2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)的集成方法考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.集成生物信息學(xué)（IntegrativeBioinformatics）2.系統(tǒng)生物學(xué)（SystemsBiology）3.多組學(xué)數(shù)據(jù)整合（Multi-omicsDataIntegration）4.蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)（Protein-ProteinInteractionNetwork）5.基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（GeneRegulatoryNetwork）二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述生物信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)的主要區(qū)別與聯(lián)系。2.列舉至少三種常用的多組學(xué)數(shù)據(jù)整合方法，并簡述其基本原理。3.解釋在系統(tǒng)生物學(xué)研究中，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)需要考慮哪些關(guān)鍵因素？4.闡述生物信息學(xué)在代謝通路分析中的主要作用。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述將高通量測(cè)序數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）與蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析的意義和主要挑戰(zhàn)。2.以某一特定生物學(xué)過程（如細(xì)胞增殖、信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)）為例，設(shè)計(jì)一個(gè)基于生物信息學(xué)方法的系統(tǒng)生物學(xué)研究方案，說明需要整合哪些組學(xué)數(shù)據(jù)，以及計(jì)劃采用哪些分析工具或策略來解析該過程的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。3.討論當(dāng)前生物信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)集成研究面臨的主要技術(shù)瓶頸和未來發(fā)展趨勢(shì)。四、計(jì)算與分析題（共35分）1.假設(shè)你獲得了一組來自某疾病組織與正常組織的RNA-Seq表達(dá)數(shù)據(jù)（已進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理），以及一份由實(shí)驗(yàn)確定的該疾病相關(guān)基因的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)（PPI網(wǎng)絡(luò)）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)分析流程，利用這些數(shù)據(jù)探究該疾病相關(guān)的潛在調(diào)控機(jī)制。你的方案應(yīng)包括：a.如何利用表達(dá)數(shù)據(jù)識(shí)別疾病相關(guān)的差異表達(dá)基因（DEGs）？b.如何將DEGs與已知的PPI網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以識(shí)別核心調(diào)控基因或關(guān)鍵相互作用模塊？c.闡述你進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析可能采用的方法（如基于拓?fù)湮稽c(diǎn)的分析、模塊富集分析等），并說明選擇這些方法的理由。d.（可選，如果題目要求更深入）進(jìn)一步討論如何利用其他可獲得的生物信息學(xué)資源（如基因本體論GO富集分析、通路富集分析等）來深化你對(duì)這些疾病相關(guān)基因功能和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的理解。試卷答案一、名詞解釋1.集成生物信息學(xué)（IntegrativeBioinformatics）：指利用生物信息學(xué)方法和工具，將來自不同實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、不同類型或不同時(shí)間點(diǎn)的多維度生物數(shù)據(jù)（如基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組數(shù)據(jù)）進(jìn)行整合、分析和解讀的跨學(xué)科研究領(lǐng)域。其目標(biāo)是從系統(tǒng)層面揭示復(fù)雜的生命現(xiàn)象和生物學(xué)機(jī)制。**解析思路*：重點(diǎn)在于“整合”和“多維度數(shù)據(jù)”，強(qiáng)調(diào)結(jié)合多種信息來源進(jìn)行分析。2.系統(tǒng)生物學(xué)（SystemsBiology）：一門致力于從整體（系統(tǒng)）視角研究生物組件（如基因、蛋白質(zhì)、代謝物等）之間相互作用及其動(dòng)態(tài)行為的科學(xué)。