2025年大学《生物信息学》专业题库- RNA测序技术在生物信息学中的地位

2025年大学《生物信息学》专业题库——RNA测序技术在生物信息学中的地位考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题（每题5分，共30分）1.请简述RNA测序技术（RNA-Seq）的基本原理。2.RNA测序数据处理流程中，ReadAlignment（读段比对）环节的主要目标是什么？常使用哪些算法？3.与传统的基因芯片（Microarray）技术相比，RNA-Seq技术在检测基因表达方面有哪些主要优势？4.在进行RNA-Seq数据分析时，如何定量计算基因或转录本的表达水平？简述主要方法。5.RNA测序技术除了用于检测基因表达量变化外，还能应用于哪些重要的生物学研究领域？6.RNA测序技术在实际应用中面临哪些主要的挑战或局限性？二、论述题（每题10分，共40分）7.论述RNA测序技术在理解基因调控网络中的核心作用及其重要性。8.详细阐述单细胞RNA测序（scRNA-Seq）技术如何拓展了我们对细胞异质性和发育过程的理解，并说明其数据分析相较于普通RNA-Seq的主要特点和挑战。9.在利用RNA测序数据研究疾病机制时，应如何考虑并规避该技术的潜在局限性？请结合具体例子说明。10.结合你所了解的生物学背景，论述RNA测序技术为何能在现代生物信息学研究中占据如此重要的地位，并展望其未来的发展方向。试卷答案一、简答题（每题5分，共30分）1.RNA测序技术通过高通量测序直接读取生物样品中转录本（RNA）的序列信息，从而定量分析基因表达水平。其基本原理是首先将RNA反转录为互补DNA（cDNA），然后对cDNA进行片段化、末端修复、加A尾、连接接头等操作，构建成测序文库。最后，使用高通量测序平台（如Illumina）对文库中的cDNA片段进行测序，获得大量的序列读段（Reads）。通过生物信息学方法将测序读段与参考基因组进行比对，并去除重复序列或非编码序列，最终统计每个基因或转录本产生的读段数量，以此推断其表达水平。*解析思路：考察对RNA-Seq核心原理的理解。答案需涵盖从RNA到测序读段的关键转化步骤（反转录、文库构建）以及最终通过测序和生物信息学分析推断表达量的过程。2.ReadAlignment（读段比对）环节的主要目标是将RNA测序得到的短读段精确地定位到参考基因组（或转录组）的特定位置上，从而确定每个读段来源于哪个基因、转录本或基因组区域。这是后续所有表达量计算和生物学分析的基础。常使用的算法包括基于种子-延伸策略的BLAST（如BLAT）、Smith-Waterman算法，以及更高效的比对工具如STAR、HISAT2等。*解析思路：考察对数据处理关键步骤目标的理解和常用工具的知晓。需要说明比对的目的（定位到基因组）以及提及几种代表性的算法或工具。3.RNA-Seq的主要优势包括：①检测范围广，能发现未知转录本、可变剪接体、非编码RNA等；②绝对定量，能直接测定基因表达水平的绝对数值，不依赖杂交信号强度；③灵敏度高，能检测到低丰度转录本；④通量高，可同时分析大量样本或进行空间转录组学研究；⑤适用性广，可用于多种物种，并能分析受RNA干扰等RNA水平调控的基因表达变化。*解析思路：考察对比RNA-Seq与基因芯片优劣势的能力。需要列举出几个核心优势，并稍作解释，如绝对定量、检测未知序列等。4.RNA测序数据中基因或转录本的表达水平通常通过统计其对应的测序读段数量（ReadsCount）来定量计算。常用的方法包括：①基于比对读段数量的方法，如直接计数或使用TPM（TranscriptsPerMillion，每百万转录本映射读段数）、FPKM（FragmentsPerKilobaseoftranscriptperMillionmappedreads，每千碱基转录本映射读段数每百万映射读段数）等标准化指标；②基于计数数据的模型化方法，如负二项分布模型（NegativeBinomialModel），常用于差异表达分析工具如DESeq2、edgeR的实现。*解析思路：考察对表达量定量方法的掌握。需要说明表达量是基于读段计数，并列举常见的计数统计或标准化方法，以及提及模型化方法在工具中的应用。5.RNA测序技术除检测基因表达量变化外，还能应用于：①鉴定新的转录本、可变剪接异构体和非编码RNA（如lncRNA、miRNA）；②研究基因组结构变异，如插入/缺失（Indel）、拷贝数变异（CNV）；③分析RNA编辑事件；④结合ChIP（如ChIP-Seq）研究表观遗传修饰与基因表达的关联；⑤在空间转录组学中解析组织或细胞内的空间表达模式；⑥单细胞水平研究细胞异质性、分化和发育轨迹（scRNA-Seq）。*解析思路：考察对RNA-Seq应用广度的认知。