2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——微生物群落結(jié)構(gòu)與健康的關(guān)系研究新進(jìn)展考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在微生物群落結(jié)構(gòu)研究中，用于衡量群落內(nèi)部物種多樣性的是（）。A.Beta多樣性B.Alpha多樣性C.物種豐富度D.生態(tài)位寬度2.下列哪種測(cè)序技術(shù)主要針對(duì)微生物的16SrRNA基因進(jìn)行高通量測(cè)序，常用于群落結(jié)構(gòu)比較？（）A.全基因組測(cè)序(WGS)B.肽質(zhì)量譜(PMF)C.16SrRNA測(cè)序D.表觀基因組測(cè)序3.在處理原始高通量測(cè)序數(shù)據(jù)時(shí)，去除低質(zhì)量序列、去除嵌合體等步驟通常發(fā)生在哪個(gè)階段？（）A.物種注釋B.數(shù)據(jù)質(zhì)控C.距離計(jì)算D.多樣性分析4.用于計(jì)算樣本間或物種間差異度，并常用于后續(xù)聚類或顯著性檢驗(yàn)的指標(biāo)是（）。A.Shannon指數(shù)B.Bray-Curtis距離C.Simpson指數(shù)D.PrincipalComponentAnalysis(PCA)值5.LEfSe等差異豐度分析方法常用于識(shí)別在特定條件下豐度發(fā)生顯著變化的（）。A.物種組成B.功能基因簇C.宿主基因D.操作性分類單元(OTU)6.將微生物群落結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為物種相對(duì)豐度常用的方法包括（）。A.稀疏化處理B.數(shù)據(jù)歸一化C.序列拼接D.指數(shù)計(jì)算7.宏基因組測(cè)序相比16SrRNA測(cè)序，其主要優(yōu)勢(shì)在于（）。A.能直接獲取物種分類信息B.能揭示群落中微生物的功能潛力C.數(shù)據(jù)分析流程更為簡(jiǎn)單D.成本更低廉8.PICRUSt等工具通過(guò)對(duì)比樣本的（）來(lái)推斷其潛在的功能特征。A.物種組成B.宏基因組注釋數(shù)據(jù)庫(kù)C.Alpha多樣性指數(shù)D.Beta多樣性距離9.在研究腸道菌群與肥胖的關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)肥胖組個(gè)體中某種產(chǎn)氣莢膜梭菌（*Clostridioidesdifficile*）豐度顯著升高，這屬于（）層面的關(guān)聯(lián)研究。A.病原體鑒定B.群落結(jié)構(gòu)特征關(guān)聯(lián)C.功能基因關(guān)聯(lián)D.宿主表型關(guān)聯(lián)10.下列哪項(xiàng)技術(shù)或方法通常不直接用于微生物群落結(jié)構(gòu)的生物信息學(xué)分析？（）A.多序列比對(duì)(MultipleSequenceAlignment)B.系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建C.網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析D.Beta多樣性分析二、填空題（每空1分，共15分）1.衡量群落內(nèi)部物種多樣性及其分布均勻性的主要指標(biāo)包括Shannon指數(shù)、Simpson指數(shù)和__________。2.常用的微生物群落距離計(jì)算方法有Bray-Curtis距離、Jaccard距離和__________。3.對(duì)原始測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制的常用軟件包括FastP、Trimmomatic和__________。4.將原始測(cè)序序列聚類成操作性分類單元(OTU)的常用軟件是UCLUST、VSEARCH和__________。5.物種注釋是將OTU序列與已知參考數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，以確定每個(gè)OTU代表的__________的過(guò)程。6.常用于進(jìn)行微生物群落多樣性和豐度可視化分析的統(tǒng)計(jì)圖形有熱圖、梯度圖和__________。7.宿主表型與微生物群落結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)分析中，常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法包括t檢驗(yàn)、ANOVA和__________。8.功能預(yù)測(cè)分析旨在從宏基因組數(shù)據(jù)中鑒定群落中存在的__________。