2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)連接研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)分析中，GO富集分析主要目的是什么？A.預(yù)測(cè)新的蛋白質(zhì)相互作用B.構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)C.識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中功能相似的基因或蛋白質(zhì)集合D.測(cè)量信號(hào)通路的動(dòng)態(tài)變化速率2.以下哪種數(shù)據(jù)類型最直接地反映了蛋白質(zhì)之間的物理相互作用？A.基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)B.轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)數(shù)據(jù)C.酵母雙雜交實(shí)驗(yàn)結(jié)果D.蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)3.在共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中，度值較高的節(jié)點(diǎn)通常被解釋為：A.調(diào)控其他多個(gè)基因的轉(zhuǎn)錄因子B.參與多種不同信號(hào)通路的蛋白質(zhì)C.功能上相對(duì)獨(dú)立的基因D.在網(wǎng)絡(luò)中處于隔離狀態(tài)的基因4.Cytoscape軟件在生物信息學(xué)網(wǎng)絡(luò)分析中的主要作用是：A.自動(dòng)執(zhí)行所有的生物信息學(xué)計(jì)算B.提供一個(gè)可視化和分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的集成平臺(tái)C.直接從基因表達(dá)數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)相互作用D.獨(dú)立完成基因功能的全面注釋5.KEGG數(shù)據(jù)庫在基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)分析中主要提供什么信息？A.基因序列的詳細(xì)信息B.蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)C.已知的生物通路圖和相關(guān)信息D.細(xì)胞器中基因的表達(dá)水平6.用于構(gòu)建轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的ChIP-seq數(shù)據(jù)，其核心信息來源于：A.蛋白質(zhì)與DNA結(jié)合位點(diǎn)的直接測(cè)序B.基因轉(zhuǎn)錄本豐度的定量測(cè)量C.蛋白質(zhì)磷酸化水平的改變D.細(xì)胞代謝產(chǎn)物的變化7.介度（BetweennessCentrality）高的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通常具有什么特征？A.連接的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)量最多B.位于網(wǎng)絡(luò)中的核心位置，連接不同的模塊C.本身具有非常高的表達(dá)水平D.主要參與局部的信號(hào)放大作用8.在進(jìn)行基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的重要性在于：A.降低測(cè)序成本B.提高實(shí)驗(yàn)重復(fù)性C.消除不同實(shí)驗(yàn)條件或平臺(tái)帶來的差異，確保數(shù)據(jù)可比性D.減少數(shù)據(jù)處理所需的時(shí)間9.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常不用于推斷蛋白質(zhì)之間的直接相互作用？A.酵母雙雜交（Y2H）B.質(zhì)譜分析（MassSpectrometry）C.基因表達(dá)譜聚類分析D.共免疫沉淀（Co-IP）10.將基因表達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)連接信息，常用的方法之一是：A.基于蛋白質(zhì)序列的同源性搜索B.計(jì)算基因?qū)χg的表達(dá)相關(guān)性并設(shè)定閾值C.直接讀取實(shí)驗(yàn)測(cè)定的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)D.通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)基因的功能分類二、填空題（每空2分，共20分）1.生物信息學(xué)通過分析基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建______網(wǎng)絡(luò)來推斷潛在的轉(zhuǎn)錄調(diào)控關(guān)系。2.網(wǎng)絡(luò)分析中，節(jié)點(diǎn)之間的______表示它們之間的連接強(qiáng)度或關(guān)聯(lián)程度。3.識(shí)別基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵調(diào)控節(jié)點(diǎn)，有助于理解信號(hào)通路的______和瓶頸。4.Cytoscape是一個(gè)常用的網(wǎng)絡(luò)可視化和分析軟件，它支持多種數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入，如______和TED。5.為了評(píng)估網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果的可靠性，常常需要結(jié)合______數(shù)據(jù)庫或公共實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。