2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在生态灾害研究中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在生态灾害研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在生物入侵研究中，用于快速鉴定未知物种核酸序列的常用工具是？A.系统发育树构建软件B.基因表达谱分析工具C.BLAST（基本局部对齐搜索工具）D.聚类分析软件2.DNA条形码技术在生态灾害监测中的主要优势在于？A.可以直接量化环境污染程度B.能够精确推算物种种群数量C.提供物种特异性高的分子标识，便于快速鉴定和追踪D.直接预测灾害发生的概率3.RNA测序（RNA-Seq）技术在生态灾害研究中，主要用于？A.构建物种系统发育关系B.分析环境样本中所有生物的遗传多样性C.研究生物在特定胁迫（如污染、疾病）下的基因表达变化D.精确测定物种的地理分布范围4.在利用宏基因组学数据追踪水体污染事件时，通常关注受污染样本中哪些特征的变化？A.特定功能基因（如降解污染物基因）的丰度B.物种数量和多样性C.仅关注优势菌门的演替D.样本的总DNA浓度5.生态位模型（如MaxEnt）在生态灾害研究中的应用主要体现在？A.预测物种的遗传多样性热点区域B.评估生态系统退化的程度C.预测物种（特别是入侵物种或病原体）的潜在分布范围和风险区域D.监测特定污染物的浓度变化6.系统发育分析在疾病爆发溯源中的应用主要是为了？A.预测疾病的治疗方法B.确定病原体样本之间的亲缘关系，推断传播路径C.评估疾病的严重程度D.寻找疾病的动物宿主7.环境DNA（eDNA）技术能够用于生态监测的主要依据是？A.环境样品中总能检测到所有生物的DNAB.特定物种会释放特定标记的DNA到环境中，且其浓度与物种丰度相关C.eDNA的存在可以直接说明该区域有强大的物理干扰D.eDNA测序成本远低于传统物种调查方法8.以下哪项技术通常不直接用于分析生物体表型数据，而在生态灾害研究中更多地用于分析遗传或分子数据？A.GIS空间分析B.无人机遥感影像分析C.遗传多样性分析D.环境DNA检测二、填空题1.生物信息学在入侵物种研究中，可通过分析物种的______和______数据，推断其可能的入侵路径和扩散趋势。2.利用高通量测序技术分析病原体群体的______和______，是进行疾病溯源和传播动力学研究的关键。3.在评估气候变化对物种影响的研究中，______分析常用于比较物种当前分布与模拟的未来分布。4.eDNA技术通过检测环境样品中的______，可以间接评估生物的______和______。5.生物信息学工具可用于分析环境污染对生物______的影响，例如通过比较污染与对照样本的______差异。三、简答题1.简述利用生物信息学方法进行生物入侵风险评估的主要步骤和涉及的关键技术。2.解释系统发育树在追踪传染病传播路径中的作用和原理。3.简述RNA-Seq数据分析在研究生物应对环境胁迫（如重金属污染）时的主要流程和关注点。4.什么是环境DNA（eDNA）？它在生态监测，特别是监测濒危物种或入侵物种方面有哪些优势？四、论述题1.设计一个利用宏基因组学数据研究某工业废水长期排放对下游水体微生物群落结构及功能影响的分析方案。请详细说明研究目的、需要关注的关键生物信息学分析内容（包括具体分析方法和指标）、以及如何解读分析结果以评估生态影响。2.结合具体的生态灾害案例（如某种新发传染病、某物种的快速入侵等），论述生物信息学在灾害早期预警、动态监测、成因分析和效果评估等不同阶段可以发挥的作用，并分析当前生物信息学方法在应对这类灾害时面临的挑战与未来的发展方向。试卷答案一、选择题1.C2.C3.C4.A5.C6.B7.B8.C二、填空题1.基因序列，表型特征2.进化树，群体结构3.生态位模型4.DNA片段，存在，丰度5.基因表达谱，差异表达基因三、简答题1.答案：进行生物入侵风险评估的主要步骤包括：①收集目标入侵物种的遗传序列数据（如DNA条形码区域）；②利用生物信息学工具（如BLAST）鉴定物种身份，并可能与其他物种进行比较；③获取并分析物种的表型数据（如形态特征）；④利用地理信息系统（GIS）和生态位模型（如MaxEnt），结合环境变量数据，模拟物种的潜在适生区（当前分布和未来可能分布）；⑤结合物种的生物学特性、传播能力、生态位宽度等生物学信息，以及入侵地的环境条件和社会经济因素，综合评估其定殖、扩散和造成危害的可能性。涉及的关键技术包括序列比对、系统发育分析、生态位模型构建、GIS空间分析等。解析思路：此题考察对生物入侵风险评估流程和技术的掌握。需要学生理解从数据收集（基因、表型）到利用模型（生态位模型、GIS）进行分布模拟，再到综合考虑各种因素进行最终评估的完整链条。同时要能列举出支撑这一流程的关键生物信息学技术。2.答案：系统发育树通过将不同个体或群体的遗传序列进行比对，根据序列差异构建亲缘关系树状图。在传染病传播溯源中，通过比较来自不同时间点、不同地点的患者样本的病原体基因序列，将其放入系统发育树中。位于树上相邻或聚在一起的代表亲缘关系较近的序列，通常意味着这些样本来源于近期或直接的传播事件。