2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——功能基因組學(xué)技術(shù)發(fā)展與生物信息學(xué)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪項(xiàng)不屬于功能基因組學(xué)的研究范疇？A.確定基因的功能B.研究基因之間的相互作用C.構(gòu)建基因圖譜D.蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)2.CRISPR/Cas9技術(shù)最主要的應(yīng)用是？A.基因測(cè)序B.基因編輯C.基因合成D.基因表達(dá)調(diào)控3.RNA測(cè)序（RNA-Seq）技術(shù)主要用來(lái)研究？A.基因組結(jié)構(gòu)變異B.蛋白質(zhì)表達(dá)水平C.基因表達(dá)模式D.DNA序列多態(tài)性4.基因芯片技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)是？A.可以檢測(cè)所有基因的表達(dá)B.成本低，通量高C.只能檢測(cè)已知基因的表達(dá)D.精度高，靈敏度高5.BLAST算法的主要功能是？A.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)B.基因預(yù)測(cè)C.序列比對(duì)D.基因表達(dá)分析6.下列哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息？A.GenBankB.EMBLC.PDBD.UniProt7.基因功能預(yù)測(cè)的常用方法不包括？A.基于序列同源性的預(yù)測(cè)B.基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)同源性的預(yù)測(cè)C.基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的分析D.基于基因組規(guī)模的統(tǒng)計(jì)分析8.下列哪個(gè)軟件工具主要用于構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)？A.BLASTB.CytoscapeC.ClustalWD.Glimmer9.機(jī)器學(xué)習(xí)在功能基因組學(xué)研究中的應(yīng)用不包括？A.基因功能預(yù)測(cè)B.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)C.基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析D.基因組序列拼接10.功能基因組學(xué)研究中，數(shù)據(jù)整合的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.更全面地理解基因功能D.簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析過(guò)程二、填空題1.功能基因組學(xué)研究的主要目的是________。2.基因芯片技術(shù)又稱為________。3.RNA干擾技術(shù)是一種________。4.生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)通常分為________和________兩類。5.基于生物信息學(xué)方法的基因功能注釋常用的數(shù)據(jù)庫(kù)包括________、________和________。6.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的常用方法包括________和________。7.功能基因組學(xué)數(shù)據(jù)整合的常用方法包括________、________和________。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述基因敲除技術(shù)的原理及其在功能基因組學(xué)研究中的應(yīng)用。2.簡(jiǎn)述RNA測(cè)序（RNA-Seq）技術(shù)的原理及其主要優(yōu)勢(shì)。3.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)在功能基因組學(xué)研究中的作用。4.簡(jiǎn)述功能基因組學(xué)研究中數(shù)據(jù)整合的意義。四、論述題結(jié)合具體實(shí)例，論述生物信息學(xué)方法在功能基因組學(xué)研究中如何幫助解析基因功能。五、分析計(jì)算題假設(shè)你獲得了一組來(lái)自某種生物的RNA測(cè)序數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)處理得到以下基因表達(dá)量數(shù)據(jù)(表達(dá)量越高代表該基因表達(dá)越強(qiáng))：|基因ID|條件A|條件B||---|---|---||Gene1|10|20||Gene2|5|1||Gene3|15|30||Gene4|8|4||Gene5|12|24|請(qǐng)使用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)方法(例如：計(jì)算每個(gè)條件下所有基因表達(dá)量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差)分析這組數(shù)據(jù)，并簡(jiǎn)要解釋你的分析結(jié)果。你可以假設(shè)你已經(jīng)使用某種生物信息學(xué)工具對(duì)這些原始RNA-Seq數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。六、編程題假設(shè)你獲得了一組DNA序列，請(qǐng)你編寫一段Python代碼，使用序列比對(duì)工具(例如：BLAST)將這些序列與一個(gè)指定的DNA數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，并提取比對(duì)結(jié)果中得分最高的序列信息(例如：序列ID、得分、E值等)。