2025年高三生物高考人工智能輔助生物學(xué)研究模擬試題一、選擇題（每題6分，共30分）1.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與AI應(yīng)用AlphaFold2通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)時(shí)，其核心依據(jù)是氨基酸序列中隱含的空間折疊規(guī)律。某研究團(tuán)隊(duì)利用AI預(yù)測(cè)了某致病蛋白的三維結(jié)構(gòu)（如圖1），發(fā)現(xiàn)其活性中心由Glu12、His57和Ser195三個(gè)氨基酸殘基構(gòu)成“催化三聯(lián)體”。若該蛋白基因中編碼Ser195的堿基序列發(fā)生突變，導(dǎo)致Ser被Ala替代，下列分析正確的是（）A.該突變可能破壞蛋白質(zhì)的一級(jí)結(jié)構(gòu)，但不影響四級(jí)結(jié)構(gòu)B.AI預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)模型可直接用于開(kāi)發(fā)靶向藥物，無(wú)需實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證C.突變后“催化三聯(lián)體”的空間排布改變，導(dǎo)致酶活性喪失D.若使用冷凍電鏡驗(yàn)證AI預(yù)測(cè)結(jié)果，需觀察到該蛋白的α-螺旋和β-折疊答案：C解析：A錯(cuò)誤：一級(jí)結(jié)構(gòu)是氨基酸序列，Ser被Ala替代屬于一級(jí)結(jié)構(gòu)改變；若該蛋白為多亞基蛋白，四級(jí)結(jié)構(gòu)可能因亞基間相互作用改變而受影響。B錯(cuò)誤：AI預(yù)測(cè)結(jié)果需通過(guò)X射線晶體衍射或冷凍電鏡等實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，才能用于藥物開(kāi)發(fā)。C正確：Ser的羥基（-OH）是催化活性的關(guān)鍵基團(tuán)，被Ala的甲基（-CH?）替代后，“催化三聯(lián)體”的空間結(jié)構(gòu)和化學(xué)性質(zhì)改變，導(dǎo)致酶活性喪失。D錯(cuò)誤：冷凍電鏡可觀察蛋白質(zhì)整體空間結(jié)構(gòu)，但α-螺旋和β-折疊屬于二級(jí)結(jié)構(gòu)，需通過(guò)X射線晶體衍射解析。2.腦機(jī)接口與神經(jīng)調(diào)節(jié)2024年某團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的非侵入式腦機(jī)接口系統(tǒng)，通過(guò)AI算法解碼EEG信號(hào)（腦電圖）控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)?；颊呦胂笪杖瓡r(shí)，運(yùn)動(dòng)皮層神經(jīng)元興奮并產(chǎn)生動(dòng)作電位。下列關(guān)于該過(guò)程的敘述錯(cuò)誤的是（）A.動(dòng)作電位產(chǎn)生時(shí)，神經(jīng)細(xì)胞膜外Na?內(nèi)流不消耗ATPB.AI算法需識(shí)別不同運(yùn)動(dòng)意圖對(duì)應(yīng)的EEG特征波（如μ波抑制）C.突觸前膜釋放神經(jīng)遞質(zhì)的過(guò)程體現(xiàn)了細(xì)胞膜的流動(dòng)性D.機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的精準(zhǔn)度取決于AI對(duì)單神經(jīng)元放電信號(hào)的解碼能力答案：D解析：A正確：動(dòng)作電位的產(chǎn)生依賴于Na?通道開(kāi)放后的協(xié)助擴(kuò)散，不消耗ATP。B正確：EEG信號(hào)中，運(yùn)動(dòng)想象會(huì)抑制μ波（8-13Hz），AI通過(guò)識(shí)別此類特征波區(qū)分不同運(yùn)動(dòng)意圖。