9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等在菌群研究中可用于__________或分類任務(wù)。10.微生物群落的“健康關(guān)聯(lián)”研究不僅關(guān)注疾病狀態(tài)，也關(guān)注菌群結(jié)構(gòu)在維持__________中的作用。三、名詞解釋（每題3分，共12分）1.Alpha多樣性2.嵌合體(Chimera)3.差異豐度分析(DifferentialAbundanceAnalysis)4.功能預(yù)測(cè)(FunctionalPrediction)四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述使用16SrRNA測(cè)序技術(shù)研究微生物群落結(jié)構(gòu)的典型分析流程。2.比較Alpha多樣性和Beta多樣性的含義及其在群落研究中的應(yīng)用區(qū)別。3.簡(jiǎn)述在生物信息學(xué)分析中，去除測(cè)序數(shù)據(jù)中嵌合體的必要性和常用方法。4.簡(jiǎn)述利用生物信息學(xué)方法分析微生物群落功能潛力的一般思路。五、論述題（每題8分，共16分）1.論述生物信息學(xué)在揭示“微生物群落結(jié)構(gòu)與宿主健康關(guān)系”中的核心作用和面臨的主要挑戰(zhàn)。2.結(jié)合具體的分析工具或方法，論述如何通過(guò)生物信息學(xué)分析來(lái)推斷微生物群落變化對(duì)宿主健康的潛在影響機(jī)制。試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.B5.D6.B7.B8.B9.B10.C二、填空題1.物種豐富度2.UniFrac距離3.QIIME24.Mothur5.物種或操作分類單元(OTU)6.網(wǎng)狀圖(NetworkPlot)7.PERMANOVA8.功能基因/代謝通路9.疾病診斷10.生理穩(wěn)態(tài)三、名詞解釋1.Alpha多樣性：指一個(gè)群落內(nèi)部物種的豐富度和均勻度，反映群落本身的復(fù)雜程度。計(jì)算時(shí)通常只考慮樣品內(nèi)部物種的多樣性，不涉及樣品之間的比較。**解析思路：*考察對(duì)Alpha多樣性核心定義的理解。Alpha多樣性衡量的是群落“內(nèi)部”的情況，包括物種多少（豐富度）以及各個(gè)物種個(gè)體數(shù)量分布的均勻程度。與衡量不同群落之間差異的Beta多樣性相區(qū)分。2.嵌合體：指在測(cè)序過(guò)程中，由于PCR擴(kuò)增或測(cè)序錯(cuò)誤，導(dǎo)致兩個(gè)或多個(gè)不同來(lái)源的序列錯(cuò)誤地連接在一起，形成一個(gè)看似完整但信息錯(cuò)誤的序列。**解析思路：*考察對(duì)測(cè)序技術(shù)常見(jiàn)問(wèn)題的理解。嵌合體是高通量測(cè)序數(shù)據(jù)質(zhì)控階段需要特別關(guān)注和處理的問(wèn)題，因?yàn)樗鼤?huì)誤導(dǎo)群落結(jié)構(gòu)分析結(jié)果。解釋其形成原因和錯(cuò)誤性質(zhì)是關(guān)鍵。3.差異豐度分析：指統(tǒng)計(jì)比較不同樣品（如不同處理、不同疾病狀態(tài)）中微生物群落中各個(gè)物種或OTU豐度是否存在顯著差異的方法。**解析思路：*考察對(duì)核心分析目標(biāo)的把握。差異豐度分析是連接菌群結(jié)構(gòu)和健康關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵步驟，目的是找出在特定條件下“變化”了哪些微生物，以及變化的方向和程度是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。4.功能預(yù)測(cè)：指利用生物信息學(xué)方法，基于群落中存在的微生物基因組信息（主要是宏基因組數(shù)據(jù)），推斷該群落可能具備的生物學(xué)功能，如代謝能力、酶活性等。**解析思路：*考察對(duì)宏基因組分析特色的理解。功能預(yù)測(cè)是宏基因組分析的價(jià)值所在，它超越了物種分類層面，試圖揭示群落的功能潛力及其與宿主生理活動(dòng)或環(huán)境適應(yīng)的關(guān)系。四、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述使用16SrRNA測(cè)序技術(shù)研究微生物群落結(jié)構(gòu)的典型分析流程。