2025年大学《生物信息学》专业题库- RNA测序数据分析的生物信息学方法

2025年大学《生物信息学》专业题库——RNA测序数据分析的生物信息学方法考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（请将正确选项的字母填在题后的括号内。每小题2分，共20分）1.在RNA测序实验中，选择合适的外参基因（InternalControlGene）通常是为了？A.用于标准化不同样本间的测序深度差异B.直接测量基因表达量C.评估RNA提取质量D.用于去除批次效应2.以下哪种情况最适合使用基于参考基因组的RNA比对策略？A.分析经过精细注释的高质量转录组B.研究基因的可变剪接事件C.分析物种间基因组差异较大的样品D.对未知的转录本进行探索性分析3.在使用featureCounts进行RNA-Seq定量时，其主要输出的是什么？A.差异表达基因列表B.每个样本中每个基因或转录本的估计读长计数C.比对到基因组上非基因区域的读长比例D.基因表达水平的标准化量4.DESeq2和edgeR在处理RNA-Seq数据时，共同使用的关键统计模型假设是什么？A.基因表达服从正态分布B.基因表达强度与测序深度线性相关C.基因表达服从负二项分布D.样本间具有相同的基因表达谱5.RNA-Seq数据分析中，计算FoldChange通常使用的是？A.基因在对照组中的平均表达量B.基因在处理组与对照组中的表达量比值C.基因表达量的变化率D.基因表达量的对数值6.当RNA-Seq数据存在显著的批次效应时，常用的处理方法不包括？A.增加生物学重复数B.使用SVA（SurrogateVariableAnalysis）等方法进行校正C.基于PCA（PrincipalComponentAnalysis）可视化识别并剔除批次样本D.直接剔除产生批次效应的实验批次7.GO富集分析的主要目的是？A.确定哪些基因在统计学上显著差异表达B.确定差异表达基因集中富集的生物学功能、过程或通路C.评估样本间差异表达基因的数量D.比较不同基因集的大小8.以下哪个工具通常用于进行RNA-Seq的可变剪接分析？A.HISAT2B.featureCountsC.StringTieD.DESeq29.在RNA-Seq数据分析流程中，进行质量控制的步骤通常在哪个阶段？A.序列比对之后B.差异表达分析之后C.原始测序数据接收之后D.功能注释之后10.基于Cufflinks进行RNA-Seq分析的输出结果中，通常包含？A.差异表达基因的p值列表B.每个转录本在不同样本中的丰度估计C.参考基因组的序列D.比对到基因组上的读长位置信息二、填空题（请将正确答案填在横线上。每空2分，共20分）1.RNA测序实验中，通常使用________指标来评估原始测序数据的质量。2.RNA比对工具STAR相比于HISAT2，一个显著的优势是能够更好地处理________。3.在进行差异表达分析时，控制________是保证结果可靠性的重要前提。4.GO富集分析常用的统计方法包括________和________。5.RNA-Seq数据定量方法RSEM结合了________和________两种估计模型。6.时间序列RNA-Seq分析需要考虑样品的________和________两个主要因素。7.单细胞RNA测序（scRNA-Seq）数据分析面临的主要挑战之一是________。8.RNA-Seq实验设计的关键在于合理控制________和________。9.在使用bowtie2进行RNA比对时，需要指定________参数以允许单端读长比对到基因组上的两个位置。10.RNA-Seq数据分析流程中，通常在________分析之前，需要对差异表达基因进行功能注释。三、简答题（请简要回答下列问题。每小题5分，共20分）1.简述RNA-Seq数据分析中，使用工具（如FastQC）进行质量控制通常会关注哪些方面？2.简述使用基于模型的方法（如DESeq2）进行RNA-Seq差异表达分析的基本原理。3.简述什么是批次效应？在RNA-Seq数据分析中如何识别和初步处理批次效应？