2025年大学《生物信息学》专业题库- 蛋白质-蛋白质相互作用网络分析技术

2025年大学《生物信息学》专业题库——蛋白质-蛋白质相互作用网络分析技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项技术通常被认为是研究蛋白质物理相互作用的经典方法，但其结果可能受到蛋白质丰度影响？A.酵母双杂交(Y2H)B.亲和层析(AffinityChromatography)C.表面等离子共振(SPR)D.质谱(MassSpectrometry)2.在蛋白质相互作用网络中，度中心性（DegreeCentrality）高的节点通常意味着什么？A.该节点在网络中占据中心位置，连接其他节点的能力强。B.该节点代表一个功能单一的蛋白质。C.该节点是网络中连接最紧密的区域。D.该节点在网络中具有最高的介数中心性。3.下列哪个数据库以提供经过人工审核和注释的高质量相互作用信息而闻名？A.STRINGB.BioGRIDC.BINDD.HPRD4.当我们说一个蛋白质相互作用网络呈现无标度（Scale-Free）特性时，主要指的是其度分布符合哪种数学模型？A.指数分布B.正态分布C.泊松分布D.幂律分布(Power-lawDistribution)5.在PPI网络分析中，GO富集分析的主要目的是什么？A.计算网络中所有蛋白质的平均功能。B.识别网络中功能相似或相关的蛋白质子集。C.衡量网络中蛋白质节点之间的物理距离。D.预测单个蛋白质的相互作用伙伴。6.Cytoscape软件在PPI网络分析中主要扮演什么角色？A.原始PPI数据的自动生成。B.网络拓扑参数的自动计算。C.PPI网络的构建、可视化和多种分析方法集成。D.PPI数据的公共数据库下载。7.介数中心性（BetweennessCentrality）高的节点在网络中具有什么特性？A.该节点直接连接的蛋白质数量最多。B.该节点位于网络中许多不同路径的中间。C.该节点是网络中密度最高的区域。D.该节点代表一个功能最复杂的蛋白质。8.在进行PPI网络分析时，过滤低置信度的相互作用主要是为了解决什么问题？A.增加网络中节点的数量。B.减少网络分析的计算时间。C.提高网络结果的可信度和生物学意义。D.使网络图看起来更美观。9.STRING数据库通过整合哪些信息来预测蛋白质相互作用？A.仅来自高通量实验的数据。B.仅来自计算模拟的数据。C.来自实验数据、文献挖掘、数据库链接等多种信息源。D.来自单一权威实验数据库的数据。10.以下哪项不属于PPI网络分析在药物研发中的潜在应用？A.识别疾病相关通路中的关键调控蛋白作为潜在靶点。B.预测药物分子与蛋白质靶点的相互作用。C.通过抑制或激活关键相互作用来设计治疗策略。D.直接测定药物分子对蛋白质结构的影响。二、填空题（每空1分，共15分）1.蛋白质相互作用网络分析可以帮助我们理解蛋白质之间的______关系，揭示复杂的生物学过程。2.常用的PPI数据来源包括______实验技术和______方法。3.衡量网络中节点与所有其他节点平均距离的指标是______。4.PPI网络中的模块通常指网络中蛋白质聚集的______区域，其内部连接紧密而外部连接稀疏。5.评估网络分析结果可靠性时，除了考虑数据来源，还需要关注______和______。6.蛋白质相互作用网络分析中，节点的大小通常用来表示该节点的______。7.KEGG数据库提供了一个知名的通路数据库，常用于PPI网络分析中的______分析。8.在Cytoscape中，可以通过______插件来执行GO富集分析等统计检验。9.网络拓扑参数聚类系数（ClusteringCoefficient）反映了节点及其邻居形成______的倾向。