2026年生物信息学质量控制方法考核试题

2026年生物信息学质量控制方法考核试题考试时长：120分钟满分：100分班级：__________姓名：__________学号：__________得分：__________一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在生物信息学数据处理中，用于评估测序数据质量的关键指标是（）A.GC含量B.Q30值C.基因数量D.重复序列比例2.FastQC工具主要用于分析哪种文件格式的数据质量？（）A.BAMB.VCFC.FASTQD.FASTA3.在RNA-Seq数据质量控制中，RIN值越高代表（）A.RNA降解越严重B.RNA完整性越差C.RNA质量越好D.RNA污染越严重4.用于评估比对后数据准确性的指标是（）A.MAPQ值B.CPM值C.RPKM值D.FPKM值5.在宏基因组数据分析中，常用的质量控制步骤包括（）A.去除接头序列B.过滤低质量碱基C.去除嵌合体D.以上都是6.用于评估二代测序数据重复性的指标是（）A.GC含量B.读长分布C.重复序列比例D.RIN值7.在蛋白质组学数据质量控制中，常用的工具是（）A.FastQCB.TrimmomaticC.ProteoWizardD.MultiQC8.用于评估RNA-Seq数据中rRNA比例的指标是（）A.RPKM值B.FPKM值C.RIN值D.RiboDeconv值9.在生物信息学数据处理中，用于去除接头序列的工具是（）A.FastQCB.TrimmomaticC.SamtoolsD.GATK10.用于评估比对后数据完整性的指标是（）A.MAPQ值B.CPM值C.RPKM值D.Coverage二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在生物信息学数据处理中，用于评估测序数据质量的常用工具是__________。2.RNA-Seq数据质量控制中，RIN值的取值范围是__________。3.用于评估比对后数据准确性的指标是__________。4.在宏基因组数据分析中，常用的质量控制步骤包括去除接头序列、过滤低质量碱基和__________。5.用于评估二代测序数据重复性的指标是__________。6.在蛋白质组学数据质量控制中，常用的工具是__________。7.用于评估RNA-Seq数据中rRNA比例的指标是__________。8.在生物信息学数据处理中，用于去除接头序列的工具是__________。9.用于评估比对后数据完整性的指标是__________。10.在生物信息学数据处理中，用于评估数据完整性的常用工具是__________。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.FastQC工具可以用于评估所有类型生物信息学数据的质量。（）2.RNA-Seq数据质量控制中，RIN值越高代表RNA质量越好。（）3.在宏基因组数据分析中，去除嵌合体是常用的质量控制步骤。（）4.用于评估二代测序数据重复性的指标是GC含量。（）5.在蛋白质组学数据质量控制中，常用的工具是FastQC。（）6.用于评估RNA-Seq数据中rRNA比例的指标是RPKM值。（）7.在生物信息学数据处理中，用于去除接头序列的工具是Samtools。（）8.用于评估比对后数据完整性的指标是MAPQ值。（）9.在生物信息学数据处理中，用于评估数据完整性的常用工具是MultiQC。（）10.在RNA-Seq数据质量控制中，RIN值的取值范围是0-10。（）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述RNA-Seq数据质量控制的主要步骤。2.解释什么是RIN值及其在RNA-Seq数据质量控制中的作用。3.比较FastQC和MultiQC在生物信息学数据处理中的应用差异。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.某研究团队进行了一项RNA-Seq实验，产生了以下数据：-RIN值为7.5，表明RNA质量较好。-FastQC分析显示，接头序列占比为3%，低质量碱基占比为1%。-比对后数据的MAPQ值分布如下：MAPQ>30占80%，MAPQ>20占95%。请评估该RNA-Seq实验的数据质量，并提出改进建议。2.某宏基因组研究团队产生了以下数据：-测序数据总量为100GB，原始读长为150bp。-FastQC分析显示，接头序列占比为5%，低质量碱基占比为2%。-Trimmomatic工具去除接头序列后，剩余数据量为90GB。请评估该宏基因组实验的数据质量，并提出改进建议。【标准答案及解析】一、单选题1.B解析：Q30值是评估测序数据质量的关键指标，代表30%碱基的Phred分数≥30，即准确性≥99%。