2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)在分子生物學(xué)研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)）1.在進(jìn)行基因表達(dá)譜分析時(shí)，處理RNA-Seq數(shù)據(jù)的首要步驟通常不包括：(A)質(zhì)量控制（QC）和過濾低質(zhì)量讀段(B)參考基因組比對(duì)(C)基因計(jì)數(shù)或表達(dá)量估算(D)物質(zhì)運(yùn)輸研究2.以下哪個(gè)生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)主要收錄了大量的核苷酸序列和蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)？(A)PubMed(B)PDB(ProteinDataBank)(C)UniProt(D)GEO(GeneExpressionOmnibus)3.在構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹時(shí)，使用核苷酸序列比使用蛋白質(zhì)序列進(jìn)行比對(duì)，其主要優(yōu)勢(shì)之一是能夠：(A)更容易找到遠(yuǎn)緣物種之間的相似性(B)忽略插入和缺失（indels）(C)提供關(guān)于蛋白質(zhì)功能域的更多信息(D)更快地完成計(jì)算4.BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）算法的核心目的是：(A)找到基因組中的重復(fù)序列(B)對(duì)整個(gè)基因組進(jìn)行排序(C)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找與給定查詢序列局部相似的序列(D)預(yù)測(cè)基因的啟動(dòng)子區(qū)域5.以下哪種生物信息學(xué)工具或資源主要用于根據(jù)蛋白質(zhì)序列預(yù)測(cè)其二級(jí)結(jié)構(gòu)（如α-螺旋和β-折疊）？(A)ClustalW(B)COG(ClustersofOrthologousGroups)(C)PSIPRED(D)BLAST6.RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，“數(shù)字基因表達(dá)譜”（DigitalGeneExpression,DGE）通常指的是：(A)將基因表達(dá)量轉(zhuǎn)換為離散的計(jì)數(shù)單位(B)一種基于芯片的測(cè)序技術(shù)(C)使用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)分析RNA信號(hào)(D)一種用于檢測(cè)基因拷貝數(shù)變異的方法7.下列關(guān)于系統(tǒng)發(fā)育樹的描述，哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的？(A)樹的分支代表進(jìn)化分支(B)樹的節(jié)點(diǎn)代表物種分化事件(C)樹的葉節(jié)點(diǎn)代表現(xiàn)存的物種(D)樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)唯一地反映了所有物種之間的進(jìn)化關(guān)系8.在進(jìn)行蛋白質(zhì)序列比對(duì)時(shí)，使用“gappenalty”的主要目的是：(A)補(bǔ)充序列中缺失的氨基酸(B)評(píng)估序列比對(duì)時(shí)引入空位（gap）的成本(C)對(duì)比蛋白質(zhì)的分子量(D)區(qū)分蛋白質(zhì)的一級(jí)和二級(jí)結(jié)構(gòu)9.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常不直接依賴于生物信息學(xué)工具進(jìn)行分析？(A)基因組重測(cè)序(B)表觀遺傳學(xué)數(shù)據(jù)（如ChIP-seq）分析(C)糖蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)(D)基因敲除實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)10.GeneOntology(GO)數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于：(A)存儲(chǔ)全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)(B)對(duì)基因和蛋白質(zhì)進(jìn)行功能注釋(C)提供基因表達(dá)數(shù)據(jù)的公共存儲(chǔ)庫(kù)(D)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)二、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述BLAST算法在分子生物學(xué)研究中至少三個(gè)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。2.描述從原始RNA-Seq測(cè)序讀段到獲得可進(jìn)行比較的基因表達(dá)量（如FPKM或TPM）數(shù)據(jù)所涉及的主要分析步驟。3.解釋什么是系統(tǒng)發(fā)育樹，并說明其構(gòu)建過程中需要考慮的關(guān)鍵因素之一。4.列舉至少三種常用的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法，并簡(jiǎn)要說明其預(yù)測(cè)的目標(biāo)。三、分析題（每小題10分，共30分）1.假設(shè)你獲得了一組來自未知物種的核苷酸序列，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于生物信息學(xué)工具的分析流程，以確定該物種的分類地位（屬、科等）及其與已知物種的進(jìn)化關(guān)系。請(qǐng)說明每個(gè)步驟要使用的工具或數(shù)據(jù)庫(kù)以及分析目的。2.