生物信息學(xué)題庫(kù)

2/243.UTR的含義是（B）。A.編碼區(qū)B.非編碼區(qū)C.低復(fù)雜度區(qū)域D.開(kāi)放閱讀框44.motif的含義是（D）。A.基序B.跨疊克隆群C.堿基對(duì)D.結(jié)構(gòu)域45.algorithm的含義是（B）。A.登錄號(hào)B.算法C.比對(duì)D.類(lèi)推46、RGP是（D）。A.在線人類(lèi)孟德?tīng)栠z傳數(shù)據(jù)B.國(guó)家核酸數(shù)據(jù)庫(kù)C.人類(lèi)基因組計(jì)劃D.水稻基因組計(jì)劃47、下列Fasta格式正確的是（B）。A.seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactcccttaB.>seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactcccttaC.seq1:agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactcccttaD.>seq1agcggatccagacgctgcgtttgctggctttgatgaaaactctaactaaacactccctta48、如果我們?cè)噲D做蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位分析，應(yīng)使用（D）。A.NDB數(shù)據(jù)庫(kù)B.PDB數(shù)據(jù)庫(kù)C.GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)D.SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)49、Bioinformatics的含義是（A）。A.生物信息學(xué)B.基因組學(xué)C.蛋白質(zhì)組學(xué)D.表觀遺傳學(xué)50、GenBank中分類(lèi)碼PLN表示是（D）。A.哺乳類(lèi)序列B.細(xì)菌序列C.噬菌體序列D.植物、真菌和藻類(lèi)序列51、ortholog的含義是（A）。A.直系同源B.旁系同源C.直接進(jìn)化D.間接進(jìn)化52、從cDNA文庫(kù)中獲得的短序列是（D）。A.STSB.UTRC.CDSD.EST53、contig的含義是（B）。A.基序B.跨疊克隆群C.堿基對(duì)D.結(jié)構(gòu)域54、TAIR（AtDB）數(shù)據(jù)庫(kù)是（C）。A.線蟲(chóng)基因組B.果蠅基因組C.擬南芥數(shù)據(jù)庫(kù)D.大腸桿菌基因組55、ORF的含義是（D）。A.調(diào)控區(qū)B.非編碼C.低復(fù)雜度區(qū)域D.開(kāi)放閱讀框56、mRNA5′端有(A)結(jié)構(gòu)。A.帽子B.尾巴C.帽子和尾巴D.多聚核苷酸57、利用中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（中國(guó)知網(wǎng)）查找論文題目是“擴(kuò)張蛋白家族蛋白序列分析”發(fā)表在期刊“生物信息學(xué)”2008年第7卷第3期上（C）。A.第3-5頁(yè)B.第93-95頁(yè)C.第193-195頁(yè)D.第293-295頁(yè)58、目前應(yīng)用于基因芯片表達(dá)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的主要方法是（C）。A.卡方檢驗(yàn)B.相關(guān)分析C.聚類(lèi)分析D.正態(tài)性分布檢驗(yàn)59、SAGE的含義是（A）。A.基因表達(dá)連續(xù)分析B.聚丙烯酰胺凝膠電泳C.基因組分析D.雙向電泳分析60、domain的含義是（D）。A.基序B.跨疊克隆群C.堿基對(duì)D.結(jié)構(gòu)域61、mRNA3′端有(B)結(jié)構(gòu)。A.帽子B.尾巴C.帽子和尾巴D.多聚胞嘧啶62、NCBI中人類(lèi)無(wú)冗余基因數(shù)據(jù)庫(kù)是（A）。A.UniGeneB.UniProC.UniRefD.URF63、alignment的含義是（C）。A.登錄號(hào)B.算法C.比對(duì)D.類(lèi)推64、Entrez使用幾種邏輯運(yùn)算符對(duì)檢索關(guān)鍵詞做最基本的限制？（C）A.1種B.2種C.3種D.4種65、微衛(wèi)星標(biāo)記是（C）。A.RFLPB.SNPC.SSRD.RAPD66、提交序列到GenBank中，使用的程序可以是（D）。A.EntrezB.SRSC.MedlineD.BankIt67、PDB是蛋白質(zhì)的（B）。A.分類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)B.結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)C.模體數(shù)據(jù)庫(kù)D.結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫(kù)68、限制性片段長(zhǎng)度多態(tài)性標(biāo)記是（A）。A.RFLPB.SNPC.SSRD.RAPD69、CDS的含義是（A）。A.編碼區(qū)B.非編碼區(qū)C.低復(fù)雜度區(qū)域D.非調(diào)控區(qū)70、構(gòu)建進(jìn)化樹(shù)工具是（C）。A.BLASTB.ClustalWC.MegaD.GCG71、analogy的含義是（D）。A.登錄號(hào)B.算法C.比對(duì)D.類(lèi)推72、在真核生物中，一個(gè)基因cDNA的5′端起始密碼子AUG的前后序列符合（A）規(guī)則。A.KozakB.AU…AGC.SDD.Poly(A)n73、將核酸序列按照6條鏈翻譯成蛋白質(zhì)序列后搜索蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)使用的程序是（B）。A.blastpB.blastxC.tblastnD.tblastx74、利用PubMed文獻(xiàn)數(shù)據(jù)查找論文“TransgenicplantsofPetuniahybridaharboringtheCYP2E1geneefficientlyremovebenzeneandtoluenepollutantsandimproveresistancetoformaldehyde”的第一作者是（D）。