2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——植物光合作用基因網(wǎng)絡(luò)分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述生物信息學(xué)在解析植物復(fù)雜性狀（如光合作用）調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的核心作用和主要優(yōu)勢。二、假定你獲得了一組來自某植物（如擬南芥）在不同光照強(qiáng)度（強(qiáng)光、弱光）和二氧化碳濃度（高CO2、低CO2）條件下測得的轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)（模擬數(shù)據(jù)）。請列出你將采取的主要生物信息學(xué)步驟來分析這些數(shù)據(jù)，以探究光合作用相關(guān)基因的表達(dá)調(diào)控模式。請至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、差異表達(dá)分析、主成分分析（PCA）或聚類分析以及后續(xù)可視化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并簡述每個環(huán)節(jié)的目的和可能使用的工具或方法。三、描述利用基因共表達(dá)分析構(gòu)建植物光合作用相關(guān)基因網(wǎng)絡(luò)的主要流程。請從數(shù)據(jù)類型的選擇（如RNA-Seq表達(dá)矩陣）開始，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理、軟閾值選擇、模塊識別、模塊注釋等步驟，一直到最后得到網(wǎng)絡(luò)的核心模塊。說明在模塊識別中，什么是軟閾值，為什么需要選擇合適的軟閾值？四、你使用STRING數(shù)據(jù)庫在線預(yù)測了一組與光合作用相關(guān)的蛋白質(zhì)之間的潛在相互作用關(guān)系，并下載了預(yù)測結(jié)果（包含節(jié)點ID、相互作用分?jǐn)?shù)等信息）。請說明你會如何使用Cytoscape軟件導(dǎo)入這些數(shù)據(jù)，并對構(gòu)建的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基本的可視化設(shè)置（至少包括節(jié)點大小/顏色按某種屬性顯示、邊按分?jǐn)?shù)著色等）。此外，請列舉至少三種Cytoscape插件，并簡要說明其中一種插件的主要功能及其在分析該光合作用蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中可能的應(yīng)用。五、假定通過上述分析，你構(gòu)建了一個包含數(shù)百個光合作用相關(guān)基因的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，并識別出一個與光反應(yīng)關(guān)鍵酶基因高度相關(guān)的核心模塊。請描述你會采取哪些生物信息學(xué)方法來進(jìn)一步注釋和功能挖掘這個核心模塊中的基因？請至少提到兩種方法，并簡述每種方法的目的。六、在分析植物光合作用基因網(wǎng)絡(luò)時，除了基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和代謝通路網(wǎng)絡(luò)也常常被整合分析。請分別說明這三種網(wǎng)絡(luò)在理解光合作用調(diào)控中的獨特貢獻(xiàn)，并簡要解釋為什么將它們整合起來分析可能比單獨分析每一種網(wǎng)絡(luò)更有價值。七、假設(shè)你分析某植物光合作用基因網(wǎng)絡(luò)后，發(fā)現(xiàn)一個包含多個轉(zhuǎn)錄因子（TFs）的模塊與光適應(yīng)相關(guān)。請列出你可以采取的生物信息學(xué)策略來進(jìn)一步探索這個轉(zhuǎn)錄因子模塊在光合作用調(diào)控中的潛在作用機(jī)制。你的策略應(yīng)至少包含對轉(zhuǎn)錄因子靶基因的預(yù)測和注釋，以及對這些靶基因功能富集的分析。八、在進(jìn)行植物光合作用基因網(wǎng)絡(luò)分析時，如何評估所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)或識別出的模塊的可靠性？請列舉至少三種評估網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量或模塊重要性的生物信息學(xué)指標(biāo)或方法。試卷答案一、生物信息學(xué)通過整合、分析和解釋海量的生物學(xué)數(shù)據(jù)（如基因序列、表達(dá)量、蛋白質(zhì)相互作用等），能夠揭示復(fù)雜的生物學(xué)機(jī)制。在解析植物光合作用調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中，其核心作用在于：1）處理和分析來自多組學(xué)實驗（如轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組）的數(shù)據(jù)；2）識別光合作用過程中的關(guān)鍵基因、蛋白質(zhì)和代謝物；3）構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和代謝通路網(wǎng)絡(luò)，揭示不同層次上的調(diào)控關(guān)系；4）預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中的潛在調(diào)控模式和行為。其主要優(yōu)勢包括：能夠處理海量數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)實驗難以察覺的隱含關(guān)系、提供系統(tǒng)級的視角理解復(fù)雜生物過程、高效整合和利用全球范圍內(nèi)的研究數(shù)據(jù)。二、主要步驟如下：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始測序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制（如去除低質(zhì)量讀長、過濾接頭序列），進(jìn)行比對（如使用Hisat2或STAR將讀長比對到參考基因組），生成比對后的SAM/BAM文件，并進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換（如使用Samtools轉(zhuǎn)換為BAM格式，使用bedtools或featureCounts進(jìn)行基因水平的表達(dá)量量化），確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。