2025年大学《生物信息学》专业题库- 生物信息学在环境科学中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——生物信息学在环境科学中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（每小题2分，共20分。下列每小题选项中，只有一项是最符合题意的。）1.在环境宏基因组学研究中，直接从环境样品中获取并测序的遗传物质集合被称为？A.环境转录组B.环境蛋白质组C.环境基因组D.环境代谢组2.用于评估样品内不同操作分类单元（OTU）丰度分布均匀性的指标是？A.系统发育树B.Alpha多样性C.Beta多样性D.相对丰度3.在宏基因组数据分析中，将基因序列与已知基因数据库进行比对，以获取基因功能信息的工具主要是？A.多序列比对工具（如MAFFT）B.基因组组装工具（如SPAdes）C.功能注释数据库（如eggNOG）D.物种注释工具（如MetaPhlan）4.描述群落间相似性的多样性指标是？A.Shannon指数B.Simpson指数C.Unifrac距离D.Chao1指数5.蛋白质组学方法可以直接测定环境样品中哪些分子的丰度和状态？A.DNA片段B.RNA转录本C.蛋白质D.代谢物6.以下哪项技术通常不直接用于分析环境样品中宏病毒的遗传物质？A.粗提法结合高通量测序B.基于宿主基因组宏转录组分析C.基于病毒基因组的宏基因组分析D.环境样品蛋白质组直接分析7.用于评估环境样本中微生物群落功能潜力的分析方法是？A.基于序列的物种丰度分析B.基于基因表达谱的功能预测C.系统发育树构建D.群落结构网络分析8.在生物信息学分析中，用于将原始测序读长（reads）与参考基因组或数据库进行比对的工具是？A.变异检测工具（如GATK）B.序列比对工具（如BLAST,Bowtie）C.基因组组装工具（如SPAdes）D.重复序列去除工具（如Trimmomatic）9.以下哪项是环境代谢组学研究中常用的数据库？A.NCBIGenBankB.KEGGPATHWAYC.UniProtD.GTDB10.生物信息学在环境科学中可用于追踪和监测环境污染物的传播途径，例如通过分析水体或土壤样本中的？A.特定物种的基因组B.抗生素抗性基因C.重金属同位素D.植物生理信号二、填空题（每空2分，共20分。）1.宏基因组学研究的核心目标之一是探索环境样本中未培养微生物的________和________。2.计算群落Alpha多样性常用的指数包括Shannon指数、Simpson指数和________指数等。3.生物信息学工具如________和________常用于从宏转录组数据中推断微生物群落的功能活动。4.在环境微生物组研究中，分析不同环境梯度（如污染程度、距离源）下群落组成差异的方法属于________分析。5.用于注释宏基因组中基因功能的主要数据库包括KEGG、COG和________。6.环境样品中DNA的提取和纯化是进行后续生物信息学分析的________。7.通过分析环境样本中特定功能基因（如耐药基因）的________，可以评估环境污染物的生态风险。8.生物信息学在生物多样性监测中可用于识别指示物种或群落结构变化的________。9.交互分析在环境微生物组研究中常用于探究不同物种间的________关系或环境因子与群落组成的关系。10.基于宏基因组数据的________分析有助于理解微生物群落如何适应特定环境条件。三、名词解释（每题4分，共20分。）1.宏转录组学(Metatranscriptomics)2.Beta多样性(Betadiversity)3.功能预测(FunctionalPrediction)4.抗生素抗性基因库(AntibioticResistanceGenePool)5.环境基因组学(EnvironmentalGenomics)四、简答题（每题6分，共24分。）1.简述环境宏基因组学数据分析的主要流程。2.简述使用16SrRNA基因测序分析环境样品微生物群落结构的简要流程及其局限性。3.简述生物信息学在监测环境污染物（如重金属）生物效应方面的一个潜在应用途径。4.简述在进行环境宏基因组功能预测时，选择使用哪些数据库或方法的重要性。