2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——高通量數(shù)據(jù)在蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)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.下列哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)蛋白質(zhì)的實(shí)驗(yàn)確定的3D結(jié)構(gòu)？A.GenBankB.EMBLC.PDBD.UniProt2.在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，多序列比對(duì)的主要目的是？A.尋找蛋白質(zhì)的同源物B.預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)C.預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)D.預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能3.下列哪個(gè)方法屬于基于模板的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)？A.RosettaB.AlphaFold2C.ModWebD.Abinitio4.下列哪個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面取得了突破性進(jìn)展？A.CRISPRB.CNNC.RNND.Transformer5.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，"Rosetta"主要使用的能量函數(shù)類型是？A.物理力學(xué)能量函數(shù)B.統(tǒng)計(jì)能量函數(shù)C.機(jī)器學(xué)習(xí)能量函數(shù)D.混合能量函數(shù)6.下列哪個(gè)不是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的常見應(yīng)用領(lǐng)域？A.藥物設(shè)計(jì)B.蛋白質(zhì)功能研究C.基因測(cè)序D.疾病診斷7.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)（PDB）中，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)通常以什么格式存儲(chǔ)？A.FASTAB.PDBC.GenBankD.GFF8.蛋白質(zhì)序列比對(duì)中，常用的相似性評(píng)分方法是？A.K-means聚類B.超幾何分布C.曼哈頓距離D.帕默-奧利弗評(píng)分9.下列哪個(gè)方法不屬于蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)？A.HMMB.JPredC.AlphaFold2D.Phyre210.高通量蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)主要來源于？A.基因測(cè)序B.蛋白質(zhì)質(zhì)譜C.X射線晶體衍射D.核磁共振波譜二、填空題（每空1分，共10分）1.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，常用的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)有______、______和______。2.基于模板的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法主要依賴于______數(shù)據(jù)庫(kù)。3.AlphaFold2模型主要使用了______和______兩種深度學(xué)習(xí)模型。4.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的能量函數(shù)通常包含______、______和______三個(gè)部分。5.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的“Rosetta”方法最初由______實(shí)驗(yàn)室開發(fā)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，基于模板的方法的基本原理。2.簡(jiǎn)述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，基于物理的能量最小化方法的基本原理。3.簡(jiǎn)述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢(shì)。4.簡(jiǎn)述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)在藥物設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。四、論述題（10分）論述高通量數(shù)據(jù)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的作用。五、分析題（15分）假設(shè)你想要預(yù)測(cè)一個(gè)未知蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)采用哪些方法和步驟，并說明選擇這些方法和步驟的理由。試卷答案一、選擇題1.C2.A3.C4.D5.D6.C7.B8.D9.C10.C二、填空題1.Swiss-Prot,PDB,UniProt2.PDB3.Transformer,RNN4.疲勞項(xiàng),常數(shù)項(xiàng),局部能量項(xiàng)5.DavidBaker三、簡(jiǎn)答題1.解析：基于模板的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法首先通過序列比對(duì)找到目標(biāo)蛋白質(zhì)序列與已知結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)序列的相似性，然后利用這些相似性將目標(biāo)蛋白質(zhì)序列“映射”到已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)骨架上，最后通過能量最小化等方法優(yōu)化得到目標(biāo)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)模型。其基本原理是“結(jié)構(gòu)同源性”，即具有相似序列的蛋白質(zhì)通常具有相似的結(jié)構(gòu)。2.解析：基于物理的能量最小化方法主要模擬蛋白質(zhì)在物理環(huán)境中的行為，通過構(gòu)建一個(gè)描述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和能量的數(shù)學(xué)模型，然后通過能量最小化算法（如分子動(dòng)力學(xué)模擬、蒙特卡洛模擬）尋找能量最低的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)狀態(tài)。其基本原理是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)在熱力學(xué)上是穩(wěn)定的，處于能量最低的狀態(tài)。3.解析：深度學(xué)習(xí)方法能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的高級(jí)特征和復(fù)雜的模式，從而提高結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。其優(yōu)勢(shì)在于：能夠利用蛋白質(zhì)序列和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系；能夠發(fā)現(xiàn)新的結(jié)構(gòu)和功能模式；能夠加速結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)過程。4.解析：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)在藥物設(shè)計(jì)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，可以通過預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，幫助設(shè)計(jì)具有特定結(jié)合位點(diǎn)的藥物分子；其次，可以通過預(yù)測(cè)藥物與靶點(diǎn)蛋白質(zhì)的結(jié)合模式，優(yōu)化藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性；最后，可以通過預(yù)測(cè)藥物作用機(jī)制，為藥物研發(fā)提供理論指導(dǎo)。四、論述題解析：高通量數(shù)據(jù)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中起著至關(guān)重要的作用。首先，大量的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)為基于模板的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)提供了豐富的模板選擇，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和覆蓋率。其次，大量的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為基于物理的能量最小化方法和深度學(xué)習(xí)方法提供了訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，促進(jìn)了這些方法的改進(jìn)和發(fā)展。此外，高通量數(shù)據(jù)還可以用于構(gòu)建蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)-功能關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，幫助理解蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能之間的關(guān)系，為藥物設(shè)計(jì)等應(yīng)用提供理論依據(jù)。總之，高通量數(shù)據(jù)的積累和應(yīng)用推動(dòng)了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。五、分析題解析：預(yù)測(cè)未知蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，我會(huì)采用以下方法和步驟：1.序列獲取與初步分析：獲取目標(biāo)蛋白質(zhì)的氨基酸序列，并進(jìn)行初步分析，包括序列長(zhǎng)度、理化性質(zhì)、已知功能域等。2.序列比對(duì)：將目標(biāo)蛋白質(zhì)序列與已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列進(jìn)行比對(duì)，尋找相似的模板結(jié)構(gòu)。可以使用BLAST或HMMER等工具進(jìn)行序列比對(duì)。3.模板選擇：根據(jù)序列比對(duì)結(jié)果，選擇結(jié)構(gòu)相似度較高、可靠性較好的模板結(jié)構(gòu)。可以參考模板的分辨率、覆蓋度、可靠性評(píng)分等因素。4.結(jié)構(gòu)建模：使用基于模板的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)建模。常用的工具包括Modeller、Rosetta等?？梢愿鶕?jù)模板的結(jié)構(gòu)和目標(biāo)序列的比對(duì)結(jié)果，將目標(biāo)序列“映射”到模板結(jié)構(gòu)上，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。5.模型評(píng)估：對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行評(píng)估，判斷其合理性和可靠性?？梢允褂肎MQE、QMEAN等工具進(jìn)行評(píng)估。如果模型質(zhì)量較差，可以嘗試使用其他模板或調(diào)整建模參數(shù)。6.結(jié)構(gòu)分析與功能預(yù)測(cè)：對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行分析，包括二級(jí)結(jié)構(gòu)、三級(jí)結(jié)構(gòu)、活性位點(diǎn)、功能域等。結(jié)合序列信息和結(jié)構(gòu)信息，可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能。選擇這些方法和步驟的理由是：基于模板的結(jié)