2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)技術(shù)在基因表達調(diào)控中的作用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的代表字母填寫在答題紙上。）1.下列哪種生物信息學(xué)工具主要用于預(yù)測啟動子區(qū)域或增強子序列？A.蛋白質(zhì)序列比對工具B.基因結(jié)構(gòu)預(yù)測軟件C.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點（TFBS）預(yù)測程序D.RNA序列定量分析程序2.在RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，計算基因在不同條件下表達差異的主要指標(biāo)通常是？A.每百萬映射比對（MPM）值B.FPKM值C.差異表達基因（DEG）的FoldChange值D.RNA-Seq讀取的總數(shù)量3.ChIP-Seq技術(shù)主要用于研究什么？A.mRNA的轉(zhuǎn)錄動力學(xué)B.蛋白質(zhì)與DNA的相互作用C.蛋白質(zhì)的翻譯后修飾D.tRNA的種類和豐度4.構(gòu)建基因共表達網(wǎng)絡(luò)的主要目的是什么？A.預(yù)測基因的功能B.研究基因之間的協(xié)同表達模式C.確定基因的轉(zhuǎn)錄調(diào)控因子D.測量基因的表達量5.在基因表達調(diào)控研究中，以下哪項技術(shù)最適合用于檢測特定轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合到染色質(zhì)上的位點？A.RNA-SeqB.轉(zhuǎn)錄組測序（ATAC-seq）C.ChIP-SeqD.DNA微陣列6.基因芯片（Microarray）技術(shù)的主要局限性之一是什么？A.無法檢測非編碼RNA的表達B.探針設(shè)計相對簡單C.成本較低且通量很高D.通常只能檢測有限的樣本數(shù)量7.差異表達分析中，調(diào)整p值（如使用FDR）的主要目的是什么？A.提高檢測的靈敏度B.增強結(jié)果的生物學(xué)可信度C.減少假陽性率D.使結(jié)果更易于解釋8.以下哪項生物信息學(xué)分析方法通常用于推斷基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的調(diào)控關(guān)系？A.基于序列相似性的同源建模B.基于表達譜的共表達分析C.基于核苷酸組成的密碼子偏好性分析D.蛋白質(zhì)質(zhì)譜分析9.RNA-Seq相比于傳統(tǒng)基因芯片技術(shù)，其主要優(yōu)勢之一是？A.只能檢測已知基因的表達B.無法進行定量分析C.能夠檢測所有RNA分子（包括非編碼RNA）D.結(jié)果分析更復(fù)雜，需要大量生物信息學(xué)背景10.在生物信息學(xué)分析中，將原始測序讀數(shù)（rawreads）轉(zhuǎn)換為可進行比較的歸一化表達量值，這一步通常稱為？A.數(shù)據(jù)過濾B.探針雜交C.歸一化D.差異檢測二、簡答題（每題5分，共25分。請將答案寫在答題紙上。）1.簡述ChIP-Seq實驗的基本原理及其在研究基因表達調(diào)控中的應(yīng)用。2.比較RNA-Seq和DNA微陣列（基因芯片）在檢測基因表達方面的主要異同點。3.解釋什么是轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點（TFBS），并簡述生物信息學(xué)上預(yù)測TFBS常用的兩種方法及其原理。4.描述從RNA-Seq原始數(shù)據(jù)到獲得差異表達基因（DEG）列表的基本分析流程。5.簡述生物信息學(xué)在解析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的作用和面臨的挑戰(zhàn)。三、論述題（每題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上。）1.論述生物信息學(xué)技術(shù)在研究順式作用元件（如啟動子、增強子）在基因表達調(diào)控中的作用。請至少提及兩種相關(guān)的生物信息學(xué)方法及其分析思路。2.假設(shè)你正在進行一項研究，希望探究某種信號通路變化對細(xì)胞基因表達譜的影響。請設(shè)計一個基于生物信息學(xué)的分析方案，說明你會采用哪些關(guān)鍵技術(shù)或分析方法，并闡述你將如何解讀分析結(jié)果以推斷信號通路與基因表達調(diào)控的關(guān)系。3.隨著測序技術(shù)的發(fā)展，單細(xì)胞RNA測序（scRNA-Seq）為研究基因表達調(diào)控提供了新的視角。請討論scRNA-Seq數(shù)據(jù)分析在研究基因表達調(diào)控方面的獨特優(yōu)勢，并指出其數(shù)據(jù)分析中面臨的主要挑戰(zhàn)及相應(yīng)的生物信息學(xué)解決方案。---試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分。）