4.简述进行RNA-Seq功能注释的主要目的和常用的数据库有哪些？四、论述题（请结合具体分析步骤和方法，论述如何对一个包含对照组和处理组的RNA-Seq实验数据进行差异表达分析。不少于150字。10分）---试卷答案一、选择题1.A*解析思路：外参基因在不同实验条件下表达量相对稳定，利用其表达量来标准化其他基因的表达量，从而消除样本间测序深度、RNA提取量等差异的影响。2.A*解析思路：基于参考基因组比对，可以将读长映射到已知的外显子、内含子等区域，便于识别和定量已知的转录本，包括其可变剪接形式。3.B*解析思路：featureCounts的核心功能是统计每个样本中每个基因或转录本上被比对到的读长数量，即丰度估计。4.C*解析思路：DESeq2和edgeR都基于负二项分布模型来模拟基因表达计数数据，这是它们处理RNA-Seq数据的核心统计假设。5.B*解析思路：FoldChange是衡量基因表达差异幅度的常用指标，其计算方式是处理组表达量除以对照组表达量。6.D*解析思路：A、B、C都是处理或识别批次效应的方法。D选项直接剔除批次会导致数据丢失，不是处理批次效应的合理方法。7.B*解析思路：GO富集分析旨在找出在差异表达基因集中显著富集的生物学功能、过程或部位，解释这些基因的潜在生物学意义。8.C*解析思路：StringTie是一个强大的工具，专门用于分析RNA-Seq数据，能够识别和量化转录本，包括可变剪接事件。9.C*解析思路：质量控制应在原始数据处理流程的最开始进行，目的是评估接收到的原始测序数据的质量，为后续分析提供合格的数据基础。10.B*解析思路：Cufflinks是早期常用的RNA-Seq分析工具，其核心输出包括对转录本的组装和丰度估计结果。二、填空题1.碱基质量分数（或Q值）*解析思路：碱基质量分数是评估测序读长质量的重要指标，高Q值代表更高的准确度。2.可变剪接事件（或假基因）*解析思路：STAR通过使用星号（*）算法，能够更准确地识别和比对包含可变剪接的读长，相比只考虑参考基因组外显子边界的工具。3.FDR（或调整后的p值）*解析思路：FDR（FalseDiscoveryRate）用于控制多重比较错误发现的比例，是评估差异表达基因显著性时必须考虑的关键统计指标。4.Fisher精确检验；超几何检验（或G-检验）*解析思路：GO富集分析常用的统计方法包括假设检验，判断某个GOterm在基因集中出现的频率是否显著高于随机预期，常用方法有Fisher精确检验和超几何检验。5.RSEM；基于模型的方法（或基于混合模型）*解析思路：RSEM是一个基于统计模型的基因和转录本丰度估计工具，它结合了TMM（TrimmedMeanofM-values）方法来估计离散度，并使用混合模型进行定量。6.时间点；处理条件（或实验分组）*解析思路：时间序列分析需要比较不同时间点的样本，以观察基因表达随时间的变化趋势；同时需要设置明确的处理条件或实验分组作为比较基础。7.单细胞分辨率下的技术噪音（或降采样噪音）*解析思路：单细胞RNA测序数据量通常不大，且存在较高的技术噪音（如dropout现象、降采样引入的噪音），给分析带来挑战。8.处理因素；生物学重复*解析思路：好的实验设计需要包含明确的处理因素（如药物处理、基因敲除）以及足够的生物学重复，以减少随机误差，提高结果的可靠性。9.--fr（或--relabel）*解析思路：在使用bowtie2比对RNA时，由于RNA分子是单链的，一条读长可以映射到基因组上两个互补的位置（正链和反链），需要使用--fr或--relabel参数来处理这种情况。10.差异表达分析（或差异基因筛选）三、简答题1.简述RNA-Seq数据分析中，使用工具（如FastQC）进行质量控制通常会关注哪些方面？*解析思路：FastQC报告会评估多个方面：①读长分布：检查读长长度是否集中，有无异常短或长的读长。②碱基质量分数分布：评估测序质量，看是否存在整体质量下降或特定位置质量不佳的情况。③N碱基含量：检查读长中N（未知碱基）的比例，过高可能意味着测序错误或无法识别区域。