A.XiangTB.BaoLC.LiPD.ZhangD75、基本局部比對(duì)搜素工具是（C）。A.MegaB.ClustalWC.BLASTD.GCG76、被譽(yù)為“生物信息學(xué)之父”的科學(xué)家是（D）。A.DulbeccoB.SangerC.吳瑞D.林華安77、DDBJ的含義是（C）。A.美國(guó)國(guó)家生物信息中心B.歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室C.日本DNA數(shù)據(jù)庫(kù)D.中國(guó)基因組研究中心78、利用PubMed文獻(xiàn)數(shù)據(jù)查找發(fā)表在“Nature,2012,487(7405):43-45”上論文題目（D）。A.Amapofthecis-regulatorysequencesinthemousegenomeB.ThehumanCSTcomplexisaterminatoroftelomeraseactivityC.Tumours:LesslactationmayexplaincancerriseD.Stemcells:asporadicsuperstate79、利用PubMed文獻(xiàn)數(shù)據(jù)查找論文“Cancerepigenetics:frommechanismtotherapy”作者的單位是（C）。A.UniversityofCaliforniaB.UniversityofColumbiaC.UniversityofCambridgeD.UniversityofChicago80、單核苷酸標(biāo)記是（A）。A.RFLPB.SNPC.SSRD.RAPD81、GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)的基本信息單位是（B）。A.FASTAB.GBFFC.GCGD.ASN.182、OMIM是（A）。A.在線人類(lèi)孟德?tīng)栠z傳數(shù)據(jù)庫(kù)B.國(guó)家核酸數(shù)據(jù)庫(kù)C.人類(lèi)基因組計(jì)劃D.水稻基因組計(jì)劃83、多序列比對(duì)工具是（B）。A.BLASTB.ClustalWC.MegaD.GCG84、EMBL的含義是（B）。A.美國(guó)國(guó)家生物信息中心B.歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室C.日本DNA數(shù)據(jù)庫(kù)D.中國(guó)國(guó)家基因組研究中心85、accessionnumber的含義是（A）。A.登錄號(hào)B.算法C.比對(duì)D.類(lèi)推86、EST的含義是（A）。A.表達(dá)序列標(biāo)簽B.序列標(biāo)簽位點(diǎn)C.高通量基因組序列D.人工合成序列87、利用中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（中國(guó)知網(wǎng)）查找論文題目是“黃瓜對(duì)不同溫度逆境的抗性研究”作者的單位是（A）。A.天津市黃瓜研究所B.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院C.中國(guó)科學(xué)院D.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)88、沒(méi)有直接參與完成人類(lèi)基因組計(jì)劃的國(guó)家是（C）。A.英國(guó)B.中國(guó)C.俄羅斯D.德國(guó)89、Blast結(jié)果中HSP的含義是（D）。A.空位B.期望值C.過(guò)濾D.高分配對(duì)片段90、GenBank登錄號(hào)為SCU49845的序列，其DNA產(chǎn)度是（D）。A.1028bpB.3028bpC.4028bpD.5028bp91、GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)中的登錄號(hào)AAR19268是（A）。A.水稻的DNA序列B.水稻的蛋白質(zhì)序列C.人類(lèi)的DNA序列D.人類(lèi)的蛋白質(zhì)序列92、在真核生物的一個(gè)基因內(nèi)含子兩端，即外顯子/內(nèi)含子拼接邊界處，其符合（B）規(guī)則。A.KozakB.AU…AGC.SDD.Poly(A)n93、蛋白質(zhì)信號(hào)肽的預(yù)測(cè)工具有（D）。A.nnpredictB.PredictProteinC.SingalDD.SingalP94、basepair的含義是（C）。A.基序B.跨疊克隆群C.堿基對(duì)D.結(jié)構(gòu)域95、Proteomics的含義是（C）。A.生物信息學(xué)B.基因組學(xué)C.蛋白質(zhì)組學(xué)D.表觀遺傳學(xué)96、根據(jù)大量EST具有相互重疊的性質(zhì)，通過(guò)計(jì)算機(jī)算法獲得cDNA全長(zhǎng)序列，這種克隆基因的方法是（B）。A.重疊克隆B.電子克隆C.基因步移D.基因重組97、隱馬爾科夫模型的代號(hào)是（A）。A.HMMB.CDDC.HTGSD.GSS98、Entrez數(shù)據(jù)庫(kù)中的剪貼板的容量是（A）。A.500條記錄B.1000條記錄C.5000條記錄D.10000條記錄99、GenBank是（B）。A.在線人類(lèi)孟德?tīng)栠z傳數(shù)據(jù)B.國(guó)際核酸數(shù)據(jù)庫(kù)C.人類(lèi)基因組計(jì)劃D.水稻基因組計(jì)劃100、利用中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（中國(guó)知網(wǎng)）查找論文題目是“黃瓜無(wú)毛突變體葉片葉綠體超微結(jié)構(gòu)與光合特性”第一作者是（A）。A.曹辰興B.張松C.郭紅蕓D.郭延奎101、根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)基因組中真正編碼蛋白質(zhì)的區(qū)域僅占DNA序列的（B）。A.1-2%B.3-5%C.5-10%D.10-20%102、LCR的含義是（C）。