2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——心血管疾病的生物信息學(xué)分析與預(yù)測(cè)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在心血管疾病研究中的主要作用和意義。二、列出至少三個(gè)與心血管疾病相關(guān)的公共數(shù)據(jù)庫(kù)，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其中一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的主要內(nèi)容和用途。三、描述RNA-Seq數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要流程，包括至少三個(gè)關(guān)鍵步驟及其常用的軟件工具或方法。四、解釋什么是GO富集分析，說(shuō)明其在心血管疾病研究中的用途，并列舉兩個(gè)你所在領(lǐng)域常用的GO數(shù)據(jù)庫(kù)。五、單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-Seq）數(shù)據(jù)分析相較于傳統(tǒng)RNA-Seq數(shù)據(jù)分析有哪些獨(dú)特的挑戰(zhàn)？請(qǐng)至少提出三個(gè)挑戰(zhàn)并簡(jiǎn)述應(yīng)對(duì)思路。六、在心血管疾病研究中，構(gòu)建蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)有哪些常用的方法？簡(jiǎn)述其中一種方法的原理。七、如何利用生物信息學(xué)方法篩選潛在的心血管疾病診斷或預(yù)后生物標(biāo)志物？請(qǐng)概述篩選流程中的關(guān)鍵步驟和考慮因素。八、簡(jiǎn)述使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建心血管疾病預(yù)測(cè)模型的基本流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、訓(xùn)練、驗(yàn)證和評(píng)估等主要環(huán)節(jié)，并說(shuō)明常用評(píng)估指標(biāo)（如AUC）的含義。九、假設(shè)你獲得了一組來(lái)自心血管疾病患者和健康對(duì)照的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)明的生物信息學(xué)分析方案，旨在識(shí)別與該疾病相關(guān)的差異表達(dá)基因，并初步探討其可能的功能和通路。十、討論在利用生物信息學(xué)方法進(jìn)行心血管疾病預(yù)測(cè)時(shí)，可能面臨的主要挑戰(zhàn)和局限性。試卷答案一、生物信息學(xué)通過(guò)整合、分析和解釋生物數(shù)據(jù)，幫助研究人員揭示心血管疾病的遺傳基礎(chǔ)、發(fā)病機(jī)制、分子通路和藥物靶點(diǎn)。它能夠處理大規(guī)?；蚪M、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組等數(shù)據(jù)，識(shí)別疾病相關(guān)基因變異、表達(dá)模式變化，構(gòu)建疾病模型，篩選潛在生物標(biāo)志物和藥物靶點(diǎn)，從而加速心血管疾病的診斷、治療和預(yù)防研究。二、與心血管疾病相關(guān)的公共數(shù)據(jù)庫(kù)包括但不限于：1)CardiomeDB:收集和整合人類心臟組織、細(xì)胞和血液的轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組及臨床數(shù)據(jù)。2)GEO(GeneExpressionOmnibus):存儲(chǔ)來(lái)自全球?qū)嶒?yàn)室的心血管疾病相關(guān)各種組學(xué)數(shù)據(jù)（如RNA-Seq,ChIP-Seq）。3)dbGaP(DatabaseofGenotypesandPhenotypes):存儲(chǔ)基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）中的人類遺傳變異數(shù)據(jù)和表型信息，包含許多心血管疾病研究項(xiàng)目。例如，GEO數(shù)據(jù)庫(kù)，用戶可以搜索、下載和分析公開(kāi)的心血管疾病相關(guān)基因表達(dá)譜、變異譜等數(shù)據(jù)，為后續(xù)研究提供寶貴資源。三、RNA-Seq數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要流程包括：1)質(zhì)量控制(QC):使用工具如FastQC評(píng)估原始測(cè)序數(shù)據(jù)質(zhì)量，使用Trimmomatic或Cutadapt去除低質(zhì)量讀長(zhǎng)、接頭序列和N堿基。2)序列比對(duì):使用HISAT2或STAR將清理后的讀長(zhǎng)比對(duì)到參考基因組。3)定量:使用FeatureCounts或StringTie統(tǒng)計(jì)每個(gè)基因或轉(zhuǎn)錄本對(duì)應(yīng)的讀長(zhǎng)數(shù)量，得到表達(dá)矩陣。