2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(GeneRegulatoryNetwork,GRN)2.順式作用元件(Cis-RegulatoryElement,CRE)3.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)(TranscriptionFactorBindingSite,TFBS)4.共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析(Co-expressionNetworkAnalysis)5.模塊化分析(ModularityAnalysis)二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述ChIP-seq技術(shù)用于研究基因調(diào)控的原理及其主要輸出信息。2.列舉至少三種用于預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)（TFBS）的生物信息學(xué)方法，并簡(jiǎn)述其中一種的基本思路。3.簡(jiǎn)述利用轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）構(gòu)建差異表達(dá)基因（DEG）集的基本流程。4.解釋什么是小世界網(wǎng)絡(luò)（Small-WorldNetwork）特性，并說(shuō)明其在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的可能生物學(xué)意義。5.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在解析疾病相關(guān)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)方面可以發(fā)揮哪些作用。三、論述題（每題10分，共40分）1.詳細(xì)描述基于表達(dá)譜數(shù)據(jù)構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（特別是使用WGCNA方法）的主要步驟，并討論其在基因功能注釋和調(diào)控模塊識(shí)別中的應(yīng)用。2.綜合說(shuō)明生物信息學(xué)方法如何整合來(lái)自不同類型實(shí)驗(yàn)（如RNA-Seq,ChIP-seq,ATAC-seq）的數(shù)據(jù)來(lái)推斷更全面的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。3.當(dāng)前，利用生物信息學(xué)方法從高通量數(shù)據(jù)中構(gòu)建準(zhǔn)確的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，請(qǐng)至少列舉三到四個(gè)主要挑戰(zhàn)，并分別提出可能的應(yīng)對(duì)策略或研究方向。4.以某一特定生物學(xué)過(guò)程（如細(xì)胞分化、腫瘤發(fā)生）或模型生物為例，闡述生物信息學(xué)在理解其核心基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的作用和貢獻(xiàn)。四、計(jì)算/分析題（共20分）假設(shè)你獲得了一組來(lái)自某生物在不同處理?xiàng)l件下的基因表達(dá)數(shù)據(jù)（模擬數(shù)據(jù)，已整理成矩陣格式，行代表基因，列代表樣本）。你的任務(wù)是通過(guò)生物信息學(xué)方法初步解析處理?xiàng)l件對(duì)基因表達(dá)的影響及潛在的調(diào)控關(guān)系。請(qǐng)描述你將采取的分析步驟，包括：1.你會(huì)使用哪些方法或工具來(lái)識(shí)別在處理?xiàng)l件下顯著差異表達(dá)的基因？2.接下來(lái)，你會(huì)考慮使用哪些生物信息學(xué)策略來(lái)嘗試推斷這些差異表達(dá)基因之間可能存在的調(diào)控關(guān)系或潛在的調(diào)控因子？（請(qǐng)至少提出兩種不同的策略思路）。3.在進(jìn)行上述分析時(shí)，需要注意哪些潛在的問(wèn)題或假設(shè)？（如數(shù)據(jù)質(zhì)量、噪聲、計(jì)算復(fù)雜度等）。試卷答案一、名詞解釋1.基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(GeneRegulatoryNetwork,GRN):指由基因及其調(diào)控因子（如轉(zhuǎn)錄因子）相互作用組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過(guò)調(diào)控基因表達(dá)的時(shí)間和空間模式來(lái)控制細(xì)胞狀態(tài)、組織發(fā)育和生命過(guò)程。2.順式作用元件(Cis-RegulatoryElement,CRE):位于DNA分子上，能夠影響鄰近基因表達(dá)活性的特定DNA序列，通常包含轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)。3.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)(TranscriptionFactorBindingSite,TFBS):位于基因啟動(dòng)子或增強(qiáng)子等區(qū)域的特定DNA序列，是轉(zhuǎn)錄因子能夠特異性結(jié)合并調(diào)控基因轉(zhuǎn)錄的位點(diǎn)。4.共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析(Co-expressionNetworkAnalysis):通過(guò)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)中基因間的相關(guān)性，構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)代表基因，邊代表基因間的共表達(dá)關(guān)系，用于揭示基因功能模塊和潛在調(diào)控關(guān)系。5.模塊化分析(ModularityAnalysis):指在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)（如GRN）中識(shí)別出緊密連接的子網(wǎng)絡(luò)（模塊或社區(qū)），模塊內(nèi)基因功能相似或相互作用緊密，模塊間連接相對(duì)稀疏。