2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在系统生物学研究中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在系统生物学研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述系统生物学的核心理念，并说明为什么系统生物学研究迫切需要生物信息学工具的支持。二、描述RNA-Seq数据分析的主要流程，并列举至少三种在差异基因表达分析中常用的统计方法及其基本原理。三、解释什么是蛋白质相互作用网络（PPI）网络，并说明网络拓扑参数（如度、介度）在PPI网络分析中的意义。四、比较基于矩阵的方法和基于图的方法在多组学数据整合中的应用特点。列举至少两种常用的整合分析方法，并简述其基本思想。五、某研究团队利用公开的癌症基因组数据进行整合分析，发现一个特定的基因共表达模块与肿瘤的侵袭性显著相关。请设计一个简短的分析流程，说明如何利用生物信息学工具进一步探索该基因模块在癌症发生发展中的作用机制。六、阐述生物信息学在构建基因调控网络方面的应用。以转录因子-靶基因调控网络为例，说明如何利用生物信息学方法进行网络推断和预测。七、代谢组学数据具有高通量、高维度等特点。简述生物信息学在代谢组学数据分析中的主要作用，并列举至少三种关键的分析环节（如峰识别、定量、通路分析）。八、描述系统生物学研究中模型构建的主要类型（如基于网络的模型、基于动力学的模型），并选择其中一种模型类型，说明其在模拟和分析复杂生物系统行为中的应用价值。九、论述生物信息学在解析复杂性状（如人类疾病）遗传基础方面的作用。请结合具体的分析方法或研究案例，说明如何利用生物信息学手段识别与复杂性状相关的遗传变异或生物通路。十、结合你所了解的某个具体生物过程（如细胞周期、信号转导通路），描述生物信息学如何被用来研究该过程的调控网络和动态特性。试卷答案一、系统生物学旨在从整体角度研究生物系统（如细胞、组织、器官）的构成、功能及其相互关系，强调系统各组成部分之间的相互作用和动态平衡。其核心理念包括整体性、动态性、多层次性和非线性。生物信息学为系统生物学提供了强大的支撑，原因在于：1）生物系统产生的数据量巨大且复杂（高通量、高维度），需要高效的计算方法和工具进行存储、管理和分析；2）系统生物学研究涉及多层次的分子相互作用网络，生物信息学可构建和解析这些网络；3）生物信息学能够整合来自不同实验平台的数据，实现跨组学分析；4）生物信息学发展了各种算法和模型，用于模拟和预测生物系统的行为；5）生物信息学工具能够帮助从海量数据中发现潜在的生物学规律和机制。二、RNA-Seq数据分析流程主要包括：1）数据预处理：质量控制（如使用FastQC检查数据质量）、去除低质量读段和接头序列（如使用Trimmomatic或Cutadapt）；2）读段比对：将预处理后的读段映射到参考基因组（如使用Hisat2或STAR）；3）定量表达：统计每个基因或转录本包含的读段数量，得到表达矩阵（如使用featureCounts或Salmon）；4）差异表达分析：比较不同组别间的基因表达差异，识别显著差异表达的基因（如使用DESeq2或EdgeR）。常用的统计方法包括：1）t检验或ANOVA：适用于比较两组或多组数据的差异，假设数据服从正态分布；2）Wilcoxon检验或Mann-WhitneyU检验：适用于非正态分布数据或小样本量数据；3）DESeq2的LRT（LikelihoodRatioTest）：基于负二项分布模型，适用于RNA-Seq数据，能够同时估计基因表达率和离散度。三、蛋白质相互作用网络（PPI）网络是由蛋白质节点和它们之间的相互作用边组成的图状结构，用于表示蛋白质之间的物理或功能联系。