A.編碼區(qū)B.非編碼區(qū)C.低復(fù)雜度區(qū)域D.開(kāi)放閱讀框103、如果我們?cè)噲D做蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位分析，應(yīng)使用（D）。A.NDB數(shù)據(jù)庫(kù)B.PDB數(shù)據(jù)庫(kù)C.GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)D.SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)104、利用PubMed文獻(xiàn)數(shù)據(jù)查找論文“Awhole-cellcomputationalmodelpredictsphenotypefromgenotype”發(fā)表在Cell期刊的（C）。A.第50卷第1期第389-391頁(yè)B.第50卷第1期第389-401頁(yè)C.第150卷第2期第389-401頁(yè)D.第125卷第2期第389-391頁(yè)105、蛋白質(zhì)基序（motif）中[ST]的含義是（C）。A.氨基酸為STB.氨基酸為S和TC.氨基酸為S或TD.除掉S和T之外的任意氨基酸106、構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)，應(yīng)使用（C）。A.BLASTB.FASTAC.UPGMAD.FTP107、PIR是（D）。A.核酸數(shù)據(jù)庫(kù)B.mRNA數(shù)據(jù)庫(kù)C.啟動(dòng)子數(shù)據(jù)庫(kù)D.蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)108、生物芯片分析中使用的聚類(lèi)分析輸出圖形主要以下列哪種方式表現(xiàn)？（A）A.以彩色小方塊陣列表示B.以蜂窩形狀表示C.以黑白圓點(diǎn)表示D.以彩色線條表示109、以下哪一項(xiàng)不屬于啟動(dòng)子研究范圍？（A）A.CpG島預(yù)測(cè)B.轉(zhuǎn)錄起始點(diǎn)預(yù)測(cè)C.糖基化修飾D.甲基化檢測(cè)110、生物信息學(xué)主要是利用哪種工具實(shí)現(xiàn)對(duì)生命科學(xué)研究中生物信息的存儲(chǔ)、檢索和分析的？（A）A.計(jì)算機(jī)B.iPhoneC.人造衛(wèi)星D.手機(jī)111、HTGS的含義是（C）。A.表達(dá)序列標(biāo)簽B.序列標(biāo)簽位C.高通量基因組序列D.人工合成序列112、STS的含義是（B）。A.表達(dá)序列標(biāo)簽B.序列標(biāo)簽位點(diǎn)C.高通量基因組序列D.人工合成序列113、利用中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（中國(guó)知網(wǎng)）查找論文題目是“日光溫室光溫因子對(duì)黃瓜葉綠體超微結(jié)構(gòu)及其功能的影響”發(fā)表的期刊是（B）。A.園藝學(xué)報(bào)B.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)C.生態(tài)學(xué)報(bào)D.遺傳學(xué)報(bào)114、利用PubMed文獻(xiàn)數(shù)據(jù)查找論文“Enhancingphytoremediationthroughtheuseoftransgenicsandendophytes”發(fā)表的期刊是（A）。A.NewPhytolB.GeneC.NatureD.PlantPhsiol115、HGP是（C）。A.在線人類(lèi)孟德?tīng)栠z傳數(shù)據(jù)B.國(guó)家核酸數(shù)據(jù)庫(kù)C.人類(lèi)基因組計(jì)劃D.水稻基因組計(jì)劃116、DNA中Tm值與(B)含量成正比。A.G+AB.G+CC.T+CD.A+T名詞辨析（每題5分，共20分）1、基因與基因組：

Gene

基因：遺傳功能的單位。它是一種DNA序列，在有些病毒中則是一種RNA序列，它編碼功能性蛋白質(zhì)或RNA分子。

Genome

基因組：染色體組，一個(gè)生物體、細(xì)胞器或病毒的整套基因；例如，細(xì)胞核基因組，葉綠體基因組，噬菌體基因組。

2、相似性與同源性：

所謂同源序列，簡(jiǎn)單地說(shuō)，是指從某一共同祖先經(jīng)趨異進(jìn)化而形成的不同序列。同源性可以用來(lái)描述染色體—“同源染色體”、基因—“同源基因”和基因組的一個(gè)片斷—“同源片斷”必須指出，相似性(similarity)和同源性(homology)是兩個(gè)完全不同的概念。相似性是指序列比對(duì)過(guò)程中用來(lái)描述檢測(cè)序列和目標(biāo)序列之間相同DNA堿基或氨基酸殘基順序所占比例的高低。相似性本身的含義，并不要求與進(jìn)化起源是否同一、與親緣關(guān)系的遠(yuǎn)近、甚至于結(jié)構(gòu)與功能有什么聯(lián)系。

3、CDS與cDNA：

cDNA序列：互補(bǔ)DNA序列，指的是mRNA為在逆轉(zhuǎn)錄酶的作用下將形成DNA的過(guò)程。CDS序列：編碼序列,從起始密碼子到終止密碼子的所有序列。

4、數(shù)據(jù)庫(kù)搜索和數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)：

數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)：對(duì)序列、結(jié)構(gòu)以及各種二次數(shù)據(jù)庫(kù)中的注釋信息進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配查找（又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索）。

