2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在病原体溯源中的意义

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在病原体溯源中的意义考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述病原体溯源的定义及其在疫情防控中的重要性。二、生物信息学技术在病原体基因组获取方面有哪些主要手段？请比较其中两种技术的原理和优缺点。三、说明系统发育树在病原体溯源中起到的关键作用，并简述邻接法（NJ）构建系统发育树的的基本步骤。四、在分析大规模病原体测序数据时，进行数据质量控制（QC）主要关注哪些方面？为什么QC步骤至关重要？五、什么是核心突变（CoreSNP）？在病原体传播链分析中，识别核心突变有何意义？六、简述利用分子进化速率差异进行病原体溯源或追踪传播源的可能思路。七、在病原体溯源研究中，如何利用地理信息系统（GIS）数据与生物信息学分析结果相结合？请举例说明。八、当前生物信息学在病原体溯源应用中面临哪些主要的挑战？请至少列举三项。九、试述宏基因组测序（Metagenomics）技术在病原体溯源（特别是不明原因疾病）中的应用潜力。十、结合一个具体的病原体（如SARS-CoV-2或你自己熟悉的另一个病原体），概述利用生物信息学方法进行该病原体溯源的典型工作流程。试卷答案一、病原体溯源是指通过科学方法追踪和确定特定病原体（如病毒、细菌、真菌等）的起源、传播途径和流行范围的过程。其在疫情防控中的重要性体现在：1）快速识别病原体，明确疫情性质；2）追踪传播链条，定位风险区域和人群；3）评估传播风险和速度，为制定有效的防控措施（如隔离、封锁、疫苗接种）提供科学依据；4）了解病原体的进化和变异情况，指导抗病毒/生素药物的研发和疫苗的设计；5）总结经验教训，完善公共卫生应急体系。二、生物信息学技术在病原体基因组获取方面主要有：高通量测序（NGS）、目标区域捕获测序、宏基因组测序、二代测序（如PacBio、OxfordNanopore）等。高通量测序（NGS）：原理是通过将大量DNA/RNA片段化、接头连接、文库构建后，在测序仪上并行测序，产生海量短序列读段（reads）。优点是通量高、成本相对下降、可进行深度测序和变异检测；缺点是读段短，组装难度大，易产生大量错误，对数据分析流程要求高。目标区域捕获测序：原理是利用特异性探针选择性捕获基因组中目标区域（如已知毒株基因）的核酸，然后进行测序。优点是特异性强，能获得高质量、完整的靶基因序列，适合精细变异分析和溯源；缺点是成本较高，无法检测未知的变异或非目标区域的序列，通量相对较低。宏基因组测序：原理是直接对环境或样本中的所有核酸进行高通量测序，无需前期物种特异性知识。优点是能发现未知病原体，提供宿主、共栖微生物等信息；缺点是数据量巨大，分析复杂，假阳性率相对较高，难以直接获得纯净的病原体基因组。三、系统发育树在病原体溯源中起到了可视化进化关系、推断传播历史的关键作用。它通过将不同样本的病原体基因组序列进行比对，根据序列差异构建进化树，树的拓扑结构反映了样本间的亲缘关系和进化历程。利用系统发育树可以：1）识别不同克隆或谱系的群体；2）根据样本在树上的位置推断其可能的亲代和子代关系，重建传播链条；3）分析不同地区或时间点的病原体群体组成和分化，了解传播模式（如地方性流行、扩散性流行）。邻接法（NJ）构建系统发育树的步骤：1）计算所有样本两两之间的距离（常用pairwisedistance，即pairwisesequencealignment的结果，如Kimura2-parameter或Jukes-Cantormodel）；2）在距离矩阵中找到距离最近的两个样本（节点），将它们连接成一个新的节点（合并）；3）根据合并节点的距离（通常为原两个节点距离的一半）和未合并节点的距离，更新距离矩阵；4）重复步骤2和3，直到所有样本都合并成一个大的节点；5）根据合并顺序和距离，绘制成树状图。四、进行大规模病原体测序数据质量控制（QC）主要关注：1）原始测序数据的质量（如Phred质量值分布）；2）读段（reads）的数量和长度；3）低质量读段和接头序列的去除比例；4）有效读段（cleanreads）的比例；5）读段在目标区域或基因组上的分布（覆盖度）；6）如果是配对末端测序（Paired-end），则关注读段对的完整性（如配对率、插入大小分布）。QC步骤至关重要，因为原始测序数据往往包含大量错误、低质量或无关序列。高质量的输入数据是后续分析（如组装、变异检测、系统发育分析）准确性的基础。QC能够过滤掉这些噪声和错误，提高分析效率，减少错误结论的风险，确保后续溯源结果的可靠性。