2025年大学《生物信息学》专业题库- 长链非编码RNA与疾病风险的生物信息学分析

2025年大学《生物信息学》专业题库——长链非编码RNA与疾病风险的生物信息学分析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述长链非编码RNA（lncRNA）的定义及其在真核生物细胞中可能存在的几种主要功能。二、列举至少三种用于预测lncRNA编码潜能的生物信息学方法，并简要说明其中一种方法的原理。三、描述从高throughputsequencing（HTS）数据中获取lncRNA表达谱数据的一般流程，包括数据类型选择、质量控制、差异表达分析等关键步骤。四、解释什么是生存分析，并说明在研究lncRNA与疾病风险关联时，如何利用生存分析模型来评估特定lncRNA表达水平与患者预后（如生存期）之间的关系。五、列出至少四种用于功能注释lncRNA的生物信息学数据库，并选择其中一个数据库，说明其主要用于lncRNA的哪些方面。六、在生物信息学研究中，通路富集分析常被用于解释基因或lncRNA的功能。请简述进行通路富集分析的基本思路，并说明其结果在lncRNA疾病风险分析中的意义。七、假设你获得了一组与某种癌症风险相关的候选lncRNA表达数据，以及一批已知癌症患者的临床信息（包括年龄、性别、生存状态、生存时间等）。请设计一个基于机器学习的分析方案，用于构建预测该癌症风险的lncRNA模型，并简述该方案的关键步骤和需要考虑的问题。八、讨论在利用生物信息学方法进行lncRNA与疾病风险关联研究时，可能存在哪些主要的偏倚来源，并至少提出两种减少偏倚的方法。九、以你了解的某个具体疾病（如癌症、心血管疾病等）为例，概述近年来利用生物信息学方法研究lncRNA与该疾病风险关联的主要进展，并说明这些研究对理解疾病发病机制和寻找潜在生物标志物的意义。试卷答案一、lncRNA（长链非编码RNA）是指长度通常大于200个核苷酸，且不具有蛋白质编码潜能的RNA分子。它们在细胞中可能存在的功能包括：作为转录调控因子，通过结合DNA、RNA或蛋白质来调控基因表达；作为染色质结构的组织者，影响染色质修饰和染色质状态；作为信号转导分子，参与细胞通讯和信号通路调控；以及作为分子支架，组装多蛋白复合物等。二、用于预测lncRNA编码潜能的生物信息学方法有多种，主要包括：基于序列特征的预测方法（如利用隐马尔可夫模型HMM、密码子偏好性分析等判断是否存在开放阅读框和蛋白质编码特征）；基于系统发育信息的预测方法（如通过比对近缘物种的基因组或转录组，寻找保守的编码区域）；基于结构预测的预测方法（如预测RNA二级或三级结构，判断是否可能折叠成具有翻译活性的结构）；以及机器学习方法（利用已知的编码和非编码RNA特征训练模型进行预测）。其中，基于序列特征的预测方法原理是：分析RNA序列本身或其衍生特征（如核苷酸组成、密码子使用频率等），寻找与蛋白质编码基因共有的统计特征或模式，从而判断其编码潜能。例如，蛋白质编码基因通常具有特定的密码子偏好性和启动子序列，这些特征在非编码基因中通常不存在或显著不同。三、从HTS数据中获取lncRNA表达谱数据的一般流程如下：1.数据类型选择：主要选择RNA-Seq数据，因为它能够全面捕捉转录组信息，包括lncRNA。根据实验设计选择合适的库类型（如Stranded或Unstranded）和测序深度。2.数据质量控制：使用工具（如FastQC）评估原始数据质量；去除低质量读段（如Q值低于某个阈值）、接头序列、Poly-A尾巴等；进行比对（如使用STAR或HISAT2）将读段比对到参考基因组或转录组注释文件（如GENCODE）；使用工具（如featureCounts或HTSeq-count）统计每个基因（包括lncRNA）上的读段数量，得到初始表达矩阵。3.差异表达分析：对不同组别（如疾病组与正常组）的表达矩阵进行差异分析。常用方法包括：计算标准化因子（如TPM或FPKM）；使用统计检验（如t检验、ANOVA、DESeq2、edgeR等包）识别各组间差异显著（通常要求p值<0.05，|log2FoldChange|>1等）的lncRNA。四、生存分析是统计学分支，用于研究事件发生时间（如死亡时间、疾病复发时间）与相关因素之间关系的方法。在研究lncRNA与疾病风险关联时，可以利用生存分析模型评估特定lncRNA表达水平与患者预后（如总生存期OS、无病生存期DFS）之间的关系。常用的方法包括：Kaplan-Meier生存曲线分析，用于可视化比较不同lncRNA表达水平组（如高表达组vs.低表达组）的生存分布差异；Cox比例风险回归模型，用于定量评估lncRNA表达水平对患者生存风险的影响（风险比HR），并可以控制其他临床病理因素的干扰，构建预后模型。