2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在傳染病檢測(cè)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______考生注意：1.請(qǐng)將所有答案寫在答題紙上，寫在試卷上無效。2.答案要求字跡工整，卷面整潔。3.考試過程中請(qǐng)保持安靜，遵守考場(chǎng)紀(jì)律。一、填空題（每空2分，共20分）1.基于比較基因組學(xué)的傳染病溯源分析，通常利用核心基因組序列的________來構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹，以揭示不同isolates之間的進(jìn)化關(guān)系和傳播路徑。2.在進(jìn)行宏基因組測(cè)序數(shù)據(jù)分析時(shí)，為減少環(huán)境微生物的干擾，常需利用特定________等生物信息學(xué)方法來篩選和富集病原體相關(guān)基因。3.序列比對(duì)算法如BLAST的核心思想是在查詢序列與數(shù)據(jù)庫序列之間尋找________的區(qū)域，并通過評(píng)分系統(tǒng)評(píng)估匹配程度。4.基因組組裝的質(zhì)心法（Contig-basedassembly）通常適用于________規(guī)模的基因組，需要先通過denovo比對(duì)將所有reads聚集到不同的________中。5.Sanger測(cè)序技術(shù)的讀長通常在幾百個(gè)堿基對(duì)，對(duì)于繪制復(fù)雜染色體的________現(xiàn)有技術(shù)難以覆蓋，而高通量測(cè)序技術(shù)的發(fā)展則彌補(bǔ)了這一局限。二、名詞解釋（每題3分，共15分）1.變異檢測(cè)（VariantCalling）2.基因組最小公共序列（MinimumCommonGenome,MCG）3.宏基因組學(xué)（Metagenomics）4.系統(tǒng)發(fā)育樹（PhylogeneticTree）5.基因表達(dá)譜分析（GeneExpressionProfilingAnalysis）三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述使用生物信息學(xué)方法進(jìn)行新發(fā)傳染病病原體鑒定的一般流程。2.比較基于參考基因組比對(duì)（Reference-based）和denovo組裝（Reference-free）進(jìn)行傳染病基因組分析的優(yōu)缺點(diǎn)。3.在傳染病監(jiān)測(cè)中，生物信息學(xué)分析可以提供哪些關(guān)鍵信息？4.簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在抗生素耐藥性監(jiān)測(cè)與研究中扮演的角色。四、分析題（每題10分，共30分）1.假設(shè)你獲得了一組來自同一地區(qū)、疑似流感爆發(fā)的患者樣本的病毒全基因組序列。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)要的生物信息學(xué)分析方案，用于確定主要流行的流感病毒亞型，并初步分析這些序列之間的遺傳距離和可能的進(jìn)化關(guān)系。請(qǐng)列出主要的分析步驟和可能使用的工具/方法。2.在分析結(jié)核分枝桿菌（*Mycobacteriumtuberculosis*）的耐藥性時(shí)，生物信息學(xué)分析通常關(guān)注哪些類型的基因組變異？請(qǐng)簡(jiǎn)要說明這些變異如何影響抗生素靶點(diǎn)，從而導(dǎo)致耐藥性。3.闡述生物信息學(xué)在“反向傳播”（ReversePhenotyping）研究中的應(yīng)用，即如何通過分析病原體的基因組序列信息，推斷其潛在的特性（如毒力、宿主范圍、傳播途徑等）。五、論述題（15分）結(jié)合你所學(xué)知識(shí)，論述生物信息學(xué)技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代傳染病防控（如監(jiān)測(cè)、預(yù)警、溯源、治療等）帶來的革命性變化，并分析當(dāng)前在該領(lǐng)域應(yīng)用中面臨的主要挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢(shì)。試卷答案---一、填空題（每空2分，共20分）1.距離（或遺傳距離、進(jìn)化距離）2.敏感性分析、特異性分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（或其他能實(shí)現(xiàn)篩選的合理方法，如序列標(biāo)簽分析、motif搜索等）3.高度相似性（或同源性）4.較小、序列簇（或Contig）5.全長二、名詞解釋（每題3分，共15分）1.變異檢測(cè)：指通過生物信息學(xué)算法，將高通量測(cè)序產(chǎn)生的讀長（reads）與參考基因組進(jìn)行比較，識(shí)別并確定基因組中存在的差異位點(diǎn)（如單核苷酸多態(tài)性SNP、插入缺失Indel等）的過程。2.基因組最小公共序列：指在某個(gè)樣本集合中，所有個(gè)體基因組序列都包含且至少共享一段的最小DNA序列片段。常用于比較不同菌株或樣本間的基因組相似性，是構(gòu)建核心基因組的重要基礎(chǔ)。3.