④常见adapter/primers：识别样本中是否存在非目标区域的序列，如通用引物、接头序列等。⑤基因组重复序列含量：检查样本中来自已知基因组重复区域的序列比例，过高可能影响比对和定量。⑥k-mer频率：检查特定短序列（k-mer）的出现频率，异常高的频率可能指示测序错误或特定区域。2.简述使用基于模型的方法（如DESeq2）进行RNA-Seq差异表达分析的基本原理。*解析思路：DESeq2使用负二项分布模型来描述基因表达计数数据。其核心思想是：①对于每个基因，估计其表达强度的离散度（dispersion），这个离散度既与基因本身的表达水平有关，也反映了测序深度和测序误差。②基于离散度估计，构建统计模型来比较不同组别（如处理组vs对照组）基因表达率的对数差异。③使用负二项分布的性质推导出差异表达基因的精确分布，并计算p值和FDR。④通过估计基因间的离散度相关性，可以校正批次效应等系统性差异。整个过程将基因表达估计、离散度估计和差异检验结合在一个框架内。3.简述什么是批次效应？在RNA-Seq数据分析中如何识别和初步处理批次效应？*解析思路：批次效应是指在实验过程中，由于不同的实验条件（如不同的处理时间、不同的试剂批次、不同的操作人员、不同的测序平台或日期）导致的系统性差异，使得来自不同批次的样本之间出现非生物学本质的差异。识别方法：常用PCA（主成分分析）或UMAP等降维方法可视化样本，如果不同批次样本聚集在一起，而生物学重复样本聚集在一起，则可能存在批次效应。初步处理方法：①尽可能在实验设计阶段就控制批次因素。②使用统计方法校正，如SVA（SurrogateVariableAnalysis）可以识别并去除未观测到的批次效应变量；或者将批次信息作为协变量纳入差异表达分析的模型中（例如在DESeq2的公式中指定）。4.简述进行RNA-Seq功能注释的主要目的和常用的数据库有哪些？*解析思路：进行RNA-Seq功能注释的主要目的是将差异表达分析得到的基因列表转化为具有生物学意义的解释。通过将基因映射到已知的生物学功能、过程、通路或位置（如细胞器、染色体位置），可以推断这些差异表达基因在生物学过程中可能扮演的角色，从而揭示实验处理或条件变化带来的生物学影响。常用的数据库包括：①GO（GeneOntology）：提供关于基因产品的分子功能、生物学过程和细胞定位的标准化的分类描述。②KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）：包含通路图、疾病信息、药物信息等，常用于进行通路富集分析。③Reactome：一个手动绘制的通路数据库。④DAVID、Metascape、StringDB等：是整合了多种注释资源和富集分析工具的在线平台。四、论述题如何对一个包含对照组和处理组的RNA-Seq实验数据进行差异表达分析，可以按照以下步骤进行：首先，进行数据预处理和质量控制。使用FastQC检查原始测序数据质量，确保没有明显的接头序列、低质量读长等问题。然后，根据需要进行清洗，如使用Trimmomatic或Cutadapt去除低质量读长、接头序列等。接着，选择合适的工具进行序列比对，常用如STAR或HISAT2，将清洗后的读长比对到参考基因组或转录组上。比对完成后，使用Samtools或Picard等工具进行排序、过滤和格式转换，得到可用于定量和分析的BAM文件。其次，进行基因/转录本丰度定量。根据实验设计和数据特点，选择合适的定量工具。若关注基因水平差异，可用featureCounts；若需考虑可变剪接，可用StringTie或Cufflinks。这些工具会统计每个样本中每个基因或转录本上被比对到的读长数量，得到丰度矩阵。然后，进行差异表达分析。选择合适的差异表达分析工具，如DESeq2或edgeR。将丰度矩阵和样本分组信息（对照组、处理组）输入工具。DESeq2会首先估计每个基因的离散度，然后构建基于负二项分布的线性模型来比较两组间的基因表达率对数差异。EdgeR则使用类似的方法，基于离散度估计和假设检验来识别显著差异表达的基因。分析结果通常会输出差异表达基因的列表，包含p值、FD