2025年大学《生物信息学》专业题库- 表观遗传学研究的生物信息学方法

2025年大学《生物信息学》专业题库——表观遗传学研究的生物信息学方法考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项技术主要用于检测基因组中特定蛋白质-DNA相互作用？A.全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）B.染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）C.基于捕获的顺式作用元件测序（CAGE）D.基因组测序（WGS）2.在ChIP-seq数据分析中，用于识别蛋白质结合区域（peaks）的软件工具通常需要扣除哪些背景噪声？A.随机测序对照（MockChIP）B.总RNA输入对照C.G+C含量偏倚D.可见光对照3.ATAC-seq技术主要利用什么原理来评估染色质的开放性？A.特异性地富集已甲基化的DNA片段B.利用转录因子结合位点作为锚点进行测序C.依赖于染色质结合蛋白选择性捕获修饰的DNAD.通过可逆性接头的随机化来检测可及性4.DNA甲基化水平通常使用哪种分子量或百分比来表示？A.染色质构象捕获（CCLE）指数B.重复序列扩增（PCR）产物数量C.5'-甲基胞嘧啶占所有胞嘧啶的比例D.染色质免疫沉淀（ChIP）信号强度5.以下哪个数据库是整合了来自ENCODE和RoadmapProject等多组学数据的公共资源？A.NCBISRAB.UCSCGenomeBrowserC.GeneExpressionOmnibus(GEO)D.TheGenomeReferenceConsortium(GRC)6.对于大规模的表观遗传数据集，如何去除或校正批次效应是一个重要挑战？以下哪种方法通常不直接用于批次效应校正？A.双变量散点图分析（BVA）B.可重复性分析（ReproducibilityAnalysis）C.利用已知批次信息的线性模型回归D.特征选择（FeatureSelection）7.以下哪种表观遗传修饰通常与活跃的染色质状态相关？A.5mC（5-甲基胞嘧啶）B.6mA（6-甲基腺嘌呤）C.H3K9me3（组蛋白H3的第9位赖氨酸三甲基化）D.H3K27me3（组蛋白H3的第27位赖氨酸三甲基化）8.基于深度学习的方法在表观遗传学研究中主要应用于哪些方面？（多选）A.表观遗传数据的高通量预测B.复杂表观遗传模式的发现C.未知表观遗传标记的识别D.替代现有的生物信息学分析工具9.RNA测序（RNA-seq）数据在表观遗传学研究中可以用来推断什么信息？A.DNA的甲基化水平B.组蛋白修饰状态C.转录本的丰度，间接反映染色质可及性D.非编码RNA的种类和数量10.在进行ChIP-seqpeakcalling后，如何评估识别出的峰的可靠性？A.检查峰的宽度分布B.进行富集分析（EnrichmentAnalysis）C.与已知转录因子结合位点数据库进行比对D.以上都是二、填空题（每空1分，共15分）1.表观遗传学主要研究不依赖于DNA序列变化而能够遗传给后代的__________和__________的变化。2.常用的ChIP-seqpeakcalling软件有__________和__________等。3.全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）主要用于检测DNA分子中的__________修饰。4.评估ATAC-seq数据质量的常用指标包括__________、____________和__________。5.组蛋白修饰的特异性识别通常依赖于__________技术结合__________进行测序。6.为了整合来自不同组学平台的数据，需要考虑数据的__________、____________和__________等特征。7.生物信息学分析中，对大规模数据集进行降维常用的方法有__________和__________等。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述ChIP-seq实验设计的基本流程，包括关键步骤和需要考虑的因素。2.解释什么是开放染色质区域，并简述ATAC-seq技术如何用于识别这些区域。3.描述DNA甲基化对基因表达可能产生的影响机制。4.简述进行表观遗传学数据整合分析时面临的主要挑战。四、论述题（每题10分，共30分）1.