2025年大学《生物技术》专业题库—— 大数据在生物技术研究中的应用.docxVIP

2025年大学《生物技术》专业题库——大数据在生物技术研究中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪项不属于生物大数据的常见来源？

A.基因测序数据

B.蛋白质结构数据库

C.医院电子病历信息

D.星际望远镜观测数据

2.生物信息学主要利用计算机技术解决生物学问题的交叉学科，其核心目标之一是？

A.完全模拟生物体的所有生命活动

B.简化生物学实验的操作步骤

C.分析和管理海量的生物数据，并提取有价值的信息

D.独立完成从分子到个体的所有生物学研究

3.在高通量测序技术（HTS）产生的海量序列数据中，进行质量控制（QC）的主要目的是？

A.将原始测序数据压缩成更小的文件

B.识别并去除测序过程中产生的错误读数、低质量读数和接头序列

C.将序列数据转换成蛋白质序列

D.对序列进行初步的分类和注释

4.下列关于基因组大数据应用的描述，哪项是错误的？

A.可用于绘制高精度基因组图谱

B.可用于识别与疾病相关的遗传变异

C.可用于比较不同物种的基因组进化关系

D.可直接替代传统的基因功能实验研究

5.转录组学研究的核心是？

A.测定单个基因的核苷酸序列

B.分析生物体内所有蛋白质的种类和数量

C.研究在特定条件下，细胞内所有活跃基因的表达模式

D.确定基因在染色体上的精确位置

6.系统生物学的研究方法强调？

A.单个基因或蛋白质的功能研究

B.将生物体视为一个相互连接的复杂网络进行整体研究

C.仅关注基因组层面的信息

D.使用传统的减法生物学策略

7.在生物大数据分析中，数据挖掘技术主要关注？

A.数据的存储和备份

B.从大规模数据集中发现隐藏的模式、关联和趋势

C.设计高效的数据库查询语句

D.生成生物数据的可视化图表

8.机器学习算法在生物医学研究中可用于？

A.自动绘制实验研究的设计方案

B.预测疾病风险、诊断疾病或发现潜在的药物靶点

C.完全替代临床医生做出诊断

D.测定生物分子的物理化学性质

9.生物大数据面临的主要挑战之一是？

A.数据量相对较小，易于管理

B.数据格式高度统一，易于整合

C.数据异构性、噪音和缺失值问题

D.数据存储设备成本非常低廉

10.数据可视化在生物大数据研究中的重要作用体现在？

A.仅用于制作美观的图片用于发表

B.将复杂的多维数据和分析结果以图形方式呈现，便于理解和解释

C.生成用于机器学习训练的大规模图像数据集

D.替代数据分析过程本身

二、填空题（每空2分，共20分）

1.大数据分析的“4V”特征通常指数据的______（Vast）、______（Variety）、______（Velocity）和______（Veracity）。

2.基因组测序技术经历了从Sanger测序到二代测序（NGS）再到三代测序的发展，其主要进步在于______和______。

3.蛋白质组学研究的复杂性和挑战性主要来源于蛋白质的______、______和______。

4.在生物信息学研究中，常用的公共数据库包括基因序列数据库如______，蛋白质结构数据库如______，以及生物医学文献数据库如______。

5.系统生物学强调从______的角度理解生命现象，而不仅仅是研究单个组分。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述生物信息学在基因组大数据分析中的主要作用。

2.简要说明转录组学大数据可以应用于哪些方面的生物学研究。

3.描述生物大数据分析流程中，数据预处理阶段可能涉及的主要步骤。

4.指出生物大数据研究需要克服的主要伦理挑战之一，并简述应对策略。

四、论述题（每题10分，共30分）

1.论述机器学习或人工智能技术在现代生物医学研究中的几个典型应用实例。

2.结合具体实例，论述多组学数据整合在揭示复杂生物学问题中的优势和必要性。

3.试分析生物信息学领域面临的主要挑战，并展望其未来的发展方向。

试卷答案

一、选择题

1.D

2.C

3.B

4.D

5.C

6.B

7.B

8.B

9.C

10.B

二、填空题

1.大小（Size/Vast）、种类（Type/Variety）、速度（Speed/