2025年大学《生物信息学》专业题库-生物信息学在疾病预测中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在疾病预测中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在进行RNA-Seq数据的差异表达分析时，以下哪项步骤通常不属于数据预处理范畴？A.使用HISAT2进行基因比对B.使用featureCounts统计每基因读数C.使用DESeq2进行标准化和差异检验D.对原始测序数据进行质量控制（QC）2.以下哪个数据库主要收录了人类基因的功能注释、定位和疾病关联信息？A.GenBankB.dbSNPC.OMIMD.UniProt3.在构建基于基因表达数据的疾病预测模型时，以下哪种方法通常不直接用于处理类别不平衡问题？A.下采样少数类样本B.上采样多数类样本C.使用支持向量机（SVM）自带的不平衡参数D.独立训练多个模型，每个模型对应一个类别4.Kaplan-Meier生存分析主要用于什么？A.比较两组或多组数据的均值差异B.评估一个或多个因素对生存时间的影响C.发现不同基因的表达差异D.构建分类预测模型5.以下哪种算法通常被认为是一种非监督学习方法？A.K-近邻（KNN）B.线性回归C.聚类分析（如K-means）D.逻辑回归6.在生物信息学中，PPI网络的度分布通常服从哪种分布？A.正态分布B.泊松分布C.指数分布D.幂律分布7.评估一个疾病预测模型性能的常用指标是AUC，它表示什么？A.模型的准确率B.模型的召回率C.模型在所有可能阈值下的平均性能（ROC曲线下面积）D.模型训练样本的数量8.以下哪个工具主要用于构建和可视化生物网络？A.R语言B.PythonC.CytoscapeD.BLAST9.从公共数据库（如GEO）下载的微阵列数据通常需要哪些处理步骤？A.拼接readsB.数据标准化C.基因注释D.物理映射10.在将生物信息学预测模型应用于临床决策时，以下哪个方面属于重要的伦理考量？A.模型的预测精度B.模型可能存在的种族或人群偏见C.模型的计算效率D.模型的开发成本二、填空题（每空1分，共10分）1.利用高通量测序技术对疾病相关基因组的变异进行分析，是________预测的一种重要途径。2.在进行生存分析时，Log-rank检验是一种常用的________检验方法。3.机器学习中的过拟合现象指的是模型在________数据上表现良好，但在新数据上表现较差。4.构建疾病预测模型时，除了预测结果本身，评估模型的________和________也至关重要。5.蛋白质组学数据，如质谱图数据，可以通过________等技术进行分析，以识别疾病相关的蛋白质标志物。6.生物信息学中的网络药理学旨在通过分析________和________之间的相互作用网络，理解疾病机制并发现潜在药物靶点。7.在多组学数据整合中，一种常见的方法是首先对各个组学数据进行________，然后再进行整合分析。8.基于机器学习的疾病预测模型可能会受到训练数据中________的影响，导致模型在特定人群中表现不佳。9.互信息（MutualInformation）是一种可以衡量两个变量之间________的无偏估计量，常用于特征选择。10.对于遗传性疾病，利用生物信息学分析________数据，可以识别与疾病直接相关的基因变异。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述利用基因表达谱数据进行疾病分类的基本流程。2.简述交叉验证（Cross-Validation）在疾病预测模型评估中的作用和常见方法。3.简述生物信息学在药物重定位（DrugRepurposing）中发挥作用的基本思路。4.简述在利用生物信息学方法进行疾病预测时，需要考虑的主要数据来源及其特点。四、论述题（每题10分，共30分）1.论述整合多组学数据（如基因组、转录组、表观基因组）进行疾病预测的优势和面临的主要挑战。2.论述机器学习/深度学习模型在疾病预测中的应用前景，并分析其可能存在的局限性。3.假设你获得了某罕见病的一组患者的全基因组测序数据，请设计一个基于生物信息学方法的初步研究方案，旨在识别潜在的致病基因或生物标志物，并简述你将采用的关键分析步骤和可能使用的工具/数据库。试卷答案一、选择题1.D2.C3.D4.B5.C6.D7.C8.C9.B10.B二、填空题1.基因组2.独立性3.未见4.准确性；鲁棒性5.蛋白质鉴定；蛋白质定量6.药物；靶点7.标准化8.偏见9.相关性10.基因组三、简答题1.答案要点：*数据预处理：质量控制、标准化、数据筛选（如过滤低表达基因）。*特征选择：识别与疾病状态显著相关的基因。*模型构建：选择合适的分类算法（如SVM,RandomForest,KNN），利用训练数据建立模型。*模型评估：使用验证集或交叉验证评估模型性能（如准确率、AUC）。*模型应用：利用构建好的模型对新的样本进行疾病分类预测。