2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学在DNA测序研究中的应用

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学在DNA测序研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述描述性统计量（如均值、中位数、方差、标准差）在DNA测序数据质量评估中的作用。请分别说明这些统计量适用于描述哪些类型的数据特征，并解释其各自的优缺点。二、在进行基因表达差异分析时，为什么通常需要进行多重检验校正？请比较并简述三种常用的多重检验校正方法（如Bonferroni校正、Holm方法、Benjamini-Hochberg方法）的基本原理和主要区别。在什么情况下选择哪种方法可能更合适？三、假设你正在进行一项比较两组（例如，处理组vs对照组）基因表达水平的RNA-Seq数据分析。简要说明你会选择哪一种统计模型（如t-test,ANOVA,或基于计数数据的模型如DESeq2/EdgeR）进行分析，并阐述选择该模型的主要理由。请简述该模型的基本假设，以及如果数据不满足这些假设时可能需要采取的预处理或分析方法。四、序列比对算法（如BLAST）通常会返回一个E-value值。请解释E-value的含义，并说明它在评估序列相似性时的重要性。一个较小的E-value通常意味着什么？在比较两个基因组之间的相似性时，除了E-value，你还可能关注哪些其他的统计指标或信息？五、系统发育树是推断物种进化关系的重要工具。简述基于距离法（如Neighbor-Joining）和基于似然法（如MaximumLikelihood）构建系统发育树的原理的主要区别。在构建系统发育树后，通常会进行Bootstrap分析来评估树的可靠性。请解释Bootstrap分析的基本思想，以及Bootstrap值（如95%）的含义。六、在宏基因组学研究中，研究人员常常需要对来自不同样本的测序数据进行整合分析（Meta-analysis）。请简述进行宏基因组数据Meta-analysis时可能遇到的统计学挑战，并说明一种常用的统计模型或方法来处理这类数据，简要解释其原理。七、假设你获得了一组来自未知微生物环境的宏基因组测序数据。请简述从原始测序数据到鉴定环境中主要功能类群或特定物种的统计分析流程。在这个过程中，你会运用到哪些关键的统计概念或方法，并简述其目的。八、SNP（单核苷酸多态性）是基因组变异研究的重要对象。请简述在检测样本群体中的SNP时，常用的统计学方法的基本原理。例如，可以提及基于序列比对差异的检测方法，或者基于基因分型数据的统计模型。在解释SNP检测结果（如P值或效应大小）时，需要考虑哪些生物学背景信息？九、R语言及其Bioconductor项目在生物统计学应用中扮演着重要角色。请列举至少三个你在生物统计学课程中学习过，并且可以在R语言（或相关包）中用于DNA测序数据分析的统计函数或模型。对于你列举的其中一个，请简要说明其用途和基本用法（无需具体代码）。试卷答案一、描述性统计量在DNA测序数据质量评估中作用：提供数据集中趋势和离散程度的概览。均值：反映测序质量的平均水平，如平均Q-score。优点：易计算、直观。缺点：易受极端值（如单个低质量碱基）影响。中位数：不受极端值影响，能较好地反映测序质量的中心位置。适用于数据可能存在异常值的情况。方差/标准差：衡量测序质量数据的波动程度或变异性。高方差可能意味着测序质量不稳定。优点：反映数据的离散程度。缺点：单位与均值不同，解释相对复杂。适用特征：均值、中位数适用于评估整体质量水平；标准差/方差适用于评估质量稳定性。二、进行多重检验校正是因为在同时进行多个假设检验时，假阳性错误的概率会随着检验次数增加而增加。多重检验校正通过调整P值阈值来控制家族误差率（Family-wiseErrorRate,FWER）或假发现率（FalseDiscoveryRate,FDR），以维持整体的统计显著性水平，避免假阳性结果的过度报出。Bonferroni校正：将显著性阈值α除以检验总数m（p-value<α/m）。原理简单，保守性强，但可能导致大量真阳性被错误地排除。适用于对假阳性容忍度低，或检验总数不多的情况。Holm方法：一种逐步调整的方法，按p值从小到大排序，依次检验，p值调整公式更保守。比Bonferroni更高效，适用于检验关联性不强的假设。Benjamini-Hochberg方法：控制FDR。计算p值排序后的各个p值与其秩的比率（p_k/k），找到最大的那个比率并取其倒数作为阈值。原理上允许部分假阳性，但能发现更多真阳性，效率更高。适用于检验结果可能存在关联的情况。选择：若要求严格控制FDR且检验间关联性不强，可选Holm；若检验总数多且关联性不确定，可选Benjamini-Hochberg；若要求最保守或检验数少，可选Bonferroni。三、选择基于计数数据的模型（如DESeq2/EdgeR）进行分析。理由：RNA-Seq数据代表测序读数计数，属于离散数据，这些模型专门设计用于处理这种计数数据，并能有效估计方差、进行差异表达检验并控制假发现率。