某研究團(tuán)隊(duì)提供了以下模擬基因表達(dá)數(shù)據(jù)（基因名A,B,C；樣本1：10,20,5；樣本2：15,5,10）。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)如何分析這些數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)樣本2中顯著上調(diào)或下調(diào)的基因，并說明分析過程中可能需要考慮的統(tǒng)計(jì)方法或生物信息學(xué)工具。3.假設(shè)你通過實(shí)驗(yàn)獲得了一個(gè)新的蛋白質(zhì)序列，請(qǐng)描述你會(huì)利用生物信息學(xué)資源進(jìn)行初步分析，以獲取關(guān)于該蛋白質(zhì)可能的功能、結(jié)構(gòu)域組成、跨膜區(qū)域、參與的通路以及可能的互作伙伴等信息。四、論述題（15分）結(jié)合具體的生物信息學(xué)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)，論述生物信息學(xué)如何在研究復(fù)雜疾?。ɡ绨┌Y）的分子機(jī)制中發(fā)揮作用。請(qǐng)從基因突變分析、表達(dá)譜比較、信號(hào)通路預(yù)測(cè)、藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等方面進(jìn)行闡述。試卷答案一、選擇題1.(D)2.(C)3.(A)4.(C)5.(C)6.(A)7.(D)8.(B)9.(D)10.(B)二、簡(jiǎn)答題1.答：BLAST在分子生物學(xué)研究中的應(yīng)用包括：*序列同源性搜索：鑒定未知序列的功能或來源。*物種鑒定：通過比對(duì)環(huán)境樣本序列與數(shù)據(jù)庫(kù)中參考序列，確定物種身份。*基因功能注釋：將新基因序列與數(shù)據(jù)庫(kù)中已知功能基因進(jìn)行比對(duì)，推斷其可能功能。*構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹：通過比對(duì)不同物種的特定基因序列，分析其進(jìn)化關(guān)系。*確定基因定位：將基因序列與基因組序列比對(duì)，找到其在染色體上的位置。2.答：RNA-Seq數(shù)據(jù)分析主要步驟包括：*質(zhì)量控制（QC）：評(píng)估原始測(cè)序讀段質(zhì)量，過濾低質(zhì)量讀段。*參考基因組比對(duì)：使用工具（如HISAT2,STAR）將讀段比對(duì)到參考基因組。*基因/轉(zhuǎn)錄本定量：統(tǒng)計(jì)每個(gè)基因或轉(zhuǎn)錄本包含的讀段數(shù)量（如使用featureCounts）。*表達(dá)量計(jì)算：將讀段計(jì)數(shù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)量單位，如FPKM（FragmentsPerKilobaseoftranscriptperMillionfragmentsmapped）或TPM（TranscriptsPerMillion）。*差異表達(dá)分析（可選）：比較不同條件下基因表達(dá)量的差異（如使用DESeq2,edgeR）。3.答：系統(tǒng)發(fā)育樹是基于序列比對(duì)結(jié)果，表示生物之間進(jìn)化關(guān)系的樹狀圖。構(gòu)建過程中需要考慮的關(guān)鍵因素之一是進(jìn)化模型的選擇，即選擇合適的模型來描述核苷酸或氨基酸替換的速率和模式（如JTT模型、GTR模型、泊松模型等），這直接影響樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。4.答：常用的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法及其預(yù)測(cè)目標(biāo)包括：*跨膜區(qū)域預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)序列中形成跨膜螺旋的區(qū)域（如TMHMM）。*二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)鏈的局部結(jié)構(gòu)元素，如α-螺旋、β-折疊和無規(guī)則卷曲（如PSIPRED）。*蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域預(yù)測(cè)：識(shí)別蛋白質(zhì)序列中具有獨(dú)立結(jié)構(gòu)和功能的模塊（如SMART,CDD）。*三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的完整三維空間結(jié)構(gòu)（如AlphaFold,Rosetta）。三、分析題1.答：分析流程設(shè)計(jì)：*步驟1：序列比對(duì)與注釋-使用BLAST（如NCBIBLAST）將未知序列比對(duì)到NCBI的非冗余蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)（nr）或核苷酸數(shù)據(jù)庫(kù)（nt）。分析結(jié)果可用于初步注釋基因功能或查找相似蛋白，并根據(jù)最高相似度序列推斷物種歸屬。*步驟2：選擇代表性序列-從BLAST結(jié)果中選擇與未知序列相似度高且來自不同物種的代表序列集。*步驟3：多序列比對(duì)-使用ClustalW或MAFFT等工具對(duì)選定的序列進(jìn)行多序列比對(duì)，以揭示序列間的保守性和變異模式。*步驟4：系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建-使用系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建工具（如MEGA,IQ-TREE,RAxML）基于多序列比對(duì)結(jié)果，選擇合適的進(jìn)化模型，構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹。分析樹的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，確定未知物種與其他物種的進(jìn)化關(guān)系和分類地位。2.