C正確：神經(jīng)遞質(zhì)通過(guò)胞吐釋放，依賴細(xì)胞膜的流動(dòng)性。D錯(cuò)誤：非侵入式腦機(jī)接口的EEG信號(hào)來(lái)自大量神經(jīng)元的同步活動(dòng)，而非單神經(jīng)元放電，其精準(zhǔn)度受信號(hào)噪聲和算法解碼效率影響。3.基因編輯與AI輔助設(shè)計(jì)CRISPR-Cas9系統(tǒng)中，sgRNA（單向?qū)NA）的序列設(shè)計(jì)直接影響基因編輯的特異性。某AI工具通過(guò)分析基因組數(shù)據(jù)，優(yōu)化sgRNA序列以降低脫靶效應(yīng)。下列關(guān)于該技術(shù)的敘述正確的是（）A.sgRNA與靶基因的結(jié)合遵循堿基互補(bǔ)配對(duì)原則，具有物種特異性B.AI可通過(guò)預(yù)測(cè)sgRNA與非靶序列的結(jié)合能，篩選脫靶風(fēng)險(xiǎn)低的序列C.Cas9蛋白切割DNA后，細(xì)胞通過(guò)同源染色體非姐妹染色單體交換完成修復(fù)D.若靶基因位于線粒體DNA上，AI優(yōu)化的sgRNA仍可高效引導(dǎo)Cas9定位答案：B解析：A錯(cuò)誤：sgRNA的結(jié)合序列取決于堿基互補(bǔ)配對(duì)，與物種無(wú)關(guān)，不同物種的相同靶序列可使用同一sgRNA。B正確：AI通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)sgRNA與全基因組序列的結(jié)合能，優(yōu)先選擇脫靶位點(diǎn)少、結(jié)合能低的序列。C錯(cuò)誤：Cas9切割后的修復(fù)方式主要為非同源末端連接（NHEJ），同源重組修復(fù)（HDR）需外源模板，且“同源染色體非姐妹染色單體交換”屬于減數(shù)分裂過(guò)程。D錯(cuò)誤：CRISPR-Cas9系統(tǒng)主要作用于核DNA，線粒體DNA因缺乏Cas9轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)制，難以被sgRNA引導(dǎo)定位。4.生態(tài)模擬與進(jìn)化算法某研究團(tuán)隊(duì)利用AI進(jìn)化算法模擬草原生態(tài)系統(tǒng)中斑馬種群對(duì)氣候變化的適應(yīng)過(guò)程。初始種群中，基因A控制耐熱性（A為顯性），基因頻率為0.3。若年均溫持續(xù)升高，AI模擬顯示100代后A基因頻率升至0.8。下列敘述錯(cuò)誤的是（）A.AI模擬過(guò)程中，種群基因庫(kù)的變化與自然選擇強(qiáng)度正相關(guān)B.進(jìn)化算法通過(guò)模擬“變異-選擇-復(fù)制”過(guò)程，體現(xiàn)自然選擇的定向性C.若引入捕食者，AI需調(diào)整模型參數(shù)以反映生態(tài)位重疊對(duì)種群的影響D.該模擬結(jié)果可直接預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)中斑馬種群的基因頻率變化答案：D解析：A正確：自然選擇強(qiáng)度越大，有利基因（如A）的頻率提升越快，基因庫(kù)變化越顯著。B正確：進(jìn)化算法中，“變異”對(duì)應(yīng)基因突變，“選擇”對(duì)應(yīng)環(huán)境篩選，“復(fù)制”對(duì)應(yīng)優(yōu)勢(shì)基因的傳遞，體現(xiàn)自然選擇定向改變種群基因頻率的特性。C正確：捕食者作為生態(tài)因素，會(huì)影響斑馬種群的存活曲線和繁殖成功率，需在模型中增加“捕食壓力”參數(shù)。D錯(cuò)誤：AI模擬基于簡(jiǎn)化假設(shè)（如恒定選擇壓力、無(wú)基因漂變），而現(xiàn)實(shí)中生態(tài)系統(tǒng)復(fù)雜（如種間競(jìng)爭(zhēng)、隨機(jī)事件），模擬結(jié)果需結(jié)合實(shí)地調(diào)查驗(yàn)證。5.