2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在干细胞治疗中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在干细胞治疗中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、1.简述胚胎干细胞与成体干细胞在生物学特性和应用潜力上的主要区别，并指出利用生物信息学方法研究这两种干细胞时各自面临的不同挑战。2.解释什么是“干细胞异质性”，并说明单细胞测序技术（如scRNA-Seq）在解析干细胞异质性方面相比传统高通量测序技术（如bulkRNA-Seq）的主要优势及其生物信息学分析上的关键考量。二、3.描述在干细胞研究中进行基因组测序（WGS）的主要目的。列举至少三种可以通过WGS数据分析来解决的干细胞相关问题，并简述相应的分析思路。4.详细说明RNA测序（RNA-Seq）数据的典型分析流程，包括从原始测序数据（如FASTQ文件）到获得差异表达基因或基因表达谱的关键步骤和常用的生物信息学工具或方法。在流程中强调数据质控和标准化的重要性。三、5.生物信息学方法在表观遗传学研究中扮演着重要角色。请阐述表观基因组学数据（如DNA甲基化、组蛋白修饰）在揭示干细胞干性维持和分化诱导机制方面的作用。列举至少两种分析表观基因组数据的生物信息学方法，并简述其基本原理。6.单细胞RNA测序（scRNA-Seq）能够揭示细胞间的异质性。请描述如何利用生物信息学方法（如降维技术、聚类分析）从scRNA-Seq数据中识别干细胞群体、分化阶段或细胞轨迹。讨论在分析过程中需要关注的技术噪音和伪影问题。四、7.在干细胞研究中，整合多组学数据（例如，结合转录组与表观基因组数据）对于全面理解细胞状态和调控网络至关重要。请论述进行多组学数据整合的主要挑战，并介绍一种常用的整合分析方法及其原理。8.机器学习和人工智能技术在干细胞研究中展现出巨大潜力。请列举至少三个机器学习或AI技术在干细胞领域的潜在应用方向（如干细胞鉴定、分化预测、疾病模型构建等），并简述这些技术如何帮助克服传统生物信息学分析方法中的局限性。五、9.某研究团队获得了某类干细胞的转录组数据，希望鉴定出维持其干细胞特性的关键基因。请设计一个生物信息学分析方案，包括需要使用的主要工具或数据库，以及分析步骤的概述。10.讨论在利用生物信息学方法分析干细胞数据时，从数据处理、统计分析到结果解读可能面临的主要挑战，并提出相应的应对策略或注意事项。试卷答案一、1.答案：胚胎干细胞（ESC）来源于囊胚内细胞团，具有多向分化潜能，可分化为所有三种胚层；成体干细胞（ASC）存在于发育成熟的组织或器官中，通常具有有限的分化潜能，主要参与组织修复和维持。利用生物信息学方法研究ESC时，挑战在于其高异质性、复杂的调控网络以及潜在的伦理问题。研究ASC时，挑战主要在于其数量稀少、分化潜能受限，且往往来源于特定组织，导致样本异质性（如来源差异）和获取难度。解析思路：要求先对比ESC和ASC的基本生物学特性差异，然后基于这些差异，思考生物信息学分析中可能遇到的具体问题，如数据噪声、网络复杂性、样本代表性等。二、3.答案：基因组测序（WGS）的主要目的是获取细胞全部遗传信息的完整图谱，用于检测遗传变异（如SNP、Indel、CNV）、研究基因组结构变异、进行物种鉴定或亲缘关系分析等。在干细胞研究中，WGS数据分析可用于：①鉴定干细胞特有的遗传标记或变异；②筛选与干细胞自我更新或分化相关的候选基因；③进行干细胞克隆鉴定与溯源分析；④研究干细胞在特定环境或疾病状态下的遗传进化。解析思路：先回答WGS的核心目的，然后列举干细胞研究中的具体应用场景，并对每个应用场景简述其分析逻辑。三、5.答案：表观基因组学数据（如DNA甲基化、组蛋白修饰）不改变DNA序列，但通过修饰染色质结构来调控基因表达，在干细胞干性维持和分化诱导中起关键作用。DNA甲基化数据分析可用于：①识别干细胞特异性的甲基化模式，作为干性标记；②研究甲基化在调控关键干性基因（如自我更新相关基因、多能性基因）表达中的作用；③探究分化过程中表观遗传重编程的动态变化。组蛋白修饰数据分析可用于：①识别与染色质开放/关闭状态相关的干细胞调控区域；②研究组蛋白修饰变化如何影响基因转录活性；③构建表观遗传调控网络。常用的生物信息学方法包括：甲基化数据分析（如BS-seq的MACS、Illumina甲基化芯片分析）、组蛋白修饰数据分析（如ChIP-seq的PeakCalling、整合分析工具如ChIPWAS、MAGeCK）。解析思路：先阐述表观遗传的作用机制及其在干细胞研究中的重要性，然后分别针对DNA甲基化和组蛋白修饰，列举具体的应用和研究问题，并介绍相应的常用分析方法及其原理。四、7.答案：进行多组学数据整合的主要挑战包括：①数据类型和测量尺度的差异（如表达量、甲基化水平、蛋白质丰度）；②数据结构和格式的不同；③不同组学数据间的噪声和批次效应；④整合后数据维度过高，计算复杂度增加。一种常用的整合分析方法是基于偏最小二乘回归（PLS）的整合方法（如PLS-CCA、PLS-DA），其原理是通过降维和线性建模，找到能够最大化不同组学数据间协变性的潜在变量（LatentVariables），从而将多个组学数据投影到一个共同的低维空间进行后续分析或可视化。解析思路：先列出多组学整合面临的主要困难，然后介绍一种具体的整合技术（如PLS），并简明扼要地解释其基本工作原理。五、9.答案：设计生物信息学分析方案如下：①数据获取：从NCBIGEO等数据库下载目标干细胞的转录组测序数据（如RNA-Seq数据）。②数据预处理：对原始FASTQ数据进行质控（如去除低质量读长、过滤Adapter序列），进行比对到参考基因组，计算基因/转录本表达量（如使用featureCounts,Salmon）。③数据标准化：使用标准化方法（如TPM,FPKM,DESeq2标准化）消除技术噪音和批次效应。④差异表达分析：比较干细胞组与对照组（如分化诱导组或非干细胞组）的表达差异，筛选显著差异表达的基因（如使用DESeq2,edgeR）。⑤功能富集分析：对差异表达基因进行GO（GeneOntology）和KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）富集分析，识别与干细胞特性相关的生物学过程和通路。⑥机器学习（可选）：构建分类器（如随机森林、支持向量机）使用差异表达基因作为特征，尝试鉴定干细胞特异性标记基因。主要工具/数据库包括：GEO,STAR/SAMtools(比对),featureCounts/Salmon(定量),DESeq2/edgeR(差异表达),GOseq/KEGG(富集分析),R/Python机器学习库。解析思路：按照标准的数据分析流程（预处理-标准化-统计分析-功能注释）进行设计，明确每个步骤的目标和可选用到的工具/方法，体现从数据到生物学见解的转化过程。六、10.答案：主要挑战包括：①数据噪音和批次效应：原始测序数据包含各种噪音，不同实验条件或平台产生的数据可能存在批次差异，影响分析结果的准确性。②数据解读的复杂性：生物信息学分析结果往往需要结合生物学背景知识进行深入解读，避免误判。③计算资源需求：处理大规模生物数据（如单细胞测序）需要强大的计算能力和内存资源。④结果验证：生物信息学预测或结论需要通过湿实验进行验证。应对策略/注意事项：①严格的数据质控和质量评估；②使用合适的标准化方法处理