2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——RNA生物信息學(xué)的研究進(jìn)展考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，用于評(píng)估原始測(cè)序讀段質(zhì)量常用的工具是？A.HISAT2B.StringTieC.FastQCD.featureCounts2.在比較不同實(shí)驗(yàn)條件下基因表達(dá)差異時(shí)，DESeq2包相對(duì)于edgeR包的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是？A.能更準(zhǔn)確地處理可變剪接數(shù)據(jù)B.對(duì)小樣本量數(shù)據(jù)具有更好的統(tǒng)計(jì)效力C.內(nèi)置了更多的差異表達(dá)基因篩選方法D.更容易進(jìn)行多條件組合分析3.用于預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)的命令行工具是？A.Bowtie2B.SamtoolsC.RNAfoldD.GATK4.以下哪種類型的RNA通常通過(guò)預(yù)測(cè)其與miRNA的結(jié)合位點(diǎn)來(lái)研究其潛在的ceRNA功能？A.tRNAB.rRNAC.lncRNAD.snRNA5.CLIP-Seq數(shù)據(jù)分析中，用于識(shí)別RNA結(jié)合蛋白（RBP）結(jié)合位點(diǎn)的峰調(diào)用工具是？A.MACS2B.sRNAseekC.RBPSeqD.DIANA-miR6.單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-Seq）分析中，一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)是如何區(qū)分細(xì)胞異質(zhì)性造成的差異與真實(shí)的細(xì)胞類型/狀態(tài)差異。以下哪種方法常被用于嘗試解決這個(gè)問(wèn)題？A.使用更長(zhǎng)的測(cè)序讀段B.融合多組學(xué)數(shù)據(jù)C.通過(guò)計(jì)算偽時(shí)間推斷細(xì)胞軌跡D.使用標(biāo)準(zhǔn)化方法（如TPM）進(jìn)行表達(dá)量歸一化7.RNA編輯是指在轉(zhuǎn)錄后水平上，RNA序列發(fā)生堿基替換、插入或刪除等改變。以下哪種工具是常用的RNA編輯位點(diǎn)預(yù)測(cè)工具？A.CPCB.RNAfoldC.ABySSD.REseq8.在構(gòu)建RBP結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)模型時(shí)，通常需要哪些信息作為輸入？A.RNA序列和DNA序列B.蛋白質(zhì)序列和DNA序列C.RNA序列和蛋白質(zhì)序列D.RNA序列和RBP-DNA相互作用數(shù)據(jù)9.RNA結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)中，通常使用哪些指標(biāo)來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的可靠性？A.TPM和FPKMB.GC含量和序列相似度C.MFE（最小自由能）和RMSD（均方根偏差）D.p-value和FDR10.隨著測(cè)序技術(shù)的發(fā)展，長(zhǎng)讀長(zhǎng)測(cè)序技術(shù)（如PacBio,OxfordNanopore）在RNA生物信息學(xué)中的應(yīng)用日益增多。長(zhǎng)讀長(zhǎng)測(cè)序相比短讀長(zhǎng)測(cè)序，在分析哪些RNA特征時(shí)具有天然優(yōu)勢(shì)？A.整個(gè)轉(zhuǎn)錄本的定量B.內(nèi)含子區(qū)域的可變剪接檢測(cè)C.mRNA5'和3'端結(jié)構(gòu)的解析D.基因組上RNA轉(zhuǎn)錄本定位的精確性二、填空題（每空1分，共15分）1.RNA-Seq數(shù)據(jù)中，除了檢測(cè)基因表達(dá)量，還可以通過(guò)分析__________來(lái)研究轉(zhuǎn)錄本的異質(zhì)性，例如可變剪接和轉(zhuǎn)錄本選擇性終止。2.預(yù)測(cè)非編碼RNA（ncRNA）的軟件__________主要用于識(shí)別具有特定結(jié)構(gòu)特征的snoRNA。3.在ceRNA網(wǎng)絡(luò)分析中，通常假設(shè)lncRNA可以通過(guò)與其相互作用的miRNA競(jìng)爭(zhēng)性結(jié)合miRNA靶點(diǎn)，從而調(diào)控下游基因表達(dá)。常用的miRNA靶點(diǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)包括__________和TargetScan。4.RNA結(jié)合蛋白（RBP）通過(guò)識(shí)別并結(jié)合其特定的RNA序列來(lái)調(diào)控RNA的生命周期。分析RBP-DNA/RNA相互作用數(shù)據(jù)時(shí)，需要先對(duì)CLIP-Seq數(shù)據(jù)中的RNA結(jié)合位點(diǎn)進(jìn)行__________，以去除背景噪聲。5.RNA的__________結(jié)構(gòu)對(duì)其功能至關(guān)重要，例如在剪接、翻譯調(diào)控和RNA干擾中發(fā)揮作用。6.單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-Seq）技術(shù)使得在單細(xì)胞水平上研究基因表達(dá)譜成為可能，為理解細(xì)胞異質(zhì)性和發(fā)育過(guò)程提供了新的視角。