10.PPI网络分析面临的一个主要挑战是如何有效处理大量______且质量参差不齐的数据。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述酵母双杂交（Y2H）技术的基本原理及其在PPI研究中的主要优点和局限性。2.解释PPI网络中度中心性和介数中心性这两个拓扑参数各自的含义及其生物学意义。3.列举至少三种常用的公共PPI数据库，并简要说明它们各自的特点或侧重点。4.简述在进行PPI网络分析时，对原始相互作用数据进行预处理（如过滤、标准化）的重要性。四、论述题（每题10分，共30分）1.试述蛋白质相互作用网络拓扑学分析的主要内容，并解释这些分析指标（如度分布、平均路径长度、聚类系数）在揭示网络组织结构和生物学功能方面的意义。2.PPI网络分析在疾病研究中有哪些具体应用？请选择一个具体的疾病（如癌症、糖尿病等）或信号通路，简要描述如何利用PPI网络分析来研究该疾病的发生机制或寻找潜在的治疗靶点。3.随着数据技术的发展，PPI网络分析面临哪些新的挑战？你认为未来PPI网络分析技术的发展方向可能有哪些？试卷答案一、选择题1.B2.A3.D4.D5.B6.C7.B8.C9.C10.D二、填空题1.相互作用2.高通量；计算3.平均路径长度4.密集5.数据置信度；噪声6.度（或连接数）7.功能富集8.enrichGO（或类似名称的GOplugin）9.簇（或社区）10.高通量三、简答题1.原理：利用报告基因（如LacZ）作为指示器。将待测的诱饵蛋白（通常在激活域AD融合）和猎物蛋白（通常在激活域AD融合）分别导入酵母细胞的不同杂交臂，通过DNA重组将两者连接。如果诱饵和猎物发生相互作用，报告基因的表达会被激活，酵母细胞可以在选择性培养基上生长。若不相互作用，则报告基因不表达，酵母细胞不能生长。优点：可检测蛋白质间的直接物理相互作用；可研究细胞内大范围的蛋白质相互作用；技术相对成熟，成本相对较低；可用于湿实验验证计算预测。局限性：可能存在假阳性（非特异性相互作用、报告基因激活非相互作用）；可能存在假阴性（存在相互作用但因空间结构等原因无法激活报告基因、蛋白质修饰影响）；难以区分直接相互作用和间接相互作用；需要通过诱饵和猎物列表的覆盖度来推断全基因组相互作用。2.度中心性：指网络中一个节点直接相连的边的数量（对于无向网络）或出边/入边数量（对于有向网络）。度高的节点通常在网络中直接连接的伙伴多，可能处于信息传递或物质流动的关键位置，常与蛋白质丰度、功能重要性或调控能力相关。介数中心性：指网络中一个节点出现在其他节点之间最短路径上的频率。介数中心性高的节点位于网络的“十字路口”，控制着节点间的信息或物质流动，通常被认为是网络中的枢纽节点，可能在协调不同通路或维持网络连通性中起重要作用。3.公共PPI数据库及特点：*BioGRID(TheBioGRIDInteractionDatabase):覆盖广泛的物种，整合了来自多种实验方法和高通量实验的数据，数据量庞大，更新频繁，提供多种格式的下载。*STRING(SearchToolforInteractionsofProteins):结合了实验数据、数据库挖掘、文献信息等，提供蛋白质相互作用的可信度评分（结合分数），界面友好，易于可视化，并提供通路和功能注释。*MIPSProteomicsDatabase(MaxPlanckInstituteofBiochemistry):历史悠久，包含大量经过手动注释和审核的相互作用数据，尤其注重数据的质量和注释的准确性。*HPRD(HumanProteinReferenceDatabase):主要关注人类蛋白质的相互作用，提供详细的数据注释和手动验证信息，更新相对较慢。