq）技術(shù)通過將RNA測序技術(shù)應(yīng)用于單個細胞水平，革命性地拓展了我們對細胞異質(zhì)性和發(fā)育過程的理解。它能夠揭示在組織或培養(yǎng)體系中，單個細胞之間在基因表達上的細微差異，識別出以前被混合群體掩蓋的稀有細胞亞群。這對于理解正常組織的細胞組成、腫瘤微環(huán)境中的異質(zhì)性、免疫細胞的分化和功能狀態(tài)、以及發(fā)育過程中的細胞命運決定等方面至關(guān)重要。scRNA-Seq數(shù)據(jù)通常具有高度可變性和稀疏性，其數(shù)據(jù)分析的主要特點包括：需要精確的單細胞分群算法來識別細胞類型；常需要降維技術(shù)（如t-SNE、UMAP）可視化細胞空間；需要整合轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)與基因組、表觀基因組等其他單細胞數(shù)據(jù)；計算復(fù)雜度遠高于普通RNA-Seq。主要挑戰(zhàn)在于技術(shù)噪聲（如dropout現(xiàn)象）、細胞異質(zhì)性分析的準確性、以及如何將單細胞數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的生物學(xué)結(jié)論。*解析思路：考察對scRNA-Seq技術(shù)特點、應(yīng)用價值和分析挑戰(zhàn)的理解。需要闡述其核心優(yōu)勢（單細胞分辨率），說明其在研究細胞異質(zhì)性和發(fā)育中的應(yīng)用，并具體分析其數(shù)據(jù)分析的特點和主要挑戰(zhàn)。9.在利用RNA測序數(shù)據(jù)研究疾病機制時，應(yīng)充分考慮并規(guī)避該技術(shù)的潛在局限性。首先，RNA-Seq數(shù)據(jù)易受實驗操作影響，如RNA提取效率、反轉(zhuǎn)錄偏好性、rRNA去除不徹底等，可能導(dǎo)致表達量估算偏差。因此，需要嚴格的實驗設(shè)計和質(zhì)量控制（如使用內(nèi)參基因、重復(fù)實驗）。其次，RNA水平不能完全等同于蛋白質(zhì)水平或最終的生物學(xué)功能，表達量高的基因不一定翻譯成高水平的蛋白質(zhì)。需要結(jié)合蛋白質(zhì)組學(xué)等數(shù)據(jù)進行分析。第三，RNA-Seq只能檢測到轉(zhuǎn)錄本，無法直接檢測基因突變、表觀遺傳修飾等非轉(zhuǎn)錄水平的變化，需要整合其他組學(xué)數(shù)據(jù)互補信息。第四，數(shù)據(jù)處理和分析中算法選擇、參數(shù)設(shè)置、假發(fā)現(xiàn)率控制等都會影響結(jié)果，需要審慎選擇方法和解讀結(jié)果。第五，生物學(xué)解釋需基于可靠的統(tǒng)計顯著性和生物學(xué)合理性，避免過度解讀。例如，在腫瘤研究中，發(fā)現(xiàn)某個基因表達顯著升高，需結(jié)合其功能、通路及與其他證據(jù)，謹慎判斷其是否為致癌基因或生物標(biāo)志物，并考慮腫瘤異質(zhì)性可能帶來的影響。通過這些方式，可以更全面、準確地利用RNA測序數(shù)據(jù)揭示疾病機制。*解析思路：考察批判性思維能力和對技術(shù)局限性的認識。需要從實驗、數(shù)據(jù)層面、生物學(xué)關(guān)聯(lián)、分析方法和結(jié)果解釋等多個角度，具體闡述如何識別和規(guī)避RNA-Seq的局限性，并結(jié)合疾病研究的實例說明。10.RNA測序技術(shù)之所以能在現(xiàn)代生物信息學(xué)研究中占據(jù)如此重要的地位，主要源于其技術(shù)的革命性和全面性。首先，它克服了傳統(tǒng)基因芯片技術(shù)的限制，實現(xiàn)了對全轉(zhuǎn)錄組的捕獲和分析，能夠發(fā)現(xiàn)新的基因和轉(zhuǎn)錄本，進行絕對定量，并檢測復(fù)雜的轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體，提供了更全面、準確的基因表達信息。其次，高通量測序技術(shù)的發(fā)展使得RNA-Seq成本不斷下降、通量持續(xù)提升，使其能夠廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)研究、臨床診斷和藥物研發(fā)等領(lǐng)域。第三，RNA-Seq數(shù)據(jù)的分析方法和工具日益成熟，形成了完善的分析流程，為大規(guī)模生物信息學(xué)研究提供了強大的技術(shù)支撐。第四，RNA-Seq已成為連接基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組和表觀基因組等多組學(xué)數(shù)據(jù)的橋梁，在系統(tǒng)生物學(xué)和整合生物學(xué)研究中發(fā)揮著核心作用。未