模型假设：DESeq2/EdgeR：数据近似服从负二项分布（NegativeBinomialDistribution）。样本间的技术变异可被模型估计和消除。差异表达主要由生物学因素引起。若数据不满足：若计数数据过稀疏，可能需要过滤；若技术变异远大于生物学变异，可能需要更复杂的模型或预处理（如使用UMI进行标准化）；若存在过度离散，可能需要调整模型参数或使用其他分布模型。四、E-value的含义：在给定查询序列的长度和相似性阈值下，随机背景序列中比查询序列更相似（至少达到该阈值）的序列的出现期望次数。它衡量了查询序列与数据库中随机序列发生碰撞的可能性。重要性：E-value是评估序列比对结果生物学意义的统计指标。较小的E-value意味着在随机数据库中找到如此相似序列的概率较低，因此，找到的匹配结果更有可能是真实的生物学关联，而非随机发生。较小E-value通常意味着：匹配结果更有可能是真实的同源序列，或者序列间具有更高等的相似性。比较基因组相似性时，除了E-value，还可能关注：序列相似度百分比（PercentIdentity）、比对覆盖度（Coverage）、系统发育树的拓扑结构、保守基序或基因的存在等。五、基于距离法（如Neighbor-Joining,NJ）原理：通过计算所有样本对之间的距离（通常基于序列差异），构建一个距离矩阵。然后根据距离矩阵，逐步合并距离最近的样本对，构建一棵初始树，最后通过重排序（如最小进化原则）优化树形。主要基于“距离最近的样本最可能最近缘”的原则。基于似然法（如MaximumLikelihood,ML）原理：基于特定的进化模型（如Jukes-Cantor,Kimura2-parameter等，包含替换速率、密码子等细节），计算所有可能的树形下，观测到当前样本数据的“似然度”（概率）。选择似然度最大的那棵树作为最优树。考虑了进化模型的具体细节，通常能产生更精确的树。Bootstrap分析思想：通过有放回地重抽样原始数据集（通常是位点序列），每次重抽样生成一个新数据集，然后对每个新数据集独立地构建系统发育树。重复此过程多次（如1000次）。Bootstrap值（如95%）含义：表示在重复的Bootstrap重抽样和树构建过程中，原始数据集构建的树中，某个特定分支（Branch）至少被50%的Bootstrap树支持（如果报告的是50%标准，即95%置信区间）。高Bootstrap值意味着该分支在统计上比较稳定和可靠。六、宏基因组数据Meta-analysis统计学挑战：1.样本间异质性（Heterogeneity）：不同样本来自不同环境，测序深度、物种组成、测序平台等差异大，导致数据分布和方差结构不一致。2.多重比较问题：分析目标众多（如功能基因、物种），需要进行大量统计检验，增加假阳性风险。3.数据稀疏性：稀有基因或功能在部分样本中可能检测不到，导致计数数据稀疏。常用的统计模型/方法：混合效应模型（Mixed-effectsModels），特别是分层负二项回归（HierarchicalNegativeBinomialRegression），如使用metaDE或picrusts等工具实现。原理：将样本嵌套在不同层次（如实验组别、环境类型），同时考虑样本间的随机效应（技术变异）和固定效应（生物学差异），能够较好地合并来自不同来源但存在异质性的计数数据，并估计基因/功能的重要性或丰度。七、宏基因组数据分析流程：1.质量控制：评估原始测序数据质量，过滤低质量读数和接头序列。2.概率分箱（Binning）：将contigs（长片段序列）聚类成具有相似基因组特征的bins，尝试区分不同的微生物群落。3.功能注释：对bins或contigs进行功能注释，识别其中编码的基因（如通过eggNOG、KeggOrthology,COG数据库），推断其可能的功能。4.物种注释（可选）：尝试将bins或contigs注释到具体的物种水平（如使用GTDB、RDP分类器）。5.统计分析：比较不同样品间功能基因丰度或物种丰度的差异（如使用DESeq2,EdgeR,Metastats,Qiime2等工具），进行通路富集分析（如KEGG,KEGGMapper），识别环境中的主要功能类群或关键物种。关键统计概念/方法：*描述性统计：用于描述每个样本的测序数据量、注释情况等。*差异分析：比较样本间丰度差异的统计检验（控制FDR）。*富集分析：统计检验基因集或通路在特定样品中显著富集的假设。*机器学习/分类算法（若进行物种注释）：用于从序列数据中学习模式并预测未知序列的类别。八、检测样本群体中SNP的常用统计学方法：1.基于序列比对差异的方法：直接比较样本间DNA序列，识别变异位点。原理：通过比对，计算样本间的差异碱基对，定位SNP。常用工具如FreeBayes,GATKHaplotypeCaller。统计上，通常比较变异位点的频率分布，与预期突变率或Hardy-Weinberg平衡状态进行比较。2.基于基因分型数据的方法：使用高通量测序技术（如Genotyping-by-Sequencing,GBS）产生等位基因频率数据。原理：统计每个SNP位点上不同等位基因的频率。通过统计模型（如混合模型、分层模型）分析等位基因频率在不同样本间的