合成生物學(xué)與代謝工程某實(shí)驗(yàn)室利用AI設(shè)計(jì)人工酵母細(xì)胞，優(yōu)化青蒿素前體（青蒿酸）的合成途徑。AI通過(guò)調(diào)控三個(gè)關(guān)鍵酶基因（ADS、CYP71AV1、CPR）的表達(dá)量，使青蒿酸產(chǎn)量提升10倍。下列相關(guān)敘述正確的是（）A.AI設(shè)計(jì)需基于代謝網(wǎng)絡(luò)模型，避免中間產(chǎn)物積累對(duì)細(xì)胞的毒性B.該工程改造的酵母細(xì)胞能獨(dú)立合成青蒿素，無(wú)需植物提取物誘導(dǎo)C.若ADS基因表達(dá)量過(guò)高，可能導(dǎo)致前體物質(zhì)焦磷酸香葉酯（GPP）的耗竭D.可通過(guò)熒光標(biāo)記CPR蛋白，利用AI圖像識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)其在細(xì)胞中的定位答案：ACD解析：A正確：AI需平衡各酶的表達(dá)比例，防止中間產(chǎn)物（如紫穗槐二烯）積累抑制細(xì)胞生長(zhǎng)。B錯(cuò)誤：青蒿素合成還需植物特有的細(xì)胞色素P450氧化酶系統(tǒng)，酵母細(xì)胞經(jīng)改造后僅能合成前體青蒿酸，需進(jìn)一步化學(xué)轉(zhuǎn)化為青蒿素。C正確：ADS催化GPP生成紫穗槐二烯，若ADS過(guò)量表達(dá)，GPP會(huì)優(yōu)先用于青蒿酸合成，導(dǎo)致其他代謝途徑（如固醇合成）的GPP供應(yīng)不足。D正確：熒光標(biāo)記結(jié)合AI圖像識(shí)別可量化CPR蛋白的亞細(xì)胞定位（如內(nèi)質(zhì)網(wǎng)），評(píng)估其與其他酶的空間協(xié)同效率。二、非選擇題（共70分）6.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與藥物設(shè)計(jì)（18分）背景：AI預(yù)測(cè)顯示，新型冠狀病毒（2025-nCoV）的刺突蛋白（S蛋白）受體結(jié)合域（RBD）存在一個(gè)關(guān)鍵抗原位點(diǎn)（如圖2），該位點(diǎn)與人體ACE2受體結(jié)合。某團(tuán)隊(duì)基于AI模型設(shè)計(jì)了單克隆抗體mAb-7，試圖阻斷病毒入侵。問(wèn)題：（1）S蛋白的RBD與ACE2的結(jié)合過(guò)程體現(xiàn)了蛋白質(zhì)的__________（填功能），該過(guò)程的特異性由__________決定。（4分）（2）AI設(shè)計(jì)mAb-7時(shí)，需優(yōu)化其抗原結(jié)合片段（Fab）的氨基酸序列，使Fab與RBD的__________（填化學(xué)鍵）作用增強(qiáng)。若通過(guò)分子對(duì)接技術(shù)篩選mAb-7的最佳構(gòu)象，需考慮Fab的__________（填“可變區(qū)”或“恒定區(qū)”）與RBD的空間互補(bǔ)性。（4分）（3）為驗(yàn)證mAb-7的中和效果，研究者將病毒與不同濃度的mAb-7混合后感染Vero細(xì)胞，檢測(cè)病毒滴度（如圖3）。結(jié)果顯示，當(dāng)mAb-7濃度為10μg/mL時(shí)，病毒滴度下降約1000倍。請(qǐng)寫(xiě)出該實(shí)驗(yàn)的自變量和因變量，并解釋結(jié)果的生物學(xué)意義。（10分）答案：（1）信息傳遞（或“識(shí)別”）；RBD與ACE2的空間結(jié)構(gòu)和氨基酸殘基性質(zhì)（2分+2分）（2）氫鍵、范德華力（或“非共價(jià)鍵”）；可變區(qū)（2分+2分）（3）自變量：mAb-7的濃度（2分）；因變量：病毒滴度（2分）。意義：mAb-7通過(guò)與S蛋白R(shí)BD結(jié)合，競(jìng)爭(zhēng)性抑制病毒與ACE2受體的相互作用（3分）；10μg/mL時(shí)病毒滴度顯著降低，表明該抗體具有高效中和活性，可作為候選藥物進(jìn)一步開(kāi)發(fā)（3分）。7.