2025年大學(xué)《生物科學(xué)》專業(yè)題庫——復(fù)雜生物系統(tǒng)建模與仿真考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述系統(tǒng)生物學(xué)的核心思想及其與傳統(tǒng)生物學(xué)研究方法的區(qū)別。二、比較常微分方程模型（ODE）和常微分代數(shù)方程模型（ODEA）在描述生物系統(tǒng)時的主要異同點，并各舉一個在生物學(xué)中應(yīng)用的實例。三、解釋什么是隨機過程，并說明隨機微分方程（SDE）在模擬哪些類型的生物現(xiàn)象時更為適用。四、描述構(gòu)建生物網(wǎng)絡(luò)模型的基本步驟，并說明在構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型時，通常需要考慮哪些類型的生物學(xué)信息。五、Agent-BasedModeling（ABM）有哪些獨特的優(yōu)勢？請結(jié)合一個具體的生物學(xué)例子，說明ABM如何用于研究該問題。六、在進行生物系統(tǒng)仿真時，參數(shù)敏感性分析有何重要性？請簡述進行參數(shù)敏感性分析的基本方法。七、以信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路為例，說明如何利用數(shù)學(xué)模型來研究信號轉(zhuǎn)導(dǎo)過程中的動態(tài)行為和調(diào)控機制。八、簡述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetwork）在生物信息學(xué)中至少兩個不同的應(yīng)用場景。九、某研究小組想建立一個小鼠腸道菌群失調(diào)與炎癥反應(yīng)關(guān)系的仿真模型。請列出在設(shè)計該模型時需要考慮的關(guān)鍵要素和可能面臨的挑戰(zhàn)。十、討論機器學(xué)習(xí)技術(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機）在生物系統(tǒng)建模與仿真中可以扮演的角色，并舉例說明其應(yīng)用。十一、假設(shè)你正在研究一個簡單的血糖調(diào)節(jié)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含胰島β細胞、胰島α細胞、肝細胞和血液。請構(gòu)思一個能夠描述該系統(tǒng)基本動態(tài)的數(shù)學(xué)模型框架，并說明你選擇該框架的理由。十二、評價系統(tǒng)生物學(xué)與仿真方法在推動現(xiàn)代生物學(xué)發(fā)展方面所起的作用，并指出該領(lǐng)域未來可能面臨的主要挑戰(zhàn)。試卷答案一、系統(tǒng)生物學(xué)旨在從整體視角研究生物系統(tǒng)（如細胞、組織、器官或整個生物體）的復(fù)雜性和相互作用，強調(diào)系統(tǒng)層面的涌現(xiàn)性質(zhì)。它關(guān)注組分之間的動態(tài)相互作用及其對系統(tǒng)功能的影響，試圖理解整體如何大于部分之和。與傳統(tǒng)生物學(xué)側(cè)重于研究單個基因、蛋白質(zhì)或通路的方法不同，系統(tǒng)生物學(xué)采用多維度的數(shù)據(jù)整合和分析策略，利用計算和實驗技術(shù)來揭示生物系統(tǒng)內(nèi)在的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和功能原理。二、常微分方程模型（ODE）主要用于描述系統(tǒng)中各組分隨連續(xù)時間變化的速率，假設(shè)系統(tǒng)狀態(tài)變量是連續(xù)的。其優(yōu)點是數(shù)學(xué)上相對成熟，易于求解和分析，適合描述宏觀、平均或穩(wěn)態(tài)下的動態(tài)過程。缺點是難以直接處理離散事件、隨機性或空間異質(zhì)性。例如，ODE可用于模擬細胞增殖過程中細胞數(shù)量隨時間的變化。常微分代數(shù)方程模型（ODEA）在ODE的基礎(chǔ)上增加了代數(shù)約束方程，用于描述系統(tǒng)中某些組分的總量守恒或不可逆轉(zhuǎn)化等。這使得ODEA能夠描述更復(fù)雜的化學(xué)或生物過程，特別是涉及物質(zhì)守恒的通路。例如，ODEA可用于模擬一個包含多個中間代謝物和酶促反應(yīng)的簡單代謝通路。兩者相比，ODEA提供了更精確的化學(xué)計量約束，能模擬更接近底層的生物化學(xué)過程。三、隨機過程是指系統(tǒng)狀態(tài)隨時間演化具有不確定性的過程。隨機微分方程（SDE）通過在確定性微分方程的基礎(chǔ)上加入隨機項（通常表示為Wiener過程或Brown運動），來模擬系統(tǒng)狀態(tài)中存在的隨機波動或噪聲。