2025年大学《生物统计学》专业题库- 蛋白质组学和生物统计学的结合

2025年大学《生物统计学》专业题库——蛋白质组学和生物统计学的结合考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题干后的括号内）1.蛋白质组学研究中，高通量质谱技术产生的主要数据类型是？A.DNA序列B.RNA序列C.蛋白质质荷比（m/z）和丰度D.脱氧核糖核酸（DNA）2.在比较两组样本的蛋白质平均表达量时，如果样本量较小且数据分布未知，较为稳健的假设检验方法是？A.单因素方差分析（ANOVA）B.t检验（t-test）C.Wilcoxon秩和检验D.卡方检验（Chi-squaretest）3.主成分分析（PCA）在蛋白质组学数据分析中的主要目的是？A.筛选出差异表达的蛋白质B.对高维数据进行降维，揭示主要变异模式C.对蛋白质进行分类鉴定D.计算蛋白质间的相互作用强度4.在蛋白质组学差异表达分析中，p值小于0.05通常表示？A.差异是绝对可靠的B.观察到的差异可能性小于5%，拒绝零假设的证据有统计学意义C.该蛋白质在两组间绝对含量不同D.该蛋白质的表达变化具有显著的生物学意义5.重复实验（生物学重复或技术重复）在蛋白质组学研究中主要目的是？A.鉴定更多新的蛋白质B.提高统计分析的稳健性和结果的可重复性C.降低实验成本D.减少样本量需求6.评价一个蛋白质组学聚类分析结果好坏的指标通常不包括？A.聚类树状图的形态B.熵值（Entropy）C.F检验的p值D.聚类成员的生物学功能一致性7.在使用线性模型（如线性回归）分析蛋白质丰度与某个实验条件（如药物浓度）关系时，残差分析的主要目的是？A.预测蛋白质的未来表达趋势B.检验模型假设是否满足（如误差项独立性、同方差性）C.确定最优的回归系数D.评估模型的拟合优度8.广义线性模型（GLM）在蛋白质组学分析中的优势在于？A.适用于所有类型的蛋白质组学数据B.能处理非正态分布的响应变量（如对数转换后的丰度）C.自动进行多重比较校正D.无需考虑实验设计因素9.在进行蛋白质组学实验设计时，设置对照组的关键作用是？A.鉴定尽可能多的蛋白质B.提供一个基准，用于比较处理效应，控制技术和生物学变异C.缩短实验时间D.降低实验成本10.一个统计模型的效应量（EffectSize）主要反映了？A.模型拟合的好坏程度B.零假设被拒绝的可能性大小C.自变量对因变量影响的大小或强度D.数据的离散程度二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）1.蛋白质组学数据通常具有高维、______和______的特点。2.假设检验中，犯第一类错误（TypeIerror）的概率用______表示，通常设定在______水平。3.在蛋白质组学差异表达分析中，FoldChange（倍数变化）描述了两组间蛋白质丰度的相对______。4.PCA通过线性组合原始变量生成新的、不相关的变量（主成分），这些主成分按照它们能解释的原始数据______的大小依次排列。5.t检验用于比较两组正态分布总体均值是否存在显著______，根据样本量不同分为______t检验和______t检验。6.在进行多重比较校正时，常用的方法包括______、______和______等。7.评价蛋白质组学实验设计是否合理，需要考虑因素包括样本量、______、______和重复次数等。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述蛋白质组学数据预处理的主要步骤及其生物学意义。2.解释什么是多重比较问题，并说明在蛋白质组学分析中为什么需要处理多重比较问题。3.简述使用PCA分析蛋白质组学数据时，如何根据主成分图初步判断样本间的分组或差异模式。4.在蛋白质组学研究中，实验设计比数据分析更重要，请简述理由。四、计算题（每题8分，共16分）1.