2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)與海洋生態(tài)學(xué)的關(guān)系考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述生物信息學(xué)在分析海洋微生物群落結(jié)構(gòu)方面的主要數(shù)據(jù)類型及其特點(diǎn)。二、描述如何利用基因測(cè)序技術(shù)（如16SrRNA或宏基因組測(cè)序）來鑒定海洋環(huán)境中的未知物種，并簡(jiǎn)述其基本流程和關(guān)鍵步驟。三、闡述系統(tǒng)發(fā)育樹在海洋生態(tài)學(xué)研究中的應(yīng)用，并舉例說明如何利用系統(tǒng)發(fā)育信息來推斷海洋生物的進(jìn)化歷史或物種關(guān)系。四、解釋什么是宏轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，并說明其在研究海洋環(huán)境適應(yīng)性方面相較于宏基因組測(cè)序有何優(yōu)勢(shì)和局限性。五、描述距離分析（如NMDS）在比較不同海洋環(huán)境樣本人群結(jié)構(gòu)異同中的應(yīng)用原理，并簡(jiǎn)述其主要步驟。六、簡(jiǎn)述個(gè)體基于模型（IBM）或相關(guān)軌跡推斷軟件在研究海洋生物（如魚類、鯨類）長(zhǎng)距離遷徙行為中的應(yīng)用方法。七、說明環(huán)境DNA（eDNA）技術(shù)的基本原理，并列舉其在海洋生物多樣性監(jiān)測(cè)，特別是瀕危或隱秘物種調(diào)查中的至少兩種應(yīng)用方式。八、描述利用生物信息學(xué)方法分析海洋生物基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)，以研究特定環(huán)境因子（如溫度變化、污染物暴露）對(duì)基因表達(dá)影響的典型流程。九、簡(jiǎn)述海洋生態(tài)信息學(xué)（MarineEcoinformatics）的概念，并列舉至少三個(gè)它所整合的關(guān)鍵生物信息學(xué)技術(shù)和海洋生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)的類型。十、討論在進(jìn)行海洋宏基因組功能預(yù)測(cè)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)庫和分析工具有哪些，并簡(jiǎn)述選擇特定數(shù)據(jù)庫進(jìn)行功能注釋時(shí)需要考慮的因素。試卷答案一、生物信息學(xué)在分析海洋微生物群落結(jié)構(gòu)方面的主要數(shù)據(jù)類型包括：1.16SrRNA基因序列數(shù)據(jù)：主要用于鑒定和分類細(xì)菌和古菌，數(shù)據(jù)量相對(duì)較小，但通用性強(qiáng)，是研究群落結(jié)構(gòu)和多樣性的經(jīng)典分子標(biāo)記。2.宏基因組（Metagenome）序列數(shù)據(jù)：包含樣品中所有微生物的總基因信息，可以提供群落成員的基因功能譜信息，數(shù)據(jù)量巨大，分析復(fù)雜。3.宏轉(zhuǎn)錄組（Metatranscriptome）序列數(shù)據(jù)：包含樣品中所有微生物活躍表達(dá)的總RNA信息，能反映群落成員在特定環(huán)境條件下的實(shí)時(shí)功能活動(dòng)。4.環(huán)境因子數(shù)據(jù)：如溫度、鹽度、光照、pH等，這些數(shù)據(jù)通常由傳感器直接獲取，用于與微生物群落結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。這些數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量通常非常大（尤其是宏基因組和宏轉(zhuǎn)錄組），數(shù)據(jù)類型多樣（序列數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)），且往往包含大量未知序列，需要專門的生物信息學(xué)方法進(jìn)行處理和分析。二、利用基因測(cè)序技術(shù)（如16SrRNA或宏基因組測(cè)序）鑒定海洋環(huán)境中的未知物種的基本流程和關(guān)鍵步驟如下：1.樣品采集與處理：從海洋環(huán)境中采集樣品（如海水、沉積物、生物體表），進(jìn)行DNA或RNA提取，純化和定量。2.測(cè)序：將提取的核酸片段化，構(gòu)建測(cè)序文庫，使用高通量測(cè)序平臺(tái)（如Illumina,IonTorrent）進(jìn)行測(cè)序，獲得大量的序列讀長(zhǎng)（reads）。3.