數(shù)據(jù)庫(kù)搜索：通過(guò)特定的序列相似性比對(duì)算法，找出核酸或蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)中與檢測(cè)序列具有一定程度相似性的序列。搜索對(duì)象不是數(shù)據(jù)庫(kù)的注釋信息，而是序列信息。是指生物種族的進(jìn)化歷史，亦即生物體在整個(gè)進(jìn)化譜在研究\o"生物"生物進(jìn)化和系統(tǒng)分類(lèi)中，常用一種類(lèi)似樹(shù)狀分支的圖形來(lái)概括各種（類(lèi)）生物之間的親緣關(guān)系，這種樹(shù)狀分支的圖形成為系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)(phylogenetictree)。生物信息學(xué)的大體定義是什么？其發(fā)展歷程如何？利用應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法研究生物學(xué)的問(wèn)題。目前的生物信息學(xué)基本上只是分子生物學(xué)與信息技術(shù)（尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)）的結(jié)合體。生物信息學(xué)的研究材料和結(jié)果就是各種各樣的生物學(xué)數(shù)據(jù)，其研究工具是計(jì)算機(jī)，研究方法包括對(duì)生物學(xué)數(shù)據(jù)的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計(jì)算、模擬）。目前主要的研究方向有：序列比對(duì)、基因識(shí)別、基因重組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、基因表達(dá)、蛋白質(zhì)反應(yīng)的預(yù)測(cè)，以及建立進(jìn)化模型。發(fā)展歷程：20世紀(jì)50年代，生物信息學(xué)開(kāi)始孕育。20世紀(jì)60年代，生物分子信息在概念上將計(jì)算生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)聯(lián)系起來(lái)。20世紀(jì)70年代，生物信息學(xué)的真正開(kāi)端。④20世紀(jì)70年代到80年代初期，出現(xiàn)了一系列著名的序列比較方法和生物信息分析方法。⑤20世紀(jì)80年代以后，出現(xiàn)一批生物信息服務(wù)機(jī)構(gòu)和生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)。⑥20世紀(jì)90年代后，HGP促進(jìn)生物信息學(xué)的迅速發(fā)展請(qǐng)論述生物信息學(xué)的研究?jī)?nèi)容有哪些？生物分子數(shù)據(jù)的收集與管理：①基因組數(shù)據(jù)庫(kù)（EMBL、GenBank、DDBJ）②蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)（SWTSS-PROT、PIR）③蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)（PDB）數(shù)據(jù)庫(kù)搜索及序列比較搜索同源序列在一定程度上就是通過(guò)序列比較尋找相似序列：①序列比較的一個(gè)基本操作就是比對(duì)（Alignment），即將兩個(gè)序列的各個(gè)字符（代表核苷酸或者氨基酸殘基）按照對(duì)應(yīng)等同或者置換關(guān)系進(jìn)行對(duì)比排列，其結(jié)果是兩個(gè)序列共有的排列順序，這是序列相似程度的一種定性描述。②多重序列比對(duì)研究的是多個(gè)序列的共性。序列的多重比對(duì)可用來(lái)搜索基因組序列的功能區(qū)域，也可用于研究一組蛋白質(zhì)之間的進(jìn)化關(guān)系?；蚪M序列分析:①遺傳語(yǔ)言分析——天書(shū)②基因組結(jié)構(gòu)分析③基因識(shí)別④基因功能注釋⑤基因調(diào)控信息分析⑥基因組比較基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分析與處理:基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析是目前生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。目前對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)的處理主要是進(jìn)行聚類(lèi)分析，將表達(dá)模式相似的基因聚為一類(lèi)，在此基礎(chǔ)上尋找相關(guān)基因，分析基因的功能。所用方法主要有：①相關(guān)分析方法②模式識(shí)別技術(shù)中的層次式聚類(lèi)方法③人工智能中的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)④主元分析方法5）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。蛋白質(zhì)的生物功能由蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)所決定，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)成為了解蛋白質(zhì)功能的重要途徑。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)分為:（1）二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè):在一定程度上二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)可以歸結(jié)為模式識(shí)別問(wèn)題。在二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面主要方法有：立體化學(xué)方法、圖論方法、統(tǒng)計(jì)方法、最鄰近決策方法、基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)方法、分子動(dòng)力學(xué)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)70%的第一個(gè)軟件是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHD系統(tǒng)。