2025年大学《生物统计学》专业题库- 基因组数据分析的统计方法

2025年大学《生物统计学》专业题库——基因组数据分析的统计方法考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不是高通量基因组数据的主要特点？A.数据量巨大B.数据维度高C.数据类型单一D.数据存在缺失值2.在进行RNA-Seq差异表达分析时，对原始计数数据进行标准化处理的目的是？A.降低数据噪声B.消除批次效应和实验条件差异C.增加基因变异度D.简化后续统计模型3.假设检验中，p-value小于0.05通常意味着？A.观察到的差异非常小B.零假设为真的概率小于5%C.结果是完全偶然的D.处理效应几乎为零4.在单因素方差分析（ANOVA）中，如果发现处理效应显著，下一步通常进行？A.增加样本量B.进行多重比较校正C.改变显著性水平αD.忽略所有单个比较5.在关联分析（GWAS）中，控制连锁不平衡（LD）的主要目的是？A.增加遗传变异B.提高计算效率C.避免将邻近基因的效应错误归因于单个SNPD.减少数据维度6.下列哪种统计方法常用于将高维基因组数据降维，并可视化样本间的主要差异？A.t-testB.PrincipalComponentAnalysis(PCA)C.LinearRegressionD.LogisticRegression7.计算多个检验的p-value后，需要进行校正以控制什么风险？A.第一类错误（假阳性）B.第二类错误（假阴性）C.数据类型错误D.模型选择错误8.在使用DESeq2进行RNA-Seq差异表达分析时，其计算差异表达基因的核心统计量是基于什么模型？A.t分布B.正态分布C.卡方分布D.贝叶斯分布9.对于分类问题，如果我们的目标是根据基因表达谱将样本分成不同的组别，除了聚类分析外，还可以考虑使用哪种方法？A.回归分析B.线性判别分析（LDA）C.主成分分析（PCA）D.方差分析（ANOVA）10.生存分析中，Kaplan-Meier生存曲线主要用于？A.比较多个处理组的生存分布B.估计单个个体生存概率C.建立预测生存时间的回归模型D.检验生存时间是否符合特定分布二、填空题（每空2分，共20分）1.基因组数据的预处理通常包括数据质量控制（QC）和________两个主要步骤。2.在进行RNA-Seq差异表达分析时，估计离散度的常用方法是计算________。3.p-value表示在________为真的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。4.当需要进行多重假设检验时，常用的多重检验校正方法有Bonferroni校正和________。5.在关联分析中，衡量SNP位点之间连锁不平衡强度的统计量是________。6.PrincipalComponentAnalysis(PCA)的主要目标是提取数据中的________，并减少数据维度。7.对于分类变量，如果希望检验某个基因的表达水平是否在不同生物学条件下存在差异，通常使用________。8.简单线性回归模型中，Y是因变量，X是自变量，模型通常表示为Y=β₀+β₁X+________。9.基因表达数据的可视化常用热图，热图中的颜色通常代表________。10.Cox比例风险模型是一种常用的生存分析模型，其优点之一是能够处理________的生存数据。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述RNA-Seq数据进行差异表达分析的基本流程。2.解释什么是假阳性（TypeIerror）和假阴性（TypeIIerror），并说明在基因组数据分析中控制假阳性率的重要性。3.简述在进行全基因组关联分析（GWAS）时，需要进行样本量、家族关系和相关性检验的原因。四、计算题（每题10分，共20分）1.假设有A、B两个处理组，每个组有3个样本，对一个基因的测量值如下（单位：表达量）：组A:10,12,15组B:8,9,11请使用t检验（假设方差相等）检验该基因在两组间的表达是否存在显著差异（α=0.05）。