2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——生物信息學(xué)在基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制監(jiān)控研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制的基本組成元素及其功能。二、列舉至少三種常用的基因表達(dá)數(shù)據(jù)類型，并簡(jiǎn)述其中一種數(shù)據(jù)類型在研究基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制時(shí)的優(yōu)勢(shì)和局限性。三、描述在分析RNA-Seq數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和差異表達(dá)分析的主要目的和常用方法。四、解釋什么是基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（GRN），并說明構(gòu)建GRN對(duì)于理解基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制的重要性。五、介紹一種常用的方法來識(shí)別核心轉(zhuǎn)錄因子及其調(diào)控的靶基因集，并簡(jiǎn)述該方法的基本原理。六、說明在研究環(huán)境因素對(duì)基因表達(dá)開關(guān)的影響時(shí)，時(shí)間序列基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析需要考慮的關(guān)鍵點(diǎn)。七、簡(jiǎn)述表觀遺傳修飾（如DNA甲基化、組蛋白修飾）如何影響基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制，并提及一種可用于分析表觀遺傳數(shù)據(jù)的生物信息學(xué)方法。八、描述富集分析在解讀基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制研究中的用途，并舉例說明如何運(yùn)用富集分析來揭示特定條件下信號(hào)通路的變化。九、假設(shè)你獲得了一份來自特定細(xì)胞類型在正常和脅迫條件下的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)生物信息學(xué)分析流程，用于監(jiān)控并比較這兩種條件下基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制的變化。你的流程應(yīng)至少包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、核心分析步驟和結(jié)果解釋說明三個(gè)部分。十、討論在利用生物信息學(xué)方法研究基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制時(shí)，可能遇到的主要挑戰(zhàn)和局限性。試卷答案一、基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制的基本組成元素包括：?jiǎn)?dòng)子/增強(qiáng)子（作為調(diào)控序列，提供結(jié)合位點(diǎn)）、轉(zhuǎn)錄因子（蛋白質(zhì)，識(shí)別并結(jié)合調(diào)控序列，調(diào)控轉(zhuǎn)錄起始）、輔因子（協(xié)助轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合或發(fā)揮作用）、表觀遺傳修飾（如DNA甲基化、組蛋白修飾，影響染色質(zhì)結(jié)構(gòu)和可及性）以及非編碼RNA（如miRNA，可抑制翻譯或降解mRNA）。它們共同作用，精確控制基因表達(dá)的開啟、關(guān)閉或調(diào)節(jié)其水平。二、常用的基因表達(dá)數(shù)據(jù)類型包括：RNA-Seq數(shù)據(jù)（高通量測(cè)序，檢測(cè)基因轉(zhuǎn)錄本豐度）、基因芯片數(shù)據(jù)（雜交技術(shù)，檢測(cè)基因表達(dá)差異）、數(shù)字基因表達(dá)譜（DGE）數(shù)據(jù)、循環(huán)RNA測(cè)序數(shù)據(jù)（rRNA-seq）等。以RNA-Seq為例，其優(yōu)勢(shì)在于能夠全面、定量地檢測(cè)轉(zhuǎn)錄組變化，無需預(yù)先設(shè)計(jì)探針，可發(fā)現(xiàn)新轉(zhuǎn)錄本和變異；局限性在于數(shù)據(jù)量巨大，分析復(fù)雜，對(duì)實(shí)驗(yàn)噪音和生物變異較敏感，且無法直接檢測(cè)翻譯水平或蛋白質(zhì)豐度。三、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是消除不同樣本間由于實(shí)驗(yàn)條件、測(cè)序深度等因素造成的系統(tǒng)性差異，使得不同樣本的表達(dá)量具有可比性。常用方法包括：歸一化（如TPM,FPKM），根據(jù)樣本總Reads數(shù)量進(jìn)行比例調(diào)整；使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（如DESeq2,limma中的方差穩(wěn)定化方法VST或TMM），考慮樣本間差異和分布特性。四、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（GRN）是指細(xì)胞內(nèi)基因、蛋白質(zhì)或其他調(diào)控分子之間基于相互作用（如轉(zhuǎn)錄調(diào)控、翻譯調(diào)控、信號(hào)傳導(dǎo)等）形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。