2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)與人類進(jìn)化的關(guān)系考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在人類起源和遷徙研究中的主要作用。請(qǐng)至少列舉三種不同的生物信息學(xué)分析方法，并簡(jiǎn)要說(shuō)明每種方法如何為人類遷徙假說(shuō)提供證據(jù)。二、描述系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程。請(qǐng)包括至少兩種不同的構(gòu)建方法（如基于距離法、基于字符法），簡(jiǎn)述其基本原理，并比較這兩種方法在應(yīng)用于人類進(jìn)化樹(shù)構(gòu)建時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)。三、人類線粒體DNA（mtDNA）因其母系遺傳和快速進(jìn)化特點(diǎn)，在人類進(jìn)化研究中具有重要地位。請(qǐng)闡述利用mtDNA數(shù)據(jù)研究人類進(jìn)化歷史的思路，包括數(shù)據(jù)獲取、分析方法（如構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)、計(jì)算群體遺傳參數(shù)）以及可能得出的結(jié)論類型（如識(shí)別人群分化事件、估計(jì)遷徙時(shí)間）。四、全基因組測(cè)序技術(shù)的發(fā)展使得對(duì)現(xiàn)代人類群體遺傳結(jié)構(gòu)的研究變得深入。請(qǐng)簡(jiǎn)述全基因組數(shù)據(jù)可以提供哪些類型的進(jìn)化信息（例如，關(guān)于近期群體歷史、適應(yīng)性進(jìn)化等），并舉例說(shuō)明一種利用全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）研究人類進(jìn)化相關(guān)問(wèn)題的具體應(yīng)用。五、古DNA（AncientDNA）的發(fā)現(xiàn)revolutionized人類進(jìn)化研究。在獲取和分析古DNA數(shù)據(jù)時(shí)，生物信息學(xué)面臨著哪些獨(dú)特的挑戰(zhàn)？請(qǐng)至少列舉三個(gè)挑戰(zhàn)，并分別說(shuō)明相應(yīng)的生物信息學(xué)解決方案或策略。六、討論生物信息學(xué)在推動(dòng)人類與病原體相互作用研究方面所起的作用。請(qǐng)結(jié)合具體實(shí)例，說(shuō)明如何利用基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)等生物信息學(xué)方法，來(lái)理解病原體在人類進(jìn)化過(guò)程中的影響，或者人類如何通過(guò)遺傳變異獲得對(duì)疾病的抵抗力。七、假設(shè)你獲得了一組來(lái)自不同地區(qū)現(xiàn)代人群以及一個(gè)已知的古人類（如尼安德特人）的核基因組DNA序列數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)生物信息學(xué)分析方案，以探究現(xiàn)代人類與該古人類群體之間的遺傳關(guān)系和分化歷史。你的方案應(yīng)至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、核心分析步驟（如計(jì)算群體間遺傳距離、構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)）以及預(yù)期結(jié)果的分析說(shuō)明。八、隨著生物信息學(xué)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，如何高效、準(zhǔn)確地存儲(chǔ)、管理和分析這些數(shù)據(jù)成為重要挑戰(zhàn)。請(qǐng)討論生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)在人類進(jìn)化研究中的重要作用，并舉例說(shuō)明至少兩種不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)（如序列數(shù)據(jù)庫(kù)、系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)）如何被研究人員利用。同時(shí)，簡(jiǎn)述云計(jì)算或高性能計(jì)算在處理大規(guī)模人類進(jìn)化數(shù)據(jù)時(shí)所發(fā)揮的作用。