2025年大学《生物技术》专业题库- 生物信息学在罕见病研究中的应用

2025年大学《生物技术》专业题库——生物信息学在罕见病研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在罕见病基因测序数据的变异检测流程中，通常最先需要进行的是？A.变异过滤与基因注释B.质量控制与序列比对C.功能预测与孟德尔分析D.系统发育构建与进化分析2.以下哪种生物信息学数据库最常被用于存储和检索罕见病基因信息、临床表型及文献摘要？A.GenBankB.PDBC.OMIMD.UniProt3.对于家系遗传模式不明确的罕见病，研究者常采用何种方法来初步定位致病基因？A.全外显子组测序（WES）结合孟德尔分析B.全基因组关联研究（GWAS）C.基于公共数据库的文献挖掘D.单核苷酸多态性连锁图谱分析4.在生物信息学分析中，用于评估测序数据质量并识别低质量读段（reads）的工具通常属于？A.变异检测工具B.质量控制（QC）工具C.基因组组装工具D.通路分析工具5.基于生物信息学分析预测一个新发现的基因变异具有致病性，最常用的方法之一是？A.直接进行动物模型实验验证B.利用Insilico工具（如SIFT,PolyPhen-2）进行预测C.查询大规模病例-对照研究数据库D.仅参考该变异在公共数据库中的频率6.RNA测序（RNA-Seq）技术在罕见病研究中可以用于？A.直接检测基因突变B.分析基因表达谱，研究疾病相关通路C.进行基因组物理图谱绘制D.定量PCR检测特定基因产物7.对于由大量低频变异或结构变异引起的罕见病，生物信息学分析面临的挑战之一是？A.数据库难以检索到相关信息B.难以从复杂的变异背景下鉴定真正的致病变异C.软件工具运行速度过慢D.无法进行有效的功能注释8.在利用生物信息学方法进行罕见病药物靶点发现时，可能会整合以下哪种数据类型？A.医疗保险账单数据B.蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络数据C.社交媒体讨论数据D.空气质量监测数据9.基因组浏览器（如UCSCGenomeBrowser）在罕见病研究中主要用途是？A.进行大规模基因组测序B.查看基因组序列与注释信息（基因、变异等）的整合视图C.自动进行变异检测D.设计特异性PCR引物10.生物信息学分析在罕见病诊断中发挥作用的关键在于？A.提供比传统临床诊断更廉价的方法B.能够检测所有已知和未知的人类基因变异C.结合临床信息，有效鉴定与疾病表型相关的致病变异D.无需考虑伦理和隐私问题二、填空题（每空1分，共10分）1.生物信息学分析流程通常包括数据获取、__________、数据分析和结果解释等主要步骤。2.OMIM数据库提供的MIM号是连接基因、变异与__________信息的桥梁。3.下一代测序技术（NGS）为罕见病研究带来了巨大机遇，但也产生了需要大量计算资源处理的__________数据。4.在进行罕见病变异致病性预测时，参考变异在无关人群数据库中的__________是重要依据。5.功能注释工具（如GO,KEGG）可以帮助研究者理解罕见病相关基因变异可能影响的__________。6.对于复杂的、可能由多个基因或环境因素共同引起的罕见病，除了全基因组测序，__________测序成为研究热点。7.基因治疗策略的设计需要依赖生物信息学进行__________（如AAV载体包装细胞系选择）和__________（如治疗性基因定位）。8.生物信息学在罕见病预后预测中，可能通过分析__________（如特定基因表达模式）来实现。9.数据的__________和质量控制是生物信息学分析成功的基础。10.利用生物信息学方法整合基因组、转录组、蛋白质组等多维度数据，有助于揭示罕见病的__________机制。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述利用生物信息学方法从全外显子组测序数据中鉴定罕见病致病基因变异的主要流程。2.比较RNA测序（RNA-Seq）和DNA测序在罕见病研究中的应用异同。3.解释生物信息学分析在罕见病药物靶点识别中的作用，并列举至少两种相关的分析策略。四、论述题（10分）结合一个你了解的罕见病实例（如囊性纤维化、杜氏肌营养不良等），论述生物信息学技术在该病的基因发现、致病机制研究、诊断方法开发或治疗策略探索中起到了哪些关键作用？请具体说明所涉及的技术或分析方法。试卷答案一、选择题1.B*解析思路：序列比对是进行后续分析（如变异检测）的基础，而质量控制是确保比对和后续分析准确性的前提步骤。2.C*解析思路：OMIM（OnlineMendelianInheritanceinMan）是专门收集人类遗传性疾病信息的权威数据库，包含基因、变异、表型及相关文献链接。