2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——病原微生物耐藥基因的生物信息學篩選考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.細菌對β-內酰胺類抗生素產生耐藥性的主要機制之一是產生能夠水解β-內酰胺環(huán)的酶。這類酶基因通常屬于哪一類耐藥基因？A.外排泵基因B.靶點修飾基因C.耐藥性酶編碼基因D.細胞壁通透性改變相關基因2.在利用生物信息學方法篩選病原微生物耐藥基因時，以下哪個數據庫最不適合直接搜索已知耐藥基因的序列？A.NCBIGenBankB.EMBL-EBINucleotideC.RDP(RibosomalDatabaseProject)D.CARD(ComprehensiveAntibioticResistanceDatabase)3.當需要比對大量未知序列與數據庫中已知耐藥基因家族的序列以尋找同源物時，以下哪個工具或數據庫的組合最為常用？A.BLASTp和PfamB.ClustalW和GeneBankC.HMMER和PfamD.MEGA和NCBITaxonomy4.基于系統(tǒng)發(fā)育樹的耐藥基因分析，主要有助于理解什么生物學問題？A.耐藥基因的核苷酸序列保守性B.不同病原體間耐藥基因的共享與分化歷史C.耐藥基因對特定抗生素的敏感性D.耐藥基因的轉錄調控機制5.對于高通量測序獲得的病原微生物基因組數據，進行耐藥基因篩選的第一步通常是什么？A.系統(tǒng)發(fā)育樹構建B.耐藥表型預測C.質量控制與序列拼接D.基因功能注釋6.在生物信息學研究中，"Meta-analysis"的概念在耐藥基因研究中通常指什么？A.對單個大型病原菌群體的全基因組測序B.整合分析來自多個獨立研究或多個地點的耐藥基因數據C.開發(fā)新的耐藥基因預測算法D.對特定耐藥基因進行深度測序7.利用抗性基因盒（ResistanceGeneCluster,RGC）數據庫進行耐藥基因分析的主要優(yōu)勢是什么？A.直接提供病原體的耐藥表型信息B.集中存儲與特定移動元件（如質粒、轉座子）相關的耐藥基因組合C.僅包含對特定類別抗生素（如β-內酰胺類）的耐藥基因D.自動進行耐藥基因的序列比對8.以下哪種生物信息學方法通常不直接用于預測未知基因的功能，但在耐藥基因研究中可用于推斷其可能的功能？A.序列比對與同源基因推斷B.蛋白質結構預測C.耐藥表型預測模型D.基于機器學習的藥物靶點識別9.在設計一個研究項目，旨在利用生物信息學篩選特定地區(qū)醫(yī)院污水中耐碳青霉烯類腸桿菌科細菌（CRE）的耐藥基因時，首要的數據來源應該是？A.公開的CRE基因組序列數據庫（如NCBIGenBank）B.該地區(qū)醫(yī)院污水樣本的原始測序數據C.現有的CRE耐藥性表型數據庫（如CARSS）D.Pfam數據庫中的抗生素抗性結構域信息10.對于通過生物信息學分析鑒定出的候選耐藥基因，下一步最關鍵的驗證步驟是什么？A.在公共數據庫中搜索該基因的相似性B.利用系統(tǒng)發(fā)育分析確定其進化地位C.通過實驗方法（如PCR、測序）驗證其在目標病原體中的存在及功能D.使用機器學習模型預測其耐藥譜二、填空題1.耐藥基因的傳播不僅可以通過水平基因轉移（如接合、轉化、轉導），也與病原微生物的___________和___________密切相關。2.在使用BLAST工具進行序列比對時，選擇合適的___________（如Blastn,BLASTp,BLASTx）對于獲得準確的搜索結果至關重要。3.基于系統(tǒng)發(fā)育樹的耐藥基因進化分析，可以幫助追蹤耐藥基因的___________和___________模式。4.