2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)研究揭示基因交互作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、概念辨析題（每題4分，共20分）1.簡述什么是基因的協(xié)同作用，并舉例說明其生物學(xué)意義。2.定義“基因交互作用網(wǎng)絡(luò)”（GeneticInteractionNetwork），并說明其在生物信息學(xué)分析中的主要作用。3.解釋什么是假陽性（FalsePositive）和假陰性（FalseNegative）在基因交互作用預(yù)測中的含義。4.描述利用RNA-Seq數(shù)據(jù)研究基因交互作用的一種主要思路或方法。5.列舉至少三種用于構(gòu)建或分析蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)的公共數(shù)據(jù)庫或資源。二、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述基于表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（Co-expressionNetwork）的基本原理及其在推斷基因交互作用中的應(yīng)用。2.闡述使用公共數(shù)據(jù)庫（如STRING或BioGRID）查詢和分析特定基因交互作用信息的步驟。3.描述在生物信息學(xué)研究中，如何初步評估一個(gè)基因交互作用分析結(jié)果的可靠性？4.簡述將基因交互作用分析結(jié)果進(jìn)行通路富集分析的意義和常用方法類別。5.為什么說整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（如基因表達(dá)、ChIP-Seq、PPI）對于深入研究基因交互作用至關(guān)重要？三、論述題（每題10分，共40分）1.論述利用高通量測序數(shù)據(jù)（如ATAC-Seq）研究基因調(diào)控交互作用的基本原理、關(guān)鍵分析步驟以及可能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。2.結(jié)合你所了解的某個(gè)生物學(xué)過程（如細(xì)胞凋亡、信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路），論述基因交互作用網(wǎng)絡(luò)分析如何幫助我們理解該過程的調(diào)控機(jī)制。3.討論當(dāng)前生物信息學(xué)在研究基因交互作用方面面臨的主要挑戰(zhàn)，并展望未來的發(fā)展方向（例如人工智能、單細(xì)胞技術(shù)的應(yīng)用）。4.假設(shè)你想要研究某遺傳疾病（如癌癥）中與耐藥性相關(guān)的基因交互作用，請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)包含生物信息學(xué)分析的研究方案框架，說明你需要哪些數(shù)據(jù)類型、可能使用哪些分析方法以及如何解讀預(yù)期結(jié)果。試卷答案一、概念辨析題1.協(xié)同作用是指兩個(gè)或多個(gè)基因相互作用，共同影響某個(gè)生物學(xué)性狀，其效果強(qiáng)于單個(gè)基因作用之和。例如，某些致癌基因的協(xié)同作用可以加速腫瘤的發(fā)生發(fā)展。解析思路：定義協(xié)同作用，并給出明確的生物學(xué)實(shí)例。2.基因交互作用網(wǎng)絡(luò)是由節(jié)點(diǎn)（代表基因或蛋白質(zhì)）和邊（代表交互關(guān)系）組成的圖，用于可視化、分析和理解基因或蛋白質(zhì)間的相互作用關(guān)系。在生物信息學(xué)分析中，它有助于識別核心調(diào)控基因、預(yù)測功能未知基因、揭示生物學(xué)通路和疾病機(jī)制。解析思路：定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并說明其在生物信息學(xué)中的核心功能和應(yīng)用。3.假陽性是指在預(yù)測的基因交互作用中，實(shí)際上基因間并不存在交互關(guān)系。假陰性則是指基因間確實(shí)存在交互作用，但在預(yù)測中未能被檢測到。這兩者都會影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。解析思路：清晰定義假陽性和假陰性，并強(qiáng)調(diào)其對結(jié)果的影響。4.利用RNA-Seq數(shù)據(jù)研究基因交互作用的一種思路是：首先，在不同條件下測量基因表達(dá)譜；其次，通過分析基因表達(dá)模式的共變性（例如，使用相關(guān)性分析、共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建）來識別協(xié)同表達(dá)或相反表達(dá)的模式，這些模式可能暗示了基因間的交互作用。解析思路：描述從數(shù)據(jù)獲取到分析推斷的完整流程，突出表達(dá)模式分析的核心。5.常見的公共數(shù)據(jù)庫/資源包括：STRING（整合了多種來源的交互信息）、BioGRID（收錄了大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的基因和蛋白質(zhì)交互）、MGI（小鼠基因交互數(shù)據(jù)庫）、DAVID（提供基因本體分析等，可間接關(guān)聯(lián)交互信息）、KEGG（包含通路信息中隱含的交互）。解析思路：列舉至少三種有代表性的數(shù)據(jù)庫，并簡要說明其功能或收錄內(nèi)容。二、簡答題1.基本原理是基于“共表達(dá)或共抑制暗示功能關(guān)聯(lián)或調(diào)控交互”的假設(shè)。