2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在生物控制研究中的作用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的。）1.在研究基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)時，分析基因表達譜數(shù)據(jù)的主要目的是什么？A.精確測定每個基因的絕對轉(zhuǎn)錄量B.確定細胞中所有蛋白質(zhì)的濃度C.推測基因之間的調(diào)控關(guān)系和潛在的調(diào)控層次D.識別基因組中所有的序列變異2.以下哪種生物信息學(xué)方法通常不直接用于分析蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)，而是用于預(yù)測蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)或相互作用？A.跨膜結(jié)構(gòu)預(yù)測B.蛋白質(zhì)質(zhì)譜分析C.基于物理化學(xué)性質(zhì)的能量最小化方法D.基于序列相似性的同源建模3.在利用生物信息學(xué)方法研究信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路時，蛋白質(zhì)磷酸化位點的識別通常具有重要意義，這是因為？A.磷酸化是蛋白質(zhì)折疊的關(guān)鍵步驟B.磷酸化位點常是信號轉(zhuǎn)導(dǎo)的關(guān)鍵調(diào)控點C.磷酸化能直接改變蛋白質(zhì)的核苷酸序列D.磷酸化蛋白的質(zhì)譜檢測比非磷酸化蛋白更容易4.“系統(tǒng)生物學(xué)”方法在生物控制研究中的核心思想是什么？A.只關(guān)注單個基因或蛋白質(zhì)的功能B.強調(diào)從整體、動態(tài)的角度理解生物系統(tǒng)C.僅僅是對大量基因表達數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析D.使用計算機模擬替代所有濕實驗研究5.將來自不同實驗平臺（如RNA-Seq,ChIP-Seq,測序蛋白質(zhì)組學(xué)）的數(shù)據(jù)整合起來進行分析，對于理解復(fù)雜的生物控制過程有何優(yōu)勢？A.可以完全消除不同實驗數(shù)據(jù)之間的噪音B.能夠提供更全面、更深入的生物學(xué)見解C.主要為了節(jié)省實驗成本和樣本量D.只有助于驗證單個實驗的結(jié)果二、填空題（本大題共5空，每空2分，共10分。）6.利用生物信息學(xué)工具分析蛋白質(zhì)序列，以預(yù)測其可能的功能域，這屬于__________分析的范疇。7.在構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)時，除了基于表達譜的數(shù)據(jù)（如Co-expression），還常利用__________數(shù)據(jù)來推斷調(diào)控關(guān)系。8.機器學(xué)習(xí)算法在生物控制研究中可用于預(yù)測基因的功能、識別疾病相關(guān)的分子標志物，甚至構(gòu)建__________模型來模擬復(fù)雜的生物過程。9.對生物控制網(wǎng)絡(luò)進行拓撲分析，可以識別網(wǎng)絡(luò)中的__________節(jié)點，這些節(jié)點通常在調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的功能中扮演關(guān)鍵角色。10.生物信息學(xué)在研究生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性調(diào)控中，可以通過分析物種組成、相互作用網(wǎng)絡(luò)等，來評估系統(tǒng)的__________和恢復(fù)力。三、簡答題（本大題共4小題，每小題5分，共20分。）11.簡述利用生物信息學(xué)方法鑒定真核生物啟動子的基本思路和常用技術(shù)。12.簡要說明系統(tǒng)發(fā)育樹在研究生物進化關(guān)系和功能預(yù)測中的作用。13.生物信息學(xué)分析中，多組學(xué)數(shù)據(jù)整合面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些？14.描述一下利用生物信息學(xué)方法研究癌癥分子機制可能涉及的關(guān)鍵步驟和常用工具。四、論述題（本大題共1小題，共20分。）15.論述生物信息學(xué)技術(shù)（如網(wǎng)絡(luò)分析、機器學(xué)習(xí)）在解析復(fù)雜基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（例如，某個特定的信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路或發(fā)育過程調(diào)控網(wǎng)絡(luò)）中的具體應(yīng)用、所能提供的信息以及面臨的挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的。）1.C*解析思路：基因表達譜數(shù)據(jù)反映了不同條件下基因表達的相對變化，通過比較這些變化模式，可以推斷基因之間可能存在的協(xié)同表達或拮抗表達關(guān)系，進而推測潛在的調(diào)控關(guān)系和調(diào)控層次。選項A錯誤，表達譜測的是相對量而非絕對量。選項B錯誤，蛋白質(zhì)組學(xué)是研究蛋白質(zhì)的，不是基因表達譜。選項D錯誤，序列變異檢測主要用序列比對和變異檢測工具。