2025年大學(xué)《分子科學(xué)與工程》專業(yè)題庫(kù)——生物分子在人工智能技術(shù)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述DNA序列比對(duì)在生物信息學(xué)中的意義，并列舉至少兩種常用的序列比對(duì)算法及其基本原理。二、解釋什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，并簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別。舉例說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)或基因功能預(yù)測(cè)中的一種應(yīng)用。三、描述利用蛋白質(zhì)作為生物傳感器的原理。以檢測(cè)特定疾病標(biāo)志物為例，說(shuō)明如何設(shè)計(jì)基于抗體或適配體的生物傳感器，并簡(jiǎn)述其中可能涉及的人工智能數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)。四、闡述深度學(xué)習(xí)在分子性質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。以預(yù)測(cè)分子結(jié)合能為例，說(shuō)明使用深度學(xué)習(xí)模型相較于傳統(tǒng)計(jì)算化學(xué)方法的優(yōu)勢(shì)，并簡(jiǎn)述構(gòu)建此類模型所需的數(shù)據(jù)類型。五、討論從生物系統(tǒng)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、免疫系統(tǒng)）中汲取靈感，用于開(kāi)發(fā)新型人工智能算法的可能性。舉例說(shuō)明一種受生物啟發(fā)的人工智能技術(shù)，并簡(jiǎn)述其基本思想。六、結(jié)合合成生物學(xué)的發(fā)展，說(shuō)明人工智能如何輔助設(shè)計(jì)和優(yōu)化生物制造過(guò)程或生產(chǎn)具有特定功能的生物材料。舉例說(shuō)明AI在合成生物學(xué)中的一個(gè)具體應(yīng)用場(chǎng)景。七、分析將生物分子（如酶、核酸適配體）與智能材料（如納米粒子、水凝膠）結(jié)合，用于開(kāi)發(fā)智能響應(yīng)系統(tǒng)（如智能藥物遞送、智能傳感）的潛力。討論在此類系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)可能扮演的角色。八、探討生物分子與人工智能交叉領(lǐng)域發(fā)展所面臨的倫理挑戰(zhàn)，例如基因編輯與AI結(jié)合的潛在風(fēng)險(xiǎn)、基于生物特征數(shù)據(jù)的AI應(yīng)用帶來(lái)的隱私問(wèn)題等，并提出可能的應(yīng)對(duì)思考。試卷答案一、意義:DNA序列比對(duì)是生物信息學(xué)的基礎(chǔ)分析手段，用于確定不同DNA序列之間的相似性和差異性，從而推斷序列的進(jìn)化關(guān)系、識(shí)別基因、定位遺傳變異（如SNP）、比較基因組結(jié)構(gòu)等。算法及原理:1.Needleman-Wunsch算法(動(dòng)態(tài)規(guī)劃):用于全局序列比對(duì)。將兩個(gè)序列劃分成子序列，構(gòu)建一個(gè)矩陣，每個(gè)單元格表示截至該位置的optimal對(duì)齊方式得分。通過(guò)比較匹配、不匹配、插入、刪除的得分，并回溯矩陣找到最佳對(duì)齊路徑。2.Smith-Waterman算法(動(dòng)態(tài)規(guī)劃):用于局部序列比對(duì)。同樣構(gòu)建矩陣，但每個(gè)單元格表示截至該位置的最優(yōu)局部對(duì)齊得分。允許從任意位置開(kāi)始，找到最高的對(duì)齊得分區(qū)域，無(wú)需比對(duì)整個(gè)序列。匹配得分+1，不匹配得分-1，插入和刪除得分通常為-1或更負(fù)值，且初始值為0。二、機(jī)器學(xué)習(xí)定義:機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，研究計(jì)算機(jī)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，而無(wú)需進(jìn)行顯式編程。其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自主改進(jìn)其性能。區(qū)別:*監(jiān)督學(xué)習(xí):使用帶有標(biāo)簽（輸出）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。算法學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的映射關(guān)系，目的是預(yù)測(cè)新輸入的輸出。例如，使用已知物種的DNA序列（輸入）和分類標(biāo)簽（輸出）訓(xùn)練模型，以識(shí)別未知序列的物種。*無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):使用沒(méi)有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。算法旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)或模式，如聚類、降維等。例如，對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，將表達(dá)模式相似的基因歸類在一起，而無(wú)需預(yù)先知道它們的功能。應(yīng)用示例:使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)基因的功能或其在特定疾病狀態(tài)下的作用。三、原理:利用生物分子（如抗體、酶、核酸適配體）具有高度特異性識(shí)別目標(biāo)分析物（如蛋白質(zhì)、小分子、離子）的能力，將其作為識(shí)別元件固定在傳感器表面。當(dāng)目標(biāo)分析物與識(shí)別元件結(jié)合時(shí)，會(huì)引起可測(cè)量的信號(hào)變化（如光學(xué)、電學(xué)、熱學(xué)信號(hào)），通過(guò)傳感器系統(tǒng)檢測(cè)信號(hào)變化，并結(jié)合人工智能算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行解漂移、模式識(shí)別、定量分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)分析物的靈敏檢測(cè)。設(shè)計(jì)步驟(以抗體為例):1.選擇或制備針對(duì)特定疾病標(biāo)志物的特異性抗體。2.將抗體固定在合適的傳感器基底上（如電化學(xué)傳感器、光學(xué)傳感器、壓電傳感器）。3.將樣本（如血液、尿液）施加到傳感器上，目標(biāo)疾病標(biāo)志物與固定化的抗體結(jié)合。4.洗去未結(jié)合的物質(zhì)。5.檢測(cè)結(jié)合事件引起的信號(hào)變化。