设计一个生物信息学分析方案，用于研究某特定基因启动子区域的表观遗传修饰（如H3K4me3,H3K27me3,5mC）与其转录活性之间的关系。请说明需要使用哪些数据类型、分析方法以及如何解读结果。2.比较ChIP-seq和ATAC-seq两种技术在研究染色质状态方面的异同点，并讨论各自的优势和局限性。3.论述表观遗传学数据在理解复杂疾病（如癌症、神经退行性疾病）发生发展中的作用，并举例说明生物信息学方法如何被用于这些研究。试卷答案一、选择题1.B2.A3.D4.C5.B6.D7.B8.A,B,C9.C10.D二、填空题1.染色体结构功能2.MACSsicer3.甲基化4.reads数量/质量分布基于峰的分布统计（如峰高度、宽度）基因覆盖度5.染色质免疫沉淀（ChIP）特异性DNA序列捕获（如CaptureSeq,SeqChIP）6.种类标准化方式相关系数/相关性7.主成分分析（PCA）t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）三、简答题1.答：ChIP-seq实验设计流程：①提取细胞核或特定细胞类型的基因组DNA；②进行染色质免疫沉淀（ChIP），利用特异性抗体捕获与目标蛋白结合的DNA片段；③对捕获到的DNA进行文库构建（如末端修复、加A尾、连接接头）；④进行高通量测序（如Illumina测序）；⑤对测序数据进行质量控制和比对到参考基因组；⑥进行峰调用（Peakcalling）以识别蛋白质结合区域；⑦结果分析和生物学解释。关键步骤包括高质量ChIPDNA提取、高效的免疫沉淀和文库构建。需考虑因素：抗体特异性、细胞类型、实验重复次数、对照设置（输入对照组、阴性对照）等。解析思路：考察对ChIP-seq实验全流程的掌握，包括核心操作步骤和实验设计要点。需要清晰描述从样本处理到数据分析的关键环节，并强调设计实验时需要考虑的关键因素，如抗体质量、重复性、对照等。2.答：开放染色质区域是指DNA链相对容易与染色质结构蛋白（如RNA聚合酶）结合的区域，通常与基因表达相关。ATAC-seq技术通过使用可逆性接头，将带有Taq酶识别位点的短核苷酸随机添加到染色质DNA片段的末端。只有当核苷酸内切酶（如Taq酶）能够接触到DNA末端时，才能进行PCR扩增。因此，测序到的DNA片段反映了基因组中染色质结构相对开放的区域。通过分析测序片段在基因组上的分布，可以识别出开放染色质区域，如增强子、染色质可及性区域（CARs）等。解析思路：考察对开放染色质区域概念的理解以及ATAC-seq技术原理的掌握。需要解释开放染色质区域的定义，并清晰阐述ATAC-seq通过PCR扩增可行性来检测开放区域的原理。3.答：DNA甲基化主要发生在胞嘧啶碱基上，将其转化为5-甲基胞嘧啶（5mC）。甲基化可以影响基因表达：①在promoter区域，特别是CpG岛（CpGdinucleotides）的甲基化通常与基因沉默相关，通过阻止转录因子结合或招募抑制性染色质修饰（如H3K9me2,H3K27me3）来抑制转录；②在基因体内部，甲基化模式的变化可能与基因表达调控、染色质结构维持等有关。此外，近年来发现的6mA（腺嘌呤甲基化）也被证明参与基因表达调控等过程。解析思路：考察对DNA甲基化生物学意义的理解。需要说明甲基化的主要形式（5mC），并重点阐述甲基化在基因表达调控中的作用机制，区分promoter甲基化和基因体甲基化的不同影响。可以简要提及6mA。4.答：表观遗传学数据整合分析面临的主要挑战包括：①数据类型和物种差异：不同组学数据（如DNA甲基化、组蛋白修饰、ATAC-seq、RNA-seq）的测量原理、分子基础和实验平台差异巨大，直接整合困难；②数据标准化：不同实验条件、试剂批次、测序平台、分析流程可能导致数据间存在系统性偏差（批次效应），需要有效方法进行校正；③数据尺度：大规模表观遗传数据通常维度高、样本量大，给计算资源、存储空间和生物信息学分析能力带来挑战；④生物学解释复杂性：整合后的多维度数据揭示的复杂模式难以直接解释其生物学意义，需要结合通路分析、机器学习等方法进行深入挖掘；⑤时空动态性：现实中表观遗传状态是动态变化的，而大多数整合分析基于静态snapshots，难以捕捉时空关联。解析思路：考察对表观遗传数据整合难点的全面认识。需要从数据本身特性（类型、物种）、处理过程（标准化）、规模（维度、样本量）、分析解释以及生物学现实（时空性）等多个维度阐述挑战。四、论述题1.