序列預(yù)處理：對(duì)原始測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量過濾，去除低質(zhì)量讀長(zhǎng)、去除引物序列、去除嵌合體等，得到高質(zhì)量的“干凈”讀長(zhǎng)。4.序列比對(duì)與物種鑒定：*16SrRNA測(cè)序：將預(yù)處理后的16SrRNA基因序列與公共數(shù)據(jù)庫（如SILVA,NCBI16SrRNA數(shù)據(jù)庫）中的參考序列進(jìn)行比對(duì)（常用方法如BLAST或使用專門的分類工具如DADA2,Qiita）。根據(jù)序列相似度，將每個(gè)序列歸到特定的操作分類單元（OTU，傳統(tǒng)上定義為97%相似度）或通過精確序列匹配到已知物種。常用工具還包括RDPclassifier等。*宏基因組測(cè)序：步驟類似，但后續(xù)的物種鑒定更具挑戰(zhàn)性。通常先進(jìn)行序列組裝（得到contigs或scaffolds），然后將組裝序列與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)；或者直接將原始序列（或經(jīng)聚類得到的OTUs）與數(shù)據(jù)庫比對(duì)。也可以利用特定的宏基因組分析平臺(tái)（如MG-RAST,MetaPhlAn）進(jìn)行物種注釋。5.結(jié)果解析與報(bào)告：統(tǒng)計(jì)鑒定到的物種種類和豐度，生成群落組成圖（如熱圖、堆疊圖），分析群落結(jié)構(gòu)特征。三、系統(tǒng)發(fā)育樹在海洋生態(tài)學(xué)研究中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在：1.推斷物種進(jìn)化歷史和關(guān)系：通過構(gòu)建包含目標(biāo)物種和近緣物種基因序列的系統(tǒng)發(fā)育樹，可以直觀地展示物種間的親緣關(guān)系遠(yuǎn)近和進(jìn)化分支順序，幫助理解海洋生物的輻射進(jìn)化、物種形成過程以及歷史生物地理格局。2.構(gòu)建系統(tǒng)分類學(xué)框架：系統(tǒng)發(fā)育樹是現(xiàn)代生物分類學(xué)的基礎(chǔ)，可用于修訂物種分類地位，發(fā)現(xiàn)新的物種，并建立更合理的生物分類系統(tǒng)。3.研究適應(yīng)性進(jìn)化：通過比較系統(tǒng)發(fā)育樹上的不同分支，結(jié)合環(huán)境或形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)，可以識(shí)別在特定環(huán)境下發(fā)生了適應(yīng)性進(jìn)化的基因或性狀，探索海洋生物對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)機(jī)制。例如，利用線粒體DNA或核基因序列構(gòu)建某海域魚類群落或珊瑚屬的系統(tǒng)發(fā)育樹，可以揭示該群落內(nèi)物種的演化關(guān)系，判斷是否存在古老的孑遺物種或快速輻射的物種群，為理解該海域的生態(tài)系統(tǒng)演替和歷史提供線索。四、宏轉(zhuǎn)錄組測(cè)序是研究海洋環(huán)境適應(yīng)性的一種重要技術(shù)，其基本原理是直接對(duì)樣品中所有活躍表達(dá)的外源基因進(jìn)行測(cè)序，從而反映微生物群落的功能狀態(tài)。相較于宏基因組測(cè)序，其優(yōu)勢(shì)和局限性在于：優(yōu)勢(shì)：1.反映實(shí)時(shí)功能：只測(cè)序活躍表達(dá)的基因，更能直接反映微生物在特定環(huán)境條件下的生理狀態(tài)和功能活動(dòng)，而非僅僅基因組潛力。2.數(shù)據(jù)量相對(duì)較?。和ǔ１群昊蚪M數(shù)據(jù)量小，可能降低分析復(fù)雜度。3.富集特定功能：可以更有效地研究特定代謝通路或功能基因在群落中的表達(dá)情況。局限性：1.丟失非表達(dá)基因信息：無法檢測(cè)到那些在采樣時(shí)處于休眠狀態(tài)或功能尚未被注釋的基因，可能遺漏重要的功能類群。2.表達(dá)水平偏差：微生物的基因表達(dá)量存在差異，測(cè)序結(jié)果可能無法精確反映不同基因的實(shí)際豐度。3.轉(zhuǎn)錄本降解：環(huán)境樣品中的RNA可能降解，影響測(cè)序數(shù)據(jù)的完整性。4.宿主基因干擾：在真核生物樣品（如包含宿主和共生微生物）中，宿主基因的表達(dá)量可能遠(yuǎn)高于微生物基因，需要特殊處理才能有效分析微生物轉(zhuǎn)錄組。五、距離分析（如NMDS）在比較不同海洋環(huán)境樣本人群結(jié)構(gòu)異同中的應(yīng)用原理和主要步驟如下：原理：NMDS（非度量多維尺度分析）是一種降維排序方法，它將樣品和物種（或OTU）同時(shí)投影到一個(gè)低維（通常是二維或三維）空間中，使得原始數(shù)據(jù)中的距離關(guān)系（如Bray-Curtis距離、Jaccard距離）在低維空間中得到盡可能好的保持。