网络拓扑参数是描述网络结构和性质的定量指标。1）度（Degree）：表示一个蛋白质节点连接的边数，即其相互作用伙伴的数量。高度蛋白（Hub蛋白）通常具有高度数，在网络中扮演关键角色，可能参与多个生物学过程。2）介度（BetweennessCentrality）：表示一个蛋白质节点在网络中作为“桥梁”的重要性，即经过该节点的最短路径的数量。高介度蛋白通常位于网络的瓶颈位置，对信息或物质的流动具有调控作用。3）紧密度（ClosenessCentrality）：表示一个蛋白质节点到网络中所有其他节点的平均距离的倒数，反映了其接近网络中所有节点的能力。高紧密度蛋白能够快速地与网络中其他蛋白进行相互作用。四、多组学数据整合是指将来自不同实验平台（如基因组、转录组、蛋白质组）的数据进行整合，以获得对生物系统更全面的理解。整合方法可分为基于矩阵的方法和基于图的方法。1）基于矩阵的方法：通常将不同组学的数据表示为矩阵形式，然后通过统计方法（如相关性分析、主成分分析PCA）或机器学习算法（如多维尺度分析MDS、自组织映射SOM）将矩阵进行对齐和整合。优点是计算相对简单，易于实现；缺点是可能丢失数据的原始结构和层次信息。2）基于图的方法：将不同组学的数据表示为图结构，通过图论算法进行整合。例如，可以构建一个多模态网络，将不同类型的节点（如基因、蛋白质）和边（如表达相关性、相互作用）整合在一起，然后进行网络分析。优点是能够保留数据的结构和层次信息，更适合模拟生物系统的复杂性；缺点是计算复杂度较高，需要专业的图论知识。常用的整合分析方法包括：1）CorrelationNetworkIntegration：基于不同组学数据之间的相关性构建整合网络；2）Multi-viewClustering：对多个组学数据进行联合聚类，识别共表达或共调控的模块。五、分析流程：1）获取基因表达数据：从公共数据库（如GEO）下载与肿瘤侵袭性相关的基因表达数据（如RNA-Seq数据），进行预处理和标准化；2）构建共表达网络：使用表达数据计算基因之间的相关性（如Pearson或Spearman相关系数），构建基因共表达网络（如使用WGCNA）；3）识别关键模块：在共表达网络中识别与肿瘤侵袭性相关的特定基因模块，可以使用模块相关性分析或模块富集分析（如GSEA）；4）功能富集分析：对识别出的关键模块进行基因本体（GO）富集分析或通路富集分析（如KEGG），以了解该模块涉及的生物学过程和通路；5）验证和预测：利用已知的生物学知识或实验数据验证关键模块的作用；基于模块中的基因，预测潜在的作用机制，如通过调控哪些下游靶点或通路影响肿瘤侵袭性。六、生物信息学在构建基因调控网络方面的应用主要包括：1）数据整合：整合转录组数据（如RNA-Seq）、染色质可及性数据（如ATAC-seq）、转录因子结合位点数据（如ChIP-seq）等多组学数据，以构建全面的调控网络；2）网络推断：利用生物信息学算法从数据中推断基因调控关系。例如，可以利用表达数据构建共表达网络，识别潜在的转录因子及其靶基因；利用ChIP-seq数据识别转录因子结合位点，结合基因组信息预测靶基因；利用序列保守性分析预测转录因子的靶基因；3）网络分析：对推断的调控网络进行拓扑分析，识别关键转录因子（如Hub转录因子）和核心调控模块；利用网络模型模拟基因调控网络的动态行为，预测基因表达的变化模式；4）预测和验证：基于构建的调控网络，预测基因的功能和调控机制，并通过实验进行验证。