请写出检验统计量的公式，并说明如何判断结果。（无需计算具体数值，但需列出公式和判断依据）2.某研究进行了一项GWAS，发现了100个关联显著的SNP（p-value<0.05）。如果研究者没有进行多重检验校正，那么至少有多少个SNP实际上是假阳性？（假设所有SNP独立）五、论述题（每题15分，共30分）1.论述在解释RNA-Seq差异表达分析的结果时，需要考虑哪些因素？为什么这些因素很重要？2.试述PrincipalComponentAnalysis(PCA)在基因组数据分析中的作用、原理及其局限性。试卷答案一、选择题1.C2.B3.B4.B5.C6.B7.A8.A9.B10.A二、填空题1.数据标准化/归一化2.标准化差异（FoldChange）或模型中估计的方差的比值（如DESeq2中的Dispersion）3.零假设（Nullhypothesis）4.FDR（FalseDiscoveryRate）或Benjamini-Hochberg5.Linkagedisequilibrium(LD)或D'值或r²值6.主要变异（Majorvariance）或资源（Information）7.ANOVA（方差分析）或重复测量方差分析（RepeatedMeasuresANOVA，如果条件是重复测量的）8.误差项（Errorterm）或ε（epsilon）或误差（Error）9.基因表达量（Geneexpressionvalue）或转录水平（Transcriptionlevel）10.非独立（Non-independent）或相关（Correlated）三、简答题1.RNA-Seq差异表达分析基本流程：*数据预处理：包括读取原始测序数据（如FastQ），进行质量控制和过滤低质量读长，对读长进行比对到参考基因组，统计每个基因上的比对读数（原始计数）。*数据标准化：对原始计数数据进行标准化处理，以消除测序深度、图书馆准备和测序平台等差异，常用方法如TPM,FPKM,或DESeq2/edgeR等方法内部使用的标准化。*差异度量：计算基因在不同组间的表达差异，常用指标是标准化差异（FoldChange）。*统计检验：进行统计检验以评估差异的显著性，检验基因表达是否存在真实差异，常用方法基于泊松分布（如DESeq2,edgeR）或正态分布（如limma）的模型。*多重检验校正：由于进行大量检验，需要进行多重检验校正以控制假发现率（FDR），常用方法如Bonferroni校正或FDR（Benjamini-Hochberg）。*结果解释：根据校正后的p-value（如FDR）和FoldChange来筛选显著差异表达的基因，并结合生物学背景进行解释。2.假阳性（TypeIerror）和假阴性（TypeIIerror）：*假阳性（TypeIerror）是指零假设（H₀，即处理无效应或变量无关联）实际上为真，但错误地拒绝了零假设，即认为发现了效应或关联，但实际上是偶然发生的。*假阴性（TypeIIerror）是指零假设实际上为假（即处理有效应或变量有关联），但错误地接受了零假设，即认为未发现效应或关联。*在基因组数据分析中，通常进行成千上万的统计检验（如GWAS中检查数百万个SNP），如果不对p-value进行校正，假阳性率会非常高。例如，如果α=0.05，进行1000次检验，预期会有约50次是假阳性。控制假阳性率（通过FDR校正）非常重要，因为基于假阳性发现的结论会误导后续研究，浪费资源，并可能产生错误的生物学认识。3.GWAS进行样本量、家族关系和相关性检验的原因：*样本量：足够大的样本量是获得可靠GWAS结果的基础。样本量越大，检测到真实关联信号（遗传变异对表型的影响）的能力越强（统计功效更高），同时也能更准确地估计遗传效应大小和精确度。*家族关系：家族成员之间具有共享的遗传背景和潜在的共享环境，这可能导致他们表型相似。