2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)在干細(xì)胞治療中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、1.簡(jiǎn)述胚胎干細(xì)胞與成體干細(xì)胞在生物學(xué)特性和應(yīng)用潛力上的主要區(qū)別，并指出利用生物信息學(xué)方法研究這兩種干細(xì)胞時(shí)各自面臨的不同挑戰(zhàn)。2.解釋什么是“干細(xì)胞異質(zhì)性”，并說明單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)（如scRNA-Seq）在解析干細(xì)胞異質(zhì)性方面相比傳統(tǒng)高通量測(cè)序技術(shù)（如bulkRNA-Seq）的主要優(yōu)勢(shì)及其生物信息學(xué)分析上的關(guān)鍵考量。二、3.描述在干細(xì)胞研究中進(jìn)行基因組測(cè)序（WGS）的主要目的。列舉至少三種可以通過WGS數(shù)據(jù)分析來(lái)解決的干細(xì)胞相關(guān)問題，并簡(jiǎn)述相應(yīng)的分析思路。4.詳細(xì)說明RNA測(cè)序（RNA-Seq）數(shù)據(jù)的典型分析流程，包括從原始測(cè)序數(shù)據(jù)（如FASTQ文件）到獲得差異表達(dá)基因或基因表達(dá)譜的關(guān)鍵步驟和常用的生物信息學(xué)工具或方法。在流程中強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)控和標(biāo)準(zhǔn)化的重要性。三、5.生物信息學(xué)方法在表觀遺傳學(xué)研究中扮演著重要角色。請(qǐng)闡述表觀基因組學(xué)數(shù)據(jù)（如DNA甲基化、組蛋白修飾）在揭示干細(xì)胞干性維持和分化誘導(dǎo)機(jī)制方面的作用。列舉至少兩種分析表觀基因組數(shù)據(jù)的生物信息學(xué)方法，并簡(jiǎn)述其基本原理。6.單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-Seq）能夠揭示細(xì)胞間的異質(zhì)性。請(qǐng)描述如何利用生物信息學(xué)方法（如降維技術(shù)、聚類分析）從scRNA-Seq數(shù)據(jù)中識(shí)別干細(xì)胞群體、分化階段或細(xì)胞軌跡。討論在分析過程中需要關(guān)注的技術(shù)噪音和偽影問題。四、7.在干細(xì)胞研究中，整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（例如，結(jié)合轉(zhuǎn)錄組與表觀基因組數(shù)據(jù)）對(duì)于全面理解細(xì)胞狀態(tài)和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。請(qǐng)論述進(jìn)行多組學(xué)數(shù)據(jù)整合的主要挑戰(zhàn)，并介紹一種常用的整合分析方法及其原理。8.機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在干細(xì)胞研究中展現(xiàn)出巨大潛力。請(qǐng)列舉至少三個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或AI技術(shù)在干細(xì)胞領(lǐng)域的潛在應(yīng)用方向（如干細(xì)胞鑒定、分化預(yù)測(cè)、疾病模型構(gòu)建等），并簡(jiǎn)述這些技術(shù)如何幫助克服傳統(tǒng)生物信息學(xué)分析方法中的局限性。五、9.某研究團(tuán)隊(duì)獲得了某類干細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，希望鑒定出維持其干細(xì)胞特性的關(guān)鍵基因。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)生物信息學(xué)分析方案，包括需要使用的主要工具或數(shù)據(jù)庫(kù)，以及分析步驟的概述。10.討論在利用生物信息學(xué)方法分析干細(xì)胞數(shù)據(jù)時(shí)，從數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析到結(jié)果解讀可能面臨的主要挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略或注意事項(xiàng)。試卷答案一、1.答案：胚胎干細(xì)胞（ESC）來(lái)源于囊胚內(nèi)細(xì)胞團(tuán)，具有多向分化潛能，可分化為所有三種胚層；成體干細(xì)胞（ASC）存在于發(fā)育成熟的組織或器官中，通常具有有限的分化潛能，主要參與組織修復(fù)和維持。利用生物信息學(xué)方法研究ESC時(shí)，挑戰(zhàn)在于其高異質(zhì)性、復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)以及潛在的倫理問題。研究ASC時(shí)，挑戰(zhàn)主要在于其數(shù)量稀少、分化潛能受限，且往往來(lái)源于特定組織，導(dǎo)致樣本異質(zhì)性（如來(lái)源差異）和獲取難度。解析思路：要求先對(duì)比ESC和ASC的基本生物學(xué)特性差異，然后基于這些差異，思考生物信息學(xué)分析中可能遇到的具體問題，如數(shù)據(jù)噪聲、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性、樣本代表性等。二、3.答案：基因組測(cè)序（WGS）的主要目的是獲取細(xì)胞全部遺傳信息的完整圖譜，用于檢測(cè)遺傳變異（如SNP、Indel、CNV）、研究基因組結(jié)構(gòu)變異、進(jìn)行物種鑒定或親緣關(guān)系分析等。在干細(xì)胞研究中，WGS數(shù)據(jù)分析可用于：①鑒定干細(xì)胞特有的遺傳標(biāo)記或變異；②篩選與干細(xì)胞自我更新或分化相關(guān)的候選基因；③進(jìn)行干細(xì)胞克隆鑒定與溯源分析；④研究干細(xì)胞在特定環(huán)境或疾病狀態(tài)下的遺傳進(jìn)化。解析思路：先回答WGS的核心目的，然后列舉干細(xì)胞研究中的具體應(yīng)用場(chǎng)景，并對(duì)每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)述其分析邏輯。三、5.答案：表觀基因組學(xué)數(shù)據(jù)（如DNA甲基化、組蛋白修飾）不改變DNA序列，但通過修飾染色質(zhì)結(jié)構(gòu)來(lái)調(diào)控基因表達(dá)，在干細(xì)胞干性維持和分化誘導(dǎo)中起關(guān)鍵作用。