2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在遗传改造中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在遗传改造中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在进行基因功能研究时，以下哪种生物信息学工具主要用于比对查询序列与数据库中已知序列，以寻找相似性？A.基因组组装软件B.基因表达定量分析工具C.系统发育树构建软件D.序列比对工具（如BLAST）2.CRISPR/Cas9基因编辑技术中，用于指导Cas9酶切割特定DNA位置的分子是？A.基因组DNAB.转运RNA(tRNA)C.引导RNA(gRNA)D.调控RNA(miRNA)3.RNA测序（RNA-Seq）技术主要用来研究生物体的？A.基因组结构变异B.基因表达水平C.蛋白质结构预测D.基因组拷贝数变异4.以下哪个数据库最常被用于存储和检索公共的基因组序列数据？A.UniProtB.PDBC.NCBIGenBankD.GO5.在分析RNA-Seq数据以鉴定差异表达基因时，以下哪种工具是常用的R语言包？A.BLAST+B.SamtoolsC.DESeq2D.HMMER6.基于参考基因组的基因组组装通常需要用到哪种生物信息学流程？A.基因预测B.序列比对C.拼接（Assembly）D.基因功能富集分析7.评估CRISPR/Cas9基因编辑实验成功率的常用指标是？A.gRNA的丰度B.病毒载体的滴度C.筛选标记表达强度D.确定编辑位点的Indel（插入/缺失）频率8.将多个生物序列排列成一行，以便比较其相似性和差异性的技术称为？A.基因组测序B.多序列比对C.基因表达分析D.系统发育分析9.在进行遗传改造的基因组数据质量控制（QC）时，常用的指标不包括？A.读段长度分布B.GC含量C.Q30分数D.基因数量10.对遗传改造产生的变异进行功能预测时，常利用哪种生物信息学资源？A.基因组浏览器（如UCSC）B.蛋白质结构数据库（如PDB）C.基因本体（GO）数据库D.系统发育树二、填空题（每空1分，共10分）1.生物信息学研究中，序列比对是基础性工作，其中__________是最常用的比对工具之一，用于在大型数据库中寻找相似序列。2.RNA-Seq数据在进行分析前，通常需要进行质量控制和过滤，以去除低质量的__________和接头序列。3.CRISPR/Cas9系统通过识别并结合特定的DNA序列，该序列通常由__________的重复序列和间隔序列组成。4.基因功能富集分析有助于我们理解一组差异表达基因或特定条件下富集的基因所参与的生物学过程，常用的数据库如__________和KEGG。5.基因组测序技术的进步使得我们能够对目标生物的__________进行全貌式的分析，为遗传改造提供了基础数据。6.在遗传改造研究中，生物信息学不仅用于分析改造后的结果，也用于设计阶段，例如__________的设计和优化。7.对遗传改造数据进行统计分析时，选择合适的__________（如t检验、方差分析）对于得出可靠的结论至关重要。8.系统发育树是表示不同物种或基因之间进化关系的树状图，构建方法包括__________和邻接法等。9.任何涉及遗传改造的生物信息学分析都必须遵守相关的__________和伦理规范。10.评估一个基因编辑事件是否成功，除了看编辑效率，还需要关注__________，以避免潜在的负面影响。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述利用生物信息学进行新基因挖掘的基本步骤。2.简要说明在进行RNA-Seq数据分析时，进行差异基因表达分析的主要目的和步骤。3.简述CRISPR/Cas9基因编辑数据分析中，检测和评估脱靶效应的基本思路。四、分析题（每题10分，共20分）1.假设你正在进行一项利用CRISPR/Cas9技术敲除某种模式生物中某个基因的研究。实验人员提供了初步的分析数据，包括靶向基因附近区域的测序结果（未提供具体数据，但说明存在预期大小的Indel）。请描述你会如何利用生物信息学工具分析这些数据，以判断基因敲除是否成功，并初步评估编辑效率。2.假设你获得了一份某农作物在正常处理和干旱胁迫下的RNA-Seq数据集。请描述你会如何设计生物信息学分析流程，以探究干旱胁迫对农作物基因表达的影响，并尝试识别可能参与干旱响应的关键基因或通路。五、论述题（15分）讨论生物信息学在CRISPR/Cas9基因编辑技术中扮演的角色及其重要性。请从靶点设计、编辑效率分析、脱靶效应评估、结果解读等多个方面进行阐述。试卷答案一、选择题1.D2.C3.B4.C5.C6.C7.D8.B9.D10.C二、填空题1.BLAST2.读段（或Reads）3.CRISPR4.GO5.全基因组（或Genome）6.引导RNA(gRNA)7.统计方法8.最大似然法9.法律法规10.脱靶效应三、简答题1.答案：利用生物信息学进行新基因挖掘的基本步骤通常包括：①获取目标物种的基因组序列数据（来自数据库或测序）；②使用基因组浏览器（如UCSCGenomeBrowser）浏览基因组注释信息，初步定位可能编码基因的区域；③利用基因预测软件（如GeneMark,Glimmer）或基于同源比对（如BLASTp）寻找与已知功能基因相似的序列；④对预测的基因编码区进行密码子使用偏好性分析、跨膜结构预测、信号肽预测等，评估其是否为潜在蛋白质编码基因；⑤结合转录组数据（如RNA-Seq）验证基因的表达情况。