2.B*解析思路：跨膜結(jié)構(gòu)預(yù)測屬于一級或二級結(jié)構(gòu)預(yù)測。蛋白質(zhì)質(zhì)譜分析是實驗技術(shù)，用于檢測蛋白質(zhì)。基于物理化學(xué)性質(zhì)的能量最小化方法和基于序列相似性的同源建模都屬于預(yù)測蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)（三維結(jié)構(gòu)）的方法。蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)指的是α螺旋、β折疊等局部結(jié)構(gòu)。3.B*解析思路：蛋白質(zhì)磷酸化是一種重要的翻譯后修飾，能夠改變蛋白質(zhì)的活性、亞細胞定位、相互作用伴侶等，是許多信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路中的關(guān)鍵調(diào)控機制。因此，識別磷酸化位點對于理解信號傳遞過程至關(guān)重要。選項A錯誤，磷酸化主要影響功能而非折疊。選項C錯誤，磷酸化改變的是氨基酸的化學(xué)性質(zhì)，不改變序列。選項D錯誤，質(zhì)譜檢測磷酸化蛋白難度可能更大。4.B*解析思路：系統(tǒng)生物學(xué)的核心是整合多個層面的信息（基因、蛋白質(zhì)、代謝物等）以及它們之間的相互作用，從整體上動態(tài)地研究生命系統(tǒng)。選項A與系統(tǒng)生物學(xué)不符。選項C只是系統(tǒng)生物學(xué)的一部分（多組學(xué)分析）。選項D是系統(tǒng)生物學(xué)與計算模擬的關(guān)系之一，但不是核心思想。5.B*解析思路：整合多組學(xué)數(shù)據(jù)能夠提供來自不同角度的證據(jù)，構(gòu)建更全面的生物學(xué)圖景，從而更深入地理解復(fù)雜的生物控制網(wǎng)絡(luò)和過程。選項A過于絕對，整合不能完全消除噪音。選項C是整合的一個潛在目的，但不是核心優(yōu)勢。選項D是系統(tǒng)生物學(xué)的一部分，但不是整合數(shù)據(jù)的主要優(yōu)勢。二、填空題（本大題共5空，每空2分，共10分。）6.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)7.表觀遺傳學(xué)8.計算機模型9.樞紐（或Hub）10.穩(wěn)定性（或Robustness）三、簡答題（本大題共4小題，每小題5分，共20分。）11.簡述利用生物信息學(xué)方法鑒定真核生物啟動子的基本思路和常用技術(shù)。*解析思路：基本思路是利用已知的啟動子序列特征（如TATA盒、CAAT盒、轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點等）或通過比較基因組學(xué)方法，在基因組序列中搜索相似的區(qū)域。常用技術(shù)包括：序列比對（尋找保守基序）、基序發(fā)現(xiàn)算法（如MEME）、位置特異性計數(shù)（PWM/PositionWeightMatrix）分析、基因組步進分析（如GRASSHOPPER）、比較基因組學(xué)（如mVISTA，尋找保守的非編碼區(qū)）等。分析這些區(qū)域的轉(zhuǎn)錄方向和與基因起始位點的相對位置，可以鑒定潛在的啟動子區(qū)域。12.簡要說明系統(tǒng)發(fā)育樹在研究生物進化關(guān)系和功能預(yù)測中的作用。*解析思路：系統(tǒng)發(fā)育樹是基于物種間共享的遺傳或形態(tài)學(xué)特征構(gòu)建的進化關(guān)系樹狀圖。它的作用在于：1）揭示物種間的進化歷史和親緣關(guān)系，幫助分類學(xué)和進化生物學(xué)研究。2）基于“保守假設(shè)”（即相似性功能傾向于在進化上相關(guān)的基因/蛋白質(zhì)中保留），可以利用系統(tǒng)發(fā)育樹進行功能預(yù)測，即如果一個未知功能的基因與已知功能基因在樹上距離較近，則它可能具有相似的功能。13.生物信息學(xué)分析中，多組學(xué)數(shù)據(jù)整合面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些？*解析思路：主要挑戰(zhàn)包括：1）數(shù)據(jù)類型和尺度的差異：不同組學(xué)技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在類型（序列、表達量、峰強度等）、分辨率、動態(tài)范圍和實驗條件上差異很大。2）數(shù)據(jù)噪音和偽影：各種實驗和技術(shù)都可能引入噪音，使得整合后的數(shù)據(jù)難以區(qū)分真實信號和噪音。3）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性：組學(xué)間的關(guān)聯(lián)是非線性的、動態(tài)的，且可能存在多重關(guān)聯(lián)，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。4）計算復(fù)雜性：整合多個大型數(shù)據(jù)集需要巨大的計算資源和復(fù)雜的算法。5）缺乏金標準：難以用實驗精確驗證整合結(jié)果的準確性，使得模型驗證困難。14.描述一下利用生物信息學(xué)方法研究癌癥分子機制可能涉及的關(guān)鍵步驟和常用工具。*解析思路：關(guān)鍵步驟和工具通常包括：1）基因組測序與變異分析：使用NGS技術(shù)測序癌癥基因組，并利用工具（如GATK,VarScan）進行變異檢測（SNV,InDel,CNV），識別驅(qū)動癌癥的突變。