它強(qiáng)調(diào)理解整個(gè)系統(tǒng)的功能和特性，而不是孤立地研究單個(gè)組件。計(jì)算建模和生物信息學(xué)是系統(tǒng)生物學(xué)的重要工具。**解析思路*：核心是“整體觀”和“相互作用”，強(qiáng)調(diào)研究系統(tǒng)而非單個(gè)部分，并提及計(jì)算工具的應(yīng)用。3.多組學(xué)數(shù)據(jù)整合（Multi-omicsDataIntegration）：指將來自不同組學(xué)技術(shù)（如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合的過程。目的是利用不同層次的信息互補(bǔ)和驗(yàn)證，獲得對(duì)生物系統(tǒng)更全面、更深入的理解，揭示單一組學(xué)數(shù)據(jù)無法提供的復(fù)雜生物學(xué)知識(shí)。**解析思路*：關(guān)鍵在于“不同組學(xué)技術(shù)”和“互補(bǔ)驗(yàn)證”，說明整合的目的在于獲得更全面的信息。4.蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)（Protein-ProteinInteractionNetwork）：描述細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)之間相互作用關(guān)系的圖狀表示。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)代表蛋白質(zhì)，邊代表蛋白質(zhì)間的相互作用。這類網(wǎng)絡(luò)是理解蛋白質(zhì)功能、調(diào)控機(jī)制和通路活動(dòng)的重要系統(tǒng)生物學(xué)工具。**解析思路*：定義基于“圖”，節(jié)點(diǎn)是“蛋白質(zhì)”，邊是“相互作用”，點(diǎn)明其在系統(tǒng)生物學(xué)中的價(jià)值。5.基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（GeneRegulatoryNetwork）：描述基因表達(dá)如何受到其他基因、環(huán)境信號(hào)或蛋白質(zhì)調(diào)控的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。它涉及轉(zhuǎn)錄因子、非編碼RNA等調(diào)控分子，以及它們對(duì)目標(biāo)基因表達(dá)的影響。理解基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)對(duì)于揭示細(xì)胞分化、發(fā)育和響應(yīng)環(huán)境變化至關(guān)重要。**解析思路*：核心是“基因表達(dá)調(diào)控”，涉及“轉(zhuǎn)錄因子”等關(guān)鍵分子，強(qiáng)調(diào)其重要性。二、簡答題1.生物信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)的主要區(qū)別與聯(lián)系。**聯(lián)系*：生物信息學(xué)為系統(tǒng)生物學(xué)提供了關(guān)鍵的計(jì)算工具、分析方法和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，使得海量生物數(shù)據(jù)的處理、整合和建模成為可能。系統(tǒng)生物學(xué)的研究問題常常驅(qū)動(dòng)生物信息學(xué)的發(fā)展和創(chuàng)新。兩者是緊密交叉、相互依存的。**區(qū)別*：生物信息學(xué)更側(cè)重于開發(fā)和應(yīng)用算法、工具、數(shù)據(jù)庫來處理和分析生物數(shù)據(jù)；系統(tǒng)生物學(xué)更側(cè)重于從整體視角理解生物系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和動(dòng)態(tài)行為，并常常涉及建立數(shù)學(xué)模型來模擬系統(tǒng)行為?？梢哉f，生物信息學(xué)是系統(tǒng)生物學(xué)研究的重要支撐技術(shù)，而系統(tǒng)生物學(xué)是生物信息學(xué)研究的重要應(yīng)用領(lǐng)域。**解析思路*：先回答聯(lián)系（生物信息學(xué)對(duì)系統(tǒng)生物學(xué)的支撐作用和相互驅(qū)動(dòng)），再回答區(qū)別（側(cè)重點(diǎn)不同：技術(shù)vs系統(tǒng)理解/建模）。2.列舉至少三種常用的多組學(xué)數(shù)據(jù)整合方法，并簡述其基本原理。*基于矩陣的方法：將不同組學(xué)數(shù)據(jù)組織成基因/樣本矩陣，通過標(biāo)準(zhǔn)化和協(xié)方差分析等方法尋找跨組學(xué)數(shù)據(jù)的共變模式。例如，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)或斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)計(jì)算基因在不同組學(xué)數(shù)據(jù)集間的表達(dá)相關(guān)性，并將相關(guān)性構(gòu)建成網(wǎng)絡(luò)。