（2）空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)：在空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面，比較成功的理論方法是同源模型法。該方法的依據(jù)是：相似序列的蛋白質(zhì)傾向于折疊成相似的三維空間結(jié)構(gòu),運(yùn)用同源模型方法可以完成所有蛋白質(zhì)10-30%的空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工作。請(qǐng)敘述構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)的一般步驟。[1]序列選擇：從那些可以輸出FASTA格式的數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇[2]多序列比對(duì)[3]替代模型的選擇[4]生成樹(shù)：方式：distance-based；character-based:maximumparsimony；character-andmodel-based:maximumlikelihood；character-andmodel-based:Bayesian基于距離的樹(shù)生成軟件：MEGA和PAUPMEGA應(yīng)用算法：UPGMA，基于距離的算法。[5]結(jié)果評(píng)估:原則（一致性、效率、和魯棒性）；檢測(cè)方法：最為常見(jiàn)的方法是引導(dǎo)檢測(cè)的分析方法。引導(dǎo)檢測(cè)法：簡(jiǎn)單地講就是把序列的位點(diǎn)都重排，重排后的序列再用相同的辦法構(gòu)樹(shù)，如果原來(lái)樹(shù)的分枝在重排后構(gòu)的樹(shù)中也出現(xiàn)了，就給這個(gè)分枝打上一分，如果沒(méi)出現(xiàn)就給0分，這樣經(jīng)過(guò)你給定的repetitions次（至少1000次）重排構(gòu)樹(shù)打分后，每個(gè)分枝就都得出分值，計(jì)算機(jī)會(huì)給你換算成bootstrap值。重排的序列有很多組合，值越小說(shuō)明分枝的可信度越低，最好根據(jù)數(shù)據(jù)的情況選用不同的構(gòu)樹(shù)方法和模型。歸納前面所講，下面幾點(diǎn)可以幫助我們解釋進(jìn)化樹(shù)：(1)從根節(jié)點(diǎn)到任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的惟一路徑和方向代表了進(jìn)化時(shí)間；(2)根是樹(shù)中所有物種的共同祖先；(3)根節(jié)點(diǎn)上的物種我們認(rèn)為比樹(shù)中其他所有的物種分化更早。如果無(wú)法確定根節(jié)點(diǎn)的物種，就使用無(wú)根樹(shù)進(jìn)行分析。NCBI的Entrez檢索包含了哪些方面的信息。Entrez是NCBI為用戶(hù)提供整合的訪問(wèn)序列、定位、分類(lèi)及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的搜索和檢索的系統(tǒng)，是一個(gè)用以整合NCBI數(shù)據(jù)庫(kù)中信息的搜尋和檢索的工具，包括核酸序列、蛋白質(zhì)序列、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、基因組圖譜和通過(guò)PubMed檢索的MEDLINE。其中，Entrez可以整合檢索的序列數(shù)據(jù)庫(kù)包括GenBank、EMBI—DDBJ、RefSeq、PIR-International、PRF、Swiss—Prot和PDB等。Entrez有兩個(gè)顯著的特點(diǎn)：第一是對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄都預(yù)先做相似性比較，產(chǎn)生一個(gè)列表，包括序列、結(jié)構(gòu)和MEDLINE文獻(xiàn)記錄等信息；第二是對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的記錄與其他數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)記錄做了鏈接，使對(duì)不同數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)得以整合。所以Entrez是通過(guò)相近性和硬連接來(lái)提供集成的信息檢索。Entrez可以用很廣泛的文本方式搜索，比如作者名字、雜志名字、基因或蛋白名、物種、單一的檢索號(hào)(如：accessionnumber、序列ID、PubMedID、MEDLNEUID)和其他的術(shù)語(yǔ)，因此，Entrez是一個(gè)強(qiáng)大的檢索相關(guān)序列、結(jié)構(gòu)和參考文獻(xiàn)的信息檢索工具。BLAST系列軟件分別用哪些數(shù)據(jù)搜索何種數(shù)據(jù)庫(kù)？真核基因結(jié)構(gòu)注釋包括哪些內(nèi)容？相關(guān)的軟件所依據(jù)的理論基礎(chǔ)是什么？GENSCAN是美國(guó)麻省理工大學(xué)的ChrisBurge于1997年開(kāi)發(fā)成功的人類(lèi)（或脊椎動(dòng)物）基因預(yù)測(cè)軟件，它根據(jù)基因的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行基因預(yù)測(cè)，不依賴(lài)于已有的蛋白庫(kù)，是一種"從頭預(yù)測(cè)"軟件；用于ORF識(shí)別。通過(guò)對(duì)特征序列(GT-AG)的分析進(jìn)行直接的預(yù)測(cè)基因預(yù)測(cè)軟件（NetGene2），內(nèi)含子/外顯子剪切位點(diǎn)識(shí)別。與相應(yīng)的基因組序列比對(duì)，分析比對(duì)片段的分布位置（Spidey），用于mRNA剪切位點(diǎn)識(shí)別。選擇性剪切數(shù)據(jù)庫(kù)：ProSplicer。啟動(dòng)子結(jié)合位點(diǎn)分析：Cister。