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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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