2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)在傳染病控制中的重要性考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、填空題1.利用高通量測(cè)序技術(shù)獲取病原體整個(gè)基因組的過(guò)程稱為_(kāi)_______。2.在傳染病基因組進(jìn)化分析中，系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)主要用于展示不同分離株之間的________關(guān)系。3.通過(guò)比較不同地區(qū)、不同時(shí)間點(diǎn)病原體基因組的差異，可以推斷傳染病的________路徑。4.識(shí)別病原體基因組中與耐藥性相關(guān)的________位點(diǎn)是生物信息學(xué)分析的重要目標(biāo)之一。5.GISAID數(shù)據(jù)庫(kù)是全球范圍內(nèi)收集和共享________測(cè)序數(shù)據(jù)的重要平臺(tái)。6.基于病原體基因序列構(gòu)建傳播網(wǎng)絡(luò)，有助于識(shí)別________個(gè)體或區(qū)域，為疫情防控提供線索。7.宿主轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分析有助于理解病原體感染后________基因的表達(dá)變化及其免疫應(yīng)答機(jī)制。8.常用的序列比對(duì)工具BLAST的全稱是________。9.生物信息學(xué)在傳染病預(yù)警中，可以通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)或基因變異等，識(shí)別潛在的________信號(hào)。10.疫苗設(shè)計(jì)常常利用生物信息學(xué)預(yù)測(cè)病原體________的抗原表位。二、名詞解釋1.基因組測(cè)序（WGS）2.單核苷酸多態(tài)性（SNP）3.系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)4.宿主互作網(wǎng)絡(luò)5.時(shí)空分析三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)方法在追蹤新發(fā)傳染病起源和傳播方面的主要作用和步驟。2.闡述生物信息學(xué)如何用于分析病原體的耐藥性演變，并舉例說(shuō)明其意義。3.描述利用生物信息學(xué)工具可以從病原體基因組數(shù)據(jù)中獲得哪些類型的生物學(xué)信息（至少列舉三種）。4.簡(jiǎn)要說(shuō)明生物信息學(xué)在宿主反應(yīng)研究中可以解決哪些關(guān)鍵問(wèn)題，以及如何解決。5.在傳染病疫情防控策略的制定中，生物信息學(xué)模型可以提供哪些方面的支持？四、論述題1.結(jié)合具體的傳染病案例（如COVID-19或其他），詳細(xì)論述生物信息學(xué)在疾病診斷、治療藥物研發(fā)或疫苗開(kāi)發(fā)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。2.探討生物信息學(xué)在應(yīng)對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的大流行病方面的潛力和挑戰(zhàn)，并分析如何更好地發(fā)揮其作用。試卷答案一、填空題1.全基因組測(cè)序(WholeGenomeSequencing)2.進(jìn)化(Evolutionary)3.傳播(Spread/Dissemination)4.核心基因(Coregene)/耐藥基因(Resistancegene)5.病毒(Viral)/微生物(Microbial)6.潛在傳播者(Potentialtransmitters)/源頭(Source)7.宿主免疫反應(yīng)(Hostimmuneresponse)/應(yīng)急反應(yīng)(Stressresponse)8.BasicLocalAlignmentSearchTool9.疫情爆發(fā)(Outbreak)/警報(bào)(Alert)10.蛋白質(zhì)(Protein)二、名詞解釋1.基因組測(cè)序（WGS）：全基因組測(cè)序（WGS）是指利用高通量測(cè)序技術(shù)對(duì)生物體整個(gè)基因組進(jìn)行大規(guī)模測(cè)序，獲取其全部或絕大部分DNA序列信息的過(guò)程。