解析思路：考察学生对基因挖掘流程的掌握。答案应涵盖从数据获取、初步定位、同源搜索、功能预测到表达验证的关键步骤，体现利用生物信息学工具贯穿始终的特点。2.答案：进行RNA-Seq数据分析时，进行差异基因表达分析的主要目的是比较不同实验条件下（如正常vs.处理）基因表达水平的差异，以识别那些在特定条件下发生显著变化的基因。这些差异表达基因往往与该条件相关的生物学过程或胁迫响应有关。主要步骤包括：①对原始测序数据进行质量控制和过滤；②将过滤后的读段比对到参考基因组；③对比对结果进行统计评估，计算每个基因在不同条件下表达的丰度（如FPKM或TPM）；④使用统计学方法（如DESeq2,EdgeR）进行差异表达分析，确定显著差异表达的基因（通常设定阈值，如p值<0.05，|FoldChange|>2）；⑤可视化结果，如绘制差异表达基因的火山图或热图。解析思路：考察学生对RNA-Seq核心分析流程的理解。答案需明确分析目的（识别变化）和关键步骤（QC、比对、定量、统计检验、可视化），并提及常用的工具和指标。3.答案：在CRISPR/Cas9基因编辑数据分析中，检测和评估脱靶效应的基本思路是：①获取编辑后细胞的基因组DNA测序数据，特别是靶向基因位点附近区域的测序覆盖深度和序列信息；②利用生物信息学工具（如COSMIC,CRISPR-Track,POLDR）对测序数据进行分析，识别基因组中除预期靶向位点外，是否存在Cas9酶意外切割并引入Indel的区域；③定量评估脱靶位点的编辑频率（Indel百分比）；④结合靶向位点的编辑效率和脱靶位点的数量与频率，综合评估整个基因编辑事件的脱靶风险。解析思路：考察学生对基因编辑下游数据分析，特别是脱靶效应检测方法的掌握。答案应涵盖数据来源（测序数据）、使用工具、分析目标（识别非靶向位点、定量编辑频率）以及综合评估的重要性。四、分析题1.答案：评估基因敲除是否成功及编辑效率，我会进行以下分析：①使用序列比对工具（如BLASTN或特定区域的序列比对工具）将靶向基因附近区域的测序读段与参考基因组序列进行比对；②重点查看预期Indel发生位点的序列覆盖情况，确保该区域有足够的测序深度；③提取该区域的序列读段，使用Indel检测工具（如SangerSeq或GATK的VariantCalling功能）识别并统计插入（I）和缺失（D）的类型和频率；④计算预期Indel类型（如纯合子deletions或substructions，或specificIndel）的频率，该频率即代表了基因编辑的效率；⑤比较编辑效率是否达到实验预期；⑥如果编辑效率高，还需进一步检查是否存在非预期的脱靶编辑。解析思路：考察学生将生物信息学方法应用于具体实验结果分析的能力。答案应围绕核心目标（检测Indel、计算效率）展开，描述具体的操作步骤和使用的工具类型，体现从数据处理到结果解读的逻辑链条。2.答案：设计生物信息学分析流程如下：①数据预处理：对正常和干旱处理两组的RNA-Seq原始数据进行质量控制和过滤，去除低质量读段和接头序列；②基因组比对：使用比对工具（如STAR,HISAT2）将两组过滤后的读段分别比对到参考基因组；③表达定量：使用定量工具（如featureCounts,Salmon）计算每个基因在不同条件下的表达量（如TPM或FPKM）；④差异表达分析：使用统计工具（如DESeq2,EdgeR）比较正常与干旱处理组间的基因表达差异，筛选出显著差异表达基因（根据p值和FoldChange）；⑤基因功能富集分析：对筛选出的差异表达基因列表进行功能富集分析（如GO富集分析，使用GOseq或gsea）；⑥通路分析：进行通路富集分析（如KEGG通路分析，使用KOBAS或Metascape）；⑦结果可视化：绘制差异表达基因火山图、热图，以及功能/通路富集分析结果图。解析思路：考察学生设计复杂实验数据分析流程的能力。答案应涵盖从数据质控到最终可视化的完整链条，体现标准化的RNA-Seq分析步骤，并强调后续的功能和通路层面的解读。五、论述题答案：生物信息学在CRISPR/Cas9基因编辑技术中扮演着至关重要的角色，贯穿了从设计、执行到验证的整个流程。其重要性体现在以下几个方面：首先，在靶点设计阶段，生物信息学是核心支撑。通过基因组浏览器，研究人员可以快速定位目标基因，分析基因组结构，预测潜在的PAM序列位点。利用生物信息学工具（如CRISPR设计工具：CHOPCHOP,CRISPRRGEN）可以预测gRNA的特异性（off-target效应），评估其编辑效率潜力，并设计多对gRNA以覆盖目标区域，最大化编辑成功率并最小化脱靶风险。其次，在编辑效率分析方面，生物信息学提供了不可或缺的方法。通过对编辑后细胞的基因组DNA进行测序，并结合生物信息学工具（如上述Indel检测工具），可以精确测定目标位点的编辑效率（如Indel频率）。这些定量数据是评估基因编辑效果、优化实验条件（如gRNA选择、转染剂量）的关键依据。再次，在脱靶效应评估上，生物信息学发挥着关键作用。基因编辑可能发生在基因组中与靶位点相似的序列上，即脱靶效应。通过分析测序数据中非靶向位点的Indel频率，利用专门的生物信息学算法和数据库（如COSMIC,CRISPR-Track），可以系统性地识别和量化脱靶事件，从而全面评估基因编辑的安全性，为后续的应用提供重要参考。最后，在结果解读层