試卷答案一、生物信息學(xué)通過(guò)提供數(shù)據(jù)分析工具和計(jì)算方法，極大地促進(jìn)了人類起源和遷徙研究。主要作用包括：1.序列比對(duì)與分析：通過(guò)比較不同人群或物種的DNA、RNA或蛋白質(zhì)序列，識(shí)別遺傳變異和保守區(qū)域，推斷進(jìn)化關(guān)系和親緣遠(yuǎn)近。例如，比較線粒體DNA序列可以追蹤母系遺傳脈絡(luò)，繪制遷徙路線。2.系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建：利用序列數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)，直觀展示物種或人群的進(jìn)化歷史和分化事件，幫助驗(yàn)證或修正關(guān)于遷徙時(shí)間和路徑的假說(shuō)。3.群體遺傳學(xué)分析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法分析群體內(nèi)的遺傳結(jié)構(gòu)、變異模式（如連鎖不平衡、群體分層），揭示人群混合、擴(kuò)張、隔離等歷史事件，為人類遷徙和適應(yīng)提供遺傳證據(jù)。例如，使用Admixture或結(jié)構(gòu)分析（Structure）軟件可以識(shí)別人群的亞結(jié)構(gòu)，推斷復(fù)雜的遷徙歷史。二、系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程是從序列數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)特定算法計(jì)算序列間的進(jìn)化距離或直接比較字符狀態(tài)，最終生成表示進(jìn)化關(guān)系的樹(shù)狀圖。1.基于距離法（如鄰接法、UPGMA）：基本原理是計(jì)算所有序列對(duì)之間的進(jìn)化距離（通?；诤塑账峄虬被岬牟町愋裕缓蟾鶕?jù)距離矩陣，將距離最近的兩條序列或兩個(gè)聚類合并，遞歸地構(gòu)建更大的聚類，直到所有序列都在同一棵樹(shù)上。優(yōu)點(diǎn)是原理簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)是假設(shè)所有進(jìn)化速率相同（同速進(jìn)化），可能忽略系統(tǒng)發(fā)育噪音，導(dǎo)致某些分支關(guān)系不準(zhǔn)確。2.基于字符法（如最大簡(jiǎn)約法MP、最大似然法ML、貝葉斯法BI）：基本原理是尋找能夠解釋觀測(cè)到的序列變異最少（簡(jiǎn)約法）或概率最大（最大似然法）或后驗(yàn)概率最大（貝葉斯法）的進(jìn)化樹(shù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。這些方法考慮了序列間的具體差異，并對(duì)進(jìn)化模型（如替換類型、速率）做出假設(shè)。優(yōu)點(diǎn)是可以更精確地反映進(jìn)化關(guān)系，尤其當(dāng)存在不同進(jìn)化速率或復(fù)雜模型時(shí)。缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)高于距離法，需要更精確的進(jìn)化模型，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高。在人類進(jìn)化樹(shù)構(gòu)建中，由于可能存在古老的分化和快速的近期進(jìn)化，基于字符法（特別是ML和BI）通常能提供更可靠的結(jié)果。三、利用mtDNA研究人類進(jìn)化歷史的思路如下：1.數(shù)據(jù)獲?。簭默F(xiàn)代人類個(gè)體、古人類化石（如果條件允許）或相關(guān)文獻(xiàn)中獲取線粒體基因組或部分片段的DNA序列。2.分析方法：*序列比對(duì)：將所有研究對(duì)象的mtDNA序列進(jìn)行多序列比對(duì)，確定核苷酸變異位點(diǎn)。*系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建：基于比對(duì)的序列，使用上述提到的建樹(shù)方法（如MP,ML,BI），構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)。樹(shù)的不同分支代表不同的進(jìn)化譜系。*群體遺傳參數(shù)計(jì)算：計(jì)算群體間的遺傳距離（如Kimura2-parameter距離）、單倍型多樣性（HaplotypeDiversity）、單倍型頻率分布等。3.