SDE在模擬以下類型的生物現(xiàn)象時更為適用：1）受分子隨機碰撞影響的低分子量物質(zhì)濃度變化（如酶促反應(yīng)中的底物和產(chǎn)物濃度）；2）基因表達或蛋白質(zhì)合成的隨機性（如轉(zhuǎn)錄、翻譯過程中的噪聲）；3）細胞遷移或群體動態(tài)中的隨機行為（如個體隨機游走）。這些過程往往難以用確定性模型完全捕捉，因為微觀層面的隨機事件對宏觀行為有顯著影響。四、構(gòu)建生物網(wǎng)絡(luò)模型的基本步驟通常包括：1）選擇研究目標和系統(tǒng)邊界；2）收集相關(guān)的生物學(xué)數(shù)據(jù)（如基因表達、蛋白質(zhì)相互作用、代謝物信息等）；3）根據(jù)數(shù)據(jù)選擇合適的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法或手動構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓撲；4）定義網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的屬性和邊的關(guān)系/權(quán)重；5）將網(wǎng)絡(luò)模型與動力學(xué)模塊（如ODE、SDE或規(guī)則）相結(jié)合，形成動態(tài)模型；6）進行模型驗證和參數(shù)估計。在構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型時，通常需要考慮的生物學(xué)信息包括：基因表達譜數(shù)據(jù)（時間序列或穩(wěn)態(tài)）、已知的轉(zhuǎn)錄因子與靶基因相互作用、染色質(zhì)結(jié)構(gòu)與可及性數(shù)據(jù)、非編碼RNA的作用、表觀遺傳修飾（如甲基化）、信號通路輸入等。五、Agent-BasedModeling（ABM）的獨特優(yōu)勢在于其個體主義方法，能夠模擬系統(tǒng)中個體的行為、互動以及由此產(chǎn)生的宏觀模式或涌現(xiàn)現(xiàn)象，而無需做出關(guān)于系統(tǒng)整體平均行為的簡化假設(shè)。它擅長處理異質(zhì)性、空間自組織、復(fù)雜適應(yīng)性和非線性關(guān)系。例如，在研究傳染病傳播時，ABM可以模擬每個個體的行為（如移動、接觸、感染、康復(fù)），從而捕捉到疾病在空間上的擴散模式、不同干預(yù)措施（如隔離、口罩佩戴）的效果以及疫情的不確定性，這些都是傳統(tǒng)平均場模型難以實現(xiàn)的。六、在進行生物系統(tǒng)仿真時，參數(shù)敏感性分析非常重要，因為它有助于確定哪些模型參數(shù)對系統(tǒng)的整體行為和輸出結(jié)果影響最大。識別出關(guān)鍵參數(shù)后，可以集中精力獲取更精確的參數(shù)值，或者針對這些參數(shù)進行更深入的分析（如優(yōu)化、魯棒性分析）。此外，敏感性分析可以揭示模型的脆弱性，幫助改進模型假設(shè)或結(jié)構(gòu)?；痉椒òǎ?）直接分析法：計算系統(tǒng)響應(yīng)對參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)；2）全局敏感性分析方法：如Sobol指數(shù)法、分布敏感分析法，通過采樣參數(shù)空間并評估輸出分布的變化來量化敏感性；3）局部敏感性分析方法：在參數(shù)的特定值附近進行小范圍變化，觀察輸出響應(yīng)的變化。七、利用數(shù)學(xué)模型研究信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路動態(tài)行為和調(diào)控機制，首先需要根據(jù)通路知識構(gòu)建數(shù)學(xué)模型（通常是ODE模型），明確通路中各組分（如蛋白質(zhì)、小分子）的數(shù)量變化關(guān)系，并包含調(diào)控模塊（如酶的激活/失活、蛋白激酶磷酸化/去磷酸化）。然后，通過仿真模型，可以：1）預(yù)測在不同初始條件或外部刺激下，通路中信號分子濃度的動態(tài)變化和時間進程；2）分析通路中關(guān)鍵調(diào)控點（如開關(guān)、瓶頸）的作用；3）研究不同組分濃度變化對整體信號強度和持續(xù)時間的影響；4）模擬藥物干預(yù)或基因突變對通路功能的影響，為藥物設(shè)計和疾病治療提供理論依據(jù)。