它能夠提供病原體的完整遺傳藍(lán)圖，是進(jìn)行病原體鑒定、變異分析、進(jìn)化研究、耐藥性分析等生物信息學(xué)分析的基礎(chǔ)。2.單核苷酸多態(tài)性（SNP）：?jiǎn)魏塑账岫鄳B(tài)性（SNP）是指在一個(gè)基因組的某個(gè)特定位置（位點(diǎn)），單個(gè)核苷酸（A,T,C,G）在不同個(gè)體之間存在差異的現(xiàn)象。SNPs是基因組中最常見(jiàn)的一種遺傳變異，生物信息學(xué)通過(guò)大規(guī)模SNP檢測(cè)和分析，可以用于病原體分型、追蹤傳播路徑、研究變異與致病性/耐藥性的關(guān)系等。3.系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)：系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)是一種樹(shù)狀圖，用于表示不同物種或基因（如病原體分離株）之間基于共同祖先的進(jìn)化關(guān)系。它通常根據(jù)基因序列的相似性或其他分子標(biāo)記構(gòu)建，能夠直觀展示病原體的進(jìn)化歷史、親緣關(guān)系和變異模式，是傳染病溯源和流行病學(xué)分析的重要工具。4.宿主互作網(wǎng)絡(luò)：宿主互作網(wǎng)絡(luò)是指利用生物信息學(xué)方法分析病原體與宿主細(xì)胞/組織之間相互作用的分子（如蛋白質(zhì)、基因）及其相互作用關(guān)系所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)圖。分析此類網(wǎng)絡(luò)有助于理解病原體入侵、復(fù)制、逃避免疫的機(jī)制，識(shí)別潛在的藥物靶點(diǎn)和宿主診斷標(biāo)志物。5.時(shí)空分析：時(shí)空分析是生物信息學(xué)與地理信息系統(tǒng)（GIS）等技術(shù)結(jié)合的領(lǐng)域，用于分析生物學(xué)數(shù)據(jù)（如傳染病病例分布、病原體基因序列）在地理空間和時(shí)間維度上的分布模式、變化趨勢(shì)和相互關(guān)系。它有助于識(shí)別疫情熱點(diǎn)區(qū)域、追溯傳播路徑、評(píng)估空間風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)疫情擴(kuò)散方向，為精準(zhǔn)防控提供依據(jù)。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)方法在追蹤新發(fā)傳染病起源和傳播方面的主要作用和步驟。*作用：生物信息學(xué)通過(guò)分析病原體基因組、蛋白質(zhì)組等分子數(shù)據(jù)，以及結(jié)合流行病學(xué)數(shù)據(jù)，能夠快速準(zhǔn)確地鑒定病原體、揭示其遺傳變異特征、構(gòu)建進(jìn)化關(guān)系、追溯傳播源頭和路徑、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)人群和區(qū)域，為疫情防控提供關(guān)鍵的分子證據(jù)和決策支持。*步驟：1.病原體鑒定與測(cè)序：利用基因組測(cè)序等技術(shù)獲取新發(fā)傳染病疑似病原體的序列數(shù)據(jù)。2.序列分析：對(duì)測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控、組裝（如果是長(zhǎng)片段或宏基因組）、注釋，并與其他已知病原體序列進(jìn)行比對(duì)（如BLAST），確定病原體種類。3.變異分析：檢測(cè)病原體群體中的變異位點(diǎn)（如SNPs、插入缺失），計(jì)算變異頻率。4.進(jìn)化與溯源分析：基于全基因組或目標(biāo)基因序列，構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)或進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)，比較不同病例樣本間的親緣關(guān)系，識(shí)別傳播鏈和可能的共同祖先，推斷疫情起源地和傳播路徑。5.時(shí)空地理分析：結(jié)合病例的地理分布時(shí)間和基因型數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)空分析，識(shí)別傳播熱點(diǎn)、擴(kuò)散方向和速度，評(píng)估傳播風(fēng)險(xiǎn)。