2025年大學(xué)《生物科學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物科學(xué)與信息化技術(shù)的融合考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪項(xiàng)不屬于生物信息學(xué)通常研究的范疇？A.基因序列的比對(duì)與分析B.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)與模擬C.人類基因組計(jì)劃的實(shí)施與管理D.基于生物數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建2.在進(jìn)行基因表達(dá)譜分析時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)通常是獲取基因功能注釋信息的主要來(lái)源？A.GenBankB.PDBC.GO(GeneOntology)D.NCBI3.第二代測(cè)序技術(shù)（NGS）的主要優(yōu)勢(shì)之一是？A.能夠直接讀取長(zhǎng)片段DNA序列B.成本極低，適用于大規(guī)模測(cè)序C.讀長(zhǎng)非常短，錯(cuò)誤率極高D.主要用于基因組重測(cè)序4.以下哪種算法常用于在蛋白質(zhì)序列之間尋找相似的區(qū)域？A.K-means聚類算法B.Dijkstra最短路徑算法C.Smith-Waterman局部比對(duì)算法D.決策樹(shù)分類算法5.系統(tǒng)生物學(xué)的主要目標(biāo)是？A.闡明單個(gè)基因的功能B.研究生物體內(nèi)所有基因的表達(dá)模式C.揭示生物系統(tǒng)中不同組分之間的相互作用網(wǎng)絡(luò)D.開(kāi)發(fā)新的基因編輯技術(shù)6.在生物信息學(xué)研究中，"批次效應(yīng)"通常指的是？A.不同實(shí)驗(yàn)條件下生物體表現(xiàn)出的差異B.數(shù)據(jù)采集過(guò)程中由于實(shí)驗(yàn)操作不一致導(dǎo)致的系統(tǒng)性偏差C.基因表達(dá)水平隨時(shí)間變化的規(guī)律D.序列比對(duì)中出現(xiàn)的隨機(jī)錯(cuò)誤7.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于計(jì)算建模的范疇？A.分子動(dòng)力學(xué)模擬蛋白質(zhì)構(gòu)象變化B.構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型C.利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能D.通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基因的功能8.生物大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)不包括？A.數(shù)據(jù)量巨大(Volume)B.數(shù)據(jù)類型多樣(Variety)C.數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快(Velocity)D.數(shù)據(jù)獲取成本極低(Value)9.CRISPR-Cas9技術(shù)在基因編輯中的應(yīng)用，其核心原理依賴于？A.人工合成目的基因的導(dǎo)入B.利用RNA引導(dǎo)的DNA酶進(jìn)行精確切割C.基因轉(zhuǎn)座子的隨機(jī)插入D.表觀遺傳修飾的調(diào)控10.人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)中的潛在應(yīng)用包括？A.自動(dòng)進(jìn)行高通量化合物篩選B.預(yù)測(cè)化合物的藥代動(dòng)力學(xué)性質(zhì)C.設(shè)計(jì)新的藥物靶點(diǎn)D.以上都是二、填空題1.生物信息學(xué)是生物學(xué)與________學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科交叉融合的邊緣學(xué)科。2.常用的DNA序列數(shù)據(jù)庫(kù)如GenBank、EBI和DDBJ合稱為_(kāi)_______數(shù)據(jù)庫(kù)。3.基因組注釋的主要任務(wù)是確定基因組中各個(gè)序列的________、功能和位置。4.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中，α-螺旋和β-折疊是兩種常見(jiàn)的二級(jí)結(jié)構(gòu)元件。5.在系統(tǒng)生物學(xué)中，研究生物系統(tǒng)中組分（如基因、蛋白質(zhì)）之間相互作用關(guān)系的圖示方法通常稱為_(kāi)_______。6.利用生物信息學(xué)方法分析高通量測(cè)序數(shù)據(jù)，通常包括數(shù)據(jù)質(zhì)控、________、差異表達(dá)分析等主要步驟。7.機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)中可用于________、分類和預(yù)測(cè)等多種任務(wù)。8.保護(hù)生物信息數(shù)據(jù)的安全性和________是進(jìn)行生物大數(shù)據(jù)研究的重要前提。9.合成生物學(xué)旨在通過(guò)工程化方法設(shè)計(jì)和改造生物系統(tǒng)，其核心思想借鑒了________學(xué)的工程原理。10.基因編輯技術(shù)引發(fā)的倫理討論主要集中在基因歧視、________以及脫靶效應(yīng)等方面。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在基因組學(xué)研究中的主要作用。2.解釋什么是“wetlab”和“drylab”，并說(shuō)明它們?cè)谏镅芯恐腥绾螀f(xié)同工作。3.闡述生物信息學(xué)研究中數(shù)據(jù)整合的意義和主要挑戰(zhàn)。四、論述題1.論述高通量測(cè)序技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代生物學(xué)研究模式帶來(lái)的主要影響。2.結(jié)合具體實(shí)例，論述人工智能技術(shù)如何在生物醫(yī)學(xué)研究中發(fā)揮作用，并探討其面臨的挑戰(zhàn)。---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.C5.C6.B7.D8.D9.B10.D二、填空題1.計(jì)算機(jī)2.聯(lián)合3.功能4.超級(jí)計(jì)算機(jī)5.網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)圖6.序列比對(duì)或組裝7.模式識(shí)別或聚類8.隱私9.化學(xué)工程或機(jī)械工程10.