DNA甲基化數(shù)據(jù)分析可用于：①識(shí)別干細(xì)胞特異性的甲基化模式，作為干性標(biāo)記；②研究甲基化在調(diào)控關(guān)鍵干性基因（如自我更新相關(guān)基因、多能性基因）表達(dá)中的作用；③探究分化過程中表觀遺傳重編程的動(dòng)態(tài)變化。組蛋白修飾數(shù)據(jù)分析可用于：①識(shí)別與染色質(zhì)開放/關(guān)閉狀態(tài)相關(guān)的干細(xì)胞調(diào)控區(qū)域；②研究組蛋白修飾變化如何影響基因轉(zhuǎn)錄活性；③構(gòu)建表觀遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。常用的生物信息學(xué)方法包括：甲基化數(shù)據(jù)分析（如BS-seq的MACS、Illumina甲基化芯片分析）、組蛋白修飾數(shù)據(jù)分析（如ChIP-seq的PeakCalling、整合分析工具如ChIPWAS、MAGeCK）。解析思路：先闡述表觀遺傳的作用機(jī)制及其在干細(xì)胞研究中的重要性，然后分別針對(duì)DNA甲基化和組蛋白修飾，列舉具體的應(yīng)用和研究問題，并介紹相應(yīng)的常用分析方法及其原理。四、7.答案：進(jìn)行多組學(xué)數(shù)據(jù)整合的主要挑戰(zhàn)包括：①數(shù)據(jù)類型和測(cè)量尺度的差異（如表達(dá)量、甲基化水平、蛋白質(zhì)豐度）；②數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式的不同；③不同組學(xué)數(shù)據(jù)間的噪聲和批次效應(yīng)；④整合后數(shù)據(jù)維度過高，計(jì)算復(fù)雜度增加。一種常用的整合分析方法是基于偏最小二乘回歸（PLS）的整合方法（如PLS-CCA、PLS-DA），其原理是通過降維和線性建模，找到能夠最大化不同組學(xué)數(shù)據(jù)間協(xié)變性的潛在變量（LatentVariables），從而將多個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)投影到一個(gè)共同的低維空間進(jìn)行后續(xù)分析或可視化。解析思路：先列出多組學(xué)整合面臨的主要困難，然后介紹一種具體的整合技術(shù)（如PLS），并簡(jiǎn)明扼要地解釋其基本工作原理。五、9.答案：設(shè)計(jì)生物信息學(xué)分析方案如下：①數(shù)據(jù)獲取：從NCBIGEO等數(shù)據(jù)庫(kù)下載目標(biāo)干細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)（如RNA-Seq數(shù)據(jù)）。②數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始FASTQ數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控（如去除低質(zhì)量讀長(zhǎng)、過濾Adapter序列），進(jìn)行比對(duì)到參考基因組，計(jì)算基因/轉(zhuǎn)錄本表達(dá)量（如使用featureCounts,Salmon）。③數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：使用標(biāo)準(zhǔn)化方法（如TPM,FPKM,DESeq2標(biāo)準(zhǔn)化）消除技術(shù)噪音和批次效應(yīng)。④差異表達(dá)分析：比較干細(xì)胞組與對(duì)照組（如分化誘導(dǎo)組或非干細(xì)胞組）的表達(dá)差異，篩選顯著差異表達(dá)的基因（如使用DESeq2,edgeR）。⑤功能富集分析：對(duì)差異表達(dá)基因進(jìn)行GO（GeneOntology）和KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）富集分析，識(shí)別與干細(xì)胞特性相關(guān)的生物學(xué)過程和通路。⑥機(jī)器學(xué)習(xí)（可選）：構(gòu)建分類器（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)）使用差異表達(dá)基因作為特征，嘗試鑒定干細(xì)胞特異性標(biāo)記基因。主要工具/數(shù)據(jù)庫(kù)包括：GEO,STAR/SAMtools(比對(duì)),featureCounts/Salmon(定量),DESeq2/edgeR(差異表達(dá)),GOseq/KEGG(富集分析),R/Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。解析思路：按照標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析流程（預(yù)處理-標(biāo)準(zhǔn)化-統(tǒng)計(jì)分析-功能注釋）進(jìn)行設(shè)計(jì)，明確每個(gè)步驟的目標(biāo)和可選用到的工具/方法，體現(xiàn)從數(shù)據(jù)到生物學(xué)見解的轉(zhuǎn)化過程。六、10.答案：主要挑戰(zhàn)包括：①數(shù)據(jù)噪音和批次效應(yīng)：原始測(cè)序數(shù)據(jù)包含各種噪音，不同實(shí)驗(yàn)條件或平臺(tái)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能存在批次差異，影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。②數(shù)據(jù)解讀的復(fù)雜性：生物信息學(xué)分析結(jié)果往往需要結(jié)合生物學(xué)背景知識(shí)進(jìn)行深入解讀，避免誤判。③計(jì)算資源需求：處理大規(guī)模生物數(shù)據(jù)（如單細(xì)胞測(cè)序）需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和內(nèi)存資源。④結(jié)果驗(yàn)證：生物信息學(xué)預(yù)測(cè)或結(jié)論需要通過濕實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。應(yīng)對(duì)策略/注意事項(xiàng)：①嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)控和質(zhì)量評(píng)估；②使用合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法處理