2025年大学《分子科学与工程》专业题库- 生物分子在人工智能技术中的应用

2025年大学《分子科学与工程》专业题库——生物分子在人工智能技术中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述DNA序列比对在生物信息学中的意义，并列举至少两种常用的序列比对算法及其基本原理。二、解释什么是机器学习，并简述监督学习、无监督学习的主要区别。举例说明机器学习在药物发现或基因功能预测中的一种应用。三、描述利用蛋白质作为生物传感器的原理。以检测特定疾病标志物为例，说明如何设计基于抗体或适配体的生物传感器，并简述其中可能涉及的人工智能数据处理环节。四、阐述深度学习在分子性质预测中的应用。以预测分子结合能为例，说明使用深度学习模型相较于传统计算化学方法的优势，并简述构建此类模型所需的数据类型。五、讨论从生物系统（如神经网络、免疫系统）中汲取灵感，用于开发新型人工智能算法的可能性。举例说明一种受生物启发的人工智能技术，并简述其基本思想。六、结合合成生物学的发展，说明人工智能如何辅助设计和优化生物制造过程或生产具有特定功能的生物材料。举例说明AI在合成生物学中的一个具体应用场景。七、分析将生物分子（如酶、核酸适配体）与智能材料（如纳米粒子、水凝胶）结合，用于开发智能响应系统（如智能药物递送、智能传感）的潜力。讨论在此类系统中，人工智能技术可能扮演的角色。八、探讨生物分子与人工智能交叉领域发展所面临的伦理挑战，例如基因编辑与AI结合的潜在风险、基于生物特征数据的AI应用带来的隐私问题等，并提出可能的应对思考。试卷答案一、意义:DNA序列比对是生物信息学的基础分析手段，用于确定不同DNA序列之间的相似性和差异性，从而推断序列的进化关系、识别基因、定位遗传变异（如SNP）、比较基因组结构等。算法及原理:1.Needleman-Wunsch算法(动态规划):用于全局序列比对。将两个序列划分成子序列，构建一个矩阵，每个单元格表示截至该位置的optimal对齐方式得分。通过比较匹配、不匹配、插入、删除的得分，并回溯矩阵找到最佳对齐路径。2.Smith-Waterman算法(动态规划):用于局部序列比对。同样构建矩阵，但每个单元格表示截至该位置的最优局部对齐得分。允许从任意位置开始，找到最高的对齐得分区域，无需比对整个序列。匹配得分+1，不匹配得分-1，插入和删除得分通常为-1或更负值，且初始值为0。二、机器学习定义:机器学习是人工智能的一个分支，研究计算机如何从数据中学习规律和模式，而无需进行显式编程。其目标是让计算机系统能够自主改进其性能。区别:*监督学习:使用带有标签（输出）的训练数据集。算法学习输入与输出之间的映射关系，目的是预测新输入的输出。例如，使用已知物种的DNA序列（输入）和分类标签（输出）训练模型，以识别未知序列的物种。*无监督学习:使用没有标签的训练数据集。算法旨在发现数据中隐藏的结构或模式，如聚类、降维等。例如，对基因表达数据进行聚类，将表达模式相似的基因归类在一起，而无需预先知道它们的功能。应用示例:使用机器学习模型分析基因表达谱数据，预测基因的功能或其在特定疾病状态下的作用。三、原理:利用生物分子（如抗体、酶、核酸适配体）具有高度特异性识别目标分析物（如蛋白质、小分子、离子）的能力，将其作为识别元件固定在传感器表面。当目标分析物与识别元件结合时，会引起可测量的信号变化（如光学、电学、热学信号），通过传感器系统检测信号变化，并结合人工智能算法对信号进行解漂移、模式识别、定量分析，从而实现对目标分析物的灵敏检测。设计步骤(以抗体为例):1.选择或制备针对特定疾病标志物的特异性抗体。