答：分析方案：①数据获取：获取目标基因启动子区域（如±2kb）的ChIP-seq数据（检测H3K4me3,H3K27me3）和WGBS/Bis-seq数据（检测5mC）；获取相应的基因表达数据（如RNA-seq的FPKM/TPM值）；确保数据来自相同或相似的细胞类型/条件。②数据处理：对ChIP-seq数据进行质控、比对和Peakcalling（如使用MACS）；对WGBS/Bis-seq数据进行质控、比对和甲基化水平计算（如使用Bismark）；对RNA-seq数据进行质控、比对和表达量定量。③区域定义与量化：基于Peakcalling结果或滑动窗口，定义目标基因启动子区域的染色质状态（如Peak富集区域、背景区域）；计算区域内各修饰水平的平均值或分布特征。④关联分析：使用统计方法（如t检验、相关性分析、线性回归）分析启动子区域不同表观遗传修饰水平（H3K4me3,H3K27me3,5mC）与基因表达量之间的关联性。例如，检验H3K4me3水平升高是否与基因表达上调显著相关，H3K27me3或5mC水平升高是否与基因表达下调或沉默相关。⑤结果解读：根据分析结果，结合生物学背景知识，解释启动子区域的表观遗传修饰模式如何影响基因的表达调控。例如，H3K4me3富集通常与活跃的顺式作用元件（如增强子）相关，可能促进基因表达；而H3K27me3富集则与沉默染色质相关。甲基化（5mC）在启动子区域的效应则取决于基因类型和具体位置。最终结论应结合统计显著性、生物学合理性进行阐述。解析思路：考察设计研究方案的能力。需要展示从数据需求、处理、分析方法到结果解释的完整逻辑链条。重点在于说明如何量化表观遗传修饰、如何定义研究区域、选择合适的统计分析方法以及如何将结果与已知的生物学机制联系起来。2.答：相同点：两者都是表观遗传学研究的核心技术，旨在揭示基因组中与蛋白质结合相关的染色质特征，从而了解染色质状态和基因表达调控。两者都依赖于抗体特异性识别并结合目标蛋白-DNA复合物，然后进行测序。结果都可以用来识别特定的染色质区域（如结合位点或染色质可及性区域）。两者数据都可用于后续的富集分析、motif分析等以推断调控机制。不同点：①检测目标：ChIP-seq检测特定蛋白质（如转录因子、组蛋白修饰酶）直接结合的DNA区域，提供对特定染色质修饰（由蛋白质引起或与其关联）的精细定位；ATAC-seq检测的是染色质开放性，即DNA与结构蛋白（如RNA聚合酶）易于接触的区域，反映的是转录潜能，不直接指示特定蛋白质身份或所有组蛋白修饰。②分辨率：ChIP-seq通常能提供更高的分辨率（峰的宽度通常在几百bp到几kb），能精确定位蛋白质结合位点；ATAC-seq分辨率相对较低，识别的是较大的开放染色质区域（CARs），峰值可能覆盖数kb。③实验复杂度和成本：ChIP-seq实验需要高质量的特异性抗体，流程相对复杂，成本较高；ATAC-seq实验相对简单，对抗体特异性要求不高，成本较低。④适用性：ChIP-seq适用于研究已知蛋白质的功能或鉴定新的结合蛋白/位点；ATAC-seq适用于大规模筛选开放区域、研究染色质可及性随细胞状态变化的模式、比较不同细胞类型的染色质状态。局限性：ChIP-seq依赖抗体特异性，假阳性/假阴性可能存在，且只能检测目标蛋白的位点；ATAC-seq敏感性受限于开放染色质区域的比例，无法直接检测所有表观遗传修饰，对低丰度开放区域可能不敏感。总结：ChIP-seq提供精细的蛋白质-DNA相互作用信息，而ATAC-seq提供宏观的染色质可及性图谱，两者互补，可用于不同的研究目的。解析思路：考察对两种核心技术的深入理解和比较能力。需要清晰列出两者的检测原理、目标、分辨率、实验特点、优缺点及适用场景，并进行有针对性的比较，突出各自的独特性和互补性。3.答：表观遗传学数据在理解复杂疾病发生发展中起着关键作用，生物信息学方法是利用这些数据的关键工具。作用：①揭示疾病相关表观遗传变异：复杂疾病通常涉及多基因遗传和环境因素的交互作用，表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰异常）可能在其中扮演重要角色。通过分析疾病组织与正常组织间的表观遗传谱差异（如使用WGBS,ChIP-seq），可以识别与疾病相关的表观遗传标记，这些标记可能比基因序列变异更具组织特异性和可塑性。②关联表观遗传状态与疾病机制：生物信息学分析（如富集分析、通路分析）可以将特定的表观遗传模式与基因表达变化、信号通路激活或表观遗传调控网络联系起来，从而揭示疾病发生的潜在分子机制。例如，在癌症中，特定驱动基因的启动子区域甲基化沉默可能导致抑癌基因失活；