某研究比较了对照组（n=6）和用药组（n=6）的某种蛋白质丰度，得到两组样本的平均丰度分别为：对照组均值=120，用药组均值=150；两组样本的标准差分别为：对照组SD=15，用药组SD=20。假设两组丰度数据近似服从正态分布，请使用t检验（假设自由度为10）初步判断用药是否显著提高了该蛋白质的丰度。（无需计算p值，只需列出检验步骤和关键计算）2.假设对一个包含1000个蛋白质的表达数据集进行PCA分析，得到前两个主成分（PC1,PC2）的方差贡献率分别为60%和15%。请解释这两个主成分分别代表了数据变动的哪些方面？如果PC1显示出对照组和实验组样本点有明显分离，这说明了什么？五、分析题（每题9分，共18分）1.假设你获得了一份来自某癌症研究的蛋白质组学分析报告摘要：研究者在肿瘤组织和正常组织中鉴定了2000个蛋白质，通过统计检验发现其中50个蛋白质在肿瘤组织中显著上调（p<0.05），30个显著下调（p<0.05）。报告进一步指出，上调的蛋白质主要富集在细胞增殖通路，下调的蛋白质主要参与细胞凋亡过程。请分析这份报告在呈现统计结果和生物学解释方面可能存在的潜在问题或需要补充的信息。2.设计一个蛋白质组学实验方案，用于研究某种新药对细胞周期的影响。请简要说明实验分组（对照组、用药组，考虑设置多少个生物学重复？），需要测量的蛋白质组学指标（除了总蛋白量，还需要关注哪些？），以及你计划使用哪些生物统计方法来分析数据，并说明选择这些方法的理由。试卷答案一、选择题1.C2.C3.B4.B5.B6.C7.B8.B9.B10.C二、填空题1.稀疏，高噪音2.α，0.053.差异4.方差（或变异）5.差异，小，大6.Bonferroni校正，FDR（或Q值）控制，Holm方法7.对照组，实验处理因素三、简答题1.答案：主要步骤包括：数据过滤（去除低丰度、不可靠肽段/蛋白质）；归一化（消除技术变异，如ICP、iBAQ）；缺失值处理（如均值填充、KNN填充）；数据转换（如对数转换，使数据更符合正态分布）。解析思路：考察对蛋白质组学数据预处理标准流程的掌握，需包含去冗余、标准化、处理缺失值和数据变换等关键环节，并简述每一步的目的是减少噪音、消除技术干扰、使数据满足后续统计分析的前提（如正态性）。2.答案：多重比较问题是指在同时检验多个假设时，仅仅因为随机性就可能会错误地拒绝至少一个零假设（即发生I类错误的概率会增大）。蛋白质组学研究中常常同时检测数千个蛋白质，如果不进行校正，p<0.05的标准将导致虚报（假阳性）率很高，使得结果不可信。解析思路：考察对多重比较问题核心概念的理解，需要解释为什么会出现此问题（检验次数增多），以及不解决此问题的后果（I类错误率膨胀），强调校正的必要性。3.答案：PCA生成的主成分是原始变量的线性组合，其方差依次递减。在主成分图中，样本点在PC1和PC2轴上的位置反映了它们在这两个主要变异方向上的得分。如果样本点按实验分组（如对照组vs.实验组）在某个主成分轴（如PC1）上呈现出明显的分离趋势，说明该主成分代表的变异模式与实验分组或处理效应显著相关。这有助于初步判断差异来源或识别主要的样本异质性。解析思路：考察对PCA结果（主成分图）解读能力的掌握，需说明主成分的定义、轴上样本点位置的含义，以及如何从样本点的分布模式（特别是分组分离）中提取生物学信息。4.答案：因为合理的实验设计是获取可靠数据的基础。蛋白质组学实验成本高昂、技术复杂且易受多种因素干扰。如果设计不当，可能导致样本偏差、无法有效控制变异来源、结论缺乏说服力甚至完全错误。后续的数据分析再精巧，也难以弥补原始数据质量的缺陷。好的设计能确保数据的可比性和代表性，为统计分析提供坚实的基础，从而揭示真实的生物学规律。解析思路：考察对实验设计与数据分析关系的理解，强调设计在研究中的基础性地位，指出蛋白质组学实验的复杂性使得设计尤为重要，并从数据质量、变异控制、结论可靠性等角度论证其重要性。四、计算题1.答案：*提出零假设H0：μ1=μ2（两组蛋白质丰度均值相等）；备择假设H1：μ1≠μ2（两组蛋白质丰度均值不等）。