2026年生物信息学研究人才选拔试题基因数据分析与应用

2026年生物信息学研究人才选拔试题：基因数据分析与应用一、单选题（共10题，每题2分，计20分）考察方向：基因测序技术、生物数据库应用1.在高通量测序技术中，Illumina测序平台的主要优势是？A.读长较长，适合复杂基因组测序B.成本较低，通量较高C.直接读取甲基化信息D.适用于小片段RNA测序2.GenBank数据库属于哪种类型的生物信息学资源？A.蛋白质序列数据库B.基因组注释数据库C.公共基因表达数据库D.药物靶点数据库3.基于比对的序列分析工具BLAST的核心功能是？A.构建系统发育树B.预测蛋白质结构C.搜索特定序列的相似性D.计算基因表达差异4.在宏基因组分析中，16SrRNA基因测序主要用于？A.真核生物分类B.原核生物多样性研究C.基因组重测序D.表观遗传学分析5.基因表达谱芯片数据分析中，差异表达基因筛选常用的方法不包括？A.t-检验B.基因集富集分析（GSEA）C.卷积神经网络（CNN）D.ANOVA方差分析6.CRISPR-Cas9基因编辑技术中，gRNA的设计原则不包括？A.避免PAM序列冲突B.保证序列特异性C.优先选择高GC含量区域D.避免同源重组风险7.RNA-Seq数据分析中，计算FPKM值的目的是？A.统计基因拷贝数B.校正测序深度差异C.预测RNA二级结构D.检测基因变异8.在系统发育分析中，邻接法（Neighbor-Joining）的主要优点是？A.对长片段序列适用性强B.计算效率高，适合大规模数据C.能直接分析核苷酸替换模型D.需要预设进化树拓扑结构9.转录组学数据分析中，火山图主要用于？A.可视化基因组结构变异B.展示基因表达差异的统计显著性C.预测蛋白质相互作用网络D.绘制基因共表达热图10.生物信息学中，贝叶斯网络常用于？A.基因组序列比对B.药物代谢动力学模拟C.脚本语言开发D.基因调控网络推断二、多选题（共5题，每题3分，计15分）考察方向：生物信息学工具应用、实验设计1.RNA-Seq数据分析流程中，以下哪些步骤属于质控环节？A.快速质量评估（FastQC）B.读段过滤（Trimmomatic）C.基因表达定量（RSEM）D.可视化表达热图（pheatmap）2.基因组变异检测中，以下哪些方法可识别体细胞突变？A.桥接PCRB.深度测序C.基因组重测序D.变异检测工具（GATK）3.在宏转录组分析中，以下哪些策略可提高非编码RNA的检测精度？A.精确的引物设计B.控制环境条件C.长读长测序技术（OxfordNanopore）D.生物信息学过滤工具（STAR）4.基因调控网络构建中，以下哪些方法可整合多组学数据？A.聚类分析（层次聚类）B.基因共表达分析（WGCNA）C.机器学习模型（LASSO）D.转录因子结合位点预测（ChIP-seq）5.CRISPR-Cas9筛选实验中，以下哪些参数需优化以提高效率？A.gRNA浓度B.Cas9酶活性C.细胞系遗传背景D.脉冲电击参数三、简答题（共5题，每题5分，计25分）考察方向：实验设计、数据分析逻辑1.简述RNA-Seq数据标准化方法的原理及优缺点。2.解释什么是“基因dropout”现象，并说明如何避免。3.宏基因组分析中，如何评估样品的微生物群落组成？4.CRISPR-Cas9筛选实验中，如何检测脱靶效应？5.生物信息学中，为何需对基因表达数据进行批次效应校正？四、论述题（共2题，每题10分，计20分）考察方向：综合应用、行业问题分析1.结合中国医药健康产业发展趋势，论述RNA-Seq技术在药物研发中的具体应用及挑战。2.分析全球基因数据库开放共享对生物信息学研究的影响，并提出改进建议。五、编程题（共1题，计20分）考察方向：数据处理能力、编程实践使用Python（Pandas库）处理以下任务：给定一个基因表达矩阵（CSV格式），要求：（1）筛选表达量均值大于1的基因；（2）计算每个样本的表达量方差；（3）绘制至少两种可视化图表（如热图或散点图），并标注坐标轴含义。答案与解析一、单选题答案1.B2.B3.C4.B5.C6.C7.B8.B9.B10.D解析：-1.Illumina测序以高通量和低成本著称，适用于大规模基因组研究。-3.BLAST通过序列比对发现相似性，是生物信息学基础工具。-6.CRISPR-gRNA设计需避免高GC区域，以降低非特异性切割风险。-10.贝叶斯网络用于推理基因调控关系，是系统生物学常用方法。二、多选题答案1.A,B2.B,C,D3.C,D4.A,B,C5.A,B,C解析：-1.RNA-Seq质控包括FastQC和读段过滤，定量属于下游分析。-3.长读长测序和生物信息学工具可提升ncRNA检测精度。-4.多组学整合常通过聚类、WGCNA和机器学习实现。三、简答题答案1.RNA-Seq标准化原理：通过归一化方法（如TPM/FPKM）校正测序深度和批次差异，使数据可比。缺点：可能掩盖低丰度基因信息。2.基因dropout：因测序深度不足导致某些基因表达量被假阴性。避免方法：增加测序深度或使用UMI标记。3.宏基因组评估方法：Alpha多样性（Shannon指数）和Beta多样性（PCA分析）可衡量群落组成和差异。4.脱靶效应检测：通过测序未靶向区域或使用脱靶检测工具（如CRISPR-Base）评估。5.批次效应校正：因实验条件差异导致数据偏差，需用方法（如SVA或Combat）消除。四、论述题答案1.RNA-Seq在药物研发的应用与挑战：-应用：靶点发现（如癌症突变基因）、药物筛选（如小RNA调控）、毒理学研究（如环境暴露响应）。-挑战：数据噪音、模型重复性、临床转化难度。建议：结合湿实验验证，建立标准化流程。2.基因数据库开放共享的影响与改进：-影响：促进全球协作（如癌症基因组联盟），加速新药研发。-改进：加强数据隐私保护（如HIPAA合规）、优化共享平台（如GEO/GitHub）。五、编程题答案pythonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('gene_expression.csv',index_col=0)print("原始数据头：\n",data.head())(1)筛选均值>1的基因filtered=data[data.mean(axis=1)>1]print("\n筛选后基因：\n",filtered.index)(2)计算样本方差variances=data.var(axis=0)print("\n样本方差：\n",variances)(3)可视化sns.heatmap(filtered.T,cmap='viridis')plt.title('基因表达热图')plt.xlabel('样本')plt.ylabel('基因')plt.