2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——基因組數(shù)據(jù)挖掘在細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析中的作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種測(cè)序技術(shù)最常用于直接測(cè)定基因組中DNA序列的堿基順序？A.RNA-SeqB.ChIP-SeqC.全基因組測(cè)序(WGS)D.基因芯片2.在進(jìn)行基因表達(dá)差異分析時(shí)，用于識(shí)別在不同條件下表達(dá)水平發(fā)生顯著變化的基因集的統(tǒng)計(jì)方法通常是？A.序列比對(duì)B.k-mer計(jì)數(shù)C.富集分析(EnrichmentAnalysis)D.主成分分析(PCA)3.GO富集分析主要目的是？A.比較兩個(gè)基因集的差異B.預(yù)測(cè)基因的功能C.識(shí)別基因集中顯著富集的生物學(xué)功能或過程D.構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)4.PPI網(wǎng)絡(luò)中的“樞紐蛋白”（Hubprotein）通常指？A.表達(dá)量最高的蛋白B.位于網(wǎng)絡(luò)中心，連接眾多其他節(jié)點(diǎn)的蛋白C.僅與其他一個(gè)蛋白相互作用的蛋白D.變異率最高的蛋白5.從高通量測(cè)序數(shù)據(jù)中鑒定可變位點(diǎn)（如SNP和Indel）的核心步驟通常是什么？A.基因注釋B.變異檢測(cè)C.通路富集分析D.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆?jì)算6.STRING數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于什么？A.基因表達(dá)譜分析B.蛋白質(zhì)序列比對(duì)C.構(gòu)建和注釋蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)D.DNA序列Motif發(fā)現(xiàn)7.RNA-Seq數(shù)據(jù)能夠提供哪些信息？A.DNA序列變異B.蛋白質(zhì)表達(dá)水平C.特定DNA序列的染色質(zhì)結(jié)合情況D.基因轉(zhuǎn)錄本的豐度（表達(dá)水平）8.在細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析中，整合不同類型基因組數(shù)據(jù)（如表達(dá)、突變）的目的是什么？A.僅檢測(cè)基因突變B.僅分析基因表達(dá)C.揭示基因、突變與信號(hào)通路活性之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)D.替代單一類型的數(shù)據(jù)分析9.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常不直接用于推斷基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)？A.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)(TFBS)預(yù)測(cè)B.蛋白質(zhì)相互作用測(cè)定C.時(shí)間序列基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析D.順式作用元件分析10.單細(xì)胞RNA測(cè)序(scRNA-Seq)在分析細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)方面的主要優(yōu)勢(shì)在于？A.提供整個(gè)組織的平均信號(hào)B.揭示細(xì)胞異質(zhì)性對(duì)信號(hào)傳導(dǎo)的影響C.只能檢測(cè)高豐度基因D.產(chǎn)生比WGS更少的數(shù)據(jù)二、填空題（每空2分，共20分）1.基因組數(shù)據(jù)預(yù)處理中的“過濾”步驟通常用于去除低質(zhì)量的______和接頭序列。2.統(tǒng)計(jì)學(xué)中的______檢驗(yàn)常用于判斷兩組基因表達(dá)水平的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。3.KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)提供了一個(gè)整合了基因組、生化路徑和疾病信息的______數(shù)據(jù)庫(kù)資源。4.在構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)時(shí)，______是衡量節(jié)點(diǎn)重要性的一種常用指標(biāo)。5.通過分析基因表達(dá)譜的時(shí)間變化，可以研究信號(hào)傳導(dǎo)通路的______過程。6.基因組數(shù)據(jù)挖掘在信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析中，可以幫助識(shí)別通路中的______基因和關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)。7.使用工具如Cytoscape進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化時(shí)，可以通過______來突出顯示網(wǎng)絡(luò)中的特定模式。8.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析中可以用于______通路活性或預(yù)測(cè)潛在的信號(hào)分子。9.將基因組數(shù)據(jù)（如DNA序列變異）與蛋白質(zhì)功能注釋信息關(guān)聯(lián)起來，是理解變異影響的重要步驟，這通常涉及到______。10.跨物種比較基因組數(shù)據(jù)挖掘有助于理解信號(hào)傳導(dǎo)通路在不同生物體中的______和進(jìn)化保守性。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述從RNA-Seq數(shù)據(jù)中鑒定差異表達(dá)基因的基本流程。2.