1.C2.C3.B4.B5.C6.D7.C8.B9.C10.C二、簡答題（每題5分，共25分。）1.ChIP-Seq實驗的基本原理：ChIP-Seq（ChromatinImmunoprecipitationSequencing）即染色質(zhì)免疫沉淀測序技術(shù)。首先，利用特異性抗體富集與目標(biāo)DNA序列（如轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點）結(jié)合的蛋白質(zhì)（如轉(zhuǎn)錄因子）及其鄰近的染色質(zhì)片段。然后，對富集到的DNA片段進行高通量測序。最后，通過生物信息學(xué)分析，將測序獲得的DNA序列定位到基因組上，從而確定蛋白質(zhì)結(jié)合位點的位置、頻率和分布模式。在研究基因表達調(diào)控中的應(yīng)用：ChIP-Seq可直接檢測特定蛋白質(zhì)（如轉(zhuǎn)錄因子）在染色質(zhì)上的結(jié)合位點，揭示順式作用元件。通過與基因表達譜數(shù)據(jù)結(jié)合分析，可以識別與基因表達調(diào)控相關(guān)的轉(zhuǎn)錄因子，了解其調(diào)控的靶基因，構(gòu)建轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，并研究表觀遺傳修飾（如組蛋白修飾、DNA甲基化）如何影響轉(zhuǎn)錄因子的結(jié)合和基因表達狀態(tài)。2.RNA-Seq與DNA微陣列的比較：*數(shù)據(jù)類型：RNA-Seq是高通量測序技術(shù)，可以直接檢測樣本中所有RNA分子的序列信息（包括已知和未知基因、各種RNA類型）；DNA微陣列是基于已知的探針（通常對應(yīng)已知基因或EST）檢測特定目標(biāo)核酸序列的存在和豐度。*靈敏度與動態(tài)范圍：RNA-Seq通常具有更高的靈敏度和更寬的動態(tài)范圍，能夠檢測到低豐度RNA分子，并精確量化表達量差異；微陣列的靈敏度和動態(tài)范圍受限于探針設(shè)計和雜交條件，對低豐度轉(zhuǎn)錄本的檢測能力有限。*基因組覆蓋度：RNA-Seq理論上可以覆蓋整個基因組（包括非編碼區(qū)）和所有轉(zhuǎn)錄本類型；微陣列的覆蓋度是有限的，取決于所使用的芯片設(shè)計，可能無法覆蓋所有基因或新的轉(zhuǎn)錄本。*定量準(zhǔn)確性：RNA-Seq提供絕對定量（基于測序深度）；微陣列提供相對定量（基于信號強度）。*通量與成本：現(xiàn)代RNA-Seq技術(shù)通量很高，但成本相對較高；微陣列技術(shù)成熟，成本相對較低，尤其對于檢測已知基因集，通量很高。*靈活性：RNA-Seq無需預(yù)先設(shè)計探針，可發(fā)現(xiàn)新轉(zhuǎn)錄本和變異；微陣列需要預(yù)先設(shè)計和制造芯片，靈活性較低。3.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點（TFBS）及其預(yù)測方法：TFBS是指位于基因啟動子區(qū)域或其他調(diào)控區(qū)，能夠被特定轉(zhuǎn)錄因子（TF）識別并結(jié)合的DNA序列片段。生物信息學(xué)上預(yù)測TFBS常用的方法主要有：*基于序列匹配的方法：假設(shè)已知轉(zhuǎn)錄因子的DNA結(jié)合域（DBD）序列，通過序列比對算法（如BLAST、Smith-Waterman）在基因組或特定區(qū)域內(nèi)搜索與已知DBD相似的序列模式。原理是利用序列同源性預(yù)測保守的調(diào)控元件。常用工具如MEME、JASPAR。*基于計數(shù)的統(tǒng)計模型方法：利用實驗數(shù)據(jù)（如ChIP-Seq）獲得大量已知的TFBS序列，統(tǒng)計這些位點中特定核苷酸（A,T,C,G）出現(xiàn)的頻率，構(gòu)建位置權(quán)重矩陣（PWM）或位特定計分矩陣（PSSM）。然后，將PWM應(yīng)用于基因組序列，計算每個位點被特定TF結(jié)合的概率或得分。原理是學(xué)習(xí)已知位點的統(tǒng)計特征來預(yù)測新位點。常用工具如MAFFT、HOMER。4.RNA-Seq分析流程：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始測序讀數(shù)（rawreads）進行質(zhì)量控制（去除低質(zhì)量讀數(shù)、去除接頭序列等），并進行比對（alignment）到參考基因組或轉(zhuǎn)錄組。2.基因/轉(zhuǎn)錄本定量：統(tǒng)計每個基因或轉(zhuǎn)錄本對應(yīng)的比對讀數(shù)數(shù)量或計算歸一化表達量（如FPKM,CPM,RPKM,TPM），得到表達矩陣。3.差異表達分析：比較不同實驗條件或處理組間的基因表達矩陣，識別表達水平發(fā)生顯著變化的基因。常用的方法包括t-test、ANOVA、DESeq2、edgeR等，這些方法通常會計算差異表達基因的統(tǒng)計顯著性（p值）和效應(yīng)量（FoldChange），并使用FDR（錯誤發(fā)現(xiàn)率）等指標(biāo)進行多重假設(shè)檢驗校正。4.