流程通常包括：①樣本采集與處理；②DNA提取與純化；③16SrRNA基因擴(kuò)增（使用通用引物）；④擴(kuò)增子文庫(kù)構(gòu)建與質(zhì)檢；⑤高通量測(cè)序（產(chǎn)生序列讀段）；⑥序列數(shù)據(jù)處理：質(zhì)控（去除低質(zhì)量序列、去除引物序列、去除嵌合體）、修剪、歸一化；⑦序列聚類：將相似度高的序列聚類成OTUs；⑧物種注釋：將OTU序列與參考數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，確定OTU代表的優(yōu)勢(shì)類群；⑨多樣性分析：計(jì)算Alpha多樣性（如Shannon指數(shù)）和Beta多樣性（如Bray-Curtis距離）；⑩數(shù)據(jù)可視化與統(tǒng)計(jì)分析：使用熱圖、PCoA圖等進(jìn)行展示，并進(jìn)行差異豐度分析、相關(guān)性分析等。**解析思路：*考察對(duì)16SrRNA測(cè)序標(biāo)準(zhǔn)流程的熟悉程度。答案應(yīng)涵蓋從實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備到數(shù)據(jù)分析的主要步驟，突出生物信息學(xué)在數(shù)據(jù)處理、聚類、注釋和多樣性分析等環(huán)節(jié)的核心作用。不必過(guò)于細(xì)化每個(gè)軟件的操作。2.比較Alpha多樣性和Beta多樣性的含義及其在群落研究中的應(yīng)用區(qū)別。含義：Alpha多樣性指群落內(nèi)部的物種多樣性和均勻度；Beta多樣性指不同群落之間的物種組成差異。Alpha多樣性高表示群落內(nèi)部物種多且分布均勻；Beta多樣性高表示不同群落之間物種組成差異大。應(yīng)用區(qū)別：Alpha多樣性主要用于評(píng)估單一樣品或單一環(huán)境下群落的復(fù)雜程度和穩(wěn)定性。Beta多樣性則用于比較不同樣品/環(huán)境/處理之間的群落差異，揭示群落結(jié)構(gòu)的變異來(lái)源和模式，例如，可以用來(lái)研究環(huán)境因素如何影響群落組成變化，或者區(qū)分不同疾病狀態(tài)下的腸道菌群差異。**解析思路：*考察對(duì)兩種核心多樣性指標(biāo)的理解和區(qū)分能力。首先要清晰定義兩者，然后強(qiáng)調(diào)它們衡量的是不同“尺度”上的多樣性（內(nèi)部vs.之間），最后說(shuō)明各自在研究中的具體應(yīng)用場(chǎng)景和目的。3.簡(jiǎn)述在生物信息學(xué)分析中，去除測(cè)序數(shù)據(jù)中嵌合體的必要性和常用方法。必要性：嵌合體是錯(cuò)誤連接的序列，其信息是虛假的，會(huì)歪曲真實(shí)的微生物群落結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致對(duì)物種豐度、組成和多樣性的錯(cuò)誤估計(jì)，進(jìn)而影響后續(xù)的分析結(jié)論（如差異豐度分析、功能預(yù)測(cè)等）。常用方法：常用的方法包括基于序列相似度比對(duì)和聚類來(lái)識(shí)別嵌合體。例如，UCHIME算法通過(guò)在參考數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索匹配的“伙伴”序列來(lái)識(shí)別嵌合體；VSEARCH也提供了嵌合體檢測(cè)功能，其原理可能涉及局部自匹配等。處理時(shí)通常將識(shí)別出的嵌合體從原始數(shù)據(jù)集中移除。**解析思路：*考察對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)控環(huán)節(jié)重要性的理解以及對(duì)具體質(zhì)控手段（特別是針對(duì)嵌合體）的認(rèn)識(shí)。需要說(shuō)明為何要去除（影響結(jié)果的準(zhǔn)確性），以及用什么方法去（常用的算法原理簡(jiǎn)述即可）。4.簡(jiǎn)述利用生物信息學(xué)方法分析微生物群落功能潛力的一般思路。一般思路：首先獲得高質(zhì)量的宏基因組數(shù)據(jù)；然后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（質(zhì)控、過(guò)濾等）；接著進(jìn)行物種注釋（將基因序列比對(duì)到參考數(shù)據(jù)庫(kù)）；之后，利用功能注釋數(shù)據(jù)庫(kù)（如Kegg,eggNOG）將注釋后的基因/蛋白質(zhì)功能分類（如KO號(hào)）；最后，統(tǒng)計(jì)不同樣品中特定功能基因/家族的豐度或豐度變化，或者利用特定的功能預(yù)測(cè)工具（如PICRUSt）進(jìn)行更全面的功能模擬和通路富集分析，從而評(píng)估群落的功能潛力和特征。**解析思路：*考察對(duì)宏基因組功能分析流程的掌握。核心是理解如何從基因序列信息出發(fā)，通過(guò)注釋和分類，最終獲得關(guān)于群落功能特征（代謝能力、生態(tài)位等）的描述。