解析思路：考察对基因表达谱分类流程的掌握。需要涵盖从数据到模型应用的主要步骤，包括预处理、特征工程、模型选择与训练、评估和应用。强调关键步骤如标准化和特征选择的重要性。2.答案要点：*作用：减少模型过拟合风险，更准确地评估模型在未知数据上的泛化能力，充分利用有限数据。*常见方法：K折交叉验证（K-FoldCV），如5折或10折CV；留一交叉验证（LOOCV）；分组交叉验证（GroupCV）。解析思路：考察对交叉验证目的和方法的了解。首先要说明交叉验证为何重要（评估泛化能力、防止过拟合），然后列举常见的具体实施方法。3.答案要点：*思路：利用生物信息学方法识别已知药物靶点与疾病发生发展机制中的关键分子（如疾病相关基因/蛋白质）之间的新的、非预期的联系。*步骤：收集疾病相关基因/蛋白质列表；收集已知药物及其靶点信息；利用网络分析、数据库查询（如DrugBank,STITCH）或文本挖掘等方法，寻找药物靶点与疾病相关分子之间的交集或关联通路；筛选出潜在的重定位候选药物和靶点组合；进行实验验证（如果可能）。解析思路：考察对药物重定位概念的理解和生物信息学应用思路。需要描述出从数据获取到关联发现，再到候选物筛选的基本逻辑流程，并提及可能用到的工具或资源类型。4.答案要点：*数据来源：*公共数据库：GEO（微阵列/测序数据），TCGA（癌症基因组），dbGAP（人类基因组计划），PDB（蛋白质结构），UniProt（蛋白质信息），OMIM（遗传病信息）等。*临床数据库：记录患者的临床表型、生存信息、家族史等。*私有数据：研究机构或医院收集的未公开数据。*特点：公共数据库数据量大但可能质量参差不齐或缺乏详细信息；临床数据与组学数据关联性强但获取可能受限；私有数据针对性强但通用性可能较差。多源数据整合难度大，但能提供更全面的视角。解析思路：考察对疾病预测所需数据来源的广度和特点的认识。需要列举主要的数据类型（组学、临床、文献等）及其来源，并简述各自的特点和优缺点，特别是多源数据整合的挑战。四、论述题1.答案要点：*优势：*提供更全面、更接近生理状态的视图，因为疾病是多因素、多层次的复杂系统。*可能发现单一组学数据难以揭示的隐藏关联和通路。*提高预测模型的稳定性和准确性。*有助于深入理解疾病的分子机制。*挑战：*数据整合难度大：不同组学数据的尺度、类型、获取方式差异大，标准化和整合方法复杂。*数据异质性：样本来源、处理方式、实验条件等差异可能引入噪声。*计算复杂度高：处理和整合大规模多组学数据需要强大的计算资源和高效的算法。*分析方法挑战：缺乏统一、通用的整合分析框架和工具。*结果解释困难：整合后的结果可能更复杂，生物学解释难度增加。解析思路：考察对多组学整合优缺点的深入理解和批判性思考。需要分别详细论述整合带来的好处（多维度、提高性能、深化机制理解等）以及面临的主要障碍（技术、计算、生物学解释等）。2.答案要点：*应用前景：*处理高维、非线性、复杂的生物数据（如组学数据），发现传统方法难以捕捉的模式。*构建更精准的疾病风险预测模型，实现早期筛查和预防。*识别疾病亚型，实现个性化精准医疗。*分析复杂的疾病生物标志物网络。*加速药物发现和靶点验证。*局限性：*需要大量高质量的标注数据进行训练。*模型“黑箱”问题，可解释性差，难以揭示生物学机制。*易受数据偏差影响，导致模型泛化能力不足或存在偏见。*计算资源需求高，模型训练时间长。*对领域知识理解要求高，模型选择和参数调优复杂。*伦理和隐私问题。解析思路：考察对机器学习/深度学习在疾病预测中潜力和挑战的全面认识。既要看到其在处理复杂数据和提升预测性能方面的优势，也要正视其面临的数据、可解释性、鲁棒性、计算和伦理等方面的挑战。3.答案要点：*研究方案设计：*目的：识别罕见病相关致病基因/生物标志物。*数据获取与预处理：*获取患者和（可选）健康对照的全基因组测序（WGS）数据，进行质量控制和比对。*对数据进行变异检测（如使用GATK），筛选出高质量变异位点（SNP,InDel）。*进行变异注释（如使用ANNOVAR或VEP），获取基因功能信息、注释注释。*致病性变异筛选：*筛选高频率变异（如孟德尔遗传病可关注常染色体显性/隐性高频变异）。*利用公共数据库（如GnomAD）评估变异的频率和效应。*结合家族遗传信息（如果可用）。*考虑使用基因集分析（如GSEA）或通路富集分析，评估患者群体中基因集的异常富集情况。*生物标志物验证（初步）：*如果有额外的生物样本（如血液、组织），尝试验证候选基因/变异在样本中的表达水平或蛋白质水平变化（如使用qRT-PCR,WesternBlot）。*利用公共数据库（如TCGA）查找候选基因在其他癌症或相关疾病中的表达/突变模式。*可选深入分析：*构建候选基因参与的通路或蛋白质相互作用网络，进行网络分析。*探索变异与临床表型的关联。*关键分析步骤和工具/数据库：*质量控制/比对：FastQC,Trimmomatic,BWA,HISAT2*变异检测：GATKHaplotypeCaller*变异注释：ANNOVAR,VEP