后續(xù)可能還包括去除批次效應(yīng)（如使用SVA）、標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。四、GO富集分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于識(shí)別在特定條件下（如疾病組織與正常組織對(duì)比）顯著富集的基因本體（GO）術(shù)語(yǔ)（涉及生物過(guò)程BP、細(xì)胞組分CC、分子功能MF）。它有助于理解這些差異表達(dá)基因主要參與的生物學(xué)功能、位于哪個(gè)細(xì)胞部位、具有哪些分子功能。在心血管疾病研究中，GO富集分析可以揭示疾病相關(guān)的關(guān)鍵生物學(xué)通路和分子機(jī)制。常用的GO數(shù)據(jù)庫(kù)有：1)GO(GeneOntology):提供標(biāo)準(zhǔn)化的生物學(xué)注釋詞匯和結(jié)構(gòu)。2)DAVID(DatabaseforAnnotation,VisualizationandIntegratedDiscovery):提供一站式的GO富集分析以及其他生物信息學(xué)注釋工具。3)KEGG(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes):提供通路注釋和富集分析。五、scRNA-Seq數(shù)據(jù)分析的獨(dú)特挑戰(zhàn)包括：1)高度細(xì)胞異質(zhì)性:細(xì)胞間差異巨大，如何區(qū)分真實(shí)生物學(xué)異質(zhì)性與環(huán)境或技術(shù)噪聲是個(gè)挑戰(zhàn)。應(yīng)對(duì)思路：使用降維方法（如PCA,t-SNE,UMAP）可視化數(shù)據(jù)，聚類分析識(shí)別主要細(xì)胞群，差異表達(dá)分析比較亞群特征。2)技術(shù)噪聲:測(cè)序、擴(kuò)增等過(guò)程引入的噪聲可能掩蓋真實(shí)信號(hào)。應(yīng)對(duì)思路：嚴(yán)格質(zhì)控，去除異常細(xì)胞和低質(zhì)量特征，利用多重檢測(cè)策略（如MAPPIT）。3)單細(xì)胞分辨率低:每個(gè)細(xì)胞捕獲的分子數(shù)量有限，可能導(dǎo)致檢測(cè)到的基因數(shù)量不足，難以進(jìn)行深入的功能分析。應(yīng)對(duì)思路：結(jié)合空間轉(zhuǎn)錄組等技術(shù)，或進(jìn)行多組學(xué)整合分析。六、構(gòu)建蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)常用的方法有：1)實(shí)驗(yàn)方法:如酵母雙雜交（Y2H）、免疫共沉淀（Co-IP）、表面等離子共振（SPR）等，直接檢測(cè)蛋白質(zhì)間的相互作用。2)計(jì)算方法:基于序列相似性（如BLAST）、結(jié)構(gòu)相似性、功能相似性（如GO）、進(jìn)化保守性或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)（如高通量酵母雙雜交數(shù)據(jù)）預(yù)測(cè)相互作用。例如，STRING數(shù)據(jù)庫(kù)是一種流行的計(jì)算方法，整合了多種預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)源，提供蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)和可視化。STRING方法的原理是基于蛋白質(zhì)序列、結(jié)構(gòu)、功能注釋、同源物、數(shù)據(jù)庫(kù)記錄、實(shí)驗(yàn)證據(jù)等多種信息，通過(guò)計(jì)算算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)間的相互作用可能性，并賦予置信度評(píng)分，構(gòu)建交互網(wǎng)絡(luò)。七、利用生物信息學(xué)方法篩選心血管疾病生物標(biāo)志物的流程：1)數(shù)據(jù)獲取:從公共數(shù)據(jù)庫(kù)（如GEO,CardiomeDB）或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)中獲取疾病組和對(duì)照組的組學(xué)數(shù)據(jù)（如基因表達(dá)、甲基化、蛋白質(zhì)豐度）。2)數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量控制:清理數(shù)據(jù)，去除噪聲和異常值，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。3)差異分析:使用統(tǒng)計(jì)方法（如t-test,ANOVA,Wilcoxontest）或機(jī)器學(xué)習(xí)方法識(shí)別疾病組與正常組間顯著差異的分子特征。4)特征選擇:從差異顯著的分子中篩選出最具區(qū)分能力的候選標(biāo)志物，可使用過(guò)濾法、包裹法或嵌入法（如LASSO回歸）。5)模型構(gòu)建與驗(yàn)證:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如SVM,RandomForest）構(gòu)建分類模型，利用獨(dú)立數(shù)據(jù)集或交叉驗(yàn)證評(píng)估模型性能，確定最佳標(biāo)志物組合。