構(gòu)建GRN對(duì)于理解基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制至關(guān)重要，因?yàn)樗軌蚪沂净蛑g的調(diào)控關(guān)系，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如核心轉(zhuǎn)錄因子、樞紐基因），幫助我們理解復(fù)雜生物學(xué)過程，預(yù)測(cè)基因功能，并揭示疾病發(fā)生的分子機(jī)制。五、識(shí)別核心轉(zhuǎn)錄因子及其靶基因集的常用方法之一是基于序列相似性的數(shù)據(jù)庫搜索（如TRAPdatabase,JASPAR）或結(jié)合預(yù)測(cè)算法（如CTDdatabase,MEMEsuite）?；驹硎牵?）利用已知的轉(zhuǎn)錄因子DNA結(jié)合域（DBD）序列作為查詢，在基因組或轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫中搜索相似的結(jié)合位點(diǎn)；2）結(jié)合表達(dá)數(shù)據(jù)和調(diào)控關(guān)系（如共表達(dá)、ChIP-seq數(shù)據(jù)），通過統(tǒng)計(jì)方法（如加權(quán)關(guān)聯(lián)測(cè)試）或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，識(shí)別與特定基因集顯著相關(guān)的轉(zhuǎn)錄因子。六、研究環(huán)境因素對(duì)基因表達(dá)開關(guān)影響時(shí)，進(jìn)行時(shí)間序列基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析需要考慮的關(guān)鍵點(diǎn)包括：1）確保采樣時(shí)間點(diǎn)的合理性和代表性，捕捉動(dòng)態(tài)變化過程；2）考慮基因表達(dá)變化的非平穩(wěn)性，選擇合適的統(tǒng)計(jì)模型（如重復(fù)測(cè)量方差分析模型）；3）區(qū)分瞬時(shí)響應(yīng)和持續(xù)響應(yīng)，識(shí)別關(guān)鍵的時(shí)間節(jié)點(diǎn)；4）進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析，研究基因表達(dá)模式的演變和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化。七、表觀遺傳修飾通過影響染色質(zhì)的結(jié)構(gòu)和可及性來調(diào)控基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制。例如，DNA甲基化通常在基因啟動(dòng)子區(qū)域發(fā)生，甲基化可能抑制轉(zhuǎn)錄因子的結(jié)合或招募RNA聚合酶，導(dǎo)致基因沉默；組蛋白修飾（如乙?；⒓谆?、磷酸化）可以改變?nèi)旧|(zhì)狀態(tài)，使其變得松散（euchromatin）或緊密（heterochromatin），從而開放或關(guān)閉基因轉(zhuǎn)錄。生物信息學(xué)方法如甲基化水平分析（如MeDIP-Seq）、表觀遺傳關(guān)聯(lián)分析（如ECA）可用于分析表觀遺傳數(shù)據(jù)。八、富集分析用于在基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制研究中，判斷一個(gè)特定的基因列表（如差異表達(dá)基因集、靶基因集）是否在某個(gè)生物學(xué)過程中（如通路、功能類別）顯著富集，從而揭示該生物學(xué)過程在特定條件下的變化。例如，通過GO富集分析發(fā)現(xiàn)一組在脅迫條件下上調(diào)的基因主要富集于“氧化應(yīng)激”通路，可以推斷氧化應(yīng)激通路在該脅迫響應(yīng)中起重要作用。九、分析流程設(shè)計(jì)：1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：質(zhì)量控制（去除低質(zhì)量Reads、過濾adapter序列），數(shù)據(jù)清洗（去除rRNAReads、低豐度基因），數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（如使用DESeq2或limma進(jìn)行歸一化），差異表達(dá)分析（比較正常與脅迫條件，篩選顯著差異基因）。2）核心分析步驟：構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（如使用WGCNA進(jìn)行無監(jiān)督聚類識(shí)別共表達(dá)模塊，或使用PACER等工具基于表達(dá)相關(guān)性尋找調(diào)控關(guān)系），識(shí)別核心轉(zhuǎn)錄因子（如結(jié)合已知的調(diào)控關(guān)系或使用特定算法），進(jìn)行通路富集分析（如KEGG或Reactome），可能結(jié)合表觀遺傳數(shù)據(jù)（如ATAC-seq）分析染色質(zhì)可及性變化。3）結(jié)果解釋說明：整合差異表達(dá)模式、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通路富集結(jié)果，解釋哪些基因/模塊/通路在脅迫下被激活或抑制，哪些轉(zhuǎn)錄因子可能起關(guān)鍵作用，討論這些變化如何反映了基因表達(dá)開關(guān)機(jī)制的重塑，并與已知的生物學(xué)知識(shí)關(guān)聯(lián)。十、主要挑戰(zhàn)和局限性包括：1）數(shù)據(jù)噪音和批次效應(yīng)：實(shí)驗(yàn)誤差、樣本處理差異等可能導(dǎo)致假陽性或假陰性結(jié)果；2）生物復(fù)雜性：基因