通過比較不同樣本在低維空間中的位置，可以直觀地判斷樣本間群落結(jié)構(gòu)的相似性和差異性。主要步驟：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：獲得每個(gè)樣本中所有物種（或OTU）的豐度數(shù)據(jù)，通常使用矩陣形式表示（行代表樣本，列代表物種/OTU，值代表豐度，常用相對(duì)豐度）。2.計(jì)算距離矩陣：選擇合適的距離度量方法（如Bray-Curtis距離，常用且對(duì)比例變化不敏感），計(jì)算每對(duì)樣本之間的距離，得到距離矩陣。3.NMDS分析：使用統(tǒng)計(jì)軟件（如R中的metaMDS函數(shù)，PRIMER軟件）對(duì)距離矩陣進(jìn)行NMDS分析。該過程涉及迭代優(yōu)化，尋找最佳的低維空間配置。4.結(jié)果可視化與解釋：將樣本和/或物種（可選）投影到二維或三維NMDS圖中。樣本在圖中的接近程度代表它們?nèi)郝浣Y(jié)構(gòu)的相似性?？梢允褂肞ermutationTest（置換檢驗(yàn)）來評(píng)估樣本組間差異的顯著性。5.分析：觀察NMDS圖，分析不同環(huán)境樣品點(diǎn)群的分布格局，判斷環(huán)境因素與群落結(jié)構(gòu)的關(guān)系，或比較不同處理組間的群落差異。六、利用生物信息學(xué)方法研究海洋生物（如魚類、鯨類）長(zhǎng)距離遷徙行為的主要應(yīng)用方法包括：1.個(gè)體識(shí)別與軌跡重建：通過對(duì)捕獲的個(gè)體進(jìn)行標(biāo)記（如植入微型聲吶標(biāo)簽或使用可回收的標(biāo)志物），收集其位置信息（經(jīng)緯度、深度、時(shí)間）。利用生物信息學(xué)方法（如數(shù)據(jù)庫管理、GIS分析、時(shí)間序列分析）處理和整合這些標(biāo)記數(shù)據(jù)，繪制個(gè)體的遷徙軌跡，分析其遷徙路線、速度、停留點(diǎn)、遷徙周期等。2.群體遷徙模式分析：收集多個(gè)個(gè)體的標(biāo)記數(shù)據(jù)，利用生物信息學(xué)工具（如聚類分析、群體遺傳學(xué)分析）分析不同個(gè)體間的遷徙模式差異，識(shí)別不同的遷徙亞群或路線，研究群體內(nèi)部的遷徙行為分化。3.環(huán)境因素關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合個(gè)體的位置時(shí)間數(shù)據(jù)與相應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)（如通過遙感獲取的海洋環(huán)流、溫度、鹽度數(shù)據(jù)），利用生物信息學(xué)方法（如相關(guān)性分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型）分析環(huán)境因子與個(gè)體遷徙行為（如速度、方向、停留）之間的關(guān)系，揭示驅(qū)動(dòng)遷徙的環(huán)境機(jī)制。4.遺傳標(biāo)記輔助研究：通過對(duì)個(gè)體進(jìn)行基因組或遺傳標(biāo)記分析（如線粒體DNA序列、微衛(wèi)星標(biāo)記），結(jié)合其遷徙軌跡信息，利用生物信息學(xué)方法研究不同遷徙路線或群體的遺傳結(jié)構(gòu)，探討遷徙行為與遺傳多樣性的關(guān)系。七、環(huán)境DNA（eDNA）技術(shù)的基本原理是：生物體（包括其細(xì)胞、組織或代謝物）會(huì)將其DNA釋放到環(huán)境中（如土壤、水、空氣），這些游離的DNA片段可以被捕獲和檢測(cè)。eDNA技術(shù)通過采集環(huán)境樣品，從中提取、擴(kuò)增并測(cè)序特定的生物DNA標(biāo)記（通常是線粒體基因如COI，或核基因如16SrRNA），從而間接推斷環(huán)境中存在哪些物種，即使這些物種本身未被直接觀察到。eDNA技術(shù)在海洋生物多樣性監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用方式包括：1.監(jiān)測(cè)瀕?；螂[秘物種：對(duì)于那些難以觀察或捕獲的瀕危物種（如深海生物、洞穴生物）或行為隱秘的物種（如某些魚類、鯨類），通過檢測(cè)其獨(dú)特的eDNA片段，可以在其棲息地或鄰近區(qū)域進(jìn)行快速、非侵入性的存在性確認(rèn)和種群密度估算。2.外來入侵物種檢測(cè)與監(jiān)測(cè)：在生態(tài)系統(tǒng)調(diào)查中檢測(cè)到未知或非本地源的eDNA，可以警示潛在的外來入侵物種入侵，并用于追蹤其擴(kuò)散范圍和動(dòng)態(tài)。