八、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetwork）在生物信息學(xué)中可用于：1）基因功能預(yù)測與通路推理：通過構(gòu)建基因表達數(shù)據(jù)或蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)之間的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，可以預(yù)測未知基因的功能，并推斷基因之間的調(diào)控或因果關(guān)系，從而揭示潛在的生物學(xué)通路；2）疾病風(fēng)險預(yù)測與診斷：結(jié)合患者的臨床特征、基因型數(shù)據(jù)等多維度信息構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，可以評估個體患某種疾病的風(fēng)險，或輔助疾病診斷。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)擅長處理不確定性信息，并能從部分觀測數(shù)據(jù)推斷整體結(jié)構(gòu)或預(yù)測未知節(jié)點狀態(tài)。九、設(shè)計小鼠腸道菌群失調(diào)與炎癥反應(yīng)關(guān)系的仿真模型時需要考慮的關(guān)鍵要素包括：菌群組成結(jié)構(gòu)（不同菌屬/種的豐度）、菌群間相互作用（共生、競爭、資源利用）、菌群與宿主（腸道上皮細胞、免疫細胞）的相互作用、宿主遺傳背景、飲食因素、藥物使用等外部環(huán)境因素、炎癥介質(zhì)（如細胞因子）的產(chǎn)生與擴散、免疫應(yīng)答（如炎癥細胞的募集和活化）?？赡苊媾R的挑戰(zhàn)有：1）菌群組成的極端異質(zhì)性和動態(tài)性；2）菌群-宿主相互作用機制的復(fù)雜性和不完全性；3）數(shù)據(jù)獲取的難度和成本；4）模型參數(shù)的精確估計；5）模型計算復(fù)雜度高，仿真效率低。十、機器學(xué)習(xí)技術(shù)在生物系統(tǒng)建模與仿真中可以扮演的角色包括：1）數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型構(gòu)建：利用機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、高斯過程）直接從大量生物數(shù)據(jù)（如基因表達矩陣、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、臨床記錄）中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式或預(yù)測關(guān)系，而無需預(yù)先假設(shè)系統(tǒng)的生物學(xué)機制；2）模型參數(shù)優(yōu)化：將機器學(xué)習(xí)用于加速傳統(tǒng)物理模型或基于規(guī)則的模型的參數(shù)尋優(yōu)過程；3）代理模型（SurrogateModel）：構(gòu)建計算成本遠低于真實模型的機器學(xué)習(xí)模型來近似復(fù)雜的生物系統(tǒng)或仿真器，以便進行大規(guī)模模擬或優(yōu)化；4）增強傳統(tǒng)模型：將機器學(xué)習(xí)模塊嵌入到基于物理或生物規(guī)則的模型中，以模擬具有學(xué)習(xí)或適應(yīng)能力的生物行為。十一、一個描述簡單血糖調(diào)節(jié)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型框架可以基于經(jīng)典的Hering-Hassid模型，包含以下要素：1）定義關(guān)鍵節(jié)點：血糖濃度（G）、胰島素濃度（I）、胰高血糖素濃度（GL）、肝葡萄糖輸出速率（Rheo）、外周組織葡萄糖攝取速率（Rper）。2）建立動力學(xué)方程：使用ODE描述各節(jié)點隨時間的動態(tài)變化。例如：dG/dt=Rheo-Rper-S*G（S為轉(zhuǎn)換率常數(shù)）；dI/dt=K1*(G_max-G)-K2*I（胰島素分泌速率，依賴血糖）；dGL/dt=K3*I-K4*GL（胰高血糖素分泌速率，受胰島素抑制）；Rheo=a*GL-b*G+c（肝葡萄糖輸出受胰高血糖素和血糖的調(diào)控）；Rper=d*I*G（外周組織攝取受胰島素和血糖的調(diào)控）。選擇該框架的理由是它簡潔地抓住了血糖調(diào)節(jié)系統(tǒng)的核心反饋回路（胰島素降低血糖，胰高血糖素升高血糖）和主要的相互作用。十二、系統(tǒng)生物學(xué)與仿真方法在推動現(xiàn)代生物學(xué)發(fā)展方面起到了關(guān)鍵作用。它們促進了從還原論向系統(tǒng)論的研究范式轉(zhuǎn)變，使科學(xué)家能夠整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，理解生物系統(tǒng)整體的功能和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。仿真方法為驗證理論、預(yù)測系統(tǒng)行為、指導(dǎo)實驗設(shè)