2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在水稻遺傳育種中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在利用BLAST搜索水稻中的某個(gè)基因homolog在擬南芥中的對應(yīng)基因時(shí)，選擇最合適的程序參數(shù)是？A.highscoringsegmentpairs(HSP)withhighexpectvalueB.highscoringsegmentpairs(HSP)withlowexpectvalueC.lowscoringsegmentpairs(LSP)withhighexpectvalueD.lowscoringsegmentpairs(LSP)withlowexpectvalue2.下列哪個(gè)數(shù)據(jù)庫是專門用于存儲和管理主要農(nóng)作物基因組數(shù)據(jù)、基因注釋、遺傳標(biāo)記等信息資源的？A.NCBIGenBankB.EMBL-EBIC.PlantGDBD.PDB(ProteinDataBank)3.在水稻基因組中，一個(gè)SNP位點(diǎn)被標(biāo)記為chr7:34567891:C>G，這里的“chr7”代表？A.水稻的第七條染色體B.一個(gè)基因的名字C.一個(gè)外顯子區(qū)域D.一個(gè)啟動(dòng)子區(qū)域4.進(jìn)行QTL作圖的主要目的是？A.鑒定新的SNP位點(diǎn)B.測量基因表達(dá)水平C.定位控制特定農(nóng)藝性狀的基因或基因區(qū)間D.構(gòu)建水稻的系統(tǒng)發(fā)育樹5.RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，計(jì)算基因表達(dá)量常用的單位是？A.拷貝數(shù)/千堿基/轉(zhuǎn)錄本/細(xì)胞(RPKM/FPKM)B.摩爾/升(M)C.歐姆(Ω)D.道爾頓(Da)6.CRISPR/Cas9基因編輯技術(shù)中，決定編輯位點(diǎn)的關(guān)鍵分子是？A.gRNA(guideRNA)B.Cas9蛋白C.PCR產(chǎn)物D.外源DNA7.基因組選擇（GenomicSelection）在水稻育種中相比傳統(tǒng)育種的主要優(yōu)勢之一是？A.只需要表型數(shù)據(jù)B.可以同時(shí)選擇多個(gè)數(shù)量性狀C.不需要構(gòu)建遺傳圖譜D.只能提高雜交后代的遺傳多樣性8.如果你想比較兩個(gè)水稻品種（品種A和品種B）的轉(zhuǎn)錄組差異，以下哪個(gè)數(shù)據(jù)庫可能對你最有幫助？A.dbSNPB.RiceExpressionBrowserC.1000RiceGenomesProjectD.Gramene9.KASP（KompetitiveAlleleSpecificPCR）標(biāo)記主要利用了什么原理？A.基因表達(dá)差異B.SNP位點(diǎn)的特異性擴(kuò)增C.SSR（簡單序列重復(fù)）的長度多態(tài)性D.DNA測序信號強(qiáng)度差異10.生物信息學(xué)在水稻抗病育種中可以應(yīng)用于哪些方面？（多選，請將選項(xiàng)字母填寫在題號后括號內(nèi)）A.鑒定抗病相關(guān)基因B.分析病原物基因組與水稻互作機(jī)制C.開發(fā)抗病分子標(biāo)記D.設(shè)計(jì)基因編輯策略提高抗性二、填空題（每空1分，共15分）1.生物信息學(xué)是利用______、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法來分析______數(shù)據(jù)，以解決生物學(xué)問題的交叉學(xué)科。2.水稻基因組大小約為______Mb，是當(dāng)前已測序的最大的植物基因組之一。3.在進(jìn)行序列比對時(shí)，常用的算法有______和______。4.系統(tǒng)發(fā)育樹是用來表示物種或基因之間______關(guān)系的樹狀圖。5.QTL作圖通常需要構(gòu)建具有______的遺傳分離群體。6.基因表達(dá)譜芯片（Microarray）可以檢測細(xì)胞或組織中______的相對表達(dá)水平。7.基因組組裝的目的是將測序得到的短讀長片段______成完整的基因組序列。8.單核苷酸多態(tài)性（SNP）是基因組中發(fā)生______的堿基替換，是可遺傳變異的主要來源之一。9.利用生物信息學(xué)進(jìn)行基因功能注釋時(shí)，常參考的數(shù)據(jù)庫有______（基因本體論）、______（京都基因與基因組百科全書）等。10.基因組選擇利用全基因組標(biāo)記信息預(yù)測個(gè)體的______，從而實(shí)現(xiàn)更有效的選擇。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述BLAST程序的基本工作流程。2.簡要說明什么是QTL，并列舉兩種常用的水稻QTL作圖方法。3.RNA-Seq數(shù)據(jù)分析流程通常包含哪些主要步驟？4.簡述利用生物信息學(xué)方法開發(fā)水稻分子標(biāo)記的基本思路。四、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合水稻育種的實(shí)際情況，論述生物信息學(xué)在提高育種效率和精準(zhǔn)度方面起到了哪些關(guān)鍵作用？2.