2025年大学《生物信息学》专业题库- 基因组数据挖掘在细胞信号传导网络分析中的作用

2025年大学《生物信息学》专业题库——基因组数据挖掘在细胞信号传导网络分析中的作用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪种测序技术最常用于直接测定基因组中DNA序列的碱基顺序？A.RNA-SeqB.ChIP-SeqC.全基因组测序(WGS)D.基因芯片2.在进行基因表达差异分析时，用于识别在不同条件下表达水平发生显著变化的基因集的统计方法通常是？A.序列比对B.k-mer计数C.富集分析(EnrichmentAnalysis)D.主成分分析(PCA)3.GO富集分析主要目的是？A.比较两个基因集的差异B.预测基因的功能C.识别基因集中显著富集的生物学功能或过程D.构建基因调控网络4.PPI网络中的“枢纽蛋白”（Hubprotein）通常指？A.表达量最高的蛋白B.位于网络中心，连接众多其他节点的蛋白C.仅与其他一个蛋白相互作用的蛋白D.变异率最高的蛋白5.从高通量测序数据中鉴定可变位点（如SNP和Indel）的核心步骤通常是什么？A.基因注释B.变异检测C.通路富集分析D.网络拓扑计算6.STRING数据库主要用于什么？A.基因表达谱分析B.蛋白质序列比对C.构建和注释蛋白质相互作用网络D.DNA序列Motif发现7.RNA-Seq数据能够提供哪些信息？A.DNA序列变异B.蛋白质表达水平C.特定DNA序列的染色质结合情况D.基因转录本的丰度（表达水平）8.在细胞信号传导网络分析中，整合不同类型基因组数据（如表达、突变）的目的是什么？A.仅检测基因突变B.仅分析基因表达C.揭示基因、突变与信号通路活性之间的复杂关联D.替代单一类型的数据分析9.以下哪项技术通常不直接用于推断基因调控网络？A.转录因子结合位点(TFBS)预测B.蛋白质相互作用测定C.时间序列基因表达数据分析D.顺式作用元件分析10.单细胞RNA测序(scRNA-Seq)在分析细胞信号传导网络方面的主要优势在于？A.提供整个组织的平均信号B.揭示细胞异质性对信号传导的影响C.只能检测高丰度基因D.产生比WGS更少的数据二、填空题（每空2分，共20分）1.基因组数据预处理中的“过滤”步骤通常用于去除低质量的______和接头序列。2.统计学中的______检验常用于判断两组基因表达水平的差异是否具有统计学意义。3.KEGG数据库提供了一个整合了基因组、生化路径和疾病信息的______数据库资源。4.在构建蛋白质相互作用网络时，______是衡量节点重要性的一种常用指标。5.通过分析基因表达谱的时间变化，可以研究信号传导通路的______过程。6.基因组数据挖掘在信号传导网络分析中，可以帮助识别通路中的______基因和关键调控节点。7.使用工具如Cytoscape进行网络可视化时，可以通过______来突出显示网络中的特定模式。8.机器学习算法在信号传导网络分析中可以用于______通路活性或预测潜在的信号分子。9.将基因组数据（如DNA序列变异）与蛋白质功能注释信息关联起来，是理解变异影响的重要步骤，这通常涉及到______。10.跨物种比较基因组数据挖掘有助于理解信号传导通路在不同生物体中的______和进化保守性。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述从RNA-Seq数据中鉴定差异表达基因的基本流程。2.解释什么是GO富集分析，并说明其在基因组数据挖掘中的意义。3.描述构建蛋白质相互作用（PPI）网络的基本步骤。4.讨论在利用基因组数据挖掘分析细胞信号传导网络时，可能面临的主要挑战。四、论述题（每题15分，共30分）1.假设你获得了一组来自某种疾病患者和健康对照组的RNA-Seq数据。请设计一个基于基因组数据挖掘的分析方案，以探索该疾病与特定细胞信号传导通路（例如，MAPK通路）异常的关联。请详细说明你的分析步骤、可能使用的工具或数据库，以及如何解读分析结果以获得生物学见解。2.阐述基因组数据（包括基因表达、突变等）如何整合到细胞信号传导网络的分析中，以提供比单一类型数据更深入的生物学理解。请结合具体的分析策略或研究实例进行说明。试卷答案一、选择题1.C2.C3.C4.B5.B6.C7.D8.C9.B10.B二、填空题1.reads（或序列reads）2.t-test（或ANOVA等，视教学侧重）3.通路（或Pathway）4.度（或Degree）5.动态（或Dynamics）6.核心调控（或Hub、关键）7.节点颜色/大小、边类型等（或可视化样式）8.预测（或Predicting）9.基因-蛋白质关联（或Gene-to-proteinannotationlinkage）10.同源性与进化（或HomologyandEvolution）三、简答题1.基本流程：*数据预处理：质量控制、去除接头、去除低质量读段、序列比对到参考基因组。*计算表达量：根据比对结果计算每个基因在不同样本中的读段计数或转录本数量（如FPKM,TPM）。