空间转录组数据分析辅助技师考试试卷及答案

空间转录组数据分析辅助技师考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.空间转录组技术的核心是同时获取基因表达和______信息。2.10xVisium平台中，每个捕获斑点的直径约为______μm。3.空间转录组数据预处理的第一步通常是______。4.Seurat包中整合空间转录组与scRNA-seq的常用函数是______。5.识别空间转录组斑点邻域的常用方法是______（基于距离阈值）。6.空间转录组基因表达矩阵的行代表______，列代表斑点。7.10xVisium平台的组织切片需贴附在______载玻片上。8.空间转录组可视化常用的降维方法是______（如UMAP）。9.需过滤的低质量斑点通常具有______（如UMI数过低）。10.空间转录组“斑点”的本质是含多个细胞的______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.下列属于空间转录组技术的是（）A.scRNA-seqB.VisiumC.ChIP-seqD.ATAC-seq2.Seurat处理空间转录组的核心对象是（）A.SeuratObjectB.SpatialObjectC.AnnDataD.LoomFile3.Visium斑点通常包含的细胞数约为（）A.1个B.10-50个C.100-200个D.500+个4.不属于预处理步骤的是（）A.质量控制B.差异基因分析C.基因量化D.标准化5.Visium捕获区域的排列方式是（）A.随机B.网格状C.环形D.无规律6.常用的基因标准化方法是（）A.log1pB.PCAC.t-SNED.UMAP7.可用于空间邻域识别的工具是（）A.SpatialPCAB.SeuratC.ScanpyD.以上都是8.线粒体基因比例过高提示（）A.细胞裂解B.RNA完整C.捕获高效D.无异常9.不属于空间可视化的是（）A.空间基因热图B.无坐标UMAPC.组织叠加图D.细胞比例图10.Visium测序文库类型是（）A.基因组B.cDNAC.ChIPD.小RNA三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选不得分）1.空间转录组预处理包括（）A.RNA完整性检测B.原始数据解析C.差异分析D.质量控制2.质量控制指标有（）A.斑点UMI数B.斑点基因数C.线粒体比例D.核糖体比例3.常用分析工具包有（）A.SeuratB.ScanpyC.SpatialDMD.DESeq24.应用场景包括（）A.肿瘤微环境B.发育研究C.神经图谱D.药物靶点筛选5.关联scRNA-seq的方法有（）A.去卷积B.映射整合C.差异比较D.以上都是6.低质量斑点标准包括（）A.UMI<1000B.基因<500C.线粒体>20%D.坐标异常7.可视化维度包括（）A.基因表达B.细胞类型C.邻域关系D.以上都是8.Visium关键步骤有（）A.组织透化B.探针杂交C.逆转录D.测序9.差异基因分析目的是（）A.区域特异性基因B.细胞功能C.空间模式D.过滤低表达基因10.空间共表达分析方法有（）A.SpatialPCAB.Moran'sIC.Geary'sCD.DESeq2四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.空间转录组可获得单个细胞的空间位置信息。（）2.Visium斑点是网格状排列的。（）3.Seurat仅能处理单细胞数据，不能处理空间转录组。（）4.预处理需过滤低表达基因（少数斑点表达）。（）5.线粒体比例过高的斑点应过滤。（）6.空间转录组斑点仅含1个细胞。（）7.UMAP是常用可视化降维方法。（）8.差异分析属于预处理步骤。（）9.空间转录组可解析肿瘤免疫细胞分布。（）10.Visium载玻片有捕获探针和条形码区域。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述空间转录组数据预处理的主要步骤。2.空间转录组与单细胞转录组的核心区别是什么？3.简述空间转录组质量控制的关键环节。4.如何将ST斑点与细胞类型关联？六、讨论题（共2题，每题5分）1.结合ST和scRNA-seq，如何解析组织细胞类型的空间分布？2.空间转录组低质量斑点的判断标准及处理原则是什么？---答案部分一、填空题答案1.空间位置2.553.原始数据解析4.TransferData5.距离邻域识别6.基因7.带捕获探针8.UMAP9.UMI数过低10.捕获单元二、单项选择题答案1.B2.A3.B4.B5.B6.A7.D8.A9.B10.B三、多项选择题答案1.ABD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABC四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.√五、简答题答案1.预处理步骤：①样本评估（切片完整性、RNA完整性）；②原始数据解析（fastq转UMI矩阵，关联空间坐标）；③质量控制（过滤低质量斑点/低表达基因）；④标准化（log1p/SCTransform）；⑤空间整合（绑定表达矩阵与坐标）。2.核心区别：①信息维度：scRNA-seq无空间位置，ST同时获基因+空间；②捕获单元：scRNA-seq单个细胞，ST为10-50细胞斑点；③应用：scRNA-seq解析细胞异质性，ST揭示空间分布模式。3.质控关键：①斑点层面：过滤UMI<1000、基因<500、线粒体>20%的斑点；②基因层面：过滤<5斑点表达的基因；③空间层面：排除无组织覆盖斑点；④验证：检查UMI/基因分布是否合理。4.关联方法：①scRNA-seq先聚类得细胞类型及特征基因；②ST去卷积（CIBERSORTx等）分解斑点为细胞比例；③映射坐标可视化；④免疫荧光验证关键类型定位。六、讨论题答案1.解析流程：①scRNA-seq聚类得细胞类型及特征基因；②ST去卷积计算斑点中各细胞类型比例；③叠加比例到ST切片图，展示空间分布；④邻域分析识别细胞共定位区域（如肿瘤-