2025年大学《生物信息学》专业题库- 遗传调控网络在生物信息学中的分析方法

2025年大学《生物信息学》专业题库——遗传调控网络在生物信息学中的分析方法考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于真核生物基因表达调控的层面？A.染色质结构调控B.转录起始调控C.转录后加工调控D.蛋白质降解速率调控2.在基于基因表达谱构建转录调控网络的计算方法中，下列哪种方法主要利用基因间的表达相关性？A.基于矩阵分解的方法（如NARMA-YW）B.基于互作实验数据的方法C.基于贝叶斯网络的方法D.基于相关系数或互信息的方法3.在遗传调控网络分析中，度（Degree）通常指网络节点（如基因）连接的边数。对于调控蛋白节点，其出度（Out-degree）通常代表什么？A.该蛋白直接调控的基因数量B.该蛋白直接结合的调控蛋白数量C.该蛋白受其他蛋白调控的基因数量D.该蛋白受其他蛋白调控的调控蛋白数量4.以下哪种网络拓扑度量能够反映网络模块的内部连接紧密程度和外部连接稀疏程度？A.节点度（Degree）B.聚类系数（ClusteringCoefficient）C.介数中心性（BetweennessCentrality）D.模块度（Modularity）5.ChIP-seq数据主要用于研究什么？A.基因表达水平B.蛋白质-蛋白质相互作用C.DNA-蛋白质相互作用（如转录因子与DNA结合位点）D.RNA编辑事件6.基于表达谱的GRNBoost2算法属于哪种类型的网络构建方法？A.基于先验知识的方法B.基于物理化学相互作用的方法C.基于统计相关性或因果推断的方法D.基于高通量互作实验数据的方法7.在分析时间序列基因表达数据构建调控网络时，需要考虑的关键因素不包括以下哪项？A.基因表达值的动态变化模式B.网络节点的数量C.时间点的数量D.噪声水平对动态关系的影响8.Cytoscape软件在遗传调控网络分析中的主要作用不包括？A.可视化网络结构B.进行多种网络分析算法计算C.导入和管理多种类型的数据D.设计新的网络分析算法9.WGCNA（加权基因共表达网络分析）的核心思想是什么？A.基于基因表达相关性识别功能相关的基因模块B.基于蛋白质互作数据构建调控网络C.基于基因表达谱构建贝叶斯网络D.基于ChIP-seq数据识别转录因子结合位点10.在进行网络模块功能富集分析时，常用的工具或数据库不包括？A.GO(GeneOntology)B.KEGG(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes)C.STRING(SearchToolforInteractionsofProteins)D.DAVID(DatabaseforAnnotation,VisualizationandIntegratedDiscovery)二、填空题（每空1分，共15分）1.遗传调控网络的基本组成元素包括节点和________。2.构建转录调控网络常用的数据类型有基因表达谱、_______和染色质相互作用数据。3.衡量网络中一个节点重要性的一种指标是________中心性。4.基于基因表达时间序列数据构建调控网络，常用的方法有________和动态贝叶斯网络。5.在GRNBoost2算法中，通常使用________来衡量基因表达间的调控关系。6.识别网络中的显著模块，除了模块度，还可以参考________指标。7.将基因聚类成模块，并识别模块内基因表达模式的主成分的过程，称为________分析。8.分析调控网络时，考虑噪声的影响，可以采用________等方法。9.真核生物中，RNA聚合酶II催化的转录产物需要经过一系列加工过程，主要包括加帽、加尾和________。10.遗传调控网络分析中，对网络结果进行生物学解释，通常需要结合________数据和通路信息。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述真核生物中，转录水平调控的主要机制。2.简述基于基因表达谱构建遗传调控网络的常用方法及其基本原理。3.解释什么是网络模块，并说明网络模块识别的生物学意义。4.简述在生物信息学分析中，如何判断一个基因或节点在网络中是否“重要”。四、计算与分析题（共45分）1.（10分）假设你获得了一组来自某生物在两种不同处理（T处理和C处理，对照组）下的基因表达数据（已标准化）。请你简要描述，如果要用这些数据构建一个简单的、基于相关性的调控网络（例如，寻找直接调控关系），你会选择哪些具体的计算步骤？需要用到哪些统计量或指标？