6.基于蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)構(gòu)建的PPI網(wǎng)絡(luò)，其節(jié)點(diǎn)通常代表______，邊代表______。7.GO富集分析可以幫助我們理解網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的主要______和參與的生物學(xué)過程。8.在分析時(shí)間序列基因表達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)，可以構(gòu)建______網(wǎng)絡(luò)來研究信號(hào)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化。9.細(xì)胞信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路通常包含多個(gè)信號(hào)分子和蛋白質(zhì)，它們按特定的______順序發(fā)生相互作用。10.除了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵W(xué)分析，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法也可以預(yù)測(cè)基因之間的______或蛋白質(zhì)的相互作用。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述利用ChIP-seq數(shù)據(jù)構(gòu)建轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的基本步驟。2.解釋什么是網(wǎng)絡(luò)模塊，以及在基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)分析中識(shí)別模塊的意義。3.列舉至少三種用于評(píng)估基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)重要性的指標(biāo)，并簡要說明其含義。四、論述題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你研究一種新的信號(hào)通路，手頭有一組在該通路關(guān)鍵基因突變后獲取的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)生物信息學(xué)分析流程，闡述你將如何利用這些數(shù)據(jù)來初步推斷該信號(hào)通路中潛在的直接相互作用或調(diào)控關(guān)系，并說明每一步驟的原理和目的。2.生物信息學(xué)方法在解析復(fù)雜的基因信號(hào)網(wǎng)絡(luò)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但也存在局限性。請(qǐng)討論生物信息學(xué)分析結(jié)果解讀時(shí)需要考慮的主要局限性，并舉例說明如何在一定程度上克服這些局限。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.B5.C6.A7.B8.C9.C10.B二、填空題1.共表達(dá)2.連接/邊/權(quán)重3.調(diào)控/核心機(jī)制4.SIF5.公共/實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證6.蛋白質(zhì)/相互作用7.功能/生物學(xué)功能8.動(dòng)態(tài)/時(shí)序9.時(shí)序/順序10.調(diào)控關(guān)系/相互作用三、簡答題1.答案：*獲取特定轉(zhuǎn)錄因子（TF）的ChIP-seq數(shù)據(jù)（如IP組vs對(duì)照組）。*對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行差異分析，識(shí)別出TF結(jié)合顯著富集的基因組區(qū)域（順式作用元件）。*將這些區(qū)域映射到附近的基因啟動(dòng)子區(qū)域，確定潛在的靶基因。*構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)為TF和其潛在的靶基因，邊表示調(diào)控關(guān)系（通常用TF指向靶基因）。*（可選）整合其他數(shù)據(jù)（如表達(dá)數(shù)據(jù)、PPI數(shù)據(jù)）進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展和驗(yàn)證。2.答案：*網(wǎng)絡(luò)模塊是指網(wǎng)絡(luò)中功能相似或緊密連接的節(jié)點(diǎn)集合，內(nèi)部連接密度高，而與外部節(jié)點(diǎn)連接密度低。*意義：模塊內(nèi)的節(jié)點(diǎn)可能共同參與特定的生物學(xué)過程或通路；識(shí)別模塊有助于發(fā)現(xiàn)功能相關(guān)的基因集，簡化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理解；模塊是理解網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)和進(jìn)化的基本單元。3.答案：*度中心性（DegreeCentrality）：節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)，反映其與多少其他節(jié)點(diǎn)直接相連。*介度中心性（BetweennessCentrality）：節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中作為“橋梁”的重要性，介度高的節(jié)點(diǎn)連接不同的模塊。