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山东2025自考[生物医药数据科学]药物数据挖掘高频题(考点)

一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）

1.在药物数据挖掘中，用于描述数据集中某个变量分布特征的统计量是（）。

A.相关系数

B.偏度系数

C.方差

D.均值

2.以下哪种方法不属于常用的药物不良反应（ADR）数据挖掘技术？（）

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.逻辑回归模型

D.文本聚类

3.山东省某医院收集了2020-2024年抗生素使用数据，若需分析不同科室抗生素使用趋势，最适合的图表类型是（）。

A.散点图

B.条形图

C.热力图

D.箱线图

4.药物靶点预测中，基于已知药物-靶点相互作用（PPI）网络的计算方法称为（）。

A.机器学习预测

B.基于知识的推理

C.随机森林分类

D.深度学习模型

5.在药物临床前研究数据挖掘中，以下哪个指标最能反映药物毒性？（）

A.半数有效量（ED50）

B.半数致死量（LD50）

C.血药浓度-时间曲线下面积（AUC）

D.药物稳定性

6.山东省药监局公开的药物不良反应监测数据中，缺失值处理最常用的方法是（）。

A.删除缺失值

B.插值法

C.硬编码

D.特征工程

7.药物研发中，用于评估药物疗效的统计检验方法是（）。

A.方差分析（ANOVA）

B.卡方检验

C.皮尔逊相关系数

D.线性回归

8.基于山东省某药企的药物临床试验数据，若需分析不同剂量组的有效率差异，应选择（）。

A.独立样本t检验

B.配对样本t检验

C.Kruskal-Wallis检验

D.Wilcoxon秩和检验

9.药物数据挖掘中，用于识别数据异常点的算法是（）。

A.主成分分析（PCA）

B.K-means聚类

C.孤立森林（IsolationForest）

D.决策树

10.山东省某医院2023年收集了高血压患者用药数据，若需分析不同药物组合的疗效，最适合的统计方法是（）。

A.线性回归

B.逻辑回归

C.逐步回归

D.交互作用分析

二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）

1.药物数据挖掘中，常用的数据预处理技术包括（）。

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据标准化

D.缺失值填充

E.数据降维

2.药物靶点预测模型的评价指标有（）。

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

E.P值

3.山东省某药企需分析药物专利数据，以下哪些方法可用于技术趋势挖掘？（）

A.关联规则挖掘

B.时间序列分析

C.词频-逆文档频率（TF-IDF）

D.社交网络分析

E.神经网络预测

4.药物临床试验数据挖掘中，常用的统计方法有（）。

A.ANOVA

B.卡方检验

C.生存分析

D.相关性分析

E.回归分析

5.药物不良反应数据挖掘中，以下哪些指标可用于评估风险？（）

A.发生率

B.严重程度

C.上市后报告数量

D.人口统计学特征

E.药物相互作用

三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）

1.简述药物数据挖掘在山东省药物不良反应监测中的应用价值。

2.描述药物靶点预测中基于网络的计算方法的基本原理。

3.解释缺失值处理中插值法的适用场景。

4.说明药物临床试验数据分析中，选择配对样本t检验的条件。

5.阐述药物数据挖掘中，关联规则挖掘的应用场景及步骤。

四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）

1.结合山东省医药产业发展现状，论述药物数据挖掘对提升新药研发效率的作用。

2.分析药物不良反应数据挖掘中，文本聚类技术的应用流程及挑战。

答案与解析

一、单选题

1.B

解析：偏度系数用于描述数据分布的对称性，常用于药物数据挖掘中分析变量分布特征。

2.C

解析：逻辑回归模型属于分类算法，不适用于ADR数据挖掘，其他选项均为常用方法。

3.B

解析：条形图适合比较不同科室抗生素使用量的差异，直观展示趋势。

4.B

解析：基于PPI网络的计算方法属于基于知识的推理，利用已知信息预测新靶点。

5.B

解析：LD50是毒性评估的关键指标，反映药物的半数致死剂量。

6.A

解析：缺失值处理中，删除缺失值是最简单的方法，适用于缺失比例较低的情况。

7.A

解析：ANOVA用于分析多个组间均值差异，适合药物疗效评估。

8.A

解析：独立样本t检验用于比较两组均值差异，符合剂量组疗效分析需求。

9.C

解析：孤立森林适用于识别数据异常点，通过隔离异常样本降低局部密度。

10.D

解析：交互作用分析用于分析药物组合的协同或拮抗效应，适合药物组合疗效研究。

二、多选题

1.A,B,C,D,E

解析：数据预处