AI數(shù)據(jù)處理:利用AI（如機(jī)器學(xué)習(xí)模型）處理原始信號(hào)數(shù)據(jù)，去除噪聲和干擾（信號(hào)解漂移），識(shí)別特定的信號(hào)模式，區(qū)分目標(biāo)分析物與非特異性結(jié)合，并進(jìn)行定量分析或早期診斷判斷。四、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:深度學(xué)習(xí)，特別是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，能夠從大量復(fù)雜的分子數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)非線性的、隱含的規(guī)律，用于預(yù)測(cè)分子的各種性質(zhì)，如結(jié)合能、熔點(diǎn)、毒性、藥物代謝參數(shù)（ADME）等。優(yōu)勢(shì)(相較于傳統(tǒng)方法):1.處理高維度數(shù)據(jù):能有效處理大規(guī)模、高維度的分子結(jié)構(gòu)或表征數(shù)據(jù)。2.學(xué)習(xí)復(fù)雜模式:能夠捕捉分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系。3.數(shù)據(jù)需求:在有足夠高質(zhì)量數(shù)據(jù)的情況下，可以避免復(fù)雜的物理模型假設(shè)，直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。4.效率:對(duì)于某些性質(zhì)預(yù)測(cè)，訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)速度可能比重新運(yùn)行昂貴的量子化學(xué)計(jì)算快。所需數(shù)據(jù)類型:需要大量分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)得的性質(zhì)值（目標(biāo)變量）。數(shù)據(jù)通常需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理和特征工程，如使用SMILES、InChI等表示分子結(jié)構(gòu)，或使用分子指紋、物理化學(xué)參數(shù)、量子化學(xué)計(jì)算結(jié)果等作為模型的輸入特征。五、可能性:生物系統(tǒng)經(jīng)過(guò)億萬(wàn)年進(jìn)化，形成了許多高效、魯棒、節(jié)能的信息處理和處理機(jī)制，為人工智能的發(fā)展提供了豐富的靈感來(lái)源。技術(shù)示例及思想:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,ANN):受人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和信息傳遞機(jī)制的啟發(fā)。ANN由相互連接的節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）層組成，每個(gè)連接具有可學(xué)習(xí)的權(quán)重。信息在神經(jīng)元之間傳遞，通過(guò)非線性激活函數(shù)處理，最終輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。ANN能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。六、AI在合成生物學(xué)中的應(yīng)用:*輔助設(shè)計(jì):利用AI算法（如遺傳算法、貝葉斯優(yōu)化）搜索和優(yōu)化基因序列、代謝通路結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)特定的生物制造目標(biāo)（如高產(chǎn)目標(biāo)產(chǎn)物、耐受不良環(huán)境）。*預(yù)測(cè)與仿真:開(kāi)發(fā)基于AI的模型，預(yù)測(cè)基因編輯（如CRISPR-Cas9）的脫靶效應(yīng)、蛋白質(zhì)折疊行為或細(xì)胞生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)，加速設(shè)計(jì)和驗(yàn)證過(guò)程。*優(yōu)化控制:應(yīng)用AI控制策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)生物反應(yīng)器中細(xì)胞生長(zhǎng)和代謝過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和精確調(diào)控，優(yōu)化生產(chǎn)效率。場(chǎng)景示例:利用深度學(xué)習(xí)模型分析大量已知酶的結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未知酶的催化效率和底物特異性，從而指導(dǎo)合成生物學(xué)學(xué)家篩選或設(shè)計(jì)具有更高性能的工業(yè)用生物催化劑。七、潛力:將生物分子與智能材料結(jié)合，可以創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境刺激并做出智能響應(yīng)的材料或系統(tǒng)，在生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能藥物遞送等領(lǐng)域具有巨大潛力。AI的角色:1.智能設(shè)計(jì):利用AI算法（如生成模型）設(shè)計(jì)具有特定功能（如響應(yīng)特定生物分子、調(diào)節(jié)藥物釋放）的生物-智能材料結(jié)構(gòu)。2.信號(hào)處理與解譯:對(duì)于由生物分子與智能材料構(gòu)成的復(fù)雜傳感系統(tǒng)產(chǎn)生的信號(hào)，AI可以用于高級(jí)模式識(shí)別、特征提取和復(fù)雜刺激的解譯，提高傳感器的靈敏度和特異性。3.系統(tǒng)優(yōu)化:通過(guò)AI模擬和優(yōu)化，設(shè)計(jì)出生物分子與智能材料協(xié)同工作最優(yōu)的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更精確的響應(yīng)控制（如智能藥物遞送系統(tǒng)的靶向性和控釋精度）。八、倫理挑戰(zhàn):*基因編輯與AI結(jié)合:AI可能被用于設(shè)計(jì)更高效的基因編輯工具，但也可能增加脫靶風(fēng)險(xiǎn)或被用于非治療目的（如增強(qiáng)），引發(fā)關(guān)于人類增強(qiáng)、公平性和安全性的擔(dān)憂。*生物特征數(shù)據(jù)隱私:AI在分析生物特征數(shù)據(jù)（如基因組、表型）時(shí)，可能涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和深度分析，存在數(shù)據(jù)泄露、濫用和歧視的風(fēng)險(xiǎn)（如基于基因的就業(yè)或保險(xiǎn)歧視）。*責(zé)任歸屬:當(dāng)基于生物分子和AI的復(fù)