五、论述题（每题10分，共30分。）1.论述生物信息学在揭示环境污染对微生物群落结构功能影响方面的作用。2.结合具体实例，论述宏病毒组学研究的意义及其在环境科学中应用的前景。3.试述当前环境生物信息学研究中面临的主要挑战以及可能的解决方案。试卷答案一、单项选择题1.C解析：环境基因组学研究的是环境样品中全部遗传物质，包括微生物和可能存在的其他生物，直接测序获得的是环境基因组。2.B解析：Alpha多样性衡量样品内部物种丰富度和均匀度。Beta多样性衡量不同样品间群落组成的差异。3.C解析：功能注释旨在了解基因做什么，通常通过将基因序列与包含已知功能信息的数据库（如eggNOG,KEGG）进行比对实现。4.C解析：Beta多样性用于比较不同群落之间的相似程度，反映群落组成上的差异。5.C解析：蛋白质组学直接研究生物体内的蛋白质分子。环境样品蛋白质组学可通过直接分析或基于转录组的推断，提供关于微生物功能状态的信息。6.D解析：环境样品蛋白质组学主要针对微生物蛋白质，而宏病毒学通常关注病毒核酸（DNA或RNA）。通过蛋白质组直接分析宏病毒是间接且不直接的方法。7.B解析：基于宏转录组数据，可以利用功能预测工具（如PICRUSt,Metacyc）推断样品中实际活跃的代谢通路和功能潜力。8.B解析：序列比对是将未知序列与已知序列库进行匹配的过程，是许多下游分析（如变异检测、基因注释）的基础，常用工具如BLAST和Bowtie。9.B解析：KEGGPATHWAY数据库包含已知的生化通路信息，是环境代谢组学中进行通路富集分析的重要资源。10.B解析：抗生素抗性基因（ARGs）可以在环境中传播，通过分析水体、土壤中的ARGs种类和丰度，可以追踪污染源和传播途径。二、填空题1.多样性，功能解析：宏基因组学的一个核心目标是全面了解环境样本中微生物的遗传多样性（种类多）以及它们所具备的生物学功能。2.Chao1解析：Chao1指数是估计群落物种丰富度的一种非参数估计方法，常与Shannon、Simpson等指数一起使用计算Alpha多样性。3.PICRUSt，Metacyc解析：PICRUSt和Metacyc是基于宏转录组数据推断微生物群落功能活动（代谢潜力）的常用生物信息学工具。4.Beta解析：分析不同环境梯度下群落组成的差异正是Beta多样性分析的核心内容。5.eggNOG解析：eggNOG（EggNOGOrthologousGroups）是与COG、KEGG等并列的常用的基因功能注释数据库。6.前提/基础解析：高质量的DNA是进行所有后续生物信息学分析（如测序、组装、注释）的必要前提。7.分布/丰度解析：通过检测环境样本中特定ARGs的分布范围和相对丰度，可以评估其生态风险。8.指示物解析：某些物种对环境变化敏感，其存在或缺失可以指示环境质量或群落结构的变化，这些物种被称为指示物。9.相互作用解析：交互分析旨在揭示群落成员之间的关系（如是协同还是拮抗）或环境因子如何影响这些关系。10.功能解析：基于宏基因组数据的功能分析（如KEGGpathway富集分析）可以帮助理解群落整体的代谢能力和功能适应性。三、名词解释1.宏转录组学：指从环境样品（如土壤、水体）中直接提取并测序所有生物来源的RNA分子（主要是mRNA），通过分析转录本丰度来了解该环境中活跃的基因表达和主要生物学功能的过程。2.Beta多样性：指在多个样品之间，群落组成差异的程度，反映了不同样品间物种分布或丰度的不同。常通过距离矩阵来量化。3.功能预测：指利用生物信息学方法，将环境基因组或转录组中获取的未知基因序列与已注释基因的功能信息进行比较或映射，从而推断这些未知基因可能具有的功能的过程。4.抗生素抗性基因库：指环境中（如水体、土壤、沉积物）存在的所有抗生素抗性基因（ARGs）及其变异体的集合，包括自由存在的和结合在微生物基因组上的ARGs。5.环境基因组学：指研究环境样品（如土壤、水体、空气）中全部遗传物质（主要是微生物，但也可能包括其他生物）的结构、组成和功能的过程，核心是宏基因组学。四、简答题1.