2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在基因表達(dá)序列化放射線研究中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述RNA-Seq技術(shù)的基本原理及其在研究放射線影響基因表達(dá)方面的主要優(yōu)勢。二、在利用RNA-Seq數(shù)據(jù)研究放射線處理后的基因表達(dá)變化時，通常需要進(jìn)行哪些關(guān)鍵的質(zhì)量控制（QC）步驟？請列舉至少三項并簡述其目的。三、假設(shè)你獲得了一組來自放射線照射樣本和對照組的RNA-Seq原始測序數(shù)據(jù)。請簡述從原始數(shù)據(jù)讀?。≧eads）到獲得可進(jìn)行差異表達(dá)分析的表達(dá)矩陣（ExpressionMatrix）的主要處理流程，包括必要的步驟和可能涉及的關(guān)鍵工具或算法。四、在進(jìn)行差異基因表達(dá)分析時，常用的統(tǒng)計模型有哪些（至少列舉兩種）？請簡要說明它們的基本思想以及它們在處理RNA-Seq數(shù)據(jù)時可能各自的考慮因素。五、解釋什么是GO富集分析（GeneOntologyEnrichmentAnalysis）。在進(jìn)行放射線影響基因表達(dá)的研究中，進(jìn)行GO富集分析的主要目的是什么？六、你通過差異表達(dá)分析發(fā)現(xiàn)了一批在放射線處理后顯著上調(diào)的基因。請說明你可以采用哪些生物信息學(xué)方法來進(jìn)一步研究這些基因的功能和參與的生物學(xué)過程或通路？選擇其中一種方法進(jìn)行簡要闡述。七、在解讀放射線研究相關(guān)的基因表達(dá)分析結(jié)果時，需要注意哪些潛在的生物學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的因素？請至少列舉三項。八、描述一下從RNA-Seq數(shù)據(jù)出發(fā)，如何構(gòu)建一個反映放射線處理后基因表達(dá)網(wǎng)絡(luò)變化的簡化模型。你需要考慮哪些類型的分析以及如何整合不同的信息？試卷答案一、RNA-Seq技術(shù)通過高通量測序直接測定生物樣本中的RNA序列，從而對基因表達(dá)譜進(jìn)行定量。其基本原理包括：反轉(zhuǎn)錄RNA為cDNA，構(gòu)建測序文庫，測序得到大量轉(zhuǎn)錄本序列（Reads），然后通過生物信息學(xué)方法將這些Reads映射到參考基因組或轉(zhuǎn)錄組上，最終量化基因或轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)水平。在研究放射線影響基因表達(dá)方面，RNA-Seq的優(yōu)勢在于：能夠全面、準(zhǔn)確地檢測所有已知基因（甚至非編碼RNA）的表達(dá)變化；靈敏度較高，可檢測到低豐度基因的表達(dá)變化；能夠發(fā)現(xiàn)新的轉(zhuǎn)錄本或變異；可進(jìn)行物種間基因表達(dá)比較。解析思路：首先回答RNA-Seq的基本原理（測序RNA得到序列，比對定量），然后重點闡述其在研究放射線影響基因表達(dá)時的核心優(yōu)勢（全面性、靈敏度、新發(fā)現(xiàn)、跨物種比較）。二、在利用RNA-Seq數(shù)據(jù)研究放射線影響基因表達(dá)變化時，通常需要進(jìn)行以下QC步驟：1.質(zhì)量評估（QualityControl）：使用工具如FastQC評估原始測序讀數(shù)的質(zhì)量分布，去除低質(zhì)量讀數(shù)（如Q值低于某個閾值），以減少后續(xù)分析中的噪音。目的在于確保進(jìn)入后續(xù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高分析準(zhǔn)確性。2.過濾與修剪（FilteringandTrimming）：使用工具如Trimmomatic或Cutadapt去除接頭序列、低質(zhì)量讀數(shù)（如N比例過高）、引物序列等，以獲得干凈、高質(zhì)量的序列用于比對。目的在于凈化數(shù)據(jù)集，去除無關(guān)或錯誤信息，提高比對效率和準(zhǔn)確性。3.比對（Alignment）：使用工具如STAR或HISAT2將過濾后的讀數(shù)比對到參考基因組或轉(zhuǎn)錄組上。目的在于將測序讀數(shù)定位到基因組上，是后續(xù)定量和差異分析的基礎(chǔ)。解析思路：列舉QC的關(guān)鍵步驟（質(zhì)量評估、過濾修剪、比對），并分別簡述每個步驟的目的。強(qiáng)調(diào)這些步驟對于保證后續(xù)分析質(zhì)量和結(jié)果可靠性至關(guān)重要。三、從原始數(shù)據(jù)讀取（Reads）到獲得可進(jìn)行差異表達(dá)分析的表達(dá)矩陣的主要處理流程包括：1.質(zhì)量控制與過濾：如上題所述，使用FastQC進(jìn)行初步質(zhì)量檢查，并使用Trimmomatic等工具進(jìn)行過濾和修剪。