2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在疾病诊断与治疗中的作用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在疾病诊断与治疗中的作用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题1.简述全基因组测序（WGS）和目标区域测序（WGS）在技术和应用上的主要区别。2.描述利用基因表达谱数据进行肿瘤分类的基本流程，并举例说明其应用。3.解释什么是药物靶点，并列举三种通过生物信息学方法发现药物靶点的策略。4.简述生物信息学在个性化医疗中的主要作用，并举例说明。二、分析题1.假设你获得了一组来自疑似某种遗传病患者的基因测序数据，以及该疾病的已知致病基因信息。请设计一个基本的分析流程，利用生物信息学工具鉴定患者是否携带致病突变，并简述每个步骤的原理和目的。2.某研究团队收集了五种不同类型癌症的基因表达谱数据。请设计一个分析方案，利用这些数据构建一个分类模型，能够将新的癌症样本分类到正确的类型。描述你将采用的分析方法、关键步骤以及如何评估模型的性能。3.提出一种利用蛋白质组学数据寻找疾病生物标志物的思路。说明需要哪些类型的蛋白质组学数据，以及如何通过生物信息学分析筛选出潜在的疾病标志物，并对其进行初步验证。试卷答案一、简答题1.答案：全基因组测序（WGS）是对个体整个基因组进行测序，获取全面基因组信息，成本高，数据量大。目标区域测序（WGS）是针对基因组中特定目标区域（如已知疾病相关基因或染色体区域）进行测序，成本较低，数据量相对较小，但能更聚焦于特定研究目的。解析思路：区分WGS和WGS的关键在于理解“全”与“目标区域”的区别。WGS是全面的，覆盖整个基因组；WGS则是有针对性的，只关注特定区域。由此引申出两者在技术（如捕获技术）、成本、数据量和应用场景上的差异。2.答案：利用基因表达谱数据进行肿瘤分类的基本流程包括：数据预处理（如归一化、过滤）、特征选择（如差异表达基因筛选）、降维（如主成分分析、t-SNE）、分类器构建（如支持向量机、随机森林）和模型评估（如交叉验证、混淆矩阵）。应用例如，根据肿瘤样本的基因表达谱，判断其组织类型或预测患者预后。解析思路：肿瘤分类是生物信息学在诊断中的应用。流程应涵盖数据处理、特征提取、模型建立和评估等机器学习或数据挖掘的典型步骤。关键在于理解每一步的目的和方法，并举例说明其在临床上的实际应用。3.答案：药物靶点是细胞内能够与药物分子结合并发生相互作用，从而影响细胞功能的分子，通常是蛋白质或核酸。通过生物信息学方法发现药物靶点的策略包括：基于基因组学数据（如分析疾病相关基因表达变化）、基于蛋白质组学数据（如筛选差异表达或功能异常的蛋白质）、基于通路分析（如识别与疾病相关的信号通路中的关键节点）、以及基于药物相互作用数据库或预测模型（如预测药物与蛋白质的结合能力）。解析思路：首先要明确定义药物靶点。然后，列举几种主要的生物信息学策略，并简要说明每种策略的原理。这些策略应涵盖从基因组、蛋白质组到通路和分子相互作用等多个层面。4.答案：生物信息学在个性化医疗中主要作用是利用基因组、蛋白质组等“组学”数据和生物信息学分析手段，识别个体间的遗传变异和生物标志物，从而实现疾病的早期诊断、风险预测、治疗药物的选择和剂量的优化。例如，根据患者的基因型预测其对特定药物的反应，制定个性化的用药方案。解析思路：个性化医疗的核心是“个体化”。生物信息学通过提供数据分析工具和平台，实现从个体基因组等数据到临床应用的转化。需要结合“组学”数据和具体应用场景（诊断、预测、治疗）来阐述其作用，并给出具体例子。二、分析题1.答案：分析流程：首先，对患者的基因测序数据进行质控和比对，将序列比对到参考基因组。其次，进行变异检测，识别出患者基因组中的所有变异位点（SNP、InDel、SV等）。然后，利用生物信息学工具（如变异注释工具）对检测到的变异进行注释，确定其功能信息（如位于哪个基因、是编码区还是非编码区、是否改变氨基酸等）。接着，结合已知的致病基因信息，筛选出患者基因组中位于这些致病基因上的致病突变。最后，根据突变类型、位置、功能影响以及致病性预测工具的评分，综合判断患者是否携带致病突变。解析思路：此题考察基因突变检测的基本流程。应从序列处理、变异检测、变异注释、致病性筛选等步骤展开。每个步骤都需要说明其目的和常用的生物信息学工具或方法。重点在于逻辑清晰，覆盖从原始数据到最终结论的整个分析链条。2.答案：分析方案：首先，对五种癌症的基因表达谱数据进行预处理（如标准化、过滤低表达基因）。其次，进行特征选择，筛选出能够有效区分不同癌症类型的差异表达基因。然后，利用这些差异表达基因作为特征，选择合适的分类算法（如支持向量机、随机森林、K近邻等）构建分类模型。接着，使用交叉验证等方法评估模型的性能（如准确率、召回率、F1分数等）。最后，利用训练好的模型对新的癌症样本进行分类预测，并分析分类结果。解析思路：此题考察利用基因表达数据进行分类的思路。应涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估和实际应用等环节。需要说明每一步的方法选择依据，并强调模型评估的重要性。3.答案：思路：首先，需要获取疾病状态和健康对照组的蛋白质组学数据（如质谱图数据）。其次，对质谱数据进行预处理（如峰提取、对齐、归一化）。然后，进行差异蛋白质筛选，识别出在疾病状态下表达水平显著变化的蛋白质。接着，利用生物信息学工具对这些差异蛋白质进行功能注释和通路富集分析，识别出与疾病发生发展相关的关键蛋白质和信号通路。最后，可以利用蛋白质相互作用网络分析，进一步探索这些关键蛋白质的相互作用关系，验证其作为潜在生物标志物的可能性。初步验证可以通过WesternBlot、ELISA等