常用的scRNA-Seq數(shù)據(jù)分析流程包括數(shù)據(jù)質(zhì)控、降維、__________和細(xì)胞類型鑒定等步驟。7.除了傳統(tǒng)的RNA結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，近年來(lái)還發(fā)展了一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的RNA結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法，它們可以利用大量的已知RNA結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提高預(yù)測(cè)的__________。8.轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是研究基因表達(dá)調(diào)控的核心內(nèi)容。構(gòu)建轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)通常需要整合__________（如ChIP-Seq）和基因表達(dá)數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）。9.RNA編輯是真核生物中普遍存在的一種轉(zhuǎn)錄后修飾。__________編輯是最常見(jiàn)的一種RNA編輯類型，即在雙鏈RNA（dsRNA）介導(dǎo)下，RNA堿基發(fā)生轉(zhuǎn)換（A-to-G或C-to-U）。10.隨著生物信息學(xué)的發(fā)展，越來(lái)越多的在線數(shù)據(jù)庫(kù)和資源提供了RNA生物信息學(xué)分析所需的工具、數(shù)據(jù)和參考基因組，例如NCBI的__________數(shù)據(jù)庫(kù)和Ensembl的非編碼RNA數(shù)據(jù)庫(kù)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，使用denovo組裝方法構(gòu)建轉(zhuǎn)錄組的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。2.比較基于表達(dá)相關(guān)性方法和基于序列相似性方法在構(gòu)建ceRNA網(wǎng)絡(luò)時(shí)的主要區(qū)別和局限性。3.RNA結(jié)合蛋白（RBP）可以通過(guò)多種機(jī)制影響基因表達(dá)。請(qǐng)列舉至少兩種RBP調(diào)控基因表達(dá)的方式，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其原理。4.什么是長(zhǎng)鏈非編碼RNA（lncRNA）？請(qǐng)簡(jiǎn)述lncRNA研究中一個(gè)重要的挑戰(zhàn)及其相關(guān)的生物信息學(xué)分析方法。四、論述題（每題10分，共20分）1.深入討論一下近年來(lái)AI（人工智能）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在RNA生物信息學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。請(qǐng)舉例說(shuō)明其在哪些方面展現(xiàn)出潛力。2.闡述整合單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-Seq）數(shù)據(jù)和空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的必要性和主要挑戰(zhàn)。你認(rèn)為未來(lái)該領(lǐng)域可能出現(xiàn)哪些重要的技術(shù)突破？試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.C5.A6.C7.D8.C9.C10.C二、填空題1.可變剪接事件2.CPC3.miRanda4.峰調(diào)用5.二級(jí)6.降維聚類（或細(xì)胞去噪）7.準(zhǔn)確性（或精度）8.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)9.剪接位點(diǎn)（或A-to-G）10.RefSeq三、簡(jiǎn)答題1.優(yōu)勢(shì)：能夠分析未在參考基因組中存在的轉(zhuǎn)錄本，如新基因、可變剪接異構(gòu)體、假基因等，具有更高的靈敏度和發(fā)現(xiàn)新轉(zhuǎn)錄本的能力。劣勢(shì)：分析流程相對(duì)復(fù)雜，對(duì)計(jì)算資源要求較高，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性可能低于基于參考基因組的方法，且可能產(chǎn)生大量冗余或錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)錄本。2.表達(dá)相關(guān)性方法：主要基于lncRNA與靶基因表達(dá)模式的相似性進(jìn)行預(yù)測(cè)，簡(jiǎn)單快速，但存在局限性，如可能受到共表達(dá)基因或環(huán)境因素的影響，假陽(yáng)性率較高。序列相似性方法：主要基于lncRNA與靶基因（或miRNA靶點(diǎn)）之間是否存在序列同源性進(jìn)行預(yù)測(cè)，認(rèn)為序列相似性是功能關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)，但可能遺漏無(wú)明顯序列相似性但功能相關(guān)的ceRNA-miRNA靶基因?qū)Α?.