合成生物学数据建模工程师岗位招聘考试试卷及答案

合成生物学数据建模工程师岗位招聘考试试卷及答案合成生物学数据建模工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分，共10分）1.常用的DNA序列特征提取方法中，______常用于表示核苷酸的组成及相邻关系。2.合成生物学中存储基因序列信息的常用数据库是______。3.机器学习中用于分类基因功能的常见算法包括______（写一种即可）。4.代谢网络建模中，______模型可模拟稳态下的代谢通量分布。5.蛋白质结构预测工具AlphaFold依赖的核心神经网络架构是______。6.合成生物学数据可视化常用的Python库是______（写一种即可）。7.基因表达数据标准化的常用方法是______（写一种即可）。8.用于序列比对的经典算法是______。9.合成生物学中设计基因回路常用的建模工具是______（写一种即可）。10.单细胞RNA-seq数据处理中，用于降维的常用方法是______（写一种即可）。答案：1.k-mer2.GenBank3.支持向量机（SVM）4.通量平衡分析（FBA）5.Transformer6.Matplotlib7.TPM（TranscriptsPerMillion）8.Smith-Waterman算法9.SBML（SystemsBiologyMarkupLanguage）10.UMAP二、单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.以下哪种数据类型不属于合成生物学常用的组学数据？A.基因组学数据B.转录组学数据C.蛋白质组学数据D.卫星遥感数据2.通量平衡分析（FBA）的核心假设是？A.代谢网络处于稳态B.所有反应可逆C.所有代谢物浓度恒定D.无能量限制3.用于基因序列相似性搜索的工具是？A.BLASTB.PyTorchC.TensorFlowD.Pandas4.以下哪种算法常用于时间序列基因表达数据建模？A.随机森林B.LSTMC.决策树D.K-means5.SBML的主要用途是？A.存储代谢网络模型B.可视化基因序列C.预测蛋白质结构D.分析单细胞数据6.以下哪种数据库存储蛋白质结构信息？A.GenBankB.PDBC.SRAD.GEO7.合成生物学中，CRISPR编辑效率预测常用的建模方法是？A.线性回归B.卷积神经网络（CNN）C.朴素贝叶斯D.层次聚类8.以下哪种工具用于代谢通量组学数据分析？A.MetaCycleB.FluxNetC.SeuratD.STAR9.基因本体（GO）注释用于描述基因的？A.序列长度B.功能特征C.表达量D.突变位点10.以下哪种方法用于蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）预测？A.随机森林B.贝叶斯网络C.所有选项D.支持向量机答案：1.D2.A3.A4.B5.A6.B7.B8.B9.B10.C三、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.合成生物学数据建模中常用的Python库包括？A.NumPyB.Scikit-learnC.BioPythonD.TensorFlow2.通量平衡分析（FBA）的关键输入包括？A.代谢网络的反应列表B.底物和产物的浓度C.生物量组成D.反应可逆性信息3.基因表达数据预处理步骤包括？A.质量控制B.标准化C.差异表达分析D.基因本体注释4.合成生物学中基因回路建模的常见方法包括？A.常微分方程（ODE）B.随机模拟C.布尔网络D.有限元分析5.以下属于组学数据整合方法的是？A.多组学因子分析B.贝叶斯网络C.随机森林D.关联规则挖掘6.蛋白质结构预测的常用工具包括？A.AlphaFoldB.RoseTTAFoldC.BLASTD.SWISS-MODEL7.合成生物学中，影响基因表达量的关键序列特征包括？A.启动子强度B.密码子偏好性C.5'UTR长度D.内含子数量8.以下属于单细胞RNA-seq数据处理步骤的是？A.细胞过滤B.基因表达量化C.细胞聚类D.差异基因分析9.代谢网络建模的常用数据库包括？A.KEGGB.MetaCycC.BioCycD.PDB10.合成生物学数据建模中，用于分类任务的算法包括？A.支持向量机B.随机森林C.逻辑回归D.卷积神经网络答案：1.ABCD2.ACD3.AB4.ABC5.ABD6.ABD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD四、判断题（共10题，每题2分，共20分）1.GenBank数据库仅存储人类基因序列。（）2.通量平衡分析（FBA）可以预测代谢网络的动态变化。（）3.AlphaFold可以准确预测蛋白质的三维结构。（）4.SBML是用于描述基因序列的标准格式。（）5.单细胞RNA-seq数据可以分析细胞异质性。（）6.密码子偏好性不影响基因的表达效率。（）7.BLAST工具可以用于蛋白质序列比对。（）8.代谢通量组学数据可以直接用于FBA模型的验证。（）9.随机森林算法常用于回归和分类任务。（）10.合成生物学中，基因回路的建模不需要考虑细胞环境。（）答案：1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.√8.√9.√10.×五、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述合成生物学中基因表达预测的常用方法及核心思路。2.什么是通量平衡分析（FBA）？其在合成生物学中的应用场景有哪些？3.简述单细胞RNA-seq数据处理的主要步骤。4.合成生物学中数据建模的核心挑战有哪些？答案：1.常用方法包括：①基于序列特征的机器学习（如SVM、随机森林），提取启动子、UTR、密码子偏好等特征映射到表达量；②深度学习（如CNN、LSTM），学习序列的空间/时间特征（如转录因子结合位点）；③物理模型（如热力学模型），考虑转录/翻译的热力学参数。核心思路是建立序列特征→表达量的定量关系，指导基因回路设计。2.FBA是基于代谢稳态假设（输入=输出），通过线性规划优化目标函数（如生物量最大化）预测代谢通量分布的方法。应用场景：①预测微生物生长和产物合成通量；②设计代谢工程菌株（敲除副反应、过表达关键酶）；③分析代谢网络鲁棒性；④解释代谢表型（如碳源重编程）。3.步骤包括：①原始数据预处理（去低质量reads、adapter）；②基因表达量化（比对基因组，计算UMI计数）；③质量控制（过滤低质量细胞）；④标准化（消除技术偏差，如SCTransform）；⑤降维聚类（PCA/UMAP降维，K-means/Louvain聚类）；⑥差异基因分析（识别亚群特异性基因）。4.核心挑战：①数据异质性（不同组学格式/尺度差异大）；②模型泛化性（实验室模型难推广到工业场景）；③机制不确定性（分子相互作用未完全阐明）；④数据稀缺性（非模式生物/特定条件数据不足）；⑤计算效率（大规模数据建模需高效算法）。六、讨论题（共2题，每题5分，共10分）1.如何利用多组学数据整合提升合成生物学中基因功能预测的准确性？2.讨论AlphaFold在合成生物学中的应用价值及局限性。答案：1.多组学整合可从多维度补充信息：①数据融合（拼接、加权或降维，如多组学因子分析）；②模型融合（集成学习整合不同组学模型预测）；③机制关联（构建贝叶斯网络挖掘基因-蛋白-代谢物的功能关联）。例如，结合转录组差异表达和代谢组变化，可更准确预测参与代