2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——多組學(xué)數(shù)據(jù)整合在癌癥研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述進(jìn)行癌癥研究時(shí)，整合基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的必要性和優(yōu)勢(shì)。2.描述在多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和批次效應(yīng)消除通常包含哪些主要步驟和方法。3.比較基于網(wǎng)絡(luò)整合方法和基于統(tǒng)計(jì)模型整合方法在處理多組學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)的主要異同點(diǎn)。4.列舉在癌癥研究中，利用多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析可以達(dá)成的幾個(gè)主要目標(biāo)。5.討論當(dāng)前在進(jìn)行癌癥多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析時(shí)，面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)和生物學(xué)挑戰(zhàn)。二、分析題1.假設(shè)一項(xiàng)研究整合了來(lái)自某癌癥患者的RNA-Seq數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建了一個(gè)包含基因、mRNA和蛋白質(zhì)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。請(qǐng)描述如何解讀這個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖，并討論從中可能發(fā)現(xiàn)的與癌癥相關(guān)的生物學(xué)機(jī)制或通路。2.閱讀以下簡(jiǎn)短研究描述：“研究者收集了三組癌癥樣本（A型、B型、C型）的基因組、轉(zhuǎn)錄組和代謝組數(shù)據(jù)，利用特定算法整合這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)A型和B型癌癥在某個(gè)代謝通路上有顯著差異，而C型癌癥則表現(xiàn)出獨(dú)特的基因表達(dá)和蛋白質(zhì)修飾特征?！闭?qǐng)分析這項(xiàng)研究中多組學(xué)整合的應(yīng)用方式和潛在意義。三、論述題1.設(shè)計(jì)一個(gè)具體的分析方案，說(shuō)明如何利用多組學(xué)整合分析（涵蓋至少兩種組學(xué)數(shù)據(jù)類(lèi)型）來(lái)尋找潛在的癌癥診斷生物標(biāo)志物。2.論述機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能技術(shù)在癌癥多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析中的作用，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。四、工具與策略題1.在進(jìn)行單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-seq）數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的整合時(shí)，需要考慮哪些特殊因素？請(qǐng)簡(jiǎn)述整合分析的基本策略和可能遇到的困難。2.假設(shè)你需要評(píng)估幾種不同的多組學(xué)整合方法（方法X、方法Y、方法Z）在識(shí)別癌癥亞型方面的效果，你會(huì)采取哪些步驟或指標(biāo)來(lái)進(jìn)行比較和選擇？試卷答案一、簡(jiǎn)答題1.答案:癌癥的發(fā)生發(fā)展涉及基因組、轉(zhuǎn)錄、翻譯及代謝等多個(gè)層面，單一組學(xué)數(shù)據(jù)往往只能提供片面信息，難以全面揭示癌癥的復(fù)雜機(jī)制。整合多組學(xué)數(shù)據(jù)能夠彌補(bǔ)單一組學(xué)信息的不足，提供更全面、更系統(tǒng)的生物學(xué)視圖；有助于發(fā)現(xiàn)單一組學(xué)難以識(shí)別的相互作用和調(diào)控關(guān)系；能夠提高研究結(jié)果的可靠性和生物學(xué)解釋力；有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別癌癥亞型、生物標(biāo)志物和藥物靶點(diǎn)，從而推動(dòng)癌癥的精準(zhǔn)診斷和治療。解析思路:考察對(duì)多組學(xué)整合價(jià)值的核心理解，需要從信息互補(bǔ)性、揭示復(fù)雜關(guān)系、提高可靠性、推動(dòng)應(yīng)用等角度進(jìn)行闡述。2.答案:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和批次效應(yīng)消除的主要步驟包括：①數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，去除低質(zhì)量讀數(shù)和樣本；②數(shù)據(jù)歸一化，如使用TPM、FPKM、CPM進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，使用對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，以消除測(cè)序深度、實(shí)驗(yàn)條件等差異；③批次效應(yīng)檢測(cè)與消除，使用如Harmonization、ComBat等方法識(shí)別并去除不同實(shí)驗(yàn)批次引入的系統(tǒng)性差異。解析思路:考察對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵步驟的掌握，需要列舉出主要的標(biāo)準(zhǔn)化方法（針對(duì)不同組學(xué)）和批次效應(yīng)處理的常用技術(shù)及其目的。3.答案:相同點(diǎn)：兩者都旨在融合來(lái)自不同組學(xué)層面的信息，以獲得超越單一組學(xué)數(shù)據(jù)的更深入的生物學(xué)理解。