上海2025自考[生物医药数据科学]机器学习与药物发现高频题考点.docxVIP

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上海2025自考[生物医药数据科学]机器学习与药物发现高频题(考点)

一、单选题(每题2分,共20题)

1.在机器学习药物发现中,下列哪种算法通常用于处理高维生物医学数据?

A.线性回归

B.决策树

C.支持向量机(SVM)

D.神经网络

答案:C

解析:支持向量机(SVM)擅长处理高维数据,广泛应用于生物标志物识别和化合物筛选。

2.药物研发中,用于评估候选化合物与靶点结合强度的指标是?

A.ADME

B.pIC50

C.QSAR

D.MOA

答案:B

解析:pIC50(半数抑制浓度)是衡量化合物与靶点结合亲和力的常用指标。

3.下列哪种技术不属于深度学习在药物发现中的应用?

A.化合物性质预测

B.蛋白质结构建模

C.图像识别

D.活性位点预测

答案:C

解析:图像识别主要应用于医学影像分析,而非药物发现的核心技术。

4.在药物筛选中,随机抽样方法的主要缺点是?

A.计算效率高

B.无法覆盖所有潜在化合物

C.结果可重复

D.易受噪声干扰

答案:B

解析:随机抽样无法保证全面覆盖所有候选化合物,可能遗漏重要分子。

5.用于分析药物代谢动力学数据的统计方法通常是?

A.主成分分析(PCA)

B.线性回归

C.逻辑回归

D.聚类分析

答案:A

解析:PCA适用于降维分析,能简化复杂的代谢动力学数据。

6.下列哪种模型适合处理药物靶点识别中的多标签问题?

A.逻辑回归

B.多分类SVM

C.限制性玻尔兹曼机(RBM)

D.二元分类器

答案:C

解析:RBM能有效处理多标签分类任务,如同时预测多个靶点结合。

7.在药物设计中,生成分子结构的算法中,不属于生成式模型的是?

A.聚合生成模型(VAE)

B.生成对抗网络(GAN)

C.贝叶斯优化

D.变分自编码器(VAE)

答案:C

解析:贝叶斯优化是优化算法,非生成式模型。

8.用于评估机器学习模型泛化能力的指标是?

A.过拟合率

B.模型复杂度

C.正则化参数

D.测试集准确率

答案:D

解析:测试集准确率反映模型在未知数据上的表现。

9.药物研发中,用于预测药物重定位风险的模型是?

A.QSAR模型

B.ADME模型

C.药物重定位模型

D.MOA模型

答案:C

解析:药物重定位模型专门评估药物潜在风险。

10.在药物设计中,用于优化分子性质的算法中,不属于强化学习的是?

A.基于策略梯度的优化

B.遗传算法

C.基于值函数的优化

D.Q-学习

答案:B

解析:遗传算法属于进化计算,非强化学习。

二、多选题(每题3分,共10题)

1.机器学习在药物发现中的应用包括?

A.活性预测

B.蛋白质结构预测

C.化合物性质优化

D.图像识别

答案:A、B、C

解析:图像识别不属于药物发现核心应用。

2.评估机器学习模型性能的指标有?

A.AUC

B.F1分数

C.RMSE

D.P值

答案:A、B、C

解析:P值属于统计检验指标,非模型评估。

3.药物筛选中,高通量筛选(HTS)的常见技术包括?

A.微孔板检测

B.流式细胞术

C.质谱分析

D.图像分析

答案:A、B、D

解析:质谱分析主要用于代谢研究,非HTS常规技术。

4.用于药物设计中,生成式模型的优势包括?

A.高效率

B.全局优化能力

C.可解释性强

D.生成多样性

答案:B、D

解析:生成式模型可解释性较弱。

5.药物重定位中,关键的临床指标包括?

A.药物相互作用

B.药代动力学变化

C.严重不良反应

D.疗效增强

答案:A、B、C

解析:疗效增强非重定位评估重点。

6.机器学习在药物靶点识别中的应用包括?

A.靶点预测

B.结合位点分析

C.蛋白质功能分类

D.图像识别

答案:A、B、C

解析:图像识别非靶点识别技术。

7.优化药物设计算法中,常用的优化技术包括?

A.遗传算法

B.梯度下降

C.贝叶斯优化

D.粒子群优化

答案:A、C、D

解析:梯度下降主要用于连续优化,非离散分子设计。

8.药物代谢动力学分析中,关键参数包括?

A.清除率

B.半衰期

C.吸收率

D.药物相互作用

答案:A、B、C

解析:药物相互作用非动力学参数。

9.用于生成分子结构的算法包括?

A.变分自编码器(VAE)

B.生成对抗网络(GAN)

C.图神经网络(GNN)

D.神经进化算法

答案:A、B、C

解析:神经进化算法非生成式模型。

10.机器学习在药物重定位中的应用包括?

A.药物相互作用预测

B.疗效增强分析

C.不良反应评估

D.药物剂量调整

答案:A、

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