2.序列比對：將處理后的讀數(shù)使用STAR或HISAT2等比對工具映射到參考基因組或轉(zhuǎn)錄組上，得到比對文件（如SAM/BAM格式）。3.定量表達(dá)：使用featureCounts或Salmon等工具根據(jù)比對結(jié)果計算每個樣本中每個基因或轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)量，常用的度量單位是Counts（讀數(shù)數(shù)量）或RPM（每百萬片段每千堿基的計數(shù)）。這一步會生成每個樣本的表達(dá)值列表。4.數(shù)據(jù)整理：將所有樣本的表達(dá)值整理成矩陣格式，其中行代表基因/轉(zhuǎn)錄本，列代表樣本，矩陣中的元素是計算得到的表達(dá)量（如Counts或FPKM/UQI）。目的在于將測序原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的、可用于統(tǒng)計分析的表達(dá)數(shù)據(jù)表。解析思路：按邏輯順序列出核心步驟（QC過濾、比對、定量、整理），并簡要說明每步的操作和目的。強(qiáng)調(diào)從原始序列到表達(dá)矩陣的轉(zhuǎn)化是分析的基礎(chǔ)。四、在進(jìn)行差異基因表達(dá)分析時，常用的統(tǒng)計模型有：1.DESeq2模型：該模型基于負(fù)二項分布，適用于RNA-Seq數(shù)據(jù)。它通過估計每個基因的離散度（Dispersion）來計算差異表達(dá)基因的統(tǒng)計顯著性（如FDR）。其核心思想是考慮基因表達(dá)本身的生物學(xué)噪音（離散度），并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行差異檢驗。考慮因素包括基因表達(dá)水平的分布特性、測序深度等。2.edgeR模型：該模型基于離散泊松分布，同樣適用于RNA-Seq數(shù)據(jù)。它通過估計基因間的差異因子來評估表達(dá)差異的顯著性，并使用精確檢驗或Fisher's精確檢驗來控制假發(fā)現(xiàn)率（FDR）。其核心思想是將每個基因的表達(dá)計數(shù)視為來自泊松分布的觀測值，并利用基因間的相關(guān)性進(jìn)行差異分析?？紤]因素包括測序深度、基因長度等。解析思路：列舉兩種常用模型（DESeq2、edgeR），簡要說明其基本思想（如負(fù)二項分布、離散度估計、泊松分布、差異因子），并提及它們在處理RNA-Seq數(shù)據(jù)時考慮的關(guān)鍵因素。五、GO富集分析（GeneOntologyEnrichmentAnalysis）是統(tǒng)計學(xué)上檢驗一個基因列表（如差異表達(dá)基因集）是否顯著富集了特定GO術(shù)語（如細(xì)胞定位、分子功能、生物學(xué)過程）的過程。具體來說，它計算某個GO術(shù)語在基因列表中出現(xiàn)的頻率是否顯著高于其在參考基因組或轉(zhuǎn)錄組中隨機(jī)出現(xiàn)的預(yù)期頻率。在進(jìn)行放射線影響基因表達(dá)的研究中，進(jìn)行GO富集分析的主要目的是：從差異表達(dá)基因列表中識別出那些在放射線處理后發(fā)生顯著變化的生物學(xué)功能或過程的關(guān)鍵類別，從而揭示放射線處理可能影響的最重要的生物學(xué)通路或通路。解析思路：首先解釋GO富集分析的定義（檢驗基因列表是否富集特定GO術(shù)語），然后說明其目的（識別差異基因集背后的關(guān)鍵生物學(xué)功能/過程/通路），并結(jié)合放射線研究的背景（揭示放射線影響的生物學(xué)意義）來闡述其應(yīng)用價值。六、對于放射線處理后顯著上調(diào)的基因，可以采用以下生物信息學(xué)方法進(jìn)一步研究其功能：1.KEGG通路富集分析：將上調(diào)基因列表輸入KEGG數(shù)據(jù)庫的富集分析工具，識別這些基因顯著富集參與的KEGG通路（如MAPK信號通路、PI3K-Akt信號通路、DNA損傷修復(fù)通路等）。這有助于了解這些基因是否共同參與了特定的生物學(xué)響應(yīng)過程。2.蛋白互作網(wǎng)絡(luò)（PPI）分析：利用蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（如STRING）或PPI網(wǎng)絡(luò)分析工具，構(gòu)建上調(diào)基因編碼的蛋白質(zhì)的互作網(wǎng)絡(luò)，識別網(wǎng)絡(luò)中的核心基因或模塊。這有助于理解這些基因之間的相互作用關(guān)系及其在信號傳導(dǎo)或調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的作用。3.功能注釋與關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合GO富集分析的結(jié)果，深入注釋這些上調(diào)基因的已知功能，并查找是否有公認(rèn)的與放射損傷響應(yīng)相關(guān)的功能模塊被顯著富集。