2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——神經(jīng)科學(xué)研究中的生物信息學(xué)方法考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.以下哪一種技術(shù)不屬于神經(jīng)科學(xué)研究中常用的電生理技術(shù)？A.EEGB.fMRIC.MEGD.ECG2.在處理fMRI數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪一步是為了去除頭動(dòng)等運(yùn)動(dòng)偽影？A.腦區(qū)分割B.空間標(biāo)準(zhǔn)化C.時(shí)間層校正D.腦脊液去除3.以下哪個(gè)軟件包是R語(yǔ)言中用于生物信息學(xué)分析的常用包？A.ggplot2B.BioconductorC.TensorFlowD.Keras4.單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)主要應(yīng)用于哪個(gè)方面？A.腦血管研究B.行為學(xué)研究C.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分析D.腦細(xì)胞類型鑒定5.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)降維技術(shù)？A.PCAB.t-SNEC.K-means聚類D.LDA6.在分析神經(jīng)影像數(shù)據(jù)時(shí)，功能連接指的是什么？A.不同腦區(qū)之間的結(jié)構(gòu)連接B.同一腦區(qū)不同時(shí)間點(diǎn)的活動(dòng)相關(guān)性C.不同腦區(qū)之間的功能相關(guān)性D.腦血管與腦組織之間的連接7.以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估聚類分析的結(jié)果？A.距離矩陣B.聚類樹(shù)狀圖C.輪廓系數(shù)D.主成分得分8.在進(jìn)行神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性？A.節(jié)點(diǎn)度B.網(wǎng)絡(luò)直徑C.平均路徑長(zhǎng)度D.網(wǎng)絡(luò)效率9.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.PCAB.K-means聚類C.支持向量機(jī)D.層次聚類10.精神疾病研究中，生物信息學(xué)主要應(yīng)用于哪個(gè)方面？A.疾病診斷B.疾病預(yù)測(cè)C.疾病治療D.以上都是二、填空題1.EEG是__________的縮寫，它記錄的是大腦皮層表面的__________電位變化。2.fMRI是__________的縮寫，它通過(guò)檢測(cè)__________來(lái)反映大腦神經(jīng)元的活動(dòng)。3.在處理神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)，__________是一種常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，它可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和偽影。4.__________是一種常用的數(shù)據(jù)可視化方法，可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間進(jìn)行展示。5.在進(jìn)行單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)分析時(shí)，__________是一種常用的降維方法，可以將高維基因表達(dá)數(shù)據(jù)降維到二維或三維空間。6.__________是一種常用的聚類算法，可以將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同的簇。7.在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，生物信息學(xué)可以用于分析__________、__________和__________等多種數(shù)據(jù)。8.__________是一種常用的統(tǒng)計(jì)軟件，可以用于數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)建模和圖形繪制。9.__________是一種常用的編程語(yǔ)言，可以用于生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。10.腦機(jī)接口技術(shù)是一種將__________與__________相結(jié)合的技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)人腦與外部設(shè)備之間的直接通信。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述fMRI數(shù)據(jù)分析的基本流程。2.解釋什么是功能連接，并列舉三種常用的功能連接分析方法。3.簡(jiǎn)述單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)分析的基本流程。4.什么是腦網(wǎng)絡(luò)分析？請(qǐng)列舉三種常用的腦網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)。5.生物信息學(xué)在神經(jīng)退行性疾病研究中有哪些應(yīng)用？四、計(jì)算題1.假設(shè)你有一組包含100個(gè)樣本和50個(gè)特征的fMRI數(shù)據(jù)，請(qǐng)解釋如何使用PCA方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，并說(shuō)明降維后的數(shù)據(jù)將包含多少個(gè)主成分。2.假設(shè)你有一組包含100個(gè)神經(jīng)元連接的腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，請(qǐng)解釋如何計(jì)算該網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度，并說(shuō)明平均路徑長(zhǎng)度在網(wǎng)絡(luò)分析中的意義。五、論述題1.論述生物信息學(xué)在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重要性，并舉例說(shuō)明生物信息學(xué)如何推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。2.展望未來(lái)，你認(rèn)為生物信息學(xué)在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域有哪些潛在的應(yīng)用前景？