通過計(jì)算基因間的表達(dá)相關(guān)性（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)），將表達(dá)模式相似（正相關(guān)或負(fù)相關(guān)）的基因連接起來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中的模塊或緊密連接的基因群可能代表功能相關(guān)的基因集合，其中某些基因可能存在直接或間接的交互作用。在推斷基因交互作用時(shí)，可以優(yōu)先關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中核心節(jié)點(diǎn)或特定模塊內(nèi)的基因。解析思路：闡述核心假設(shè)，解釋計(jì)算方法（相關(guān)性），說明網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，并點(diǎn)明其在推斷交互作用中的應(yīng)用邏輯。2.步驟通常包括：首先，確定你感興趣的基因列表；其次，訪問目標(biāo)數(shù)據(jù)庫（如STRING）的網(wǎng)站；輸入基因列表（或分別輸入）；選擇合適的參數(shù)設(shè)置（如交互類型、物種）；數(shù)據(jù)庫將返回交互網(wǎng)絡(luò)的可視化結(jié)果和詳細(xì)信息，包括交互伙伴、置信度評分、文獻(xiàn)證據(jù)等；最后，下載或分析結(jié)果，進(jìn)一步研究交互網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。解析思路：按操作順序描述關(guān)鍵步驟，突出輸入、選擇、輸出等環(huán)節(jié)。3.評估可靠性的方法包括：查看交互預(yù)測的置信度或評分（如STRING的交互分?jǐn)?shù)）；參考該交互是否已被其他獨(dú)立實(shí)驗(yàn)（如酵母雙雜交、Co-IP）驗(yàn)證；檢查交互伙伴是否具有生物學(xué)合理性或功能關(guān)聯(lián)性；評估交互在網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)湮恢茫ㄈ缡欠駷闃屑~基因）；考慮實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)質(zhì)量。解析思路：列舉多種評估維度和具體指標(biāo)，結(jié)合生物學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)考量。4.意義在于：基因交互作用網(wǎng)絡(luò)往往過于龐大復(fù)雜，直接分析難以解讀；通路富集分析可以將網(wǎng)絡(luò)中的基因映射到已知的生物學(xué)通路或功能模塊中，從而將復(fù)雜的交互關(guān)系簡化為更易于理解的生物學(xué)意義，幫助我們識別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵通路和核心功能，揭示基因交互作用的宏觀調(diào)控機(jī)制。常用方法類別包括基于GO（GeneOntology）富集分析、KEGG通路富集分析、Reactome通路富集分析等。解析思路：說明目的（簡化、宏觀理解），解釋作用（關(guān)聯(lián)通路），列舉常用方法類別。5.單組學(xué)數(shù)據(jù)往往只能提供基因或蛋白質(zhì)的部分信息，可能存在遺漏或偏差?；虻墓δ芎驼{(diào)控通常是多因素、多層次共同作用的結(jié)果。整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（如同時(shí)考慮基因表達(dá)、染色質(zhì)修飾、蛋白質(zhì)相互作用、表觀遺傳修飾等）能夠提供更全面、更立體的視角，減少單一來源數(shù)據(jù)的噪聲和局限性，提高交互作用預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性，更全面地揭示復(fù)雜的生物學(xué)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和機(jī)制。解析思路：對比單組學(xué)的局限性，強(qiáng)調(diào)多組學(xué)整合的優(yōu)勢（全面性、互補(bǔ)性、準(zhǔn)確性），并指出其在揭示復(fù)雜機(jī)制中的作用。三、論述題1.基本原理是：ATAC-Seq技術(shù)測量開放染色質(zhì)區(qū)域（潛在轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)TSS附近），這些區(qū)域的分布變化可以反映轉(zhuǎn)錄調(diào)控復(fù)合物的結(jié)合和染色質(zhì)結(jié)構(gòu)的重塑。通過比較不同生物學(xué)條件（如藥物處理前后、正常與疾病組織）下的ATAC-Seq數(shù)據(jù)，識別差異性的開放區(qū)域，這些區(qū)域的鄰近基因可能受到轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的直接或間接影響。進(jìn)一步分析這些差異性開放區(qū)域之間的交互（如基于接觸頻率或空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)），可以推斷基因調(diào)控層面的交互作用，例如共享的增強(qiáng)子或轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)。關(guān)鍵分析步驟包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理（質(zhì)量控制、過濾）、比對、峰叫定、差異峰分析、峰間交互分析（如構(gòu)建接觸矩陣、分析距離依賴性）、結(jié)合位點(diǎn)識別、轉(zhuǎn)錄因子富集分析等。