2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系的生物信息學(xué)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填入括號(hào)內(nèi)）1.下列哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)確定的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)坐標(biāo)？(A)GenBank(B)PDB(C)UniProt(D)NCBIRefSeq2.AlphaFold2等深度學(xué)習(xí)模型在進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)時(shí)，主要利用了以下哪種類型的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練？(A)已知的蛋白質(zhì)序列(B)已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)(C)蛋白質(zhì)功能注釋信息(D)A和B3.在進(jìn)行多序列比對(duì)時(shí)，ClustalW和MAFFT兩種算法的主要區(qū)別在于？(A)ClustalW通常比MAFFT計(jì)算速度更快(B)MAFFT通常產(chǎn)生更優(yōu)的比對(duì)質(zhì)量（尤其對(duì)于長(zhǎng)序列）(C)ClustalW能處理蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息，而MAFFT不能(D)MAFFT是啟發(fā)式算法，而ClustalW是迭代算法4.下列哪個(gè)生物信息學(xué)資源最適合用于查詢蛋白質(zhì)之間的相互作用關(guān)系？(A)Pfam(B)KEGG(C)STRING(D)Prosite5.pLDDT值是衡量蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)置信度的一種指標(biāo)，其值的范圍是？(A)0到1(B)0到100(C)-1到1(D)0到106.使用RasMOL等分子可視化軟件，可以方便地觀察到蛋白質(zhì)的？(A)核苷酸序列(B)氨基酸序列(C)二級(jí)結(jié)構(gòu)元素（α-螺旋，β-折疊）(D)脫氧核糖核酸（DNA）7.如果你想預(yù)測(cè)一個(gè)未知序列可能屬于哪個(gè)蛋白質(zhì)家族，并獲取該家族的特征性模式，你會(huì)使用？(A)BLAST(B)HMMER(C)Jalview(D)InterPro8.在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中，度值最高的節(jié)點(diǎn)通常被稱為？(A)獨(dú)立節(jié)點(diǎn)(B)橋接節(jié)點(diǎn)(C)Hub節(jié)點(diǎn)(D)調(diào)控節(jié)點(diǎn)9.分子對(duì)接（MolecularDocking）技術(shù)主要應(yīng)用于？(A)蛋白質(zhì)序列比對(duì)(B)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域識(shí)別(C)預(yù)測(cè)小分子與蛋白質(zhì)的結(jié)合模式(D)構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)10.對(duì)蛋白質(zhì)高級(jí)結(jié)構(gòu)（三維結(jié)構(gòu)）進(jìn)行分析，以推斷其潛在功能或識(shí)別關(guān)鍵區(qū)域（如活性位點(diǎn)、結(jié)合位點(diǎn)）的方法屬于？(A)基于序列的相似性推斷(B)基于進(jìn)化保守性分析(C)結(jié)構(gòu)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)方法(D)基于結(jié)構(gòu)的功能推斷二、填空題（每空1分，共15分。請(qǐng)將答案填入橫線處）1.蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)是指蛋白質(zhì)分子的______空間結(jié)構(gòu)，四級(jí)結(jié)構(gòu)是指由多個(gè)亞基組成的蛋白質(zhì)復(fù)合物的______結(jié)構(gòu)。2.常用的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)是______，而蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)是______。3.AlphaFold2模型利用了大量的______和______數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的______結(jié)構(gòu)。4.蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)的公共數(shù)據(jù)庫(kù)包括STRING,BioGRID和______。5.在進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對(duì)時(shí)，常用的非同源結(jié)構(gòu)比對(duì)算法有______和______。6.Cytoscape是一個(gè)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)分析軟件，可以用于繪制和分析蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，其可視化界面中常使用______來(lái)表示節(jié)點(diǎn)，用______來(lái)表示邊。7.基于序列的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)可以利用______數(shù)據(jù)庫(kù)提供的注釋信息，也可以通過(guò)序列比對(duì)尋找功能相似的蛋白質(zhì)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述AlphaFold2進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的基本流程。2.比較基于序列的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)和基于結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)的優(yōu)缺點(diǎn)。3.解釋什么是蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI），并說(shuō)明研究PPI對(duì)理解細(xì)胞功能的重要性。4.簡(jiǎn)述使用Cytoscape進(jìn)行蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)分析的基本步驟。四、計(jì)算與分析題（共25分）1.假設(shè)你獲得了一個(gè)未知來(lái)源的蛋白質(zhì)序列（長(zhǎng)度為300個(gè)氨基酸），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)研究方案，利用生物信息學(xué)方法預(yù)測(cè)其可能的高級(jí)結(jié)構(gòu)（至少三級(jí)結(jié)構(gòu)）和功能。你需要詳細(xì)列出你將使用的工具或數(shù)據(jù)庫(kù)名稱，以及每個(gè)步驟的簡(jiǎn)要目的。（10分）2.假設(shè)你正在研究一種與癌癥相關(guān)的蛋白質(zhì)（名為ProteinX）。