可遺傳性或遺傳改造三、簡(jiǎn)答題1.答案：生物信息學(xué)在基因組學(xué)研究中的作用主要體現(xiàn)在：①基因組測(cè)序數(shù)據(jù)的解讀與分析，包括序列拼接、注釋（識(shí)別基因、確定功能）、變異檢測(cè)等；②比較基因組學(xué)，研究不同物種基因組之間的差異與相似性；③基因表達(dá)譜分析，研究基因在不同條件下的活躍狀態(tài)；④基于基因組信息的進(jìn)化分析等。解析思路：考察對(duì)基因組學(xué)研究流程中信息學(xué)工具和方法的掌握。需要回答生物信息學(xué)如何處理、分析基因組數(shù)據(jù)，以及這些分析如何服務(wù)于基因組學(xué)的研究目標(biāo)（如理解基因組結(jié)構(gòu)、功能、進(jìn)化關(guān)系、表達(dá)調(diào)控等）。2.答案：“Wetlab”指進(jìn)行生物學(xué)實(shí)驗(yàn)操作的實(shí)驗(yàn)室，如進(jìn)行分子克隆、PCR、測(cè)序、細(xì)胞培養(yǎng)等實(shí)驗(yàn)，獲取生物樣本和原始數(shù)據(jù)?！癉rylab”指利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模擬的實(shí)驗(yàn)室，如生物信息學(xué)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、計(jì)算建模等。它們協(xié)同工作：Wetlab產(chǎn)生原始的生物數(shù)據(jù)，Drylab對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和解釋，從中提取生物學(xué)意義；Drylab的分析結(jié)果和預(yù)測(cè)可能指導(dǎo)Wetlab設(shè)計(jì)新的實(shí)驗(yàn)；兩者相互依賴，共同推動(dòng)生物學(xué)研究進(jìn)展。解析思路：考察對(duì)生物學(xué)研究?jī)煞N基本環(huán)境（實(shí)驗(yàn)與計(jì)算）及其相互關(guān)系的理解。需要清晰定義兩者的概念，并闡述它們?cè)谘芯苛鞒讨邢嗷ヒ来?、相互促進(jìn)的協(xié)作模式。3.答案：數(shù)據(jù)整合的意義在于：①將來(lái)自不同實(shí)驗(yàn)、不同平臺(tái)、不同物種的生物數(shù)據(jù)匯集起來(lái)，獲得更全面、更立體的生物學(xué)視圖；②發(fā)現(xiàn)單一數(shù)據(jù)來(lái)源中難以揭示的復(fù)雜模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系；③增強(qiáng)研究結(jié)果的穩(wěn)健性和普適性。主要挑戰(zhàn)包括：①數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量的異質(zhì)性；②數(shù)據(jù)整合工具和算法的復(fù)雜性；③處理海量數(shù)據(jù)所需的計(jì)算資源巨大；④保證整合后數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性困難；⑤數(shù)據(jù)共享和互操作性問(wèn)題。解析思路：考察對(duì)生物大數(shù)據(jù)整合重要性和難點(diǎn)的理解。需要說(shuō)明整合能帶來(lái)什么好處（更全面的視角、發(fā)現(xiàn)新模式），并列舉整合過(guò)程中面臨的主要技術(shù)（格式、算法）、計(jì)算（資源）和內(nèi)容（質(zhì)量、一致性）層面的挑戰(zhàn)。四、論述題1.答案：高通量測(cè)序技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代生物學(xué)研究模式帶來(lái)的主要影響有：①極大地提高了生物學(xué)研究（尤其是基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、微生物組學(xué)）的效率和通量，使得研究大規(guī)模樣本和復(fù)雜問(wèn)題成為可能；②推動(dòng)了從“減法生物學(xué)”（研究單個(gè)基因/通路）向“加法生物學(xué)”（研究整體系統(tǒng)）的轉(zhuǎn)變，促進(jìn)了系統(tǒng)生物學(xué)和計(jì)算生物學(xué)的發(fā)展；③降低了基因組測(cè)序的成本，使得基因組學(xué)從研究少數(shù)模式生物擴(kuò)展到廣泛應(yīng)用于人類疾病研究、農(nóng)業(yè)育種等領(lǐng)域；④促進(jìn)了跨學(xué)科研究，生物學(xué)研究越來(lái)越依賴計(jì)算和信息技術(shù)；⑤改變了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的范式，許多重大發(fā)現(xiàn)是基于大規(guī)模測(cè)序數(shù)據(jù)通過(guò)生物信息學(xué)分析得出的。解析思路：考察對(duì)高通量測(cè)序技術(shù)影響的理解廣度和深度。需要從研究效率、研究范式（系統(tǒng)vs單個(gè)）、應(yīng)用領(lǐng)域拓展、學(xué)科交叉、科學(xué)發(fā)現(xiàn)方式等多個(gè)維度論述其帶來(lái)的變革。2.答案：人工智能技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)研究中的作用：①預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)、藥物作用機(jī)制和藥物療效，加速藥物研發(fā)進(jìn)程；②分析復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)圖像（如醫(yī)學(xué)影像、顯微鏡圖像），輔助疾病診斷和分級(jí)；③通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析基因表達(dá)、蛋白質(zhì)組學(xué)等高通量數(shù)據(jù)，識(shí)別疾病生物標(biāo)志物；④在精準(zhǔn)醫(yī)療中，根據(jù)患者的基因組、臨床和生活方式數(shù)據(jù)，為個(gè)體提供定制化的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和治療方案；⑤輔助基因組序列解讀，預(yù)測(cè)基因功能和變異影響；⑥模擬復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò)和疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程。面臨的挑戰(zhàn)：①生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的限制（如標(biāo)注數(shù)據(jù)少、數(shù)據(jù)稀疏）；②模型的可解釋性差（“黑箱”問(wèn)題），難以揭