強(qiáng)調(diào)使用功能數(shù)據(jù)庫(kù)和預(yù)測(cè)工具是關(guān)鍵步驟。五、論述題1.論述生物信息學(xué)在揭示“微生物群落結(jié)構(gòu)與宿主健康關(guān)系”中的核心作用和面臨的主要挑戰(zhàn)。核心作用：生物信息學(xué)是處理和分析微生物群落“大數(shù)據(jù)”的基礎(chǔ)工具，其核心作用體現(xiàn)在：①數(shù)據(jù)生成與處理：通過(guò)高通量測(cè)序技術(shù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，生物信息學(xué)方法（質(zhì)控、聚類、注釋）是處理這些數(shù)據(jù)的必要環(huán)節(jié)；②結(jié)構(gòu)描述：量化群落結(jié)構(gòu)（Alpha/Beta多樣性），識(shí)別關(guān)鍵物種或功能類群；③關(guān)聯(lián)探索：通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，探索群落結(jié)構(gòu)與宿主表型（如疾病狀態(tài)、生理指標(biāo)）之間的關(guān)聯(lián)；④功能推斷：利用宏基因組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)群落功能，并關(guān)聯(lián)宿主健康相關(guān)的代謝途徑；⑤機(jī)制假說(shuō)：基于分析結(jié)果提出微生物-宿主互作的潛在機(jī)制假說(shuō)，指導(dǎo)后續(xù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。主要挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)復(fù)雜性與“噪音”：高通量數(shù)據(jù)包含大量冗余和低質(zhì)量信息，有效信息提取困難；②參考數(shù)據(jù)庫(kù)不完善：特別是對(duì)于未培養(yǎng)微生物，缺乏高質(zhì)量的參考基因組；③樣本異質(zhì)性：宿主個(gè)體差異、采樣時(shí)間/方法、環(huán)境因素等均引入噪聲，難以完全分離菌群效應(yīng)；④生態(tài)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法：設(shè)計(jì)合適的實(shí)驗(yàn)隊(duì)列和采用穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)模型來(lái)評(píng)估菌群與健康的因果關(guān)系或相關(guān)性具有挑戰(zhàn)性；⑤機(jī)制解析：從群落關(guān)聯(lián)走向明確的因果機(jī)制，需要多組學(xué)整合和精確定位實(shí)驗(yàn)技術(shù)，生物信息學(xué)需與其他組學(xué)技術(shù)緊密結(jié)合。**解析思路：*考察對(duì)生物信息學(xué)在該領(lǐng)域宏觀作用和具體困難的理解。需要從數(shù)據(jù)處理、分析、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)到機(jī)制假說(shuō)等多個(gè)層面闡述其核心價(jià)值，同時(shí)也要認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)庫(kù)、樣本混雜、統(tǒng)計(jì)方法以及機(jī)制驗(yàn)證等方面的挑戰(zhàn)。2.結(jié)合具體的分析工具或方法，論述如何通過(guò)生物信息學(xué)分析來(lái)推斷微生物群落變化對(duì)宿主健康的潛在影響機(jī)制。通過(guò)生物信息學(xué)分析推斷潛在影響機(jī)制，通常需要整合物種/基因水平的數(shù)據(jù)和宿主表型信息。具體方法包括：①差異群落分析：首先比較健康與疾病樣本的菌群結(jié)構(gòu)差異（如使用LEfSe識(shí)別顯著差異的物種，或進(jìn)行PERMANOVA分析群落組成的差異），這些差異的物種可能直接參與病理過(guò)程；②功能預(yù)測(cè)與通路富集：利用宏基因組數(shù)據(jù)，通過(guò)工具如PICRUSt或MetaCyc，將菌群的功能基因豐度變化與宿主代謝物、藥物代謝或免疫應(yīng)答等通路關(guān)聯(lián)起來(lái)。例如，發(fā)現(xiàn)某疾病人群的菌群在降解膳食纖維的酶類基因豐度降低，可能推斷其腸道發(fā)酵產(chǎn)物（如短鏈脂肪酸）減少，進(jìn)而影響宿主免疫或能量代謝；③關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合宿主生理數(shù)據(jù)（如血糖、血脂、免疫指標(biāo)），分析特定菌群特征（物種