2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)對(duì)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種數(shù)據(jù)類型通常不直接用于構(gòu)建基于蛋白質(zhì)直接相互作用的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)？A.蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)B.酪氨酸磷酸化數(shù)據(jù)C.RNA-Seq表達(dá)數(shù)據(jù)D.高通量酵母雙雜交數(shù)據(jù)2.在分析基因表達(dá)時(shí)間序列數(shù)據(jù)以構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)時(shí)，常用的相關(guān)性分析方法中，哪種方法更能體現(xiàn)調(diào)控關(guān)系的方向性？A.皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）B.斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)（SpearmanRankCorrelationCoefficient）C.基于互信息（MutualInformation）的方法D.基于格蘭杰因果關(guān)系（GrangerCausality）的方法3.以下哪個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)反映了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接緊密程度？A.節(jié)點(diǎn)度（Degree）B.聚類系數(shù)（ClusteringCoefficient）C.網(wǎng)絡(luò)直徑（Diameter）D.網(wǎng)絡(luò)效率（NetworkEfficiency）4.下列哪種算法通常用于從基因表達(dá)數(shù)據(jù)中識(shí)別功能相關(guān)的基因模塊？A.基于圖論的最小割最小填（Min-CutMax-Flow）B.基于信息理論的模塊算法（如MCL）C.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法D.基于蛋白質(zhì)互作矩陣的聚類算法5.ChIP-Seq數(shù)據(jù)在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)研究中的主要作用是？A.衡量基因之間的表達(dá)相關(guān)性B.測(cè)量基因轉(zhuǎn)錄的速率C.定位蛋白質(zhì)-DNA相互作用位點(diǎn)，推斷轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合的靶基因D.確定蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞定位6.在使用基因表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)后，進(jìn)行模塊富集分析的主要目的是？A.降低網(wǎng)絡(luò)中的噪聲B.減少網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量C.確定網(wǎng)絡(luò)中功能相關(guān)的基因群，并了解其生物學(xué)意義D.提高網(wǎng)絡(luò)的連接密度7.以下哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要整合了來(lái)自多種實(shí)驗(yàn)技術(shù)的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)？A.UniRefB.GeneOntology(GO)C.STRINGD.DAVID8.基于擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)（如藥物處理或基因敲除）數(shù)據(jù)構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的主要挑戰(zhàn)在于？A.數(shù)據(jù)量通常較小B.擾動(dòng)可能引起間接效應(yīng)，使因果關(guān)系難以區(qū)分C.需要高精度的測(cè)量技術(shù)D.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜9.基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的“層級(jí)結(jié)構(gòu)”（HierarchicalStructure）通常指的是？A.網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度數(shù)的分布不均勻B.網(wǎng)絡(luò)可以分解為多個(gè)功能子網(wǎng)絡(luò)C.調(diào)控信號(hào)在網(wǎng)絡(luò)中逐級(jí)傳遞D.網(wǎng)絡(luò)中存在大量的正反饋回路10.生物信息學(xué)方法在GRN研究中的核心價(jià)值在于？A.直接進(jìn)行wet實(shí)驗(yàn)操作B.能夠處理和分析高通量數(shù)據(jù)，揭示隱藏的調(diào)控關(guān)系C.完全自動(dòng)化地替代生物學(xué)實(shí)驗(yàn)D.提供所有可能的生物學(xué)解釋二、填空題（每空2分，共20分）1.基于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，常用的無(wú)向圖表示方法中，節(jié)點(diǎn)代表________，邊代表________。