2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——生物信息學在基因表達靜態(tài)座標定位研究中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在基因表達靜態(tài)座標定位研究中，確定轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）的主要目標是什么？A.定量基因的表達水平B.識別基因的終止密碼子C.找到RNA聚合酶真正開始轉(zhuǎn)錄的精確位置D.分析基因編碼區(qū)的序列變異2.以下哪種生物信息學工具主要用于基于已知轉(zhuǎn)錄因子結合位點序列特征，在基因組上進行掃描，以預測潛在的啟動子區(qū)域？A.CufflinksB.TBtoolsC.MatInspectorD.BLAST3.RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中，計算得到的基因表達量（如FPKM或TPM）與該基因轉(zhuǎn)錄起始位點的定位準確性有何直接關系？A.關系不大，只要起始位點的轉(zhuǎn)錄本量足夠多即可B.起始位點定位越準確，計算出的表達量數(shù)字越可靠C.起始位點定位不準確會導致計算出的轉(zhuǎn)錄本長度錯誤，從而影響表達量計算D.RNA-Seq數(shù)據(jù)本身可以獨立于起始位點信息精確計算表達量4.在使用ChIP-Seq數(shù)據(jù)定位順式作用元件（如增強子）時，通常關注的是哪種類型的染色質(zhì)修飾標記？A.DNA甲基化（如5mC）B.組蛋白修飾（如H3K4me3）C.RNA聚合酶II結合位點D.轉(zhuǎn)錄因子結合位點5.以下哪項技術最適合用于檢測和定位可及染色質(zhì)區(qū)域，從而間接推斷潛在的轉(zhuǎn)錄調(diào)控位點？A.DNA測序B.RNA測序C.染色質(zhì)免疫共沉淀（ChIP）測序D.ATAC-Seq（輔助性染色質(zhì)可及性測序）6.將基因表達數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）與啟動子區(qū)域序列信息進行比對，以確定主要轉(zhuǎn)錄本起始位點的常用方法是什么？A.基于機器學習的預測模型B.轉(zhuǎn)錄本聚腺苷酸化位點識別C.啟動子序列特征模式匹配D.基于基因組比對和定量分析7.基因組瀏覽器（如UCSCGenomeBrowser）在基因表達靜態(tài)座標定位研究中主要起到什么作用？A.獨立完成整個座標定位的計算分析B.僅用于展示基因組注釋信息，無法進行數(shù)據(jù)分析C.提供平臺整合多組學數(shù)據(jù)，并可視化分析結果D.用于設計實驗方案和選擇合適的生物信息學工具8.以下哪項屬于基因表達靜態(tài)座標定位研究中的固有局限性？A.無法提供足夠高的分辨率來精確定位TSSB.只能分析已知的基因，無法發(fā)現(xiàn)新基因C.難以區(qū)分同一位置上不同轉(zhuǎn)錄本的表達模式D.易受實驗操作噪音的影響，導致結果不可靠9.在生物信息學語境下，“座標定位”通常指的是確定什么在基因組上的精確位置？A.蛋白質(zhì)B.基因表達調(diào)控元件（如啟動子、增強子）C.脫氧核糖核酸（DNA）片段D.基因編碼的氨基酸序列10.使用公開的參考基因組進行基因表達靜態(tài)座標定位時，需要注意的一個潛在問題是？A.參考基因組版本過舊，導致部分基因無法定位B.參考基因組缺乏足夠的注釋信息C.無法區(qū)分來自近緣物種的跨基因組轉(zhuǎn)錄本污染D.分析軟件的選擇過多，難以抉擇二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述利用已知的轉(zhuǎn)錄因子結合位點模式來預測啟動子區(qū)域的基本思路。2.解釋什么是轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS），以及為什么精確確定TSS對于基因表達研究很重要。3.簡要說明使用RNA-Seq數(shù)據(jù)推斷TSS定位的一種常用方法（如基于聚腺苷酸化位點或基于轉(zhuǎn)錄本長度分布）的基本原理。4.在整合ChIP-Seq和RNA-Seq數(shù)據(jù)來定位潛在調(diào)控元件時，可能會遇到的主要挑戰(zhàn)是什么？三、分析題（每題10分，共30分）1.假設你獲得了一份來自某物種的基因轉(zhuǎn)錄本集合（GTF文件），以及該物種的參考基因組序列。請描述你會采取哪些步驟（包括使用的工具或方法名稱）來大致確定這些轉(zhuǎn)錄本的主要轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）的位置。2.描述一下，如果你想要在一個基因組瀏覽器的特定染色質(zhì)區(qū)域（例如，一個已知的基因附近）尋找可能的增強子，你會關注哪些類型的ChIP-Seq數(shù)據(jù)以及相應的染色質(zhì)修飾標記？你會如何利用這些信息？3.討論在靜態(tài)座標定位研究中，將來自不同實驗（如不同細胞類型或處理條件）的RNA-Seq數(shù)據(jù)進行分析時，如何處理或解釋在不同位置上檢測到的TSS的差異？