2025年大学《生物信息学》专业题库- 免疫疗法治疗效果预测与生物信息学技术

2025年大学《生物信息学》专业题库——免疫疗法治疗效果预测与生物信息学技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于目前主流的肿瘤免疫检查点抑制剂（ICIs）的作用靶点？A.PD-1B.PD-L1C.CTLA-4D.CD202.在进行肿瘤样本的转录组测序数据分析时，差异表达基因筛选的首要步骤通常不包括？A.数据标准化B.算法选择（如t-test,ANOVA）C.调整多重检验校正（如Bonferroni,FDR）D.对基因进行功能注释和通路富集分析3.以下哪个数据库是存储和检索大规模基因表达谱数据（如GEO数据集）的主要公共平台？A.OMIMB.dbSNPC.GeneCardsD.NCBIGeneExpressionOmnibus(GEO)4.在构建免疫疗法疗效预测模型时，以下哪种生物信息学分析方法最常用于评估单个分子特征（如基因表达）对患者生存预后的影响？A.主成分分析(PCA)B.K-means聚类分析C.Cox比例风险回归模型D.逻辑回归分析5.肿瘤免疫微环境（TME）分析中，"免疫检查点浸润评分"通常是基于哪些免疫细胞的浸润水平来计算的？A.T细胞、B细胞B.巨噬细胞、树突状细胞C.肿瘤细胞、内皮细胞D.CD8+T细胞、调节性T细胞(Tregs)、NK细胞等特定免疫细胞6.以下哪种算法通常不用于机器学习模型的构建，以便从高维基因表达数据中预测免疫疗法疗效？A.支持向量机(SVM)B.K-近邻(KNN)C.线性回归(LinearRegression)D.随机森林(RandomForest)7.对于缺失值较多的基因表达矩阵，以下哪种处理方法通常不推荐或需要谨慎使用？A.直接删除含有缺失值的样本或基因B.使用多重插补法(MultipleImputation)C.基于模型的方法进行缺失值估计D.对所有缺失值统一填充一个常数（如0）8.评估一个生存预后模型（如基于基因表达的模型）好坏的重要指标是？A.模型中包含的基因数量B.模型的复杂度C.模型在独立验证集上的预测能力（如C-index,AUC）D.模型构建过程中的p值9.RNA测序（RNA-seq）数据中，FPKM（FragmentsPerKilobaseoftranscriptperMillionmappedreads）值的意义是？A.某基因在所有样本中的平均表达量B.某基因转录本在所有样本中的相对丰度C.某基因编码的蛋白质分子数量D.某基因在测序过程中的错误率10.在生物信息学研究中，将来自不同组别（如治疗有效组与无效组）的样本数据合并在一起进行整体分析，这种做法可能忽略了？A.组间差异B.数据噪声C.潜在的亚群效应D.多重检验问题二、填空题（每空2分，共20分）1.免疫疗法通过激活患者自身的免疫系统来识别和杀伤肿瘤细胞，其中CAR-T疗法是利用改造的T细胞表达特异性识别肿瘤的______来杀伤目标细胞。2.生物信息学研究中常用的统计方法__________用于检验两组或多组数据在某个指标上是否存在显著差异。3.GEO数据库中，GSE、GDS、GEOSeries、GEODataset是不同类型数据集的标识符，其中GSE代表GeneExpressionSets，即______。4.生存分析是生物信息学中用于研究事件发生时间（如肿瘤复发时间、患者生存时间）与相关因素之间关系的一种统计方法，常见的生存分析终点包括______和______。5.在进行基因功能富集分析时，GO(GeneOntology)数据库提供了关于基因涉及的生物学过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）的注释信息。6.根据肿瘤免疫逃逸理论，肿瘤细胞可以通过上调______分子的表达来抑制效应T细胞的活性，从而逃避免疫监视。7.为了减少批次效应（如不同实验平台、不同测序时间带来的系统差异）对生物信息学分析结果的影响，常用的方法包括______和______。8.生物信息学中的机器学习算法可以通过学习已标记样本（即已知疗效的样本）的特征与标签（疗效）之间的关系，来对未标记样本的免疫疗法疗效进行______。9.ICI评分（ImmuneCheckpointInhibitorScore）等指标通常基于多种免疫检查点相关基因的表达水平计算得出，用于评估肿瘤微环境的______状态。10.对于预测免疫疗法疗效的生物信息学模型，除了在训练集上进行评估外，更重要的是在独立的______集上进行验证，以评估模型的泛化能力。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述肿瘤免疫逃逸的两种主要机制，并分别举例说明可能通过生物信息学手段进行研究的分子靶点。2.在生物信息学分析中，进行多重检验校正的目的是什么？请列举至少两种常用的多重检验校正方法。3.简要说明在利用基因表达数据构建免疫疗法疗效预测模型时，需要考虑哪些关键因素或步骤。四、论述题（每题10分，共20分）1.假设你获得了一组接受PD-1抑制剂治疗的晚期肺癌患者的临床数据（包括年龄、性别、肿瘤分期、治疗反应等）和对应的肿瘤组织转录组测序数据。请设计一个简要的生物信息学分析流程，用于探索潜在的PD-1抑制剂疗效预测生物标志物，并说明你将关注哪些关键分析环节。2.