二、簡(jiǎn)答題1.ChIP-seq技術(shù)用于研究基因調(diào)控的原理及其主要輸出信息：*原理：利用特異性抗體富集與目標(biāo)調(diào)控因子（如轉(zhuǎn)錄因子）結(jié)合的染色質(zhì)片段（通過(guò)交叉鏈接固定），然后對(duì)富集到的DNA片段進(jìn)行高通量測(cè)序，從而確定該調(diào)控因子在基因組上的結(jié)合位點(diǎn)。*主要輸出信息：轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)的精確基因組坐標(biāo)、結(jié)合頻率/富集程度、結(jié)合區(qū)域的染色質(zhì)狀態(tài)（如開(kāi)放/關(guān)閉染色質(zhì)）、結(jié)合模式的特征（如偏好性堿基序列）等，這些信息可用于推斷調(diào)控因子識(shí)別的順式作用元件和潛在的下游靶基因。2.列舉至少三種用于預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)（TFBS）的生物信息學(xué)方法，并簡(jiǎn)述其中一種的基本思路：*方法1：基于序列比對(duì)的方法（如MEMEsuite）。*方法2：基于機(jī)器學(xué)習(xí)/統(tǒng)計(jì)模型的方法（如PROMO,HMMER使用隱馬爾可夫模型）。*方法3：基于結(jié)構(gòu)模型的方法（如AlphaFold等預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)后結(jié)合）。*簡(jiǎn)述MEME方法思路：該方法首先收集大量已知轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)序列，識(shí)別這些序列共有的核心模式（Motif），然后利用這些Motif來(lái)搜索新的DNA序列，預(yù)測(cè)其中可能存在轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合的區(qū)域。核心在于從已知數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)序列保守模式。3.簡(jiǎn)述利用轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）構(gòu)建差異表達(dá)基因（DEG）集的基本流程：*步驟1：數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括質(zhì)量控制、去除低質(zhì)量讀段和過(guò)濾adapter序列，對(duì)原始測(cè)序讀段進(jìn)行比對(duì)到參考基因組。*步驟2：統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)，計(jì)算每個(gè)基因在每個(gè)樣本中的讀段數(shù)量（或轉(zhuǎn)錄本數(shù)量）。*步驟3：差異表達(dá)分析，使用統(tǒng)計(jì)方法（如t檢驗(yàn)、ANOVA、DESeq2,edgeR等）比較不同條件下基因表達(dá)水平的差異，識(shí)別出顯著差異表達(dá)的基因（DEGs），通常會(huì)設(shè)定統(tǒng)計(jì)學(xué)閾值（如p值、FDR）和表達(dá)倍數(shù)變化閾值。4.解釋什么是小世界網(wǎng)絡(luò)（Small-WorldNetwork）特性，并說(shuō)明其在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的可能生物學(xué)意義：*特性：小世界網(wǎng)絡(luò)是指大部分節(jié)點(diǎn)之間的平均路徑長(zhǎng)度相對(duì)較短（短距離），但網(wǎng)絡(luò)中仍然存在少數(shù)長(zhǎng)距離連接（高聚類系數(shù)）。即網(wǎng)絡(luò)既具有全局的連通性，又具有局部緊密連接的特性。*生物學(xué)意義：在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中，小世界特性可能意味著核心調(diào)控基因（Hub基因）可以相對(duì)快速地影響其他基因的表達(dá)，有助于實(shí)現(xiàn)快速、協(xié)調(diào)的基因表達(dá)響應(yīng)。這種結(jié)構(gòu)可能有助于提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性（抵抗節(jié)點(diǎn)失敗）和適應(yīng)性。5.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在解析疾病相關(guān)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)方面可以發(fā)揮哪些作用：*識(shí)別疾病相關(guān)基因和通路：通過(guò)分析疾病組與正常組的表達(dá)差異，或利用基因集富集分析等方法，識(shí)別在疾病發(fā)生發(fā)展中起關(guān)鍵作用的基因及其參與的生物學(xué)通路。*探究疾病機(jī)制：構(gòu)建和分析疾病相關(guān)的GRN，揭示疾病狀態(tài)下基因調(diào)控模式的改變，闡明疾病發(fā)生的分子機(jī)制。*發(fā)現(xiàn)潛在藥物靶點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)分析可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)或異常模塊，這些節(jié)點(diǎn)可能是開(kāi)發(fā)新藥物干預(yù)的潛在靶點(diǎn)。*建立診斷和預(yù)后模型：基于基因表達(dá)譜或調(diào)控網(wǎng)絡(luò)特征，開(kāi)發(fā)用于疾病診斷、分型或預(yù)后的生物標(biāo)志物。三、論述題1.詳細(xì)描述基于表達(dá)譜數(shù)據(jù)構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（特別是使用WGCNA方法）的主要步驟，并討論其在基因功能注釋和調(diào)控模塊識(shí)別中的應(yīng)用：*WGCNA主要步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)準(zhǔn)化基因表達(dá)矩陣（常用方法如歸一化、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換），處理缺失值。