結(jié)果解讀與可視化：可視化差異表達基因列表（如熱圖、火山圖），或?qū)μ囟ɑ蜻M行更深入的分析（如表達趨勢分析、功能富集分析）。5.生物信息學(xué)在解析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的作用與挑戰(zhàn)：作用：生物信息學(xué)為解析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)提供了強大的計算和分析工具。通過整合分析基因表達數(shù)據(jù)（RNA-Seq,Microarray）、蛋白質(zhì)-DNA相互作用數(shù)據(jù)（ChIP-Seq）、染色質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（Hi-C）、蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)等，可以識別核心調(diào)控節(jié)點（轉(zhuǎn)錄因子、信號分子）、關(guān)鍵下游靶基因、潛在的調(diào)控模塊和通路。網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、可視化和動態(tài)模擬有助于理解調(diào)控機制的復(fù)雜性和時空特異性。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的噪聲和偽影、生物系統(tǒng)的復(fù)雜性（層級結(jié)構(gòu)、反饋回路）、實驗數(shù)據(jù)的局限性（時序數(shù)據(jù)缺乏、單一分子類型）、網(wǎng)絡(luò)推斷算法的準(zhǔn)確性和可解釋性、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的整合與解釋等。三、論述題（每題10分，共30分。）1.生物信息學(xué)在研究順式作用元件中的應(yīng)用：順式作用元件（如啟動子、增強子）是調(diào)控基因表達的關(guān)鍵區(qū)域，它們通常位于基因附近，通過與反式作用因子（如轉(zhuǎn)錄因子）結(jié)合來影響基因的轉(zhuǎn)錄效率。生物信息學(xué)技術(shù)在研究順式作用元件中發(fā)揮著不可或缺的作用：*預(yù)測啟動子區(qū)域：通過識別基因轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）上游一定范圍內(nèi)的保守序列模式或特定基序（如TATA盒、CAAT盒），可以預(yù)測啟動子區(qū)域。生物信息學(xué)工具（如PromoterScan,TSSLocator）利用機器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計模型進行預(yù)測。*預(yù)測增強子/沉默子：增強子和沉默子通常位置不固定，且序列保守性較低。生物信息學(xué)方法主要利用其與染色質(zhì)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性或表達模式進行預(yù)測。例如，ChIP-Seq數(shù)據(jù)可用于識別與轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合但位于基因轉(zhuǎn)錄起始位點下游的區(qū)域；通過比較基因表達譜，尋找那些在特定條件下被誘導(dǎo)或抑制但物理上不鄰近TSS的基因，其上游區(qū)域可能含有增強子或沉默子；分析染色質(zhì)可及性數(shù)據(jù)（如ATAC-seq）也可揭示潛在的調(diào)控元件區(qū)域。*預(yù)測轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點（TFBS）：如簡答題第3所述，利用已知的轉(zhuǎn)錄因子序列構(gòu)建PWM，在基因組上搜索匹配的序列，可以預(yù)測潛在的TFBS。這對于理解特定轉(zhuǎn)錄因子如何直接調(diào)控下游基因至關(guān)重要。常用工具包括MEME,JASPAR,HOMER。*整合分析：將TFBS預(yù)測結(jié)果與基因表達數(shù)據(jù)、染色質(zhì)修飾數(shù)據(jù)（如H3K4me3標(biāo)記通常與活躍染色質(zhì)和增強子相關(guān)）整合分析，可以更可靠地識別功能性的順式作用元件，并推斷其調(diào)控機制。解析思路：首先明確順式作用元件的定義和功能。然后分別闡述用于預(yù)測啟動子、增強子、TFBS的幾種主要生物信息學(xué)方法及其原理。強調(diào)利用ChIP-Seq、表達譜、染色質(zhì)可及性等數(shù)據(jù)整合分析的重要性，以提升預(yù)測的準(zhǔn)確性和生物學(xué)意義。2.設(shè)計基于生物信息學(xué)的分析方案：目標(biāo)：探究某種信號通路變化對細(xì)胞基因表達譜的影響。分析方案：1.數(shù)據(jù)獲?。菏占芯拷M（信號通路改變處理）和對照組（未處理或正常狀態(tài)）的RNA-Seq數(shù)據(jù)（通常需要進行技術(shù)重復(fù)以評估生物學(xué)重復(fù)性）。