*基于多維尺度分析（MDS）或主成分分析（PCA）的方法：將不同組學(xué)數(shù)據(jù)在低維空間中進(jìn)行聯(lián)合降維和可視化，通過樣本在低維空間中的相對(duì)位置來揭示組學(xué)間的關(guān)聯(lián)或差異。*基于模型的方法：構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來描述不同組學(xué)數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系或統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系。例如，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或偏最小二乘回歸（PLS）等模型來整合基因表達(dá)數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)未知蛋白質(zhì)的功能或識(shí)別關(guān)鍵的調(diào)控節(jié)點(diǎn)。**解析思路*：列舉三種主流方法，并簡要說明其核心思想：矩陣法看相關(guān)性、降維法看空間關(guān)聯(lián)、模型法建關(guān)系。3.解釋在系統(tǒng)生物學(xué)研究中，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)需要考慮哪些關(guān)鍵因素？*實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和類型：需要高質(zhì)量、可靠的基因表達(dá)數(shù)據(jù)（如RNA-Seq,ChIP-Seq）和蛋白質(zhì)-DNA相互作用數(shù)據(jù)（如Chip-Chip,CLIP-Seq）。數(shù)據(jù)的類型（時(shí)間序列、條件比較等）也會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。*轉(zhuǎn)錄調(diào)控機(jī)制：需要考慮主要的轉(zhuǎn)錄調(diào)控機(jī)制，如順式作用元件（增強(qiáng)子、沉默子）和反式作用因子（轉(zhuǎn)錄因子）。*蛋白質(zhì)-DNA相互作用信息：直接測(cè)量或預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)與DNA結(jié)合位點(diǎn)的信息是構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵。*基因表達(dá)調(diào)控的層級(jí)性：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)通常是層級(jí)的，需要考慮不同層級(jí)（如染色質(zhì)水平、轉(zhuǎn)錄水平、轉(zhuǎn)錄后水平）的調(diào)控。*噪聲和隨機(jī)性：生物系統(tǒng)存在固有噪聲，需要在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中考慮這些因素，避免將隨機(jī)事件誤判為真正的調(diào)控關(guān)系。*網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：網(wǎng)絡(luò)的連接模式（如節(jié)點(diǎn)的度、聚類系數(shù)）可能反映特定的生物學(xué)功能或調(diào)控特性，需要在構(gòu)建時(shí)進(jìn)行合理假設(shè)和驗(yàn)證。**解析思路*：從數(shù)據(jù)、機(jī)制、層級(jí)、噪聲、拓?fù)涞榷鄠€(gè)維度闡述構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要考慮的關(guān)鍵點(diǎn)。4.闡述生物信息學(xué)在代謝通路分析中的主要作用。*通路數(shù)據(jù)庫構(gòu)建與整合：構(gòu)建和更新大規(guī)模的代謝通路數(shù)據(jù)庫（如KEGG,MetaCyc），整合已知的生化反應(yīng)、代謝物和酶信息。*代謝物與酶組學(xué)數(shù)據(jù)分析：開發(fā)算法和工具分析高通量代謝組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)，識(shí)別差異代謝物、關(guān)鍵酶和通路。*通路富集分析：利用生物信息學(xué)方法（如GSEA,KEGGenrichmentanalysis）評(píng)估實(shí)驗(yàn)條件下哪些代謝通路顯著富集或被調(diào)控。*代謝網(wǎng)絡(luò)建模與仿真：建立數(shù)學(xué)模型（如基于約束的模型、動(dòng)態(tài)模型）來描述細(xì)胞的代謝網(wǎng)絡(luò)，模擬代謝過程，預(yù)測(cè)代謝通量分布。*藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：通過分析代謝通路和網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別潛在的藥物作用靶點(diǎn)或藥物代謝酶。*疾病機(jī)制研究：分析特定疾病條件下代謝通路的改變，揭示疾病的分子機(jī)制。**解析思路*：從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)分析、建模仿真、藥物研發(fā)、疾病研究等多個(gè)方面說明生物信息學(xué)在代謝通路分析中的作用。三、論述題1.