2.轉(zhuǎn)換基因表達(dá)譜：將標(biāo)準(zhǔn)化后的連續(xù)表達(dá)量轉(zhuǎn)換為離散的模塊成員關(guān)系，常用方法包括計(jì)算基因間的相關(guān)性（如pearson或spearman），設(shè)定閾值將相關(guān)性相近的基因聚類成初始模塊。3.模塊合并與優(yōu)化：根據(jù)模塊間相關(guān)性或特定標(biāo)準(zhǔn)（如模塊規(guī)模、模塊內(nèi)相關(guān)性）合并相似模塊，優(yōu)化模塊劃分。4.模塊屬性計(jì)算：計(jì)算每個(gè)模塊的平均表達(dá)量（如平均FPKM值），用于后續(xù)關(guān)聯(lián)分析。5.基于模塊構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)：計(jì)算模塊間的連接強(qiáng)度（如基于模塊平均表達(dá)量的相關(guān)性），構(gòu)建模塊間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。6.模塊-表型關(guān)聯(lián)分析：將計(jì)算得到的模塊屬性（如模塊平均表達(dá)量）與生物學(xué)表型（如疾病狀態(tài)、組織類型）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)分析，識(shí)別與特定表型顯著相關(guān)的模塊。*應(yīng)用：*基因功能注釋：一個(gè)與特定生物學(xué)表型顯著相關(guān)的模塊，通常包含功能上相似或協(xié)同作用的基因。通過(guò)研究該模塊中基因的功能，可以推斷整個(gè)模塊代表的功能集，從而對(duì)未知基因或新發(fā)現(xiàn)的基因群進(jìn)行功能注釋。*調(diào)控模塊識(shí)別：WGCNA通過(guò)尋找表達(dá)模式高度同步的基因群（模塊）來(lái)揭示潛在的協(xié)同調(diào)控機(jī)制。與特定表型顯著相關(guān)的模塊，暗示可能受到共同轉(zhuǎn)錄因子或染色質(zhì)結(jié)構(gòu)的調(diào)控，從而間接識(shí)別了潛在的調(diào)控單元或調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。2.綜合說(shuō)明生物信息學(xué)方法如何整合來(lái)自不同類型實(shí)驗(yàn)（如RNA-Seq,ChIP-seq,ATAC-seq）的數(shù)據(jù)來(lái)推斷更全面的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)：*整合策略與步驟：1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與對(duì)齊：對(duì)不同來(lái)源的高通量測(cè)序數(shù)據(jù)（RNA-Seq,ChIP-seq,ATAC-seq）進(jìn)行預(yù)處理，包括質(zhì)量控制和標(biāo)準(zhǔn)化（如TPM,FPKM,CPM），并將DNA序列數(shù)據(jù)比對(duì)到參考基因組。2.特征提取：從各類型數(shù)據(jù)中提取生物信息學(xué)特征。例如，從RNA-Seq提取差異表達(dá)基因列表；從ChIP-seq提取轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)（Peak）及其覆蓋的基因；從ATAC-seq提取開(kāi)放染色質(zhì)區(qū)域（Peak）及其覆蓋的基因。3.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：建立不同類型特征之間的關(guān)聯(lián)。例如，將ChIP-seqPeak與RNA-Seq表達(dá)的基因進(jìn)行映射，尋找結(jié)合位點(diǎn)附近的差異表達(dá)基因；將ATAC-seqPeak與RNA-Seq表達(dá)水平或ChIP-seqPeak位置關(guān)系進(jìn)行分析。4.網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：基于關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，構(gòu)建整合型的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。方法包括：*基于距離/優(yōu)先連接：如果轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)（ChIP-seq）靠近其調(diào)控的基因（RNA-Seq表達(dá)變化），則建立調(diào)控邊。*基于表觀遺傳數(shù)據(jù)：利用ATAC-seq數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)增強(qiáng)子區(qū)域，結(jié)合ChIP-seq數(shù)據(jù)鑒定增強(qiáng)子上的轉(zhuǎn)錄因子（如p300），推斷轉(zhuǎn)錄因子通過(guò)增強(qiáng)子調(diào)控基因的表達(dá)。*多組學(xué)整合算法：使用專門設(shè)計(jì)的算法（如IntegrativeNetworkConstructionTools）同時(shí)考慮多種數(shù)據(jù)類型，計(jì)算基因間的綜合關(guān)聯(lián)得分，構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。*整合優(yōu)勢(shì)：通過(guò)整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，可以更全面地解析基因調(diào)控機(jī)制，彌補(bǔ)單一組學(xué)數(shù)據(jù)的局限性。例如，僅憑表達(dá)數(shù)據(jù)無(wú)法直接推斷調(diào)控關(guān)系，而結(jié)合表觀遺傳數(shù)據(jù)（ChIP-seq,ATAC-seq）可以識(shí)別調(diào)控元件（增強(qiáng)子）和潛在的調(diào)控因子，從而構(gòu)建更接近生理狀態(tài)的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型。