宏基因組學(xué)：指直接從環(huán)境樣本（如土壤、水體、腸道等）中提取全部微生物的總DNA（宏基因組），并對(duì)其進(jìn)行測(cè)序和生物信息學(xué)分析，以研究環(huán)境中微生物群落結(jié)構(gòu)、功能、多樣性以及特定微生物的基因組信息的新興學(xué)科。4.系統(tǒng)發(fā)育樹：一種樹狀圖，用于表示不同生物（如物種、基因、序列等）之間基于共同祖先的進(jìn)化關(guān)系和親緣遠(yuǎn)近。通常根據(jù)分子序列（如DNA、RNA、蛋白質(zhì)）的差異性構(gòu)建。5.基因表達(dá)譜分析：指通過高通量技術(shù)（如基因芯片、RNA-Seq）檢測(cè)生物體（如細(xì)胞、組織、個(gè)體）中大量基因的轉(zhuǎn)錄水平，并利用生物信息學(xué)方法進(jìn)行分析，以揭示基因表達(dá)模式、調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、生物學(xué)過程以及疾病狀態(tài)等信息。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.一般流程：首先，對(duì)臨床樣本進(jìn)行核酸提取和測(cè)序（高通量測(cè)序?yàn)橹鳎黄浯?，進(jìn)行序列質(zhì)量控制和過濾，去除低質(zhì)量讀長；接著，利用生物信息學(xué)工具進(jìn)行病原體鑒定，方法包括：a)在公共數(shù)據(jù)庫中通過BLAST等比對(duì)已知病原體序列；b)進(jìn)行宏基因組分析，搜索病原體特異性基因或特征序列；c)對(duì)未知病原體進(jìn)行denovo組裝和基因預(yù)測(cè)；最后，對(duì)鑒定到的病原體進(jìn)行序列變異分析、進(jìn)化分析或毒力基因分析，結(jié)合流行病學(xué)信息，完成病原體鑒定和初步溯源。2.優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)：*基于參考基因組比對(duì)：*優(yōu)點(diǎn)：分析速度快，成本相對(duì)較低，結(jié)果易于解釋（直接獲得與參考基因組的差異），適合已知病原體的快速檢測(cè)和變異監(jiān)測(cè)。*缺點(diǎn)：依賴于高質(zhì)量的參考基因組，無法檢測(cè)未知病原體或變異引入的新基因，對(duì)有大量結(jié)構(gòu)變異（如大的缺失、重復(fù)、易位）的樣本分析效果可能不佳。*denovo組裝：*優(yōu)點(diǎn)：無需已知參考基因組，能夠發(fā)現(xiàn)未知病原體或樣本中的新型變異/基因，能更好地處理結(jié)構(gòu)變異。*缺點(diǎn)：分析過程復(fù)雜，計(jì)算量大，耗時(shí)較長，對(duì)序列質(zhì)量要求高，組裝結(jié)果可能存在大量錯(cuò)誤，后續(xù)注釋和變異分析難度較大。3.生物信息學(xué)分析可以提供：病原體種類和數(shù)量的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)、不同地區(qū)或人群的病原體分布特征、新發(fā)或重組病原體的識(shí)別、病原體變異（如耐藥性、毒力變化）的監(jiān)測(cè)、傳播途徑和流行模式的推斷、疫情預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等關(guān)鍵信息，為傳染病防控決策提供數(shù)據(jù)支持。4.在抗生素耐藥性監(jiān)測(cè)與研究中的角色：生物信息學(xué)通過分析病原體基因組序列，可以快速鑒定與抗生素耐藥性相關(guān)的基因（如抗性基因、修飾基因、泵蛋白基因），識(shí)別這些基因的變異（如點(diǎn)突變、基因缺失、基因融合），評(píng)估其在不同菌株和地域中的分布頻率，構(gòu)建耐藥性基因的傳播網(wǎng)絡(luò)，追蹤耐藥性暴發(fā)的源頭和傳播路徑，為新藥研發(fā)和臨床治療策略的制定提供重要依據(jù)。四、分析題（每題10分，共30分）1.分析方案：*步驟1：對(duì)獲得的基因組序列進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和過濾，確保用于后續(xù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量。*步驟2：利用BLAST等工具將序列與NCBIGenBank等數(shù)據(jù)庫中的流感病毒參考序列進(jìn)行比對(duì)，確定病毒類型（甲型、乙型等）和亞型（如H1N1,H3N2等）。*步驟3：如果需要比較不同樣本間的遺傳距離和進(jìn)化關(guān)系，可以將所有序列進(jìn)行多序列比對(duì)（MultipleSequenceAlignment,MSA），然后利用鄰接法（Neighbor-Joining）、貝葉斯方法（BayesianInference）或最大似然法（MaximumLikelihood）等生物信息學(xué)方法構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹。*步驟4：分析系統(tǒng)發(fā)育樹，觀察序列間的親緣關(guān)系和聚類情況，初步判斷流行株的來源和可能的傳播模式?？赡苄枰Y(jié)合地理信息和時(shí)間信息進(jìn)行更深入的分析。*可能使用的工具/方法：FastQC（質(zhì)量評(píng)估）、Trimmomatic/BBMap（數(shù)據(jù)清洗）、BLAST（序列比對(duì)）、ClustalW/MUSCLE（多序列比對(duì)）、MEGA/PhyML/RAxML/RAST（系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建）。