2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在新药研发中的推动作用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在新药研发中的推动作用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填在题干后的括号内）1.下列哪项不属于生物信息学在新药靶点发现中的主要应用领域？A.基因组序列分析和变异检测B.蛋白质结构预测和功能位点识别C.疾病相关基因和蛋白质网络的构建与分析D.临床病例的统计分析与病因推断2.在药物虚拟筛选过程中，利用三维结构信息进行分子对接（Docking）的主要目的是什么？A.预测化合物的热力学稳定性B.找到与靶点蛋白质活性位点结合最紧密的化合物C.鉴定化合物的代谢途径D.评估化合物的药代动力学性质3.ADME/T预测是药物设计中的关键环节，“T”通常代表什么？A.吸收（Absorption）B.分布（Distribution）C.代谢（Metabolism）D.药物相互作用（Teratogenicity/Toxicity）4.药物基因组学研究的主要目的是什么？A.发现新的药物靶点B.预测药物在特定人群中的反应差异C.设计新的药物分子D.评估药物的毒副作用5.生物信息学方法在临床试验数据分析中，主要优势体现在哪里？A.缩短临床试验周期B.降低临床试验成本C.提高试验结果的可视化程度D.自动化所有临床试验决策6.STITCH数据库的主要功能是什么？A.收集整理基因表达谱数据B.提供蛋白质与药物的小分子相互作用信息C.构建蛋白质相互作用网络D.存储蛋白质的三维结构数据7.下列哪种生物信息学技术通常用于从海量序列数据中鉴定物种或预测基因功能？A.基于结构的分子对接B.基于Profiles的MultipleAlignment(PMA)C.药物代谢动力学模拟D.蛋白质二级结构预测8.深度学习技术在生物信息学中的应用日益广泛，以下哪项不是其典型应用场景？A.从图像数据中识别细胞器B.预测蛋白质结构（如AlphaFold）C.分析复杂的药物-靶点相互作用网络D.设计全新的药物分子骨架9.在新药研发流程中，生物信息学方法最常应用于哪个阶段？A.化学合成与纯化B.动物实验模型建立C.靶点发现与验证D.药物批量生产10.生物信息学研究的核心特点之一是？A.实验操作的精确性B.处理和分析大规模数据的计算能力C.动物实验的重复性D.化学合成的多样性二、填空题（每空1分，共15分。请将正确答案填在横线上）1.生物信息学通常需要与___学、___学、___学等多个学科领域进行交叉融合。2.基于公共数据库进行的药物靶点再利用策略，是当前新药研发中一种重要的途径，常利用___数据库、___数据库等资源。3.虚拟筛选通过___技术模拟小分子与靶点蛋白的结合，筛选潜在的候选药物分子。4.药物基因组学研究发现，某些基因的多态性会影响个体对药物的反应，这为___用药提供了理论基础。5.生物信息学方法可以用于分析基因表达谱数据，常用的统计分析方法包括___分析和聚类分析。6.在药物设计领域，ADMET预测模型可以帮助研究人员在早期阶段评估候选药物的___、___、___、___和___等性质。7.基因组测序技术的快速发展产生了海量的序列数据，___算法和___算法是生物信息学中处理这些数据的常用工具。三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题）1.简述生物信息学在疾病机制研究中的作用。2.简述虚拟筛选相比传统实验筛选在新药研发中的优势。3.简述生物信息学在药物基因组学研究中的具体应用。4.简述生物信息学如何辅助临床试验设计与数据分析。四、论述题（每题10分，共30分。请结合具体实例或分析，深入阐述下列问题）1.论述生物信息学如何推动药物靶点的发现与验证过程。2.结合一个具体药物（如靶向特定癌症的药物），论述生物信息学在它的研发过程中可能扮演了哪些角色。3.讨论当前生物信息学在新药研发应用中面临的主要挑战以及未来的发展方向。试卷答案一、选择题1.D2.B3.D4.B5.B6.C7.B8.D9.C10.B二、填空题1.化学；生物学；医学2.DrugBank；UniProt3.分子对接（或Docking）4.个体化（或定制化）5.差异（或差异化）6.吸收；分布；代谢；排泄；毒性7.聚类；序列比对三、简答题1.简述生物信息学在疾病机制研究中的作用。*解析思路：生物信息学通过整合分析大规模组学数据（如基因表达、蛋白质组、代谢组），结合数据库资源和计算模型，可以识别与疾病相关的关键基因、蛋白质及其相互作用网络，揭示疾病发生的分子基础和信号通路异常，为理解疾病机制提供系统性视角和候选靶点。2.简述虚拟筛选相比传统实验筛选在新药研发中的优势。*解析思路：虚拟筛选利用计算机模拟，可以在早期阶段快速评估大量化合物与靶点的结合潜力，具有高通量、高效率、低成本的特点，能够显著减少需要进入wet-lab实验验证的化合物数量，缩短新药研发的筛选周期。3.简述生物信息学在药物基因组学研究中的具体应用。*解析思路：生物信息学通过分析基因变异（如SNP）与药物反应（如疗效、副作用）的关联性，构建遗传药理学数据库和预测模型，旨在揭示个体对药物反应的遗传背景，为实现药物靶点个体化用药提供信息支持。4.简述生物信息学如何辅助临床试验设计与数据分析。*解析思路：生物信息学可以利用基因表达、生物标志物等数据优化临床试验入选和排除标准，预测患者对治疗的反应和不良事件风险，通过生物标志物分析更深入地理解试验结果，提高试验效率和成功率。四、论述题1.论述生物信息学如何推动药物靶点的发现与验证过程。*解析思路：生物信息学推动靶点发现：通过分析基因组、转录组、蛋白质组数据，结合文献挖掘和网络分析，识别与疾病相关的候选基因和蛋白质；利用计算预测（如结构预测、功能位点预测）评估候选靶点的成药性。生物信息学推动靶点验证：通过整合多组学数据（如表达谱、ChIP-seq），构建疾病相关网络，利用生物信息学工具分析实验数据（如基因敲除后的表型变化），为实验验证提供线索和预测，提高验证效率和成功率。2.结合一个具体药物（如靶向特定癌症的药物），论述生物信息学在它的研发过程中可能扮演了哪些角色。*解析思路：以靶向特定癌症的药物为例：生物信息学可能在靶点发现阶段，通过分析癌症基因组数据和文献，识别突变或高表达的基因作为潜在靶点；在药物设计阶段，利用靶点结构进行虚拟筛选，寻找结合活性强的先导化合物；在临床前研究阶段，预测药物的作用机制和潜在毒副作用（ADMET）；在临床试验中，分析生物标志物数据以确定最佳治疗人群，或评估疗效差异。整个过程生物信息学提供了从靶点识别到临床应用的计算支持和决策依据。3.讨论当前生物信息学在新药研发应用中面临的主要挑战以及未来的发展方向。*解析思路：