你可以假設(shè)你已經(jīng)安裝了BLAST工具，并且知道如何使用命令行調(diào)用BLAST進(jìn)行序列比對(duì)。請(qǐng)簡(jiǎn)要說(shuō)明你的代碼思路。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.B5.C6.C7.D8.B9.D10.C二、填空題1.確定基因的功能2.DNA芯片3.基因沉默技術(shù)4.文本型數(shù)據(jù)庫(kù)，序列型數(shù)據(jù)庫(kù)5.GeneOntology(GO)，KEGG，PubMed6.同源建模，基于物理化學(xué)屬性的能量最小化方法7.數(shù)據(jù)庫(kù)集成，統(tǒng)計(jì)分析，網(wǎng)絡(luò)分析三、簡(jiǎn)答題1.原理：基因敲除技術(shù)通過(guò)引入特定的突變或缺失，使目標(biāo)基因失活，從而研究該基因在生物體中的功能和作用。應(yīng)用：在功能基因組學(xué)研究中，基因敲除技術(shù)可以用來(lái)研究基因的功能，例如：確定基因在發(fā)育過(guò)程中的作用，研究基因與疾病的關(guān)系等。2.原理：RNA測(cè)序（RNA-Seq）技術(shù)通過(guò)高通量測(cè)序技術(shù)測(cè)定生物體在不同條件下或不同組織中的RNA轉(zhuǎn)錄本序列，從而分析基因表達(dá)模式。優(yōu)勢(shì)：RNA-Seq技術(shù)可以檢測(cè)所有基因的表達(dá)，靈敏度高，能夠檢測(cè)到低豐度基因的表達(dá)，并提供基因表達(dá)量的定量信息。3.作用：生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)在功能基因組學(xué)研究中的作用是存儲(chǔ)和管理大量的基因組和生物信息學(xué)數(shù)據(jù)，為研究人員提供數(shù)據(jù)查詢、檢索和分析的便利。4.意義：功能基因組學(xué)研究中數(shù)據(jù)整合的意義在于可以將來(lái)自不同實(shí)驗(yàn)、不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，從而更全面地理解基因功能，發(fā)現(xiàn)新的生物學(xué)規(guī)律。四、論述題生物信息學(xué)方法在功能基因組學(xué)研究中發(fā)揮著重要作用。例如，可以利用生物信息學(xué)工具對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別差異表達(dá)基因，并構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，從而推斷基因之間的功能和調(diào)控關(guān)系。此外，還可以利用生物信息學(xué)方法對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和功能注釋，從而推斷基因的功能。例如，可以利用SWISS-MODEL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行蛋白質(zhì)同源建模，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能。另外，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，例如支持向量機(jī)，對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而識(shí)別與特定生物學(xué)過(guò)程相關(guān)的基因。五、分析計(jì)算題分析結(jié)果：條件A的平均表達(dá)量為11，標(biāo)準(zhǔn)差為3.162。條件B的平均表達(dá)量為15，標(biāo)準(zhǔn)差為12.083。從結(jié)果可以看出，條件B下所有基因的表達(dá)量普遍高于條件A，且條件B的數(shù)據(jù)變異較大。解析思路：1.首先計(jì)算每個(gè)條件下所有基因表達(dá)量的平均值，以了解每個(gè)條件下的總體表達(dá)水平。2.然后計(jì)算每個(gè)條件下所有基因表達(dá)量的標(biāo)準(zhǔn)差，以了解每個(gè)條件下表達(dá)量的變異程度。3.比較兩個(gè)條件下的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，可以初步判斷兩個(gè)條件對(duì)基因表達(dá)的影響。六、編程題```pythonfromBio.Blast.ApplicationsimportNcbiblastnCommandlinefromBio.BlastimportNCBIXMLdefblast_sequences(dna_sequences,database):#創(chuàng)建BLAST命令行對(duì)象blastn_cline=NcbiblastnCommandline(query=dna_sequences,db=database,outfmt=5)#運(yùn)行BLASTstdout,stderr=blastn_cline()#解析BLAST結(jié)果result_handle=NCBIXML.parse(stdout)#提取得分最高的序列信息best_hit=Noneforrecordinresult_handle:foralignmentinrecord.alignments:forhspinalignment.hsps:ifbest_hitisNoneorhsp.score>best_hit['score']:best_hit={'score':hsp.score,'E-value':hsp.expect,'sequence_id':alignment.hit_id}returnbest_hit#示例用法dna_sequence="ATCGATCGATCG"database="nt"best_hit=blast_sequences(dna_sequence,database)print(best_hit)```