2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在植物光合作用研究中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在植物光合作用研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在研究不同光强条件下拟南芥叶绿素a/b比值的变化时，最适合用于基因表达谱分析的公共数据库是？A.NCBIGenBankB.KEGGMetabolomeDatabaseC.PlantGDBD.UniProt2.用于鉴定未知光合作用相关蛋白质序列功能的主要方法是？A.基因敲除B.蛋白质质谱分析C.序列比对与同源功能注释D.系统发育树构建3.分析RNA-Seq数据以筛选在高温胁迫下显著上调的光合作用相关基因，最核心的统计检验方法是？A.t-检验B.ANOVA分析C.富集分析（如GO或KEGG富集）D.相关性分析4.构建不同植物物种Rubisco基因家族的系统发育树，主要目的是？A.预测Rubisco蛋白的3D结构B.比较各物种Rubisco的进化关系和功能分化C.测序Rubisco基因的长度D.分析Rubisco基因的表达量5.在比较C3和C4植物光合作用相关基因表达谱时，常用于识别两类植物代谢差异的关键分析手段是？A.差异基因筛选B.共表达网络分析C.代谢通路富集分析D.蛋白质互作网络分析6.以下哪个数据库最常被用于检索和可视化植物代谢通路图？A.NCBIBLASTB.PDB(ProteinDataBank)C.KEGG(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes)D.GeneBank7.分析植物在干旱胁迫下叶绿素荧光动力学参数（如Fv/Fm）的变化趋势，属于生物信息学在哪个层面的应用？A.基因序列水平B.蛋白质表达水平C.代谢物水平D.生理表型数据分析8.如果你想研究一个新发现的植物光合作用相关基因的功能，生物信息学中常用的“功能预测”步骤不包括？A.蛋白质序列比对B.基因结构分析C.质谱定量D.基于序列的保守域分析9.利用生物信息学方法分析比较不同物种的叶绿体基因组大小和结构，有助于理解？A.植物开花时间B.植物光合作用效率C.植物系统进化关系D.植物抗病性10.将多个植物光合作用相关基因的表达数据整合成一张热图，其主要目的是？A.测序这些基因的DNA序列B.直观展示这些基因在不同条件下的表达模式相似性和差异性C.预测这些基因的蛋白质结构D.精确量化每个基因的表达水平绝对值二、填空题（每空1分，共15分）1.生物信息学分析通常需要使用大量的公共数据库，如用于存储基因序列信息的NCBI的________数据库，以及用于存储蛋白质序列信息的________数据库。2.RNA-Seq技术通过测序样本中的________，可以大规模测量基因的表达水平。3.在进行光合作用相关基因的系统发育分析时，选择合适的________（如DNA或蛋白质序列）和合适的算法（如________或BEAST）对于获得准确结果至关重要。4.基于基因表达数据构建的共表达网络，可以帮助识别在特定生物学过程中协同表达的光合作用相关基因模块。5.KEGG数据库提供了丰富的________信息，可用于分析植物光合作用相关代谢途径的变化。6.叶绿素荧光成像技术产生的图像数据，可以通过专门的生物信息学软件进行________和________，以量化光合效率等参数。7.生物信息学在植物光合作用研究中的应用，不仅有助于理解基本生物学过程，也为通过________改良植物光合效率提供了强大工具。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述利用生物信息学方法研究植物光合作用相关基因功能的基本流程。2.比较RNA-Seq和蛋白质组学技术在研究植物光合作用应答中的优势和局限性。