3.生物多樣性快速評(píng)估：通過對(duì)水體或沉積物樣品進(jìn)行eDNA測(cè)序，鑒定其中的物種組成，可以作為一種快速、高效的生物多樣性評(píng)估手段，尤其適用于難以進(jìn)行傳統(tǒng)樣方調(diào)查的環(huán)境（如大范圍海域、偏遠(yuǎn)地區(qū)）。八、利用生物信息學(xué)方法分析海洋生物基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)）以研究特定環(huán)境因子影響的典型流程如下：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始測(cè)序數(shù)據(jù)（如RNA-Seq的快照或計(jì)數(shù)矩陣）進(jìn)行質(zhì)量控制，去除低質(zhì)量讀長(zhǎng)和測(cè)序錯(cuò)誤，進(jìn)行比對(duì)（將讀長(zhǎng)比對(duì)到參考基因組或轉(zhuǎn)錄組），生成表達(dá)計(jì)數(shù)矩陣。2.標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)原始計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除測(cè)序深度、基因長(zhǎng)度、PCR擴(kuò)增等偏差，常用的方法有TPM（每百萬映射比轉(zhuǎn)錄本單位）、FPKM（每百萬映射比基因轉(zhuǎn)錄本計(jì)數(shù)）、TMM（TrimmedMeanofM-values）等。3.差異表達(dá)分析：比較不同環(huán)境條件（或處理組）下的基因表達(dá)水平差異，識(shí)別在特定環(huán)境因子影響下顯著上調(diào)或下調(diào)的基因。常用的統(tǒng)計(jì)方法有t檢驗(yàn)、ANOVA、或基于模型的方法（如DESeq2,edgeR）。篩選出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性和生物學(xué)意義的差異表達(dá)基因（DEGs）。4.功能富集與通路分析：對(duì)篩選出的DEGs進(jìn)行功能注釋（如使用GOannotation,KEGGpathwaydatabase），分析這些顯著變化的基因主要參與哪些生物學(xué)過程、分子功能或代謝通路。常用的工具包括GOseq,KOBAS,Metascape等。這有助于從整體上理解環(huán)境因子對(duì)海洋生物基因表達(dá)模式的影響。5.可視化：使用熱圖、火山圖、散點(diǎn)圖等可視化手段展示差異表達(dá)分析結(jié)果，使用氣泡圖、網(wǎng)絡(luò)圖等展示功能富集分析結(jié)果，直觀地呈現(xiàn)環(huán)境因子對(duì)基因表達(dá)的影響模式。6.結(jié)果解釋與生物學(xué)意義挖掘：結(jié)合生物學(xué)背景知識(shí)，深入解釋差異表達(dá)基因的功能，探討這些基因變化如何介導(dǎo)生物體對(duì)環(huán)境因子的響應(yīng)，揭示其適應(yīng)機(jī)制。九、海洋生態(tài)信息學(xué)（MarineEcoinformatics）是一個(gè)整合海洋生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)、生物信息學(xué)方法、計(jì)算機(jī)科學(xué)和地理信息系統(tǒng)（GIS）等多學(xué)科技術(shù)的交叉領(lǐng)域，旨在通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化手段，高效地收集、管理、分析和共享海洋生態(tài)學(xué)信息，以支持海洋科學(xué)研究、資源管理和決策制定。它所整合的關(guān)鍵生物信息學(xué)技術(shù)和海洋生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)的類型包括：生物信息學(xué)技術(shù)：1.序列分析（BioinformaticsSequenceAnalysis）：用于處理和分析基因測(cè)序數(shù)據(jù)（如16SrRNA,18SrRNA,基因組,宏基因組,宏轉(zhuǎn)錄組），進(jìn)行物種鑒定、群落分析、系統(tǒng)發(fā)育研究、功能基因挖掘等。2.遙感數(shù)據(jù)處理與分析（RemoteSensingDataProcessingandAnalysis）：用于處理衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（如海表溫度、葉綠素濃度、海流、海面高度等），提取環(huán)境參數(shù)，進(jìn)行海洋生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和建模。