技術(shù)挑戰(zhàn)主要在于：ATAC-Seq數(shù)據(jù)量巨大，分析計(jì)算量高；區(qū)分真實(shí)的交互與背景噪音（如染色質(zhì)環(huán)化產(chǎn)生的遠(yuǎn)程交互）；準(zhǔn)確識別與基因調(diào)控相關(guān)的特定交互模式；整合ATAC-Seq與其他組學(xué)數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）進(jìn)行深入解讀。解析思路：分原理、分析步驟、挑戰(zhàn)三部分展開。原理上強(qiáng)調(diào)開放區(qū)域與調(diào)控的關(guān)系，步驟上覆蓋核心流程，挑戰(zhàn)上點(diǎn)出數(shù)據(jù)、計(jì)算和生物學(xué)解釋的難點(diǎn)。2.以細(xì)胞凋亡通路為例，基因交互作用網(wǎng)絡(luò)分析可以幫助我們理解：哪些基因是調(diào)控細(xì)胞凋亡的關(guān)鍵樞紐基因，它們?nèi)绾蜗嗷プ饔眯纬烧{(diào)控模塊；不同刺激（如生長因子剝奪、凋亡誘導(dǎo)劑）如何通過不同的交互網(wǎng)絡(luò)通路觸發(fā)細(xì)胞凋亡；基因突變?nèi)绾胃淖兙W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致凋亡異常（如抵抗凋亡或過度凋亡），進(jìn)而與疾病（如癌癥）相關(guān)。通過分析網(wǎng)絡(luò)，可以識別出潛在的藥物靶點(diǎn)（如阻斷促凋亡基因與抑制劑的交互，或抑制抗凋亡蛋白的相互作用），或者理解耐藥性的分子機(jī)制（如藥物靶點(diǎn)與其他基因的交互導(dǎo)致藥物抵抗）。解析思路：選擇具體實(shí)例，闡述網(wǎng)絡(luò)分析如何揭示關(guān)鍵基因、調(diào)控模塊、信號轉(zhuǎn)導(dǎo)變化，并聯(lián)系到疾病機(jī)制和藥物開發(fā)。3.主要挑戰(zhàn)包括：高通量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的“數(shù)據(jù)洪流”處理和整合分析的計(jì)算負(fù)擔(dān)；提高交互作用預(yù)測算法的準(zhǔn)確性和特異性，減少假陽性和假陰性；建立整合多組學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分析框架，以揭示更高層次的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)；將生物信息學(xué)分析結(jié)果與濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合，提高研究的可信度；解釋復(fù)雜交互網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)意義，從海量數(shù)據(jù)中提取有意義的生物學(xué)故事；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量控制問題。未來發(fā)展方向：利用人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)、開發(fā)更精準(zhǔn)的預(yù)測模型、發(fā)現(xiàn)新的交互模式和調(diào)控機(jī)制；單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)的發(fā)展將允許在單細(xì)胞分辨率下研究基因交互作用，揭示更精細(xì)的細(xì)胞異質(zhì)性和調(diào)控模式；開發(fā)更強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)分析和可視化工具，便于生物學(xué)家的解讀和發(fā)現(xiàn)；建立更完善的生物信息學(xué)與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的整合研究平臺。解析思路：先列舉挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)、算法、整合、驗(yàn)證、解釋、質(zhì)量），再展望未來（AI、單細(xì)胞、新工具、新平臺）。4.研究方案框架：*目標(biāo)：研究某遺傳疾?。ㄈ绨┌Y）中與藥物耐藥性相關(guān)的基因交互作用。*數(shù)據(jù)類型：獲取該癌癥類型相關(guān)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）、藥物處理前后（耐藥vs敏感）的表達(dá)數(shù)據(jù)、已知的藥物靶點(diǎn)數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPI）數(shù)據(jù)、可能的表觀遺傳數(shù)據(jù)（如甲基化）。*分析方法：*構(gòu)建癌癥細(xì)胞的基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，識別與耐藥性相關(guān)的基因模塊。*利用PPI數(shù)據(jù)庫（如STRING）構(gòu)建和分析基因交互網(wǎng)絡(luò)，尋找在耐藥網(wǎng)絡(luò)中起關(guān)鍵作用的樞紐基因或模塊。*進(jìn)行通路富集分析（如KEGG、GO），解析耐藥相關(guān)基因交互網(wǎng)絡(luò)的主要生物學(xué)功能。*（可選）整合藥物靶點(diǎn)信息，分析藥物靶點(diǎn)與耐藥相關(guān)基因/蛋白的交互關(guān)系。*（可選）如果數(shù)據(jù)可用，進(jìn)