2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，用于描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間連接緊密程度的指標(biāo)是？A.節(jié)點度B.網(wǎng)絡(luò)密度C.介數(shù)中心性D.模塊化系數(shù)2.以下哪項不是構(gòu)建疾病網(wǎng)絡(luò)的常用數(shù)據(jù)來源？A.蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)B.基因表達(dá)數(shù)據(jù)C.病理診斷數(shù)據(jù)D.社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)3.在疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，用于識別網(wǎng)絡(luò)中緊密連接的子模塊的方法是？A.聚類分析B.主成分分析C.因子分析D.回歸分析4.以下哪項算法通常不用于疾病網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點預(yù)測？A.基于相似性的方法B.基于路徑的方法C.基于機器學(xué)習(xí)的方法D.基于圖嵌入的方法5.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，用于衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間平均距離的指標(biāo)是？A.節(jié)點度B.網(wǎng)絡(luò)密度C.平均路徑長度D.模塊化系數(shù)6.以下哪項不是疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的常見應(yīng)用領(lǐng)域？A.疾病機制研究B.藥物靶點發(fā)現(xiàn)C.個體化醫(yī)療D.社交網(wǎng)絡(luò)分析7.在疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，用于評估網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性的指標(biāo)是？A.節(jié)點度B.網(wǎng)絡(luò)密度C.網(wǎng)絡(luò)韌性D.模塊化系數(shù)8.以下哪項方法不用于疾病網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)嵌入？A.t-SNEB.PCAC.LDAD.UMAP9.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，用于識別網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點的指標(biāo)是？A.節(jié)點度B.介數(shù)中心性C.網(wǎng)絡(luò)密度D.模塊化系數(shù)10.以下哪項不是疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題B.網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大C.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜D.應(yīng)用領(lǐng)域廣泛二、填空題（每題2分，共20分）1.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，基于圖論的方法通常用于______和______。2.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，常用的網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)包括______、______和______。3.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，模塊化分析可以幫助我們識別網(wǎng)絡(luò)中的______。4.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，節(jié)點預(yù)測的方法包括______、______和______。5.疾病網(wǎng)絡(luò)分析中，網(wǎng)絡(luò)嵌入的方法包括______、______和______。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述疾病網(wǎng)絡(luò)分析中基于圖論的方法的基本原理。2.簡述疾病網(wǎng)絡(luò)分析中模塊化分析的步驟和原理。3.簡述疾病網(wǎng)絡(luò)分析中節(jié)點預(yù)測的方法及其應(yīng)用。4.簡述疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法及其應(yīng)用。四、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合具體案例，論述生物信息學(xué)在疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用。2.探討生物信息學(xué)在疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的優(yōu)勢和局限性。試卷答案一、選擇題1.A2.D3.A4.C5.C6.D7.C8.C9.B10.D二、填空題1.疾病機制研究，藥物靶點發(fā)現(xiàn)2.節(jié)點度，平均路徑長度，網(wǎng)絡(luò)密度3.模塊（或功能相關(guān)的子網(wǎng)絡(luò)）4.基于相似性的方法，基于路徑的方法，基于機器學(xué)習(xí)的方法5.t-SNE，PCA，UMAP三、簡答題1.解析思路：基于圖論的方法將疾病及其相關(guān)分子視為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，相互作用或關(guān)聯(lián)視為邊。通過分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如節(jié)點度、路徑長度、聚類系數(shù)等，可以揭示疾病發(fā)生發(fā)展的機制，識別關(guān)鍵節(jié)點和模塊，以及預(yù)測新的相互作用。2.解析思路：模塊化分析旨在識別網(wǎng)絡(luò)中功能相關(guān)的子模塊。步驟通常包括計算模塊度指標(biāo)（如Q值），通過優(yōu)化模塊劃分（如使用貪婪算法或基于譜的方法），將網(wǎng)絡(luò)劃分為若干模塊。原理在于模塊內(nèi)部的連接緊密而模塊之間的連接稀疏，從而揭示網(wǎng)絡(luò)的功能組織。3.解析思路：節(jié)點預(yù)測方法利用已知的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息，預(yù)測未知或缺失的節(jié)點間相互作用。基于相似性的方法通過比較節(jié)點間的局部結(jié)構(gòu)相似性進(jìn)行預(yù)測；基于路徑的方法利用節(jié)點間的路徑信息進(jìn)行預(yù)測；基于機器學(xué)習(xí)的方法通過訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行預(yù)測。這些方法可用于發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點或理解疾病機制。4.解析思路：網(wǎng)絡(luò)嵌入方法將高維的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)映射到低維空間（通常是二維或三維），同時保留節(jié)點間的距離或相似性信息。t-SNE適用于可視化高維數(shù)據(jù)中的局部結(jié)構(gòu)；PCA是一種降維方法，保留數(shù)據(jù)的主要變異方向；UMAP也是一種有效的降維和可視化方法。這些方法有助于直觀理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，識別關(guān)鍵節(jié)點和模塊。四、論述題1.解析思路：選擇一個具體的疾?。ㄈ绨┌Y、阿爾茨海默病等），介紹其相關(guān)的生物網(wǎng)絡(luò)（如蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等）。闡述如何利用生物信息學(xué)方法（如網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、拓?fù)浞治?、模塊識別、節(jié)點預(yù)測等）分析這些網(wǎng)絡(luò)，以揭示疾病相關(guān)的關(guān)鍵通路、信號分子或藥物靶點。例如，通過分析乳腺癌的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，識別出EGFR、HER2等關(guān)鍵節(jié)點，為靶向治療提供依據(jù)。2.解析思路：生物信息學(xué)在疾病網(wǎng)絡(luò)分析中的優(yōu)勢在于能夠整合大規(guī)模生物數(shù)據(jù)，揭示復(fù)雜的疾病機制，發(fā)現(xiàn)新的治療靶點，并支