2025年大学《生物信息学》专业题库-基于RNA测序的表观遗传学研究

2025年大学《生物信息学》专业题库——基于RNA测序的表观遗传学研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪种RNA测序技术主要用于研究核糖体在mRNA上的结合位点？A.RNA-SeqB.Ribo-SeqC.CLIP-SeqD.sRNA-Seq2.在RNA测序数据预处理过程中，去除宿主核酸的主要目的是？A.提高测序深度B.降低测序成本C.避免非目标序列的干扰D.增加数据多样性3.以下哪种工具主要用于RNA测序数据的基因表达定量？A.HISAT2B.SamtoolsC.featureCountsD.bedtools4.下列哪种方法可以用于检测RNA二级结构？A.RNA-SeqB.CLIP-SeqC.Ribo-SeqD.SHAPE-seq5.Seurat和Scanpy是常用的哪种生物信息学工具？A.参考基因组构建工具B.RNA测序数据比对工具C.单细胞RNA测序数据分析工具D.表观遗传学数据分析工具6.DNA甲基化主要发生在DNA的哪个碱基上？A.腺嘌呤(A)B.胸腺嘧啶(T)C.胞嘧啶(C)D.鸟嘌呤(G)7.以下哪种表观遗传修饰与染色质结构的松紧有关？A.DNA甲基化B.组蛋白乙酰化C.组蛋白磷酸化D.RNA干扰8.ChIP-Seq技术中，“ChIP”指的是？A.交叉验证B.免疫沉淀C.高通量测序D.基因芯片9.以下哪种非编码RNA可以与靶mRNA结合并抑制其翻译？A.miRNAB.siRNAC.lncRNAD.circRNA10.RNA测序技术在表观遗传学研究中的主要优势是？A.直接检测表观遗传修饰B.高通量、高灵敏度C.操作简便、成本低廉D.结果可视化直观二、填空题（每空1分，共10分）1.RNA测序技术的全称是________________________。2.用于RNA测序数据质量控制的工具是________。3.组蛋白修饰中，“ac”代表________。4.RNA测序数据分析中，常用的差异表达分析方法包括________和________。5.单细胞RNA测序技术可以用于研究________。三、简答题（每题10分，共30分）1.简述RNA测序数据预处理的主要步骤。2.RNA测序技术如何用于研究DNA甲基化？3.比较RNA-Seq和CLIP-Seq技术在表观遗传学研究的应用特点和区别。四、分析题（共40分）1.（20分）假设你获得了一组来自两种不同处理条件（对照组和实验组）的RNA测序数据。请简述你将如何分析这些数据以研究两种处理条件下的基因表达差异，并解释每个步骤的原理和目的。2.（20分）假设你获得了某物种的基因组DNA和RNA，请设计一个实验方案，利用RNA测序技术结合其他表观遗传学方法，研究该物种基因组在不同组织中的表观遗传调控模式。请详细说明实验步骤、数据分析方法和预期结果。试卷答案一、选择题1.B解析：Ribo-Seq（核糖体测序）专门用于捕获核糖体结合的mRNA片段，从而研究翻译起始位点和翻译效率。2.C解析：去除宿主核酸（如内源病毒、细菌RNA）可以避免这些非目标序列对后续数据分析的干扰，提高分析结果的准确性。3.C解析：featureCounts是一个常用的计数工具，可以统计每个基因在不同样本中的read数，用于基因表达定量。4.D解析：SHAPE-seq（单碱基构象解析测序）是用于检测RNA二级结构的一种化学修饰测序技术。虽然Ribo-Seq也能提供一些关于RNA结构的信息（通过核糖体停顿位点），但直接检测二级结构的是SHAPE-seq。5.C解析：Seurat和Scanpy都是专门为单细胞RNA测序数据进行分析而设计的流行的R包。6.C解析：DNA甲基化主要发生在胞嘧啶（C）的5'碳原子上，形成5-甲基胞嘧啶（5mC）。7.B解析：组蛋白乙酰化可以改变组蛋白的带电性质，从而影响染色质的松紧程度（构象），进而调控基因的表达。8.B解析：ChIP-Seq（免疫沉淀测序）技术中，ChIP代表免疫沉淀（Immunoprecipitation），用于富集与特定蛋白质结合的DNA片段。9.A解析：miRNA（微小RNA）是一类长度约为21-23nt的非编码RNA，可以通过与靶mRNA不完全互补配对，诱导靶mRNA降解或抑制其翻译。10.B解析：RNA测序技术可以高通量、高灵敏度地检测转录本的存在和丰度，从而间接推断基因表达水平、RNA结构、RBP结合等信息，这是其核心优势。二、填空题1.RNAsequencing2.FastQC3.acetylation4.DESeq2;edgeR5.cell-to-cellheterogeneity三、简答题1.简述RNA测序数据预处理的主要步骤。解析：RNA测序数据预处理主要包括以下几个步骤：首先进行数据质量控制，使用工具如FastQC评估原始测序数据的质量，并使用Trimmomatic或Cutadapt等工具去除低质量reads、接头序列和宿主核酸。接着进行参考基因组比对，使用HISAT2或STAR等工具将cleanedreads比对到参考基因组上。然后进行比对后处理，使用Samtools或bedtools等工具对比对结果进行排序、去重和提取基因表达信息（如使用featureCounts进行计数）。