再生医学空间转录组分析师岗位考试试卷及答案

再生医学空间转录组分析师岗位考试试卷及答案单项选择题（每题2分，共10题）1.空间转录组技术主要用于分析（）A.细胞形态B.基因表达空间分布C.蛋白结构D.细胞代谢答案：B2.以下哪种技术不属于空间转录组常用技术（）A.Slide-seqB.STC.FISHD.Visium答案：C3.空间转录组数据预处理不包括（）A.质量控制B.数据标准化C.细胞聚类D.读段比对答案：C4.空间转录组数据分析中，用于识别差异表达基因的方法是（）A.PCAB.DEseq2C.t-SNED.UMAP答案：B5.空间转录组数据可视化常用工具是（）A.PhotoshopB.R语言C.PrismD.SPSS答案：B6.空间分辨率最高的技术是（）A.Stereo-seqB.VisiumC.Slide-seqD.HDST答案：A7.空间转录组实验中，捕获芯片的作用是（）A.固定组织B.捕获mRNAC.标记细胞D.切割组织答案：B8.用于空间转录组数据降维的方法是（）A.相关性分析B.层次聚类C.PCAD.回归分析答案：C9.空间转录组数据分析可揭示（）A.细胞间相互作用B.基因突变C.蛋白修饰D.染色体结构答案：A10.空间转录组研究的样本一般不包括（）A.肿瘤组织B.血液C.脑组织D.肝脏组织答案：B多项选择题（每题2分，共10题）1.空间转录组技术优势包括（）A.保留空间信息B.可进行单细胞水平分析C.检测全转录组D.无需样本处理答案：ABC2.空间转录组数据分析步骤有（）A.数据获取B.数据预处理C.特征提取D.结果可视化答案：ABCD3.常用空间转录组数据库有（）A.SpatialDBB.STomicsC.GEOD.ArrayExpress答案：AB4.空间转录组实验中可能用到的试剂有（）A.固定液B.裂解液C.逆转录酶D.蛋白酶K答案：ABC5.空间转录组与单细胞转录组的区别在于（）A.空间转录组有空间信息B.单细胞转录组细胞分辨率更高C.空间转录组检测范围广D.单细胞转录组无法分析细胞间相互作用答案：AB6.空间转录组数据标准化方法有（）A.总计数标准化B.分位数标准化C.基于模型的标准化D.无需标准化答案：ABC7.空间转录组技术可应用于（）A.发育生物学研究B.肿瘤研究C.神经科学研究D.微生物研究答案：ABC8.空间转录组数据聚类方法有（）A.K-means聚类B.层次聚类C.谱聚类D.密度聚类答案：ABCD9.空间转录组实验对样本要求包括（）A.新鲜样本B.合适的固定时间C.样本大小合适D.无严格要求答案：ABC10.分析空间转录组数据时，常用的编程语言有（）A.PythonB.RC.JavaD.C++答案：AB判断题（每题2分，共10题）1.空间转录组技术可以精确到单个细胞的基因表达。（×）2.空间转录组数据分析不需要生物学背景知识。（×）3.空间转录组实验中，组织切片厚度对结果无影响。（×）4.所有空间转录组技术都能实现超高分辨率。（×）5.空间转录组数据可视化只能用专门软件。（×）6.空间转录组可用于研究细胞分化轨迹。（√）7.空间转录组数据预处理是为了提高数据质量。（√）8.空间转录组数据分析中，差异表达基因筛选无意义。（×）9.空间转录组技术只能用于动物样本。（×）10.掌握空间转录组技术不需要学习统计方法。（×）简答题（每题5分，共4题）1.简述空间转录组技术原理答案：空间转录组技术基于组织切片，通过带有空间位置信息的捕获探针捕获组织中的mRNA，经过逆转录等步骤形成cDNA文库，测序后结合位置信息分析基因表达的空间分布，揭示细胞间基因表达差异及空间关系。2.列举空间转录组数据分析的关键环节答案：关键环节有数据预处理，去除低质量数据；特征提取，如基因表达量计算；降维分析，减少数据复杂性；聚类分析，划分细胞亚群；差异表达分析，找出不同区域差异基因；最后是结果可视化，直观呈现数据。3.空间转录组技术在肿瘤研究中的应用答案：可绘制肿瘤组织基因表达空间图谱，了解肿瘤细胞异质性，识别肿瘤微环境中不同细胞类型及相互作用，发现新的肿瘤标志物，为肿瘤的诊断、治疗及预后评估提供依据。4.简述空间转录组实验流程答案：首先准备合适样本，进行固定、包埋、切片；将切片置于带有捕获探针的芯片上，使mRNA与探针结合；经过逆转录合成cDNA；构建文库后进行高通量测序；最后对测序数据进行分析处理。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论空间转录组技术在再生医学中的潜在应用答案：在再生医学中，可用于研究组织再生过程中基因表达时空变化，了解细胞分化轨迹和细胞间信号通路，指导干细胞定向分化；还能分析再生组织与正常组织差异，为组织工程构建更接近天然组织的支架材料提供方向，助力器官再生研究。2.分析空间转录组技术目前面临的挑战及解决思路答案：挑战有空间分辨率有限、数据处理复杂、成本较高等。解决思路包括研发更高分辨率技术；开发更高效数据处理算法和软件；优化实验流程，降低成本，如改进捕获芯片设计、简化文库构建步骤等。3.谈谈空间转录组数据与其他组学数据整合的意义答案：空间转录组数据与基因组、蛋白质组等数据整合，能从多层面解析生物学过程。基因组数据提供遗传基础，蛋白质组反映最终功能产物，整合后可深入理解基因表达调控机制、细胞功能及细胞间相互作用网络，全面揭示生物学奥秘