2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——生物信息學在神經退行性病研究中的作用考試時間：______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）1.在神經退行性疾病的研究中，全基因組關聯分析（GWAS）主要目的是什么？A.鑒定疾病相關的基因表達調控元件B.構建疾病相關的蛋白質相互作用網絡C.查找與疾病易感性相關的遺傳變異D.測量疾病相關基因在特定組織中的表達水平2.RNA-Seq數據分析中，進行差異表達基因篩選時，通常需要考慮哪些重要因素？A.基因長度和啟動子區(qū)域復雜度B.讀取片段長度和測序平臺差異C.樣本數量和統計檢驗的顯著性水平D.基因功能注釋質量和通路信息完備性3.BLAST算法的核心思想是什么？A.基于遺傳密碼的解碼B.基于動態(tài)規(guī)劃的序列比對C.基于概率模型的序列搜索D.基于多維統計分析的序列聚類4.構建蛋白質相互作用（PPI）網絡時，哪種信息通常不被納入考慮？A.蛋白質序列相似性B.基因芯片表達數據C.高通量酵母雙雜交實驗結果D.蛋白質結構域預測信息5.在分析腦影像組學數據時，以下哪項技術屬于計算成像信息學（ComputationalImagingInformatics）的范疇？A.基于深度學習的基因功能預測B.從MRI圖像中自動提取量化特征用于疾病診斷C.蛋白質亞細胞定位的圖像分析D.系統發(fā)育樹的構建與分析6.以下哪種數據庫最常用于存儲和檢索已知的蛋白質結構信息？A.PubMedB.UniProtC.PDBD.NCBIGenBank7.對于神經退行性疾病中發(fā)現的新的候選致病基因，進行功能預測時，以下哪種方法最為直接？A.基因表達模式分析B.蛋白質結構模擬C.利用生物信息學工具預測其變異效應和通路關聯D.動物模型表型分析8.在進行基因集富集分析（GSEA）時，其主要優(yōu)勢是什么？A.能發(fā)現新的、未知的差異表達基因B.對樣本數量要求不高，適用于小規(guī)模數據集C.能評估一組基因是否在某個基因列表中顯著富集，揭示生物學過程D.能直接預測基因的功能注釋9.單細胞RNA測序（scRNA-seq）數據分析的主要挑戰(zhàn)之一是什么？A.數據量巨大，需要高效的存儲方案B.每個細胞產生的RNA量非常少，測序成本高昂C.數據維度極高，難以進行有效的降維和可視化D.需要復雜的實驗操作流程10.利用機器學習預測疾病風險或診斷狀態(tài)時，以下哪個環(huán)節(jié)不屬于模型建立過程？A.收集和整理相關的生物信息學數據B.選擇合適的機器學習算法并進行參數調優(yōu)C.對模型進行交叉驗證和性能評估D.基于已建立的模型進行新的數據預測二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填入橫線處）1.生物信息學研究中，利用公共數據庫（如dbSNP）查詢基因型變異信息時，通常需要基因的____________和____________信息。2.RNA-Seq數據分析流程通常包括____________、____________、差異表達分析等主要步驟。3.蛋白質二級結構預測中，常見的兩種結構類型是____________和____________。4.系統生物學網絡分析中，節(jié)點通常代表____________，邊代表____________。5.在神經退行性疾病研究中，計算影像組學可以通過分析____________（例如MRI、fMRI）圖像的____________特征，結合機器學習方法進行疾病診斷或預后評估。6.基因本體論（GO）富集分析可以幫助我們理解一組差異表達基因在____________、____________和____________方面的功能富集。7.機器學習模型在生物信息學應用中，可以通過____________、____________等方法來評估其泛化能力。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神經退行性疾病相關基因功能預測的一般思路。2.解釋什么是蛋白質相互作用網絡，并說明其在神經退行性疾病研究中的潛在應用價值。3.描述一下從高通量測序數據（如RNA-Seq）中鑒定疾病相關通路的主要分析步驟。4.簡要說明生物信息學在神經退行性疾病診斷標志物發(fā)現中可能發(fā)揮的作用。四、論述題（每題10分，共20分）1.