2）基因表達分析：分析癌癥與正常組織的基因表達譜（RNA-Seq），利用工具（如RSEM,DESeq2）鑒定差異表達基因，構(gòu)建表達譜相關(guān)網(wǎng)絡(luò)。3）蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)分析：利用質(zhì)譜等技術(shù)分析癌癥細胞/組織的蛋白質(zhì)和代謝物變化，了解其分子特征和代謝重編程。4）通路和網(wǎng)絡(luò)分析：利用工具（如KEGG,Reactome,Cytoscape,IngenuityPathwayAnalysis,STRING）分析突變/表達/蛋白變化涉及的信號通路和網(wǎng)絡(luò)，識別關(guān)鍵節(jié)點和通路。5）功能預(yù)測與驗證：基于生物信息學(xué)預(yù)測（如利用公共數(shù)據(jù)庫）和實驗驗證（如CRISPR篩選、基因敲除）相結(jié)合，研究關(guān)鍵基因和通路的功能。四、論述題（本大題共1小題，共20分。）15.論述生物信息學(xué)技術(shù)（如網(wǎng)絡(luò)分析、機器學(xué)習(xí)）在解析復(fù)雜基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（例如，某個特定的信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路或發(fā)育過程調(diào)控網(wǎng)絡(luò)）中的具體應(yīng)用、所能提供的信息以及面臨的挑戰(zhàn)。*解析思路：生物信息學(xué)技術(shù)在解析復(fù)雜基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中扮演著核心角色。*具體應(yīng)用：*數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理：整合來自基因表達譜（RNA-Seq）、染色質(zhì)免疫共沉淀測序（ChIP-Seq）、DNA序列結(jié)合微陣列（ChIP-chip）、轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點預(yù)測（如JASPAR,TRANSFAC）、突變數(shù)據(jù)（如RNA-seq,WES）等多組學(xué)數(shù)據(jù)，進行標準化和整合分析。*網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：利用整合后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（GRN），如基于表達譜的協(xié)同表達網(wǎng)絡(luò)、基于ChIP-Seq數(shù)據(jù)的調(diào)控因子-靶基因網(wǎng)絡(luò)、基于序列相似性的同源網(wǎng)絡(luò)等。使用Cytoscape等軟件進行可視化和管理。*網(wǎng)絡(luò)分析：應(yīng)用拓撲學(xué)分析方法，識別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點（如樞紐基因、模塊頭基因），分析網(wǎng)絡(luò)的模塊結(jié)構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)和動態(tài)特性。計算節(jié)點的中心性指標（度、介度、緊密度等）。*motif發(fā)現(xiàn)與結(jié)合位點預(yù)測：利用MEME等工具發(fā)現(xiàn)核心調(diào)控元件（motif），并結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子數(shù)據(jù)庫預(yù)測潛在的轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點，推斷調(diào)控關(guān)系的具體機制。*機器學(xué)習(xí)與預(yù)測模型：利用機器學(xué)習(xí)算法（如隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）學(xué)習(xí)已知的調(diào)控關(guān)系或表達模式，構(gòu)建預(yù)測模型，以預(yù)測新的基因調(diào)控關(guān)系、識別潛在的調(diào)控因子或靶基因，或預(yù)測基因的功能狀態(tài)。*動態(tài)網(wǎng)絡(luò)建模：基于實驗數(shù)據(jù)或文獻知識，構(gòu)建反映調(diào)控網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化的數(shù)學(xué)模型（如基于微分方程的模型），模擬信號在通路中的傳播、網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)時間等。*所能提供的信息：*揭示基因間的調(diào)控層次和相互作用模式。*識別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點和核心通路。*預(yù)測未知的調(diào)控關(guān)系和潛在的調(diào)控機制。*理解網(wǎng)絡(luò)在不同條件（如疾病狀態(tài)、發(fā)育階段）下的變化和功能。*為實驗設(shè)計提供候選基因和驗證靶點。*提供對復(fù)雜生物過程動態(tài)行為的計算理解。*面臨的挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)噪音與整合難度：多組學(xué)數(shù)據(jù)存在噪音，不同數(shù)據(jù)類型整合困