2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——微生物群落結(jié)構(gòu)與生物種群動(dòng)態(tài)的關(guān)系研究新進(jìn)展考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.物種豐富度2.群落多樣性指數(shù)（以Shannon指數(shù)為例）3.差異豐度分析（DEA）4.共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析5.單細(xì)胞宏基因組學(xué)二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述微生物群落結(jié)構(gòu)的兩個(gè)主要特征。2.簡述使用16SrRNA測序數(shù)據(jù)評估微生物群落組成變化的常用指標(biāo)。3.在研究微生物群落功能與種群動(dòng)態(tài)的關(guān)系時(shí)，宏基因組學(xué)分析相比16SrRNA測序有哪些優(yōu)勢？4.簡述構(gòu)建微生物群落共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，計(jì)算物種間相關(guān)性時(shí)常用的距離或相似性度量方法。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述利用生物信息學(xué)方法分析微生物群落結(jié)構(gòu)時(shí)空變化的意義及其主要的技術(shù)挑戰(zhàn)。2.深入探討網(wǎng)絡(luò)分析在揭示微生物群落結(jié)構(gòu)與種群動(dòng)態(tài)相互作用機(jī)制中的應(yīng)用潛力。3.評述當(dāng)前將計(jì)算模型（如Agent-based模型）與生物信息學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合，用于模擬預(yù)測微生物群落動(dòng)態(tài)與結(jié)構(gòu)演替的前沿方向及局限性。四、分析題（共15分）假設(shè)一項(xiàng)研究收集了某環(huán)境中連續(xù)一周采集的土壤樣品，并對每個(gè)樣品進(jìn)行了宏轉(zhuǎn)錄組測序（metatranscriptomics），目的是研究特定功能基因（如參與碳降解的基因）的表達(dá)豐度變化及其與優(yōu)勢菌屬豐度的關(guān)系。研究初步獲得了如下信息（僅為示意，非真實(shí)數(shù)據(jù)）：*通過生物信息學(xué)分析，該研究確定了樣品中三個(gè)主要的優(yōu)勢菌屬（A、B、C），并量化了它們在六天內(nèi)豐度的變化趨勢（大致呈波動(dòng)上升）。*同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)參與碳降解的關(guān)鍵基因（GeneX）的表達(dá)量整體呈現(xiàn)上升趨勢，但其變化趨勢與菌屬A的豐度變化不完全同步，而在某一天，基因GeneX的表達(dá)量峰值出現(xiàn)在菌屬B豐度相對較低的時(shí)候。*研究人員計(jì)劃使用相關(guān)性分析和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析來探究這些菌屬之間以及它們與GeneX表達(dá)量之間的關(guān)系。請闡述該研究設(shè)計(jì)中，生物信息學(xué)分析可能采取的思路和步驟，并針對GeneX表達(dá)量與菌屬B豐度在不同時(shí)間點(diǎn)呈現(xiàn)的“非同步”現(xiàn)象，提出1-2種可能的生物學(xué)解釋或進(jìn)一步需要生物信息學(xué)分析來驗(yàn)證的方向。試卷答案一、名詞解釋1.物種豐富度：指一個(gè)群落內(nèi)物種的多樣性程度，通常指物種的數(shù)量。**解析思路：*定義物種豐富度，強(qiáng)調(diào)其核心是物種的數(shù)量多少。2.群落多樣性指數(shù)（以Shannon指數(shù)為例）：是衡量群落內(nèi)物種多樣性常用的指標(biāo)之一，不僅考慮了物種的豐富度，也考慮了每個(gè)物種的相對豐度，Shannon指數(shù)越高，表示群落多樣性越豐富。**解析思路：*點(diǎn)明是衡量多樣性的指標(biāo)，指出Shannon指數(shù)考慮了豐富度和相對豐度，并關(guān)聯(lián)了多樣性與指數(shù)高低。3.差異豐度分析（DEA）：是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于比較不同實(shí)驗(yàn)組（如不同處理、不同時(shí)間點(diǎn)）微生物群落組成的差異，通常用于識(shí)別在特定條件下顯著富集或減少的物種。