結(jié)論類型：通過(guò)系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)可以識(shí)別不同人群間的親緣關(guān)系，推斷人群的分化時(shí)間（結(jié)合分子鐘假說(shuō)），識(shí)別遷徙事件（如通過(guò)地理空間分布和頻率變化推斷的擴(kuò)張或引入），分析人群混合歷史等。例如，尼安德特人與現(xiàn)代人類的系統(tǒng)發(fā)育關(guān)系通過(guò)mtDNA研究得到了早期認(rèn)識(shí)。四、全基因組數(shù)據(jù)可以提供豐富的進(jìn)化信息：1.群體歷史信息：可以檢測(cè)出人群的近期擴(kuò)張信號(hào)（如群體大小驟變留下的遺傳印記）、群體結(jié)構(gòu)（如Admixture分析揭示的亞群組成）、群體混合事件（如美拉尼西亞祖先成分的引入），幫助重構(gòu)現(xiàn)代人類的形成歷史。2.適應(yīng)性進(jìn)化信息：通過(guò)比較不同人群對(duì)環(huán)境適應(yīng)相關(guān)的基因（如編碼免疫蛋白、代謝酶的基因）的頻率差異，可以識(shí)別經(jīng)歷過(guò)自然選擇壓力的基因位點(diǎn)，推斷人類適應(yīng)特定環(huán)境（如高海拔、熱帶地區(qū)、飲食變化）的遺傳基礎(chǔ)。具體應(yīng)用實(shí)例：研究人類對(duì)乳糖耐受的適應(yīng)性進(jìn)化。通過(guò)GWAS在全基因組范圍內(nèi)尋找與乳糖耐受相關(guān)的遺傳變異，發(fā)現(xiàn)多個(gè)位于乳糖酶基因（LCT）附近或調(diào)控區(qū)域的變異與乳糖酶持續(xù)分泌相關(guān)。這些變異在歷史上飲用奶制品的人群中頻率顯著升高，是自然選擇強(qiáng)烈作用的證據(jù)，反映了人類與馴化動(dòng)物的協(xié)同進(jìn)化歷史。五、古DNA分析面臨獨(dú)特的生物信息學(xué)挑戰(zhàn)及相應(yīng)的解決方案：1.挑戰(zhàn)一：低覆蓋度和高錯(cuò)誤率。古DNA受降解和環(huán)境因素的影響，測(cè)序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量通常遠(yuǎn)低于現(xiàn)代基因組，且包含較多錯(cuò)誤堿基。*解決方案：開(kāi)發(fā)能夠處理低質(zhì)量、低覆蓋度數(shù)據(jù)的算法（如對(duì)齊算法、變異檢測(cè)算法）；利用多個(gè)高質(zhì)量現(xiàn)代參考基因組進(jìn)行混合對(duì)齊（multi-alignment）；采用糾錯(cuò)算法或機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)識(shí)別和過(guò)濾錯(cuò)誤信息。2.挑戰(zhàn)二：復(fù)雜的污染問(wèn)題。古DNA樣本極易受到現(xiàn)代環(huán)境DNA（eDNA）和實(shí)驗(yàn)室污染的影響。*解決方案：在樣本處理和測(cè)序過(guò)程中嚴(yán)格遵守?zé)o污染操作規(guī)程；利用生物信息學(xué)方法檢測(cè)和過(guò)濾污染序列，如基于變異模式、位點(diǎn)特異性信息（如SNP密度）等。3.挑戰(zhàn)三：序列修復(fù)和拼接。由于DNA片段化嚴(yán)重，拼接高質(zhì)量的古基因組序列非常困難。*解決方案：采用專門為短讀長(zhǎng)、高錯(cuò)誤率數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的拼接算法（如SPAdes,MEGAHIT）；利用多層次的組裝策略，從短讀長(zhǎng)到長(zhǎng)讀長(zhǎng)數(shù)據(jù)；結(jié)合光學(xué)映射或納米孔測(cè)序等長(zhǎng)片段信息輔助組裝。六、生物信息學(xué)在人類與病原體相互作用研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用：1.病原體基因組分析：通過(guò)全基因組測(cè)序和比較基因組學(xué)，可以追蹤病原體的起源、進(jìn)化脈絡(luò)、傳播歷史和變異模式（如抗藥性突變）。例如，利用系統(tǒng)發(fā)育分析研究流感病毒或新冠病毒的傳播鏈和變異熱點(diǎn)。2.宿主基因組分析：通過(guò)GWAS等方法，鑒定與感染易感性、疾病嚴(yán)重程度或抵抗能力相關(guān)的宿主基因變異。例如，發(fā)現(xiàn)HLA基因區(qū)變異與多種病毒感染的易感性密切相關(guān)。具體實(shí)例：研究人類對(duì)瘧原蟲（Plasmodiumfalciparum）的適應(yīng)性進(jìn)化。