2025年大学《生物信息学》专业题库—— 蛋白质结构预测及其在药物设计中的应用.docxVIP

2025年大学《生物信息学》专业题库——蛋白质结构预测及其在药物设计中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填入括号内）

1.蛋白质结构的第四层次是指？

A.氨基酸序列

B.超二级结构

C.蛋白质亚基的聚集体

D.α-螺旋和β-折叠

2.下列哪种方法主要依赖于已知的蛋白质结构来预测未知结构的？

A.基于物理的能量最小化方法

B.基于知识的同源建模方法

C.基于深度学习的结构预测方法

D.X射线晶体学

3.AlphaFold2能够取得巨大成功，其主要依赖的技术是？

A.传统的动态规划算法

B.基于片段叠加的建模技术

C.大规模并行计算和深度神经网络

D.化学计量学方法

4.在药物设计中，预测蛋白质的哪个特征对于评估药物靶点的“成药性”至关重要？

A.亚细胞定位

B.蛋白质二级结构含量

C.结合口袋的体积和形状

D.蛋白质的等电点

5.虚拟筛选在药物设计中主要目的是什么？

A.直接设计出最终药物分子

B.从大型化合物库中快速筛选出与靶点结合能力较强的候选药物

C.预测药物的代谢途径

D.确定药物的最佳剂量

6.分子对接技术中，通常需要优化哪些参数以获得更可靠的结合模式？

A.蛋白质序列和化合物结构

B.接头（Receptor）和配体（Ligand）的坐标和电荷分布

C.温度、压强和溶剂模型

D.蛋白质表达量和化合物纯度

7.基于结构的药物设计（SBDD）与基于知识的药物设计（LBDD）最核心的区别在于？

A.所使用的计算机软件不同

B.是否利用了已知的蛋白质三维结构信息

C.目标疾病的类型不同

D.研发团队的背景不同

8.如果一个蛋白质靶点缺乏高分辨率的晶体结构，研究者通常可以采用什么策略进行结构预测？

A.必须放弃药物设计

B.直接使用实验方法测定结构

C.利用同源建模或基于深度学习的方法进行结构预测

D.只能依赖序列比对

9.药物分子与靶点蛋白结合时，通常需要考虑的主要相互作用类型有哪些？（多选，请填入字母，多个选项可用逗号隔开）

A.盐桥

B.氢键

C.疏水相互作用

D.茶壶效应

10.蛋白质结构预测领域面临的主要挑战之一是？

A.计算资源不足

B.只能预测已知功能蛋白

C.蛋白质构象的动态变化和柔性

D.数据库中缺乏足够多的蛋白质序列

二、简答题（每题5分，共30分）

1.简述基于物理的能量方法在蛋白质结构预测中的基本思想。

2.比较同源建模和基于片段叠加的建模方法在预测未知结构时的主要异同点。

3.解释什么是蛋白质结合位点，以及预测结合位点在药物设计中的意义。

4.简述分子对接技术在药物设计流程中通常扮演的角色。

5.描述一下基于结构的药物设计（SBDD）的基本流程。

6.提到蛋白质结构预测在抗病毒药物研发中的一个具体应用实例。

三、论述题（每题10分，共40分）

1.深度学习技术，特别是AlphaFold的问世，对蛋白质结构预测领域产生了哪些革命性的影响？请结合其原理简要说明。

2.阐述蛋白质结构预测结果如何应用于解决“难成药”靶点（如缺乏可成药结合位点的蛋白）的药物发现难题。存在哪些挑战和可能的策略？

3.结合具体的应用场景，论述蛋白质结构预测在加速新药研发进程方面的价值。

4.展望未来，蛋白质结构预测及其在药物设计中的应用可能面临哪些新的机遇和挑战？

试卷答案

一、选择题

1.C

*解析思路：蛋白质结构分为一级（序列）、二级（α-螺旋、β-折叠）、三级（独立结构域）和四级（亚基聚集体）。蛋白质亚基的聚集体属于第四层次。

2.B

*解析思路：同源建模是利用已知结构相似的目标蛋白（template）来构建未知结构（query）的方法，依赖于序列相似性隐含的结构信息。基于物理的方法主要考虑原子间相互作用能，基于深度学习的方法是自底向上或混合方法，X射线晶体学是实验测定结构的方法。

3.C

*解析思路：AlphaFold2的核心是利用Transformer等深度学习模型，结合大规模计算能力，从序列出发直接预测蛋白质的三维结构，其成功关键在于强大的深度学习算法和并行计算。

4.C

*