試卷答案一、選擇題1.B解析：fMRI是功能磁共振成像的縮寫，屬于影像技術(shù)，而非電生理技術(shù)。2.C解析：時(shí)間層校正主要用于去除fMRI數(shù)據(jù)中的時(shí)間層不一致性，即運(yùn)動(dòng)偽影。3.B解析：Bioconductor是R語(yǔ)言中專門用于生物信息學(xué)分析的軟件包集合。4.D解析：?jiǎn)渭?xì)胞測(cè)序技術(shù)可以用于鑒定不同類型的腦細(xì)胞。5.C解析：K-means聚類是一種聚類算法，不屬于降維技術(shù)。6.C解析：功能連接是指不同腦區(qū)之間的功能活動(dòng)相關(guān)性。7.C解析：輪廓系數(shù)可以用來(lái)評(píng)估聚類分析結(jié)果的緊密度和分離度。8.C解析：平均路徑長(zhǎng)度是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的平均長(zhǎng)度，可以用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)的連通性。9.C解析：支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，而非無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。10.D解析：生物信息學(xué)可以應(yīng)用于精神疾病研究的各個(gè)方面，包括診斷、預(yù)測(cè)和治療。二、填空題1.腦電圖，神經(jīng)解析：EEG記錄的是大腦皮層表面的神經(jīng)電位變化。2.功能磁共振成像，血氧水平依賴解析：fMRI通過(guò)檢測(cè)血氧水平依賴信號(hào)來(lái)反映大腦神經(jīng)元的活動(dòng)。3.濾波解析：濾波是一種常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和偽影。4.t-SNE解析：t-SNE是一種常用的數(shù)據(jù)可視化方法，可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間進(jìn)行展示。5.PCA解析：PCA是一種常用的降維方法，可以將高維基因表達(dá)數(shù)據(jù)降維到二維或三維空間。6.K-means聚類解析：K-means聚類是一種常用的聚類算法，可以將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同的簇。7.電生理數(shù)據(jù)，影像數(shù)據(jù)，基因組學(xué)數(shù)據(jù)解析：生物信息學(xué)可以用于分析神經(jīng)科學(xué)研究的多種數(shù)據(jù)類型。8.R解析：R是一種常用的統(tǒng)計(jì)軟件，可以用于數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)建模和圖形繪制。9.Python解析：Python是一種常用的編程語(yǔ)言，可以用于生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。10.大腦，計(jì)算機(jī)解析：腦機(jī)接口技術(shù)是一種將大腦與計(jì)算機(jī)相結(jié)合的技術(shù)。三、簡(jiǎn)答題1.fMRI數(shù)據(jù)分析的基本流程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括時(shí)間層校正、頭動(dòng)校正、空間標(biāo)準(zhǔn)化等）、腦區(qū)分割、功能連接分析、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和結(jié)果解釋。2.功能連接是指不同腦區(qū)之間的功能活動(dòng)相關(guān)性。常用的功能連接分析方法包括：相關(guān)分析、互信息分析、動(dòng)態(tài)因果模型（DCM）等。3.單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)分析的基本流程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括質(zhì)量控制、歸一化等）、降維、聚類、差異表達(dá)分析、功能注釋等。4.腦網(wǎng)絡(luò)分析是指利用圖論等方法分析大腦連接結(jié)構(gòu)的方法。常用的腦網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)包括：節(jié)點(diǎn)度、聚類系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率、平均路徑長(zhǎng)度等。5.生物信息學(xué)在神經(jīng)退行性疾病研究中有以下應(yīng)用：疾病基因識(shí)別、疾病亞型劃分、病理機(jī)制研究、藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等。四、計(jì)算題1.使用PCA方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維的步驟包括：計(jì)算數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣、對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解、選擇前k個(gè)最大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量、將原始數(shù)據(jù)投影到選定的特征向量上。降維后的數(shù)據(jù)將包含k個(gè)主成分。在本題中，降維后的數(shù)據(jù)將包含50個(gè)主成分。2.計(jì)算網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度的步驟包括：對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算其到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑長(zhǎng)度，將這些最短路徑長(zhǎng)度求平均值。平均路徑長(zhǎng)度在網(wǎng)絡(luò)分析中的意義在于衡量網(wǎng)絡(luò)的連通性，平均路徑長(zhǎng)度越小，網(wǎng)絡(luò)的連通性越好。五、論述題1.生物信息學(xué)在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重要性體現(xiàn)在：它可以處理和分析海量的神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)，揭示大腦的結(jié)構(gòu)和功能機(jī)制；它可以建立數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬大腦的信息處理過(guò)程，幫助我們理解大腦的認(rèn)知功能；它可以為神經(jīng)疾病的