2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——基因組學與生物信息學技術的新發(fā)展考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項技術通常能夠產(chǎn)生長片段DNA序列，有助于解決復雜基因組（如人類）的組裝難題？A.Illumina測序B.IonTorrent測序C.PacBio測序D.OxfordNanopore測序2.在單細胞RNA測序（scRNA-seq）數(shù)據(jù)分析中，常用的降維方法之一是？A.PCA(PrincipalComponentAnalysis)B.K-means聚類C.BLAST比對D.Hi-C映射3.用于檢測和定量基因組中特定DNA序列變異（如SNP、InDel）的下一代測序應用模式主要是？A.檢測RNA表達水平B.進行基因組重測序C.確定基因組組裝順序D.測序特定基因的外顯子組4.能夠直接讀取DNA鏈合成過程中核苷酸添加事件的測序技術是？A.基于熒光探針的測序B.基于酶切法的測序C.單分子實時測序（SMRT）D.橋式PCR擴增5.Hi-C技術主要用于研究？A.RNA與DNA的相互作用B.蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)的相互作用C.染色質(zhì)的空間結(jié)構組織D.DNA序列的變異類型6.在分析大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)時，云計算平臺的主要優(yōu)勢在于？A.提供免費的生物信息學軟件B.具備極高的本地計算能力C.能夠提供彈性的存儲和計算資源D.自動完成所有數(shù)據(jù)分析流程7.泛基因組分析（Pangenomics）相較于參考基因組分析，其主要目標是？A.構建單個物種的最精確基因組B.揭示一個種群內(nèi)所有個體的基因組變異C.僅關注核心基因組區(qū)域D.大幅降低基因組測序成本8.CRISPR-Cas9基因編輯技術的生物信息學分析重點之一是？A.預測RNA編輯位點B.檢測基因組中的重復序列C.設計高效的基因編輯gRNA序列D.鑒定新的蛋白質(zhì)結(jié)構域9.非編碼RNA（ncRNA）功能注釋分析面臨的主要挑戰(zhàn)是？A.ncRNA序列通常較短B.大多數(shù)ncRNA缺乏保守的序列模式C.ncRNA的表達量通常非常低D.缺乏功能驗證的實驗手段10.基因組數(shù)據(jù)隱私保護在生物信息學研究中的倫理挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在？A.數(shù)據(jù)存儲成本高昂B.數(shù)據(jù)可能泄露個人身份信息C.數(shù)據(jù)分析需要大量計算資源D.數(shù)據(jù)共享會損害知識產(chǎn)權二、填空題（每空1分，共15分）1.基于長讀長測序技術組裝基因組，通常需要結(jié)合______數(shù)據(jù)來提高組裝的連續(xù)性和準確性。2.單細胞測序技術使得研究______和細胞異質(zhì)性成為可能。3.RNA測序（RNA-seq）不僅可以檢測基因表達量，還可以通過分析______來研究轉(zhuǎn)錄本結(jié)構變異。4.公共基因組數(shù)據(jù)庫如GenBank、ENSEMBL和UCSC為生物信息學研究提供了______的寶庫。5.利用深度學習技術預測蛋白質(zhì)結(jié)構的方法，如AlphaFold，顯著推動了______領域的發(fā)展。6.精準醫(yī)療的實現(xiàn)依賴于基因組學、蛋白質(zhì)組學等多組學數(shù)據(jù)的整合分析，以及個體化的______。7.倫理規(guī)范要求在基因組數(shù)據(jù)的收集、存儲、共享和使用過程中，必須確保研究對象的______和知情同意。8.基因組組裝的“弦模型”（StringentAssembly）策略傾向于生成更______但可能丟失部分重復序列的組裝結(jié)果。9.空間轉(zhuǎn)錄組學技術旨在揭示______中細胞類型的空間分布和組織模式。10.宏基因組學（Metagenomics）研究的是特定環(huán)境樣本中所有______的總和及其遺傳信息。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述第三代測序技術（如PacBio、ONT）相較于第二代測序技術（如Illumina）在讀取長度方面的優(yōu)勢及其主要應用場景。2.簡述什么是基因組百科全書計劃（GenomeEncyclopediaProject）？其目標是什么？3.簡述在進行單細胞RNA測序數(shù)據(jù)分析時，需要進行降維操作的原因。4.簡述生物信息學領域引入人工智能（AI）和機器學習（ML）技術帶來的主要變革。四、論述題（每題10分，共30分）1.論述長讀長測序（Long-readsequencing）技術在研究人類復雜疾病遺傳基礎方面的優(yōu)勢、挑戰(zhàn)以及當前面臨的主要分析瓶頸。2.論述生物信息學分析在解讀CRISPR-Cas9基因編輯實驗結(jié)果中的重要作用，包括可能的分析步驟和需要關注的問題。3.論述生物信息學在推動精準農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應用前景，并舉例說明其在作物改良或病蟲害防治方面的具體應用。---試卷答案一、選擇題1.C2.A3.B4.C5.C6.C7.B8.C9.B10.B二、填空題1.Hi-C2.細胞異質(zhì)性3.可變剪接事件(或ASevents)4.公開5.蛋白質(zhì)結(jié)構預測6.治療方案7.隱私8.連續(xù)9.組織樣本(或組織切片)10.