限制性酶切位點(diǎn)分析：NEBcutter。密碼子使用偏好性分析：CodonW。請(qǐng)概述基因組注釋的大體流程。（1）基因組注釋(Genomeannotation)是利用生物信息學(xué)方法和工具,對(duì)基因組所有基因的生物學(xué)功能進(jìn)行高通量注釋,是當(dāng)前功能基因組學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)?；蚪M注釋的研究?jī)?nèi)容包括基因識(shí)別和基因功能注釋兩個(gè)方面?；蜃R(shí)別的核心是確定全基因組序列中所有基因的確切位置。從基因組序列預(yù)測(cè)新基因,現(xiàn)階段主要是3種方法的結(jié)合:(1)分析mRNA和EST數(shù)據(jù)以直接得到結(jié)果;(2)通過(guò)相似性比對(duì)從已知基因和蛋白質(zhì)序列得到間接證據(jù);(3)基于各種統(tǒng)計(jì)模型和算法從頭預(yù)測(cè)。對(duì)預(yù)測(cè)出的基因進(jìn)行高通量功能注釋可以借助于以下方法,利用已知功能基因的注釋信息為新基因注釋:(1)序列數(shù)據(jù)庫(kù)相似性搜索;(2)序列模體(Motif)搜索;(3)直系同源序列聚類(lèi)分析(Clusteroforthologousgroup,COG).(2)基因組注釋系統(tǒng)是MGAP的核心,整合了許多常用的基因識(shí)別和蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)軟件,包括GeneMarks、IPRsearch、BLASTPGP和FASTA3等,以及多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),如非冗余蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)(Nonredundant,NR)、已知三維空間結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)(PDBSeq)、國(guó)際蛋白質(zhì)資源信息系統(tǒng)(InterPro)和直系同源蛋白質(zhì)家族數(shù)據(jù)庫(kù)(Clusteroforthologousgroups,COG)等,編寫(xiě)了相應(yīng)的模塊進(jìn)行自動(dòng)操作,并把每一步注釋結(jié)果導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中。MGAP整合的一般模塊,可以被其他任何一種微生物基因組直接使用。綜合題(共60分)1?生物信息學(xué)分析的數(shù)據(jù)對(duì)象主要有哪幾種？這些數(shù)據(jù)之間存在著什么關(guān)系？其研究重點(diǎn)主要落實(shí)在核酸和蛋白質(zhì)兩個(gè)方面，包括它們的序列、結(jié)構(gòu)和功能。生物信息學(xué)以基因組DNA序列信息分析作為出發(fā)點(diǎn)，破譯遺傳語(yǔ)言，認(rèn)識(shí)遺傳信息的組織規(guī)律，辨別隱藏在DNA序列中的基因，掌握基因調(diào)控信息，對(duì)蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)，依據(jù)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系進(jìn)行藥物分子設(shè)計(jì)。2?生物信息學(xué)的主要研究任務(wù)是什么？目前生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容是什么？A．收集和管理生物分子數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析和挖掘；開(kāi)發(fā)分析工具和實(shí)用軟件：生物分子序列比較工具、基因識(shí)別工具、生物分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具、基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析工具。B．（1）生物分子數(shù)據(jù)的收集與管理；（2）數(shù)據(jù)庫(kù)搜索及序列比較；（3）基因組序列分析；（4）基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分析與處理；（5）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。5?在基因組序列分析方面，科學(xué)家關(guān)注哪些信息？就人類(lèi)基因組而言，編碼區(qū)域在人類(lèi)基因組所占的比例不超過(guò)3%。其余97%是非編碼序列。對(duì)于非編碼序列，人們了解得比較少，尚不清楚其含義或功能。然而，非編碼區(qū)域?qū)τ谏顒?dòng)具有重要的意義。這部分序列主要包括內(nèi)含子、簡(jiǎn)單重復(fù)序列、移動(dòng)元件（mobileelement）及其遺留物、偽基因（pseudogene）等。6?掌握蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有什么意義？為什么要進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)？（1）研究蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)意義重大，分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、功能及其關(guān)系是蛋白質(zhì)組計(jì)劃中的一個(gè)重要組成部分。研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，有助于了解蛋白質(zhì)的作用，了解蛋白質(zhì)如何行使其生物功能，認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)（或其它分子）之間的相互作用，這無(wú)論是對(duì)于生物學(xué)還是對(duì)于醫(yī)學(xué)和藥學(xué)，都是非常重要的。