最后，可能需要进行一些下游分析前的数据转换或标准化，例如使用DESeq2或edgeR进行差异表达分析前的计数矩阵标准化。2.RNA测序技术如何用于研究DNA甲基化？解析：RNA测序技术本身不能直接检测DNA甲基化，但可以通过间接方法研究DNA甲基化对基因表达的影响。一种常用方法是进行RNA甲基化测序（RMe-seq），通过捕获RNA上反向互补的DNA片段（cDNA），从而间接推断原始DNA模板的甲基化状态。此外，还可以结合其他实验技术，如亚硫酸氢盐测序（BS-seq），先对DNA进行亚硫酸氢盐处理，将未甲基化的胞嘧啶转化为尿嘧啶，然后进行RNA测序。通过比较DNABS-seq和RNA-seq数据，可以推断哪些基因表达受到DNA甲基化的调控。例如，如果在BS-seq数据中某个基因的启动子区域有大量未甲基化的胞嘧啶，但在RNA-seq数据中该基因表达量低，则可能表明DNA甲基化抑制了该基因的表达。3.比较RNA-Seq和CLIP-Seq技术在表观遗传学研究的应用特点和区别。解析：RNA-Seq和CLIP-Seq（如CLIP-seq,Ribo-Seq）都是强大的表观遗传学研究工具，但它们检测的分子事件和提供的信息不同。RNA-Seq通过捕获和测序总RNA或特定RNA（如mRNA）来研究基因表达谱、转录本结构、可变剪接等。它主要提供关于转录本丰度和存在性的信息，间接反映表观遗传修饰对基因表达的影响。CLIP-Seq（如CLIP-seq检测RNA结合蛋白RBP结合位点，Ribo-Seq检测核糖体结合位点）则直接检测与RNA相互作用的分子（如RBP或核糖体）。CLIP-Seq可以揭示RNA的转录后调控机制，例如RBP如何识别和结合RNA，以及这些相互作用如何受到表观遗传修饰的影响（如某些RBP可能结合在特定甲基化模式的RNA上）。因此，RNA-Seq提供更广泛的转录本水平信息，而CLIP-Seq提供更精细的RNA相互作用信息，两者结合可以更全面地理解基因表达调控的表观遗传机制。四、分析题1.（20分）假设你获得了一组来自两种不同处理条件（对照组和实验组）的RNA测序数据。请简述你将如何分析这些数据以研究两种处理条件下的基因表达差异，并解释每个步骤的原理和目的。解析：分析步骤如下：首先，进行数据预处理，包括质量控制（使用FastQC等评估数据质量）、去除低质量reads和接头序列（使用Trimmomatic或Cutadapt等）、以及参考基因组比对（使用HISAT2或STAR等）。这一步的目的是获得高质量的比对数据，为后续分析奠定基础。其次，进行基因表达定量，统计每个基因在不同样本中的read数。可以使用featureCounts等工具从比对结果中提取基因表达计数。这一步将比对信息转化为基因水平的表达数据。接着，进行差异表达分析，比较对照组和实验组之间基因表达水平的差异。可以使用DESeq2或edgeR等R包进行差异表达分析。这些工具会进行统计检验，确定哪些基因的表达在两组之间存在显著差异，并计算差异倍数（FoldChange）。这一步的目的是识别出在不同处理条件下表达发生显著变化的基因。最后，对差异表达基因进行功能富集分析，例如使用GO（GeneOntology）或KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）数据库进行分析，以了解这些差异表达基因主要参与的生物学过程、通路或功能。这一步的目的是从分子水平上解释不同处理条件对细胞或组织产生的影响。整个流程的原理是基于统计方法比较两组样本间的基因表达计数差异，并通过功能富集分析揭示这些差异背后的生物学意义。2.（20分）假设你获得了某物种的基因组DNA和RNA，请设计一个实验方案，利用RNA测序技术结合其他表观遗传学方法，研究该物种基因组在不同组织中的表观遗传调控模式。请详细说明实验步骤、数据分析方法和预期结果。解析：实验方案设计如下：实验步骤：第一步：RNA测序。从不同组织（例如肝脏、肾脏、大脑等）提取总RNA，并进行RNA测序（RNA-Seq）。这将为每个组织提供全面的转录本表达谱。第二步：DNA甲基化测序（BS-seq）。提取每个组织的基因组DNA，进行亚硫酸氢盐测序（BS-seq）。这将揭示基因组DNA上胞嘧啶的甲基化状态。第三步：（可选）其他表观遗传学测序。根据研究目的，可以选择进行其他表观遗传学测序，例如：*组蛋白修饰测序（ChIP-seq）：对特定组蛋白修饰（如乙酰化、甲基化）进行免疫沉淀和测序，以研究染色质结构状态。*RNA甲基化测序（RMe-seq）：如前所述，间接推断DNA甲基化状态。第四步：数据整合与分析。将RNA-Seq、BS-seq（以及可选的ChIP-seq/RMe-seq）数据进行分析和整合。数据分析方法：*RNA-Seq分析：如上一题所述，进行基因表达定量和差异表达分析，比较不同组织间的基因表达模式。*BS-seq分析：识别不同组织中DNA甲基化的位点，计算甲基化水平，并进行差异甲基化分析（比较不同组织的甲基化差异区域）。*（可选）ChIP-seq分析：识别特定组蛋白修饰的富集区域，分析其与基因表达的关系。*整合分析：结合RNA表达、DNA甲基化和组蛋白修饰数据，分析它们之间的关联。例如，可以分析DNA甲基化水平与基因表达的关系（如启动子甲基化是否与基因沉默相关），或者组蛋白修饰模式是否与甲基化水平相关联。可以使用相关性分析、回归模型或机器学习方法进行整合分