2.闡述生物信息學(xué)如何用于分析病原體的耐藥性演變，并舉例說(shuō)明其意義。*分析方式：1.耐藥基因/位點(diǎn)識(shí)別：通過(guò)序列比對(duì)、變異檢測(cè)，尋找病原體基因組中與已知耐藥性相關(guān)的基因（如抗生素靶點(diǎn)基因）或核苷酸位點(diǎn)（如SNPs）。2.耐藥突變監(jiān)測(cè)：在不同時(shí)間點(diǎn)、不同地域的病原體群體中，監(jiān)測(cè)特定耐藥突變的出現(xiàn)頻率和變化趨勢(shì)。3.耐藥性進(jìn)化分析：構(gòu)建包含耐藥和敏感菌株的進(jìn)化樹(shù)，分析耐藥突變的出現(xiàn)時(shí)間、傳播速度和適應(yīng)性優(yōu)勢(shì)，研究耐藥性的進(jìn)化模式（如水平傳播）。4.預(yù)測(cè)性分析：利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，分析基因序列、蛋白結(jié)構(gòu)等特征，預(yù)測(cè)病原體未來(lái)可能出現(xiàn)的耐藥性。*意義舉例：*監(jiān)測(cè)抗生素耐藥性流行：及時(shí)發(fā)現(xiàn)和追蹤耐藥菌株的傳播，為臨床合理用藥提供依據(jù)，防止耐藥性暴發(fā)。*指導(dǎo)感染治療：通過(guò)快速檢測(cè)病原體的耐藥基因型，指導(dǎo)醫(yī)生選擇最有效的抗生素治療方案。*新藥研發(fā)：識(shí)別新的耐藥機(jī)制，為開(kāi)發(fā)新型抗生素或治療策略提供線索。*公共衛(wèi)生預(yù)警：監(jiān)測(cè)到廣泛傳播的耐藥突變時(shí)，可發(fā)出警報(bào)，加強(qiáng)防控措施，延緩耐藥性的蔓延。3.描述利用生物信息學(xué)工具可以從病原體基因組數(shù)據(jù)中獲得哪些類型的生物學(xué)信息（至少列舉三種）。*病原體鑒定和分類：通過(guò)將未知病原體基因組序列與公共數(shù)據(jù)庫(kù)（如NCBIGenBank,GISAID）中的參考序列進(jìn)行比對(duì)，可以確定病原體的種類、亞型或變異株，實(shí)現(xiàn)快速鑒定。*毒力因子分析：生物信息學(xué)可以識(shí)別病原體基因組中編碼毒力因子的基因（如毒力蛋白、侵襲因子），分析這些基因的存在與否或變異情況，有助于評(píng)估病原體的致病能力（毒力）。*變異和進(jìn)化的特征分析：檢測(cè)基因組中的單核苷酸多態(tài)性（SNPs）、插入缺失（Indels）、基因結(jié)構(gòu)變異等，分析這些變異的頻率、分布和性質(zhì)，可以揭示病原體的進(jìn)化速率、群體結(jié)構(gòu)、適應(yīng)性進(jìn)化等特征。*藥物靶點(diǎn)識(shí)別：尋找基因組中編碼蛋白質(zhì)的基因，結(jié)合已知藥物靶點(diǎn)信息，可以識(shí)別潛在的抗生素、抗病毒藥物或疫苗設(shè)計(jì)的靶點(diǎn)。*基因組結(jié)構(gòu)與組織分析：分析基因組的大小、GC含量、基因密度、operon結(jié)構(gòu)等，了解病原體的基因組組織特點(diǎn)和基本生物學(xué)屬性。4.簡(jiǎn)要說(shuō)明生物信息學(xué)在宿主反應(yīng)研究中可以解決哪些關(guān)鍵問(wèn)題，以及如何解決。*解決的關(guān)鍵問(wèn)題：*病原體感染后宿主哪些基因或蛋白質(zhì)發(fā)生表達(dá)變化？*這些變化如何影響宿主的免疫應(yīng)答和疾病進(jìn)程？*個(gè)體之間宿主反應(yīng)的異質(zhì)性如何？*如何識(shí)別與疾病嚴(yán)重程度或預(yù)后相關(guān)的宿主生物學(xué)標(biāo)志物？*解決方法：*宿主轉(zhuǎn)錄組分析：通過(guò)RNA測(cè)序（RNA-Seq）等技術(shù)獲取感染前后宿主組織或細(xì)胞（如血液、肺組織）的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，利用生物信息學(xué)工具進(jìn)行差異表達(dá)基因（DEG）分析，鑒定受病原體影響而發(fā)生顯著變化的基因，進(jìn)而研究相關(guān)的信號(hào)通路和免疫反應(yīng)（如炎癥反應(yīng)、細(xì)胞因子應(yīng)答）。