3.當(dāng)前，利用生物信息學(xué)方法從高通量數(shù)據(jù)中構(gòu)建準(zhǔn)確的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，請(qǐng)至少列舉三到四個(gè)主要挑戰(zhàn)，并分別提出可能的應(yīng)對(duì)策略或研究方向：*挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)噪聲與偽影：高通量測(cè)序數(shù)據(jù)本身存在技術(shù)噪聲、生物學(xué)變異，以及批次效應(yīng)、標(biāo)準(zhǔn)化誤差等，這些都會(huì)干擾網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的準(zhǔn)確性。*應(yīng)對(duì)策略：開(kāi)發(fā)更穩(wěn)健的數(shù)據(jù)預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化方法；利用多批次數(shù)據(jù)或內(nèi)部參照基因控制批次效應(yīng)；整合多類型數(shù)據(jù)（如表觀遺傳、蛋白質(zhì)）進(jìn)行交叉驗(yàn)證。*挑戰(zhàn)2：動(dòng)態(tài)性與時(shí)空特異性：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是動(dòng)態(tài)變化的，并且在不同的細(xì)胞類型、發(fā)育階段或環(huán)境條件下表現(xiàn)出時(shí)空特異性，而當(dāng)前多數(shù)分析方法傾向于構(gòu)建靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)。*應(yīng)對(duì)策略：發(fā)展分析動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的方法；利用單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)（scRNA-seq,scATAC-seq）解析細(xì)胞異質(zhì)性下的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)；結(jié)合時(shí)間序列實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。*挑戰(zhàn)3：推斷調(diào)控方向與因果關(guān)系的困難：大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)推斷方法只能計(jì)算基因間的相關(guān)性或關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，難以確定調(diào)控的方向（誰(shuí)調(diào)控誰(shuí)）和因果關(guān)系。*應(yīng)對(duì)策略：發(fā)展基于先驗(yàn)知識(shí)（如調(diào)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)）的推理方法；利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)或動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行因果推斷；結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（如CRISPR基因編輯）。*挑戰(zhàn)4：網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與復(fù)雜性：生物體中的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含大量節(jié)點(diǎn)和邊，使得網(wǎng)絡(luò)分析計(jì)算量大、難以解析核心通路和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。*應(yīng)對(duì)策略：發(fā)展高效的算法和計(jì)算框架；利用模塊化分析、圖論方法簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)挖掘和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別。4.以某一特定生物學(xué)過(guò)程（如細(xì)胞分化、腫瘤發(fā)生）或模型生物為例，闡述生物信息學(xué)在理解其核心基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的作用和貢獻(xiàn)：*舉例：以B細(xì)胞分化過(guò)程為例。*生物信息學(xué)作用與貢獻(xiàn)：1.動(dòng)態(tài)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：通過(guò)分析不同分化階段（如造血干細(xì)胞->前B細(xì)胞->未成熟B細(xì)胞->成熟B細(xì)胞）的RNA-seq數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列分析或動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建B細(xì)胞分化的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，揭示關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子（如PAX5,E2A,BLIMP1,IRF4）在不同階段的調(diào)控作用和作用順序。2.識(shí)別關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)與通路：通過(guò)模塊分析、Hub基因識(shí)別等方法，鑒定在B細(xì)胞分化中起核心作用的基因模塊和轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，