闡述基因組選擇在水稻育種中應(yīng)用的潛力、挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢。試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.B2.C3.A4.C5.A6.A7.B8.B9.B10.ABCD二、填空題（每空1分，共15分）1.計(jì)算機(jī)科學(xué)生物2.39003.Smith-WatermanNeedleman-Wunsch4.進(jìn)化5.明顯遺傳分離6.大量基因7.重疊8.一個(gè)9.GOKEGG10.遺傳值三、簡答題（每題5分，共20分）1.解析思路：BLAST（基本局部對齊搜索工具）的工作流程首先需要用戶提交一個(gè)查詢序列。然后，該序列被分割成多個(gè)短段（K-mer）。BLAST將每個(gè)短段與數(shù)據(jù)庫中的序列進(jìn)行比對，尋找局部相似的區(qū)域。接著，BLAST會使用HSP（高相似性段）的概念來擴(kuò)展這些局部相似區(qū)域，尋找更長的、得分更高的對齊。最后，根據(jù)比對結(jié)果計(jì)算相似度得分、期望值（E-value）等，并將結(jié)果返回給用戶。2.解析思路：QTL（數(shù)量性狀位點(diǎn)）是指基因組上控制數(shù)量性狀（如產(chǎn)量、抗病性等）的基因或基因區(qū)間。QTL作圖是通過分析遺傳分離群體中數(shù)量性狀的表型數(shù)據(jù)和相關(guān)基因標(biāo)記的遺傳數(shù)據(jù)，來定位QTL在染色體上的位置。常用的方法包括：i)極端分離群體作圖（如RI、RILs），利用與QTL緊密連鎖的標(biāo)記進(jìn)行定位；ii)高密度分子標(biāo)記作圖（如SNP芯片），利用全基因組的高密度標(biāo)記進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析（GWAS）或模型作圖。3.解析思路：RNA-Seq數(shù)據(jù)分析流程主要包括：i)質(zhì)量控制：檢查原始測序數(shù)據(jù)（FastQ文件）的質(zhì)量；ii)讀長過濾與修剪：去除低質(zhì)量讀長和接頭序列；iii)讀長比對：將過濾后的讀長比對到參考基因組上；iv)基因表達(dá)量定量：根據(jù)比對結(jié)果統(tǒng)計(jì)每個(gè)基因或轉(zhuǎn)錄本包含的讀長數(shù)量，并轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化單位（如FPKM或TPM）；v)差異表達(dá)分析：比較不同條件下基因表達(dá)水平的差異；vi)功能富集分析：對差異表達(dá)基因進(jìn)行功能注釋和通路富集分析。4.解析思路：利用生物信息學(xué)開發(fā)水稻分子標(biāo)記的思路通常是：i)獲取目標(biāo)基因或區(qū)域的基因組序列；ii)在基因組數(shù)據(jù)庫（如PlantGDB）中搜索該區(qū)域的多態(tài)性信息；iii)尋找具有多態(tài)性的位點(diǎn)，如SNP、InDel（插入缺失）、SSR（簡單序列重復(fù)）；iv)根據(jù)發(fā)現(xiàn)的位點(diǎn)設(shè)計(jì)特異性引物，如用于KASP標(biāo)記的SNP引物，或用于PCR擴(kuò)增和檢測SSR引物；v)驗(yàn)證引物在目標(biāo)群體中的多態(tài)性和穩(wěn)定性。四、論述題（每題10分，共20分）1.解析思路：生物信息學(xué)通過提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具和平臺，在水稻育種中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。首先，它極大地加速了基因挖掘過程，通過序列比對、基因預(yù)測、QTL定位等方法快速找到控制重要農(nóng)藝性狀的基因。其次，生物信息學(xué)支持開發(fā)高通量、高密度的分子標(biāo)記（如SNP標(biāo)記），使得構(gòu)建高密度遺傳圖譜和進(jìn)行基因組選擇成為可能，從而顯著提高了選擇效率和準(zhǔn)確性。此外，轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析等手段有助于理解基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，指導(dǎo)分子設(shè)計(jì)育種。最后，通過基因組數(shù)據(jù)和生物信息學(xué)分析，可以深入了解水稻與環(huán)境的互作機(jī)制、抗病機(jī)制等，為育種策略提供理論依據(jù)，推動(dòng)精準(zhǔn)育種和智能化育種的發(fā)展。2.解析思路：基因組選擇（GS）利用全基因組SNP等標(biāo)記信息預(yù)測個(gè)體的育種值，具有巨大潛力。其潛力在于可以不依賴表型或僅依賴少量早期表型數(shù)據(jù)，就能進(jìn)行早期選擇，大大縮短育種周期；能夠同時(shí)選擇多個(gè)數(shù)量性狀，克服了傳統(tǒng)育種中多性狀選擇難以兼顧的難題；理論上可以挖掘全基因組中的有利等位基因，實(shí)現(xiàn)更廣泛的選擇。然而，GS也面臨諸多挑戰(zhàn)，如預(yù)測模型的構(gòu)建和準(zhǔn)確性受數(shù)據(jù)質(zhì)量、標(biāo)記密度、群體結(jié)構(gòu)、遺傳變異程度等因素影響；