2.将抗体固定在合适的传感器基底上（如电化学传感器、光学传感器、压电传感器）。3.将样本（如血液、尿液）施加到传感器上，目标疾病标志物与固定化的抗体结合。4.洗去未结合的物质。5.检测结合事件引起的信号变化。AI数据处理:利用AI（如机器学习模型）处理原始信号数据，去除噪声和干扰（信号解漂移），识别特定的信号模式，区分目标分析物与非特异性结合，并进行定量分析或早期诊断判断。四、深度学习的应用:深度学习，特别是基于神经网络的模型，能够从大量复杂的分子数据中学习非线性的、隐含的规律，用于预测分子的各种性质，如结合能、熔点、毒性、药物代谢参数（ADME）等。优势(相较于传统方法):1.处理高维度数据:能有效处理大规模、高维度的分子结构或表征数据。2.学习复杂模式:能够捕捉分子结构与性质之间复杂的非线性关系。3.数据需求:在有足够高质量数据的情况下，可以避免复杂的物理模型假设，直接从数据中学习。4.效率:对于某些性质预测，训练好的模型预测速度可能比重新运行昂贵的量子化学计算快。所需数据类型:需要大量分子结构数据及其对应的实验测得的性质值（目标变量）。数据通常需要经过预处理和特征工程，如使用SMILES、InChI等表示分子结构，或使用分子指纹、物理化学参数、量子化学计算结果等作为模型的输入特征。五、可能性:生物系统经过亿万年进化，形成了许多高效、鲁棒、节能的信息处理和处理机制，为人工智能的发展提供了丰富的灵感来源。技术示例及思想:人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN):受人脑神经元网络结构和信息传递机制的启发。ANN由相互连接的节点（神经元）层组成，每个连接具有可学习的权重。信息在神经元之间传递，通过非线性激活函数处理，最终输出预测结果。ANN能够学习复杂的数据模式，是深度学习的基础。六、AI在合成生物学中的应用:*辅助设计:利用AI算法（如遗传算法、贝叶斯优化）搜索和优化基因序列、代谢通路结构，以实现特定的生物制造目标（如高产目标产物、耐受不良环境）。*预测与仿真:开发基于AI的模型，预测基因编辑（如CRISPR-Cas9）的脱靶效应、蛋白质折叠行为或细胞生长动态，加速设计和验证过程。*优化控制:应用AI控制策略，实现对生物反应器中细胞生长和代谢过程的实时监控和精确调控，优化生产效率。场景示例:利用深度学习模型分析大量已知酶的结构-活性关系数据，预测未知酶的催化效率和底物特异性，从而指导合成生物学学家筛选或设计具有更高性能的工业用生物催化剂。七、潜力:将生物分子与智能材料结合，可以创造出能够感知环境刺激并做出智能响应的材料或系统，在生物医学、环境监测、智能药物递送等领域具有巨大潜力。AI的角色:1.智能设计:利用AI算法（如生成模型）设计具有特定功能（如响应特定生物分子、调节药物释放）的生物-智能材料结构。2.信号处理与解译:对于由生物分子与智能材料构成的复杂传感系统产生的信号，AI可以用于高级模式识别、特征提取和复杂刺激的解译，提高传感器的灵敏度和特异性。3.系统优化:通过AI模拟和优化，设计出生物分子与智能材料协同工作最优的系统，实现更精确的响应控制（如智能药物递送系统的靶向性和控释精度）。八、伦理挑战:*基因编辑与AI结合:AI可能被用于设计更高效的基因编辑工具，但也可能增加脱靶风险或被用于非治疗目的（如增强），引发关于人类增强、公平性和安全性的担忧。*生物特征数据隐私:AI在分析生物特征数据（如基因组、表型）时，可能涉及大规模数据收集和深度分析，存在数据泄露、滥用和歧视的风险（如基于基因的就业或保险歧视）。*责任归属:当基于生物分子和AI的复