2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——長非編碼RNA在生物信息學(xué)中的作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不屬于長非編碼RNA（lncRNA）的主要特征？A.分子量通常大于200個(gè)核苷酸B.在真核生物基因組中廣泛存在C.具有開放的閱讀框（ORF），編碼蛋白質(zhì)D.參與調(diào)控基因表達(dá)等多種生物學(xué)過程2.在生物信息學(xué)研究中，用于存儲(chǔ)和檢索lncRNA序列、結(jié)構(gòu)、表達(dá)和功能注釋等信息的綜合性數(shù)據(jù)庫是？A.NCBIGenBankB.EnsemblGenomeBrowserC.NONCODED.UniProt3.RNA-Seq數(shù)據(jù)分析的首要步驟通常涉及？A.lncRNA功能預(yù)測B.轉(zhuǎn)錄本組裝和差異表達(dá)分析C.lncRNA與mRNA共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建D.lncRNA與蛋白質(zhì)互作模式分析4.以下哪個(gè)工具主要用于預(yù)測RNA（包括lncRNA）的二級結(jié)構(gòu)？A.CPC(CodingPotentialCalculator)B.CufflinksC.RNAfoldD.DESeq25.CPC工具判斷l(xiāng)ncRNA是否具有蛋白質(zhì)編碼潛能的主要依據(jù)是？A.lncRNA的表達(dá)量高低B.lncRNA在基因組中的位置（如基因間區(qū)）C.序列中是否存在核編碼區(qū)域（CNSs）和可翻譯的開放閱讀框（ORF）D.lncRNA的二級結(jié)構(gòu)復(fù)雜度6.用于預(yù)測lncRNA與靶mRNA結(jié)合位點(diǎn)的軟件是？A.LncipediaB.NONCODEC.RNAhybridD.ENCODEDataPortal7.在進(jìn)行l(wèi)ncRNA表達(dá)譜可視化時(shí)，熱圖（Heatmap）常用于展示？A.lncRNA與蛋白質(zhì)的互作網(wǎng)絡(luò)B.不同樣本間或不同lncRNA間表達(dá)水平的比較C.lncRNA的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果D.lncRNA在不同物種中的進(jìn)化保守性8.WGCNA（加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析）在lncRNA研究中主要應(yīng)用于？A.直接預(yù)測lncRNA的靶基因B.識別與疾病相關(guān)的lncRNA共表達(dá)模塊C.預(yù)測lncRNA的二級結(jié)構(gòu)D.定位lncRNA在基因組中的位置9.下列哪個(gè)數(shù)據(jù)庫主要收錄了經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的人類lncRNA與mRNA的相互作用信息？A.LncBaseB.CLIP-DB(Cis-regulatoryInteractionswithPromoterRegionsofGenes)C.NONCODED.Lncipedia10.lncRNA研究中面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是？A.RNA-Seq數(shù)據(jù)的產(chǎn)生成本不斷降低B.大多數(shù)lncRNA的表達(dá)量非常低，難以檢測C.lncRNA的功能預(yù)測方法非常成熟D.lncRNA數(shù)據(jù)庫的更新速度非?？於⒑喆痤}（每題5分，共25分）1.簡述利用UCSCGenomeBrowser查詢特定基因（例如，已知ID的lncRNA）在基因組中的位置和注釋信息的步驟。2.簡要說明RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行差異表達(dá)分析的基本原理。3.列舉至少三種用于預(yù)測lncRNA功能的生物信息學(xué)方法或數(shù)據(jù)庫，并簡要說明其基本思路。4.解釋什么是lncRNA的“表觀遺傳調(diào)控”作用，并提及一種相關(guān)的生物信息學(xué)分析方法。5.描述在進(jìn)行l(wèi)ncRNA與靶基因互作預(yù)測時(shí)，需要考慮哪些因素，以及預(yù)測結(jié)果可能存在的局限性。三、論述題（每題15分，共30分）1.論述利用生物信息學(xué)方法進(jìn)行l(wèi)ncRNA功能預(yù)測的主要流程，包括數(shù)據(jù)來源、關(guān)鍵分析步驟、常用工具和數(shù)據(jù)庫，并討論每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。2.假設(shè)你獲得了一組來自特定疾病患者和健康對照組的RNA-Seq數(shù)據(jù)，請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于生物信息學(xué)的分析方案，旨在鑒定與該疾病相關(guān)的差異表達(dá)lncRNA，并闡述每個(gè)步驟的分析目的、選擇的方法/工具以及預(yù)期結(jié)果。