八、使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建心血管疾病預(yù)測(cè)模型的基本流程：1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:收集和整理包含預(yù)測(cè)特征（如基因表達(dá)、臨床指標(biāo)）和標(biāo)簽（疾病狀態(tài)或風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)）的數(shù)據(jù)集。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、特征編碼。2)特征工程:選擇相關(guān)特征，可能包括特征縮放、降維（如PCA）、創(chuàng)建交互特征等。3)模型選擇:根據(jù)問(wèn)題類型（分類或回歸）和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。4)模型訓(xùn)練:將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型參數(shù)。5)模型驗(yàn)證與調(diào)優(yōu):使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能，通過(guò)調(diào)整超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、樹(shù)的數(shù)量）優(yōu)化模型。6)模型評(píng)估:使用測(cè)試集或交叉驗(yàn)證評(píng)估最終模型性能，常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分?jǐn)?shù)（F1-Score），對(duì)于分類問(wèn)題尤其是不平衡數(shù)據(jù)，常用AUC（AreaUndertheROCCurve，ROC曲線下面積）衡量模型區(qū)分能力。7)模型解釋:分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果，解釋哪些特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響最大，理解模型背后的生物學(xué)機(jī)制。九、心血管疾病相關(guān)差異表達(dá)基因篩選的分析方案：1)數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理:從GEO等數(shù)據(jù)庫(kù)下載心血管疾病患者與正常對(duì)照的RNA-Seq數(shù)據(jù)。使用FastQC進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，用Trimmomatic進(jìn)行修剪，用HISAT2比對(duì)到參考基因組，用StringTie進(jìn)行表達(dá)定量，得到基因豐度矩陣。2)差異表達(dá)分析:使用DESeq2或edgeR包進(jìn)行差異表達(dá)分析，計(jì)算基因在兩組間的表達(dá)FoldChange和統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性（如p值、FDR）。篩選顯著差異表達(dá)基因（如|FoldChange|>2且FDR<0.05）。3)功能注釋與富集分析:對(duì)篩選出的差異表達(dá)基因進(jìn)行GO富集分析（使用DAVID或GOseq包），識(shí)別這些基因主要參與的生物學(xué)過(guò)程、細(xì)胞組分和分子功能。4)通路分析:進(jìn)行KEGG通路富集分析（使用KEGG包或DAVID），識(shí)別差異表達(dá)基因富集的信號(hào)通路。5)結(jié)果解讀:結(jié)合GO和KEGG分析結(jié)果，闡述差異表達(dá)基因的潛在生物學(xué)功能和對(duì)心血管疾病發(fā)生發(fā)展可能的影響機(jī)制。十、利用生物信息學(xué)方法進(jìn)行心血管疾病預(yù)測(cè)時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)和局限性：1)數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量:需要大規(guī)模、高質(zhì)量、多中心的臨床組學(xué)和表型數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量控制難度大，數(shù)據(jù)稀疏或噪聲可能影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。2)數(shù)據(jù)異質(zhì)性與整合:不同研究來(lái)源、技術(shù)平臺(tái)、物種的數(shù)據(jù)存在差異，多組學(xué)數(shù)據(jù)的整合分析方法復(fù)雜且存在挑戰(zhàn)。3)模型過(guò)擬合與泛化能力:訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好的模型可能在獨(dú)立測(cè)