通过分析序列在树上的位置和分支模式，可以推断出病原体的传播路径、识别传播链、发现潜在的超级传播者以及了解病原体的进化历史，为制定防控策略提供依据。其原理是基于“共同祖先”理论和序列演化速率的相对一致性。解析思路：此题考察系统发育树构建的原理及其在疾病溯源中的应用。核心在于理解系统发育树如何反映遗传距离和亲缘关系，以及如何将这种关系应用于追踪传播链条。需要说明树的结构如何揭示传播模式，并提及关键应用场景。3.答案：利用RNA-Seq数据分析生物应对环境胁迫的主要流程包括：①样本采集：收集暴露于胁迫环境和对照环境的生物样本（如组织、细胞），并提取总RNA。②转录组测序：对提取的RNA进行文库构建和高通量测序，获得不同样本的RNA序列读数（reads）。③数据预处理：对原始测序数据进行质量控制和过滤，然后进行序列比对，将reads映射到参考基因组或转录组上。④差异表达分析：计算比较组间基因的表达量差异（如FPKM、TPM），识别在胁迫下显著上调或下调的基因。⑤功能富集分析：对差异表达基因进行功能注释（如GO、KEGG富集分析），了解受胁迫影响的生物学过程、通路或分子功能。⑥可视化与解读：使用图表展示差异表达基因和功能富集结果，结合生物学知识解释这些基因变化如何介导生物对环境胁迫的响应。解析思路：此题考察RNA-Seq数据分析的基本流程和关注点。需要学生能描述从样本到数据解读的完整过程，并明确指出在胁迫研究中，重点是分析基因表达谱的差异及其生物学意义，特别是功能富集分析。4.答案：环境DNA（eDNA）是指从生物体（如细胞、组织）释放到环境介质（水、土壤、空气）中的游离DNA片段。生态监测中利用eDNA技术，通过检测环境样品（如水样）中的特定物种的DNA片段，可以间接推断该物种的存在、甚至评估其丰度和分布，而无需直接捕捉或观察生物体。其优势在于：①非侵入性、非干扰性，尤其适用于监测濒危、稀有或难以捕捉的物种；②可能比传统调查方法更高效、成本更低；③可用于大范围、多点位的环境监测；④结合高通量测序和生物信息学分析，可实现对复杂环境中多种生物的快速筛查。解析思路：此题考察对eDNA概念及其优势的理解。需要准确定义eDNA，并清晰阐述其在监测（特别是稀有、濒危物种）方面的独特优势，如非侵入性、高效、广谱筛查等。四、论述题1.答案：分析方案如下：研究目的：评估某工业废水长期排放对下游水体微生物群落结构（物种组成、多样性）和功能（如碳、氮循环相关基因丰度）的影响。关键生物信息学分析内容：①数据预处理：质量控制、过滤、去宿主核酸（如果适用）、序列比对到参考宏基因组数据库（如NCBISRS,MG-RAST）或进行组装（若为元基因组数据）。②物种组成与多样性分析：统计不同样品中的OTU/基因丰度，计算Alpha多样性指数（如Shannon,Simpson,richness）衡量群落内部多样性，计算Beta多样性指数（如Jaccard,Bray-Curtis）或进行非度量多维尺度分析（NMDS）衡量群落间差异，可能进行差异物种分析（如LEfSe）。③功能分析：利用宏基因组数据，通过在线工具（如MG-RAST,MetaCyc）或本地工具（如HMMER,KEGGOrthology）注释基因功能，统计不同样品中关键功能基因（如碳固定、氮循环、污染物降解相关基因）的丰度，进行差异功能分析。④统计分析：采用适当的统计方法（如t检验、ANOVA、多元回归）分析环境因子（如废水排放浓度、距离排放口距离、理化指标）与微生物群落结构/功能参数之间的关系。结果解读：根据分析结果，比较污染与对照区域微生物群落的组成和功能差异。显著差异可能表明废水排放改变了微生物群落结构，可能筛选出适应污染环境的物种，并可能影响关键生态功能（如污染物降解能力）的潜力。通过分析环境因子与群落参数的关系，可以揭示影响微生物群落变化的主要驱动力，从而评估废水排放的生态影响。解析思路：此题考察宏基因组学数据分析方案的设计能力。需要学生能提出明确的研究目的，设计出包含数据预处理、物种多样性分析、功能注释与富集分析、统计分析等环节的完整分析流程，并清晰说明每个步骤的目的和可能使用的方法。最后要能阐述如何根据结果解读生态影响。2.答案：生物信息学在生态灾害应对中发挥着多方面作用：①疾病爆发：早期预警与监测：通过分析社交媒体数据、新闻报道中的关键词，结合传染病报告数据，利用自然语言处理和机器学习进行异常模式检测，可能实现早期预警。病原体鉴定与溯源：利用高通量测序技术快速测序病人样本，通过BLAST、系统发育分析等确定病原体，并构建传播树，追踪传播路径和源头。传播动力学模拟：利用收集到的病例数据，结合人口流动模型等，通过数学建模和仿真预测疫情发展趋势和风险区域。②生物入侵：早期预警：通过监测国际贸易数据、环境样本中的未知DNA条形码，结合地理信息系统预测潜在入侵区域。物种鉴定与监测：利用DNA条形码、环境DNA等技术快速鉴定和监测入侵物种的分布和扩散动态。风险评估：通过分析入侵物种的遗传多样性、生态位特征、与本地物种的相互作用关系，结合模型预测其可能造成的生态和经济损害。③挑战：数据质量与整合：野外数据、测序数据、环境数据等往往存在噪音、格式不一、获取困难等问题，整合分析难度大。计算资源需求：大规模测序和复杂模型分析需要强大的计算能力。跨学科协作：需要生物学、生态学、计算机科学、统计学等多学科紧密合作。模型不确定性：预测模型的准确性