2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——組學數(shù)據(jù)整合及其在疾病診斷中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是進行組學數(shù)據(jù)整合的主要原因？A.克服單一組學數(shù)據(jù)的局限性B.獲取更全面的生物學信息C.提高實驗通量D.增加數(shù)據(jù)噪聲2.在多組學數(shù)據(jù)整合中，處理不同組學技術產(chǎn)生數(shù)據(jù)尺度差異（例如基因數(shù)量）的方法通常屬于哪種策略？A.基于公共基因的特征選擇B.基于降維與映射的方法C.基于網(wǎng)絡的方法D.基于模型的方法3.基于基因共表達網(wǎng)絡模塊識別進行數(shù)據(jù)整合的方法最常應用的是？A.CANINEB.CCAC.WGCNAD.SVD4.批次效應是指什么？A.不同實驗條件下生物學變異B.不同實驗批次間技術系統(tǒng)性差異C.數(shù)據(jù)中存在的隨機噪聲D.樣本量不足導致的統(tǒng)計偏差5.將整合后的多組學數(shù)據(jù)用于構建疾病診斷模型，其主要目的是什么？A.闡明疾病發(fā)生的分子機制B.發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點C.預測疾病風險或分型D.評估治療效果6.下列哪個工具包主要應用于加權關聯(lián)網(wǎng)絡分析（WGCNA）？A.limmaB.DESeq2C.WGCNAD.scikit-learn7.在整合基因組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，如果只關注兩者共表達的基因，可能丟失哪種重要信息？A.基因表達調(diào)控網(wǎng)絡B.蛋白質(zhì)水平的變化C.基因變異對表達的影響D.兩者表達模式的差異8.以下哪項技術通常不直接用于處理不同來源數(shù)據(jù)的異構性？A.數(shù)據(jù)標準化B.特征選擇C.主成分分析（PCA）D.貝葉斯網(wǎng)絡構建9.從疾病診斷的角度看，理想的整合生物標志物應具備哪些特點？（請選擇兩個）A.高度可重復性B.只在患病樣本中顯著變化C.與疾病嚴重程度相關D.易于檢測和量化10.組學數(shù)據(jù)整合在個性化醫(yī)療中的應用潛力主要體現(xiàn)在？A.提供疾病發(fā)生的一般規(guī)律B.基于個體特征制定精準治療方案C.大規(guī)模篩選藥物候選物D.建立通用的疾病診斷標準二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述多組學數(shù)據(jù)整合面臨的主要挑戰(zhàn)及其對結果的影響。2.比較基于公共基因選擇和基于非公共基因選擇的兩種數(shù)據(jù)整合策略的原理和優(yōu)缺點。3.簡述在生物信息學研究中進行數(shù)據(jù)標準化的必要性和常用方法。4.解釋什么是批次效應，并列舉至少兩種處理批次效應的方法。5.簡述利用整合數(shù)據(jù)構建疾病診斷模型的一般流程。三、論述題（每題15分，共30分）1.論述組學數(shù)據(jù)整合在克服單一組學局限性、提高疾病診斷準確性方面的優(yōu)勢。請結合具體整合方法或應用案例進行說明。2.假設你獲得了一批來自不同研究中心、使用不同技術平臺（RNA-Seq和蛋白質(zhì)組質(zhì)譜）的肺癌患者與正常對照樣本數(shù)據(jù)。請設計一個簡明的數(shù)據(jù)整合策略，用于識別潛在的肺癌診斷生物標志物。在設計中，需要說明你將采用哪些預處理和整合步驟，并闡述選擇這些步驟的理由。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.B5.C6.C7.B8.D9.A,D10.B二、簡答題1.答案：主要挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)異構性（類型、尺度、單位不同）；數(shù)據(jù)噪聲和缺失值；批次效應和系統(tǒng)性偏差；整合方法的復雜性和計算成本；生物學解釋的困難。這些挑戰(zhàn)影響結果的可靠性、可重復性和生物學意義的解釋，可能導致錯誤的整合結論或無法有效揭示潛在的生物學機制。解析思路：考察對整合難點及其后果的理解。需列舉主要挑戰(zhàn)類型（數(shù)據(jù)本身、方法、計算、生物學解釋），并簡述這些挑戰(zhàn)可能導致的問題（如結果不可靠、不可重復、難解釋）。2.答案：基于公共基因選擇策略：利用所有樣本都表達的基因進行整合。原理是尋找在所有樣本間共變的信號。優(yōu)點是簡化計算，結果相對穩(wěn)定。缺點是可能丟失僅在某些條件下或組織中特異性表達的生物學信息?；诜枪不蜻x擇策略：利用各樣本組特有的基因進行整合。原理是整合互補信息，可能發(fā)現(xiàn)更特異性的生物學模式。優(yōu)點是信息互補，可能發(fā)現(xiàn)新的生物學現(xiàn)象。缺點是噪聲較大，結果穩(wěn)定性可能較差，且部分結果可能僅適用于特定數(shù)據(jù)集。解析思路：考察對兩種策略原理、優(yōu)缺點的掌握。需清晰說明每種策略如何工作（利用哪些基因），并對比其優(yōu)點（簡化、互補）和缺點（信息丟失、噪聲）。3.