2025年大学《生物技术》专业题库- 基因组学在医学诊断中的新应用探究

2025年大学《生物技术》专业题库——基因组学在医学诊断中的新应用探究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题（每题5分，共30分）1.简述Sanger测序和二代测序（NGS）在基本原理、读长、通量和对生物信息学分析要求方面的主要区别。2.阐述基因诊断在单基因遗传病诊断中的基本流程，并举例说明。3.解释什么是液体活检，并列举至少两种基于液体活检的癌症诊断应用及其原理。4.宏基因组测序（MG-NGS）在感染性疾病诊断中具有哪些优势？它与传统培养方法相比有何不同？5.描述人工智能（AI）在基因组学数据解读和医学诊断决策支持中可能发挥的作用。6.什么是药物基因组学（PGx）？简述进行PGx基因诊断对实现精准医疗的意义。二、论述题（每题10分，共40分）1.论述基因组学技术在传染病快速诊断与溯源中的应用前景及面临的挑战。2.结合实例，分析肿瘤液体活检技术在癌症诊断、治疗监测和预后评估中的价值。3.探讨基因编辑技术（如CRISPR）在开发新型诊断工具（如基因探针、疾病模型）方面的潜力。4.从技术、伦理、法规和社会影响等多个角度，论述基因诊断技术广泛应用所面临的挑战与应对策略。试卷答案一、简答题1.答案：Sanger测序基于链终止子法，通过合成带有不同dideoxynucleotide（ddNTP）的链，产生一系列不同长度的片段，通过电泳分离后检测终止子序列，读长较短（几百bp），通量相对较低，对生物信息学分析要求主要在于序列拼接和注释。二代测序（NGS）基于大规模平行测序原理，一次可同时对数百万甚至数十亿条短片段DNA进行测序，读长相对较短（几十至几百bp），通量极高，数据量巨大，对生物信息学分析要求包括数据质控、序列比对、变异检测、组装（对某些应用）等复杂流程。解析思路：考察对两种主流测序技术的核心原理、性能指标（读长、通量）及后续数据处理需求的掌握。需区分Sanger是终点测序，NGS是平行测序；强调NGS的核心在于“并行”带来的高通量和大数据量，以及由此产生的生物信息学挑战。2.答案：基因诊断在单基因遗传病诊断中的基本流程包括：①病例收集与临床信息获取；②遗传咨询，确定致病基因或相关基因；③样本采集（如外周血、唾液、组织等）；④DNA提取；⑤基因检测（如PCR扩增目标基因片段、基因测序、基因芯片检测、PCR-RFLP分析等）；⑥结果分析（序列比对、变异判断）；⑦遗传信息解读与临床报告。例如，诊断地中海贫血，需检测α-或β-珠蛋白基因的特定突变（如点突变、缺失），判断是否存在致病突变。解析思路：考察对基因诊断标准流程的熟悉程度，从临床到实验室再到结果解读的各个环节。要求学生能清晰描述流程，并能结合具体疾病实例说明检测目标。3.答案：液体活检是指通过检测血液、尿液、唾液等体液样本中的循环肿瘤细胞（CTC）、游离DNA（ctDNA）、循环RNA（ctRNA）、外泌体等生物标志物来诊断、监测疾病的方法。基于液体活检的癌症诊断应用包括：①ctDNA检测：通过PCR、NGS等技术检测血液中肿瘤特异性或胚系突变基因，用于癌症的早期筛查、诊断、复发监测和疗效评估（如液体活检指导PARP抑制剂使用）。原理是捕获或检测肿瘤细胞释放到血液中的DNA片段。②CTC检测：通过免疫磁珠分选、荧光激活细胞分选（FACS）等技术捕获血液中的肿瘤细胞，进行细胞形态学观察、分子检测（如EGFR突变），用于预后判断和转移风险评估。