2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——生物信息學在DNA復制精細調(diào)控研究中的作用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述DNA復制起始過程中的關鍵調(diào)控步驟和核心調(diào)控因子。二、生物信息學如何幫助研究者識別基因組中的潛在DNA復制起點？請列舉至少兩種基于序列特征的分析方法，并簡述其原理。三、ChIP-seq技術可用于研究與DNA復制相關的蛋白（如PCNA）在基因組上的分布。請描述利用生物信息學工具分析ChIP-seq數(shù)據(jù)以定位PCNA結合位點、評估其富集程度并推斷復制叉活躍區(qū)域的一般流程。四、比較DNA復制在體細胞和生殖細胞中的調(diào)控差異。生物信息學在揭示這些差異方面能夠提供哪些類型的證據(jù)或分析手段？五、描述一種可用于分析DNA復制過程中堿基序列變化的生物信息學方法（例如，通過比較復制前后的DNA序列）。該方法的原理是什么？它主要能揭示哪些與復制相關的生物學問題？六、簡述生物信息學在構建DNA復制調(diào)控網(wǎng)絡中的作用。研究者通常需要哪些類型的數(shù)據(jù)，并運用哪些分析策略來推斷調(diào)控因子與靶點之間的關系？七、高通量測序技術（如DNA循環(huán)測序）能夠提供關于復制叉前進方向和速度的信息。請解釋如何利用生物信息學分析方法處理這類測序數(shù)據(jù)，以推斷復制叉的動態(tài)行為模式。八、在研究DNA復制時，為什么需要考慮復制叉的穩(wěn)定性？生物信息學如何應用于分析可能與復制叉解離或崩潰相關的基因組區(qū)域或突變？九、舉例說明一種利用機器學習或計算模型預測DNA復制動態(tài)（如復制叉軌跡或穩(wěn)定性）的生物信息學方法。請簡述該方法的基本思路及其潛在的應用價值。十、假設你獲得了一組來自不同細胞周期的細胞樣本的DNA復制起點關聯(lián)序列（pair-endmappingdata），請設計一個生物信息學分析方案，以評估復制起點使用模式的動態(tài)變化及其可能的生物學意義。試卷答案一、DNA復制起始調(diào)控涉及復制起點識別復合物（如在大腸桿菌中的DnaA蛋白）識別并結合特定的啟動序列（如oriC），引發(fā)DNA雙鏈解開。隨后，解旋酶（如解旋酶II）和引物酶等被招募到復制叉上，啟動leading和lagging鏈的合成。這一過程受到嚴格的時空調(diào)控，確保每個細胞周期只發(fā)生一次或少數(shù)幾次復制，核心調(diào)控因子包括DnaA蛋白、Licensingfactor（如Cdt1,Mcm蛋白復合物）等。二、生物信息學可通過分析DNA序列特征來識別復制起點。一種方法是尋找序列中的AT富集區(qū)，尤其在某些區(qū)域（如細菌中的oriC的回文序列和AT富集區(qū)）或特定短重復序列（如真核生物中的ACS序列）。另一種方法是利用已知的復制起點數(shù)據(jù)庫（如RepBase）進行序列比對或搜尋，尋找與已知復制起點相似的模式。這些方法的原理是基于復制起點通常具有獨特的、可識別的序列密碼或結構特征。三、分析ChIP-seq數(shù)據(jù)的流程通常包括：1）數(shù)據(jù)預處理，如質(zhì)量控制（QC）、去除接頭序列、過濾低質(zhì)量讀段；2）將讀段比對到參考基因組；3）使用工具（如MACS2）進行峰調(diào)用，以識別出蛋白質(zhì)結合的富集區(qū)域；4）對峰進行注釋，確定其位于基因體、基因間區(qū)等；5）計算富集分數(shù)或信號強度，評估結合強度；6）結合基因組位置信息，推斷這些結合位點可能參與的功能區(qū)域，如復制叉位點或復制調(diào)控元件。通過比較不同實驗條件或時間點的PCNA信號變化，可推斷復制叉的動態(tài)。四、體細胞和生殖細胞中的DNA復制調(diào)控存在顯著差異。體細胞通常不進行有性生殖相關的復制程序，其復制可能受到細胞增殖狀態(tài)、損傷修復等因素更復雜的影響。