2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——生物信息學在植物抗逆境適應(yīng)中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的首字母填入括號內(nèi)）1.在進行植物抗旱相關(guān)基因的RNA-Seq數(shù)據(jù)分析時，哪一項通常不是差異表達基因篩選的首要步驟？A.轉(zhuǎn)錄本組裝B.讀長質(zhì)量控制和過濾C.基因表達量定量D.系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建2.用于在蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中搜索查詢蛋白質(zhì)序列同源性的標準工具是？A.BLASTpB.ClustalWC.HMMERD.MEME3.KEGG數(shù)據(jù)庫中的MapMan工具主要用于？A.基因組序列比對B.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測C.植物轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的代謝通路富集分析D.基因表達量定量4.當需要鑒定未知蛋白質(zhì)的功能時，以下哪項信息通常最為重要？A.蛋白質(zhì)的分子量B.蛋白質(zhì)序列的氨基酸組成C.蛋白質(zhì)的功能域和相互作用伙伴D.蛋白質(zhì)的系統(tǒng)發(fā)育位置5.以下哪個數(shù)據(jù)庫是植物轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)（RNA-Seq）的主要存儲和共享平臺？A.PDBB.UniProtC.NCBISRAD.EMBL-EBI6.在分析植物響應(yīng)鹽脅迫的基因表達數(shù)據(jù)時，進行GO富集分析的主要目的是？A.找出表達量最高的基因B.確定樣品中轉(zhuǎn)錄本的數(shù)量C.識別與鹽脅迫響應(yīng)顯著相關(guān)的生物學過程、分子功能或細胞組分D.構(gòu)建樣品之間的距離矩陣7.如果研究者想要比較兩個已知抗性基因在不同逆境條件下的表達模式，最適合使用的生物信息學工具或數(shù)據(jù)庫是？A.BLASTB.GenevestigatorC.ProteinProphetD.KEGGMapper8.生物信息學方法在繪制植物抗逆信號轉(zhuǎn)導通路圖方面發(fā)揮著重要作用，主要體現(xiàn)在？A.自動完成所有實驗步驟B.僅用于預測通路中所有酶的序列C.整合和分析了大量的基因表達數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)互作數(shù)據(jù)，輔助通路構(gòu)建和驗證D.直接測量信號分子在細胞內(nèi)的濃度變化9.利用機器學習方法預測植物基因的抗逆性，其核心挑戰(zhàn)之一是？A.缺乏足夠的高通量測序數(shù)據(jù)B.難以構(gòu)建包含環(huán)境因素和遺傳背景信息的綜合特征集C.算法本身過于復雜難以實現(xiàn)D.計算資源不足10.對于研究植物抗逆性的功能基因組學研究，以下哪項描述是準確的？A.主要依賴于對單個基因進行深入的傳統(tǒng)遺傳學分析B.傾向于在基因組尺度上同時研究大量基因的功能C.通常不涉及生物信息學分析D.僅關(guān)注蛋白質(zhì)的最終結(jié)構(gòu)預測二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填入橫線處）1.生物信息學分析植物抗逆性研究通常涉及的主要數(shù)據(jù)類型包括_______數(shù)據(jù)、________數(shù)據(jù)和_______數(shù)據(jù)。2.BLAST算法的核心思想是基于_______原理，即兩個序列之間相似性越高，它們功能相關(guān)的可能性越大。3.在進行RNA-Seq差異表達分析時，常用的統(tǒng)計方法有_______檢驗和_______檢驗。4.KEGG數(shù)據(jù)庫中的_______是一個用于繪制和分析代謝通路圖的工具，常用于功能注釋和通路富集分析。5.構(gòu)建植物抗逆性相關(guān)蛋白質(zhì)的系統(tǒng)發(fā)育樹，有助于理解這些基因的_______關(guān)系和進化歷史。6.互作網(wǎng)絡(luò)分析可以幫助識別植物抗逆信號通路中的關(guān)鍵_______和_______。7.對于植物抗逆性的轉(zhuǎn)錄調(diào)控研究，可以利用_______分析等方法，預測潛在的轉(zhuǎn)錄因子及其靶基因。8.機器學習模型在植物抗逆性研究中的應(yīng)用之一是_______，即根據(jù)基因序列或表達特征預測基因的抗逆性。9.檢索植物特定數(shù)據(jù)庫（如PlantGDB）時，常用的關(guān)鍵詞類型包括基因名、_______、脅迫相關(guān)_______等。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述利用生物信息學方法進行植物抗旱性相關(guān)基因發(fā)掘的基本步驟。2.解釋什么是GO富集分析，并說明其在植物抗逆性研究中的作用。3.描述蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析在解析植物抗逆信號通路中的作用。4.簡述RNA-Seq數(shù)據(jù)分析流程中的“歸一化”步驟及其意義。四、分析題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你獲得了一份關(guān)于水稻在短期干旱脅迫下與正常水分處理相比的轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)。