方式一：RNA干擾（RNAi）。RBP結(jié)合到miRNA的靶RNA上，阻止miRNA與靶mRNA的結(jié)合，從而解除對(duì)靶mRNA的翻譯抑制，促進(jìn)其表達(dá)。方式二：轉(zhuǎn)錄調(diào)控。某些RBP可以結(jié)合到基因的啟動(dòng)子或增強(qiáng)子區(qū)域，直接招募或抑制轉(zhuǎn)錄因子，影響基因的轉(zhuǎn)錄效率。4.定義：lncRNA是一類長(zhǎng)度大于200個(gè)核苷酸、通常不編碼蛋白質(zhì)的RNA分子。它們?cè)诨虮磉_(dá)調(diào)控中發(fā)揮著重要作用。挑戰(zhàn)：lncRNA的功能研究面臨巨大挑戰(zhàn)，主要是因?yàn)槠浔磉_(dá)量通常較低，且功能冗余復(fù)雜。生物信息學(xué)分析方法幫助應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，例如：*通過(guò)序列特征分析（如CPC,CIRI）進(jìn)行l(wèi)ncRNA識(shí)別。*通過(guò)表達(dá)譜分析（如與癌癥關(guān)聯(lián)）篩選候選lncRNA。*通過(guò)預(yù)測(cè)RBP結(jié)合位點(diǎn)或miRNA靶點(diǎn)，研究其調(diào)控機(jī)制。*通過(guò)整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（如與ChIP-Seq、ATAC-Seq結(jié)合）推斷其作用位點(diǎn)。四、論述題1.應(yīng)用前景：*高級(jí)預(yù)測(cè)模型：利用機(jī)器學(xué)習(xí)處理復(fù)雜序列特征、結(jié)構(gòu)特征和表達(dá)數(shù)據(jù)，提高RNA結(jié)構(gòu)、功能元件（如ncRNA、RBP結(jié)合位點(diǎn)）預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。*表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：AI可以整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別RBP、miRNA等調(diào)控元件，構(gòu)建更精確、動(dòng)態(tài)的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。*疾病關(guān)聯(lián)分析：分析大規(guī)模RNA組數(shù)據(jù)，識(shí)別與疾病相關(guān)的關(guān)鍵RNA分子或異常模式，輔助疾病診斷和預(yù)后預(yù)測(cè)。*假說(shuō)生成：基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)和模式，提出新的生物學(xué)假說(shuō)供實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量：需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。*模型可解釋性：許多AI模型（如深度學(xué)習(xí)）如同“黑箱”，其決策過(guò)程難以解釋，不利于生物學(xué)理解。*生物學(xué)知識(shí)的整合：如何將已知的生物學(xué)知識(shí)有效地融入AI模型是一個(gè)難題。*計(jì)算資源需求：訓(xùn)練復(fù)雜的AI模型需要大量的計(jì)算資源。舉例：使用深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合RNA序列、結(jié)構(gòu)信息和進(jìn)化約束，預(yù)測(cè)RNA的功能元件；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合轉(zhuǎn)錄調(diào)控?cái)?shù)據(jù)，構(gòu)建更精確的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。2.整合必要性：*時(shí)空分辨率：scRNA-Seq提供單細(xì)胞水平的基因表達(dá)信息，但缺乏空間位置信息；空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)可以在組織原位檢測(cè)RNA表達(dá)，揭示細(xì)胞間相互作用和功能組織。整合兩者可以同時(shí)獲得表達(dá)、細(xì)胞類型和空間結(jié)構(gòu)信息，更全面地理解組織功能和疾病發(fā)生機(jī)制。*揭示細(xì)胞異質(zhì)性：?jiǎn)渭?xì)胞分析揭示了細(xì)胞內(nèi)的異質(zhì)性，但不同細(xì)胞類型如何空間組織、相互作用尚不清晰。整合分析有助于識(shí)別不同細(xì)胞類型的空間分布模式及其功能聯(lián)系。*研究發(fā)育和疾病：在發(fā)育過(guò)程中，細(xì)胞類型的空間遷移和組裝至關(guān)重要；在腫瘤微環(huán)境中，不同細(xì)胞類型的空間關(guān)系影響腫瘤進(jìn)展。整合分析有助于研究這些過(guò)程。主要挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)復(fù)雜性：scRNA-Seq數(shù)據(jù)噪聲大，空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)分辨率和通量有限，整合不同技術(shù)平臺(tái)、不同類型的數(shù)據(jù)存在技術(shù)難點(diǎn)。*空間信息處理：如何有效地將細(xì)胞的空間坐標(biāo)信息整合到基于表達(dá)數(shù)據(jù)的