2.C解析：FastQC主要用于分析FASTQ格式文件，评估测序数据质量。3.C解析：RIN值（RNAIntegrityNumber）越高代表RNA完整性越好，取值范围0-10。4.A解析：MAPQ（MappingQuality）值是评估比对后数据准确性的指标，值越高代表准确性越高。5.D解析：宏基因组数据分析常用的质量控制步骤包括去除接头序列、过滤低质量碱基和去除嵌合体。6.C解析：重复序列比例是评估二代测序数据重复性的指标，高比例可能表示基因组重复性高。7.C解析：ProteoWizard是蛋白质组学数据处理中常用的工具，用于数据格式转换和质量控制。8.D解析：RiboDeconv是评估RNA-Seq数据中rRNA比例的指标，用于区分rRNA和mRNA。9.B解析：Trimmomatic是用于去除接头序列的工具，常用于RNA-Seq数据预处理。10.A解析：MAPQ值是评估比对后数据完整性的指标，值越高代表完整性越高。二、填空题1.FastQC解析：FastQC是评估测序数据质量的常用工具，可分析FASTQ文件的质量分布。2.0-10解析：RIN值（RNAIntegrityNumber）的取值范围是0-10，越高代表RNA完整性越好。3.MAPQ值解析：MAPQ（MappingQuality）值是评估比对后数据准确性的指标。4.去除嵌合体解析：宏基因组数据分析常用的质量控制步骤包括去除接头序列、过滤低质量碱基和去除嵌合体。5.重复序列比例解析：重复序列比例是评估二代测序数据重复性的指标，高比例可能表示基因组重复性高。6.ProteoWizard解析：ProteoWizard是蛋白质组学数据处理中常用的工具，用于数据格式转换和质量控制。7.RiboDeconv解析：RiboDeconv是评估RNA-Seq数据中rRNA比例的指标，用于区分rRNA和mRNA。8.Trimmomatic解析：Trimmomatic是用于去除接头序列的工具，常用于RNA-Seq数据预处理。9.MAPQ值解析：MAPQ（MappingQuality）值是评估比对后数据完整性的指标。10.MultiQC解析：MultiQC是整合多个生物信息学工具报告的常用工具，用于评估数据完整性。三、判断题1.×解析：FastQC主要用于评估FASTQ文件的质量，不适用于所有类型生物信息学数据。2.√解析：RIN值越高代表RNA质量越好，取值范围0-10。3.√解析：去除嵌合体是宏基因组数据分析中常用的质量控制步骤。4.×解析：重复序列比例是评估二代测序数据重复性的指标，GC含量是评估DNA序列的指标。5.×解析：蛋白质组学数据质量控制常用ProteoWizard，FastQC主要用于RNA-Seq数据。6.×解析：RiboDeconv是评估RNA-Seq数据中rRNA比例的指标，RPKM值是表达量指标。7.×解析：Samtools用于BAM文件处理，Trimmomatic用于去除接头序列。8.×解析：MAPQ值是评估比对后数据准确性的指标，完整性用其他指标评估。9.√解析：MultiQC是整合多个生物信息学工具报告的常用工具，用于评估数据完整性。10.×解析：RIN值的取值范围是0-10，但实际应用中通常>5才认为质量较好。四、简答题1.RNA-Seq数据质量控制的主要步骤包括：-使用FastQC评估原始测序数据质量，检查接头序列、低质量碱基等。-使用Trimmomatic或Cutadapt去除接头序列和低质量碱基。-使用RIN值评估RNA完整性，确保RIN>5。-使用MultiQC整合多个工具的报告，全面评估数据质量。-比对后使用SAMtools或GATK评估比对质量，检查MAPQ值分布。2.RIN值（RNAIntegrityNumber）是评估RNA完整性的指标，取值范围0-10，越高代表RNA完整性越好。在RNA-Seq数据质量控制中，RIN值>5通常认为RNA质量较好，>7则更佳。RIN值低可能表示RNA降解严重，影响测序结果。3.FastQC和MultiQC的应用差异：-FastQC是用于分析单个FASTQ文件的质量工具，输出详细的报告，但无法整合多个工具的结果。-MultiQC是整合多个生物信息学工具报告的工具，输出统一的报告，便于全面评估数据质量。-FastQC适用于原始数据或单个步骤的质量评估，MultiQC适用于整个工作流程的质量控制。五、应用题1.RNA-Seq实验数据质量评估及改进建议：-数据质量评估：-RIN值为7.5，表明RNA质量较好。-FastQC显示接头序列占比3%，低质量碱基占比1%，均在可接受范围内。-比对后MAPQ>30占80%，MAPQ>20占95%，表明比对质量较高。-改进建议：-进一步优化接头序列去除，可尝试Trimmomatic的SLIDINGWINDOW参数提高去除效果。-检查样本制备过程，确保RNA降解程度进一步降低。-考虑使用STAR或HISAT2等最新比对工具，提高比对准确性。2.宏基因组实验数据质量评估及改进建议：-数据质量评估：