2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——超長基因組數(shù)據(jù)處理方法與生物信息學(xué)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是長讀長測序技術(shù)（如PacBio,ONT）相比短讀長測序技術(shù)的主要優(yōu)勢？A.更高的通量B.更長的讀長C.更高的準(zhǔn)確性D.更好地解決復(fù)雜區(qū)域重復(fù)序列問題2.在處理長讀長測序數(shù)據(jù)時，為了提高后續(xù)組裝的準(zhǔn)確性，通常需要進行的關(guān)鍵步驟是？A.直接進行基因組組裝B.使用短讀長數(shù)據(jù)或PCR擴增產(chǎn)物進行序列校正C.忽略數(shù)據(jù)中的低質(zhì)量部分D.僅進行重復(fù)序列的識別和去除3.以下哪個工具不是常用于長讀長基因組組裝的軟件？A.SPAdesB.CanuC.FalconD.MEGAN4.對于包含大量結(jié)構(gòu)變異（如大型倒位、易位）的基因組，哪種類型的測序技術(shù)通常能提供更全面的信息？A.第二代測序（NGS）B.第三代測序（PacBio,ONT）C.第一代測序（Sanger）D.單細胞測序5.在生物信息學(xué)中，BLAST算法的主要用途是？A.基因組序列的從頭組裝B.基于已知序列查找數(shù)據(jù)庫中相似的序列C.預(yù)測基因編碼區(qū)域D.構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹6.以下哪個數(shù)據(jù)庫不是生物信息學(xué)研究中常用的基因組或序列數(shù)據(jù)庫？A.NCBIGenBankB.EMBL-EBIGenBankC.DDBJD.PDB(蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)銀行)7.當(dāng)需要對大量基因組進行同源性比較或構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹時，以下哪種方法通常更為高效？A.對每個基因組單獨進行全基因組序列比對B.使用多序列比對（MultipleSequenceAlignment,MSA）工具C.僅進行基因水平上的序列比對D.忽略基因組間的相似性分析8.在生物信息學(xué)研究中，Python語言常被用于？A.直接進行大規(guī)?；驕y序B.操作昂貴的測序儀器C.編寫腳本自動化數(shù)據(jù)處理和分析流程D.硬件設(shè)備的維護與升級9.云計算平臺在生物信息學(xué)研究中的主要優(yōu)勢之一是？A.保證所有計算資源始終免費B.提供可按需擴展的計算和存儲資源C.自動完成所有基因組組裝工作D.完全替代本地服務(wù)器和實驗室設(shè)備10.評估長讀長測序數(shù)據(jù)質(zhì)量時，關(guān)注的主要指標(biāo)不包括以下哪項？A.Q值（Phred質(zhì)量值）B.讀長分布C.GC含量D.單核苷酸變異率二、填空題（每空2分，共20分）1.長讀長測序技術(shù)，如PacBio和OxfordNanopore，主要利用____________________原理進行測序。2.由于長讀長數(shù)據(jù)具有較高的錯誤率，通常需要先進行____________________，再進行基因組組裝。3.基因組組裝過程中，____________________是指將測序讀長拼接成更長的連續(xù)序列（Contigs）。4.基因組注釋的主要目標(biāo)是識別基因組中的____________________，并推斷其功能。5.生物信息學(xué)中常用的序列比對算法有____________________和____________________。6.在分析超長基因組數(shù)據(jù)時，檢測和注釋____________________（如大型重復(fù)區(qū)域、結(jié)構(gòu)變異）是重要的挑戰(zhàn)和步驟。7.公共數(shù)據(jù)庫如NCBI、ENSEMBL等為生物信息學(xué)研究提供了____________________和____________________資源。8.使用生物信息學(xué)工具進行數(shù)據(jù)分析時，編寫腳本可以實現(xiàn)____________________和____________________。9.云計算平臺上的生物信息學(xué)服務(wù)，如UCSCGenomeBrowser，提供了____________________功能，方便用戶瀏覽和注釋基因組數(shù)據(jù)。