如果在分析中未处理这种相关性，会导致连锁不平衡（LD）inflation，即关联信号的p-value被人为地低估（效应值看起来更大），从而错误地发现关联。*相关性：基因组中的SNP并非独立分布，它们之间存在连锁不平衡。一个SNP的效应可能会通过LD连带到邻近的SNP上。如果分析未考虑SNP之间的相关性，可能会错误地将邻近基因的效应归因于某个检测到的SNP，导致结果解释混乱和假阳性。因此，需要使用如PLINK等工具进行相关性和近亲关系检验，并可能进行相关SNP的合并或选择代表性SNP分析。四、计算题1.t检验公式与判断依据：*公式：t=(¯X₁-¯X₂)/sqrt((s₁²/n₁)+(s₂²/n₂))（假设方差相等）其中，¯X₁和¯X₂是组A和组B的均值，s₁²和s₂²是组A和组B的方差，n₁和n₂是组A和组B的样本量。（或者使用合并方差计算的标准误和t统计量）*判断依据：1.计算两组的均值（¯X₁=11.67,¯X₂=9.67）、方差（s₁²≈7.67,s₂²≈2.67）和样本量（n₁=n₂=3）。2.计算合并方差（pooledvariance）和标准误（standarderror）。3.计算检验统计量t的值。4.确定degreesoffreedom(df=n₁+n₂-2=4)。5.查找t分布表，得到df=4,α=0.05（双尾检验）的临界t值（约为2.776）。6.比较计算得到的t值与临界t值的绝对值。7.如果|t|>临界t值，则拒绝零假设，认为两组间存在显著差异；如果|t|≤临界t值，则不能拒绝零假设。2.假阳性数量计算：*方法：使用Bonferroni校正的思路。如果p<α，则要求p≤α/检验总数。*计算：假设p-value的真实分布是均匀的（最保守估计），那么在α=0.05时，预期只有5%的检验是真正的发现（即p-value<0.05）。因此，这100个p-value<0.05的检验中，预期有(1-0.05)*100=95个是假阳性。五、论述题1.解释RNA-Seq差异表达分析结果需考虑的因素及重要性：*统计显著性：首先要确认基因的差异表达是否经过多重检验校正（如FDR）且达到统计学显著水平。但这不绝对等于生物学上的重要。*表达量差异幅度（FoldChange）：显著性差异的基因，其表达量变化的倍数（FoldChange）大小也很重要。较大的变化通常更有生物学意义，但需结合背景知识判断。*统计功效：结果的显著性受样本量影响。低样本量可能导致无法检测到真实的差异，而高样本量可能检测到微小的、生物学上无意义的差异。需要评估研究的统计功效。*实验设计和生物学背景：结果必须与实验设计相呼应。例如，比较处理组vs对照组，预期处理相关的基因。同时，结合已知的生物学知识、通路信息等来判断结果的合理性。例如，某个特定通路的一组基因同时被显著上调，可能比单个基因的差异表达更有意义。*技术重复性和可重复性：考虑实验是否包含技术重复或生物学重复。技术重复高说明结果较稳定，生物学重复高则说明结果更具有生物学普适性。结果的生物学可重复性也很重要。*结果的可视化：使用热图、火山图等可视化手段可以帮助直观地展示差异表达的模式和程度，辅助判断。*重要性：全面考虑这些因素可以避免仅基于p-value做出草率的生物学结论，确保结果的可靠性、生物学意义和可重复性，从而更准确地理解基因在特定生物学过程中的作用。2.PCA在基因组数据分析中的作用、原理及其局限性：*作用：*降维：处理高维基因组数据（如成千上万的基因表达量或SNP谱）的主要特征，将数据从高维空间投影到低维空间（通常是二维或三维）。*可视化：将高维数据在低维空间中可视化，直观展示样本间的整体结构和主要差异模式。*探索性分析：帮助研究者理解数据的主要变异来源，识别潜在的聚类或分组关系，发现异常样本。*去除噪声：PCA主要提取数据中的主要变异，可能有助于去除随机噪声或技术变异的影响。*原理：PCA的核心思想是找到一个新的坐标系统（主成分），使得数据在新坐标系下的方差最大化。具体步骤包括：1.对原始数据进行标准化（通常是对样本进行中心化和缩放）。2.计算数据的协方差矩阵或相关矩阵