請描述你將如何利用生物信息學工具對這份數(shù)據(jù)進行初步分析，以篩選出可能參與水稻抗旱響應(yīng)的關(guān)鍵差異表達基因，并簡要說明每一步的分析思路和可能使用的工具/數(shù)據(jù)庫。2.閱讀以下簡短描述：“研究者收集了擬南芥在高溫和低溫脅迫下以及正常條件下的表達譜數(shù)據(jù)，并利用某生物信息學平臺進行了分析，發(fā)現(xiàn)MAPK通路相關(guān)基因（如MPK3,MPK6）的表達在高溫脅迫下顯著上調(diào)，而在低溫脅迫下變化不大，且這些基因的啟動子區(qū)域存在冷誘導元件，但在熱誘導元件附近沒有顯著富集?！闭埛治鲈撁枋鲋锌赡苁褂昧四男┥镄畔W方法或工具，并討論其得出的結(jié)論可能存在的局限性。---試卷答案一、選擇題1.D2.A3.C4.C5.C6.C7.B8.C9.B10.B二、填空題1.轉(zhuǎn)錄組，蛋白質(zhì)組，代謝組2.序列相似性3.t-test，ANOVA(或類似方法，如DESeq2等包使用的算法)4.MapMan5.進化6.節(jié)點，連接邊7.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(TFBS)8.抗性預測(或Predictingabioticstressresistance)9.關(guān)鍵詞，術(shù)語三、簡答題1.解析思路：首先獲取目標植物的參考基因組或轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。然后利用基因預測工具（如GeneMark,Glimmer）識別潛在基因。接著，利用序列比對工具（如BLAST）將已知抗性基因或保守的抗逆相關(guān)蛋白序列比對到目標植物基因組/轉(zhuǎn)錄組上，尋找候選基因。最后，對候選基因進行功能注釋（如GO分析，KEGG通路分析），并結(jié)合表達數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）評估其在不同脅迫條件下的表達模式，篩選出與抗性相關(guān)的基因。2.解析思路：GO富集分析是指對一個給定的基因列表（如差異表達基因集）進行統(tǒng)計學分析，以確定這些基因在GO定義的生物學過程（BP）、分子功能（MF）或細胞組分（CC）方面顯著富集的類別。在植物抗逆性研究中，GO富集分析有助于從宏觀層面理解一組抗性相關(guān)基因的主要生物學功能或參與的細胞過程，從而揭示植物抗逆的分子機制。3.解析思路：蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析通過構(gòu)建蛋白質(zhì)之間的相互作用關(guān)系圖，可以直觀地展示蛋白質(zhì)在信號通路中的位置和相互作用模式。在植物抗逆性研究中，分析抗逆相關(guān)蛋白質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)可以幫助識別通路中的關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點（如激酶、磷酸酶、接頭蛋白），理解信號級聯(lián)的傳遞過程，發(fā)現(xiàn)新的相互作用蛋白和潛在的治療靶點，從而深入解析抗逆信號通路的復雜機制。4.解析思路：在RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，由于樣品間基因表達數(shù)量級差異、測序深度不同、批次效應(yīng)等因素，直接比較基因表達量會存在偏差。歸一化是一種重要的數(shù)據(jù)預處理步驟，旨在消除這些技術(shù)噪音和生物變異，使不同樣品或不同條件下的表達數(shù)據(jù)具有可比性。其核心思想是將原始表達計數(shù)或FPKM/TPM值轉(zhuǎn)換為標準化值，常用的方法包括TPM、FPKM、CPM或使用特定的歸一化包（如DESeq2的sizefactor）。歸一化后的數(shù)據(jù)能更準確地反映基因的真實表達水平差異，為后續(xù)的差異表達分析、GO/KEGG富集分析等奠定基礎(chǔ)。四、分析題1.解析思路：初步分析步驟通常包括：①數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查：評估原始測序數(shù)據(jù)的質(zhì)控指標（如Q值、GC含量、接頭/低質(zhì)量讀長比例），必要時進行過濾。②數(shù)據(jù)預處理與歸一化：根據(jù)需要將不同樣品的原始計數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標準化表達量（如FPKM/TPM或估計的轉(zhuǎn)錄本豐度），以消除技術(shù)差異。③差異表達分析：使用合適的統(tǒng)計方法（如t-test,ANOVA,DESeq2,edgeR）比較干旱處理與正常處理間的基因表達差異，設(shè)定合適的閾值（如FDR<0.05,|log2foldchange|>1或2）篩選出顯著差異表達基因（DEGs）。④功能注釋與富集分析：對篩選出的DEGs進行GO富集分析和KEGG通路富集分析，以了解這些基因主要參與的生物學過程和代謝通路。⑤（可選）聚類分析：可對DEGs進行聚類分析，可視化不同樣品間或不同脅迫響應(yīng)類型的基因表達模式差異。常用工具包括R語言的相關(guān)包（DESeq2,edgeR,limma,ggplot2）和在線分析平臺。2.解析思路：該描述中可能使用了以下方法/工具：①芯片/測序數(shù)據(jù)獲取與處理：獲取擬南芥不同處理條件下的表達譜數(shù)據(jù)。②差異表達分析：比較高溫、低溫與正常條件下的基因表達差異，篩選出響應(yīng)特定脅迫的基因。③功能注釋/數(shù)據(jù)庫檢索：將差異表達基因映射到基因ID，并利用數(shù)據(jù)庫（如GO,KEGG）獲取基因的功能信息。④通路富集分析：使用MapMan或KEGG等工具對基因進行通路注釋和富集分析，以識別在脅迫下顯著富集的通路。⑤啟動子區(qū)域分析：利用生物信息學工具（如PromoterScan,PlantCARE）分析差異表達基