許多耐藥基因與___________（如質粒、整合子、轉座子）相關聯，這些移動遺傳元件是耐藥性快速傳播的重要載體。5.進行病原微生物耐藥基因篩選時，對輸入的基因組或序列數據進行___________是保證后續(xù)分析質量的基礎。6.CARD數據庫是一個專門的耐藥基因和耐藥性相關基因的生物信息學資源，其英文全稱是___________。7.除了尋找已知的耐藥基因，生物信息學方法還可以被用于___________新的耐藥基因或修飾。8.利用生物信息學分析耐藥基因時，___________和___________是兩個核心的計算任務。9.在解讀生物信息學分析結果時，除了關注統(tǒng)計指標（如E-value,序列相似度），還需要結合___________進行綜合判斷。10.對于耐藥性監(jiān)測和預警，生物信息學方法可以整合多源數據（如測序數據、臨床isolates信息），構建___________模型。三、簡答題1.簡述利用生物信息學方法篩選病原微生物基因組中已知耐藥基因的一般流程。2.解釋什么是抗性基因盒（RGC），并說明其在研究耐藥基因傳播中的價值。3.描述至少三種不同的生物信息學工具或數據庫，可用于預測細菌基因的潛在功能，并簡要說明其原理。4.論述系統(tǒng)發(fā)育分析在研究耐藥基因傳播和起源方面的作用。5.提出至少三個生物信息學策略，用于從大量的非編碼序列中篩選潛在的耐藥調控元件。四、論述題1.假設你接收到一批來自某地區(qū)不明原因肺炎患者的病原體（假設為細菌）的WGS數據。請設計一個詳細的生物信息學方案，用于篩選這些病原體中可能存在的與β-內酰胺類抗生素耐藥性相關的基因。你需要明確說明每一步所使用的工具、數據庫或方法，以及如何判斷一個基因具有耐藥潛力。2.隨著抗生素的廣泛使用，多重耐藥甚至泛耐藥病原體日益增多，給臨床治療帶來巨大挑戰(zhàn)。從生物信息學的角度，你認為可以采取哪些措施來應對這一挑戰(zhàn)？請結合數據庫利用、數據分析技術、數據共享等方面進行闡述。---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.C二、填空題1.繁殖；傳播2.程序（或算法）3.起源；傳播4.移動遺傳元件5.質量控制（或質量評估）6.ComprehensiveAntibioticResistanceDatabase7.發(fā)現8.序列比對；系統(tǒng)發(fā)育分析（或進化分析）9.生物學背景（或上下文）10.耐藥性傳播（或風險評估）三、簡答題1.答案要點：*數據準備：獲取目標病原體的基因組序列，進行質量控制。*耐藥基因列表：從權威數據庫（如CARD,ARDB）獲取已知耐藥基因的序列集合。*序列比對：使用BLAST等工具將目標基因組序列與已知耐藥基因列表進行比對。*結果篩選：根據比對參數（如E-value,序列相似度閾值）篩選出候選耐藥基因。*信息整合：結合數據庫注釋、系統(tǒng)發(fā)育分析等信息，確認候選基因的身份和功能。*可選步驟：進行耐藥表型預測，或進行結構域分析。解析思路：考察對耐藥基因篩選標準流程的掌握。學生應能清晰描述從數據獲取到結果驗證的關鍵步驟，并提及關鍵工具和參數。2.答案要點：*定義：抗性基因盒（RGC）是指一系列緊密連鎖的、通常與移動遺傳元件（如質粒、整合子、轉座子）結合的耐藥基因集合。*價值：*作為一個功能單元整體移動，提高了耐藥性傳播的效率。*RGC的存在和組成可以指示病原體可能攜帶的多種耐藥性。*通過分析RGC的分布和變異，可以追蹤耐藥性的傳播路徑和演化歷史。*RGC是研究水平基因轉移和耐藥性演化的重要分子標記。解析思路：考察對RGC概念及其在耐藥性研究意義的理解。學生需準確定義RGC，并闡述其在傳播、指示耐藥譜、研究演化等方面的作用。3.答案要點：*基于序列比對與同源基因推斷：如BLAST,HMMER。