基因編輯與倫理爭(zhēng)議（20分）背景：2024年某團(tuán)隊(duì)利用AI輔助CRISPR-Cas9技術(shù)，在人類胚胎中編輯CCR5基因（該基因編碼HIV受體），以預(yù)防艾滋病。AI通過(guò)分析全基因組數(shù)據(jù)，將脫靶風(fēng)險(xiǎn)降低至0.001%。問(wèn)題：（1）CRISPR-Cas9系統(tǒng)中，Cas9蛋白的作用是__________，AI降低脫靶風(fēng)險(xiǎn)的原理是__________。（6分）（2）從進(jìn)化角度分析，CCR5基因在人群中保留一定頻率的原因可能是__________（答出一點(diǎn)即可）。（4分）（3）該研究引發(fā)倫理爭(zhēng)議，反對(duì)者認(rèn)為“編輯胚胎基因可能影響人類基因庫(kù)”。請(qǐng)從生物學(xué)角度提出支持或反對(duì)的理由，并說(shuō)明AI在解決倫理問(wèn)題中可發(fā)揮的作用。（10分）答案：（1）識(shí)別并切割特定DNA序列（3分）；通過(guò)深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)Cas9與非靶序列的結(jié)合概率，篩選特異性更高的sgRNA（3分）（2）CCR5突變型（如Δ32）可能對(duì)某些病原體（如天花病毒）具有抗性，在進(jìn)化中被保留（4分）（3）反對(duì)理由：胚胎基因編輯可遺傳給后代，若脫靶導(dǎo)致基因突變（如抑癌基因失活），可能增加人類遺傳病風(fēng)險(xiǎn)（3分）；支持理由：對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)人群（如父母均為HIV感染者），編輯CCR5可阻斷垂直傳播，提升后代健康水平（3分）。AI的作用：①通過(guò)多組學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)基因編輯對(duì)個(gè)體發(fā)育和后代的長(zhǎng)期影響；②建立倫理審查AI模型，自動(dòng)評(píng)估研究方案的風(fēng)險(xiǎn)-收益比（4分）。8.生態(tài)模擬與環(huán)境保護(hù)（16分）背景：某AI模型基于全球氣候數(shù)據(jù)和物種分布記錄，預(yù)測(cè)了2050年大熊貓棲息地的變化（如圖4）。結(jié)果顯示，若溫室氣體排放持續(xù)增加，大熊貓適宜棲息地面積將減少40%，且碎片化加劇。問(wèn)題：（1）AI模型輸入的數(shù)據(jù)應(yīng)包括__________（至少答出2項(xiàng)），其預(yù)測(cè)棲息地變化的原理與__________（填“種群增長(zhǎng)模型”或“生態(tài)位模型”）相似。（6分）（2）棲息地碎片化可能導(dǎo)致大熊貓種群__________（填“基因多樣性”或“物種多樣性”）下降，原因是__________。（4分）（3）基于AI預(yù)測(cè)結(jié)果，請(qǐng)?zhí)岢鰞身?xiàng)保護(hù)大熊貓的具體措施，并說(shuō)明其生態(tài)學(xué)依據(jù)。（6分）答案：（1）年均溫、降水量、竹林分布、地形數(shù)據(jù)（任答2項(xiàng)，2分+2分）；生態(tài)位模型（2分）（2）基因多樣性（2分）；棲息地碎片化導(dǎo)致種群隔離，基因交流受阻，易因遺傳漂變喪失等位基因（2分）（3）措施1：建立生態(tài)走廊，連接碎片化棲息地（1分）；依據(jù)：促進(jìn)種群間基因交流，提高遺傳多樣性（2分）。措施2：人工種植冷杉林（大熊貓棲息地的關(guān)鍵樹(shù)種），擴(kuò)大適宜棲息地面積（1分）；依據(jù)：改善生境質(zhì)量，提升環(huán)境容納量（K值）（2分）。9.腦機(jī)接口與神經(jīng)退行性疾?。?6分）背景：AI驅(qū)動(dòng)的腦機(jī)接口（BCI）已用于治療漸凍癥（ALS）患者。患者通過(guò)想象文字拼寫(xiě)，BCI將EEG信號(hào)轉(zhuǎn)化為文本。