2.差異表達(dá)分析：使用統(tǒng)計方法比較不同處理組（如強(qiáng)光vs弱光，高CO2vs低CO2）之間的基因表達(dá)差異。常用方法包括使用DESeq2或edgeR等R包進(jìn)行差異表達(dá)分析，設(shè)定合適的閾值（如FDR<0.05,|log2FoldChange|>1）篩選出顯著差異表達(dá)的基因（DEGs）。3.主成分分析（PCA）或聚類分析：PCA用于降維，可視化樣本間的主要差異模式（如不同處理條件下的整體表達(dá)譜差異）。聚類分析（如使用層次聚類或k-means）用于將基因根據(jù)其表達(dá)模式分組，或者將樣本根據(jù)其表達(dá)譜相似性分類，有助于發(fā)現(xiàn)具有共同表達(dá)特征的基因集。4.可視化：使用熱圖（Heatmap）展示差異表達(dá)基因在不同條件下的表達(dá)模式；使用散點圖（Scatterplot）比較兩組間的表達(dá)差異；使用火山圖（Volcanoplot）直觀展示基因的FoldChange和統(tǒng)計顯著性；結(jié)合PCA/聚類結(jié)果進(jìn)行可視化，加深對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的理解。三、主要流程：1.數(shù)據(jù)選擇與準(zhǔn)備：獲取植物光合作用相關(guān)基因（或所有基因）在不同條件下的RNA-Seq表達(dá)矩陣（如FPKM或TPM值），該矩陣是后續(xù)分析的基礎(chǔ)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對表達(dá)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如使用TPM或量化的火山圖方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化），以消除批次效應(yīng)和測序深度差異的影響。3.軟閾值選擇：在進(jìn)行WGCNA（WeightedGeneCo-expressionNetworkAnalysis）時，需要計算基因間的相關(guān)系數(shù)矩陣，并轉(zhuǎn)換為距離矩陣。選擇一個合適的軟閾值（SoftThresholding）是關(guān)鍵步驟，目的是將表達(dá)數(shù)據(jù)從相關(guān)系數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換為距離矩陣時，使得網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)scale-free特性（即度分布符合冪律分布）。通常通過繪制相關(guān)系數(shù)矩陣（或距離矩陣的1/R距離）與平均連通度（AverageConnectivity）的關(guān)系圖，選擇拐點（ElbowPoint）對應(yīng)的軟閾值，該閾值能使網(wǎng)絡(luò)更接近scale-free特性，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)通常更穩(wěn)健。4.模塊識別：使用WGCNA軟件（如R語言包WGCNA）基于選定的軟閾值計算基因間的距離矩陣，然后通過層次聚類方法將基因聚類成不同的模塊（Module）。常用的方法包括基于層次聚類的方法（如平均連接法）。5.模塊注釋：對識別出的每個模塊進(jìn)行功能注釋。最常用的方法是將模塊中的基因與已知的功能集（如GOterms,KEGGpathways）進(jìn)行關(guān)聯(lián)。通過計算模塊基因與每個功能集的富集程度（如使用GO富集分析中的GOSEAA包或KEGG富集分析），選擇富集顯著的功能集來代表該模塊的潛在生物學(xué)功能。6.網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與評估：基于模塊間的關(guān)系構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，模塊內(nèi)部的基因連接更緊密。可能還需要結(jié)合其他信息（如蛋白互作）進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)整合。對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浞治?，評估網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。四、使用Cytoscape導(dǎo)入STRING數(shù)據(jù)并進(jìn)行基本可視化設(shè)置：1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)：通常STRING數(shù)據(jù)提供TSV格式文件，可以通過Cytoscape的“File”->“ImportNetwork”->“ImportfromFile”功能，選擇合適的分隔符（如Tab）導(dǎo)入。2.基本可視化設(shè)置：*節(jié)點大小/顏色：選中網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，然后在“VisualStyle”面板中，可以基于節(jié)點自身的屬性（如Degree-度，表示連接數(shù)）來調(diào)整大?。ㄊ褂谩癝ize”屬性）或顏色（使用“Color”屬性）。*邊按分?jǐn)?shù)著色：選中網(wǎng)絡(luò)中的邊，在“VisualStyle”面板中，可以基于邊的屬性（如Score-STRING預(yù)測的相互作用分?jǐn)?shù)）來調(diào)整邊的顏色或粗細(xì)（使用“EdgeColor”或“EdgeWidth”屬性），以直觀表示相互作用的可能性強(qiáng)度。*布局：選擇合適的布局算法（如“ForceAtlas2”）對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動排列，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更清晰。3.常用插件列舉與說明：*MCODE：主要功能是識別網(wǎng)絡(luò)中的緊密功能模塊（denselyconnectedsubgraphs）。它通過迭代算法，識別出網(wǎng)絡(luò)中高度連接的區(qū)域，這些模塊通常包含功能相關(guān)的基因或蛋白質(zhì)。