不同點(diǎn)：基于網(wǎng)絡(luò)整合方法側(cè)重于構(gòu)建實(shí)體（基因、蛋白質(zhì)等）及其相互關(guān)系（連接）的網(wǎng)絡(luò)圖，強(qiáng)調(diào)相互作用和調(diào)控關(guān)系，常用工具如Cytoscape插件、PanglaoDB等；基于統(tǒng)計(jì)模型整合方法側(cè)重于通過(guò)數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)模型（如回歸、相關(guān)性、共表達(dá)分析）來(lái)量化不同組學(xué)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)差異表達(dá)模式或關(guān)鍵變量，常用工具如R語(yǔ)言包（limma,DESeq2,Bioconductor）及相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。解析思路:考察對(duì)兩大類(lèi)整合方法原理和側(cè)重點(diǎn)的區(qū)分能力，需要明確網(wǎng)絡(luò)方法關(guān)注“連接”，統(tǒng)計(jì)方法關(guān)注“關(guān)聯(lián)”或“模式”。4.答案:主要目標(biāo)包括：①識(shí)別和定義癌癥亞型，揭示不同亞型的分子特征和異質(zhì)性；②發(fā)現(xiàn)癌癥相關(guān)的關(guān)鍵信號(hào)通路和生物學(xué)過(guò)程；③構(gòu)建和驗(yàn)證癌癥診斷、預(yù)后或治療反應(yīng)的生物標(biāo)志物；④預(yù)測(cè)藥物的敏感性或耐藥性，輔助藥物研發(fā)；⑤理解腫瘤微環(huán)境與其他細(xì)胞間的相互作用；⑥闡明癌癥發(fā)生發(fā)展的分子機(jī)制。解析思路:考察對(duì)多組學(xué)整合在癌癥研究領(lǐng)域主要應(yīng)用方向的掌握，需要列舉出該技術(shù)能解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。5.答案:技術(shù)挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)維度極高導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度大、存儲(chǔ)需求高；不同組學(xué)數(shù)據(jù)類(lèi)型和實(shí)驗(yàn)技術(shù)的測(cè)量尺度、噪聲模式差異巨大，整合難度大；缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和共享平臺(tái)；現(xiàn)有整合算法的適用性和準(zhǔn)確性有待提高。生物學(xué)挑戰(zhàn)包括：癌癥本身的復(fù)雜性和異質(zhì)性；整合結(jié)果需要可靠的生物學(xué)驗(yàn)證；從復(fù)雜的整合數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確提取有意義的生物學(xué)信號(hào)困難；解釋整合結(jié)果（如網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)或通路）的生物學(xué)意義。解析思路:考察對(duì)學(xué)生對(duì)領(lǐng)域?qū)嶋H困境的認(rèn)識(shí)，需要從技術(shù)和生物學(xué)兩個(gè)維度，結(jié)合當(dāng)前研究現(xiàn)狀，闡述面臨的挑戰(zhàn)。二、分析題1.答案:解讀網(wǎng)絡(luò)圖時(shí)，關(guān)注高度連接的“樞紐”節(jié)點(diǎn)（可能代表關(guān)鍵基因/蛋白）、不同癌癥亞型樣本在網(wǎng)絡(luò)中的分布模式、節(jié)點(diǎn)間的功能富集區(qū)域（如某個(gè)通路）?？赡馨l(fā)現(xiàn)的機(jī)制包括：某個(gè)基因/蛋白在癌癥中起核心調(diào)控作用，其表達(dá)變化影響多條通路；特定通路在癌癥亞型間存在顯著差異；發(fā)現(xiàn)新的蛋白-蛋白相互作用對(duì)。生物學(xué)意義可能涉及信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)異常、細(xì)胞周期失控、凋亡抑制等。解析思路:考察對(duì)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果解讀能力的模擬，需要結(jié)合網(wǎng)絡(luò)圖的基本構(gòu)成要素，提出具體的解讀方向和可能的生物學(xué)推斷。2.答案:該研究中應(yīng)用了多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析，其方式可能涉及：先將不同組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化，然后利用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如PAM50、TCGAAtaCancer等）計(jì)算樣本間的相似性或構(gòu)建整合模型。潛在意義在于：整合數(shù)據(jù)提供了比單一組學(xué)更全面的患者分子畫(huà)像；代謝通路差異可能與癌癥的特定表型或治療反應(yīng)相關(guān)；C型癌癥的獨(dú)特特征可能為理解其發(fā)病機(jī)制或?qū)ふ姨禺愋愿深A(yù)策略提供線索。解析思路:考察從研究描述中識(shí)別整合方法、分析其應(yīng)用方式和潛在價(jià)值的能力，需要結(jié)合癌癥生物學(xué)背景進(jìn)行推斷。三、論述題1.答案:分析方案：①收集目標(biāo)癌癥類(lèi)型的基因組（如WGS/MLST）、轉(zhuǎn)錄組（如RNA-Seq）、蛋白質(zhì)組（如MS）數(shù)據(jù)集，確保樣本量足夠且質(zhì)量可靠。②對(duì)各組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（質(zhì)量控制、過(guò)濾、歸一化、對(duì)齊/定量）。③選擇合適的整合方法，例如，可先進(jìn)行批次效應(yīng)校正，再通過(guò)共表達(dá)分析、WGCNA或特定整合算法（如Seurat的整合流程）融合數(shù)據(jù)。