生物试题中的数据分析

生物试题中的数据分析

在生物学试题中，经常会出现不同类型的数据分析题。这类题目不但能考查学生处理数据和分析数据的能力，还能在一定程度上反映学生收集信息和解决实际问题的能力。因此，是一类很好的试题类型。下面以常见的数据分析题为例来说明其分析的一般方法。

一. 生物数据分析题的基本类型及解析

（一）定量数据分析题

1. 对比数据分析题

在这类题目中，可以有众多的数据，但大多数只起陪衬作用，起关键作用的往往只是其中的个别数据，区分这些数据差异的原因就成为分析的要点。这类试题一般用在考查成分的区分上，如尿液、原尿、血浆的区分，淋巴、血浆的区分等。只要掌握了概念间的差异，这类试题是不难解答的。

例1. 下表是人颈部淋巴和血浆成分。试分析哪种样品是血浆，哪种样品是淋巴？（毫克/100毫升）

解析：在这一题目中，多数数据相差不大，相差较大的是蛋白质含量。A样品中蛋白质含量为6.18毫克/100毫升，最接近血浆中蛋白质的含量。B样品中的蛋白质含量与A样品比较反映了淋巴的功能：将毛细血管渗出的少量蛋白质送回血液。

2. 单因子变量数据分析题

如含氧量与根吸收矿质离子的关系，空气中二氧化碳含量与光合速率的关系等。这类试题往往是实验结果的记录，在解答试题时，要确定自变量与因变量，关注数据变化的趋势而往往不需计算，把握自变量与因变量的因果关系，关键是弄清这种关系存在的本质原因。

例2. 下表是胡萝卜在不同含氧情况下从溴化钾溶液中吸收的数据。据表回答：

（1）矿质元素的吸收除与__________密切相关外，还与____________的多少相关。

（2）氧从0至20.8%时，K+从1%增至100%，但氧从20.8%增至43.4%时，K+只增加了2%，由此说明_____________。

解析：观察上表数据可知，在一定范围内，随着氧含量的增加，吸收的增多，氧含量是自变量，吸收是因变量。为什么氧气含量的变化会引起吸收量的变化呢？考虑到氧气在体内的主要功能是参与呼吸作用，为生命活动提供能量，而进入细胞的方式是主动运输，是要消耗呼吸作用释放的能量的，所以，能量供应才是吸收的内因，氧气含量只是外因。这样，就找到了自变量和因变量的本质联系，为正确解题奠定了基础。氧含量为0时，根能吸收1%的的原因，正是无氧呼吸提供了少量能量。氧浓度由20.8%提高到43.4%，而的吸收增加不多的原因，应与主动运输的载体有关。这也说明氧浓度为20.8%以下时，限制吸收的主要因素是能量供给，在氧浓度为20.8%以上时，限制吸收的主要因素是吸收的载体。

3. 定量计算分析题

这类试题主要用于分析教材中的有关计算和计数问题。如染色体DNA的计算、DNA和RNA 中碱基比例的计算、由子代表现型比求亲代基因型等。在此类试题中，数据的大小十分重要。如有关生态系统的十分之一规律的分析。

例3. 下表是包括生产者和消费者在内的甲、乙、丙、丁4个种群，在一个达到生态平衡和环境中所含有的能量和残留农药（DDT）的平均浓度。据表回答：

（1）甲是____________________。

（2）能量流动渠道为________________。

（3）能量流动渠道中，____________愈高，生物体内DDT浓度越高。

解析：从上表能量数值的大小看，甲无疑是生产者，因其含有最多的能量，也可确定乙是第

二营养级，但本题若不通过计算，仅根据能量值的大小或DDT的富积判断营养级就会错误地把能量流动渠道写成甲→乙→丙→丁。假设丙是第三营养级，丁是第四营养级，那么乙到丙的能量传递效率达70%，丙到丁传递效率为32%，乙到丁为22%，而甲到乙只有5%，甲到丙只有3.6%，由上分析矛盾甚多，显然丙不是第三营养级。甲到乙和丙的传递效率为8.6%，接近十分之一规律。乙和丙到丁的传递效率为13.2%，也符合能量传递规律。再由DDT浓度分析，可得出能量流动渠道应为，乙和丙应属同一营养级。

