2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——基因組沉默技術(shù)在生物信息學中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不屬于基因組沉默的常見機制？A.RNA干擾（RNAi）B.組蛋白修飾C.DNA甲基化D.競爭性末端復制2.在生物信息學研究中，miRBase主要是一個用于存儲和檢索什么的數(shù)據(jù)庫？A.基因組序列B.轉(zhuǎn)錄組序列C.microRNA序列及其靶基因信息D.蛋白質(zhì)序列3.RNA干擾現(xiàn)象中，與siRNA特異性結(jié)合的酶是？A.RNA聚合酶B.RISC（RNA誘導沉默復合體）C.DicerD.Argonaute4.進行RNA干擾效應驗證的生物信息學分析中，通常需要查找miRNA或siRNA的潛在靶基因，以下哪種工具或數(shù)據(jù)庫較為常用？A.BLASTB.ClustalWC.TargetScanD.NCBIGenBank5.ChIP-Seq技術(shù)用于研究基因組沉默，其核心原理是檢測與特定蛋白質(zhì)（如RNA聚合酶或組蛋白修飾酶）相結(jié)合的DNA片段。在生物信息學分析中，對ChIP-Seq數(shù)據(jù)進行峰調(diào)用是哪個步驟的關鍵部分？A.質(zhì)量控制B.序列比對C.峰識別D.通路富集分析6.以下哪項技術(shù)通常不直接用于研究表觀遺傳層面的基因組沉默？A.DNA測序B.RNA測序C.甲基化特異性PCR（MSP）D.亞硫酸氫鹽測序（BS-Seq）7.在分析基因沉默實驗的RNA-Seq數(shù)據(jù)時，比較處理組和對照組的差異表達基因是常用的分析方法之一。這有助于識別哪些基因可能受到了沉默影響？A.在處理組中顯著上調(diào)的基因B.在處理組中顯著下調(diào)的基因C.在兩組中表達量沒有顯著變化的基因D.表達量變化最大的基因8.對于預測miRNA靶點，以下哪種預測算法通?？紤]了miRNA與靶mRNA的不完全互補性以及miRNA切割位點附近的序列特征？A.RNAhybridB.BLASTC.GeneiousD.Cufflinks9.基因組沉默研究中的生物信息學分析流程，通常在獲取原始測序數(shù)據(jù)后進行的第一個關鍵步驟是什么？A.數(shù)據(jù)可視化B.質(zhì)量控制（QC）C.差異表達分析D.功能注釋10.RNA干擾通路在動植物中普遍存在，其一個重要的生物學功能是？A.基因組的復制B.維持基因組穩(wěn)定性C.調(diào)控基因表達D.蛋白的合成二、填空題（每空1分，共15分）1.基因組沉默可以通過多種機制實現(xiàn)，其中__RNA干擾__和__表觀遺傳修飾__（如DNA甲基化、組蛋白修飾）是兩類重要的方式。2.生物信息學研究中，用于存儲大量基因表達譜數(shù)據(jù)的公共數(shù)據(jù)庫是__GEO__（GeneExpressionOmnibus）。3.在miRNA的生物合成過程中，__Dicer__酶起著關鍵的切割作用，將pre-miRNA加工成成熟的miRNA。4.分析基因組沉默相關數(shù)據(jù)時，__序列比對__是必不可少的步驟，通常使用__Bowtie__或__BWA__等算法將測序讀段比對到參考基因組上。5.ChIP-Seq數(shù)據(jù)中，識別出的“峰”區(qū)域通常代表__蛋白質(zhì)結(jié)合位點__富集的區(qū)域。6.為了判斷基因組沉默分析結(jié)果的生物學意義，常常需要進行__通路富集分析__，例如使用__GO__（GeneOntology）或__KEGG__數(shù)據(jù)庫。7.RNA干擾效應的特異性主要依賴于__miRNA/siRNA與靶mRNA的序列互補性__。8.__表觀遺傳__修飾雖然不改變DNA序列本身，但可以影響基因的表達狀態(tài)，并具有__可遺傳性__（在某些細胞分裂或個體傳遞中）的特點。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述RNA干擾（RNAi）的基本過程，包括關鍵分子和步驟。2.列舉至少三種可用于分析基因組沉默相關數(shù)據(jù)的生物信息學數(shù)據(jù)庫，并簡要說明其主要功能。3.