五、核心突变（CoreSNP）是指在某个病原体传播群体中，被绝大多数（通常是超过95%）个体共享的、相对于参考序列或群体祖先序列的固定单核苷酸多态性（SNP）。在病原体传播链分析中，识别核心突变的意义在于：1）它们代表了在该传播链或群体中早期发生并稳定遗传下来的遗传标记，具有高度的保守性；2）核心突变可以帮助定义一个特定的、具有共同祖先的病原体群体或克隆；3）通过追踪核心突变在时空中的分布变化，可以更清晰地勾勒出主要的传播路径和分支，即使在高变异的病原体中也能提供相对稳定的溯源信息。六、利用分子进化速率差异进行病原体溯源或追踪传播源的可能思路主要是基于“时钟假说”（ClockHypothesis）。该思路假设：1）在相对较短的时间内，病原体基因组发生中性突变的速率是相对恒定的（即“分子钟”）。这个速率可以通过在已知进化时间和亲缘关系的样本对中估计。2）如果两个分离的群体或克隆具有不同的积累的遗传距离（通常用SNP数量或核苷酸替换率衡量），并且它们的分离时间根据流行病学信息是已知的，那么可以推断进化速率较快的那个群体经历了更快的传播或复制。例如，如果在两个同时出现的毒株中，A毒株比B毒株拥有更多的SNP，并且估计的突变率一致，那么可能暗示A毒株的传播速度或复制速率比B毒株快，或者A毒株的起源时间比B毒株早。通过比较不同样本或群体的进化速率，可以间接推断传播动态和源头。七、在病原体溯源研究中，可以利用地理信息系统（GIS）数据与生物信息学分析结果相结合，进行空间流行病学分析。具体方法包括：1）将包含生物信息学溯源结果（如样本所属的克隆类型、传播链位置）的样本，与其采集地点的空间坐标关联起来，在GIS地图上进行可视化展示。2）分析特定克隆类型在不同地理区域的分布模式（如聚集性、散发性、区域性流行），识别热点区域。3）结合时间信息，绘制病原体传播的时空动态图，追踪传播方向和范围。4）整合其他环境、人口统计学等GIS数据（如气候、交通网络、人口密度），探索病原体传播与地理环境因素之间的关系。例如，通过结合SARS-CoV-2的基因组测序结果和病例的地理分布数据，可以在GIS上直观展示不同变异株的地理传播范围和速度，为区域性防控策略提供依据。八、当前生物信息学在病原体溯源应用中面临的主要挑战有：1）数据量巨大与处理能力的瓶颈：高通量测序产生海量数据，需要强大的计算资源和高效的算法进行存储、处理和分析。2）数据质量和标准化问题：不同实验室、不同测序平台的数据质量参差不齐，缺乏统一的数据标准和共享机制，影响数据的整合与比较。3）分析方法的复杂性和不确定性：系统发育树构建、进化速率估计、群体结构分析等方法的选择和参数设置对结果影响较大，结果解释有时存在争议。4）数据共享与隐私保护之间的矛盾：快速共享测序数据对于溯源至关重要，但涉及患者隐私和数据所有权等问题，需要建立有效的伦理规范和法律法规。5）跨学科人才缺乏：需要既懂生物信息学又了解流行病学、微生物学的复合型人才。九、宏基因组测序（Metagenomics）技术在病原体溯源（特别是不明原因疾病）中具有巨大潜力。其应用潜力体现在：1）检测未知的病原体：当病因不明时，宏基因组测序可以直接分析样本中所有微生物的基因组DNA，无需预设目标，有可能发现新的、甚至是未被描述过的病原体。2）检测混合感染：许多疾病是由多种微生物共同引起的，宏基因组可以同时鉴定和分析多种病原体，提供更全面的病因信息。3）研究病原体群落生态：不仅关注致病体，还能了解宿主微生物群落的组成和变化，有助于理解宿主免疫状态、疾病发生发展的微生态机制。4）探索病原体的宿主范围和生态位：通过分析环境样本（如水、土壤）中的宏基因组，可以了解病原体的潜在来源和生存环境，为寻找传染源提供线索。例如，在不明原因肺炎病例样本中进行宏基因组测序，曾成功发现了SARS-CoV-2。十、结合SARS-CoV-2，利用生物信息学方法进行病原体溯源的典型工作流程通常包括：1）样本采集与测序：从感染者（呼吸道、粪便等）采集样本，使用高通量测序技术（主要是NGS）测序，获取病毒的基因组或特定基因片段（如刺突蛋白基因）。2）数据提交与共享：将测序原始数据或分析后的数据提交至全球共享数据库（如GISAID），实现数据共享，便于全球范围内的协同溯源。3）序列预处理与质量评估：对原始测序数据进行质控、去除低质量读段和接头序列，评估数据质量。4）基因组组装（如果是全长基因组）或目标区域序列提取。5）变异检测：与已知参考基因组（如早期毒株）进行比对，识别SNP和Indel等变异位点。6）系统发育分析：将待分析序列与数据库中的其他SARS-CoV-2序列进行比对，构建系统发育树（常用ML或BI方法），确定样本在病毒进化树中