某患者使用BCI時(shí)，AI對(duì)字母“P”和“Q”的解碼準(zhǔn)確率分別為92%和65%。問(wèn)題：（1）ALS患者的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元受損，導(dǎo)致__________（填“傳出神經(jīng)”或“傳入神經(jīng)”）功能障礙，無(wú)法完成自主運(yùn)動(dòng)。（2分）（2）EEG信號(hào)中，字母“P”和“Q”對(duì)應(yīng)的神經(jīng)電活動(dòng)模式存在差異，AI通過(guò)__________（填“監(jiān)督學(xué)習(xí)”或“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”）算法區(qū)分這兩種模式。若要提高“Q”的解碼準(zhǔn)確率，可采取的措施是__________（答出一點(diǎn)即可）。（6分）（3）長(zhǎng)期使用BCI后，患者大腦皮層中與文字想象相關(guān)的神經(jīng)元突觸連接強(qiáng)度可能增強(qiáng)，該現(xiàn)象屬于__________（填“神經(jīng)可塑性”或“反饋調(diào)節(jié)”），其分子機(jī)制與__________（填“NMDA受體”或“GABA受體”）的激活有關(guān)。（8分）答案：（1）傳出神經(jīng)（2分）（2）監(jiān)督學(xué)習(xí)（3分）；增加“Q”對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本量（或“優(yōu)化EEG信號(hào)降噪算法”）（3分）（3）神經(jīng)可塑性（4分）；NMDA受體（4分）三、選做題（任選一題作答，15分）10.跨學(xué)科探究：AI與生物信息學(xué)背景：某研究用AI分析癌癥患者的單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)，識(shí)別出腫瘤微環(huán)境中的3種巨噬細(xì)胞亞型（M1、M2a、M2c）。AI通過(guò)基因表達(dá)譜聚類算法，繪制了各亞型的特征基因熱圖（如圖5）。問(wèn)題：（1）單細(xì)胞RNA測(cè)序中，需用__________酶將RNA逆轉(zhuǎn)錄為cDNA，AI聚類分析的原理是基于不同亞型巨噬細(xì)胞的__________差異。（4分）（2）若M2a亞型高表達(dá)IL-10（抗炎因子），推測(cè)其在腫瘤微環(huán)境中的作用是__________。（3分）（3）結(jié)合AI分析結(jié)果，設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證M2c亞型與腫瘤轉(zhuǎn)移的相關(guān)性。（8分）答案：（1）逆轉(zhuǎn)錄（或“RT”）；基因表達(dá)水平（2分+2分）（2）抑制抗腫瘤免疫，促進(jìn)腫瘤細(xì)胞增殖（3分）（3）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：①收集臨床腫瘤樣本，用AI預(yù)測(cè)的M2c特征基因（如CD206）標(biāo)記M2c巨噬細(xì)胞，統(tǒng)計(jì)其在轉(zhuǎn)移灶和原發(fā)灶中的數(shù)量比例（3分）；②構(gòu)建M2c巨噬細(xì)胞敲除（或過(guò)表達(dá)）的小鼠腫瘤模型，觀察腫瘤轉(zhuǎn)移灶的形成數(shù)量（3分）；③檢測(cè)M2c巨噬細(xì)胞條件培養(yǎng)基對(duì)腫瘤細(xì)胞侵襲能力的影響（如Transwell實(shí)驗(yàn)）（2分）。11.倫理與社會(huì)：AI在生殖醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用背景：AI輔助試管嬰兒（IVF）技術(shù)可通過(guò)分析胚胎形態(tài)學(xué)特征預(yù)測(cè)著床成功率，但其應(yīng)用引發(fā)“設(shè)計(jì)嬰兒”的爭(zhēng)議。問(wèn)題：（