論述生物信息學在理解神經退行性疾病復雜遺傳背景方面的作用和面臨的挑戰(zhàn)。2.結合具體例子，論述多組學整合分析（Multi-omicsIntegration）在神經退行性疾病研究中的優(yōu)勢及其分析難點。---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.B5.B6.C7.C8.C9.C10.D二、填空題1.基因符號,染色體位置2.質量控制,序列比對與定量3.α-螺旋,β-折疊4.蛋白質/基因,相互作用關系5.腦影像,定量6.細胞定位,生物過程,功能7.交叉驗證,泛化誤差（或測試集性能）三、簡答題1.答案：一般思路包括：首先，獲取候選基因序列；其次，利用序列比對工具（如BLAST）在數據庫中尋找同源蛋白，獲取其序列和結構信息；然后，利用結構預測工具（如AlphaFold,I-TASSER）預測其三維結構；接著，利用蛋白質功能預測工具（如Pfam,SMART）識別其功能域；進一步，利用變異效應預測工具（如SIFT,PolyPhen-2）評估其編碼區(qū)變異的功能影響；最后，結合基因本體分析（GO）、通路富集分析（KEGG）等方法，分析該基因及其相關蛋白的功能和參與的生物學通路，并與神經退行性疾病關聯。2.答案：蛋白質相互作用網絡是指通過實驗或計算方法確定的蛋白質之間相互作用關系的集合，通常以節(jié)點代表蛋白質，邊代表相互作用。在神經退行性疾病研究中，構建和分析疾病相關的PPI網絡可以幫助識別疾病發(fā)生發(fā)展過程中的核心調控蛋白、關鍵信號通路以及潛在的藥物靶點。例如，可以通過網絡拓撲分析找到高度連接的“樞紐蛋白”，或識別網絡中的核心模塊，這些往往與疾病密切相關。3.答案：主要分析步驟包括：首先，對原始RNA-Seq數據進行質量控制（如去除低質量讀段、過濾接頭序列）；其次，將清洗后的讀段比對到參考基因組或轉錄組上（如使用STAR,HISAT2）；接著，進行讀段定量，估算每個基因或轉錄本的表達水平（如使用featureCounts,RSEM）；然后，根據研究目的（如比較疾病組與對照組）進行差異表達基因分析（如使用DESeq2,edgeR）；最后，對顯著差異表達基因列表進行功能注釋和富集分析（如使用GO富集分析、KEGG通路富集分析），以揭示這些基因共同參與的生物學過程和通路。4.答案：生物信息學可以通過多種途徑在神經退行性疾病診斷標志物發(fā)現中發(fā)揮作用。例如，可以通過分析疾病的基因表達譜或蛋白質組譜，結合機器學習算法，篩選出在疾病狀態(tài)與正常狀態(tài)下差異顯著且具有良好區(qū)分度的生物標志物（基因、蛋白等）。也可以通過生物信息學方法分析腦影像數據，提取與疾病相關的量化特征（如萎縮體積、代謝速率），并利用統計學習模型建立診斷或分型模型。此外，還可以整合遺傳變異信息、臨床數據等多維度信息，構建更全面的預測模型。這些通過生物信息學發(fā)現的潛在標志物，需要進一步的實驗驗證。四、論述題1.答案：生物信息學在理解神經退行性疾病復雜遺傳背景方面發(fā)揮著關鍵作用。通過全基因組關聯研究（GWAS），可以系統性地識別與疾病易感性相關的常見遺傳變異（如SNP）；利用基因集分析、通路分析等工具，可以將這些變異關聯到具體的生物學通路和功能過程，揭示疾病發(fā)生的潛在分子機制；通過整合多組學數據（如基因型、表型、基因表達），可以構建更全面的遺傳-表型關聯模型；利用計算進化分析、群體遺傳學方法，可以研究疾病相關基因的進化歷史和選擇壓力。面臨的挑戰(zhàn)包括：GWAS主要發(fā)現常見變異，對具有較大效應的罕見變異敏感性較低；遺傳變異與表型之間的因果關系難以確定，需要結合孟德爾隨機化等統計方法進行推斷；環(huán)境因素與遺傳因素的交互作用復雜，難以完全通過遺傳數據解析；許多神經退行性疾病具有高度異質性，需要更精細的分層分析和多組學整合才能全面理解其遺傳基礎。2.答案：多組學整合分析通過結合來自不同層次、不同類型的實驗數據（如基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組、表觀基因組、臨床數據、影像數據等），旨在獲得對生物學系統更全面、更深入的理解。在神經退行性疾病研究中，其優(yōu)勢在于：能夠克服單一組學數據的局限性，提供更互補和冗余的信息；有助于發(fā)現不同分子層面之間的關聯和相互作用，揭示疾病的復雜調控網絡；可以更準確地解析疾病發(fā)生的分子機制，識別關鍵的病理通路和調控節(jié)點；能夠整合遺傳、表型、環(huán)境等多方面信息，構