2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在分子生物学研究中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在分子生物学研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填在题干后的括号内）1.在进行基因表达谱分析时，处理RNA-Seq数据的首要步骤通常不包括：(A)质量控制（QC）和过滤低质量读段(B)参考基因组比对(C)基因计数或表达量估算(D)物质运输研究2.以下哪个生物信息学数据库主要收录了大量的核苷酸序列和蛋白质序列数据？(A)PubMed(B)PDB(ProteinDataBank)(C)UniProt(D)GEO(GeneExpressionOmnibus)3.在构建系统发育树时，使用核苷酸序列比使用蛋白质序列进行比对，其主要优势之一是能够：(A)更容易找到远缘物种之间的相似性(B)忽略插入和缺失（indels）(C)提供关于蛋白质功能域的更多信息(D)更快地完成计算4.BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）算法的核心目的是：(A)找到基因组中的重复序列(B)对整个基因组进行排序(C)在大型数据库中寻找与给定查询序列局部相似的序列(D)预测基因的启动子区域5.以下哪种生物信息学工具或资源主要用于根据蛋白质序列预测其二级结构（如α-螺旋和β-折叠）？(A)ClustalW(B)COG(ClustersofOrthologousGroups)(C)PSIPRED(D)BLAST6.RNA-Seq数据分析中，“数字基因表达谱”（DigitalGeneExpression,DGE）通常指的是：(A)将基因表达量转换为离散的计数单位(B)一种基于芯片的测序技术(C)使用数字信号处理技术分析RNA信号(D)一种用于检测基因拷贝数变异的方法7.下列关于系统发育树的描述，哪项是错误的？(A)树的分支代表进化分支(B)树的节点代表物种分化事件(C)树的叶节点代表现存的物种(D)树的拓扑结构唯一地反映了所有物种之间的进化关系8.在进行蛋白质序列比对时，使用“gappenalty”的主要目的是：(A)补充序列中缺失的氨基酸(B)评估序列比对时引入空位（gap）的成本(C)对比蛋白质的分子量(D)区分蛋白质的一级和二级结构9.以下哪项技术通常不直接依赖于生物信息学工具进行分析？(A)基因组重测序(B)表观遗传学数据（如ChIP-seq）分析(C)糖蛋白结构预测(D)基因敲除实验设计10.GeneOntology(GO)数据库主要用于：(A)存储全基因组测序数据(B)对基因和蛋白质进行功能注释(C)提供基因表达数据的公共存储库(D)预测蛋白质的三维结构二、简答题（每小题5分，共20分）1.简述BLAST算法在分子生物学研究中至少三个不同的应用场景。2.描述从原始RNA-Seq测序读段到获得可进行比较的基因表达量（如FPKM或TPM）数据所涉及的主要分析步骤。3.解释什么是系统发育树，并说明其构建过程中需要考虑的关键因素之一。4.列举至少三种常用的蛋白质结构预测方法，并简要说明其预测的目标。三、分析题（每小题10分，共30分）1.假设你获得了一组来自未知物种的核苷酸序列，请设计一个基于生物信息学工具的分析流程，以确定该物种的分类地位（属、科等）及其与已知物种的进化关系。请说明每个步骤要使用的工具或数据库以及分析目的。2.某研究团队提供了以下模拟基因表达数据（基因名A,B,C；样本1：10,20,5；样本2：15,5,10）。请简述你会如何分析这些数据以发现样本2中显著上调或下调的基因，并说明分析过程中可能需要考虑的统计方法或生物信息学工具。3.假设你通过实验获得了一个新的蛋白质序列，请描述你会利用生物信息学资源进行初步分析，以获取关于该蛋白质可能的功能、结构域组成、跨膜区域、参与的通路以及可能的互作伙伴等信息。四、论述题（15分）结合具体的生物信息学方法和数据库，论述生物信息学如何在研究复杂疾病（例如癌症）的分子机制中发挥作用。请从基因突变分析、表达谱比较、信号通路预测、药物靶点发现等方面进行阐述。试卷答案一、选择题1.(D)2.(C)3.(A)4.(C)5.(C)6.(A)7.(D)8.(B)9.(D)10.(B)二、简答题1.答：BLAST在分子生物学研究中的应用包括：*序列同源性搜索：鉴定未知序列的功能或来源。*物种鉴定：通过比对环境样本序列与数据库中参考序列，确定物种身份。*基因功能注释：将新基因序列与数据库中已知功能基因进行比对，推断其可能功能。*构建系统发育树：通过比对不同物种的特定基因序列，分析其进化关系。*确定基因定位：将基因序列与基因组序列比对，找到其在染色体上的位置。2.答：RNA-Seq数据分析主要步骤包括：*质量控制（QC）：评估原始测序读段质量，过滤低质量读段。*参考基因组比对：使用工具（如HISAT2,STAR）将读段比对到参考基因组。*基因/转录本定量：统计每个基因或转录本包含的读段数量（如使用featureCounts）。*表达量计算：将读段计数转换为标准化表达量单位，如FPKM（FragmentsPerKilobaseoftranscriptperMillionfragmentsmapped）或TPM（TranscriptsPerMillion）。