④在整合后的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行差異分析，識(shí)別在不同癌癥狀態(tài)或預(yù)后組間存在顯著差異的基因、蛋白質(zhì)或代謝物。⑤進(jìn)行通路富集分析和功能注釋?zhuān)沂静町惙肿訁⑴c的生物學(xué)過(guò)程。⑥優(yōu)先選擇在多個(gè)組學(xué)層面（基因、蛋白、代謝物）均表現(xiàn)出一致變化的分子作為潛在的診斷標(biāo)志物候選。⑦對(duì)候選標(biāo)志物進(jìn)行外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證或生物信息學(xué)預(yù)測(cè)，評(píng)估其作為診斷標(biāo)志物的潛力。解析思路:考察設(shè)計(jì)性思維，要求學(xué)生能夠?qū)⒄戏椒ㄏ到y(tǒng)地應(yīng)用于解決具體的生物醫(yī)學(xué)問(wèn)題，步驟需全面、邏輯清晰，并體現(xiàn)多組學(xué)數(shù)據(jù)的綜合利用。2.答案:機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能技術(shù)在癌癥多組學(xué)整合分析中作用顯著：①處理高維、復(fù)雜數(shù)據(jù)：能夠從海量多組學(xué)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和非線性關(guān)系，克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的局限性。②異質(zhì)性數(shù)據(jù)處理：有助于融合不同類(lèi)型、不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)它們之間的潛在關(guān)聯(lián)。③預(yù)測(cè)建模：可用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，如預(yù)測(cè)癌癥亞型、預(yù)后、藥物反應(yīng)或識(shí)別潛在靶點(diǎn)。④特征選擇與降維：幫助識(shí)別關(guān)鍵的預(yù)測(cè)性生物標(biāo)志物，簡(jiǎn)化模型。⑤新穎發(fā)現(xiàn)：通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)，可能發(fā)現(xiàn)新的生物學(xué)機(jī)制或通路。例如，利用深度學(xué)習(xí)分析多組學(xué)圖像數(shù)據(jù)與臨床表型關(guān)系；使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法整合基因表達(dá)和臨床數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)患者生存；通過(guò)集成學(xué)習(xí)整合多個(gè)預(yù)測(cè)模型的輸出來(lái)提高癌癥診斷的準(zhǔn)確性。解析思路:考察對(duì)AI技術(shù)在生物信息學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的理解深度，需要列舉具體的應(yīng)用場(chǎng)景，并闡述其如何解決傳統(tǒng)方法的不足或提供新的功能。四、工具與策略題1.答案:特殊因素：①單細(xì)胞數(shù)據(jù)的稀疏性和高維度；②細(xì)胞類(lèi)型異質(zhì)性；③需要考慮細(xì)胞間相互作用或空間信息（如果可用）；④數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法需適用于單細(xì)胞數(shù)據(jù)（如LogNormalize,SCTransform）；⑤整合算法需能處理細(xì)胞間的差異和潛在的空間結(jié)構(gòu)。基本策略：①單細(xì)胞數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量控制；②細(xì)胞類(lèi)型識(shí)別與純化；③單細(xì)胞數(shù)據(jù)降維和聚類(lèi)，識(shí)別亞群；④跨平臺(tái)數(shù)據(jù)預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化（如轉(zhuǎn)錄組與蛋白質(zhì)組）；⑤使用專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的整合算法（如Seurat的整合函數(shù)，Scanpy的CCA或Transferfunction），將單細(xì)胞數(shù)據(jù)與其他組學(xué)數(shù)據(jù)（如BulkRNA-seq,蛋白質(zhì)組）整合；⑥在整合后的空間或細(xì)胞類(lèi)型背景下進(jìn)行下游分析（如差異表達(dá)、通路分析）。可能遇到的困難：?jiǎn)渭?xì)胞數(shù)據(jù)噪音大、批次效應(yīng)復(fù)雜；跨平臺(tái)整合技術(shù)挑戰(zhàn)大；計(jì)算資源需求高；整合結(jié)果的生物學(xué)解釋需謹(jǐn)慎。解析思路:考察對(duì)單細(xì)胞多組學(xué)整合的特殊性和常用策略的理解，需要提及關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)、常用工具/算法以及潛在的難點(diǎn)。2.答案:比較和選擇步驟/指標(biāo)：①明確評(píng)估目標(biāo)：是識(shí)別亞型的能力、預(yù)測(cè)性能還是生物學(xué)解釋的準(zhǔn)確性？②數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：對(duì)每種方法進(jìn)行相同的輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理（標(biāo)準(zhǔn)化、批次校正等）。③應(yīng)用每種方法進(jìn)行整合分析，并執(zhí)行下游任務(wù)（如降維、聚類(lèi)、分類(lèi)器構(gòu)建）。④評(píng)估指標(biāo)：使用內(nèi)部交叉驗(yàn)證或獨(dú)立驗(yàn)證集評(píng)估整合結(jié)果的質(zhì)量，常用指標(biāo)包括：a.整合后數(shù)據(jù)的可分離性（如通過(guò)t-S