2025年大学《生物信息学》专业题库- 新一代DNA测序技术的发展趋势

2025年大学《生物信息学》专业题库——新一代DNA测序技术的发展趋势考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.相较于Sanger测序，下列哪一项不是早期NGS技术（如454测序）的主要优势？A.更高的通量B.更长的读长C.更低的成本D.更高的测序准确性2.Illumina测序平台主要利用哪种技术进行DNA片段的簇状扩增？A.化学裂解B.桥式PCRC.磁性分离D.原位杂交3.下列哪种测序技术能够提供单碱基分辨率的实时测序数据？A.Illumina测序B.PacBio测序C.OxfordNanopore测序D.Sanger测序4.在基因组组装方面，长读长测序技术（如PacBio、OxfordNanopore）相比短读长测序（如Illumina）主要优势在于？A.能产生更多的数据B.能更好地解决重复序列问题C.成本更低D.更高的测序错误率5.“dropout”现象在测序技术中通常指？A.测序仪故障B.DNA模板降解C.某些碱基在测序过程中无法被正确识别D.样本污染6.宏基因组测序通常适用于哪种研究？A.纯培养微生物的基因组测序B.单个基因的功能研究C.环境样品中所有微生物基因组的综合分析D.动物个体的遗传病诊断7.转录组测序（RNA-Seq）相比传统核糖核苷酸测序（RNAblotting）的主要优势在于？A.只能检测已知基因B.无法检测非编码RNAC.能更全面、定量地反映基因表达谱D.操作更简单8.拉萨DNA（LAD）是哪种表观遗传学标记？A.甲基化DNAB.乙酰化组蛋白C.碱基修改（如羟甲基化）D.DNA断裂9.单细胞测序技术面临的主要挑战之一是？A.数据量过大B.单细胞核的分离纯度C.测序成本过高D.需要复杂的生物信息学分析10.DNA纳米孔测序技术的潜在优势之一是？A.需要复杂的样品制备B.只能读取极短的序列C.可能实现长读长、实时、低成本测序D.对环境要求苛刻二、简答题（每题5分，共20分）1.简述桥式PCR技术在Illumina测序平台上的作用。2.简述宏基因组测序的样品制备过程中需要考虑的关键步骤及其目的。3.什么是“第三代”测序技术？请列举两种代表性技术。4.简述在肿瘤基因组研究中，NGS技术相比传统方法的主要优势。三、论述题（每题10分，共30分）1.论述长读长测序技术（如PacBioSMRTbell™、OxfordNanoporeMinION）在人类基因组组装中的优势及其面临的挑战。2.随着测序技术的飞速发展，测序数据存储和计算分析面临哪些主要挑战？请提出可能的应对策略。3.试述单细胞测序技术的最新进展及其在复杂生物样品研究中的应用前景。试卷答案一、选择题1.C2.B3.C4.B5.C6.C7.C8.C9.B10.C二、简答题1.桥式PCR技术是将含有目标DNA片段的琼脂糖微球固定在流式细胞仪的流动池表面，通过变性使DNA片段变性，然后重新退火，DNA片段的两端会在微球表面通过PCR扩增形成桥状结构。这些桥状结构会堆叠形成簇，每个簇中包含大量相同的DNA分子，作为后续测序的模板。2.宏基因组测序的样品制备关键步骤包括：样品采集与储存、DNA提取（需高效裂解所有微生物细胞，避免降解和抑制物影响）、DNA质量控制（评估浓度和纯度）、DNA片段化（根据后续平台要求将DNA打断至合适大小）、（可选）靶向富集（如通过杂交捕获富集特定基因或代谢通路）。3.“第三代”测序技术指能够产生长读长（通常>1kb，甚至数十万碱基）序列的技术，能够提供更连续的基因组信息。代表性技术包括：太平洋生物科学公司（PacBio）的SMRTbell™测序技术、牛津纳米孔技术公司（OxfordNanopore）的MinION测序设备。4.NGS在肿瘤基因组研究中的优势：能够全面、系统地检测肿瘤样本中的体细胞突变，包括点突变、插入缺失（Indel）、结构变异（SV）等；高灵敏度，可检测低频突变；能够分析复杂的肿瘤异质性；为肿瘤精准诊断、分型和治疗方案选择提供重要依据。三、论述题1.长读长测序技术的优势：能够生成比短读长（<200bp）更长的序列读长（数千至上万碱基），这对于组装复杂、重复性高的基因组（如人类、植物、真菌）至关重要，能够减少组装所需的序列重叠区域，生成更连续、更准确的基因组草图，甚至接近全基因组组装水平。同时，长读长有助于更清晰地界定基因结构、检测大型结构变异（如倒位、易位、大型缺失/重复）。面临的挑战：测序错误率通常高于短读长技术，需要复杂的生物信息学流程进行校正；目前单次测序通量相对较低，单位成本可能较高；在检测低频突变方面，可能不如高深度短读长数据敏感。2.数据存储和计算分析挑战：测序产生的数据量呈指数级增长，对存储空间提出巨大需求；大规模数据处理需要强大的计算能力和高效的算法，计算成本高昂；需要开发更智能、自动化、高效的数据分析流程来处理海量数据和复杂生物信号；数据标准化和质量控制对于确保分析结果的可靠性和可重复性至关重要。应对策略：发展更高效的存储和云计算技术；研发并行处理和人工智能辅助分析算法；建立标准化的数据处理和分析流程；加强数据共享和协作。3.单细胞测序最新进展：技术方面，如单细胞RNA测序（scRNA-seq）在捕获深度、分辨率、细胞检出率、降维算法、空间转录组等方面不断进步；出现单细胞DNA测序（scDNA-seq）、单细胞表观遗传学测序（scATAC-seq,scDNAme-seq）等技术，实现对单细胞基因组、转录组和表观遗传状态的精细解析；空间转录组测序（SpatialTranscriptomics）等技术能检测组