2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在DNA复制精细调控研究中的作用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在DNA复制精细调控研究中的作用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述DNA复制起始过程中的关键调控步骤和核心调控因子。二、生物信息学如何帮助研究者识别基因组中的潜在DNA复制起点？请列举至少两种基于序列特征的分析方法，并简述其原理。三、ChIP-seq技术可用于研究与DNA复制相关的蛋白（如PCNA）在基因组上的分布。请描述利用生物信息学工具分析ChIP-seq数据以定位PCNA结合位点、评估其富集程度并推断复制叉活跃区域的一般流程。四、比较DNA复制在体细胞和生殖细胞中的调控差异。生物信息学在揭示这些差异方面能够提供哪些类型的证据或分析手段？五、描述一种可用于分析DNA复制过程中碱基序列变化的生物信息学方法（例如，通过比较复制前后的DNA序列）。该方法的原理是什么？它主要能揭示哪些与复制相关的生物学问题？六、简述生物信息学在构建DNA复制调控网络中的作用。研究者通常需要哪些类型的数据，并运用哪些分析策略来推断调控因子与靶点之间的关系？七、高通量测序技术（如DNA循环测序）能够提供关于复制叉前进方向和速度的信息。请解释如何利用生物信息学分析方法处理这类测序数据，以推断复制叉的动态行为模式。八、在研究DNA复制时，为什么需要考虑复制叉的稳定性？生物信息学如何应用于分析可能与复制叉解离或崩溃相关的基因组区域或突变？九、举例说明一种利用机器学习或计算模型预测DNA复制动态（如复制叉轨迹或稳定性）的生物信息学方法。请简述该方法的基本思路及其潜在的应用价值。十、假设你获得了一组来自不同细胞周期的细胞样本的DNA复制起点关联序列（pair-endmappingdata），请设计一个生物信息学分析方案，以评估复制起点使用模式的动态变化及其可能的生物学意义。试卷答案一、DNA复制起始调控涉及复制起点识别复合物（如在大肠杆菌中的DnaA蛋白）识别并结合特定的启动序列（如oriC），引发DNA双链解开。随后，解旋酶（如解旋酶II）和引物酶等被招募到复制叉上，启动leading和lagging链的合成。这一过程受到严格的时空调控，确保每个细胞周期只发生一次或少数几次复制，核心调控因子包括DnaA蛋白、Licensingfactor（如Cdt1,Mcm蛋白复合物）等。二、生物信息学可通过分析DNA序列特征来识别复制起点。一种方法是寻找序列中的AT富集区，尤其在某些区域（如细菌中的oriC的回文序列和AT富集区）或特定短重复序列（如真核生物中的ACS序列）。另一种方法是利用已知的复制起点数据库（如RepBase）进行序列比对或搜寻，寻找与已知复制起点相似的模式。这些方法的原理是基于复制起点通常具有独特的、可识别的序列密码或结构特征。三、分析ChIP-seq数据的流程通常包括：1）数据预处理，如质量控制（QC）、去除接头序列、过滤低质量读段；2）将读段比对到参考基因组；3）使用工具（如MACS2）进行峰调用，以识别出蛋白质结合的富集区域；4）对峰进行注释，确定其位于基因体、基因间区等；5）计算富集分数或信号强度，评估结合强度；6）结合基因组位置信息，推断这些结合位点可能参与的功能区域，如复制叉位点或复制调控元件。通过比较不同实验条件或时间点的PCNA信号变化，可推断复制叉的动态。四、体细胞和生殖细胞中的DNA复制调控存在显著差异。体细胞通常不进行有性生殖相关的复制程序，其复制可能受到细胞增殖状态、损伤修复等因素更复杂的影响。生殖细胞（特别是减数分裂前的复制）需要精确的时序控制，确保遗传物质正确传递。生物信息学可通过比较不同细胞类型（体细胞vs生殖细胞）的基因组测序数据（如复制动态分析、起点使用模式）、转录组数据或表观基因组数据（如ChIP-seq分析特定蛋白分布），来揭示这些调控差异，例如，通过分析复制起点在生殖细胞中的特异使用模式或相关调控蛋白的时空分布。五、一种分析复制过程中序列变化的方法是直接比较复制子（replicon）起始和终止区域（或复制后）的DNA测序数据。原理是，在理想情况下，DNA复制是一个半保留复制过程，理论上不应产生新的序列差异，除非发生复制错误、重组、修复缺陷或序列重排等事件。通过比较复制前后的序列差异，生物信息学方法可以检测复制过程中的突变率、识别复制错误发生的位点、推断重组事件、评估DNA修复系统的效率等。六、生物信息学在构建DNA复制调控网络中作用重大。它可以通过整合多组学数据（如基因表达、蛋白质组、ChIP-seq、ATAC-seq、复制动态数据等）来绘制网络。分析策略包括：1）识别与复制相关的转录因子及其靶基因；2）利用ChIP-seq数据识别与复制起点或复制叉相关的蛋白结合位点，推断调控因子与靶位点的关系；3）通过计算方法（如基因共表达分析、蛋白相互作用预测）推断潜在的调控关系；4）整合动力学模型，模拟调控网络的行为。这些分析有助于理解复制调控的分子机制和网络拓扑结构。七、DNA循环测序（如Rider-Harper方法）产生特定的序列签名（如特定的嵌套重复序列），可以区分复制叉的前进方向和速度。生物信息学分析方法首先需要开发或应用特定的算法来解析这些序列签名，识别出复制叉的轨迹。通过分析这些轨迹的长度、方向（前进或后退）、分支点等特征，可以推断复制叉的动态行为模式，例如，识别复制叉停滞、解离或重组的位点，评估不同区域复制速度的差异。八、复制叉的稳定性对于保证DNA复制的精确性和完整性至关重要。复制叉解离可能导致染色体片段丢失或融合。生物信息学通过分析基因组数据来研究复制叉稳定性问题。例如，利用DNAse-seq或ATAC-seq数据识别潜在的复制叉位点，结合ChIP-seq数据检测与复制叉稳定性相关的蛋白（如RFC,PCNA,RPA）的分布。通过分析这些蛋白在基因组上的缺失、覆盖范围异常或信号减弱区域，可以鉴定出可能与复制叉解离或崩溃相关的区域或突变。九、一个利用机器学习预测复制叉动态的例子是基于序列特征预测复制叉前进速度或稳定性。该方法首先需要构建一个机器学习模型，利用已知的基因组特征（如序列组成、GC含量、二级结构、已知调控元件距离等）作为输入，以及实验测定的复制叉速度或稳定性数据作为输出进行训练。训练好的模型可以预测未知区域的复制叉动态。其潜在应用价值在于，当实验测量复制叉动态成本高昂或难以实现时，可以利用此模型快速预测，辅助理解复制过程的调控机制。十、设计生物信息学分析方案：1）对每个细胞周期的样本进行DNA测序（如高通量测序），获取配对末端读段（pair-endreads）；2）将读段比对到参考基因组，并去除测序接头和低质量读段；3）计算每个潜在复制起点（可基于序列特征或前期研究确定）的引物结合位点（P1）和下游锚定位点（P2）的覆盖深度；4）构建每个