10.將生物信息學(xué)軟件工具整合成自動化工作流，可以提高分析效率并減少人為錯誤，常用的工作流管理系統(tǒng)包括____________________和____________________。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述長讀長測序技術(shù)相比短讀長測序技術(shù)在解析復(fù)雜基因組區(qū)域（如高度重復(fù)區(qū)域、結(jié)構(gòu)變異）方面的主要優(yōu)勢。2.簡述在生物信息學(xué)研究中，序列比對的基本概念及其主要應(yīng)用。3.什么是基因組注釋？為什么說基因組注釋是一個復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的過程？4.簡述使用生物信息學(xué)工具進行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析時，自動化分析流程的重要性。四、論述題（每題10分，共30分）1.詳細闡述一個典型的長讀長基因組數(shù)據(jù)處理流程，從原始數(shù)據(jù)獲取到最終基因組組裝和注釋。2.比較并討論兩種不同的長讀長基因組組裝方法（例如，基于AI的組裝方法與傳統(tǒng)deBruijn圖方法）的原理、優(yōu)缺點以及適用場景。3.結(jié)合具體的生物學(xué)研究問題（如疾病機制研究、物種進化分析、基因功能探索），設(shè)計一個包含長讀長基因組數(shù)據(jù)分析步驟的分析方案，并說明選擇這些分析步驟的理由。試卷答案一、選擇題1.A2.B3.A4.B5.B6.D7.B8.C9.B10.D二、填空題1.單分子測序2.序列校正3.基因組組裝4.蛋白質(zhì)編碼基因、非編碼RNA、調(diào)控元件、重復(fù)序列等5.Smith-Waterman,Needleman-Wunsch6.結(jié)構(gòu)變異7.基因組數(shù)據(jù),序列信息8.自動化,整合9.基因組瀏覽器訪問10.Nextflow,Snakemake三、簡答題1.解析思路：長讀長測序可以產(chǎn)生數(shù)百甚至數(shù)萬堿基對的長讀長序列，這使得它能夠跨越復(fù)雜的基因組區(qū)域，如高度重復(fù)序列區(qū)，從而獲得更長的連續(xù)序列（Contigs）和更大的連續(xù)基因組覆蓋。相比之下，短讀長測序讀長短（通常幾百堿基），遇到復(fù)雜區(qū)域時容易發(fā)生“跳躍”或“斷裂”，導(dǎo)致組裝結(jié)果不完整或產(chǎn)生大量碎片。長讀長序列還能提供更多關(guān)于結(jié)構(gòu)變異（如倒位、易位）的信息，因為變異breakpoints常位于長讀長讀段的末端。2.解析思路：序列比對是在生物信息學(xué)中，將一個查詢序列與一個或多個數(shù)據(jù)庫序列進行逐核苷酸或逐氨基酸的比較，以找出它們之間相似性或差異的過程?；靖拍畎ň植勘葘Γㄕ业阶钕嗨频钠危┖腿直葘Γ▽⒄麄€序列進行比對）。主要應(yīng)用包括：①同源性搜索（判斷物種親緣關(guān)系、尋找新基因）；②蛋白質(zhì)功能預(yù)測（通過比對已知功能蛋白）；③基因定位；④病毒測序等。3.解析思路：基因組注釋是指識別基因組DNA序列中各個組成部分（如編碼蛋白質(zhì)的基因、RNA基因、調(diào)控元件、重復(fù)序列等）的位置和結(jié)構(gòu)，并推斷它們的功能。這個過程非常復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性，因為：①大部分基因組區(qū)域功能未知；②基因結(jié)構(gòu)（如外顯子、內(nèi)含子、啟動子）的識別沒有簡單的規(guī)則；③存在大量高度重復(fù)序列，干擾定位；④不同物種間基因結(jié)構(gòu)差異很大；⑤需要整合來自多組實驗（轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、染色質(zhì)免疫沉淀等）的數(shù)據(jù)。4.解析思路：大規(guī)模生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析通常涉及多個步驟、多種工具和大量數(shù)據(jù)。手動操作不僅費時費力，而且容易出錯。自動化分析流程可以將一系列分析命令和參數(shù)整合到腳本或工作流中，實現(xiàn)一鍵運行、批量處理。其重要性在于：①大大提高分析效率，縮短研究周期；②保證分析過程的標(biāo)準(zhǔn)化和可重復(fù)性；③減少人為操作失誤；④方便管理和追蹤分析歷史。