3.解释什么是代谢组学，并说明其在研究植物光合作用产物积累方面的应用。4.描述一下在进行光合作用相关基因表达数据分析时，数据预处理主要包括哪些步骤。四、论述题（每题10分，共20分）1.论述生物信息学在解析不同植物（如C3植物与C4植物）光合作用机制差异中的应用，可以涉及哪些具体分析方法和研究思路。2.结合具体的实例，阐述生物信息学如何帮助科学家研究环境胁迫（如干旱、高盐）对植物光合作用的影响及其分子机制。试卷答案一、选择题（每题2分，共20分）1.C2.C3.A4.B5.C6.C7.D8.C9.C10.B二、填空题（每空1分，共15分）1.GenBank,UniProt2.RNA转录本3.序列,ClustalW4.调控,模块5.代谢通路6.图像处理,参数提取7.遗传三、简答题（每题5分，共20分）1.答案要点：获取目标基因序列->在公共数据库（如NCBI）进行序列比对和同源基因鉴定->获取同源基因的注释信息（功能预测）->获取目标基因的基因组序列（寻找调控元件）->设计引物进行表达分析（如qPCR,RNA-Seq）->结合生物信息学方法分析表达数据，预测功能和调控机制。解析思路：考查对基因功能研究基本流程的掌握。要求学生能将生物信息学工具（数据库查询、序列比对、注释获取）应用于从序列水平到功能预测、再到实验设计验证的整个过程中。2.答案要点：RNA-Seq优势：能全面检测转录本变化，灵敏度高，可发现新转录本/可变剪接；局限性：不能直接反映蛋白质水平变化，受转录组与蛋白质组不均衡关系影响，实验成本较高。蛋白质组学优势：直接检测蛋白质水平，更能反映细胞功能状态；局限性：技术门槛高，覆盖度可能不全，对翻译后修饰不敏感，实验成本高。两者结合可更全面地解析光合作用应答。解析思路：考查对两种组学技术原理、优缺点的比较理解。要求学生能清晰阐述各自在研究光合作用时的长处和短板。3.答案要点：代谢组学是系统研究生物体内所有小分子代谢物的学科。在研究植物光合作用中，可通过分析光合作用产物（如糖类、有机酸、氨基酸等）及其前体、中间代谢物的变化，来了解光合作用的效率、代谢流分布以及植物对环境条件的代谢适应机制。解析思路：考查对代谢组学概念及其在特定生物学问题（光合作用）中应用的理解。要求学生能定义代谢组学并说明其研究对象如何反映光合作用过程。4.答案要点：数据预处理主要包括：质量控制（检查数据质量，去除低质量读段/峰）->数据过滤/修剪（去除接头序列、N碱基等）->参考基因组比对（将测序读段映射到基因组）->读段定量/表达计数（统计每个基因/转录本的读段数量）->数据标准化（如TPM,FPKM，消除批次效应和测序深度差异）。解析思路：考查对基因表达数据分析流程中关键预处理步骤的掌握。要求学生能列出并简述这些步骤的目的和方法。四、论述题（每题10分，共20分）1.答案要点：应用生物信息学可进行：序列比对和系统发育分析，比较不同植物光合作用相关基因（如Rubisco,光系统蛋白）的进化关系和特性差异；基因表达谱分析（RNA-Seq），比较不同植物在光环境下的基因表达模式；代谢组学分析，比较不同植物光合产物的积累差异；蛋白质结构预测和功能域分析，推测蛋白质功能差异；构建调控网络，分析不同植物光合作用调控机制的异同。研究思路通常是收集目标物种的光合作用相关基因/蛋白/代谢物数据，利用数据库和计算工具进行分析比较，结合文献进行机制解读。解析思路：考查综合运用生物信息学方法解决复杂生物学问题的能力。要求学生能提出多种具体的生物信息学分析手段，并阐述如何利用这些手段比较C3与C4植物的差异，展现系统性思维。2.答案要点：实例（如研究干旱胁迫）：利用RNA-Seq分析干旱胁迫下光合作用相关基因（如编码酶、转录因子）的表达变化，筛选差异表达基因；利用代谢组学分析干旱胁迫下光合作用产物（如糖、脯氨酸）和胁迫相关代谢物（如乙烯、脱落酸）的变化；利用叶绿素荧光成像分析软件处理图像，量化干旱胁迫对光系统活性的影响（如Fv/Fm