通过这些分析，可以判断lncRNA表达水平是否是独立的预后预测因子。五、用于功能注释lncRNA的生物信息学数据库有多种，包括：lncipedia，主要用于整合和注释公共数据库中预测的lncRNA转录本，提供注释信息、表达数据和染色质定位；NONCODE，一个综合性的非编码RNA数据库，包含大量lncRNA及其他非编码RNA的注释、序列、结构、表达和功能信息；GENCODE，提供高质量的人类基因组注释，其中包含详细的lncRNA注释信息；RefSeq，由NCBI维护，也包含部分lncRNA的参考序列和注释；DAVID，主要用于基因本体（GO）注释和通路富集分析，可以用于注释lncRNA的功能；KEGG，提供通路信息，也可用于lncRNA参与的通路分析。选择lncipedia数据库，它主要用于lncRNA的注释、表达谱整合、亚细胞定位预测以及与基因组注释的注释冲突分析等。六、进行通路富集分析的基本思路是：首先，识别在某个条件下（如疾病组vs.正常组）显著差异表达的基因或lncRNA列表；然后，将这些基因或lncRNA作为“种子基因”或“种子lncRNA”，输入到已知的通路数据库（如KEGG,KOBAS,Reactome等）中；最后，利用统计方法（如超几何检验、Fisher精确检验、富集得分算法等）计算这些种子基因/基因集富集在特定通路中的概率或显著性。在lncRNA疾病风险分析中，通路富集分析的意义在于，即使我们只关注到一个或少数几个与疾病风险显著相关的lncRNA，通过通路富集分析，也可以推断这些lncRNA可能参与的生物学过程、信号通路或疾病机制，从而为理解疾病发生发展提供更宏观的生物学背景和潜在靶点。七、基于机器学习的分析方案用于构建预测癌症风险的lncRNA模型步骤如下：1.数据准备：收集并整理候选lncRNA表达数据（可能需要结合多个数据集或平台的数据进行整合标准化）和患者临床信息（生存状态、生存时间、年龄、性别等）。将数据划分为训练集和测试集。2.特征工程：对lncRNA表达数据进行预处理（如标准化、缺失值处理）；可能需要从原始表达值衍生新的特征（如变异系数、表达量对数转换等）；选择与疾病风险可能相关的lncRNA作为候选特征。3.模型选择：选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）、梯度提升树（如XGBoost）、神经网络等。这些算法能处理高维数据，并自动学习特征间的复杂关系。4.模型训练：使用训练集数据训练所选的机器学习模型，调整模型参数以优化性能。5.模型评估：使用测试集数据评估模型的预测性能，常用指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC（ROC曲线下面积）、Brier分数等。特别关注模型区分高风险和低风险患者的能力。6.模型优化与验证：根据评估结果，可能需要返回调整特征、尝试不同算法或参数、进行交叉验证等步骤来优化模型。在获得满意模型后，最好在独立的外部数据集上进行验证。八、在利用生物信息学方法进行lncRNA与疾病风险关联研究时，可能存在的偏倚来源包括：1.发表偏倚：研究者倾向于发表具有显著阳性结果（关联显著）的研究，而阴性结果可能被忽视或未发表，导致对lncRNA与疾病关联的估计过于乐观。2.数据偏倚：使用的数据可能存在局限性，如样本量不足、来源于特定人群（缺乏多样性）、数据质量不高（如测序错误、标准化不一致）、或仅基于特定技术平台（可能存在平台效应）。3.测量偏倚：lncRNA表达水平的测量可能存在技术误差，或未能准确反映lncRNA在特定细胞类型或组织中的真实功能状态。4.遗传/环境交互偏倚：疾病风险是遗传和环境因素复杂交互的结果。仅分析lncRNA表达可能忽略了其他重要风险因素，或未能充分考虑lncRNA与遗传变异、环境暴露之间的交互作用。5.多重测试偏倚：在高通量数据中分析大量lncRNA，进行多次统计检验会增加假阳性发现的概率。若未进行适当的校正（如FDR控制），可能导致错误地识别出虚假的关联。减少偏倚的方法包括：进行大规模、多中心、多样本的研究；采用严格的数据质量控制标准；使用标准化的实验流程和公共数据库验证结果；结合多组学数据（基因组、转录组、表观基因组）进行整合分析；考虑遗传变异对lncRNA表达和功能的影响；进行荟萃分析以综合多个研究的结果；在分析中校正多重测试问题；设计合理的对照实验等。九、以癌症为例，近年来利用生物信息学方法研究lncRNA与癌症风险关联的主要进展包括：开发更精确的lncRNA识别和注释算法，提高了lncRNA数据库的质量和覆盖度；利用整合基因组学数据（WGS,WES,RNA-Seq,ATAC-Seq,ChIP-Seq）进行关联分析，揭示了lncRNA在癌症发生发展中的具体作用机制，如调控关键癌基因/抑癌基因的表达、影响染色质结构