（2）對(duì)于未知功能或者新發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)分子，通過(guò)結(jié)構(gòu)分析，可以進(jìn)行功能注釋?zhuān)笇?dǎo)設(shè)計(jì)進(jìn)行功能確認(rèn)的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)。通過(guò)分析蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，確認(rèn)功能單位或者結(jié)構(gòu)域，可以為遺傳操作提供目標(biāo)，為設(shè)計(jì)新的蛋白質(zhì)或改造已有蛋白質(zhì)提供可靠的依據(jù)，同時(shí)為新的藥物分子設(shè)計(jì)提供合理的靶分子結(jié)構(gòu)。7、簡(jiǎn)述分子生物學(xué)中的“中心法則”。“中心法則”的核心是什么？（1）DNA是遺傳物質(zhì)，是攜帶遺傳信息的載體。信息從基因的核苷酸序列中被提取出，用來(lái)指導(dǎo)蛋白質(zhì)合成的過(guò)程對(duì)地球上的所有生物都是相同的，分子生物學(xué)家稱(chēng)之為中心法則(centraldogma)。（2）“中心法則”的核心：DNA分子中的遺傳信息轉(zhuǎn)錄（transcription）到RNA分子中（即RNA聚合酶以DNA為模板合成RNA），再由RNA翻譯（translation）生成體內(nèi)各種蛋白質(zhì)，行使特定的生物功能。8、簡(jiǎn)要介紹GenBank中的DNA序列格式。答：GenBank數(shù)據(jù)庫(kù)(包括NCBI核酸和蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù))中條目格式如下：給出描述每一個(gè)序列的信息，包括文獻(xiàn)參考、序列的功能信息、mRNA和編碼區(qū)域的位置，以及重要突變的位置。這些序列信息以字段的形式進(jìn)行組織，每一行最前端都有一個(gè)標(biāo)識(shí)符。在某些條目中，標(biāo)識(shí)符可能縮寫(xiě)成兩個(gè)字母(例如RF代表reference)，某些字段可能還有次級(jí)字段。計(jì)算機(jī)程序中的序列條目位于標(biāo)識(shí)符“ORIGIN”和“//”之間。9、PCR引物設(shè)計(jì)的原則？答：引物與模板的序列要緊密互補(bǔ)。引物與引物之間避免形成穩(wěn)定的二聚體或發(fā)夾結(jié)構(gòu)。引物不能在模板的非目的位點(diǎn)引發(fā)DNA聚合反應(yīng)(即錯(cuò)配)。引物的長(zhǎng)度一般為15-30bp，常用的是18-24bp，但不應(yīng)大于38。對(duì)引物的修飾一般是在5’端增加酶切位點(diǎn)。盡可能少的引物二聚體。引物序列的GC含量一般為40-60%。10、為什么要進(jìn)行序列片段組裝？在進(jìn)行序列片段組裝時(shí)會(huì)遇到哪些問(wèn)題？大規(guī)模基因組測(cè)序得到待測(cè)序列的一系列序列片段，這些序列片段覆蓋待測(cè)序列，序列片段之間也存在著相互覆蓋或者重疊。遇到的問(wèn)題：堿基標(biāo)識(shí)錯(cuò)誤；不知道片段的方向；存在重復(fù)區(qū)域；缺少覆蓋。11、國(guó)際上有哪幾個(gè)著名的核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)？（1）歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的EMBL。（2）美國(guó)生物技術(shù)信息中心的GenBank。（3）日本遺傳研究所的DDBJ12、生物信息學(xué)研究意義何在？答：1）認(rèn)識(shí)生物本質(zhì)：了解生物分子信息的組織和結(jié)構(gòu)，破譯基因組信息，闡明生物信息之間的關(guān)系。2）改變生物學(xué)的研究方式：變傳統(tǒng)研究方式，引進(jìn)現(xiàn)代信息學(xué)方法。3）在醫(yī)學(xué)上的重要意義：為疾病的診斷和治療提供依據(jù)，為設(shè)計(jì)新藥提供依據(jù)。三、論述題(兩個(gè)小題,共20分)1、簡(jiǎn)述人類(lèi)基因組計(jì)劃與生物信息學(xué)之間的相互促進(jìn)關(guān)系。人類(lèi)基因組計(jì)劃(HumanGenomeProject,HGP)是美國(guó)在1990年提出實(shí)施的一項(xiàng)偉大的科學(xué)計(jì)劃，與阿波羅登月計(jì)劃、曼哈頓原子彈計(jì)劃同稱(chēng)為人類(lèi)自然科學(xué)史上的三大計(jì)劃。自實(shí)施以來(lái)，該計(jì)劃在世界各國(guó)引起了很大反響。在人類(lèi)基因組計(jì)劃中，人們準(zhǔn)備用15年時(shí)間，投入30億美元，完成人類(lèi)全部24條染色體中3×109個(gè)堿基對(duì)(bp，basepair)的序列測(cè)定，其主要任務(wù)包括作圖(遺傳圖譜、物理圖譜的建立及轉(zhuǎn)錄圖譜的繪制)、測(cè)序和基因識(shí)別，還包括模式生物(如大腸桿菌、酵母、線蟲(chóng)、小鼠等)基因組的作圖和測(cè)序，以及信息系統(tǒng)的建立。隨著人類(lèi)基因組計(jì)劃的提出和實(shí)施，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和可利用信息急劇增加，人類(lèi)基因組計(jì)劃提供了以往不可想象的巨量的生物學(xué)信息資源?；蚪M信息的收集、儲(chǔ)存、分發(fā)、分析顯得越來(lái)越緊迫和重要，信息的管理和分析成為人類(lèi)基因組計(jì)劃實(shí)施過(guò)程中的一項(xiàng)重要工作，人類(lèi)基因組計(jì)劃向信息學(xué)提出了巨大的挑戰(zhàn)。值得慶幸的是，人類(lèi)基因組計(jì)劃一開(kāi)始就與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息高速公路同步發(fā)展，信息技術(shù)為生物信息學(xué)的發(fā)展提供了非常好的條件，為生物信息學(xué)的研究和應(yīng)用提供了非常好的支撐。