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2025年单细胞多组学（scRNA+ATAC）整合分析技能考核试卷
一、单项选择题（每题1分，共30题）
1.在scRNA和ATAC数据整合分析中，常用的降维方法不包括：
A.PCA
B.t-SNE
C.UMAP
D.K-means
2.scRNA数据中，通常用哪种指标来衡量细胞间的相似性：
A.皮尔逊相关系数
B.曼哈顿距离
C.余弦相似度
D.轮廓系数
3.ATAC-seq数据中，峰调用常用的工具是：
A.Seurat
B.Scanpy
C.MACS2
D.CellRanger
4.在整合分析中，如何处理scRNA和ATAC数据的批次效应：
A.对齐批次信息
B.增加数据量
C.使用双变量图
D.忽略批次效应
5.以下哪种方法不适用于scRNA和ATAC数据的整合：
A.Seurat的整合流程
B.Scanpy的整合模块
C.scVI
D.K-means聚类
6.scRNA数据中，常用哪种方法进行细胞类型注释：
A.K-means聚类
B.t-SNE降维
C.降维后可视化
D.基于已知标记基因的注释
7.ATAC-seq数据中，峰的注释通常使用：
A.GeneOntology
B.KEGG
C.GO
D.Reactome
8.在整合分析中，如何识别细胞状态转换：
A.寻找差异基因
B.细胞轨迹分析
C.基因表达矩阵
D.聚类分析
9.scRNA数据中，常用的距离度量方法不包括：
A.曼哈顿距离
B.欧氏距离
C.余弦相似度
D.皮尔逊相关系数
10.ATAC-seq数据中，如何评估峰的质量：
A.峰长度
B.峰深度
C.峰宽
D.峰数量
11.在整合分析中，如何处理数据中的缺失值：
A.插值法
B.删除缺失值
C.基于模型的方法
D.忽略缺失值
12.scRNA数据中，常用的聚类方法不包括：
A.K-means
B.层次聚类
C.DBSCAN
D.朴素贝叶斯
13.ATAC-seq数据中，常用的对齐方法不包括：
A.Seurat的Align功能
B.Scanpy的align功能
C.MNNAlign
D.K-means聚类
14.在整合分析中，如何识别细胞亚群：
A.聚类分析
B.降维可视化
C.差异基因分析
D.基因表达矩阵
15.scRNA数据中，常用的差异表达分析方法不包括：
A.Wilcoxon检验
B.t检验
C.ANOVA
D.卡方检验
16.ATAC-seq数据中，常用的峰调用工具不包括：
A.MACS2
B.siscan
C.HOMER
D.DESeq2
17.在整合分析中，如何处理scRNA和ATAC数据的时空关系：
A.时空降维
B.轨迹分析
C.空间转录组
D.多变量图
18.scRNA数据中，常用的细胞周期检测方法不包括：
A.CellCycleScore
B.Monocle
C.Seurat的CellCycleScore
D.K-means聚类
19.ATAC-seq数据中，常用的峰过滤标准不包括：
A.峰长度
B.峰深度
C.峰宽
D.峰数量
20.在整合分析中，如何评估整合效果：
A.整合指标
B.降维可视化
C.差异基因分析
D.聚类分析
21.scRNA数据中，常用的细胞状态转换分析方法不包括：
A.Monocle
B.Paga
C.Trafo
D.K-means聚类
22.ATAC-seq数据中，常用的峰注释工具不包括：
A.HOMER
B.MACS2
C.siscan
D.DESeq2
23.在整合分析中，如何处理数据中的批次效应：
A.对齐批次信息
B.增加数据量
C.使用双变量图
D.忽略批次效应
24.scRNA数据中，常用的降维方法不包括：
A.PCA
B.t-SNE
C.UMAP
D.K-means
25.ATAC-seq数据中，峰的注释通常使用：
A.GeneOntology
B.KEGG
C.GO
D.Reactome
26.在整合分析中，如何识别细胞状态转换：
A.寻找差异基因
B.细胞轨迹分析
C.基因表达矩阵
D.聚类分析
27.scRNA数据中，常用的距离度量方法不包括：
A.曼哈顿距离
B.欧氏距离
C.余弦相似度
D.皮尔逊相关系数
28.ATAC-seq数据中，如何评估峰的质量：
A.峰长度
B.峰深度
C.峰宽
D.峰数量
29.在整合分析中，如何处理数据中的缺失值：
A.插值法
B.删除缺失值
C.基于模型的方法
D.忽略缺失值
30.scRNA数据中，常用的聚类方法不包括：
A.K-means
B.层次聚类
C.DBSCAN
D.朴素贝叶斯
二、多项选择题（每题2分，共20题）
1.在scRNA和ATAC数据整合分析中，常用的降维方法包括：
A.PCA
B.t-SNE
C.UMAP
D.K-means
2.scRNA数据中，常用的距离度量方法包括：
A
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