内蒙古2025自考生物医药数据科学机器学习与药物发现案例题专练

内蒙古2025自考[生物医药数据科学]机器学习与药物发现案例题专练一、单选题（每题2分，共20分）1.在内蒙古蒙医药现代化研究中，利用机器学习预测蒙药活性成分靶点时，最适合使用的算法是？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.K-近邻2.假设某制药公司在内蒙古建立了中药数据库，需筛选具有抗炎活性的化合物，以下哪种特征工程方法最有效？A.主成分分析（PCA）B.岭回归C.特征选择（LASSO）D.降维树3.在机器学习模型训练中，若内蒙古某药企发现模型在验证集上表现不佳，但训练集上表现良好，最可能的原因是？A.过拟合B.欠拟合C.数据泄露D.样本偏差4.内蒙古某生物科技公司利用深度学习预测药物代谢酶（如CYP3A4）的底物结合能，以下哪种网络结构最适用？A.卷积神经网络（CNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.递归神经网络（RNN）D.生成对抗网络（GAN）5.在药物重定位研究中，若内蒙古研究者需分析靶点-药物相互作用（TDR）数据，以下哪种关联规则挖掘算法最合适？A.AprioriB.FP-GrowthC.PageRankD.k-means6.内蒙古某药企使用随机森林预测药物成药性参数（ADME），但模型对某些化合物预测误差较大，以下哪种方法可改进？A.增加树的数量B.降低树的最大深度C.使用Bagging替代随机森林D.调整特征权重7.在药物设计领域，内蒙古研究者利用生成模型（如VAE）优化小分子结构，以下哪种损失函数最常用？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.KL散度D.Hinge损失8.若内蒙古某药企需评估机器学习模型在药物毒性预测中的可解释性，以下哪种方法最有效？A.SHAP值解释B.LIME局部解释C.熵权法D.决策路径可视化9.在内蒙古中药复方研究中，若需分析多成分协同作用，以下哪种网络模型最适用？A.简单线性回归B.多层感知机（MLP）C.梯度提升树（GBDT）D.线性判别分析（LDA）10.在药物开发流程中，内蒙古某研究团队使用强化学习优化临床试验设计，以下哪种策略最常用？A.Q-learningB.SARSAC.A3CD.DDPG二、多选题（每题3分，共15分）1.在内蒙古蒙药活性筛选中，以下哪些特征是机器学习模型常用的输入变量？A.化合物分子量B.LogP值C.红外光谱特征D.靶点结合自由能E.蒙医理论中的“四气五味”编码2.若内蒙古某药企需优化药物合成路径，以下哪些机器学习方法可辅助决策？A.贝叶斯优化B.粒子群优化C.代理模型D.决策树E.人工蜂群算法3.在药物毒性预测中，以下哪些指标可评估模型的泛化能力？A.AUCB.F1-scoreC.RMSED.PrecisionE.Recall4.在内蒙古中药质量控制中，以下哪些技术可用于指纹图谱相似度分析？A.高效液相色谱（HPLC）B.模糊聚类分析C.神经网络D.支持向量回归E.纹理特征提取5.在药物设计领域，以下哪些算法可用于先导化合物优化？A.遗传算法B.生成对抗网络（GAN）C.贝叶斯优化D.粒子群优化E.递归神经网络（RNN）三、简答题（每题5分，共20分）1.简述在内蒙古蒙药数据不完整的情况下，如何利用机器学习进行数据插补？2.描述机器学习在内蒙古中药复方配伍优化中的应用流程。3.解释深度学习模型在预测药物靶点结合亲和力时的优势。4.说明如何评估内蒙古某药企开发的药物毒性预测模型的鲁棒性。四、论述题（每题10分，共20分）1.结合内蒙古生物医药产业特点，论述机器学习在药物重定位中的具体应用价值。2.阐述内蒙古某药企如何利用迁移学习解决小样本药物设计问题。答案与解析一、单选题1.C支持向量机（SVM）适用于高维数据和非线性分类，适合预测蒙药靶点。2.CLASSO通过稀疏回归筛选关键特征，适合中药复方成分筛选。3.A训练集表现好但验证集差，典型过拟合现象。4.ACNN擅长处理分子结构图等图像数据，适合结合能预测。5.AApriori挖掘频繁靶点-药物关联，适合TDR分析。6.A增加树的数量可提升模型泛化能力。7.CVAE使用KL散度衡量潜在空间分布。8.ASHAP值可解释模型全局和局部决策。9.BMLP能捕捉多成分复杂交互作用。10.CA3C适用于动态优化临床试验策略。二、多选题1.A,B,C,D这些是理化及光谱特征，E需量化编码。2.A,B,C贝叶斯优化和代理模型适合路径优化。3.A,C,D,EAUC、RMSE、Precision、Recall评估泛化能力。4.B,C模糊聚类和神经网络用于相似度分析。5.A,B,C,D这些算法常用于先导化合物优化。三、简答题1.数据插补方法：-使用KNN填充缺失值，利用邻近样本特征。-基于回归模型（如岭回归）预测缺失值。-利用蒙特卡洛模拟生成合成数据。2.药物复方优化流程：-收集复方成分及靶点数据。-构建药效-成分关联网络。-使用强化学习或遗传算法优化配伍比例。-验证优化后的复方活性。3.深度学习优势：-自动提取分子结构特征，无需人工设计。-处理高维数据时性能优于传统方法。-支持多模态数据（如结构+光谱）融合。4.鲁棒性评估方法：-跨域测试（使用不同地区样本）。-数据扰动实验（随机修改输入）。-模型集成（如堆叠多个模型结果）。四、论述题1.机器学习在药物重定位中的应用：-内蒙古丰富的蒙药资源可提供新靶点数据。-通过药物-靶点相互作用网络挖掘潜在重定位候选。-利用图神经网络（GNN）分析药物-靶点关系。-产业价值：降低研发成本，加速创新药物上市。2.迁移学习在小样本药物设