2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在生物多样性修复中的作用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在生物多样性修复中的作用考试时间：______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.在生物多样性修复项目中，利用高通量测序技术分析样地间的（）差异，是评估修复成效的重要手段。A.物种数量B.基因表达水平C.功能基因丰度D.宏基因组组成2.DNA条形码技术在生物多样性修复中的应用，主要优势在于能够（）。A.直接测定环境DNA（eDNA）浓度B.快速、准确地进行物种鉴定和区分C.构建详细的种群遗传结构图D.预测物种的未来进化方向3.对于濒临灭绝、遗传多样性极度贫乏的物种，生物信息学可通过分析其（）资源，为制定有效的迁地保护或重新引种策略提供依据。A.表型数据B.全基因组测序数据C.活体样本数量D.分布地图4.在利用生物信息学方法进行生态位模型构建以预测物种适宜生境时，通常需要收集大量的（）数据。A.经济活动B.气象与环境因子C.人类人口密度D.物种市场价值5.以下哪项技术主要利用环境DNA（eDNA）进行分析，以评估水体或土壤中的生物多样性？A.限制性片段长度多态性（RFLP）B.线粒体DNA测序C.高通量eDNA测序D.毛细管电泳6.在生物多样性修复的遗传资源利用中，构建高密度遗传连锁图谱的主要目的是（）。A.测序所有基因B.研究物种进化历史C.定位与重要性状（如抗病性、适应性）相关的基因D.比较不同物种的基因组大小7.功能基因组学分析在生物多样性修复中的应用，侧重于研究基因的功能及其在（）中的作用。A.物种形成B.生态系统功能维持C.肤色变化D.花期调控8.生态恢复力评估中，生物信息学可通过分析恢复过程中群落结构的（）变化，来衡量生态系统的自我修复能力。A.空间分布B.物种组成和丰度C.食物网复杂度D.经济价值9.生物信息学在保护遗传学中的应用，有助于识别和管理遗传多样性，从而（）。A.防止近亲繁殖B.提高物种的育种效率C.减少保护成本D.增加物种数量10.将来自不同物种、不同组学层面的数据进行整合分析，以获得更全面的生物学见解，这体现了生物信息学的（）特点。A.多样性B.整合性C.复杂性D.可视化二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）1.生物信息学通过分析环境DNA（eDNA）技术，无需捕获或观察生物个体，即可实现对（______）的检测和多样性评估。2.物种注释是生物信息学分析的重要步骤，其目的是将测序获得的基因或蛋白质序列与已知的（______）数据库进行比对，以推断其功能。3.在利用系统发育树分析物种进化关系时，选择合适的（______）方法对于构建准确可靠的树状图至关重要。4.宏基因组学分析能够揭示特定环境中所有生物的（______）信息，为理解微生物群落功能提供重要窗口。5.生物信息学在生物多样性修复中，不仅可用于评估现状和监测变化，还可用于（______）适宜生境，辅助物种保育和迁地保护规划。6.基于高通量测序的遗传多样性分析，可以评估种群的（______）水平，为保护遗传管理提供科学依据。7.利用生物信息学方法分析比较不同修复措施下的（______）动态，是评价修复成效的关键。8.在进行多物种比较基因组学研究时，常需利用（______）等软件进行基因组排序、组装和注释。9.生物信息学工具可以帮助研究人员从海量数据中挖掘潜在的（______）基因，用于培育适应性更强的生物材料。10.保护生物信息学的发展，使得利用生物信息学手段支持生物多样性（______）和可持续利用成为可能。三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题）1.简述利用DNA条形码技术进行物种鉴定的基本原理及其在生物多样性快速评估中的应用优势。2.生物信息学在迁地保护中，如何帮助管理和优化种质资源库？3.解释什么是宏转录组学，并说明其在评估生态系统功能状态方面的潜在应用。4.描述利用生物信息学方法预测物种未来潜在分布区的一般流程。四、论述题（每题10分，共30分。请结合所学知识，全面、深入地回答下列问题）1.论述高通量测序技术（如宏基因组学、宏转录组学）在揭示生态系统功能与生物多样性关系方面的作用及其面临的挑战。2.结合具体的生物多样性修复案例，论述生物信息学在评估修复成效中的应用潜力。3.随着生物信息学技术的飞速发展，它在生物多样性修复领域将面临哪些机遇与挑战？请加以论述。试卷答案一、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.D2.B3.B4.B5.C6.C7.B8.B9.A10.B二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）1.微生物群落2.功能3.系统发育树构建4.功能5.模拟6.遗传7.物种组成8.TBtools9.适应性10.保护三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题）1.原理：利用物种特异、变异度高且易于检测的DNA片段（条形码），通过测序或分子探针等手段进行比对，实现物种识别。应用优势：快速、高效、标准化，适用于大规模样本分析，可用于物种发现、分类学验证、biodiversity快速评估等。2.生物信息学可：进行种质资源遗传多样性分析（如SSR、SNP），评估遗传结构差异；建立遗传连锁图谱，定位重要性状基因；进行基因表达分析，了解种质资源生理状态；整合多源数据，构建综合评价体系；辅助制定遗传管理策略，如亲本选择、杂交育种、防止近交衰退。3.宏转录组学：研究特定环境中所有生物转录本（RNA）的组成和丰度，反映群落当前的活性与功能状态。应用：分析生态系统的代谢活动、能量流动、物质循环等关键功能；评估环境变化对生物群落基因表达的影响；监测生态恢复过程中的功能动态变化；发现关键功能基因或物种。4.流程：收集目标物种的地理分布点数据及其对应的环境变量数据；选择合适的环境变量和空间分辨率；利用生物信息学工具（如MaxEnt、BIOMOD等）进行物种环境关系模型训练；输入未来气候或环境情景数据，运行模型预测物种潜在分布区；评估模型预测结果的可靠性，生成潜在分布图。四、论述题（每题10分，共30分。请结合所学知识，全面、深入地回答下列问题）1.作用：揭示生态系统功能与生物多样性间复杂的相互作用关系；通过分析功能基因、功能群或代谢通路的变化，阐明生物多样性对生态系统功能（如生产力、稳定性、恢复力）的影响机制；识别关键功能物种或功能群，为生态修复提供目标；评估人类活动或气候变化对生态系统功能的影响及其生物多样性效应。挑战：数据解读复杂，基因功能注释不全；环境因素调控复杂，难以区分因果关系；数据标准化和整合难度大；模型预测精度和不确定性问题；生态学理论与生物信息学方法融合不足。2.应用潜力：生物信息学可：监测修复前后生物多样性（物种、基因、功能群）的变化；评估遗传多样性恢复情况，如迁地保护效果；监测生态系统功能指标（如代谢物、酶活性）的变化；分析不同修复措施对生物多样性和功能的影响差异；预测长期恢复趋势，评估修复成效的可持续性；为优化修复策略提供数据支持，如物种选择、生境配置。3.机遇：数据处理能力空前提高，可分析更大规模、更多维度的数据；新技术（如单细胞组学、空间组学）提供更精细的生物学见解；AI和机器学