選擇其中一種方法（如KEGG通路分析）進(jìn)行闡述：通過KEGG通路富集分析，可以將一組上調(diào)基因與已知的通路關(guān)聯(lián)起來，判斷這些基因是否主要參與特定的生物學(xué)過程（如細(xì)胞凋亡、炎癥反應(yīng)、DNA修復(fù)）。分析結(jié)果可以幫助推斷這些基因在放射線處理后可能扮演的角色，例如，如果發(fā)現(xiàn)大量基因富集在DNA損傷修復(fù)通路，則可能提示放射線誘導(dǎo)了強(qiáng)烈的DNA修復(fù)反應(yīng)。解析思路：列舉至少兩種方法（KEGG通路、PPI網(wǎng)絡(luò)、功能注釋），選擇一種（如KEGG）進(jìn)行詳細(xì)闡述，說明方法如何進(jìn)行，以及如何通過該方法將基因列表與生物學(xué)功能/通路聯(lián)系起來，從而推斷生物學(xué)意義。七、在解讀放射線研究相關(guān)的基因表達(dá)分析結(jié)果時，需要注意以下潛在的生物學(xué)和統(tǒng)計學(xué)因素：1.生物學(xué)因素：樣本異質(zhì)性（如不同個體差異、細(xì)胞類型混合）、實驗處理條件的精確控制與標(biāo)準(zhǔn)化程度、放射線劑量與照射方式的選擇、對照組的設(shè)立（是否合適）、樣本采集時間點（不同時間點表達(dá)模式可能不同）、生物重復(fù)次數(shù)（技術(shù)重復(fù)和生物學(xué)重復(fù)）的充足性。這些因素都可能影響基因表達(dá)結(jié)果的真實性和可靠性。2.統(tǒng)計學(xué)因素：統(tǒng)計檢驗的假設(shè)前提是否滿足、多重檢驗校正方法的選擇與嚴(yán)格程度（如FDRvs.P-value）、統(tǒng)計顯著性（P值或FDR）與生物學(xué)意義的區(qū)分（低P值不一定代表重要生物學(xué)功能）、置信區(qū)間或標(biāo)準(zhǔn)差的解讀、樣本量的大小及其對統(tǒng)計效力的影響。需要避免過度解讀統(tǒng)計結(jié)果，區(qū)分偶然發(fā)現(xiàn)和真實的生物學(xué)效應(yīng)。3.數(shù)據(jù)處理因素：數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟（如質(zhì)量控制和過濾）的嚴(yán)格性和可能引入的偏差、定量方法的準(zhǔn)確性、參考基因組或轉(zhuǎn)錄組的完整性。這些步驟的選擇和執(zhí)行會直接影響后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。解析思路：從生物學(xué)層面和統(tǒng)計學(xué)層面分別列舉需要注意的因素，生物學(xué)層面?zhèn)戎貙嶒炘O(shè)計和樣本特性，統(tǒng)計學(xué)層面?zhèn)戎胤治龇椒ǖ倪x擇和結(jié)果解讀的嚴(yán)謹(jǐn)性，數(shù)據(jù)處理層面強(qiáng)調(diào)預(yù)處理和定量環(huán)節(jié)的重要性。八、從RNA-Seq數(shù)據(jù)出發(fā)，構(gòu)建一個反映放射線處理后基因表達(dá)網(wǎng)絡(luò)變化的簡化模型，可以按照以下思路進(jìn)行：1.差異表達(dá)分析：首先對放射線處理組和對照組進(jìn)行差異表達(dá)分析，篩選出顯著上調(diào)和下調(diào)的基因。2.功能注釋與富集分析：對上調(diào)和下調(diào)基因集分別進(jìn)行GO和KEGG富集分析，識別出在放射線處理后顯著富集的生物學(xué)功能、過程和通路。3.蛋白互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析：收集上調(diào)和下調(diào)基因編碼的蛋白質(zhì)，利用PPI數(shù)據(jù)庫（如STRING）構(gòu)建蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)，識別網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點（如高連接度的蛋白質(zhì)）和關(guān)鍵模塊。4.整合信息構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型：將富集分析得到的通路信息與PPI網(wǎng)絡(luò)信息相結(jié)合。例如，如果在DNA修復(fù)通路中發(fā)現(xiàn)了顯著上調(diào)的基因網(wǎng)絡(luò)，這些基因可能通過相互連接形成一個協(xié)同作用的小模塊，共同參與DNA損傷修復(fù)過程。模型可以繪制成圖，節(jié)點代表關(guān)鍵基因/蛋白質(zhì)，邊代表它們之間的相互作用或功能關(guān)聯(lián)（如參與同一通路），并用不同顏色或樣式區(qū)分處理組與對照組的變化模式或富集的通路。5