2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——生物信息學在生物標志物篩選中的作用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在生物標志物篩選中，處理缺失值的方法不包括以下哪一項？A.插值法B.刪除法C.回歸法D.直接使用缺失值2.下列哪種方法不屬于基于過濾的特征選擇？A.相關性分析B.基于互信息的特征選擇C.遞歸特征消除D.Lasso回歸3.在生物標志物篩選中，邏輯回歸模型通常用于解決什么類型的問題？A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題4.下列哪個指標通常用于評估分類模型的性能？A.均方誤差B.決定系數(shù)C.AUCD.基尼系數(shù)5.下列哪個數(shù)據(jù)庫主要存儲基因表達數(shù)據(jù)？A.UniProtB.PDBC.GEOD.Swiss-Prot6.在生物標志物篩選中，下列哪個步驟是必不可少的？A.特征選擇B.模型構建C.數(shù)據(jù)預處理D.生物標志物驗證7.下列哪種方法不屬于機器學習方法？A.決策樹B.K-means聚類C.主成分分析D.支持向量機8.在生物信息學中，什么是“高維數(shù)據(jù)”？A.數(shù)據(jù)量很大B.特征數(shù)量很多C.數(shù)據(jù)類型很多D.數(shù)據(jù)噪聲很大9.生物標志物篩選的最終目的是什么？A.發(fā)現(xiàn)新的生物標志物B.構建預測模型C.治療疾病D.降低數(shù)據(jù)維度10.下列哪個術語描述了模型對未知數(shù)據(jù)的預測能力？A.過擬合B.欠擬合C.泛化能力D.準確率二、填空題1.生物信息學在生物標志物篩選中，可以幫助我們從__________中提取潛在的生物標志物。2.數(shù)據(jù)預處理是生物信息學分析的第一步，其主要目的是__________________________。3.特征選擇的目標是從高維數(shù)據(jù)中篩選出與目標變量__________的特征子集。4.機器學習模型在生物標志物篩選中，可以用于______________和______________。5.生物標志物驗證是必不可少的步驟，其目的是__________________________。6.常用的生物信息學工具包括______________、______________和______________。7.評估分類模型性能的指標包括______________、______________和______________。8.基因表達數(shù)據(jù)通常以______________的形式存儲。9.缺失值處理的方法包括______________、______________和______________。10.將生物信息學分析結果與______________知識相結合，可以更好地解釋結果的生物學意義。三、簡答題1.簡述生物信息學在生物標志物篩選中的優(yōu)勢。2.解釋數(shù)據(jù)預處理在生物信息學分析中的重要性，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)預處理方法。3.比較基于過濾、基于包裹和基于嵌入的特征選擇方法的優(yōu)缺點。4.簡述邏輯回歸模型的原理，并解釋其在生物標志物篩選中的應用。5.解釋AUC指標的含義，并說明其在評估分類模型性能中的作用。四、分析題假設你獲得了一組腫瘤患者的基因表達數(shù)據(jù)，以及他們的臨床信息（是否患有腫瘤）。請描述你將如何使用生物信息學方法篩選潛在的腫瘤標志物，并解釋每個步驟的原理和目的。你需要包括數(shù)據(jù)預處理、特征選擇、模型構建和評估等步驟。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.C5.C6.D7.C8.B9.C10.C二、填空題1.高維生物數(shù)據(jù)2.提高數(shù)據(jù)質量，使其適合后續(xù)分析3.高度相關4.預測和分類5.驗證生物標志物的有效性和可靠性6.R,Python,Bioconductor7.準確率,召回率,F1分數(shù)8.微陣列或者矩陣9.插值法,刪除法,回歸法10.生物學三、簡答題1.生物信息學可以利用計算機技術高效處理大規(guī)模生物數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關聯(lián)，提高篩選效率和準確性。此外，生物信息學可以整合多組學數(shù)據(jù)，提供更全面的視角，并可以進行虛擬實驗，降低實驗成本。*解析思路：考察對生物信息學優(yōu)勢的理解。需要從數(shù)據(jù)處理能力、整合多組學數(shù)據(jù)、虛擬實驗等方面進行回答。2.數(shù)據(jù)預處理是生物信息學分析的基礎，可以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和偏差，提高數(shù)據(jù)質量，從而保證后續(xù)分析的準確性和可靠性。常見的數(shù)據(jù)預處理方法包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)降維等。*解析思路：考察對數(shù)據(jù)預處理重要性的理解和常見方法的掌握。需要解釋數(shù)據(jù)預處理的作用，并列舉至少三種方法。3.基于過濾的方法不考慮特征之間的依賴關系，直接根據(jù)特征本身的統(tǒng)計特性進行選擇，計算效率高，但可能忽略特征之間的協(xié)同作用?；诎姆椒▽⑻卣鬟x擇嵌入到特定的模型訓練中，考慮了特征之間的依賴關系，但計算成本高。基于嵌入的方法在模型訓練過程中自動進行特征選擇，平衡了效率和準確性。*解析思路：考察對三種特征選擇方法原理和優(yōu)缺點的比較。需要分別解釋每種方法的原理，并分析其優(yōu)缺點。4.邏輯回歸模型是一種經(jīng)典的分類算法，其原理是基于概率邏輯函數(shù)，將特征線性組合，并通過Sigmoid函數(shù)將其映射到0和1之間，表示樣本屬于某個類別的概率。在生物標志物篩選中，邏輯回歸模型可以用于構建分類模型，預測患者是否患有某種疾病。*解析思路：考察對邏輯回歸模型原理和應用的理解。需要解釋其數(shù)學原理，并說明其在生物標志物篩選中的應用場景。5.AUC（AreaUndertheReceiverOperatingCharacteristicCurve）指標表示ROC曲線下方的面積，用于評估分類模型的性能。AUC值越大，表示模型的性能越好。AUC指標可以衡量模型在不同閾值下的分類能力，不受類別不平衡的影響，因此是評估分類模型性能的常用指標。*解析思路：考察對AUC指標含義和作用的理解。需要解釋AUC的定義，并說明其在評估分類模型性能中的作用。四、分析題首先，需要對基因表達數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和數(shù)據(jù)標準化等步驟。然后，使用特征選擇方法篩選出與腫瘤狀態(tài)高度相關的基因，例如可以使用基于過濾的方法，如相關性分析或基于互信息的特征選擇。接下來，使用篩選出的基因構建分類模型，例如邏輯回歸模型或支持向量機模型。最后，使用交叉