解析思路：考察对液体活检概念、主要检测对象（ctDNA、CTC等）及其在癌症诊断中具体应用的理解。需明确指出至少两种不同类型的液体活检及其作用，并简述其基本原理。4.答案：宏基因组测序（MG-NGS）在感染性疾病诊断中的优势包括：①能同时检测样本中所有存在的微生物（包括已知和未知/培养阴性微生物）；②灵敏度高，可检测到低丰度的病原体；③可提供病原体的基因组信息，有助于分型、溯源和监测耐药性。与传统培养方法相比，MG-NGS无需依赖微生物的培养，可以检测培养条件要求苛刻或无法培养的微生物，提供更全面、更快速（尤其在某些情况下）的病原体信息。解析思路：考察对宏基因组测序技术的核心优势及其在感染诊断中相对于传统培养方法的优势的理解。重点突出其“广谱”、“快速”、“检测未知”的特点。5.答案：人工智能（AI）在基因组学数据解读和医学诊断决策支持中的作用主要体现在：①基因组数据大规模分析：利用机器学习算法自动进行序列比对、变异检测、基因注释、遗传模式分析等，提高效率和准确性；②演变预测与风险评估：基于大量基因组数据和临床数据，建立模型预测个体发生特定疾病（如癌症）的风险或对某种治疗的反应；③诊断辅助：开发AI系统辅助医生解读复杂的基因组变异，区分良性、良性致病变和致病突变，为临床诊断提供决策支持。解析思路：考察对AI技术在基因组学领域应用前景的认识。要求学生能结合AI能力（模式识别、预测、自动化）来阐述其在数据处理、风险预测和辅助诊断方面的具体应用。6.答案：药物基因组学（PGx）是研究遗传变异如何影响个体对药物的反应（药物代谢、作用、副作用）的学科。进行PGx基因诊断的意义在于：①实现个体化用药：根据个体遗传背景选择最合适的药物和剂量，提高疗效，降低毒副作用风险；②预测药物不良反应：识别对特定药物易产生不良反应的遗传风险人群，避免使用或调整用药方案（如华法林剂量调整、苯妥英钠用药监护）；③指导肿瘤靶向治疗和免疫治疗：检测肿瘤相关基因突变或免疫相关基因型，为选择有效的靶向药物或免疫检查点抑制剂提供依据。最终目标是通过基因组学信息优化用药方案，实现精准医疗。解析思路：考察对PGx基本概念及其在精准医疗中核心意义的理解。要求学生能解释PGx是什么，并清晰阐述其在个体化用药、预测不良反应、指导特定疾病治疗等方面的具体价值和最终目的。二、论述题1.答案：基因组学技术在传染病快速诊断与溯源中的应用前景广阔。前景：①快速病原体鉴定：通过测序直接读取病原体基因组序列，可在数小时内快速鉴定未知或已知病原体，优于传统培养方法。②抗原谱分析：分析病毒基因组变异，预测其传播能力、致病性和免疫逃逸能力。③污染源追踪与溯源：通过比较不同时间、地点样本的基因组序列差异，构建传播树，精准追踪传染源和传播路径，为疫情防控提供科学依据。挑战：①技术门槛与成本：高质量的测序和生物信息分析需要专业人员和设备，成本相对较高。②数据解读复杂性：海量基因组数据的分析、解读和共享需要强大的生物信息学能力和全球协作网络。③样本质量和数量：需要标准化样本采集和制备流程，确保检测结果的可靠性。④基因组数据共享的伦理与法规问题。解析思路：考察对基因组学技术在传染病防控中两大核心应用（鉴定溯源）的理解深度和广度。要求学生不仅能阐述应用方式，还能看到其光明前景，并辩证地分析面临的实际挑战，如技术、成本、数据解读、样本及伦理法规等方面。2.答案：肿瘤液体活检技术在癌症诊断、治疗监测和预后评估中具有重要价值。诊断价值：①早期筛查：在肿瘤负荷较小时，ctDNA等标志物可能比影像学更早出现，有望用于高危人群的早期筛查。