七、生物信息学在代谢组学数据分析中的主要作用包括：1）数据预处理：对原始质谱数据进行峰检测、峰对齐、归一化和峰积分，以获得可用于分析的代谢物特征；2）代谢物鉴定：将检测到的峰与公共数据库（如HMDB、METLIN）中的代谢物信息进行比对，鉴定代谢物的身份；3）定量分析：定量代谢物的丰度，可以是绝对定量（如LC-MS/MS）或相对定量（如靶标代谢组学）；4）多变量统计分析：对高维代谢组学数据进行统计分析，识别不同样本组别之间的代谢差异（如PCA、PLS-DA、OPLS-DA）；5）通路分析：将鉴定和量化的代谢物映射到已知的代谢通路（如KEGG、Reactome），进行通路富集分析，以了解代谢网络的变化；6）网络分析：构建代谢物相互作用网络，分析代谢模块的结构和功能。关键的分析环节包括：1）峰识别与定量：准确鉴定和量化代谢物是后续分析的基础；2）数据标准化：消除不同样本之间的技术变异，确保结果的可靠性；3）通路分析：将代谢变化与生物学功能联系起来，提供对代谢网络整体变化的洞察。八、系统生物学研究中模型构建的主要类型包括：1）基于网络的模型：将生物系统表示为由节点（代表分子、细胞等）和边（代表相互作用、调控关系等）组成的网络。例如，基因调控网络、蛋白质相互作用网络、代谢网络。这类模型侧重于描述系统各组成部分之间的关系和结构，可以用于可视化、拓扑分析和识别关键节点；2）基于动力学的模型：使用数学方程（如微分方程）描述系统中分子浓度随时间的变化，模拟系统的动态行为。例如，化学振荡模型（如Belousov-Zhabotinsky反应）、基因调控网络中的开关模型或振荡模型。这类模型侧重于描述系统的动态过程和调控机制，可以用于预测系统行为、参数优化和揭示系统特性。模型的应用价值在于：1）简化复杂性：将复杂的生物系统简化为可管理的模型，有助于理解系统的基本原理；2）预测行为：基于模型预测系统在特定条件下的行为，如药物干预或基因编辑的效果；3）发现机制：通过模型分析识别系统中的关键调控节点和机制；4）指导实验：模型预测的结果可以指导实验设计，提高实验效率。九、生物信息学在解析复杂性状遗传基础方面的作用体现在：1）全基因组关联研究（GWAS）：通过比较大量个体的基因组变异（如SNP）与复杂性状表型，识别与该性状相关的遗传变异。生物信息学工具用于进行GWAS分析、统计推断、关联信号的注释和验证；2）家族连锁分析（LinkageAnalysis）：在具有家族聚集性的群体中，利用家族成员的遗传信息和表型数据，定位与复杂性状相关的基因区间。生物信息学方法用于计算连锁图谱、进行遗传力估算和定位分析；3）多基因风险评分（PolygenicRiskScores,PRS）：整合多个与复杂性状相关的遗传变异的效应大小和个体基因型信息，计算个体的遗传风险评分。生物信息学工具用于PRS的计算、风险模型的构建和验证；4）全基因组/转录组/蛋白质组/代谢组数据的整合分析：整合多组学数据，探索遗传变异如何通过影响基因表达、蛋白质功能或代谢物水平来影响复杂性状。生物信息学方法用于数据整合、网络分析和通路富集分析；5）利用公开数据库和生物信息学资源：利用大型数据库（如dbSNP、OMIM、GTEx）和生物信息学工具（如PLINK、GCTA、GEO），进行数据下载、处理和分析，加速研究进程。研究案例：例如，通过GWAS研究发现了与肥胖相关的多个SNP位点，并通过生物信息学分析将这些SNP与特定的代谢通路联系起来，揭示了肥胖的潜在机制。十、以细胞周期为例，生物信息学被用来研究其调控网络和动态特性：1）数据整合：整合来自不同实验（如RNA-Seq、ChIP-seq、蛋白质组学）的数据，构建细胞周期调控的网络。例如，整合基因表达数据、转录因子结合位点数据和蛋白质相互作用数据，构建基因调控网络和蛋白质相互作用网络；2）网络分析：分析细胞周期调控网络的拓扑结构，识别关键的调控节点（如Cyclins、CDKs、检查点蛋白）和核心调控模块。例如，通过网络分析发现Cyclin-CDK复合物在细胞周期进程中的关键作用；3）动态建模：基于实验数据，构建细胞周期过程的数学模型（如基于微分方程的模型），模拟细胞周期蛋白浓度、磷酸化水平等随时