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.C5.C6.C7.B8.B9.B10.B二、簡答題1.答：首先，在UCSCGenomeBrowser網(wǎng)址（如/）輸入lncRNA的基因ID或RefSeq號。在“Search”欄選擇“Blat”或直接輸入ID，點(diǎn)擊“Blat”進(jìn)行搜索。Blat會(huì)返回匹配的結(jié)果，點(diǎn)擊鏈接查看具體位置。在結(jié)果頁面，可以通過“More”按鈕選擇顯示不同的注釋信息，如基因注釋（showknowngenes:detailed），可以看到lncRNA的TSS、CDS（雖然lncRNA通常無CDS）、剪接位點(diǎn)等。還可以通過“Table”視圖查看更詳細(xì)的基因組坐標(biāo)和注釋屬性（如strand,genename,biotype等）。2.答：RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行差異表達(dá)分析的基本原理是：首先，通過RNA-Seq技術(shù)獲得樣品中所有轉(zhuǎn)錄本（包括lncRNA）的表達(dá)量（通常以ReadsPerKilobaseMillion,RPKM或FPKM表示）。然后，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法比較不同組別（如疾病組vs健康組）間相同轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)量差異。常用的方法包括模型化計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)（如使用DESeq2或edgeR）來估計(jì)表達(dá)量的分布，并計(jì)算差異表達(dá)基因或lncRNA的統(tǒng)計(jì)顯著性（如p值、FDR）和表達(dá)倍數(shù)變化。最終篩選出在兩組間表達(dá)水平發(fā)生顯著變化的lncRNA。3.答：方法/數(shù)據(jù)庫1：CPC(CodingPotentialCalculator)或CNCI(Coding-Non-CodingIndex)，原理是分析lncRNA序列中是否存在核編碼區(qū)域（CNSs）和可翻譯的開放閱讀框（ORF），判斷其編碼蛋白質(zhì)的可能性。方法/數(shù)據(jù)庫2：LncRNAdatabases(如Lncipedia,NONCODE)，原理是收集已通過實(shí)驗(yàn)（如RIP-Seq,CLIP-Seq）驗(yàn)證的lncRNA表達(dá)、定位及部分功能信息，通過同源性比對、功能注釋相似性或已知功能lncRNA的關(guān)聯(lián)來預(yù)測未知lncRNA的功能。方法/數(shù)據(jù)庫3：Co-expressionnetworkanalysis(如WGCNA)，原理是基于“共同表達(dá)意味著共同調(diào)控或功能關(guān)聯(lián)”的假設(shè)，通過計(jì)算基因間的表達(dá)相關(guān)性構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，識別與目標(biāo)lncRNA或已知功能基因緊密連接的lncRNA模塊，從而推斷其潛在功能。4.答：lncRNA的“表觀遺傳調(diào)控”作用是指lncRNA通過影響染色質(zhì)的結(jié)構(gòu)和表觀遺傳標(biāo)記（如DNA甲基化、組蛋白修飾）來調(diào)控基因表達(dá)，而不直接編碼蛋白質(zhì)。生物信息學(xué)分析方法：差異表觀遺傳修飾分析，例如，比較lncRNA表達(dá)上調(diào)/下調(diào)組與對照組之間，目標(biāo)基因啟動(dòng)子區(qū)域的DNA甲基化水平或組蛋白修飾譜（如H3K4me3,H3K27me3）的差異，并利用相關(guān)數(shù)據(jù)庫（如ChIP-Seq數(shù)據(jù)整合分析）進(jìn)行關(guān)聯(lián)。5.答：預(yù)測因素：需要考慮lncRNA和靶基因的表達(dá)模式（時(shí)空特異性）、基因組位置（如距離、相互作用位點(diǎn)）、序列保守性、二級結(jié)構(gòu)預(yù)測、已知的生物學(xué)通路和相互作用通路信息等。局限性：預(yù)測結(jié)果往往是基于序列、表達(dá)或位置等靜態(tài)信息，可能與動(dòng)態(tài)的生物學(xué)調(diào)控過程存在偏差。預(yù)測的互作位點(diǎn)可能不精確，且可能存在假陽性（預(yù)測正確但實(shí)際不互作）或假陰性（實(shí)際互作但未被預(yù)測到）。許多l(xiāng)ncRNA的作用機(jī)制和靶點(diǎn)尚未明確，現(xiàn)有方法難以覆蓋所有類型的互作。最終預(yù)測結(jié)果需要通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。三、論述題1.