*緊密度中心性（ClosenessCentrality）：節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中其他所有節(jié)點(diǎn)的平均距離，反映其信息傳播的速度。*（可選）特征向量中心性（EigenvectorCentrality）：衡量節(jié)點(diǎn)的重要性，不僅看連接數(shù)，還看其鄰居的重要性。四、論述題1.答案：*步驟1：數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化。對(duì)原始表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制（去除低質(zhì)量樣本/基因），進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如TPM,FPKM,RPKM或方差標(biāo)準(zhǔn)化方法），以消除批次效應(yīng)和技術(shù)噪音，確保數(shù)據(jù)可比性。*步驟2：差異表達(dá)分析。利用統(tǒng)計(jì)方法（如t-test,ANOVA,DESeq2,EdgeR）比較突變組與野生型（或?qū)φ战M）的表達(dá)差異，篩選出在突變后顯著上調(diào)或下調(diào)的基因。*步驟3：構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)。計(jì)算篩選出的差異表達(dá)基因之間的表達(dá)相關(guān)性（如Pearson或Spearman相關(guān)系數(shù)），設(shè)定閾值，構(gòu)建差異表達(dá)基因的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)為差異表達(dá)基因，邊為基因間的顯著相關(guān)性。分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鳎R(shí)別核心基因或模塊。*步驟4：（可選）結(jié)合已知通路信息。將網(wǎng)絡(luò)中的基因與已知的信號(hào)通路（如KEGG,Reactome）進(jìn)行關(guān)聯(lián)，查看哪些通路在突變后受到顯著影響。*步驟5：預(yù)測(cè)調(diào)控關(guān)系。基于共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，可以推斷潛在的調(diào)控關(guān)系。例如，網(wǎng)絡(luò)中連接緊密的基因?qū)?，其中一個(gè)基因可能作為轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控另一個(gè)基因的表達(dá)。特別關(guān)注那些差異表達(dá)基因中可能包含轉(zhuǎn)錄因子的節(jié)點(diǎn)，分析其調(diào)控的潛在靶基因集。*原理與目的：預(yù)處理確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；差異表達(dá)分析識(shí)別突變引起的核心變化；共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)利用基因表達(dá)的整體相關(guān)性，間接推斷功能聯(lián)系和潛在的調(diào)控關(guān)系（因?yàn)楣脖磉_(dá)是調(diào)控關(guān)系的一個(gè)強(qiáng)間接指標(biāo)）；結(jié)合通路信息提供生物學(xué)背景；預(yù)測(cè)調(diào)控關(guān)系是從表達(dá)變化推斷更深層的分子機(jī)制，有助于理解信號(hào)通路的具體影響。2.答案：*局限性：*數(shù)據(jù)噪音與偽影：高通量測(cè)序數(shù)據(jù)本身包含噪音，實(shí)驗(yàn)誤差、技術(shù)偏差可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的關(guān)聯(lián)或相互作用預(yù)測(cè)。*靜態(tài)快照：基因表達(dá)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)是動(dòng)態(tài)變化的，單時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)只能捕捉瞬時(shí)狀態(tài)，無法反映完整的動(dòng)態(tài)調(diào)控過程。*功能冗余：多個(gè)基因可能執(zhí)行相似功能，網(wǎng)絡(luò)分析可能難以區(qū)分它們各自的具體作用。*推斷的間接性：許多網(wǎng)絡(luò)分析（如基于表達(dá)相關(guān)性）推斷的是功能關(guān)聯(lián)而非直接的物理相互作用，推斷的置信度有限。*計(jì)算復(fù)雜性與資源需求：處理大規(guī)模生物數(shù)據(jù)（如全基因組PPI網(wǎng)絡(luò)）需要強(qiáng)大的計(jì)算資源和復(fù)雜的算法。*“組學(xué)”數(shù)據(jù)的局限性：單獨(dú)的基因或蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)可能無法完全重建復(fù)雜的相互作用網(wǎng)絡(luò)，需要多組學(xué)數(shù)據(jù)的整合。*克服方法：*數(shù)據(jù)質(zhì)控與標(biāo)準(zhǔn)化：嚴(yán)格篩選數(shù)據(jù)，使用恰當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化方法減少技術(shù)噪音。*多數(shù)據(jù)源整合：結(jié)合表達(dá)、ChIP-seq、Hi-C、PPI、蛋白質(zhì)修飾等多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，提高推斷的可靠性。*時(shí)間序列分析：獲取不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，研究網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化，更全面地理解調(diào)