論述將高通量測(cè)序數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）與蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析的意義和主要挑戰(zhàn)。*意義：*互補(bǔ)信息：基因表達(dá)（RNA）不總是等同于蛋白質(zhì)豐度（蛋白質(zhì)），整合分析可以提供更全面、更準(zhǔn)確的生物學(xué)picture。蛋白質(zhì)豐度通常更穩(wěn)定，能更好地反映實(shí)際的翻譯和降解速率。*揭示轉(zhuǎn)錄后調(diào)控：通過比較RNA和蛋白質(zhì)水平的變化，可以識(shí)別重要的轉(zhuǎn)錄后調(diào)控事件，如選擇性剪接、翻譯調(diào)控、蛋白質(zhì)穩(wěn)定性變化等。*驗(yàn)證基因功能預(yù)測(cè)：蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)可以驗(yàn)證通過RNA-Seq發(fā)現(xiàn)的差異表達(dá)基因是否真正參與生物學(xué)過程。*發(fā)現(xiàn)新的生物學(xué)標(biāo)記：整合分析有助于識(shí)別在疾病狀態(tài)下同時(shí)發(fā)生轉(zhuǎn)錄和翻譯變化的蛋白質(zhì)，可能作為更可靠的生物標(biāo)志物。*深化系統(tǒng)理解：結(jié)合轉(zhuǎn)錄和翻譯層面，能更深入地理解基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、信號(hào)通路和細(xì)胞功能的動(dòng)態(tài)變化。*主要挑戰(zhàn)：*時(shí)間滯后：基因轉(zhuǎn)錄和翻譯之間存在時(shí)間差，RNA豐度變化通常領(lǐng)先于蛋白質(zhì)豐度變化，給同步分析帶來困難。*動(dòng)態(tài)范圍差異：蛋白質(zhì)和RNA的動(dòng)態(tài)范圍（倍數(shù)變化）可能差異很大，需要有效的標(biāo)準(zhǔn)化方法來處理這種差異。*技術(shù)噪音和批次效應(yīng)：不同組學(xué)技術(shù)（RNA-Seqvs蛋白質(zhì)組學(xué)）有各自的噪音水平和偏好性，數(shù)據(jù)整合前需要仔細(xì)的質(zhì)量控制和批次效應(yīng)校正。*蛋白質(zhì)豐度測(cè)量限制：蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)（尤其是基于質(zhì)譜的方法）通常只能檢測(cè)細(xì)胞中一小部分蛋白質(zhì)，存在大量“未檢測(cè)到”的蛋白質(zhì)。*生物過程復(fù)雜性：轉(zhuǎn)錄和翻譯的調(diào)控受到多種因素影響，簡單地將兩個(gè)層面數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)可能無法揭示復(fù)雜的生物學(xué)機(jī)制，需要更高級(jí)的整合模型和生物知識(shí)。**解析思路*：先論述整合的“意義”（互補(bǔ)性、揭示新機(jī)制、驗(yàn)證、標(biāo)記發(fā)現(xiàn)、深化理解），再論述面臨的“挑戰(zhàn)”（時(shí)間差、動(dòng)態(tài)范圍、噪音、檢測(cè)限、復(fù)雜性）。2.以某一特定生物學(xué)過程（如細(xì)胞增殖）為例，設(shè)計(jì)一個(gè)基于生物信息學(xué)方法的系統(tǒng)生物學(xué)研究方案，說明需要整合哪些組學(xué)數(shù)據(jù)，以及計(jì)劃采用哪些分析工具或策略來解析該過程的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。*研究目標(biāo)：利用生物信息學(xué)方法，整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，解析細(xì)胞增殖過程中的核心調(diào)控基因、關(guān)鍵信號(hào)通路和蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)。*所需組學(xué)數(shù)據(jù)：*轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)（RNA-Seq）：在細(xì)胞增殖的不同時(shí)間點(diǎn)（如G1,S,G2/M期）或受特定增殖信號(hào)（如EGF刺激）處理前后采集。*蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)（質(zhì)譜）：對(duì)應(yīng)RNA-Seq的時(shí)間點(diǎn)或處理?xiàng)l件，測(cè)量關(guān)鍵信號(hào)通路和細(xì)胞周期相關(guān)蛋白質(zhì)的豐度變化。*磷酸化蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)（磷酸化質(zhì)譜）：細(xì)胞增殖涉及大量磷酸化修飾，磷酸化蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)對(duì)于解析信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。*（可選）代謝組數(shù)據(jù)：細(xì)胞增殖伴隨著代謝變化，代謝組數(shù)據(jù)可提供能量代謝和生物合成途徑的動(dòng)態(tài)信息。