4. 综合数据分析题

此类题目给出的数据结果并非由单一因素引起，而是可能由多个因素共同作用引起，但要分析结果产生的原因，仍然需逐一地找到相关的单因子条件，先各个击破，后整体把握，全面分析。

例4. 用含有各种必需元素的溶液培养大麦。实验分两组，一组在光下，一组在黑暗中，48小时后测定几种离子的浓度。表中各离子下的数据为实验结束时，溶液中离子的浓度占实验开始时浓度的百分比。

回答下列问题：

（1）吸收离子和吸收水分的比例看，大麦在光下吸收哪种离子比吸收水分快？

（2）从上述实验所获得的数据，可以得出哪些结论？

解析：观察表格中的数据，既然大麦吸收了Ca2+和Mg2+，它们在溶液中的浓度应该减少，为什么其溶液中离子浓度却都超过了100%？这就需要我们找到引起离子浓度变化的另一因素��水分的吸收，钙镁离子浓度的增大一定是水分吸收过快的缘故，K+浓度的减少，一定是吸收K+的相对速度比吸收水分快。要从上述数据比较中获得完整的结论，就必须横向和纵向分别比较，以确认不同单因子变量对结果的影响，如光照和黑暗条件下对水分吸收的影响，对矿质离子吸收的影响，以及在相同光照条件下，水分吸收量与矿质离子量吸收的关系，不同矿质离子吸收量之间的关系，这样，才能完整地得到以下四个结论：

（1）大麦在光下吸收水分比黑暗中快；

（2）大麦对矿质离子吸收与光照和黑暗无直接关系；

（3）大麦吸收水分和吸收矿质离子是两个相对独立的过程；

（4）大麦对不同矿质离子的吸收具有选择性。

（二）定性数据分析题

很多生物学知识是以生物学事实、概念作为表达方式的，如原核细胞没有核膜，真核细胞具有核膜，固氮微生物能利用氮气作为氮源而其他生物不能，所以有的试题给出的数据并没有数量而是以有、无、多、少等定性数据表述。解答此类题目应注重对相应数据进行分类比较，找出代表某一事实的典型特征，从而确定事实的存在或者否定相关假设。

例5. 下列选项中，属于异养生物的是（）（+表示需要，－表示不需要）

A. I

B. II

C. III

D. IV

解析：异养生物与自养生物的主要区别是碳源的不同，自养生物以无机碳作为碳源，异养生物只能以有机碳作为碳源，在表格的众多数据中，CO2的比较是关键，是典型特征，其他的比较项可以作为进一步验证的依据，这样就能迅速地选出A答案。

二. 生物试题中数据分析的一般方法

对于数据分析类试题，首先必须区别数据的类型，题目给出的数据是定量数据还是定性数据，不同的数据类型，分析方式有所不同，若是定性数据，重在分类比较（如上例5），若是定量数据，有的需要定性分析，有的则需定量计算（如上例4和例3）。其次，明确数据的含义，确定变量，分清因果。如上述例4中实验后浓度减小的原因一是植物对的吸收，二是植物对水分吸收后引起的结果。最后，由表及里，抓住本质，完成信息的转换，这需要灵活运用相关知识，从而准确解答试题，如上述例2中要从氧气主要参与有氧呼吸，吸收是主动运

输，氧气含量对吸收的作用实质是能量供应对吸收量的影响，的主动运输除了受能量影响外，还决定于相应的载体数量，这样就抓住了问题的本质，将数据信息转变成了答题的文字信息。生物试题中的数据分析，不管是计数、计算或推导，所依据的原理都是多种因素或单一因素的内在变化规律，把握其内在规律是成功地进行这类试题分析的依据。

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

大数据试题答案与解析_最全

1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是 （ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单，本题2分）