這種差異可能反映哪些生物學意義？試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.D6.D7.C8.B9.B10.A二、簡答題1.答案要點：該方法基于“同一轉(zhuǎn)錄因子傾向于結合到相似調(diào)控序列”的假設。首先，收集已知轉(zhuǎn)錄因子的結合位點序列。然后，利用生物信息學工具（如MEME、JASPAR）識別這些位點共享的序列保守基序（motif）。最后，使用序列掃描軟件（如MatInspector、HOMER）在目標基因組序列上搜索與這些基序匹配的區(qū)域，預測這些區(qū)域可能是啟動子或其他調(diào)控元件的組成部分。2.答案要點：轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）是RNA聚合酶開始合成RNA鏈的精確位置。它是定義基因轉(zhuǎn)錄起始和終止的關鍵坐標。精確的TSS定位對于：1）準確計算基因轉(zhuǎn)錄本長度和表達量至關重要；2）區(qū)分同一基因的不同轉(zhuǎn)錄變體（isoforms）；3）研究基因調(diào)控機制（如確定啟動子區(qū)域范圍、分析順式作用元件的影響）具有基礎性意義。3.答案要點：基于聚腺苷酸化位點的方法原理是：對于大多數(shù)真核生物轉(zhuǎn)錄本，RNA的3'端會添加一個或多個腺苷酸（形成poly-A尾）。這個poly-A尾通常位于轉(zhuǎn)錄本的末端，緊鄰TSS。因此，通過分析轉(zhuǎn)錄本序列，找到距離轉(zhuǎn)錄本起始密碼子最近且一致的poly-A信號（如AAUAAA序列）或poly-A尾起始位置，可以推斷出TSS的大致位置。基于轉(zhuǎn)錄本長度分布的方法原理是：不同基因或同一基因在不同條件下的轉(zhuǎn)錄本，其長度通常圍繞一個主要轉(zhuǎn)錄本長度（即核心轉(zhuǎn)錄本長度）分布。這個核心轉(zhuǎn)錄本長度大致等于從TSS到終止密碼子的距離。通過統(tǒng)計分析轉(zhuǎn)錄本長度分布，找到峰值對應的長度，可以反推TSS的定位。4.答案要點：主要挑戰(zhàn)包括：1）數(shù)據(jù)整合的復雜性：需要處理來自不同實驗、不同平臺的數(shù)據(jù)，進行標準化和對齊；2）信號區(qū)分：需要有效區(qū)分ChIP-Seq信號（如H3K4me3富集）與背景噪音，并判斷信號是來源于增強子還是啟動子；3）時空動態(tài)性：靜態(tài)分析無法捕捉染色質(zhì)狀態(tài)和基因表達的動態(tài)變化，可能遺漏瞬時或條件性調(diào)控元件；4）順式/反式混淆：需要策略去除或區(qū)分來自異源基因的反式作用信號（如染色質(zhì)可及性）；5）生物學解釋：將定位到的潛在元件與基因表達變化建立明確的因果聯(lián)系需要進一步的實驗驗證。三、分析題1.答案要點：步驟：1）使用工具（如StringTie,Cufflinks）對GTF文件進行轉(zhuǎn)錄本組裝和定量，得到基因表達量估計值；2）對于每個基因，選取表達量最高的轉(zhuǎn)錄本作為候選的主要轉(zhuǎn)錄本；3）使用工具（如getorf,gffread自帶功能）或腳本，從GTF/GenBank注釋中提取該候選轉(zhuǎn)錄本的序列；4）將提取的序列與參考基因組進行比對（如使用BLAT,Bowtie2）；5）分析比對結果，候選轉(zhuǎn)錄本在基因組上通常有一個明確的起始位置，這個位置即為推斷的TSS?；蛘?，更精確地，可以結合poly-A位點分析方法（見簡答題3）或直接從GTF文件提取轉(zhuǎn)錄起始的起始密碼子位置。2.答案要點：關注的ChIP-Seq數(shù)據(jù)及標記：主要關注標記開放染色質(zhì)狀態(tài)的染色質(zhì)修飾，如組蛋白修飾H3K4me1和H3K4me3。H3K4me3通常與啟動子區(qū)域相關，而H3K4me1則常與活躍的增強子區(qū)域相關。此外，也可以關注如CTCF結合位點（可能標記邊界或增強子）的ChIP-Seq數(shù)據(jù)。利用信息的方法：在基因組瀏覽器中，加載目標區(qū)域的參考基因組、基因注釋以及相應的ChIP-Seq數(shù)據(jù)（如H3K4me1,H3K4me3覆蓋圖或峰圖）。尋找在基因啟動子區(qū)域之外、但在基因下游或其他染色質(zhì)區(qū)域呈現(xiàn)富集峰的H3K4me1或H3K4me3信號。這些峰的位置和范圍即為潛在的增強子區(qū)域。同時，結合基因表達數(shù)據(jù)（如RNA-Seq覆蓋圖）觀察這些區(qū)域是否存在轉(zhuǎn)錄本產(chǎn)出。3.答案要點：處理與解釋差異：1）標準化：比較前應對不同實驗的RNA-Seq數(shù)據(jù)進行標準化（如TPM,FPKM,RPKM），以消除測序深度、基因長度等差異的影響；2）差異分析：使用工具（如DESeq2,edgeR）進行差異表達分析，同時關注基因在不同位置TSS上的表達量差異；3）聚類分析：可以將同一基因在不同條件下的TSS進行聚類，識別出主要的TSS模式（單一主要TSSvs多個主要TSS）；4）結合調(diào)控元件信息：將TSS差異模式與已知的啟動子、增強子等元件信息結合分析。生物學意義：1）存在單一主要TS