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化：對原始測序數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制和比對。使用合適的工具（如Trinity,StringTie）進行基因/轉(zhuǎn)錄本組裝（如果樣本包含多種細(xì)胞類型或非模型物種）。然后，進行表達量定量（如使用featureCounts或RSEM），并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如使用TPM,CPM,或DESeq2,edgeR等軟件內(nèi)置方法進行歸一化），以消除測序深度和批次效應(yīng)的影響。3.差異表達分析：使用DESeq2或edgeR等R包進行差異表達分析，比較處理組與對照組間的基因表達差異。設(shè)置合適的閾值（如FDR<0.05,|FoldChange|>2或特定倍數(shù)），篩選出顯著差異表達的基因（DEGs）。4.功能富集與通路分析：對篩選出的DEGs進行功能注釋和富集分析，以了解這些差異表達基因參與的生物學(xué)過程、分子功能、細(xì)胞定位等。常用的工具包括GO(GeneOntology)富集分析（使用GOseq或clusterProfiler包）、KEGG通路富集分析（使用KEGGMapper或pathwayVisio）。特別關(guān)注與已知信號通路相關(guān)的富集通路。5.信號通路關(guān)聯(lián)分析：將功能富集分析結(jié)果與已知的信號通路數(shù)據(jù)庫（如KEGG,Reactome）進行關(guān)聯(lián)，識別其中顯著富集的通路?？梢赃M一步計算通路整體的顯著性（如使用Metascape等在線平臺）。6.可視化：可視化差異表達基因的熱圖、火山圖，以及功能富集和通路分析的結(jié)果，直觀展示分析結(jié)論。解讀分析結(jié)果：首先根據(jù)差異表達分析結(jié)果，確定哪些基因在信號通路變化后顯著上調(diào)或下調(diào)。然后通過功能富集和通路分析，將這些基因歸類到特定的生物學(xué)功能或通路中。重點關(guān)注那些與初始信號通路相關(guān)的通路，觀察該通路下游的關(guān)鍵節(jié)點基因表達是否發(fā)生顯著變化。例如，如果研究的是MAPK通路，可以關(guān)注MAPK激酶、轉(zhuǎn)錄因子AP-1等下游基因的表達變化。結(jié)合通路圖，可以推斷信號通路的變化如何影響下游基因的表達調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，進而改變細(xì)胞的生物學(xué)狀態(tài)。例如，通路激活可能導(dǎo)致下游促增殖基因上調(diào)，抑癌基因下調(diào)；通路抑制則可能相反。這種分析為理解信號通路在基因表達調(diào)控中的作用提供了系統(tǒng)性的視角。解析思路：按照標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析流程展開：數(shù)據(jù)獲取->預(yù)處理->差異表達->功能注釋/通路富集->關(guān)聯(lián)分析->可視化。在每一步說明常用的方法和工具。在“解讀”部分，強調(diào)如何將分析結(jié)果（DEGs,富集功能/通路）與生物學(xué)問題（信號通路影響）聯(lián)系起來，并推斷其生物學(xué)意義。3.scRNA-Seq數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)及解決方案：優(yōu)勢：*單細(xì)胞分辨率：能夠揭示細(xì)胞異質(zhì)性，識別和研究罕見細(xì)胞亞群（如特定狀態(tài)的祖細(xì)胞、免疫細(xì)胞亞群），這些亞群在傳統(tǒng)組織水平數(shù)據(jù)中可能被平均化或丟失。*精細(xì)解析調(diào)控關(guān)系：在異質(zhì)性細(xì)胞群體中，可以更精確地解析特定信號或轉(zhuǎn)錄因子對特定細(xì)胞亞群基因表達的影響，理解調(diào)控的細(xì)胞類型特異性。*揭示動態(tài)過程：結(jié)合時間序列單細(xì)胞測序，可以捕捉細(xì)胞分化、發(fā)育或應(yīng)答刺激過程中的動態(tài)基因表達變化和細(xì)胞命運決定。*構(gòu)建高分辨率細(xì)胞圖譜：通過整合空間信息和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建更精細(xì)的細(xì)胞類型圖譜和空間轉(zhuǎn)錄組圖譜，揭示細(xì)胞間的相互作用和空間組織。挑戰(zhàn)及解決方案：*技術(shù)噪聲與偽影：scRNA-Seq數(shù)據(jù)存在顯著的生物學(xué)噪聲（如dropout現(xiàn)象，即低豐度分子的不可檢測性）和技術(shù)噪聲（如測序錯誤、dropout率）。解決方案：采用更先進的測序技術(shù)和實驗設(shè)計（如UMI標(biāo)記）；開發(fā)健壯的scRNA-Seq分析算法來估計真實表達量（如Seurat,Scanpy中的方法）；通過增加生物學(xué)重復(fù)或使用多重實驗策略來減少噪聲影響。*計算復(fù)