答：分析思路：*步驟1：數(shù)據(jù)整理與標(biāo)準(zhǔn)化-檢查數(shù)據(jù)完整性，考慮使用合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法（如TPM或FPKM）消除測(cè)序深度和基因長(zhǎng)度差異的影響，使表達(dá)量具有可比性。*步驟2：差異表達(dá)分析-使用統(tǒng)計(jì)方法（如t檢驗(yàn)、ANOVA或?qū)ｉT的RNA-Seq分析包DESeq2/edgeR）比較樣本1和樣本2中每個(gè)基因的表達(dá)量差異，計(jì)算p值或FDR（錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率），并確定顯著差異表達(dá)的基因（設(shè)定合適的閾值，如p<0.05,FDR<0.1）。*步驟3：結(jié)果解釋與可視化-篩選出樣本2中顯著上調(diào)（表達(dá)量在樣本2顯著高于樣本1）和下調(diào)（表達(dá)量在樣本2顯著低于樣本1）的基因列表?？梢允褂弥鶢顖D等圖表可視化表達(dá)差異。*考慮因素：需要考慮樣本數(shù)量、生物學(xué)重復(fù)、技術(shù)重復(fù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法的選擇以及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的假設(shè)條件?？赡苄枰褂脽釄D等工具展示整體表達(dá)模式。3.答：初步分析步驟：*步驟1：序列提交與基本比對(duì)-將新蛋白質(zhì)序列提交到NCBIBLAST，比對(duì)到nr數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取相似度最高的已知蛋白質(zhì)。初步了解序列長(zhǎng)度、理化性質(zhì)（如分子量、等電點(diǎn)）。*步驟2：結(jié)構(gòu)域與功能注釋-使用SMART、CDD（ConservedDomainDatabase）或InterProScan等工具，識(shí)別蛋白質(zhì)序列中的結(jié)構(gòu)域、重復(fù)基序和保守區(qū)域，結(jié)合這些結(jié)構(gòu)域已知的生物學(xué)功能，進(jìn)行初步的功能預(yù)測(cè)。*步驟3：二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)-使用PSIPRED、JPred等工具預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)元素（α-螺旋、β-折疊、無規(guī)則卷曲），了解其基本折疊模式。*步驟4：跨膜性預(yù)測(cè)-使用TMHMM、TMpred等工具預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)是否含有跨膜區(qū)域以及跨膜段的可能位置。*步驟5：通路與互作預(yù)測(cè)-利用DAVID、KEGG、PDB等數(shù)據(jù)庫(kù)和工具，結(jié)合結(jié)構(gòu)域信息，預(yù)測(cè)該蛋白質(zhì)可能參與的生物學(xué)通路（如信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)、代謝途徑）。使用STRING、BioGRID等數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)測(cè)其可能與其他蛋白質(zhì)發(fā)生的相互作用。*綜合分析：整合以上所有信息，結(jié)合已知生物學(xué)知識(shí)，對(duì)蛋白質(zhì)的潛在功能、作用機(jī)制和生物學(xué)意義進(jìn)行綜合推斷。四、論述題答：生物信息學(xué)在研究復(fù)雜疾?。ㄈ绨┌Y）的分子機(jī)制中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，通過整合和分析海量的生物組學(xué)數(shù)據(jù)，提供了深入理解疾病發(fā)生發(fā)展機(jī)制、尋找診斷標(biāo)志物和治療靶點(diǎn)的強(qiáng)大工具。首先，在基因突變分析方面，生物信息學(xué)方法能夠處理和分析癌癥基因組測(cè)序產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。通過使用工具（如GATK,VarScan）進(jìn)行變異檢測(cè)和注釋，可以識(shí)別癌癥相關(guān)的點(diǎn)突變、插入缺失、結(jié)構(gòu)變異等。結(jié)合公共數(shù)據(jù)庫(kù)（如COSMIC,dbSNP），可以判斷變異的生物學(xué)意義（如功能獲得性突變、功能喪失性突變），從而揭示驅(qū)動(dòng)癌癥發(fā)生的關(guān)鍵基因和通路。例如，分析TP53、BRCA1/2等基因的突變狀態(tài)，對(duì)于理解特定癌癥亞型的遺傳易感性至關(guān)重要。其次，在表達(dá)譜比較方面，生物信息學(xué)是分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)（如RNA-Seq,microarray）的核心。通過使用R語言包（如DESeq2,limma）或Bioconductor工具，可以比較癌旁組織和癌細(xì)胞系的基因表達(dá)差異，鑒定在癌癥發(fā)生發(fā)展中起重要作用的上游調(diào)控基因或下游效應(yīng)基因。差異表達(dá)基因的通路富集分析（使用KEGG,GO數(shù)據(jù)庫(kù)和工具如GSEA,Metascape）有助于揭示癌癥相關(guān)的核心生物學(xué)過程和信號(hào)通路，例如細(xì)胞增殖、凋亡、侵襲轉(zhuǎn)移等通路在癌癥中的異常激活。再次，在信號(hào)通路預(yù)測(cè)方面，生物信息學(xué)可以利用已知的蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)（如STRING）、通路信息（如KEGG）和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)癌癥相關(guān)基因和蛋白質(zhì)參與的信號(hào)通路。例如，通