你已通過(guò)STRING數(shù)據(jù)庫(kù)查詢到ProteinX與其他多個(gè)蛋白質(zhì)存在相互作用，并得到了一個(gè)簡(jiǎn)單的相互作用網(wǎng)絡(luò)圖（假設(shè)圖中有10個(gè)節(jié)點(diǎn)，包括ProteinX和9個(gè)相互作用蛋白）。請(qǐng)描述你會(huì)如何利用Cytoscape軟件對(duì)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初步分析，以識(shí)別關(guān)鍵的相互作用伙伴或潛在的信號(hào)通路組分，并簡(jiǎn)述分析步驟和可能關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)。（15分）試卷答案一、選擇題1.(B)2.(D)3.(B)4.(C)5.(B)6.(C)7.(B)8.(C)9.(C)10.(D)二、填空題1.超分子，整體2.PDB，UniProt3.已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，已知蛋白質(zhì)序列，三維4.MINT5.CE，HHpred6.節(jié)點(diǎn)，邊7.UniProt三、簡(jiǎn)答題1.解析思路：AlphaFold2首先利用已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)（PDB）中的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行序列和結(jié)構(gòu)的threading，尋找模板；然后利用深度學(xué)習(xí)模型（如Transformer）結(jié)合序列、模板信息以及物理約束（如原子間距離、角度）進(jìn)行能量最小化，逐步構(gòu)建蛋白質(zhì)的原子坐標(biāo)；最后對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行置信度評(píng)估（如pLDDT分?jǐn)?shù)）并整理輸出。2.解析思路：基于序列預(yù)測(cè)優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)獲取容易、計(jì)算速度快，尤其適用于基因組規(guī)模分析；缺點(diǎn)是信息丟失嚴(yán)重，遠(yuǎn)距離信息難以捕捉，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性相對(duì)較低。基于結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)優(yōu)點(diǎn)是能利用蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的保守性，信息量更豐富，尤其適用于理解功能機(jī)制；缺點(diǎn)是結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)獲取難、成本高，且結(jié)構(gòu)不完全等同于功能。兩者結(jié)合能提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。3.解析思路：PPI是指兩個(gè)或多個(gè)蛋白質(zhì)分子通過(guò)非共價(jià)鍵相互靠近并發(fā)生相互作用的過(guò)程。研究PPI的重要性在于：蛋白質(zhì)的功能往往需要多個(gè)蛋白質(zhì)協(xié)同作用完成，PPI是信號(hào)傳導(dǎo)、代謝調(diào)控、基因表達(dá)調(diào)控等基本細(xì)胞過(guò)程的基礎(chǔ)；許多疾?。ㄈ绨┌Y、神經(jīng)退行性疾?。┡c異常的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)相關(guān)；解析PPI有助于理解生命活動(dòng)的分子基礎(chǔ)，為藥物設(shè)計(jì)提供靶點(diǎn)。4.解析思路：使用Cytoscape分析PPI網(wǎng)絡(luò)的基本步驟包括：1）數(shù)據(jù)導(dǎo)入：將相互作用數(shù)據(jù)（如.txt,.csv,格式通常為節(jié)點(diǎn)列表和邊列表）導(dǎo)入Cytoscape。2）網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與可視化：選擇合適的布局算法（如ForceAtlas2,CytoscapeClassic）對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行布局，調(diào)整節(jié)點(diǎn)大?。ū硎径戎档龋㈩伾?、邊粗細(xì)等屬性以突出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和通路。3）網(wǎng)絡(luò)分析：計(jì)算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)（如度中心性、介數(shù)中心性、緊密度等）并排序，識(shí)別Hub節(jié)點(diǎn)、核心模塊。4）富集分析：對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的Hub節(jié)點(diǎn)或特定模塊進(jìn)行GO或KEGG富集分析，以推斷其可能的功能和參與的生物學(xué)通路。5）結(jié)果導(dǎo)出與注釋：導(dǎo)出分析結(jié)果，添加生物學(xué)注釋信息。四、計(jì)算與分析題1.解析思路：1.序列比對(duì)：使用BLAST或HMMER將未知序列在PDB、Swiss-Prot等數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行比對(duì)，尋找相似序列，初步判斷其可能的功能分類和結(jié)構(gòu)域。2.結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)：利用AlphaFold2或RoseTTAFold等服務(wù)器，輸入未知序列進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，獲取預(yù)測(cè)的三維結(jié)構(gòu)模型。3.結(jié)構(gòu)分析：使用RasMOL或PyMOL對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化，分析二級(jí)結(jié)構(gòu)組成、結(jié)構(gòu)域劃分、活性位點(diǎn)（如基于序列motif預(yù)測(cè)或結(jié)構(gòu)洞分析）、表面特性（如疏水性）。4.功能預(yù)測(cè)：結(jié)合序列比對(duì)結(jié)果（如找到功能相似的蛋白質(zhì)）、結(jié)構(gòu)域信息（如功能已知結(jié)構(gòu)域）、以及蛋白質(zhì)功能數(shù)據(jù)庫(kù)（如GO,UniProt）的注釋，綜合推斷蛋白質(zhì)的功能。2.解析思路：1.數(shù)據(jù)導(dǎo)入：將STRING或?qū)嶒?yàn)獲得的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cytoscape。2.布局與可視化：選擇合適的布局（如ForceAtlas2）使網(wǎng)絡(luò)易于觀察，調(diào)整視圖使ProteinX位于中心或突出顯示。3.識(shí)別Hub節(jié)點(diǎn)：計(jì)算并排序網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的度中心性。度值最高的節(jié)點(diǎn)是ProteinX以及與之直接相互作用最多的蛋白質(zhì)。這些高度節(jié)點(diǎn)可能是關(guān)鍵的信號(hào)分子或調(diào)控因子。4.分析子網(wǎng)絡(luò)：圍繞ProteinX及其高度相互作用伙伴，觀察