解釋什么是GO富集分析，并說明其在基因組數(shù)據(jù)挖掘中的意義。3.描述構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)的基本步驟。4.討論在利用基因組數(shù)據(jù)挖掘分析細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，可能面臨的主要挑戰(zhàn)。四、論述題（每題15分，共30分）1.假設(shè)你獲得了一組來自某種疾病患者和健康對(duì)照組的RNA-Seq數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于基因組數(shù)據(jù)挖掘的分析方案，以探索該疾病與特定細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)通路（例如，MAPK通路）異常的關(guān)聯(lián)。請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明你的分析步驟、可能使用的工具或數(shù)據(jù)庫(kù)，以及如何解讀分析結(jié)果以獲得生物學(xué)見解。2.闡述基因組數(shù)據(jù)（包括基因表達(dá)、突變等）如何整合到細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的分析中，以提供比單一類型數(shù)據(jù)更深入的生物學(xué)理解。請(qǐng)結(jié)合具體的分析策略或研究實(shí)例進(jìn)行說明。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.B6.C7.D8.C9.B10.B二、填空題1.reads（或序列reads）2.t-test（或ANOVA等，視教學(xué)側(cè)重）3.通路（或Pathway）4.度（或Degree）5.動(dòng)態(tài)（或Dynamics）6.核心調(diào)控（或Hub、關(guān)鍵）7.節(jié)點(diǎn)顏色/大小、邊類型等（或可視化樣式）8.預(yù)測(cè)（或Predicting）9.基因-蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)（或Gene-to-proteinannotationlinkage）10.同源性與進(jìn)化（或HomologyandEvolution）三、簡(jiǎn)答題1.基本流程：*數(shù)據(jù)預(yù)處理：質(zhì)量控制、去除接頭、去除低質(zhì)量讀段、序列比對(duì)到參考基因組。*計(jì)算表達(dá)量：根據(jù)比對(duì)結(jié)果計(jì)算每個(gè)基因在不同樣本中的讀段計(jì)數(shù)或轉(zhuǎn)錄本數(shù)量（如FPKM,TPM）。*差異表達(dá)分析：使用統(tǒng)計(jì)方法（如t-test,ANOVA,DESeq2,edgeR）比較不同組別間的基因表達(dá)量，篩選出表達(dá)水平發(fā)生顯著變化的基因。*結(jié)果解釋與可視化：對(duì)篩選出的差異表達(dá)基因進(jìn)行排序、統(tǒng)計(jì)分析（如FoldChange），并使用圖表（如熱圖）進(jìn)行展示。2.GO富集分析解釋與意義：*解釋：GO富集分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于檢驗(yàn)一個(gè)給定的基因集（如差異表達(dá)基因集）是否在特定的GO術(shù)語(yǔ)（代表生物學(xué)功能、過程或部位）中顯著富集。它計(jì)算每個(gè)GO術(shù)語(yǔ)在基因集中出現(xiàn)的預(yù)期頻率與實(shí)際頻率之間的差異。*意義：其意義在于，即使基因集中只包含少數(shù)幾個(gè)基因，它們也可能顯著富集在某個(gè)特定的生物學(xué)功能中。通過GO富集分析，我們可以推斷出基因集的主要生物學(xué)功能或過程，從而為基因組數(shù)據(jù)提供更深層次的生物學(xué)解釋，揭示實(shí)驗(yàn)或研究現(xiàn)象背后的潛在機(jī)制。3.構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)步驟：*數(shù)據(jù)獲?。菏占阎牡鞍踪|(zhì)相互作用數(shù)據(jù)，來源包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（如酵母雙雜交、親和層析）和計(jì)算預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)（如基于序列、結(jié)構(gòu)或功能相似性的預(yù)測(cè)）。*數(shù)據(jù)整合：將來自不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，去除冗余和錯(cuò)誤信息。*網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：利用整合后的相互作用數(shù)據(jù)，使用圖論方法構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)。節(jié)點(diǎn)代表蛋白質(zhì)，邊代表相互作用。*網(wǎng)絡(luò)分析：對(duì)構(gòu)建好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浞治觯ㄈ缬?jì)算節(jié)點(diǎn)的度、中介中心性等）和可視化，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵蛋白（如Hub蛋白）和功能模塊。4.主要挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)噪音與質(zhì)量：高通量測(cè)序數(shù)據(jù)本身存在噪音，生物樣本的異質(zhì)性也會(huì)影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。*數(shù)據(jù)整合難度：需要整合來自不同類型實(shí)驗(yàn)（表達(dá)、突變、結(jié)構(gòu)、功能）的數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)格式和規(guī)模各異。