*IntAct(Interactiondatabaseforeukaryoticproteins):欧洲生物信息研究所维护的数据库，收录多种物种的相互作用数据，强调数据的实验验证。4.重要性：原始PPI数据通常包含大量低质量或错误的相互作用（噪声），直接使用可能导致网络分析结果失真甚至错误。预处理步骤（如根据实验方法、结合分数或统计显著性进行过滤）可以去除这些不可靠的信息，提高网络的真实性。标准化（如去除自相互作用、重复边）则有助于统一数据格式，使不同来源的数据能够整合，并使网络分析工具能够正确运行，最终得到更可靠、更具生物学意义的网络结构和分析结果。四、论述题1.主要内容：*度分布分析：描述网络中节点度的统计分布规律。常见的有度分布的幂律分布（无标度网络），表明网络存在少数高度连接的枢纽节点和大量稀疏连接的普通节点。也可以分析特定类型节点（如源节点、汇节点）的度分布。*路径长度分析：计算网络中任意两节点之间的最短路径长度，进而计算平均路径长度（AveragePathLength）和网络直径（Diameter）。平均路径长度反映了网络中节点间的平均分离距离，短的平均路径长度意味着信息或物质在网络中传播速度快。*聚类系数分析：衡量网络中节点的局部聚类程度，即节点与其直接邻居形成紧密连接（簇）的倾向。高聚类系数的区域称为模块或社区，反映了局部功能或调控的关联性。*介数中心性、紧密度中心性等其他指标分析：介数中心性识别网络中的枢纽节点，紧密度中心性衡量节点与其邻居的平均距离。这些指标有助于识别网络中的关键调控节点或信息传递中心。生物学意义：*无标度网络特性：可能暗示网络具有鲁棒性（去除少数枢纽节点影响不大）和高效的信息传播能力。*短平均路径长度：表明网络是“小世界网络”，有利于快速响应和协调。*高聚类系数：揭示了功能相关的蛋白质倾向于聚集在一起，形成调控模块或功能单元，有助于理解局部生物学过程。*枢纽节点：这些节点可能是通路的关键调控因子、信号的中转站或重要的药物靶点。*模块结构：每个模块可能对应一个特定的生物学功能单元或通路。2.应用实例（以癌症为例）：PPI网络分析可用于研究癌症相关通路和机制，寻找潜在治疗靶点。具体步骤可能包括：*收集癌症相关基因列表（如突变基因、差异表达基因）。*获取包含这些基因相互作用的PPI数据（可从STRING等数据库获取，并根据可信度评分过滤）。*构建癌症特异性或癌症相关PPI网络。*进行网络拓扑学分析，识别网络中的高度连接节点（枢纽蛋白），这些蛋白可能是癌症发生发展的关键调控因子。*对网络中的模块进行功能富集分析（如GO或KEGG分析），了解癌症相关网络主要涉及的生物学过程或通路（如细胞周期调控、凋亡通路、信号转导通路等）。*筛选出在网络中位置重要（如枢纽节点）且具有明确生物学功能或通路意义的蛋白，作为潜在的药物靶点进行进一步研究。例如，发现某个蛋白在癌症网络中既是枢纽节点，又位于关键的信号通路中，那么它可能是一个值得关注的抗癌药物靶点。3.挑战与发展方向：挑战：*数据质量与整合：高通量实验产生海量数据，但包含噪声和假阳性，如何有效过滤和整合来自不同实验方法、物种和数据库的数据仍是巨大挑战。*动态性缺失：生物过程是动态变化的，而大多数PPI网络研究基于静态数据，无法捕捉蛋白质相互作用在时间、空间或不同细胞状态下的变化。*三维结构信息利用不足：相互作用的物理基础是蛋白质的三维结构，如何更有效地结合结构信息进行预测和分析有待加强。*高维数据整合：如何将PPI网络与其他组学数据（如基因表达、表观遗传学、蛋白质组学）整合，以获得更全面的生物学理解。*可解释性：对于复杂的网络模型和AI驱动的分析方法，其预测结果如何解释，并赋予明确的生物学意义是一个挑战。发展方向：*多组学整合分析：开发整合PPI、基因表达、表观遗传学等多维度数据的分析方法，构建更全面的系统生物学模型。