②初诊分期与分类：检测ctDNA或CTC可辅助判断肿瘤来源、分期和分子分型，为制定治疗方案提供依据。治疗监测价值：①药物疗效评估：治疗过程中持续监测ctDNA水平的变化（“液体活检动力学”），可用于评估治疗反应，预测疗效。ctDNA水平下降提示治疗有效，快速升高则提示耐药或复发。②耐药机制检测：对ctDNA进行测序，可及时发现肿瘤产生的耐药突变，指导临床调整治疗方案。预后评估价值：①预测复发风险：ctDNA水平、CTC数量或其分子特征（如表达谱）可作为预测肿瘤复发或转移的独立生物标志物。②生存期预测：某些液体活检标志物的表达水平与患者生存期相关。总之，液体活检提供了一种非侵入性、可重复性好、实时动态监测肿瘤状态的方法，正在改变癌症的诊疗模式。解析思路：考察对肿瘤液体活检在三个关键环节（诊断、监测、预后）价值的综合理解和论述能力。要求学生能分别阐述其在每个环节的具体作用、原理和临床意义，并能认识到其作为非侵入性监测手段的优势。3.答案：基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）在开发新型诊断工具方面展现出巨大潜力。潜力应用：①开发高灵敏度、特异性的基因探针：利用CRISPR系统（如Cas12a/CRISPR-Cas12b）的序列特异性识别能力，设计能靶向检测特定DNA序列的探针，用于疾病的早期诊断或病原体检测，可能超越现有PCR技术的灵敏度。②建立疾病诊断模型：利用基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）在模式生物（如小鼠、细胞系）或患者来源细胞中精确引入疾病相关基因突变，构建精准的体外或体内疾病模型，用于研究疾病发病机制、药物筛选和诊断方法验证。③开发新型诊断设备：将CRISPR技术集成到微流控芯片等小型化设备中，开发便携式、快速的即时诊断（POCT）设备，用于现场疾病检测。④修饰诊断细胞：利用基因编辑技术修饰诊断细胞（如免疫细胞、干细胞），提高其诊断功能或体内递送能力。挑战：①编辑效率和脱靶效应的优化：需要进一步提高编辑效率，同时降低脱靶突变的风险，尤其是在应用于临床诊断工具时。②成本和操作简化：将CRISPR技术应用于诊断需要进一步降低成本，简化操作流程，使其易于在非专业实验室推广。解析思路：考察对前沿基因编辑技术潜在应用领域的想象力。要求学生能结合CRISPR技术的特点（精准性、可设计性），构思其在探针开发、模型建立、设备制造、细胞修饰等不同层面的诊断应用，并能认识到其面临的实际挑战。4.答案：基因诊断技术广泛应用面临多重挑战与应对策略。挑战：①技术挑战：检测技术的灵敏度、特异性和通量仍需提高；复杂疾病的多基因遗传背景增加了诊断难度；需要开发标准化操作流程（SOP）和质控体系。②伦理挑战：基因信息的隐私泄露风险；诊断结果可能带来的歧视（就业、保险等）；对遗传负面的心理压力；对“设计婴儿”的担忧；基因编辑技术的伦理边界（尤其是germline编辑）。③法规挑战：基因诊断产品的审批和监管标准尚不完善；不同国家和地区的法规存在差异。④社会影响挑战：公众对基因诊断技术的认知和接受程度；医疗资源分配不均可能导致新的健康不平等；基因检测结果如何有效传达给患者和家属。应对策略：①加强技术研发和标准化：持续投入研发，提高技术性能，建立完善的标准化流程和质控体系。②建立健全伦理规范和法律框架：制定明确的基因信息隐私保护政策；禁止基于基因信息的歧视；提供遗传咨询，帮助个体理解和应对检测结果；严格规范基因编辑技术的应用，特别是