在進行ChIP-Seq數(shù)據(jù)分析時，除了峰調(diào)用，還需要進行哪些關鍵的質(zhì)量控制和統(tǒng)計分析步驟？4.簡述基因組沉默技術(shù)在研究基因功能方面的一個潛在應用。四、論述題（10分）結(jié)合你所學的知識，論述如何利用生物信息學方法分析一個給定的RNA-Seq數(shù)據(jù)集，以研究某種處理（如藥物、基因敲除）對基因組中特定基因家族（如轉(zhuǎn)錄因子家族）的沉默效應。請描述你需要使用的主要分析步驟、可能涉及的關鍵工具或算法，以及如何解讀分析結(jié)果以評估沉默效應。五、分析題（15分）假設你獲得了一份來自某疾病組織與正常組織對比的RNA-Seq數(shù)據(jù)集（已包含在題庫中，假設數(shù)據(jù)已預處理完成）。你的任務是分析miRNA表達譜，探究哪些miRNA可能參與了該疾病的發(fā)病過程，并且可能通過靶向沉默其下游基因發(fā)揮作用。請描述你將采取的分析策略，包括需要使用哪些數(shù)據(jù)庫或工具進行靶基因預測、表達差異分析、功能注釋等，并說明如何整合這些信息來推斷miRNA在疾病發(fā)生中的潛在作用機制。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.C5.C6.C7.B8.A9.B10.C二、填空題1.RNA干擾表觀遺傳修飾2.GEO3.Dicer4.序列比對Bowtie或BWA5.蛋白質(zhì)結(jié)合位點6.通路富集分析GO或KEGG7.miRNA/siRNA與靶mRNA的序列互補性8.表觀遺傳可遺傳性三、簡答題1.RNA干擾（RNAi）的基本過程：在細胞中，長鏈RNA（如pre-miRNA）在Dicer酶的作用下被切割成小干擾RNA（siRNA），siRNA隨后被導入RNA誘導沉默復合體（RISC）。在RISC中，siRNA的一鏈（反義鏈）作為引導序列，與靶標mRNA的互補序列結(jié)合。這種結(jié)合通常導致靶標mRNA的切割、降解，從而抑制其翻譯或?qū)е缕浣到?，最終降低目標基因的表達。2.可用于分析基因組沉默相關數(shù)據(jù)的生物信息學數(shù)據(jù)庫：*miRBase：存儲miRNA序列、二級結(jié)構(gòu)、靶基因信息等，是miRNA研究的基礎數(shù)據(jù)庫。*ENCODE(EncyclopediaofDNAElements)：提供人類基因組中各種功能性元件（包括基因、調(diào)控元件、表觀遺傳修飾位點等）的實驗數(shù)據(jù)和分析資源，對研究表觀遺傳沉默至關重要。*GEO(GeneExpressionOmnibus)：公共基因表達數(shù)據(jù)存儲庫，包含大量來自各種實驗（如RNA-Seq,ChIP-Seq）的數(shù)據(jù)集，可用于比較不同條件下的基因表達變化。3.ChIP-Seq數(shù)據(jù)分析的關鍵質(zhì)量控制和分析步驟：*質(zhì)量控制(QC)：檢查原始測序讀段的質(zhì)量，過濾低質(zhì)量讀段；進行序列比對，評估比對率、比對到非參考區(qū)域的讀段比例等；計算庫大小（ReadCount）。*峰調(diào)用(PeakCalling)：使用如MACS2、SICER等工具在基因組上識別出富集區(qū)域（峰），這些峰代表蛋白質(zhì)結(jié)合位點。*Peak注釋(PeakAnnotation)：將識別出的峰映射到基因組特征上（如基因座、啟動子區(qū)域、增強子區(qū)域等），可以使用如HOMER、BEDTools等工具。*差異分析(DifferentialAnalysis)：比較不同實驗條件下（如對照vs處理）峰的強度或富集程度，識別出發(fā)生顯著變化的位點，常用工具如MACS2自帶差異調(diào)用功能或EdgeR。*統(tǒng)計分析(StatisticalAnalysis)：對差異峰進行統(tǒng)計檢驗，確定其顯著性；可能還需進行富集分析，如分析差異峰所在的基因組區(qū)域的功能。4.基因組沉默技術(shù)在研究基因功能方面的一個潛在應用：通過構(gòu)建特定基因的沉默體（如使用siRNA或創(chuàng)建knockdown/knockout模型），結(jié)合生物信息學分析比較沉默前后細胞或組織的基因表達譜變化、蛋白質(zhì)水平變化或表觀遺傳修飾狀態(tài)的變化。