生殖細胞（特別是減數(shù)分裂前的復制）需要精確的時序控制，確保遺傳物質(zhì)正確傳遞。生物信息學可通過比較不同細胞類型（體細胞vs生殖細胞）的基因組測序數(shù)據(jù)（如復制動態(tài)分析、起點使用模式）、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)或表觀基因組數(shù)據(jù)（如ChIP-seq分析特定蛋白分布），來揭示這些調(diào)控差異，例如，通過分析復制起點在生殖細胞中的特異使用模式或相關調(diào)控蛋白的時空分布。五、一種分析復制過程中序列變化的方法是直接比較復制子（replicon）起始和終止區(qū)域（或復制后）的DNA測序數(shù)據(jù)。原理是，在理想情況下，DNA復制是一個半保留復制過程，理論上不應產(chǎn)生新的序列差異，除非發(fā)生復制錯誤、重組、修復缺陷或序列重排等事件。通過比較復制前后的序列差異，生物信息學方法可以檢測復制過程中的突變率、識別復制錯誤發(fā)生的位點、推斷重組事件、評估DNA修復系統(tǒng)的效率等。六、生物信息學在構建DNA復制調(diào)控網(wǎng)絡中作用重大。它可以通過整合多組學數(shù)據(jù)（如基因表達、蛋白質(zhì)組、ChIP-seq、ATAC-seq、復制動態(tài)數(shù)據(jù)等）來繪制網(wǎng)絡。分析策略包括：1）識別與復制相關的轉(zhuǎn)錄因子及其靶基因；2）利用ChIP-seq數(shù)據(jù)識別與復制起點或復制叉相關的蛋白結合位點，推斷調(diào)控因子與靶位點的關系；3）通過計算方法（如基因共表達分析、蛋白相互作用預測）推斷潛在的調(diào)控關系；4）整合動力學模型，模擬調(diào)控網(wǎng)絡的行為。這些分析有助于理解復制調(diào)控的分子機制和網(wǎng)絡拓撲結構。七、DNA循環(huán)測序（如Rider-Harper方法）產(chǎn)生特定的序列簽名（如特定的嵌套重復序列），可以區(qū)分復制叉的前進方向和速度。生物信息學分析方法首先需要開發(fā)或應用特定的算法來解析這些序列簽名，識別出復制叉的軌跡。通過分析這些軌跡的長度、方向（前進或后退）、分支點等特征，可以推斷復制叉的動態(tài)行為模式，例如，識別復制叉停滯、解離或重組的位點，評估不同區(qū)域復制速度的差異。八、復制叉的穩(wěn)定性對于保證DNA復制的精確性和完整性至關重要。復制叉解離可能導致染色體片段丟失或融合。生物信息學通過分析基因組數(shù)據(jù)來研究復制叉穩(wěn)定性問題。例如，利用DNAse-seq或ATAC-seq數(shù)據(jù)識別潛在的復制叉位點，結合ChIP-seq數(shù)據(jù)檢測與復制叉穩(wěn)定性相關的蛋白（如RFC,PCNA,RPA）的分布。通過分析這些蛋白在基因組上的缺失、覆蓋范圍異常或信號減弱區(qū)域，可以鑒定出可能與復制叉解離或崩潰相關的區(qū)域或突變。九、一個利用機器學習預測復制叉動態(tài)的例子是基于序列特征預測復制叉前進速度或穩(wěn)定性。該方法首先需要構建一個機器學習模型，利用已知的基因組特征（如序列組成、GC含量、二級結構、已知調(diào)控元件距離等）作為輸入，以及實驗測定的復制叉速度或穩(wěn)定性數(shù)據(jù)作為輸出進行訓練。訓練好的模型可以預測未知區(qū)域的復制叉動態(tài)。其潛在應用價值在于，當實驗測量復制叉動態(tài)成本高昂或難以實現(xiàn)時，可以利用此模型快速預測，輔助理解復制過程的調(diào)控機制。十、設計生物信息學分析方案：1）對每個細胞周期的樣本進行DNA測序（如高通量測序），獲取配對末端讀段（pair-endreads）；2）將讀段比對到參考基因組，并去除測序接頭和低質(zhì)量讀段；3）計算每個潛在復制起點（可基于序列特征或前期研究確定）的引物結合位點（P1）和下游錨定位點（P2）的覆蓋深度；4）構建每個