*差异表达分析：使用统计方法（如t-test,ANOVA,DESeq2,edgeR）比较不同组别间的基因表达量，筛选出表达水平发生显著变化的基因。*结果解释与可视化：对筛选出的差异表达基因进行排序、统计分析（如FoldChange），并使用图表（如热图）进行展示。2.GO富集分析解释与意义：*解释：GO富集分析是一种统计方法，用于检验一个给定的基因集（如差异表达基因集）是否在特定的GO术语（代表生物学功能、过程或部位）中显著富集。它计算每个GO术语在基因集中出现的预期频率与实际频率之间的差异。*意义：其意义在于，即使基因集中只包含少数几个基因，它们也可能显著富集在某个特定的生物学功能中。通过GO富集分析，我们可以推断出基因集的主要生物学功能或过程，从而为基因组数据提供更深层次的生物学解释，揭示实验或研究现象背后的潜在机制。3.构建PPI网络步骤：*数据获取：收集已知的蛋白质相互作用数据，来源包括实验数据（如酵母双杂交、亲和层析）和计算预测数据（如基于序列、结构或功能相似性的预测）。*数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，去除冗余和错误信息。*网络构建：利用整合后的相互作用数据，使用图论方法构建蛋白质相互作用网络。节点代表蛋白质，边代表相互作用。*网络分析：对构建好的网络进行拓扑分析（如计算节点的度、中介中心性等）和可视化，识别网络中的关键蛋白（如Hub蛋白）和功能模块。4.主要挑战：*数据噪音与质量：高通量测序数据本身存在噪音，生物样本的异质性也会影响数据质量。*数据整合难度：需要整合来自不同类型实验（表达、突变、结构、功能）的数据，且数据格式和规模各异。*生物学解释复杂性：将计算分析结果转化为可信的生物学机制理解具有挑战性，需要深入的生物学知识。*计算资源需求：处理和分析大规模基因组数据需要强大的计算能力和存储资源。*假阳性和假阴性：蛋白质相互作用数据本身存在不确定性，预测方法也可能产生误差。四、论述题1.分析方案设计：*数据预处理：对所有样本的RNA-Seq数据进行质量控制和标准化（如TPM或FPKM），去除批次效应。*差异表达分析：使用DESeq2或edgeR等工具，比较疾病组与正常对照组的基因表达差异，筛选出显著差异表达的基因（如|FoldChange|>2,adjustedp-value<0.05）。*GO富集分析：对筛选出的疾病相关差异表达基因进行GO富集分析（使用GOseq或gseabio包），识别显著富集的生物学过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF），初步判断可能受影响的通路。*通路富集分析：利用KEGG或Reactome数据库进行通路富集分析，评估差异表达基因在特定信号传导通路（如MAPK）中的富集程度。*通路特异性分析：如果初步分析提示MAPK通路可能相关，可以进一步：*筛选MAPK通路中的核心基因（如MAPK激酶、底物）在差异表达基因列表中的变化情况。*（可选，如果数据包含）分析MAPK通路关键基因的突变数据（如通过WGS或WES获得），看是否存在与疾病相关的特定突变。*（可选）使用网络分析工具（如Cytoscape结合String），构建包含差异表达基因和已知MAPK通路成员的交互网络，可视化通路中关键节点的变化。*结果解读：结合GO富集和通路富集分析的结果，判断MAPK通路在疾病中的潜在作用（如激活或抑制），识别通路中的关键改变基因或节点。例如，如果通路上游激酶表达显著上调，下游底物磷酸化水平改变，则可能推断MAPK通路被激活。最终报告应明确分析步骤、使用的工具、关键发现以及对疾病生物学意义的初步解释。2.整合基因组数据的优势与策略：*整合优势：单一类型的基因组数据（如仅表达数据或仅突变数据）往往只能提供信号传导网络的部分信息。整合多类型数据可以提供更全面、更准确的通路状态画像，弥补单一数据的局限性，提高生物学结论的可靠性。*整合策略与实例：*表达与突变的整合：通过分析基因表达水平与基因型（如SNP）之间的关联，可以识别由遗传变异引起的表达调控变化。例如，使用eQTL（表达数量性状基因座）研究分析SNP如何影响基因表达，进而影响通路活性。或者，直接分析疾病相关突变基因的表达模式，判断其是否通过改变表达水平参与通路调控。*构建整合网络：将基因表达数据、蛋白质相互作用数据、转录因子结合位点数据等整合到同一个网络框架中。例如，以转录因子为节点，其调控的基因表达变化为边权重，PPI为其他类型的边，构建动态的调控网络。通过分析此网络，可以识别在疾病状态下通路结构发生的变化，如哪些转录因子活性改变，哪些下游基因表达模式被重塑。*多组学协同分析：结合表达谱、ChIP-Seq（检测转录因子结合）、ATAC-Seq（检测染色质可及性）等数据，可以更全面地理解基因调控层面对信号传导的影响。例如，结合ChIP-Seq数据和基因表达数据，可以判断特定转录因子是否在疾病状态下成功结合到其靶基因的启动子区域，并导致表达变化。*因果推断：整合不同类型的数据和实验证据（如遗传学干预实验结果），尝试从关联分析向因果关系推断迈进。例如，利用全