通過分析這些變化，可以推斷該沉默基因的功能，例如它可能參與了哪個信號通路，調(diào)控了哪些下游基因的表達，或者它在特定生物學過程中扮演了什么角色。四、論述題利用生物信息學方法分析RNA-Seq數(shù)據(jù)研究處理對特定基因家族沉默效應的策略：1.數(shù)據(jù)預處理與質(zhì)量控制：對原始測序讀段進行質(zhì)量檢查（QC），使用工具如FastQC；進行序列比對到參考基因組，使用工具如HISAT2或STAR；過濾低質(zhì)量比對讀段；計算每個基因或基因家族的讀段計數(shù)（如使用featureCounts或HTSeq-count），生成計數(shù)矩陣。常用的R包如`DESeq2`或`edgeR`需要此計數(shù)矩陣作為輸入。2.差異表達分析：使用`DESeq2`或`edgeR`等R包，比較處理組與對照組中目標基因家族成員的表達水平。計算每個基因的FoldChange（倍數(shù)變化）和統(tǒng)計學顯著性（如p-value或FDR）。篩選出在處理組中顯著下調(diào)（表明沉默）的基因。3.火山圖繪制：使用R包（如`ggplot2`）繪制火山圖，直觀展示基因的表達變化倍數(shù)與統(tǒng)計學顯著性，幫助快速識別顯著沉默的基因。4.基因集富集分析：對顯著下調(diào)的基因集進行富集分析，使用GO(GeneOntology)或KEGG(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes)數(shù)據(jù)庫，以評估這些沉默基因在哪些生物學過程、分子功能或通路中富集。這有助于理解沉默效應的宏觀生物學意義。R包如`goseq`或`clusterProfiler`可用于此步驟。5.結(jié)果整合與解讀：綜合差異表達分析結(jié)果和基因集富集分析結(jié)果，結(jié)合生物學背景知識，闡述哪些基因家族成員受到了顯著沉默，這些沉默基因可能參與的生物學過程或通路，以及這種沉默效應可能帶來的生物學后果。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個轉(zhuǎn)錄因子家族成員顯著沉默，可能推斷該家族在處理后的特定生物學過程中失去了調(diào)控作用。五、分析題利用生物信息學方法分析miRNA表達譜以研究疾病中miRNA作用的策略：1.數(shù)據(jù)預處理與標準化：對原始RNA-Seq數(shù)據(jù)（通常指轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，包含miRNA轉(zhuǎn)錄本）進行質(zhì)量控制和過濾；使用工具（如featureCounts）統(tǒng)計每個miRNA基因的讀段計數(shù)；對計數(shù)數(shù)據(jù)進行標準化，常用的方法有FPKM（FragmentsPerKilobaseoftranscriptperMillionmappedreads）或TPM（TranscriptsPerMillion），以消除測序深度和基因長度差異的影響。標準化后的數(shù)據(jù)通常稱為表達矩陣。2.差異表達分析：使用R包`DESeq2`或`edgeR`，比較疾病組織與正常組織中miRNA的表達水平。計算每個miRNA的FoldChange和統(tǒng)計學顯著性。篩選出在疾病組織中顯著上調(diào)或下調(diào)的miRNA。繪制火山圖以可視化結(jié)果。3.miRNA靶基因預測：對篩選出的差異表達miRNA（特別是顯著上調(diào)的miRNA，它們可能通過靶向沉默下游基因發(fā)揮作用），使用miRNA靶基因預測數(shù)據(jù)庫或算法進行靶基因識別。常用的工具包括：*miRanda*RNAhybrid*TargetScan*DIANA-microT這些工具會根據(jù)miRNA與mRNA的序列互補性、結(jié)合自由能等因素預測潛在的靶基因。通常需要考慮預測的置信度閾值。4.靶基因集構(gòu)建與分析：針對每個差異表達的miRNA，收集其預測的靶基因列表，構(gòu)建該miRNA的靶基因集。然后，對每個靶基因集進行富集分析（如GO分析、KEGG通路富集分析），使用R包`clusterProfiler`等。這有助于識別哪些生物學過程、功能或通路是受該miRNA及其靶基因集調(diào)控的。5.整合分析與機制推斷：結(jié)合差