微生物群落三、簡答題1.解析思路：回答需包含兩個核心點：長讀長優(yōu)勢（克服重復序列難題、提供連續(xù)序列、直接檢測結(jié)構變異等）和應用場景（如復雜基因組組裝、宏基因組分析、基因表達研究等）。第三代測序技術能產(chǎn)生比二代長數(shù)百到數(shù)萬倍的讀長，這使得它們能夠一次性讀取復雜的重復區(qū)域，減少組裝碎片化，從而構建更連續(xù)、更準確的基因組。長讀長還能直接檢測到大的插入缺失（Indels）、染色體易位、環(huán)狀結(jié)構等結(jié)構變異。應用上，常用于人類等復雜物種的基因組測序與組裝、病原體快速鑒定、宏基因組研究中難以組裝的病毒或古菌基因組分析、以及長鏈RNA的研究等。2.解析思路：需要定義什么是基因組百科全書計劃，并闡述其目標?；蚪M百科全書計劃通常指旨在獲取一個物種（或群體）中幾乎所有基因的完整序列集合的宏大計劃。其核心目標不是像傳統(tǒng)基因組計劃那樣只測定一個“代表性”個體，而是通過測序足夠多樣性的個體（全基因組重測序），構建一個包含該物種幾乎所有存在基因的數(shù)據(jù)庫。這有助于揭示物種的基因多樣性、功能基因空間、以及適應性進化的遺傳基礎。3.解析思路：簡答原因需從數(shù)據(jù)維度和生物學意義兩方面說明。單細胞RNA測序會產(chǎn)生海量高維度的數(shù)據(jù)（每個細胞成千上萬個基因的表達量）。直接分析如此高維度的數(shù)據(jù)非常困難，難以從中提取有意義的生物學信息。降維操作（如PCA、t-SNE、UMAP）的主要目的是：1)縮小數(shù)據(jù)維度，降低計算復雜度；2)去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息；3)揭示高維數(shù)據(jù)中潛在的細胞群體結(jié)構、細胞狀態(tài)差異或細胞間關系，從而更清晰地可視化和分析細胞異質(zhì)性。4.解析思路：回答需概括AI/ML在生物信息學帶來的變革性影響。AI和ML技術正在深刻改變生物信息學的多個方面：1)加速分析速度與精度：自動化處理大規(guī)模序列數(shù)據(jù)、預測蛋白質(zhì)結(jié)構與功能、識別復雜的模式、提高變異檢測的準確性等；2)處理非線性關系：在基因組數(shù)據(jù)分析、藥物發(fā)現(xiàn)等領域，能有效處理傳統(tǒng)統(tǒng)計方法難以解決的復雜非線性關系；3)發(fā)現(xiàn)新知識：從海量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的關聯(lián)和規(guī)律，輔助提出新的生物學假設；4)輔助藥物設計與疾病診斷：在精準醫(yī)療和藥物研發(fā)中展現(xiàn)出巨大潛力，例如通過分析患者基因組數(shù)據(jù)預測藥物反應或疾病風險。四、論述題1.解析思路：論述需全面覆蓋優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和分析瓶頸。優(yōu)勢：長讀長技術（如PacBioHiFi、ONT長讀長）能夠更完整地讀取基因組重復序列區(qū)域和結(jié)構變異（SVs），這對于組裝復雜人類基因組、理解基因組結(jié)構變異與疾病關聯(lián)至關重要。例如，可以更清晰地界定拷貝數(shù)變異、識別染色體易位和倒位等。挑戰(zhàn)：長讀長數(shù)據(jù)通常存在更高的錯誤率（尤其早期技術），且通量相對較低，導致數(shù)據(jù)分析成本較高。此外，從長讀長數(shù)據(jù)中精確鑒定小的結(jié)構變異仍然具有挑戰(zhàn)性。分析瓶頸：1)錯誤率處理：需要開發(fā)復雜的算法來校正或過濾掉錯誤讀長；2)結(jié)構變異檢測：精確識別和注釋大規(guī)模、復雜的結(jié)構變異仍然困難，尤其是在高重復區(qū)域；3)整合分析：如何有效地將長讀長數(shù)據(jù)與短讀長（Illumina）數(shù)據(jù)、Hi-C等空間信息數(shù)據(jù)進行整合分析，以獲得最全面的基因組視圖，是一個持續(xù)的研究課題。2.解析思路：論述需圍繞生物信息學在CRISPR實驗設計、結(jié)果預測、篩選和驗證中的作用。設計：利用生物信息學工具搜索基因組數(shù)據(jù)庫，預測潛在的PAM位點附近存在目標基因位點，評估gRNA的特異性（如使用CRISPR-RGEN、CHOPCHOP等工具預測脫靶效應）。結(jié)果預測：通過序列比對預測gRNA切割后可能產(chǎn)生的DNA斷裂類型（如雙鏈斷裂DSB）和修復途徑（NHEJ或HDR），以及可能產(chǎn)生的基因編輯結(jié)果（如點突變、插入、刪除）。篩選：對大量候選gRNA進行生物信息學評估，篩選出特異性高、脫靶風險低的gRNA進行實驗驗證。分析驗證：對實驗結(jié)果（如基因組DNA測序、PCR產(chǎn)物分析）進行生物信息學處理，精確鑒定編輯位點和類型，評估編輯效率，鑒定脫靶位點。需要關注的問題包括gRNA特異性、編輯效率、脫靶效應的大小和位置、以及編輯后細胞的表型等。3.解析思路：論述需結(jié)合生物信息學在基因組選擇、標記輔助育種、病蟲害基因組學等方面的應用。應用前景：生物信息學通過解析作物、家畜、病原體和害蟲的基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組等，為精準農(nóng)業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。具體應用：1)基因組選擇：分析大量基因組數(shù)據(jù)，預測個體在產(chǎn)量、抗性、品質(zhì)等方面的遺傳潛力，用于育種家快速篩選優(yōu)秀親本或雜交組合；2)標記輔助育種（MAS）：識別與優(yōu)良