2.評(píng)估基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法性能的指標(biāo)之一是________，它衡量預(yù)測(cè)的相互作用中實(shí)際存在的比例。3.利用RNA-Seq數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)錄因子與靶基因相互作用，可以計(jì)算基因表達(dá)之間的________，并結(jié)合序列motif信息進(jìn)行評(píng)估。4.在生物信息學(xué)中，模塊識(shí)別算法________是基于圖論中的等價(jià)劃分概念，通過(guò)相似性鄰接矩陣進(jìn)行聚類。5.分析GRN時(shí)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的________可以幫助識(shí)別潛在的“Hub”基因或關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)。6.整合多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)（如表達(dá)、互作、表觀遺傳）構(gòu)建GRN的方法稱為_(kāi)_______。7.ChIP-Seq數(shù)據(jù)通過(guò)富集測(cè)序特定區(qū)域來(lái)檢測(cè)________結(jié)合到DNA上的位點(diǎn)。8.對(duì)GRN分析結(jié)果進(jìn)行________富集分析，有助于理解網(wǎng)絡(luò)模塊的生物學(xué)功能。9.“反向工程”（ReverseEngineering）在GRN研究中指的是利用________數(shù)據(jù)推斷潛在的調(diào)控關(guān)系。10.基于________數(shù)據(jù)構(gòu)建的GRN能夠反映基因表達(dá)在時(shí)間和空間上的動(dòng)態(tài)變化。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述利用RNA-Seq數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)錄因子靶基因的基本思路。2.簡(jiǎn)述基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析中，模塊識(shí)別和功能富集分析通常如何結(jié)合進(jìn)行？3.簡(jiǎn)述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模中的主要優(yōu)勢(shì)和局限性。4.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)方法在解析復(fù)雜疾?。ㄈ绨┌Y）相關(guān)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)方面能發(fā)揮哪些作用？四、論述題（每題10分，共20分）1.論述在構(gòu)建和分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)時(shí)，數(shù)據(jù)類型的選擇、預(yù)處理步驟以及所用算法的選擇對(duì)最終結(jié)果可能產(chǎn)生的影響。2.論述當(dāng)前生物信息學(xué)在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)研究中面臨的主要挑戰(zhàn)，并展望未來(lái)的發(fā)展方向。試卷答案一、選擇題1.C2.D3.B4.B5.C6.C7.C8.B9.C10.B二、填空題1.基因/轉(zhuǎn)錄本,相互作用/共表達(dá)關(guān)系2.準(zhǔn)確率(Accuracy)3.相關(guān)性(Correlation)4.MCL(MarkovClusterAlgorithm)5.度(Degree)6.整合(Integration)7.轉(zhuǎn)錄因子(TranscriptionFactors)8.生物學(xué)過(guò)程(BiologicalProcess)/功能(Function)9.基因表達(dá)(Geneexpression)10.單細(xì)胞(Single-cell)/空間(Spatial)三、簡(jiǎn)答題1.解析思路：首先說(shuō)明RNA-Seq數(shù)據(jù)的來(lái)源和特點(diǎn)（測(cè)量所有或部分轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)量）。然后闡述核心思想：如果轉(zhuǎn)錄因子TF調(diào)控靶基因TG的表達(dá)，那么在TF存在或活躍的條件下（如TF過(guò)表達(dá)或敲低實(shí)驗(yàn)），TG的表達(dá)量通常會(huì)發(fā)生變化。通過(guò)比較實(shí)驗(yàn)組（如TF過(guò)表達(dá)）和對(duì)照組（如野生型）的RNA-Seq數(shù)據(jù)，可以找到表達(dá)量顯著變化的基因，這些基因是潛在的靶基因。最后，結(jié)合序列分析（如尋找靶基因啟動(dòng)子區(qū)域是否存在TF的結(jié)合位點(diǎn)motif）來(lái)提高預(yù)測(cè)的可靠性。2.解析思路：首先解釋模塊識(shí)別的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中功能相關(guān)的基因集群。然后說(shuō)明功能富集分析的目標(biāo)是確定這些基因模塊主要參與的生物學(xué)過(guò)程或通路。結(jié)合進(jìn)行的方法是：首先通過(guò)模塊識(shí)別算法（如MCL）將GRN劃分成若干模塊。然后，提取每個(gè)模塊中的所有基因，使用GO富集分析、KEGG通路富集分析等工具，統(tǒng)計(jì)這些基因顯著富集的生物學(xué)功能。