四、論述題1.解析思路：一個典型的流程包括：①數(shù)據(jù)質(zhì)控：使用工具（如FastQC,Trimmomatic）評估原始數(shù)據(jù)質(zhì)量并去除低質(zhì)量讀段和接頭序列。②序列校正（如果需要）：使用短讀長數(shù)據(jù)或PCR產(chǎn)物對長讀長數(shù)據(jù)進行校正，提高準(zhǔn)確性（如Canu,Pilon）。③基因組組裝：使用專門的組裝軟件（如Falcon,Canu,MaSuRCA）將校正后的讀長拼接成連續(xù)序列（Contigs）和更大的單元基因組（Scaffolds）。④質(zhì)量評估：評估組裝結(jié)果的質(zhì)量（如使用QUAST,CheckM），檢查Contigs長度、N比例、重復(fù)序列含量等。⑤基因組注釋：使用工具（如Prokka,MAKER,AUGUSTUS）識別基因、轉(zhuǎn)錄本、蛋白質(zhì)，并進行功能注釋（如使用BLAST比對到數(shù)據(jù)庫）。⑥變異檢測（可選）：如果存在參考基因組，可使用工具（如FreeBayes,Mutect2）檢測SNP和InDel。⑦可視化（可選）：使用軟件（如IGV）查看基因組圖譜和注釋結(jié)果。2.解析思路：①傳統(tǒng)deBruijn圖方法：基于k-mer概念，將序列切分成k長度的子串，構(gòu)建有向圖。通過合并和拆分節(jié)點來去除重復(fù)k-mer，重建路徑得到Contigs。優(yōu)點是原理簡單、計算效率相對較高（對特定類型的序列）。缺點是難以處理大量重復(fù)序列，容易產(chǎn)生大量冗余節(jié)點和路徑，且難以準(zhǔn)確重建長Contigs和解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)變異。②基于AI的組裝方法（如Falcon,MaSuRCA，常結(jié)合機器學(xué)習(xí)）：這些方法利用機器學(xué)習(xí)模型（如隱馬爾可夫模型HMM、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN）來學(xué)習(xí)序列模式、預(yù)測重復(fù)區(qū)域、評估路徑置信度、甚至直接預(yù)測基因組結(jié)構(gòu)。優(yōu)點是能更好地處理復(fù)雜重復(fù)序列，重建更長的Contigs，有時能更準(zhǔn)確地檢測結(jié)構(gòu)變異。缺點是算法通常更復(fù)雜，計算資源需求可能更高，模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整需要專業(yè)知識，且其內(nèi)部工作機制有時不如傳統(tǒng)方法直觀。適用場景：前者可能更適合結(jié)構(gòu)相對簡單、重復(fù)度不極端的基因組；后者更適用于復(fù)雜真核生物、宏基因組或存在大量結(jié)構(gòu)變異的基因組。3.解析思路：①研究問題：例如，研究某癌癥相關(guān)基因X在腫瘤組織中的結(jié)構(gòu)變異（如拷貝數(shù)變異、基因融合）及其對功能的影響。②分析方案：a.數(shù)據(jù)獲?。韩@取腫瘤組織和正常組織的長讀長測序數(shù)據(jù)（如WGS）。b.數(shù)據(jù)質(zhì)控與校正：使用FastQC評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，使用Trimmomatic進行修剪，如有必要，使用Canu或Pilon結(jié)合短讀長數(shù)據(jù)或公共數(shù)據(jù)庫參考進行校正。c.基因組組裝：使用Falcon或Canu對校正后的腫瘤和正常組織數(shù)據(jù)分別進行組裝。d.質(zhì)量控制：使用QUAST評估組裝結(jié)果質(zhì)量，使用CheckM檢查基因組完整性。e.變異檢測：使用FreeBayes或Delly比較腫瘤與正常組裝后的基因組，檢測SNP、InDel和結(jié)構(gòu)變異（SV）。f.基因融合檢測：使用LUMPY或FusionCatcher等工具專門檢測基因組中的基因融合事件。g.變異注釋：使用VEP（VariantEffectPredictor）或SnpEff對檢測到的變異進行注釋，識別其潛在的生物學(xué)影響（如錯義突變、無義突變、剪接位點改變、基因融合）。h.結(jié)果分析與可視化：使用IGV查看變異在基因組上的位置，結(jié)合基因X的表達數(shù)據(jù)（如RNA-Seq）和公共數(shù)據(jù)庫信息（如COSMIC），分析基因X相關(guān)變異的類型