**解析思路：*定義其為比較群落組成差異的統(tǒng)計(jì)方法，并點(diǎn)出其核心是識(shí)別顯著變化的物種。4.共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析：是一種通過計(jì)算物種間的相關(guān)性（如共現(xiàn)性、協(xié)同性或拮抗性）來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，用以揭示群落成員間潛在的相互作用關(guān)系。**解析思路：*定義其為基于物種間相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，并點(diǎn)明其目的是揭示潛在的相互作用。5.單細(xì)胞宏基因組學(xué)：是一種能夠分析環(huán)境樣品中所有個(gè)體細(xì)胞基因組組成的技術(shù)，能夠提供更精細(xì)的群落結(jié)構(gòu)信息，揭示不同細(xì)胞間的功能分化和相互作用。**解析思路：*定義其為分析個(gè)體細(xì)胞基因組的技術(shù)，強(qiáng)調(diào)其優(yōu)勢在于提供更精細(xì)的結(jié)構(gòu)信息和細(xì)胞間關(guān)系。二、簡答題1.簡述微生物群落結(jié)構(gòu)的兩個(gè)主要特征。*微生物群落結(jié)構(gòu)的兩個(gè)主要特征是物種組成（包括物種豐富度、物種多樣性以及特定物種的相對豐度）和空間結(jié)構(gòu)（物種在空間上的分布格局，如均勻分布、聚集分布等）。**解析思路：*按照通常的分類，將群落結(jié)構(gòu)分為組成和空間兩個(gè)維度進(jìn)行回答。組成包括豐富度、多樣性和相對豐度；空間結(jié)構(gòu)描述物種的空間分布模式。2.簡述使用16SrRNA測序數(shù)據(jù)評估微生物群落組成變化的常用指標(biāo)。*使用16SrRNA測序數(shù)據(jù)評估微生物群落組成變化常用的指標(biāo)包括：Alpha多樣性指數(shù)（如Shannon指數(shù)、Simpson指數(shù)、Chao1指數(shù)等，用于衡量樣本內(nèi)部的物種多樣性）和Beta多樣性指數(shù)（如Bray-Curtis距離、Jaccard距離、Unifrac距離等，用于衡量不同樣本間的群落組成差異）。**解析思路：*區(qū)分Alpha和Beta多樣性。Alpha多樣性衡量樣本內(nèi)豐富度和多樣性，Beta多樣性衡量樣本間組成的差異。列出具體指數(shù)和距離作為例子。3.在研究微生物群落功能與種群動(dòng)態(tài)的關(guān)系時(shí)，宏基因組學(xué)分析相比16SrRNA測序有哪些優(yōu)勢？*宏基因組學(xué)分析相比16SrRNA測序的優(yōu)勢在于：能夠直接評估群落中所有基因（包括有表達(dá)和無表達(dá)基因）的組成和功能潛力，從而更全面地了解群落的功能多樣性；可以檢測到未培養(yǎng)或新發(fā)現(xiàn)的物種的功能基因；能夠揭示特定功能基因的表達(dá)水平及其動(dòng)態(tài)變化，直接關(guān)聯(lián)功能與動(dòng)態(tài)。**解析思路：*從功能評估角度出發(fā)，強(qiáng)調(diào)宏基因組能看“功能基因”而非“豐度”，能看“所有基因”，能檢測“未培養(yǎng)”物種的功能，能關(guān)聯(lián)“功能表達(dá)與動(dòng)態(tài)”。4.簡述構(gòu)建微生物群落共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，計(jì)算物種間相關(guān)性時(shí)常用的距離或相似性度量方法。*構(gòu)建微生物群落共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，計(jì)算物種間相關(guān)性常用的方法包括基于距離的方法（如皮爾遜距離、斯皮爾曼距離、曼哈頓距離、Jaccard距離等）和基于相似性系數(shù)的方法（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)等）。這些方法用于量化物種豐度（或表達(dá)量）向量之間的相似程度或相關(guān)性。**解析思路：*區(qū)分基于距離和基于相似性的方法。距離通常用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)將距離近/相似性高視為連接，列出具體距離和相似性系數(shù)。三、論述題1.論述利用生物信息學(xué)方法分析微生物群落結(jié)構(gòu)時(shí)空變化的意義及其主要的技術(shù)挑戰(zhàn)。