通過尋找已知功能基因的相似序列，推斷未知基因的功能相似性。（原理：同源基因往往具有相似的功能）。*蛋白質結構預測：如Swiss-Model,I-TASSER。根據預測的蛋白質三維結構來推斷其可能的功能。（原理：結構相似性常意味著功能相似性）。*基于機器學習的功能預測：如Funannotate,InterProScan。利用已標注功能的大量基因數據訓練模型，預測未知基因的功能。（原理：統(tǒng)計模式識別）。解析思路：考察對不同功能預測方法的了解。學生應能列舉至少三種方法，簡要說明其原理和適用范圍。4.答案要點：*構建系統(tǒng)發(fā)育樹：將目標耐藥基因與參考基因庫中的基因進行比對，構建系統(tǒng)發(fā)育樹。*識別進化關系：通過樹狀圖展示基因之間的親緣關系，相同或相近的基因可能具有共同的起源。*追蹤傳播路徑：結合地理信息、時間信息等，分析耐藥基因在不同菌株、不同地區(qū)間的傳播和分化歷史。*識別新變種/克?。喊l(fā)現系統(tǒng)發(fā)育樹上獨特的分支，可能代表新的耐藥變種或傳播克隆。*研究選擇壓力：分析樹的拓撲結構和分支長度，可以間接推斷自然選擇對耐藥基因進化的影響。解析思路：考察系統(tǒng)發(fā)育分析在耐藥性研究中的應用。學生應能說明如何利用系統(tǒng)發(fā)育樹信息來推斷起源、傳播、新變種等。5.答案要點：*利用專用的調控元件數據庫：如RegulonDB（針對某些細菌），或通過綜合搜索整合子、轉座子、毒力島數據庫。*基于序列特征分析：尋找特定的序列模式，如重復序列、核苷酸組成偏倚、特定的啟動子/終止子序列。*結合系統(tǒng)發(fā)育分析：在系統(tǒng)發(fā)育樹上尋找垂直分布的基因簇，其中可能包含調控元件。*利用機器學習方法：訓練模型識別潛在的調控元件序列特征。*文本挖掘：從已發(fā)表的文獻中提取相關信息。解析思路：考察篩選潛在調控元件的思路。學生應能提出多種基于數據庫、序列特征、系統(tǒng)發(fā)育或機器學習的策略。四、論述題1.答案要點：*數據預處理：對輸入的WGS數據進行質控（如使用FastP），去除低質量讀段，進行修剪和過濾。*參考基因組準備：獲取目標細菌的參考基因組序列（如有），或使用pan-genome數據集。*耐藥基因數據庫準備：下載最新的β-內酰胺類耐藥基因列表（如來自CARD）。*序列比對：使用BLASTn將處理后的患者病原體基因組序列與耐藥基因列表進行比對（設置合適的參數，如E-value閾值）。*結果篩選與注釋：篩選出滿足閾值要求的比對結果，利用NCBIRefSeq或相關數據庫獲取基因注釋信息。*多重比對與系統(tǒng)發(fā)育：將篩選出的候選耐藥基因序列進行多序列比對（如使用ClustalW），構建系統(tǒng)發(fā)育樹，以評估其進化關系和可能來源。*可選步驟：進行耐藥表型預測（如果數據庫提供模型），整合臨床信息（如患者的用藥史），綜合判斷耐藥基因的潛在臨床意義。*方案說明：明確每一步使用的工具（BLASTn,ClustalW等）、數據庫（CARD,RefSeq等）和關鍵參數設置，以及如何根據比對強度、注釋信息、系統(tǒng)發(fā)育位置判斷基因的耐藥潛力（如與已知耐藥基因高度相似，位于移動元件附近等）。解析思路：考察綜合運用生物信息學知識解決實際問題的能力。學生需要設計一個邏輯清晰、步驟完整的方案，并能解釋每一步的目的和判斷標準。2.答案要點：*加強數據庫建設與整合：建立更全面、更新的耐藥基因和移動元件數據庫（如整合RGC、整合子序列等），并提高數據庫的可檢索性和易用性。*開發(fā)先進的預測工具：利用機器學習、深度學習等人工智能技術，開發(fā)更準確、更快速的耐藥基因預測和耐藥性預測模型。*促進數據共享與合作：建立國際合作機制，鼓勵全球范圍內的測序數據和