通過(guò)這種方式，可以將抽象的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)化為具體的生物學(xué)知識(shí)，理解每個(gè)模塊的潛在功能意義。3.解析思路：優(yōu)勢(shì)方面，強(qiáng)調(diào)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能處理不確定性，適合建模調(diào)控關(guān)系中的概率性和間接性，并能整合多種類型的數(shù)據(jù)（表達(dá)、互作、表觀遺傳）。局限性方面，指出學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（特別是識(shí)別邊）的計(jì)算復(fù)雜度較高，且需要準(zhǔn)確的先驗(yàn)信息（如節(jié)點(diǎn)獨(dú)立性假設(shè)可能不成立），對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高，解釋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有時(shí)也比較困難。4.解析思路：首先說(shuō)明GRN分析能幫助識(shí)別疾病相關(guān)的關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)（Hub基因）和通路。然后闡述其作用：通過(guò)分析疾病狀態(tài)下GRN的變化（如關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的激活/失活），可以揭示疾病發(fā)生的分子機(jī)制；識(shí)別異常的調(diào)控環(huán)路可能為開(kāi)發(fā)新的診斷標(biāo)志物或藥物靶點(diǎn)提供線索；整合多組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建的GRN有助于理解疾病發(fā)生的復(fù)雜性和異質(zhì)性。四、論述題1.解析思路：*數(shù)據(jù)類型選擇：不同數(shù)據(jù)（表達(dá)、表觀、互作）提供不同層面的調(diào)控信息，選擇不同類型數(shù)據(jù)會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（有向/無(wú)向、靜態(tài)/動(dòng)態(tài)）、覆蓋范圍和生物學(xué)解釋深度。例如，僅用表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)可能包含大量間接調(diào)控關(guān)系；結(jié)合表觀遺傳數(shù)據(jù)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)直接調(diào)控。*預(yù)處理步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理（如歸一化、過(guò)濾低表達(dá)基因、處理缺失值）直接影響結(jié)果的可靠性。不當(dāng)?shù)念A(yù)處理可能導(dǎo)致重要信號(hào)的丟失或噪聲的放大，影響后續(xù)算法的性能和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的準(zhǔn)確性。*算法選擇：不同的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法（如基于距離、基于回歸、基于圖論）有不同的假設(shè)和適用場(chǎng)景。例如，基于相關(guān)性的方法簡(jiǎn)單快速但可能忽略因果關(guān)系；基于圖論的方法能考慮多種關(guān)系但需要仔細(xì)選擇參數(shù)；機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。選擇不當(dāng)?shù)乃惴赡軐?dǎo)致構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)無(wú)法真實(shí)反映生物學(xué)過(guò)程。*綜合影響：這些選擇相互關(guān)聯(lián)，共同決定了最終網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性以及生物學(xué)解釋的合理性。需要根據(jù)具體的研究問(wèn)題和可用數(shù)據(jù)來(lái)權(quán)衡和選擇。2.解析思路：*主要挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)層面：數(shù)據(jù)噪聲大、維度高、樣本量有限、多組學(xué)數(shù)據(jù)整合困難、時(shí)空動(dòng)態(tài)性難以捕捉。*網(wǎng)絡(luò)層面：GRN極其復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、非線性的特性使得精確建模困難；區(qū)分直接和間接調(diào)控關(guān)系、因果關(guān)系和相關(guān)性是主要挑戰(zhàn)；計(jì)算復(fù)雜度高，尤其是在處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)時(shí)。*生物學(xué)層面：需要深厚的生物學(xué)知識(shí)來(lái)解釋網(wǎng)絡(luò)結(jié)果；模型的可解釋性往往較差；將計(jì)算模型與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證有效結(jié)合存在困難。*未來(lái)發(fā)展方向：*開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的多組學(xué)整合算法和機(jī)器學(xué)習(xí)