*宿主蛋白質(zhì)組分析：利用蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)和生物信息學(xué)分析，研究感染過(guò)程中宿主蛋白質(zhì)表達(dá)水平、修飾狀態(tài)（如磷酸化）的變化，揭示蛋白質(zhì)層面的分子機(jī)制和宿主功能紊亂情況。*宿主多組學(xué)整合分析：結(jié)合基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組等多維度宿主數(shù)據(jù)，以及臨床表型信息，進(jìn)行整合分析，更全面地理解宿主與病原體的相互作用網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別復(fù)雜的生物學(xué)調(diào)控機(jī)制。*個(gè)體異質(zhì)性分析：對(duì)來(lái)自不同個(gè)體（特別是不同疾病嚴(yán)重程度）的宿主數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究宿主遺傳背景、既往健康狀況等因素如何影響宿主反應(yīng)的異質(zhì)性，尋找潛在的生物標(biāo)志物。5.在傳染病疫情防控策略的制定中，生物信息學(xué)模型可以提供哪些方面的支持？*傳播動(dòng)力學(xué)模擬：構(gòu)建基于個(gè)體行為和接觸模式的數(shù)學(xué)模型（如SIR模型、SEIR模型），結(jié)合生物信息學(xué)分析得到的病原體傳播數(shù)據(jù)（如基因型傳播樹(shù)），模擬不同防控措施（如社交距離、口罩佩戴、旅行限制、疫苗接種）對(duì)疫情傳播曲線（如R0、有效再生數(shù)Re）的影響，為決策者提供不同策略效果的量化預(yù)測(cè)。*風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，整合生物信息學(xué)分析結(jié)果（如基因變異與傳播力/致病性的關(guān)聯(lián)）、環(huán)境數(shù)據(jù)、人口流動(dòng)數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多源信息，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，評(píng)估不同區(qū)域未來(lái)感染風(fēng)險(xiǎn)或疫情爆發(fā)的可能性，指導(dǎo)資源調(diào)配和早期預(yù)警。*疫苗和治療藥物效果評(píng)估：基于病原體基因變異數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疫苗誘導(dǎo)的免疫反應(yīng)、疫苗保護(hù)力的持久性以及變異株對(duì)現(xiàn)有疫苗和治療藥物的敏感性，為疫苗和治療策略的優(yōu)化提供信息支持。*策略優(yōu)化與評(píng)估：對(duì)已實(shí)施的防控策略進(jìn)行建模評(píng)估，分析其效果和成本效益，識(shí)別策略的不足之處，并提出優(yōu)化建議，實(shí)現(xiàn)循證防控。四、論述題1.結(jié)合具體的傳染病案例（如COVID-19或其他），詳細(xì)論述生物信息學(xué)在疾病診斷、治療藥物研發(fā)或疫苗開(kāi)發(fā)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。*（以COVID-19為例）*疾病診斷：COVID-19爆發(fā)初期，利用高通量測(cè)序快速測(cè)定了新冠病毒（SARS-CoV-2）的基因組序列。生物信息學(xué)工具（如BLAST、基因注釋軟件）迅速完成了病毒鑒定和初步特征分析?；诓《净蚪M序列，設(shè)計(jì)了特異性核酸檢測(cè)引物和探針（如PCR檢測(cè)），成為全球范圍內(nèi)快速診斷新冠病毒感染的主要手段。此外，通過(guò)分析患者血清中的抗體水平（通過(guò)蛋白質(zhì)組學(xué)或抗體測(cè)序），開(kāi)發(fā)出抗體檢測(cè)方法，用于診斷、判斷感染階段和評(píng)估免疫效果。*治療藥物研發(fā)：生物信息學(xué)在篩選抗病毒藥物中發(fā)揮了重要作用。通過(guò)分析SARS-CoV-2的基因組序列和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，識(shí)別了病毒復(fù)制周期中的關(guān)鍵酶（如RNA依賴性RNA聚合酶RdRp、主蛋白酶Mpro），這些酶是潛在的藥物靶點(diǎn)。