*计算合并方差估计值s_p^2=[(n1-1)s1^2+(n2-1)s2^2]/(n1+n2-2)=[(6-1)15^2+(6-1)20^2]/(6+6-2)=[1125+2100]/10=3225/10=322.5。*计算标准误SE=sqrt[s_p^2*(1/n1+1/n2)]=sqrt[322.5*(1/6+1/6)]=sqrt[322.5*2/6]=sqrt[322.5/3]=sqrt[107.5]≈10.37。*计算t统计量t=(x̄1-x̄2)/SE=(120-150)/10.37=-30/10.37≈-2.89。*（假设自由度df=10，查t分布表或使用计算器，得到t=-2.89时的p值大于0.05，小于0.05）。解析思路：考察独立样本t检验的基本步骤，包括假设提出、计算合并方差、标准误、t统计量。注意明确指出所用的公式和计算过程。此处未要求计算精确p值，但强调了计算t值的过程。2.答案：*PC1和PC2是数据方差的主要来源，其中PC1解释了60%的方差，PC2解释了剩下的15%。这表明PC1代表了数据集中最大的变异方向，而PC2代表第二大但相对较小的变异方向。*PC1的主要方面：它代表了样本间最大程度差异的方向，可能反映了实验条件的主要效应、重要的生物学变化或主要的噪音/技术变异来源。*PC2的主要方面：它代表了在已由PC1解释的变异之外，样本间第二大程度差异的方向，可能反映了次要的生物学效应、不同样本间独特的变异模式或不同方向的噪音。*如果PC1显示对照组和实验组样本点分离，说明PC1所代表的主要变异方向与实验分组或处理效应密切相关。这提示我们，导致对照组和实验组样本差异的主要生物学过程或技术影响因素，沿着PC1轴的方向表现最为显著。解析思路：考察对PCA结果解读的深入理解，需要解释方差贡献率的意义、主成分代表的数据变异方向，并具体分析样本分组在主成分上的分离所蕴含的生物学或统计学信息。五、分析题1.答案：潜在问题或需要补充信息：*p值未校正：报告仅报告了p<0.05的蛋白质，未说明是否进行了多重比较校正（如FDR控制），这使得50+30个差异蛋白质的发现可能存在较高的假阳性率。*效应量缺失：报告仅提供了p值，未报告效应量（如FoldChange、MAD等），无法判断差异蛋白质丰度变化的实际大小和生物学显著性。*统计功效不足：仅报告p值和差异数量，未提及样本量或统计功效检验，无法判断检测出的差异是否具有足够的统计证据支持。*蛋白质鉴定可靠性：未提及蛋白质鉴定的置信度（如FDR），无法判断差异列表的可靠性。*生物学解释过于简化：“主要富集在...”的描述可能过于绝对，需要提供具体的统计富集分析结果（如GO或KEGG富集检验及其p值/FDR）来支持。*技术变异控制：未说明实验设计中如何控制技术噪音和重复性，使得差异可能部分源于技术而非生物学因素。解析思路：考察对蛋白质组学分析报告解读的批判性思维，需要从统计方法的严谨性（多重检验校正、效应量、功效）、结果的完整性（鉴定置信度、变异来源控制）、生物学解释的科学性（需要统计支持）等多个角度指出报告的不足之处。2.答案：*实验分组：设置对照组（未用药）和用药组。每个组至少包含3-6个生物学重复（细胞系或样本），以获取足够的数据量并估计生物学变异。总共至少6-12个样本。*测量指标：进行总蛋白定量；进行差异蛋白质组学分析（如Label-free或SILAC），鉴定和定量所有或差异表达蛋白质。特别关注细胞周期相关蛋白（如周期蛋白、周期蛋白依赖性激酶CDKs、Wee1、Cyclin-dependentkinaseinhibitorsCKIs等）的表达变化。*统计分析方法及理由：*描述性统计：计算各组样本的总蛋白量、各蛋白质的均值、标准差等，进行数据预处理（归一化、对数转换、缺失值处理）。*差异表达分析：使用t检验或非参数检验（如Wilcoxon）比较对照组和用药组间蛋白质丰度的差异（p值<0.05，结合效应量判断）。使用多重比较校正方法（如FDR<0.05）控制假阳性率。*聚类分析：对差异表达蛋白质进行聚类，可视化样本间或蛋白质间的相似性/差异性