结合当前研究进展，论述生物信息学技术在揭示免疫疗法耐药机制方面的作用，并举例说明至少两种通过生物信息学分析发现的耐药相关通路或分子事件。---试卷答案一、选择题1.D2.D3.D4.C5.D6.C7.D8.C9.B10.C二、填空题1.单克隆抗体(或ChimericAntigenReceptor)2.t-test(或ANOVA)3.大规模基因表达数据集集合4.无进展生存期(PFS)(或总生存期OS)5.(功能注释,实体间关系)6.PD-L1(或ProgrammedDeath-Ligand1)7.(批次效应校正方法，如Combat,Seurat的整合流程)8.预测(或Prediction)9.免疫抑制(或Immunosuppressive)10.验证(或Validation)三、简答题1.机制1：免疫检查点抑制。肿瘤细胞上调PD-L1等免疫检查点配体表达，与T细胞上的PD-1受体结合，抑制T细胞活性，从而逃避免疫监视。研究靶点示例：PD-L1,PD-1。机制2：免疫抑制性微环境形成。肿瘤微环境中的免疫抑制性细胞（如Tregs,MDSCs）和细胞因子（如TGF-β,IL-10）的积累，抑制了效应T细胞的抗肿瘤活性。研究靶点示例：CD25(Treg标志物),ARG1(MDSC标志物),TGF-β。2.目的：在生物信息学研究中，对多个假设进行检验时，会面临第一类错误（错误拒绝零假设，即假阳性）的概率增加的问题。多重检验校正旨在控制这个家族wiseerrorrate(FWER)或假发现率(FDR)，使得在整体上保持一定的错误率，从而提高结果的可靠性。常用方法示例：*Bonferroni校正：将显著性水平α除以检验的总数量m，即新的显著性水平为α/m。非常保守，但可能导致大量真实信号被错判为假信号。*FalseDiscoveryRate(FDR)控制：如Benjamini-Hochberg(BH)方法。控制发现的所有假阳性结果的比例不超过某个预设阈值（如0.05）。相对宽松，能更好地发现真实信号。3.关键因素/步骤：*数据质量评估与预处理：检查数据完整性，进行标准化、归一化，去除批次效应，筛选高质量基因。*特征选择：从众多基因中筛选出与疗效相关的潜在预测因子，方法可包括差异表达分析、相关性分析、基于模型的方法等。*模型选择与构建：选择合适的机器学习或统计模型（如逻辑回归、支持向量机、随机森林、生存回归模型等）。*数据集划分：将数据合理划分为训练集和验证集（或测试集），有时还需进行交叉验证。*模型训练与参数调优：使用训练集数据训练模型，并调整模型参数以获得最佳性能。*模型评估：使用验证集或测试集评估模型的性能，常用指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC（ROC曲线下面积）、C-index（对于生存分析）等。*结果解释与验证：分析模型中哪些特征对预测结果贡献最大，并在独立数据集上验证模型的泛化能力。四、论述题1.分析流程：*数据准备与质量控制：对转录组数据进行预处理（如去除低质量读数、标准化），检查数据质量（如RIN值、基因检出率）。*差异表达分析：比较PD-1抑制剂治疗有效组与无效组（或未治疗对照组）的基因表达差异，筛选出与疗效相关的候选基因。*功能富集与通路分析：对筛选出的差异表达基因进行GO和KEGG富集分析，识别与疗效相关的生物学过程和通路。*构建预测模型：选择一部分差异表达显著且功能相关的基因，利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）或统计方法（如Cox比例风险模型）构建疗效预测模型。*模型评估与验证：在原始数据集或内部验证集上评估模型性能（如AUC、ROC曲线），若效果良好，可在独立的外部数据集（如GEO上公开的类似数据）上进行验证。*生物标志物确定：根据模型评估结果，确定具有良好预测性能的基因组合作为潜在的PD-1抑制剂疗效生物标志物。*结果可视化与报告：可视化关键分析结果（如差异表达基因热图、通路图、ROC曲线），撰写分析报告。关键分析环节：*数据预处理与质量控制是基础。*差异表达分析是筛选候选基因的入口。*功能/通路分析有助于理解疗效背后的生物学机制。*模型构建与评估是核心，决定了预测能力的强弱。*独立验证是评估模型泛化能力、确保结果可靠性的关键。2.生物信息学在揭示耐药机制中的作用：*生物信息学技术能够整合分析来自基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多维度的大规模数据，揭示免疫治疗耐药的复杂分子机制。*通过比较治疗敏感与耐药患者的多组学数据，差异分析可以识别出耐药相关的突变基因（如PD-L1过表达、JAK/STAT通路突变）、表达变化（如免疫检查点相关基因上调、效应T细胞耗竭标志物表达增加）或表观遗传修饰。*生存分析可以评估这些耐药相关特征对患者预后的影响。*网络生物学分析（如PPI网络、共表达网络）有助于构建耐药信号通路，揭示不同分子事件之间的相互作用。*机器学习模型可以整合多种耐药信号，预测患者的耐药风险。*通过Meta分析等方法，可以整合多个独立研究的结果，验证耐药机制的一致性。耐药相关通路/分子事件示例：*免疫检查点通路：肿瘤细胞或免疫细胞过表达PD-L1、CTLA-4等，导致免疫抑制。例如，研究发现PD-L1在经ICIs治疗后出现进展的患者中表达显著升高。*肿瘤微环境改变：耐药过程中，TME可能变得更加抑制，如Tregs、