*意義：利用生物信息學(xué)方法分析微生物群落結(jié)構(gòu)的時(shí)空變化，能夠揭示微生物群落對環(huán)境因素（如季節(jié)變化、環(huán)境污染、宿主生理狀態(tài)等）的響應(yīng)機(jī)制，理解生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和恢復(fù)力，發(fā)現(xiàn)與特定時(shí)空模式相關(guān)的功能作用，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、疾病防治、環(huán)境修復(fù)等提供重要的科學(xué)依據(jù)和決策支持。*技術(shù)挑戰(zhàn)：主要包括數(shù)據(jù)處理的海量性和復(fù)雜性（高通量測序數(shù)據(jù)量巨大，需要高效的計(jì)算資源）；生物信息學(xué)分析方法的標(biāo)準(zhǔn)化和可靠性（許多分析方法仍在發(fā)展中，結(jié)果解釋需謹(jǐn)慎）；時(shí)空數(shù)據(jù)整合的困難（如何有效整合不同時(shí)間點(diǎn)、不同空間尺度或不同類型的數(shù)據(jù)）；動(dòng)態(tài)模型構(gòu)建與驗(yàn)證的復(fù)雜性（建立準(zhǔn)確反映群落動(dòng)態(tài)變化的模型并驗(yàn)證其預(yù)測能力具有挑戰(zhàn)性）；以及如何從復(fù)雜的時(shí)空關(guān)聯(lián)中揭示潛在的生物學(xué)機(jī)制。**解析思路：*首先闡述分析的“意義”，從宏觀到微觀，從理論到應(yīng)用。然后重點(diǎn)分析“技術(shù)挑戰(zhàn)”，從數(shù)據(jù)、方法、整合、模型、生物學(xué)解釋等層面展開。2.深入探討網(wǎng)絡(luò)分析在揭示微生物群落結(jié)構(gòu)與種群動(dòng)態(tài)相互作用機(jī)制中的應(yīng)用潛力。*應(yīng)用潛力：網(wǎng)絡(luò)分析通過構(gòu)建物種間（共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)）、物種與功能基因間（功能網(wǎng)絡(luò)）、物種與環(huán)境因子間（因果網(wǎng)絡(luò)）的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，能夠直觀展示群落成員的相互作用模式，識(shí)別關(guān)鍵物種（樞紐物種）和核心功能模塊，揭示結(jié)構(gòu)變化如何驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)波動(dòng)，以及動(dòng)態(tài)變化如何反過來影響群落結(jié)構(gòu)。例如，通過分析共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，可以識(shí)別協(xié)同作用或拮抗作用的物種對，推測它們在維持群落穩(wěn)定性或驅(qū)動(dòng)演替中的作用；通過功能網(wǎng)絡(luò)分析，可以將群落結(jié)構(gòu)變化與特定生態(tài)過程（如碳循環(huán)、氮循環(huán)）的動(dòng)態(tài)聯(lián)系起來；通過時(shí)間序列網(wǎng)絡(luò)分析，可以捕捉結(jié)構(gòu)-動(dòng)態(tài)反饋循環(huán)的模式。**解析思路：*首先說明網(wǎng)絡(luò)分析能做什么（可視化關(guān)系、識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)/模塊）。然后分情況闡述其在揭示結(jié)構(gòu)-動(dòng)態(tài)關(guān)系方面的潛力，如通過共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)看相互作用，通過功能網(wǎng)絡(luò)連結(jié)構(gòu)與功能，通過時(shí)序網(wǎng)絡(luò)看反饋循環(huán)。3.評述當(dāng)前將計(jì)算模型（如Agent-based模型）與生物信息學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合，用于模擬預(yù)測微生物群落動(dòng)態(tài)與結(jié)構(gòu)演替的前沿方向及局限性。