2025年大学《生物信息学》专业题库- RNA生物信息学的研究进展

2025年大学《生物信息学》专业题库——RNA生物信息学的研究进展考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.RNA-Seq数据分析中，用于评估原始测序读段质量常用的工具是？A.HISAT2B.StringTieC.FastQCD.featureCounts2.在比较不同实验条件下基因表达差异时，DESeq2包相对于edgeR包的一个主要优势是？A.能更准确地处理可变剪接数据B.对小样本量数据具有更好的统计效力C.内置了更多的差异表达基因筛选方法D.更容易进行多条件组合分析3.用于预测RNA二级结构的命令行工具是？A.Bowtie2B.SamtoolsC.RNAfoldD.GATK4.以下哪种类型的RNA通常通过预测其与miRNA的结合位点来研究其潜在的ceRNA功能？A.tRNAB.rRNAC.lncRNAD.snRNA5.CLIP-Seq数据分析中，用于识别RNA结合蛋白（RBP）结合位点的峰调用工具是？A.MACS2B.sRNAseekC.RBPSeqD.DIANA-miR6.单细胞RNA测序（scRNA-Seq）分析中，一个关键的技术挑战是如何区分细胞异质性造成的差异与真实的细胞类型/状态差异。以下哪种方法常被用于尝试解决这个问题？A.使用更长的测序读段B.融合多组学数据C.通过计算伪时间推断细胞轨迹D.使用标准化方法（如TPM）进行表达量归一化7.RNA编辑是指在转录后水平上，RNA序列发生碱基替换、插入或删除等改变。以下哪种工具是常用的RNA编辑位点预测工具？A.CPCB.RNAfoldC.ABySSD.REseq8.在构建RBP结合位点预测模型时，通常需要哪些信息作为输入？A.RNA序列和DNA序列B.蛋白质序列和DNA序列C.RNA序列和蛋白质序列D.RNA序列和RBP-DNA相互作用数据9.RNA结构生物信息学中，通常使用哪些指标来评估预测结构的可靠性？A.TPM和FPKMB.GC含量和序列相似度C.MFE（最小自由能）和RMSD（均方根偏差）D.p-value和FDR10.随着测序技术的发展，长读长测序技术（如PacBio,OxfordNanopore）在RNA生物信息学中的应用日益增多。长读长测序相比短读长测序，在分析哪些RNA特征时具有天然优势？A.整个转录本的定量B.内含子区域的可变剪接检测C.mRNA5'和3'端结构的解析D.基因组上RNA转录本定位的精确性二、填空题（每空1分，共15分）1.RNA-Seq数据中，除了检测基因表达量，还可以通过分析__________来研究转录本的异质性，例如可变剪接和转录本选择性终止。2.预测非编码RNA（ncRNA）的软件__________主要用于识别具有特定结构特征的snoRNA。3.在ceRNA网络分析中，通常假设lncRNA可以通过与其相互作用的miRNA竞争性结合miRNA靶点，从而调控下游基因表达。常用的miRNA靶点预测数据库包括__________和TargetScan。4.RNA结合蛋白（RBP）通过识别并结合其特定的RNA序列来调控RNA的生命周期。分析RBP-DNA/RNA相互作用数据时，需要先对CLIP-Seq数据中的RNA结合位点进行__________，以去除背景噪声。5.RNA的__________结构对其功能至关重要，例如在剪接、翻译调控和RNA干扰中发挥作用。6.单细胞RNA测序（scRNA-Seq）技术使得在单细胞水平上研究基因表达谱成为可能，为理解细胞异质性和发育过程提供了新的视角。常用的scRNA-Seq数据分析流程包括数据质控、降维、__________和细胞类型鉴定等步骤。7.除了传统的RNA结构预测，近年来还发展了一些基于机器学习的RNA结构预测方法，它们可以利用大量的已知RNA结构数据进行训练，提高预测的__________。8.转录调控网络是研究基因表达调控的核心内容。构建转录调控网络通常需要整合__________（如ChIP-Seq）和基因表达数据（如RNA-Seq）。9.RNA编辑是真核生物中普遍存在的一种转录后修饰。__________编辑是最常见的一种RNA编辑类型，即在双链RNA（dsRNA）介导下，RNA碱基发生转换（A-to-G或C-to-U）。10.随着生物信息学的发展，越来越多的在线数据库和资源提供了RNA生物信息学分析所需的工具、数据和参考基因组，例如NCBI的__________数据库和Ensembl的非编码RNA数据库。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述RNA-Seq数据分析中，使用denovo组装方法构建转录组的优势和劣势。