答案：必要性：不同組學技術產(chǎn)生數(shù)據(jù)的量級、范圍、化學性質(zhì)差異巨大（如基因組是0/1變異，轉(zhuǎn)錄組是表達量，蛋白質(zhì)組是豐度），直接整合會導致數(shù)值不匹配，無法進行比較和綜合分析。標準化方法：目的是將不同來源或類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的尺度，使其可比。常用方法包括：對數(shù)轉(zhuǎn)換、Z-score標準化、T-sne降維中的標準化、針對特定組學（如轉(zhuǎn)錄組）的歸一化方法（如FPKM、TPM、limma包的歸一化方法）、針對蛋白質(zhì)組的對數(shù)轉(zhuǎn)換或基于數(shù)據(jù)庫的歸一化等。解析思路：考察對標準化學意義的理解及其方法。需先說明為何需要標準化（解決可比性問題），然后列舉常用且具有代表性的標準化方法名稱或原理。4.答案：批次效應是指由于實驗條件、試劑批次、操作人員等非生物學因素差異，導致不同實驗批次之間數(shù)據(jù)產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差的現(xiàn)象，使得來自同一生物學條件的樣本在不同批次中表現(xiàn)出差異。處理方法：去除批次效應的統(tǒng)計方法，如通過主成分分析（PCA）識別并移除批次主成分；使用特定的批次校正模型（如SVD或Harmonization方法）；在整合前對不同批次數(shù)據(jù)進行單獨標準化和校正。解析思路：考察對批次效應定義和處理方法的掌握。需準確描述批次效應是什么（系統(tǒng)性偏差來源），并列舉至少一種具體的處理技術和思路。5.答案：一般流程：①數(shù)據(jù)獲取與預處理：收集相關疾病和對照樣本的多組學數(shù)據(jù)，進行質(zhì)量控制、過濾、歸一化和標準化。②數(shù)據(jù)整合：選擇合適的整合策略和方法（如基于網(wǎng)絡、降維映射、公共基因等），將預處理后的數(shù)據(jù)整合成一個統(tǒng)一的表示。③特征選擇與生物標志物識別：從整合數(shù)據(jù)中篩選出與疾病狀態(tài)顯著相關的特征（基因、蛋白等）。④模型構建：利用選擇的特征，構建分類或回歸模型（如邏輯回歸、支持向量機、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等）。⑤模型評估與驗證：使用獨立驗證集或交叉驗證評估模型性能（準確率、靈敏度、特異度等），優(yōu)化模型參數(shù)。⑥結果解釋與生物學驗證：分析模型中識別的關鍵標志物及其生物學意義，并通過實驗驗證。解析思路：考察對整合數(shù)據(jù)用于疾病診斷全流程的掌握。需按邏輯順序列出主要步驟，并簡要說明每一步的目的和常用方法。三、論述題1.答案：組學數(shù)據(jù)整合通過整合來自基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組等多維度、多層次的分子信息，能夠更全面地反映疾病狀態(tài)下的分子網(wǎng)絡變化，克服單一組學數(shù)據(jù)的片面性。單一組學數(shù)據(jù)往往只能揭示疾病的部分生物學特征或通路，而整合數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的互補信息，有助于發(fā)現(xiàn)隱藏的關聯(lián)和相互作用，從而提高診斷模型的構建能力和預測準確性。例如，整合基因表達和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)可以更準確地反映基因調(diào)控和功能執(zhí)行的狀態(tài)；整合不同技術平臺的數(shù)據(jù)可以彌補單一技術敏感度或特異性不足的缺陷。通過整合分析，可以識別出在多種分子水平上均發(fā)生變化的標志物組合，這些組合通常比單一標志物具有更高的診斷價值和魯棒性，有助于實現(xiàn)更精準的疾病診斷和分型。解析思路：考察對整合優(yōu)勢的深入理解和論述能力。需從整合提供更全面信息、克服單一局限性的角度出發(fā)，闡述其如何提升診斷準確性?？梢越Y合整合策略（如網(wǎng)絡整合）或應用實例來具體說明其優(yōu)勢所在。2.答案：數(shù)據(jù)整合策略設計：①數(shù)據(jù)預處理：對RNA-Seq數(shù)據(jù)（如使用DESeq2進行歸一化和差異表達分析）和蛋白質(zhì)組質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行獨立的質(zhì)量控制（QC）和標準化（如對數(shù)轉(zhuǎn)換）。②批次效應處理：檢查并處理可能存在的批次效應。如果批次差異顯著，可使用PCA識別并移除批次主成分，或采用專門的批次整合方法（如Harmonization）。③數(shù)據(jù)整合：選擇基于非公共基因整合的策略，利用兩種組學技術間互補的信息。可以采用基于降維與映射的方法，如非負矩陣分解（NMF）或協(xié)同聚類（Co-clustering），將RNA-Seq的表達模式和蛋白質(zhì)組的豐度模式同時降維并映射到一個共同的低維空間，尋找共同的生物學變異模式。④特征選擇：在整合后的低維空間中，識別與肺癌狀態(tài)顯著相關的樣本組學坐標或模式。可以計算樣本在這些坐標上的得分差