*前沿方向：當(dāng)前結(jié)合方向主要包括：利用宏基因組/宏轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型參數(shù)（如物種豐度、代謝速率、相互作用強(qiáng)度），提高模型的生物學(xué)realism；整合環(huán)境因子信息（如溫度、pH、營養(yǎng)鹽）到模型中，模擬環(huán)境變化對群落動(dòng)態(tài)的影響；構(gòu)建空間模型，模擬微生物在空間上的擴(kuò)散、定殖和相互作用，研究空間異質(zhì)性對群落結(jié)構(gòu)演替的作用；結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，利用生物信息學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，預(yù)測群落對未見過環(huán)境的響應(yīng)；發(fā)展多尺度整合模型，連接基因、細(xì)胞、群落和生態(tài)系統(tǒng)等不同層面的信息。*局限性：主要局限性在于：生物信息學(xué)數(shù)據(jù)本身的不確定性（如測序噪聲、注釋錯(cuò)誤、環(huán)境DNA來源復(fù)雜等）會(huì)傳遞到模型中，影響預(yù)測精度；模型參數(shù)的獲取通常非常困難，許多生態(tài)和生理參數(shù)需要通過實(shí)驗(yàn)測定，成本高且不全面，常依賴假設(shè)或文獻(xiàn)值；模型復(fù)雜性高，計(jì)算量大，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力；模型驗(yàn)證困難，尤其是對于長期預(yù)測或復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)；過度簡化可能導(dǎo)致模型無法捕捉關(guān)鍵的生物學(xué)過程；模型結(jié)果解釋的挑戰(zhàn)，如何從模型輸出中準(zhǔn)確推斷真實(shí)的生物學(xué)機(jī)制。**解析思路：*先說“前沿方向”，側(cè)重于如何利用模型和如何整合數(shù)據(jù)。再說“局限性”，從數(shù)據(jù)質(zhì)量、參數(shù)獲取、計(jì)算成本、驗(yàn)證難度、簡化假設(shè)、解釋能力等方面進(jìn)行分析。四、分析題*生物信息學(xué)分析思路與步驟：1.對原始宏轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控、過濾和修剪。2.使用參考基因組或denovo組裝方法對轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行組裝。3.將組裝好的轉(zhuǎn)錄本或原始讀長進(jìn)行物種注釋（例如，使用GTDB-Taxonomy或SILVA數(shù)據(jù)庫）。4.計(jì)算每個(gè)樣品中優(yōu)勢菌屬（A、B、C）以及目標(biāo)基因GeneX的表達(dá)量指標(biāo)（如FPKM、TPM或相對豐度）。5.繪制菌屬A、B、C豐度隨時(shí)間的變化曲線，以及GeneX表達(dá)量的變化曲線。6.使用統(tǒng)計(jì)方法（如皮爾遜或斯皮爾曼相關(guān)性分析）計(jì)算GeneX表達(dá)量與菌屬A、B、C豐度之間的相關(guān)性，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。7.構(gòu)建GeneX表達(dá)量與其他所有檢測到的菌屬之間的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（例如，使用基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的方法，設(shè)定相關(guān)性閾值構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)）。8.可視化共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別與GeneX表達(dá)量顯著相關(guān)（正或負(fù)）的菌屬，特別是關(guān)注與GeneX表達(dá)高峰期不一致的菌屬（如菌屬B）。9.結(jié)合物種注釋信息，分析GeneX功能，并探討與GeneX顯著相關(guān)的菌屬可能存在的協(xié)同或拮抗關(guān)系，或它們在群落結(jié)構(gòu)中的潛在作用。*對GeneX與菌屬B非同步現(xiàn)象的可能解釋或進(jìn)一步分析方向：*可能解釋1：菌屬B可能產(chǎn)生抑制GeneX表達(dá)的次級代謝產(chǎn)物，或者與GeneX的功能存在競爭關(guān)系（如爭奪相同底物），導(dǎo)致其在GeneX表達(dá)高峰時(shí)豐度較低。*可能解釋2：菌屬B可能不是GeneX表達(dá)的主要調(diào)控者，GeneX的表達(dá)可能主要受其他未檢測到的物種或環(huán)境因子調(diào)控，菌屬B的豐度變化僅僅是伴隨性的，或者其豐度變化對GeneX表達(dá)影響較小。*進(jìn)一步分析方向：可以進(jìn)行差異表達(dá)分析，比較GeneX表達(dá)高峰期和低谷期，GeneX高表達(dá)樣品中所有物