*（可選）染色質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（ATAC-seq）：了解轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化，揭示調(diào)控機(jī)制的時(shí)空特征。*分析工具與策略：*數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)各組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和標(biāo)準(zhǔn)化處理（如RNA-Seq的TPM/FPKM歸一化，蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，批次效應(yīng)校正）。*差異分析：使用工具（如DESeq2,edgeRforRNA-Seq；limmafor蛋白質(zhì)/磷酸化組）識(shí)別在不同細(xì)胞周期階段或處理?xiàng)l件下的差異表達(dá)基因和差異豐度/磷酸化蛋白質(zhì)。*通路富集分析：對(duì)差異基因/蛋白質(zhì)列表進(jìn)行GO（GeneOntology）和KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）富集分析，識(shí)別與細(xì)胞增殖相關(guān)的生物學(xué)過程和通路（如細(xì)胞周期通路、DNA復(fù)制、有絲分裂）。*蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析：整合已知的PPI數(shù)據(jù)（如BioGRID,STRING），結(jié)合差異蛋白質(zhì)/磷酸化蛋白質(zhì)，構(gòu)建和拓?fù)浞治黾?xì)胞增殖相關(guān)的PPI網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別核心節(jié)點(diǎn)（Hub蛋白）。*調(diào)控網(wǎng)絡(luò)整合：將差異基因（RNA-Seq）與轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)（ATAC-seq）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合磷酸化蛋白質(zhì)信息，解析信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)級(jí)聯(lián)。*多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析：探索不同組學(xué)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，例如，比較RNA表達(dá)變化與對(duì)應(yīng)蛋白質(zhì)豐度/磷酸化狀態(tài)的關(guān)系，尋找轉(zhuǎn)錄后調(diào)控的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。*（可選）網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模擬：基于已構(gòu)建的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，使用數(shù)學(xué)模型（如基于規(guī)則的模型、常微分方程模型）模擬細(xì)胞周期進(jìn)程，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)能力。**解析思路*：明確目標(biāo)，列出所需數(shù)據(jù)類型，然后分步闡述如何使用不同分析工具（預(yù)處理、差異分析、富集分析、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、關(guān)聯(lián)分析、建模等）來逐步解析調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。3.討論當(dāng)前生物信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)集成研究面臨的主要技術(shù)瓶頸和未來發(fā)展趨勢(shì)。*主要技術(shù)瓶頸：*數(shù)據(jù)“維度災(zāi)難”與復(fù)雜性：多組學(xué)數(shù)據(jù)的規(guī)模和維度急劇增加，使得數(shù)據(jù)整合、降維和有效分析變得極其困難。*數(shù)據(jù)異質(zhì)性與整合難度：不同組學(xué)技術(shù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的類型、動(dòng)態(tài)范圍、噪聲水平和實(shí)驗(yàn)條件差異大，找到有效的整合策略和算法仍是挑戰(zhàn)。*計(jì)算資源需求：大規(guī)模數(shù)據(jù)整合和復(fù)雜模型計(jì)算需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源。*生物學(xué)知識(shí)的融入：如何將已知的生物學(xué)知識(shí)有效地融入計(jì)算模型和分析流程，以指導(dǎo)數(shù)據(jù)解讀和模型構(gòu)建，仍需探索。*模型可解釋性與驗(yàn)證：許多系統(tǒng)生物學(xué)模型（尤其是復(fù)雜動(dòng)態(tài)模型）缺乏可