3.A*解析思路：WES技术聚焦于编码蛋白质的外显子区域，对于遗传负荷相对较低、可能由单一基因突变引起的罕见病，结合家系信息进行孟德尔分析是定位基因的有效方法。4.B*解析思路：QC工具用于评估原始测序数据的质量，识别并去除低质量读段、接头序列等，是保证后续分析质量的关键环节。5.B*解析思路：Insilico工具通过算法模拟变异可能产生的功能影响，是预测变异致病性的常用计算方法之一，常用于初步筛选。6.B*解析思路：RNA-Seq通过检测基因组中转录本的丰度，可以揭示基因在不同组织、状态下的表达差异，有助于研究疾病相关的分子机制。7.B*解析思路：大量低频变异或结构变异使得从背景噪音中鉴定出真正有致病作用的变异变得非常困难，这是此类疾病生物信息学分析的核心挑战。8.B*解析思路：PPI网络分析可以帮助识别由多个基因产物相互作用构成的信号通路或功能模块，这些通路中的关键节点可能成为药物靶点。9.B*解析思路：基因组浏览器提供可视化界面，整合了基因注释、变异位置、染色质结构、表观遗传修饰等多种信息，便于研究人员探索和分析。10.C*解析思路：生物信息学分析的价值在于其解读能力，即将计算结果与患者的临床表型等信息相结合，最终判断变异与疾病的关联性。二、填空题1.数据预处理*解析思路：数据预处理是处理原始数据、使其达到分析要求的关键步骤，包括清洗、格式转换、质量控制等。2.临床表型*解析思路：OMIM的核心内容之一就是将基因与人类遗传疾病表型相关联，提供临床信息。3.海量*解析思路：NGS技术产生的数据量极其庞大，对存储空间和计算能力提出了很高要求。4.频率*解析思路：参考频率是指变异在健康人群或无关群体中的出现比例，低频率通常提示可能具有病理意义。5.生物学通路或功能*解析思路：功能注释旨在将基因或变异与已知的生物学过程、分子功能或通路联系起来，解释其生物学意义。6.全基因组（或exome）*解析思路：对于复杂罕见病，全基因组测序（WGS）可以捕获基因组所有区域的信息，包括非编码区变异，相较于WES覆盖更全面。7.载体设计、靶基因定位*解析思路：基因治疗涉及病毒载体选择、包装、以及治疗基因插入到染色体的正确位置等，都需要生物信息学支持。8.基因表达谱*解析思路：通过分析疾病状态下特定基因的表达模式变化，可能预测疾病进展或预后。9.完整性*解析思路：数据若不完整，将严重影响分析结果的可信度。10.细胞分子*解析思路：多组学整合有助于从细胞和分子水平深入理解疾病的复杂机制。三、简答题1.简述利用生物信息学方法从全外显子组测序数据中鉴定罕见病致病基因变异的主要流程。*解析思路：答案应涵盖核心步骤：首先进行数据预处理（质量控制、过滤低质量读段、去除接头序列等）；然后进行序列比对（将读段比对到参考基因组）；接着进行变异检测（识别测序读段与参考基因组之间的差异，如SNP和InDel）；随后进行变异注释（将变异位置映射到基因，并判断其属于哪个外显子或内含子，预测其可能对蛋白质功能的影响）；接着进行变异过滤（去除常见变异、复杂类型变异、功能上可能无害的变异）；最后结合临床表型信息，筛选出与疾病相关的候选致病变异，并进行功能验证或进一步分析。2.比较RNA测序（RNA-Seq）和DNA测序在罕见病研究中的应用异同。*解析思路：答案应指出两者的主要区别：DNA测序直接检测基因组中的序列变异，能发现所有类型的变异（如SNP、InDel、结构变异），但无法直接反映基因表达水平；RNA-Seq检测的是转录本（RNA）的表达量，主要揭示基因活性，可用于发现DNA水平未知的表达调控问题，但通常不直接检测基因突变的详细信息，且易受转录本降解和选择影响。相同点在于两者都能为罕见病提供基因组层面的信息，可用于基因发现、功能研究等。选择哪种技术取决于研究目的（是找变异还是找表达差异）。3.解释生物信息学分析在罕见病药物靶点识别中的作用，并列举至少两种相关的分析策略。*解析思路：答案应说明生物信息学通过分析罕见病相关的基因、变异、表达谱、通路等数据，可以帮助识别潜在药物作用的目标。分析策略可包括：①基于通路富集分析：分析罕见病相关基因集（如差异表达基因、已知致病基因）在哪些生物学通路中富集，通路中的关键调控基因或核心分子可能成为靶点；②基于蛋白质相互作用网络分析：识别罕见病核心基因产物构成的相互作用网络，网络中的枢纽蛋白或关键模块可能具有药物干预价值；③基于已知药物靶点信息：分析罕见病相关基因是否也是已知药物作用的靶点，可借鉴现有药物开发经验。四、论述题结合一个你了解的罕见病实例（如囊性纤维化、杜氏肌营养不良等），论述生物信息学技术在该病的基因发现、致病机制研究、诊断方法开发或治疗策略探索中起到了哪些关键作用？请具体说明所涉及的技术或分析方法。*解析思路：答案需选择一个具体罕见病实例进行阐述，内容应覆盖多个方面：①基因发现：如囊性纤维化早期通过全基因组定位克隆CFTR基因，利用WES