通過(guò)比較不同地理區(qū)域人群的基因組數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)編碼紅細(xì)胞表面受體的基因（如Duffy抗原基因*DFY*）存在與瘧疾抗性相關(guān)的顯著變異。在瘧疾流行區(qū)，攜帶特定變異（如*DFY*等位基因缺失）的人群對(duì)惡性瘧疾具有抗性，這是長(zhǎng)期自然選擇壓力下人類與病原體協(xié)同進(jìn)化的結(jié)果。生物信息學(xué)方法使得這種關(guān)聯(lián)研究成為可能。七、分析現(xiàn)代人群與已知古人類（如尼安德特人）遺傳關(guān)系的生物信息學(xué)方案設(shè)計(jì)：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：*獲取高質(zhì)量的現(xiàn)代人群和古人類核基因組快照或全基因組序列數(shù)據(jù)（來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)如GRC或古DNA研究項(xiàng)目）。*對(duì)序列進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和過(guò)濾，去除低質(zhì)量讀長(zhǎng)和接頭序列。*對(duì)所有序列進(jìn)行參考基因組（通常是現(xiàn)代人類參考基因組，如GRCh38）的對(duì)齊。*識(shí)別并去除樣本間共有的contamination（如果存在）。2.核心分析步驟：*群體結(jié)構(gòu)分析：使用如ADMIXTURE或Structure等軟件，分析現(xiàn)代人群的遺傳背景，觀察是否存在與古人類相關(guān)的遺傳成分。*計(jì)算群體間遺傳距離：計(jì)算現(xiàn)代各人群與古人類群體間的Fst或其他遺傳距離度量，量化群體分化程度。*系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建：將所有樣本（現(xiàn)代人群代表、古人類）納入，使用適合核基因組的建樹(shù)方法（如ML或BI，可能需要調(diào)整模型以考慮古老分化的速率），構(gòu)建包含現(xiàn)代人與古人類在內(nèi)的系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)。特別關(guān)注現(xiàn)代人群分支與古人類分支的相對(duì)位置和距離。3.結(jié)果分析說(shuō)明：分析系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)，確定現(xiàn)代人群與古人類的主要遺傳關(guān)系（是混合還是幾乎沒(méi)有貢獻(xiàn)）。評(píng)估群體間遺傳距離的大小，結(jié)合建樹(shù)結(jié)果，討論現(xiàn)代人類基因池中來(lái)自該古人類譜系的貢獻(xiàn)比例、可能的混合時(shí)間和地點(diǎn)。比較不同現(xiàn)代人群與古人類的遺傳關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，可能揭示遷徙和混合的復(fù)雜性。八、生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算資源在人類進(jìn)化研究中至關(guān)重要：1.數(shù)據(jù)庫(kù)的作用：*序列數(shù)據(jù)庫(kù)（如NCBIGenBank,Ensembl）：提供海量的人類參考基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組以及大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（如SNP芯片數(shù)據(jù)、重測(cè)序數(shù)據(jù)）。研究人員可以從中檢索、下載用于分析的基礎(chǔ)序列數(shù)據(jù)，進(jìn)行序列比對(duì)、變異檢測(cè)、注釋等研究。例如，下載特定基因在不同人群中的序列變異信息，研究其進(jìn)化歷史。*系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)（如TreeBASE,NCBITaxonomy）：存儲(chǔ)了由研究人員構(gòu)建的大量系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)。用戶可以搜索、下載、可視化和比較這些樹(shù)，用于驗(yàn)證自己的分析結(jié)果，或者在不同樹(shù)之間尋找共識(shí)。Taxonomy數(shù)據(jù)庫(kù)則提供了物種分類信息，