环境宏基因组学数据分析的主要流程包括：①原始数据质控与过滤：去除低质量读长、去除接头序列、去除宿主基因序列（如果需要）；②序列比对（可选）：将读长比对到参考基因组或数据库；③去宿主化（如果需要）：进一步去除宿主基因组残留序列；④序列组装（可选）：将高质量读长拼接成更大的基因组或转录组片段；⑤功能注释：对基因序列进行功能注释，如蛋白数据库比对、基因本体（GO）注释、通路注释（KEGG等）；⑥差异分析：比较不同样品间基因/物种/通路丰度的差异；⑦多样性分析：计算Alpha和Beta多样性指数，分析群落结构；⑧可视化：将分析结果以图表等形式展示。2.使用16SrRNA基因测序分析环境样品微生物群落结构的简要流程：①样品采集与处理：采集环境样品，进行前处理（如富集、纯化）；②DNA提取：从样品中提取微生物总DNA；③PCR扩增：使用通用引物扩增16SrRNA基因的目标区域（通常为V3-V4区域）；④高通量测序：对扩增产物进行测序；⑤生物信息学分析：①序列质控与过滤；②序列聚类：将相似度高的序列聚类成操作分类单元（OTU）；③物种注释：将OTU序列与参考数据库进行比对，注释到属或种水平；④丰度统计与多样性分析；⑤可视化。局限性：①仅针对含有16SrRNA基因的微生物；②无法区分活菌与死菌；③难以评估基因表达水平；④分辨率有限（OTU定义可能导致物种合并或拆分）；⑤无法检测线粒体和核糖体基因。3.生物信息学在监测环境污染物生物效应方面的一个潜在应用途径是：通过分析受污染环境样品（如水体、土壤）中微生物群落的组成和功能变化，来评估污染物的生物效应。具体步骤包括：①采集污染和对照环境样品；②进行宏基因组测序或宏转录组测序；③生物信息学分析：进行物种鉴定、功能预测、通路富集分析等；④比较污染组与对照组：重点比较与污染物代谢相关基因/通路/功能在丰度上的差异；⑤结果解读：如果发现与污染物降解/抵抗相关的基因/功能在污染样品中显著上调，或者敏感指示物种丰度下降，则可以表明污染物对微生物群落产生了影响，并可能通过这些生物标记物来评估污染的生态风险。4.在进行环境宏基因组功能预测时，选择使用哪些数据库或方法的重要性体现在：①准确性：不同的数据库（如KEGG,eggNOG,MetaCyc）收录的基因类型、注释信息、更新频率不同，选择合适的数据库能提高功能预测的准确性；②全面性：某些数据库可能更侧重于特定类型的基因功能（如代谢），选择多个数据库可以增加预测的覆盖面；③适用性：针对特定环境（如厌氧环境）或特定生物（如古菌），需要选择包含相关信息的数据库或专门针对该领域优化的预测工具；④避免偏差：过度依赖单一数据库可能导致预测结果偏差，结合多个独立来源的信息可以相互印证；⑤更新速度：环境科学领域发展迅速，选择持续更新的数据库和方法能确保预测跟上最新的生物学认知。五、论述题1.生物信息学在揭示环境污染对微生物群落结构功能影响方面的作用是多方面的。首先，通过高通量测序技术（如16SrRNA,宏基因组）结合生物信息学分析，可以精确评估环境污染（如重金属、有机污染物、石油泄漏）对微生物群落结构和多样性的影响，识别受影响的指示物种或功能类群。其次，利用宏转录组学分析，可以揭示环境胁迫下微生物群落活跃的功能基因和代谢通路，阐明微生物对污染物的响应机制，如解毒途径的激活、营养物质的重新利用等。再次，通过功能预测和代谢组学分析，生物信息学能够描绘出受污染环境中微生物群落的功能潜力变化，评估其对环境物质循环（如碳、氮、硫循环）的影响。此外，生物信息学方法（如多元统计分析、网络分析）可以整合环境因子、群落结构、功能特征等多维度数据，构建预测模型，评估环境变化的长期影响，并识别潜在的生态修复微生物资源或功能群。2.宏病毒组学研究通过直接分析环境样品中的病毒核酸，揭示了环境中病毒群落的巨大多样性和复杂性，其在环境科学中的意义和前景十分广阔。意义在于：①揭示环境病毒多样性与宿主生物多样性、环境条件的关系；②阐明病毒在环境物质循环（如有机物分解、元素循环）中的作用；③理解病毒与微生物之间的相互作用（竞争、共生、捕食）；④作为环境变化的指示器，监测水体富营养化、病原体污染等；⑤发现新的病毒种类和基因，丰富病毒学知识。前景在于：随着测序技术的进步和成本降低，以及分析方法的完善，宏病毒组学将能更深入地揭示病毒在淡水、海水、土壤、沉积物等不同环境中的生态位和功能；结合宏转录组、宏基因组等多组学技术，可以更全面地研究病毒-微生物相互作用网络；开