并简述如何根据这些指标判断是否存在潜在的调控关系（例如，基因A可能调控基因B）。2.（15分）假设你分析得到一个基因调控网络，网络中包含100个基因节点。通过分析，你识别出两个显著的网络模块，模块A包含20个基因，模块B包含15个基因。模块A中的基因主要富集在“细胞周期进程”通路（P-value=0.01），而模块B中的基因主要富集在“DNA修复”通路（P-value=0.03）。请基于这些信息，撰写一段简短的文字，描述你对这个网络的分析结果及其潜在的生物学意义。你需要说明你关注哪些信息，以及这些信息揭示了什么。3.（10分）描述在应用某种网络分析方法（例如，计算节点介数中心性）时，该方法的计算原理是什么？它衡量的是节点在网络中的哪种特性？在遗传调控网络分析中，一个基因节点的高介数中心性可能意味着什么？4.（10分）比较基于表达谱数据构建的调控网络与基于蛋白质-DNA相互作用实验数据（如ChIP-seq）构建的调控网络各自的主要优缺点。在什么情况下，你会倾向于使用哪种类型的网络作为研究的起点？请说明理由。五、论述题（15分）讨论遗传调控网络分析在理解复杂生物学过程（如疾病发生发展、信号转导通路）和发掘药物靶点方面的潜力与挑战。请结合具体的分析方法或研究实例，阐述如何利用网络分析克服其中的部分挑战，并指出当前该领域面临的主要技术或理论瓶颈。试卷答案一、选择题1.D2.D3.A4.D5.C6.C7.B8.D9.A10.C二、填空题1.边2.ChIP-seq3.介数4.动态贝叶斯网络（或相似方法如GNEAT等）5.相关系数（或互信息）6.模块重叠度（或Q值）7.模块8.噪声稳健算法（或类似表述，如稳健回归、置换检验等）9.剪接10.表观遗传（或类似表述，如基因组、转录组等）三、简答题1.真核生物中，转录水平调控的主要机制包括：①染色质结构调控（如组蛋白修饰、DNA甲基化）；②转录因子（TF）与顺式作用元件（如增强子、沉默子）的结合；③共转录因子和辅因子（如Mediator复合物）的参与；④转录起始的调控（如TFII复合物的组装、RNA聚合酶II的招募）。2.基于基因表达谱构建遗传调控网络的方法主要利用基因间的表达相关性。常用方法及其原理：①基于相关性/距离的方法：计算基因对之间的表达相关性（如Pearson、Spearman）或距离，当相关性/距离超过阈值时，构建调控边（通常假设表达上游基因调控下游基因）。原理是基于调控关系可能导致基因表达模式的相似性。②基于统计模型的方法：如GRNBoost2，使用随机森林等集成学习方法，从表达数据中直接学习基因间的调控关系，并估计调控强度和方向。原理是利用机器学习模型捕捉复杂的表达依赖关系。③基于动态模型的方法：如GNEAT，考虑基因表达的时间变化，构建动态贝叶斯网络，推断基因间的因果调控关系。原理是利用时间序列信息推断因果关系。3.网络模块是指网络中一群彼此连接紧密、而与网络中其他部分连接稀疏的节点集合。网络模块识别的生物学意义在于：①功能同质性：模块内的基因往往具有相似的功能或参与相似的生物学过程。通过功能富集分析，可以揭示模块的潜在生物学功能。②空间或组织特异性：某些模块可能在特定的细胞类型或组织中表达。③调控单元：模块可能代表一个协同工作的调控单元，受到共同的上游调控或参与特定的信号转导通路。④疾病关联：模块中的基因共同参与疾病的发生发展，因此识别模块有助于发现潜在的疾病相关基因和通路。4.判断基因或节点在网络中是否“重要”可以通过多种网络拓扑度量或分析方法：①拓扑度量：如度（节点连接的边数）、介数中心性（节点出现在网络中最短路径上的频率）、紧密度中心性（节点与其邻居的平均距离）等。高值通常意味着该节点在网络中处于核心地位。②调控潜力：对于调控节点，其出度（调控其他基因的数量）是衡量其调控潜力的指标。对于被调控节点，其入度（被其他基因调控的数量）或所连接的调控节点的重要性可以反映其受影响的程度。③重要性排序：通过某些算法（如随机矩阵理论、置换测试）对节点重要性进行排名，排名靠前的节点通常被认为更重要。④功能富集：与高重要性节点相关的基因富集在重要的生物学功能或通路中，也间接说明该节点可能重要。⑤动态重要性：在时间序列网络中，节点的重要性可能随时间变化。四、计算与分析题1.计算步骤：①对每种处理获得基因表达矩阵。②对每个基因，计算其与其他所有基因的表达相关性（例如，使用Pearson相关系数）。③设定一个相关性阈值（例如，|r|>0.7），将与该基因相关性超过阈值的基因确定为其潜在调控目标或被调控基因。④构建初始网络，节点代表基因，如果基因i与基因j相关性超过阈值，则绘制一条从基因i指向基因j的边（表示假设i调控j）。