*生物學(xué)解釋復(fù)雜性：將計(jì)算分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可信的生物學(xué)機(jī)制理解具有挑戰(zhàn)性，需要深入的生物學(xué)知識(shí)。*計(jì)算資源需求：處理和分析大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源。*假陽(yáng)性和假陰性：蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)本身存在不確定性，預(yù)測(cè)方法也可能產(chǎn)生誤差。四、論述題1.分析方案設(shè)計(jì)：*數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)所有樣本的RNA-Seq數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和標(biāo)準(zhǔn)化（如TPM或FPKM），去除批次效應(yīng)。*差異表達(dá)分析：使用DESeq2或edgeR等工具，比較疾病組與正常對(duì)照組的基因表達(dá)差異，篩選出顯著差異表達(dá)的基因（如|FoldChange|>2,adjustedp-value<0.05）。*GO富集分析：對(duì)篩選出的疾病相關(guān)差異表達(dá)基因進(jìn)行GO富集分析（使用GOseq或gseabio包），識(shí)別顯著富集的生物學(xué)過程（BP）、細(xì)胞組分（CC）和分子功能（MF），初步判斷可能受影響的通路。*通路富集分析：利用KEGG或Reactome數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行通路富集分析，評(píng)估差異表達(dá)基因在特定信號(hào)傳導(dǎo)通路（如MAPK）中的富集程度。*通路特異性分析：如果初步分析提示MAPK通路可能相關(guān)，可以進(jìn)一步：*篩選MAPK通路中的核心基因（如MAPK激酶、底物）在差異表達(dá)基因列表中的變化情況。*（可選，如果數(shù)據(jù)包含）分析MAPK通路關(guān)鍵基因的突變數(shù)據(jù)（如通過WGS或WES獲得），看是否存在與疾病相關(guān)的特定突變。*（可選）使用網(wǎng)絡(luò)分析工具（如Cytoscape結(jié)合String），構(gòu)建包含差異表達(dá)基因和已知MAPK通路成員的交互網(wǎng)絡(luò)，可視化通路中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的變化。*結(jié)果解讀：結(jié)合GO富集和通路富集分析的結(jié)果，判斷MAPK通路在疾病中的潛在作用（如激活或抑制），識(shí)別通路中的關(guān)鍵改變基因或節(jié)點(diǎn)。例如，如果通路上游激酶表達(dá)顯著上調(diào)，下游底物磷酸化水平改變，則可能推斷MAPK通路被激活。最終報(bào)告應(yīng)明確分析步驟、使用的工具、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)以及對(duì)疾病生物學(xué)意義的初步解釋。2.整合基因組數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)與策略：*整合優(yōu)勢(shì)：?jiǎn)我活愋偷幕蚪M數(shù)據(jù)（如僅表達(dá)數(shù)據(jù)或僅突變數(shù)據(jù)）往往只能提供信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的部分信息。整合多類型數(shù)據(jù)可以提供更全面、更準(zhǔn)確的通路狀態(tài)畫像，彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)的局限性，提高生物學(xué)結(jié)論的可靠性。*整合策略與實(shí)例：*表達(dá)與突變的整合：通過分析基因表達(dá)水平與基因型（如SNP）之間的關(guān)聯(lián)，可以識(shí)別由遺傳變異引起的表達(dá)調(diào)控變化。例如，使用eQTL（表達(dá)數(shù)量性狀基因座）研究分析SNP如何影響基因表達(dá)，進(jìn)而影響通路活性?；蛘撸苯臃治黾膊∠嚓P(guān)突變基因的表達(dá)模式，判斷其是否通過改變表達(dá)水平參與通路調(diào)控。*構(gòu)建整合網(wǎng)絡(luò)：將基因表達(dá)數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)數(shù)據(jù)等整合到同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架中。例如，以轉(zhuǎn)錄因子為節(jié)點(diǎn)，其調(diào)控的基因表達(dá)變化為邊權(quán)重，PPI為其他類型的邊，構(gòu)建動(dòng)態(tài)的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。通過分析此網(wǎng)絡(luò)，可以識(shí)別在疾病狀態(tài)下通路結(jié)構(gòu)發(fā)生的變化，如哪些轉(zhuǎn)錄因子活性改變，哪些下游基因表達(dá)模式被重塑。*多組學(xué)協(xié)同分析：結(jié)合表達(dá)譜、ChIP-Seq（檢測(cè)轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合）、ATAC-Seq（檢測(cè)染色質(zhì)可及性）等數(shù)據(jù)，可以更全面地理解基因調(diào)控層面對(duì)信號(hào)傳導(dǎo)的影響。例如，結(jié)合ChIP-Seq數(shù)據(jù)和基因表達(dá)數(shù)據(jù)，可以判斷特定轉(zhuǎn)錄因子是否在疾病狀態(tài)下成功結(jié)合到其靶基因的啟動(dòng)子區(qū)域，并導(dǎo)致表達(dá)變化。*因果推斷：整合不同類型的數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)證據(jù)（如遺傳學(xué)干預(yù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果），嘗試從關(guān)聯(lián)分析向因果關(guān)系推斷邁進(jìn)。例如，利用全