需要列举出几个重要的、超出基础表达分析的应用方向，体现技术的多功能性。6.RNA测序技术的主要挑战或局限性包括：①文库制备过程中可能存在的RNA偏好性测序（rRNA污染、polyA选择性等），导致真实表达量低估；②数据量巨大，对计算资源和存储空间要求高；③数据分析流程复杂，需要生物信息学专业知识；④标准化和可重复性仍面临挑战；⑤对于某些RNA类型（如短RNA、单链RNA）的检测效率可能不高；⑥在精确区分转录本异构体方面可能存在困难。*解析思路：考察对RNA-Seq技术局限性的理解。需要指出实验、计算、数据分析和生物学应用层面可能遇到的问题和挑战。二、论述题（每题10分，共40分）7.RNA测序技术通过提供基因表达谱的全貌，极大地推动了我们对基因调控网络的理解。首先，它能够系统性地描绘在不同细胞类型、发育阶段或环境条件下大量基因的表达变化，揭示核心调控基因和下游效应基因。其次，通过分析共表达模式，可以识别功能相关的基因簇，暗示潜在的协同调控机制。再次，结合其他组学数据（如染色质结构测序ChIP-Seq），RNA-Seq有助于将转录水平的变化与上游的调控元件（如增强子、转录因子结合位点）联系起来，构建从调控信号到基因表达的因果链条。此外，它还能揭示表观遗传修饰（如甲基化）如何影响基因表达谱，进一步整合多层次调控信息，从而在系统水平上解析复杂的基因调控网络。因此，RNA-Seq是研究基因调控网络不可或缺的核心技术。*解析思路：考察对RNA-Seq在基因调控网络研究中作用的深入理解。应从提供表达谱、识别共表达关系、连接上下游调控、整合多组学信息等多个角度论述其作用机制和重要性。8.单细胞RNA测序（scRNA-Seq）技术通过将RNA测序技术应用于单个细胞水平，革命性地拓展了我们对细胞异质性和发育过程的理解。它能够揭示在组织或培养体系中，单个细胞之间在基因表达上的细微差异，识别出以前被混合群体掩盖的稀有细胞亚群。这对于理解正常组织的细胞组成、肿瘤微环境中的异质性、免疫细胞的分化和功能状态、以及发育过程中的细胞命运决定等方面至关重要。scRNA-Seq数据通常具有高度可变性和稀疏性，其数据分析的主要特点包括：需要精确的单细胞分群算法来识别细胞类型；常需要降维技术（如t-SNE、UMAP）可视化细胞空间；需要整合转录组数据与基因组、表观基因组等其他单细胞数据；计算复杂度远高于普通RNA-Seq。主要挑战在于技术噪声（如dropout现象）、细胞异质性分析的准确性、以及如何将单细胞数据转化为有意义的生物学结论。*解析思路：考察对scRNA-Seq技术特点、应用价值和分析挑战的理解。需要阐述其核心优势（单细胞分辨率），说明其在研究细胞异质性和发育中的应用，并具体分析其数据分析的特点和主要挑战。9.在利用RNA测序数据研究疾病机制时，应充分考虑并规避该技术的潜在局限性。首先，RNA-Seq数据易受实验操作影响，如RNA提取效率、反转录偏好性、rRNA去除不彻底等，可能导致表达量估算偏差。因此，需要严格的实验设计和质量控制（如使用内参基因、重复实验）。其次，RNA水平不能完全等同于蛋白质水平或最终的生物学功能，表达量高的基因不一定翻译成高水平的蛋白质。需要结合蛋白质组学等数据进行分析。第三，RNA-Seq只能检测到转录本，无法直接检测基因突变、表观遗传修饰等非转录水平的变化，需要整合其他组学数据互补信息。第四，数据处理和分析中算法选择、参数设置、假发现率控制等都会影响结果，需要审慎选择方法和解读结果。第五，生物学解释需基于可靠的统计显著性和生物学合理性，避免过度解读。例如，在肿瘤研究中，发现某个基因表达显著升高，需结合其功能、通路及与其他证据，谨慎判断其是否为致癌基因或生物标志物，并考虑肿瘤异质性可能带来的影响。通过这些方式，可以更全面、准确地利用RNA测序数据揭示疾病机制。*解析思路：考察批判性思维能力和对技术局限性的认识。需要从实验、数据层面、生物学关联、分析方法和结果解释等多个角度，具体阐述如何识别和规避RNA-Seq的局限性，并结合疾病研究的实例说明。10.RNA测序技术之所以能在现代生物信息学研究中占据如此重要的地位，主要源于其技术的革命性和全面性。首先，它克服了传统基因芯片技术的限制，实现了对全转录组的捕获和分析，能够发现新的基因和转录本，进行绝对定量，并检测复杂的转录本异构体，提供了更全面、准确的基因表达信息。其次，高通量测序技术的发展使得RNA-Seq成本不断下降、通量持续提升，使其能够广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。第三，RNA-Seq数据的分析方法和工具日益成熟，形成了完善的分析流程，为大规模生物信息学研究提供了强大的技术支撑。第四，RNA-Seq已成为连接基因组、转录组、蛋白质组和表观基因组等多组学数据的桥梁，在系统生物学和整合生物学研究中发挥着核心作用。未