答：lncRNA功能預(yù)測的生物信息學(xué)流程通常包括：*數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理：從RNA-Seq數(shù)據(jù)中定量lncRNA表達(dá)水平（如使用Cufflinks,StringTie），或從已發(fā)布的數(shù)據(jù)庫（如GEO,ArrayExpress）下載相關(guān)數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，去除低質(zhì)量讀數(shù)，進(jìn)行歸一化處理。*差異表達(dá)分析：比較不同條件下（如疾病vs健康）lncRNA的表達(dá)差異，篩選出顯著差異表達(dá)的lncRNA（使用DESeq2,edgeR等）。*位置與結(jié)構(gòu)分析：利用基因組瀏覽器確定差異表達(dá)lncRNA的基因組位置。使用RNAfold等工具預(yù)測其二級結(jié)構(gòu)。*功能預(yù)測：*基于序列：使用CPC/CNCI等判斷是否具有編碼潛能。使用BLAST等在數(shù)據(jù)庫中搜索序列相似性。*基于位置：分析lncRNA是否位于基因體、基因間、調(diào)控區(qū)等，結(jié)合已知轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)或染色質(zhì)可及性數(shù)據(jù)（如ATAC-Seq）進(jìn)行推斷。*基于表達(dá)模式：利用共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）識別與差異表達(dá)lncRNA共表達(dá)的基因集，推斷其可能參與的生物學(xué)過程或通路。*基于已知功能lncRNA：利用Lncipedia,starBase等數(shù)據(jù)庫，尋找與目標(biāo)lncRNA序列、結(jié)構(gòu)或表達(dá)模式相似，或位于相似位置且已知功能的lncRNA，推斷其功能。*靶基因/蛋白互作預(yù)測：使用RNAhybrid,CLIP-DB等工具預(yù)測lncRNA可能結(jié)合的靶mRNA或蛋白質(zhì)。*通路富集分析：對差異表達(dá)lncRNA或其共表達(dá)基因集進(jìn)行GO（GeneOntology）和KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）通路富集分析，揭示其可能參與的生物學(xué)功能和通路。優(yōu)缺點(diǎn)：CPC/CNCI等方法簡單快速，但假陽性率可能較高，無法預(yù)測非編碼功能。LncRNA數(shù)據(jù)庫提供了寶貴信息，但覆蓋面和更新速度有限。共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析能揭示潛在功能關(guān)聯(lián)，但可能受噪音影響。通路富集分析能提供宏觀功能視角，但缺乏具體機(jī)制信息。綜合多種方法可以提高預(yù)測的可靠性，但流程復(fù)雜，且預(yù)測結(jié)果仍需實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。2.答：分析方案設(shè)計(jì)：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與質(zhì)控：獲取疾病組和健康對照組的RNA-Seq原始數(shù)據(jù)或已量化的FPKM/TPM數(shù)據(jù)。使用工具（如FastQC）評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，檢查是否存在明顯的批次效應(yīng)。*lncRNA表達(dá)量定量與注釋：如果數(shù)據(jù)未包含lncRNA注釋，需使用工具（如StringTie結(jié)合GTF注釋文件）對RNA-Seq數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)錄本組裝，并注釋lncRNA。計(jì)算每個(gè)樣本中所有l(wèi)ncRNA的表達(dá)量（如FPKM/TPM）。*差異表達(dá)分析：使用DESeq2或edgeR等R包，以疾病組vs健康組設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，對lncRNA進(jìn)行差異表達(dá)分析。設(shè)置合適的閾值（如p-value<0.05,FDR<0.05）和倍數(shù)變化閾值（如|log2FoldChange|>1），篩選出顯著差異表達(dá)的lncRNA。*差異表達(dá)lncRNA功能注釋與通路富集：對篩選出的顯著差異表達(dá)lncRNA列表，進(jìn)行GO富集分析和KEGG通路富集分析。使用R包（如org.Hs.eg.db,ggrepel）或在線工具（如DAVID,Metascape）進(jìn)行。分析結(jié)果可以揭示這些lncRNA可能參與的生物學(xué)過程、分子功能及信號通路。*可視化：將差異表達(dá)結(jié)果（如使用火山圖展示）和通路富集結(jié)果（如使用氣泡圖或條形圖展示）進(jìn)行可視化，以便直觀展示分析發(fā)現(xiàn)。分析目的：步驟1-2旨在從海量轉(zhuǎn)錄本數(shù)據(jù)中鑒定出在疾病狀態(tài)下表達(dá)水平發(fā)生顯著變化的lncRNA，作為候選研