⑤（可选）应用噪声稳健算法（如GRNBoost2）对初始网络进行评分和排序，以减少噪声影响。⑥根据评分或进一步的过滤标准，确定最终的调控关系。需用到的统计量：基因表达相关性系数（Pearson或Spearman）。判断潜在调控关系：如果基因A与基因B的相关性显著高于基因A与其他基因的平均相关性（或高于一个随机期望值），且A的功能或表达模式适合作为B的调控因子，则可以判断存在潜在的A调控B的关系。2.分析结果描述：本分析识别出一个包含100个基因的调控网络，并从中划分出两个显著的网络模块：模块A（20个基因）和模块B（15个基因）。模块A的基因显著富集在“细胞周期进程”通路（P-value=0.01），而模块B的基因显著富集在“DNA修复”通路（P-value=0.03）。这表明网络中存在功能上区分明显的调控单元。模块A可能参与调控细胞分裂和增殖相关过程，而模块B可能参与维持基因组稳定性。这两个模块的识别有助于理解该生物在所研究条件下，细胞周期调控和DNA修复这两个重要生物学过程的分子基础。特别是，如果这两个模块之间存在相互作用（例如，通过共享节点或模块间的边），这可能暗示细胞周期进程与DNA修复之间存在协调或调控关系，这对于理解细胞应激反应或癌症等疾病生物学至关重要。3.计算原理：介数中心性（BetweennessCentrality）衡量的是网络中一个节点出现在所有节点对之间最短路径上的频率。计算方法通常是考虑所有节点对的最短路径，统计经过某个特定节点的路径数量，并进行归一化处理。它反映了节点在网络流或信息传播中的“中介”或“控制”能力。衡量特性：衡量节点在网络中的连接性和影响力，高介数中心性的节点通常位于网络的“枢纽”位置，能够连接不同的网络区域。遗传调控网络分析中：一个基因节点的高介数中心性可能意味着该基因位于多个基因调控路径的交汇点。因此，该基因可能作为一个重要的信号整合点或调控枢纽，参与调控多个生物学过程或通路。它也可能是一个关键的被调控基因，受到多个上游调控因子的影响，或者是一个重要的调控因子，能够影响多个下游靶基因的表达。4.优缺点比较与选择理由：基于表达谱数据构建调控网络的优点：①数据量巨大，可分析基因数量多；②获取相对容易和快速；③可以研究大规模网络。缺点：①间接性：表达谱反映的是基因活动的一个方面，调控关系（如蛋白-DNA结合）不一定直接对应表达相关性；②噪声：表达数据易受技术、生物和环境因素噪声影响；③滞后性：表达变化可能滞后于调控事件；④距离模糊：难以精确推断调控的时空关系和因果方向。基于蛋白质-DNA相互作用实验数据（如ChIP-seq）构建调控网络的优点：①直接性：直接检测转录因子与DNA结合位点，提供更直接的调控证据；②精确性：可以精确定位结合位点，推断调控关系更明确；③缓慢性：数据获取需要实验设计和测序，耗时较长，成本较高。缺点：①数据量相对较小，通常只能检测部分转录因子或特定条件下的结合；②代表性问题：ChIP-seq信号可能受染色质结构、蛋白修饰等因素影响，不一定完全代表转录活性；③单一层面：主要关注转录水平调控，难以直接反映翻译或表观遗传调控。选择倾向与理由：如果研究目标是精确识别关键的转录调控关系，特别是鉴定具体的转录因子及其靶基因，并且对调控的时空分辨率要求较高，或者需要构建高置信度的核心调控模块，我会倾向于使用基于ChIP-seq等实验数据构建的网络作为起点。因为这类数据提供了更直接和可靠的调控证据，有助于在复杂的表达网络中筛选出真正重要的调控事件。如果研究目标是全面探索大规模基因间的协同表达模式，了解整体调控格局，或者研究条件允许且需要快速获取广泛范围内的基因相互作用暗示，那么基于表达谱的网络是更合适的选择。基于表达谱的方法能提供更宏观的调控视角，尽管证据强度相对较弱，但可以揭示更广泛的协同作用模式。五、论述题遗传调控网络分析在理解复杂生物学过程和发掘药物靶点方面展现出巨大潜力，但也面临诸多挑战。潜力：①系统视角：网络分析提供了一种系统化的方法来理解基因、蛋白等分子间的相互作用如何共同驱动复杂的生物学现象，如细胞分化、信号转导、疾病发生。②关键节点识别：通过分析网络拓扑结构，可以识别网络中的关键节点（如Hub基因、调控子），这些节点往往是调控网络的核心，可能在生物学过程中起决定性作用，因此是潜在的药物靶点。③通路富集与功能推断：网络模块分析和功能富集分析有助于揭示参与特定生物学过程的基因集和通路，为研究机制和寻找相关基因提供线索。④药物靶点发现：通过分析疾病相关网络（如肿瘤细胞网络、感染宿主网络），可以识别异常关键的节点或通路，这些可以作为药物干预的潜在靶点。挑战：①数据噪声与整合：生物实验数据（