2.常見耐藥性相關(guān)基因組變異類型及其影響：*核心密碼子突變：導(dǎo)致編碼的氨基酸發(fā)生改變。例如，結(jié)核分枝桿菌的rpoB基因（編碼RNA聚合酶β亞基）中的S531L、D531V、H526Y等突變，會(huì)改變酶的活性位點(diǎn)，使喹諾酮類藥物（如利福平）失去結(jié)合能力，導(dǎo)致對(duì)該類藥物的耐藥性。*核苷酸插入/缺失（Indels）：在編碼區(qū)或調(diào)控區(qū)引入或刪除堿基，可能導(dǎo)致移碼突變（FrameshiftMutation），改變蛋白質(zhì)的氨基酸序列和功能，或影響基因表達(dá)水平。例如，在gyrA基因（編碼DNA旋轉(zhuǎn)酶亞基）中插入2個(gè)或4個(gè)堿基，可導(dǎo)致喹諾酮類藥物耐藥。*基因缺失或重排：導(dǎo)致關(guān)鍵功能基因（如抗性基因）丟失，或基因組結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，影響抗生素靶點(diǎn)或代謝途徑。例如，ispC基因的缺失與對(duì)大環(huán)內(nèi)酯類和利福霉素類抗生素的交叉耐藥有關(guān)。*啟動(dòng)子區(qū)變異：影響抗性基因的表達(dá)水平。例如，erm(41)基因啟動(dòng)子區(qū)的點(diǎn)突變可誘導(dǎo)對(duì)大環(huán)內(nèi)酯類、林可酰胺類和鏈陽性菌素類抗生素的耐藥性。這些變異直接或間接地改變了結(jié)核分枝桿菌的生理生化特性，使其能夠抵抗原本有效的抗生素作用，導(dǎo)致治療困難。3.生物信息學(xué)在反向傳播研究中的應(yīng)用：*基因組/轉(zhuǎn)錄組分析：通過比較不同病原體或同一病原體在不同宿主/環(huán)境中的基因組/轉(zhuǎn)錄組差異，鑒定與毒力、宿主適應(yīng)性、致病性相關(guān)的基因或表達(dá)模式。例如，分析高致病性病毒株與低致病性株的基因差異，或分析病毒在宿主不同組織中的表達(dá)譜，揭示其致病機(jī)制。*蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與功能分析：利用生物信息學(xué)工具預(yù)測(cè)毒力相關(guān)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，分析其功能域和相互作用伙伴，為理解毒力機(jī)制提供線索。*系統(tǒng)發(fā)育與進(jìn)化分析：通過構(gòu)建病原體系統(tǒng)發(fā)育樹，結(jié)合地理、時(shí)間、宿主信息，推斷病原體的起源、進(jìn)化路徑、宿主轉(zhuǎn)移歷史和傳播動(dòng)力學(xué)，進(jìn)而預(yù)測(cè)其潛在的傳播范圍和風(fēng)險(xiǎn)。*網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)分析：構(gòu)建病原體-宿主-基因/蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性地理解病原體致病過程中的復(fù)雜調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。*機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，基于大量的基因組特征數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)病原體的潛在特性（如毒力等級(jí)、宿主范圍、對(duì)特定藥物的敏感性），實(shí)現(xiàn)快速評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。五、論述題（15分）生物信息學(xué)技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代傳染病防控帶來了革命性變化。首先，在病原體檢測(cè)方面，高通量測(cè)序和生物信息學(xué)分析使得對(duì)未知病原體的快速鑒定成為可能，極大地縮短了新發(fā)傳染病的診斷時(shí)間（如SARS-CoV-2的快速測(cè)序與溯源）。其次，在疫情監(jiān)測(cè)與預(yù)警中，生物信息學(xué)能夠處理海量基因組數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)追蹤病原體的變異趨勢(shì)、傳播動(dòng)力學(xué)和地理分布，為早期預(yù)警和精準(zhǔn)防控提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持（如全球流感監(jiān)測(cè)、COVID-19變異株追蹤）。在傳染病溯源方面，基于比較基因組學(xué)的系統(tǒng)發(fā)育分析成為確定傳播鏈、識(shí)別疫情源頭、評(píng)估傳播風(fēng)險(xiǎn)的有力工具。此外，生物信息學(xué)還在藥物研發(fā)（如識(shí)別潛在靶點(diǎn)和抗性機(jī)制）、疫苗設(shè)計(jì)（如分析抗原表位、預(yù)測(cè)免疫反應(yīng)）以及反向傳播研究（推斷病原體特性）等方面發(fā)揮著不可或缺的作用。當(dāng)前應(yīng)用中面臨的主要挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)爆炸式增