2.比较基于表达相关性方法和基于序列相似性方法在构建ceRNA网络时的主要区别和局限性。3.RNA结合蛋白（RBP）可以通过多种机制影响基因表达。请列举至少两种RBP调控基因表达的方式，并简要说明其原理。4.什么是长链非编码RNA（lncRNA）？请简述lncRNA研究中一个重要的挑战及其相关的生物信息学分析方法。四、论述题（每题10分，共20分）1.深入讨论一下近年来AI（人工智能）和机器学习技术在RNA生物信息学领域的应用前景和挑战。请举例说明其在哪些方面展现出潜力。2.阐述整合单细胞RNA测序（scRNA-Seq）数据和空间转录组学数据的必要性和主要挑战。你认为未来该领域可能出现哪些重要的技术突破？试卷答案一、选择题1.C2.B3.C4.C5.A6.C7.D8.C9.C10.C二、填空题1.可变剪接事件2.CPC3.miRanda4.峰调用5.二级6.降维聚类（或细胞去噪）7.准确性（或精度）8.转录因子结合位点9.剪接位点（或A-to-G）10.RefSeq三、简答题1.优势：能够分析未在参考基因组中存在的转录本，如新基因、可变剪接异构体、假基因等，具有更高的灵敏度和发现新转录本的能力。劣势：分析流程相对复杂，对计算资源要求较高，预测结果的准确性和可靠性可能低于基于参考基因组的方法，且可能产生大量冗余或错误的预测转录本。2.表达相关性方法：主要基于lncRNA与靶基因表达模式的相似性进行预测，简单快速，但存在局限性，如可能受到共表达基因或环境因素的影响，假阳性率较高。序列相似性方法：主要基于lncRNA与靶基因（或miRNA靶点）之间是否存在序列同源性进行预测，认为序列相似性是功能关联的基础，但可能遗漏无明显序列相似性但功能相关的ceRNA-miRNA靶基因对。3.方式一：RNA干扰（RNAi）。RBP结合到miRNA的靶RNA上，阻止miRNA与靶mRNA的结合，从而解除对靶mRNA的翻译抑制，促进其表达。方式二：转录调控。某些RBP可以结合到基因的启动子或增强子区域，直接招募或抑制转录因子，影响基因的转录效率。4.定义：lncRNA是一类长度大于200个核苷酸、通常不编码蛋白质的RNA分子。它们在基因表达调控中发挥着重要作用。挑战：lncRNA的功能研究面临巨大挑战，主要是因为其表达量通常较低，且功能冗余复杂。生物信息学分析方法帮助应对挑战，例如：*通过序列特征分析（如CPC,CIRI）进行lncRNA识别。*通过表达谱分析（如与癌症关联）筛选候选lncRNA。*通过预测RBP结合位点或miRNA靶点，研究其调控机制。*通过整合多组学数据（如与ChIP-Seq、ATAC-Seq结合）推断其作用位点。四、论述题1.应用前景：*高级预测模型：利用机器学习处理复杂序列特征、结构特征和表达数据，提高RNA结构、功能元件（如ncRNA、RBP结合位点）预测的准确性和效率。*表达调控网络构建：AI可以整合多组学数据，自动识别RBP、miRNA等调控元件，构建更精确、动态的调控网络。*疾病关联分析：分析大规模RNA组数据，识别与疾病相关的关键RNA分子或异常模式，辅助疾病诊断和预后预测。*假说生成：基于现有数据自动发现有趣的关联和模式，提出新的生物学假说供实验验证。挑战：*数据质量和数量：需要大量高质量的标注数据进行模型训练。*模型可解释性：许多AI模型（如深度学习）如同“黑箱”，其决策过程难以解释，不利于生物学理解。*生物学知识的整合：如何将已知的生物学知识有效地融入AI模型是一个难题。*计算资源需求：训练复杂的AI模型需要大量的计算资源。举例：使用深度学习模型结合RNA序列、结构信息和进化约束，预测RNA的功能元件；利用图神经网络整合转录调控数据，构建更精确的调控网络。2.整合必要性：*时空分辨率：scRNA-Seq提供单细胞水平的基因表达信息，但缺乏空间位置信息；空间转录组学可以在组织原位检测RNA表达，揭示细胞间相互作用和功能组织。整合两者可以同时获得表达、细胞类型和空间结构信息，更全面地理解组织功能和疾病发生机制。*揭示细胞异质性：单细胞分析揭示了细胞内的异质性，但不同细胞类型如何空间组织、相互作用尚不清晰。整合分析有助于识别不同细胞类型的空间分布模式及其功能联系。*研究发育和疾病：在发育过程中，细胞类型的空间迁移和组装至关重要；在肿瘤微环境中，不同细胞类型的空间关系影响肿瘤进展。整合分析有助于研究这些过程。主要挑战：*数据复杂性：scRNA-Seq数据噪声大，空间转录组学数据分辨率和通量有限，整合不同技术平台、不同类型的数据存在技术难点。*空间信息处理：如何有效地将细胞的空间坐标信息整合到基于表达数据的