*差异表达分析（可选）：比较不同条件下基因表达量的差异（如使用DESeq2,edgeR）。3.答：系统发育树是基于序列比对结果，表示生物之间进化关系的树状图。构建过程中需要考虑的关键因素之一是进化模型的选择，即选择合适的模型来描述核苷酸或氨基酸替换的速率和模式（如JTT模型、GTR模型、泊松模型等），这直接影响树的拓扑结构。4.答：常用的蛋白质结构预测方法及其预测目标包括：*跨膜区域预测：预测蛋白质序列中形成跨膜螺旋的区域（如TMHMM）。*二级结构预测：预测蛋白质链的局部结构元素，如α-螺旋、β-折叠和无规则卷曲（如PSIPRED）。*蛋白质结构域预测：识别蛋白质序列中具有独立结构和功能的模块（如SMART,CDD）。*三维结构预测：预测蛋白质的完整三维空间结构（如AlphaFold,Rosetta）。三、分析题1.答：分析流程设计：*步骤1：序列比对与注释-使用BLAST（如NCBIBLAST）将未知序列比对到NCBI的非冗余蛋白数据库（nr）或核苷酸数据库（nt）。分析结果可用于初步注释基因功能或查找相似蛋白，并根据最高相似度序列推断物种归属。*步骤2：选择代表性序列-从BLAST结果中选择与未知序列相似度高且来自不同物种的代表序列集。*步骤3：多序列比对-使用ClustalW或MAFFT等工具对选定的序列进行多序列比对，以揭示序列间的保守性和变异模式。*步骤4：系统发育树构建-使用系统发育树构建工具（如MEGA,IQ-TREE,RAxML）基于多序列比对结果，选择合适的进化模型，构建系统发育树。分析树的拓扑结构，确定未知物种与其他物种的进化关系和分类地位。2.答：分析思路：*步骤1：数据整理与标准化-检查数据完整性，考虑使用合适的标准化方法（如TPM或FPKM）消除测序深度和基因长度差异的影响，使表达量具有可比性。*步骤2：差异表达分析-使用统计方法（如t检验、ANOVA或专门的RNA-Seq分析包DESeq2/edgeR）比较样本1和样本2中每个基因的表达量差异，计算p值或FDR（错误发现率），并确定显著差异表达的基因（设定合适的阈值，如p<0.05,FDR<0.1）。*步骤3：结果解释与可视化-筛选出样本2中显著上调（表达量在样本2显著高于样本1）和下调（表达量在样本2显著低于样本1）的基因列表。可以使用柱状图等图表可视化表达差异。*考虑因素：需要考虑样本数量、生物学重复、技术重复、数据标准化方法的选择以及统计检验的假设条件。可能需要使用热图等工具展示整体表达模式。3.答：初步分析步骤：*步骤1：序列提交与基本比对-将新蛋白质序列提交到NCBIBLAST，比对到nr数据库，获取相似度最高的已知蛋白质。初步了解序列长度、理化性质（如分子量、等电点）。*步骤2：结构域与功能注释-使用SMART、CDD（ConservedDomainDatabase）或InterProScan等工具，识别蛋白质序列中的结构域、重复基序和保守区域，结合这些结构域已知的生物学功能，进行初步的功能预测。*步骤3：二级结构预测-使用PSIPRED、JPred等工具预测蛋白质的二级结构元素（α-螺旋、β-折叠、无规则卷曲），了解其基本折叠模式。*步骤4：跨膜性预测-使用TMHMM、TMpred等工具预测蛋白质是否含有跨膜区域以及跨膜段的可能位置。*步骤5：通路与互作预测-利用DAVID、KEGG、PDB等数据库和工具，结合结构域信息，预测该蛋白质可能参与的生物学通路（如信号转导、代谢途径）。使用STRING、BioGRID等数据库预测其可能与其他蛋白质发生的相互作用。*综合分析：整合以上所有信息，结合已知生物学知识，对蛋白质的潜在功能、作用机制和生物学意义进行综合推断。四、论述题答：生物信息学在研究复杂疾病（如癌症）的分子机制中发挥着至关重要的作用，通过整合和分析海量的生物组学数据，提供了深入理解疾病发生发展机制、寻找诊断标志物和治疗靶点的强大工具。首先，在基因突变分析方面，生物信息学方法能够处理和分析癌症基因组测序产生的海量数据。通过使用工具（如GATK,VarScan）进行变异检测和注释，可以识别癌症相关的点突变、插入缺失、结构变异等。结合公共数据库（如COSMIC,dbSNP），可以判断变异的生物学意义（如功能获得性突变、功能丧失性突变），从而揭示驱动癌症发生的关键基因和通路。例如，分析TP53、BRCA1/2等基因的突变状态，对于理解特定癌症亚型的遗传易感性至关重要。其次，在表达谱比较方面，生物信息学是分析基因表达数据（如RNA-Seq,microarray）的核心。通过使用R语言包（如DESeq2,limma）或Bioconductor工具，可以比较癌旁组织和癌细胞系的基因表达差异，鉴定在癌症发生发展中起重要作用的上游调控基因或下游效应基因。差异表达基因的通路富集分析（使用KEGG,GO数据库和工具如GSEA,Metascape）有助于揭示癌症相关的核心生物学过程和信号通路，例如细胞增殖、凋亡、侵袭转移等通路在癌症中的异常激活。再次，在信号通路预测方面，生物信息学可以利用已知的蛋白质互作网络（如STRING）、通路信息（如KEGG）和实验数据，结合机器学习算法，预测癌症相关基因和蛋白质参与的信号通路。例如，通