在分析光合作用網(wǎng)絡(luò)時，MCODE可以幫助識別功能緊密相關(guān)的基因簇或調(diào)控模塊。*ClusterONE：提供了更全面的模塊發(fā)現(xiàn)和聚類工具，包括層次聚類、k-means聚類以及基于MCODE的模塊識別。它允許用戶自定義參數(shù)，并提供多種聚類方法，比MCODE功能更豐富，同樣可用于識別網(wǎng)絡(luò)中的功能單元。*NetworkAnalyzer：提供多種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)的計算，如節(jié)點的度（Degree）、介度（BetweennessCentrality）、緊密度（ClosenessCentrality）等，以及網(wǎng)絡(luò)整體的拓?fù)渲笜?biāo)。這些參數(shù)有助于評估網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的核心程度和網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)，對于識別關(guān)鍵調(diào)控因子或通路至關(guān)重要。五、進(jìn)一步注釋和功能挖掘方法：1.蛋白互作網(wǎng)絡(luò)（PPI）構(gòu)建與整合：將共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中的基因映射到蛋白質(zhì)，利用STRING或BioGRID等數(shù)據(jù)庫獲取這些蛋白質(zhì)的相互作用信息，構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)。將PPI網(wǎng)絡(luò)與共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合（如使用Cytoscape的合并網(wǎng)絡(luò)功能），可以更全面地理解基因間的調(diào)控和相互作用關(guān)系。2.功能富集分析（FunctionalEnrichmentAnalysis）：對共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中的核心模塊基因（或差異表達(dá)基因）進(jìn)行GO富集分析和KEGG通路富集分析。使用GOSEAA、DAVID、Metascape等工具，分析模塊基因顯著富集的生物學(xué)過程（BP）、細(xì)胞組分（CC）和分子功能（MF）以及代謝通路。這有助于揭示該模塊整體的生物學(xué)功能和可能參與的調(diào)控途徑。六、三種網(wǎng)絡(luò)的獨特貢獻(xiàn)：1.基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)：主要揭示基因在表達(dá)水平上的同步變化模式，反映基因間的協(xié)同調(diào)控關(guān)系。有助于發(fā)現(xiàn)功能相關(guān)的基因群，理解基因表達(dá)的層次和調(diào)控層級（如啟動子調(diào)控、染色質(zhì)相互作用等）。2.蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)：主要揭示蛋白質(zhì)之間直接或間接的物理接觸，反映蛋白質(zhì)參與的生化反應(yīng)和信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路。有助于理解蛋白質(zhì)功能的執(zhí)行機(jī)制、復(fù)合物的形成以及信號網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。3.代謝通路網(wǎng)絡(luò)：主要展示生物體內(nèi)各種代謝物之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系，遵循特定的酶促反應(yīng)。有助于理解物質(zhì)代謝的流程、能量轉(zhuǎn)換以及代謝途徑的調(diào)控。整合分析的價值：整合這三種網(wǎng)絡(luò)能夠提供更全面、更系統(tǒng)的生物學(xué)視圖。共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)揭示了基因調(diào)控的“調(diào)控層”，相互作用網(wǎng)絡(luò)揭示了功能執(zhí)行的“執(zhí)行層”，代謝通路網(wǎng)絡(luò)揭示了物質(zhì)和能量轉(zhuǎn)換的“功能層”。整合分析有助于將基因表達(dá)調(diào)控與蛋白質(zhì)功能和代謝活動聯(lián)系起來，例如，可以找到調(diào)控特定代謝途徑關(guān)鍵酶基因表達(dá)的轉(zhuǎn)錄因子或調(diào)控模塊，或者找到在共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中緊密聯(lián)系的一組蛋白如何參與同一個代謝通路。這種整合能夠更深入地揭示光合作用的復(fù)雜調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和分子機(jī)制，彌補(bǔ)單一網(wǎng)絡(luò)分析的局限性。七、探索轉(zhuǎn)錄因子模塊潛在作用機(jī)制的策略：1.預(yù)測轉(zhuǎn)錄因子靶基因：利用已知的轉(zhuǎn)錄因子DNA結(jié)合位點（motif）數(shù)據(jù)庫（如JASPAR）和植物轉(zhuǎn)錄因子數(shù)據(jù)庫（如PlantCARE），結(jié)合在公共數(shù)據(jù)庫（如ChIP-SeqAtlas）中搜索到的、該轉(zhuǎn)錄因子介導(dǎo)的染色質(zhì)結(jié)合數(shù)據(jù)，或者使用基于表達(dá)譜的靶基因預(yù)測方法（如TFTOP、CoTFinder），預(yù)測模塊中轉(zhuǎn)錄因子識別和調(diào)控的目標(biāo)基因集。2.靶基因功能富集分析：對預(yù)測得到的轉(zhuǎn)錄因子靶基因集進(jìn)行GO富集分析和KEGG通路富集分析。使用如GOSEAA、DAVID、Metascape等工具，分析這些靶基因顯著富集的生物學(xué)過程、細(xì)胞組分和代謝通路。這有助于揭示該轉(zhuǎn)錄因子模塊主要調(diào)控的生物學(xué)功能領(lǐng)域和代謝途徑。3.靶基因表達(dá)模式分析：分析預(yù)測的靶基因在不同實驗條件（如光照、CO2濃度）下的表達(dá)模式。可以通過查看靶基因在原始轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的