3.地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem,GIS）與空間分析（SpatialAnalysis）：用于管理、可視化和分析具有地理坐標(biāo)的海洋生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)（如物種分布點(diǎn)、棲息地邊界、環(huán)境變量場(chǎng)），進(jìn)行空間格局分析和生態(tài)制圖。4.大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)（BigDataAnalysisandMachineLearning）：用于處理和分析大規(guī)模、多源的海洋生態(tài)數(shù)據(jù)集，挖掘復(fù)雜模式，建立預(yù)測(cè)模型（如物種分布模型、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型）。5.網(wǎng)絡(luò)分析（NetworkAnalysis）：用于分析海洋生態(tài)系統(tǒng)中的相互作用網(wǎng)絡(luò)，如食物網(wǎng)、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、微生物相互作用網(wǎng)絡(luò)等。海洋生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)類型：1.生物群落數(shù)據(jù)：物種鑒定信息（序列、形態(tài)學(xué)）、物種豐度數(shù)據(jù)（樣本計(jì)數(shù)、生物量）、群落結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、生物多樣性指數(shù)。2.生物個(gè)體數(shù)據(jù)：個(gè)體遺傳標(biāo)記數(shù)據(jù)（DNA條形碼、微衛(wèi)星、基因組SNP）、生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、形態(tài)學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)、個(gè)體追蹤數(shù)據(jù)（標(biāo)記重捕、聲吶追蹤）。3.環(huán)境數(shù)據(jù)：水文數(shù)據(jù)（溫度、鹽度、流速、潮汐）、化學(xué)數(shù)據(jù)（溶解氧、營養(yǎng)鹽、污染物濃度）、物理數(shù)據(jù)（光照、聲學(xué)特征）、地質(zhì)地貌數(shù)據(jù)。4.生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)：生產(chǎn)力數(shù)據(jù)、生物量數(shù)據(jù)、能量流動(dòng)數(shù)據(jù)、物種相互作用數(shù)據(jù)（捕食關(guān)系、競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系）。5.觀測(cè)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)：采樣記錄、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)。十、在進(jìn)行海洋宏基因組功能預(yù)測(cè)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)庫和分析工具有：常用數(shù)據(jù)庫：1.NCBIRefSeq/GenBank：包含大量已注釋的參考基因組序列。2.GTDB(GenomeTaxonomyDatabase)：提供基于單細(xì)胞基因組數(shù)據(jù)的物種樹，用于更精確的物種分類。3.SILVA數(shù)據(jù)庫：包含高質(zhì)量的細(xì)菌、古菌和古植物核糖體RNA序列數(shù)據(jù)庫。4.UNITE(UniversalNatureIndexTaxonomyforEukaryotes)：包含豐富的真菌、藻類、原生生物等真核生物序列。5.KEGG(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes)：提供通路信息、藥物信息、疾病信息等，常用于功能注釋和代謝通路分析。6.COG(ClustersofOrthologousGroups)：基于功能注釋的基因聚類數(shù)據(jù)庫。7.eggNOG(eggNOGOrthologousGroups)：COG的擴(kuò)展，包含更廣泛的基因聚類，適用于宏基因組分析。8.MetaCyc：專注于環(huán)境微生物代謝途徑的數(shù)據(jù)庫。常用分析工具：1.HMMER(HiddenMarkovModeler)：用于通過比對(duì)HMM模型