生物信息學(xué)與人類(lèi)基因組計(jì)劃緊密結(jié)合，互相滲透，生物信息學(xué)成為基因組計(jì)劃不可分割的一部分。事實(shí)證明，人類(lèi)基因組計(jì)劃在生物信息學(xué)的支持下，前進(jìn)步伐大大加快，已經(jīng)提前完成計(jì)劃，功能基因組研究也已經(jīng)全面展開(kāi)。而人類(lèi)基因組計(jì)劃反過(guò)來(lái)又大大促進(jìn)了生物信息學(xué)的發(fā)展，HGP豐富了生物信息學(xué)的研究?jī)?nèi)容，促進(jìn)生物信息學(xué)新思想、新方法的產(chǎn)生，生物信息學(xué)在最近10年迅速發(fā)展的歷程證明了這一點(diǎn)。1、生物序列相似性搜索的blast程序blastn、blastp、blastx、Tblastn、Tblastx各自有何區(qū)別和用途？答：程序名檢測(cè)序列數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型方法Blastp蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)用檢測(cè)序列蛋白質(zhì)搜索蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)Blastn核酸核酸用檢測(cè)序列核酸搜索核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)Blastx核酸蛋白質(zhì)將核酸序列按6條鏈翻譯成蛋白質(zhì)序列后搜索蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)Tblastn蛋白質(zhì)核酸用檢測(cè)序列蛋白質(zhì)搜索由核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)按6條鏈翻譯成的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)Tblastx核酸核酸將核酸序列按6條鏈翻譯成蛋白質(zhì)序列后搜索由核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)按6條鏈翻譯成的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)2000年6月26日，被譽(yù)為生命"阿波羅計(jì)劃"的人類(lèi)基因組計(jì)劃，經(jīng)過(guò)美、英、日、法、德和中國(guó)科學(xué)家的艱苦努力，終于完成了工作草圖，這是人類(lèi)科學(xué)世上又一個(gè)里程碑式的事件。1977年Sanger研究小組完成了第一個(gè)噬菌體全基因組的測(cè)序，并發(fā)現(xiàn)內(nèi)含子。1997年，國(guó)內(nèi)第一個(gè)生物信息中心北京大學(xué)生物信息學(xué)中心成立，從此，我國(guó)生物信息學(xué)研究得到蓬勃發(fā)展。生物信息學(xué)可以理解為生物學(xué)（或生命科學(xué)）和信息學(xué)(或計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用)的交叉學(xué)科。生物信息學(xué)所倡導(dǎo)的全球范圍的資源共享將對(duì)整個(gè)自然科學(xué)，乃至整個(gè)人類(lèi)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響?！暗谌渭夹g(shù)革命基因組革命時(shí)代，目前它處于初級(jí)階段，一場(chǎng)與工業(yè)革命和以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的革命有相同影響力的變化正在開(kāi)始?！鄙镄畔W(xué)產(chǎn)生和迅猛發(fā)展的主要推動(dòng)力來(lái)自于新一代測(cè)序等高通量技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。生物信息學(xué)：生物信息學(xué)是一門(mén)交叉科學(xué)，它包含了生物信息的獲取、處理、存儲(chǔ)、分發(fā)、分析和解釋等在內(nèi)的所有方面，它綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)的各種工具，來(lái)闡明和理解大量數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的具體內(nèi)容可分為一級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)和二級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)兩種類(lèi)型。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)存放數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同，可以分為序列數(shù)據(jù)庫(kù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、序列特征數(shù)據(jù)庫(kù)、基因組圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)、表達(dá)譜數(shù)據(jù)庫(kù)等等。核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)常用的有NCBI、EMBL、DDBJ.常用的蛋白結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)有PDB、SCCOP、GO（geneontology）語(yǔ)義分分子功能(MolecularFunction)、生物學(xué)過(guò)程(BiologicalProcess)、細(xì)胞組件(CellularComponent)三大類(lèi)。常見(jiàn)的功能注釋數(shù)據(jù)庫(kù)GO、IPR和KEGG。序列比對(duì)的常用工具：FASTA、BLA