利用生物信息學(xué)方法（如虛擬篩選、分子對(duì)接）對(duì)現(xiàn)有藥物數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行篩選，預(yù)測(cè)哪些小分子化合物可能能夠有效抑制這些靶點(diǎn)。例如，瑞德西韋（Remdesivir）的開(kāi)發(fā)就涉及了早期基于冠狀病毒RdRp結(jié)構(gòu)的信息。同時(shí)，生物信息學(xué)也被用于分析病毒變異株對(duì)現(xiàn)有藥物敏感性變化的影響。*疫苗開(kāi)發(fā)：新冠疫苗的研發(fā)速度驚人，生物信息學(xué)是關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。研究人員迅速解析了SARS-CoV-2關(guān)鍵刺突蛋白（S蛋白）的氨基酸序列和三維結(jié)構(gòu)。通過(guò)生物信息學(xué)預(yù)測(cè)，識(shí)別出S蛋白上保守的、易于被免疫系統(tǒng)識(shí)別的抗原表位，這些表位被用于設(shè)計(jì)mRNA疫苗或亞單位疫苗的抗原成分。利用結(jié)構(gòu)生物學(xué)數(shù)據(jù)（如S蛋白與ACE2結(jié)合結(jié)構(gòu)），指導(dǎo)疫苗設(shè)計(jì)和優(yōu)化，提高疫苗誘導(dǎo)免疫保護(hù)的能力。在臨床試驗(yàn)階段，生物信息學(xué)也被用于分析受試者免疫應(yīng)答數(shù)據(jù)，評(píng)估疫苗的安全性和有效性。2.探討生物信息學(xué)在應(yīng)對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的大流行病方面的潛力和挑戰(zhàn)，并分析如何更好地發(fā)揮其作用。*潛力：*快速病原體鑒定與溯源：高通量測(cè)序和生物信息學(xué)分析能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)新發(fā)病原體的快速鑒定和基因分型，結(jié)合流行病學(xué)數(shù)據(jù)，快速構(gòu)建傳播鏈，精準(zhǔn)溯源，為早期干預(yù)提供關(guān)鍵信息。*實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警：建立基于全球測(cè)序數(shù)據(jù)的共享平臺(tái)，利用生物信息學(xué)方法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)病原體變異、傳播趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警，指導(dǎo)資源部署。*精準(zhǔn)藥物與疫苗研發(fā)：利用病原體基因組、蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)信息，快速識(shí)別藥物靶點(diǎn)和疫苗抗原，加速候選藥物和疫苗的設(shè)計(jì)、篩選和優(yōu)化進(jìn)程。生物信息學(xué)模型可以預(yù)測(cè)變異對(duì)藥物敏感性和疫苗效果的影響，指導(dǎo)研發(fā)策略。*個(gè)體化與精準(zhǔn)防控：結(jié)合宿主基因組、表型等多組學(xué)數(shù)據(jù)，利用生物信息學(xué)分析預(yù)測(cè)個(gè)體感染風(fēng)險(xiǎn)、疾病嚴(yán)重程度和免疫反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)體化防控建議和醫(yī)療資源分配。*智能化決策支持：開(kāi)發(fā)基于生物信息學(xué)模型的智能化決策支持系統(tǒng)，為公共衛(wèi)生官員提供不同防控措施效果的模擬預(yù)測(cè)，輔助制定科學(xué)、高效的防控策略。*挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)共享與標(biāo)準(zhǔn)化：全球范圍內(nèi)需要建立高效、安全、標(biāo)準(zhǔn)化的病原體測(cè)序數(shù)據(jù)和臨床/流行病學(xué)數(shù)據(jù)的共享機(jī)制，但數(shù)據(jù)壁壘、隱私保護(hù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不一等問(wèn)