2025年大学生物信息学（生物数据分析）试题及答案

2025年大学生物信息学（生物数据分析）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种软件常用于序列比对？（）A.BLASTB.PrimerPremierC.ClustalWD.DNAMAN2.序列比对中，比对得分越高，说明（）A.序列差异越大B.序列相似性越高C.序列长度越长D.序列越复杂3.蛋白质二级结构预测的方法不包括（）A.同源建模B.从头预测C.基于机器学习的方法D.基于物理化学性质的方法4.基因芯片技术主要用于检测（）A.基因序列B.基因表达C.基因突变D.基因重组5.以下哪种数据库主要存储蛋白质序列信息？（）A.GenBankB.RefSeqC.UniProtD.NCBI6.生物信息学研究中，常用的编程语言不包括（）A.PythonB.JavaC.C++D.MATLAB7.系统发育树构建的方法不包括（）A.最大简约法B.最大似然法C.邻接法D.聚类分析法8.代谢途径分析常用的数据库是（）A.KEGGB.GOC.COGD.Pfam9.以下哪种技术可用于SNP检测？（）A.基因芯片B.二代测序C.质谱技术D.以上都是10.蛋白质结构域预测常用的工具是（）A.SMARTB.PROSITEC.InterProScanD.以上都是11.生物信息学中，数据挖掘的主要目的是（）A.发现新的生物学规律B.提高数据质量C.优化算法D.减少数据量12.基因表达数据分析中，常用的聚类方法不包括（）A.层次聚类B.K-Means聚类C.主成分分析D.自组织映射13.以下哪种数据库主要存储代谢途径信息？（）A.KEGGB.GOC.COGD.Pfam14.蛋白质相互作用预测方法不包括（）A.基于结构的方法B.基于序列的方法C.基于实验的方法D.基于机器学习的方法15.RNA二级结构预测常用的算法是（）A.RNAfoldB.ViennaRNAC.RNAStructureD.以上都是16.生物信息学中，文本挖掘主要用于处理（）A.基因序列数据B.蛋白质结构数据C.生物学文献D.实验数据17.以下哪种技术可用于基因分型？（）A.一代测序B.二代测序C.基因芯片D.以上都是18.蛋白质功能预测的方法不包括（）A..基于序列相似性的方法B.基于结构的方法C.基于表达谱的方法D.基于代谢途径的方法19.系统发育分析中，常用的距离度量方法不包括（）A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.汉明距离D.马氏距离20.以下哪种数据库主要存储基因功能注释信息？（）A.GOB.KEGGC.COGD.Pfam第II卷（非选择题共60分）答题要求：本大题共5小题，共60分。请将答案写在相应的答题区域内。21.（10分）简述生物信息学的主要研究内容。22.（12分）请说明序列比对的基本原理和常用算法。23.（12分）蛋白质结构预测的主要方法有哪些？各有什么优缺点？24.（13分）材料：某研究小组对不同组织样本进行RNA测序，得到了大量的基因表达数据。他们希望通过数据分析找出与疾病相关的差异表达基因。问题：请设计一个数据分析流程，包括数据预处理、差异表达基因筛选和功能富集分析等步骤，以帮助他们实现目标。25.（13分）材料：在研究生物进化关系时，获得了多个物种的同源基因序列。问题：请描述如何构建系统发育树来展示这些物种之间的进化关系，并说明构建过程中需要考虑的因素。答案：1.C2.B3.A4.B5.C6.D7.D8.A9.D10.D11.A12.C13.A14.C15.D16.C17.D18.D19.C20.A21.生物信息学主要研究内容包括：生物数据的获取、存储、管理与检索；序列比对与分析，寻找序列间的相似性和差异；基因结构预测，如基因编码区、启动子等的预测；蛋白质结构预测与功能分析；基因表达数据分析，挖掘基因表达规律；代谢途径分析，了解生物体内物质代谢过程；系统发育分析，构建生物进化树；以及生物数据挖掘与知识发现，从海量数据中提取有价值的生物学信息等。22.序列比对基本原理是通过比较两条或多条序列的相似性，找出它们之间的同源区域和差异。常用算法有：全局比对算法，如Needleman-Wunsch算法，用于比较两条完整序列；局部比对算法，如Smith-Waterman算法，更关注序列中局部相似性高的区域。还有基于打分矩阵的比对方法，根据氨基酸或核苷酸的替换概率等构建打分矩阵，计算比对得分。23.蛋白质结构预测主要方法有：同源建模，利用已知结构的同源蛋白构建目标蛋白结构，优点是准确性较高，适用于有同源模板的情况；从头预测，基于物理化学原理直接预测结构，缺点是准确性有限；基于机器学习的方法，如神经网络等，可处理复杂结构信息，但计算量大。同源建模准确性依赖同源模板质量，从头预测计算资源需求大，机器学习方法需大量数据训练。24.数据预处理：去除低质量reads，进行reads比对到参考基因组，计算基因表达量。差异表达基因筛选：采用合适统计方法，如DESeq2等，设定阈值找出差异表达基因。功能富集分析：利用GO、KEGG等数据库注释差异基因功能，通过富集分析找出显著富集的功能和通路，确定与疾病相关基因及机制。25.构建系统发育树步骤：多序列比对，使序列具有可比性；选择建树方法，如最大简约法、最