A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样

C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地 点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用

《数据分析》练习题

《数据分析》练习题 1.一个地区某月前两周从星期一到星期五各天的最低气温依次是(单位:℃):x 1, x 2, x 3, x 4, x 5和x 1+1, x 2+2, x 3+3, x 4+4, x 5+5,若第一周这五天的平均最低气温为7℃,则第二周这五天的平均最低气温为 。 2.有10个数据的平均数为12，另有20个数据的平均数为15，那么所有这30个数据的平均数是( ) A ．12 B. 15 C. 1 3.5 D. 14 3.一组数据8,8,x ,6的众数与平均数相同，那么这组数据的中位数是 （ ） A. 6 B. 8 C.7 D. 10 4.某校在一次考试中，甲乙两班学生的数学成绩统计如下： 请根据表格提供的信息回答下列问题： （1）甲班众数为 分，乙班众数为 分，从众数看成绩较好的是 班； （2）甲班的中位数是 分，乙班的中位数是 分； （3）若成绩在80分以上为优秀，则成绩较好的是 班；、 （4）甲班的平均成绩是 分，乙班的平均成绩是 分，从平均分看成绩较好的是 班. 5.在方差的计算公式 ()()()222 21210120202010 s x x x ??= -+-+???+-??中， 数字10和20分别表示的意义可以是( ) A ．数据的个数和方差 B ．平均数和数据的个数 C ．数据的个数和平均数 D ．数据组的方差和平均数 6..如果将所给定的数据组中的每个数都减去一个非零常数，那么该数组的 （ ） A.平均数改变，方差不变 B.平均数改变，方差改变 C.平均输不变，方差改变 D.平均数不变，方差不变 7..已知7,4,3,,321x x x 的平均数是6，则_____________321=++x x x . 8..已知一组数据-3，-2，1，3，6，x 的中位数为1，则其方差为 . 9..已知一组数据x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是2，方差是 3 1 ，那么另一组数据3x 1－2,3x 2－2,3x 3－2, 3x 4－2,3x 5－2的平均数是和方差分别是 . 10..关于一组数据的平均数、中位数、众数，下列说法中正确的是（ ） A.平均数一定是这组数中的某个数 B. 中位数一定是这组数中的某个数 C.众数一定是这组数中的某个数 D.以上说法都不对 分数 50 60 70 80 90 100 人数 甲 1 6 12 11 15 5 乙 3 5 15 3 13 11

生物芯片的市场分析

生物芯片的市场分析 全球市场总额很小 企业收入增长缓慢 全球的市场有多大？国内的市场又有多大？前景如何？现在国内没有公开的文章回答这些问题。国内的市场小，人们对生物芯片的技术和应用还没有普遍的认识。介绍生物芯片技术的论文、报告和新闻唾手可得，前几年投资炒作的文章也能找到几篇大作，但关于生物芯片的市场，现在国内还看不到一篇专题文章，也没有一家芯片公司或咨询公司做过有意义的市场调查；曾有公司在网上做过消费者调查，响应者却寥寥无几。我从网上找到了3家国际知名市场研究公司的公开数据，翻译过来，列举如下：2003年7月24日，国际知名的市场研究和数据分析公司Research and Markets公司发布了定价998美元的159页的报告《美国生物芯片和设备的市场和业务》，这份报告认为，2002年的全球生物芯片市场规模是11亿美元，将以19.5%的年平均增长率增长，2007年将达到27亿美元。2003年底，雷曼兄弟（Lehman Brother）公司发布的分析报告指出，全球芯片市场约有8亿美元的规模。2004年3月30日，英国伦敦的大型国际咨询公司Frost & Sullivan公司出版了价值4，950美元的关于全球芯片市场的分析报告：《世界DNA芯片市场的战略分析》。报告认为，全球DNA生物芯片市场每年平均增长6.7%，2003年的市场总值是5.96亿美元，2010年将达到9.37亿美元。 比较这3家公司估计的2003年生物芯片市场的市场规模：Frost & Sullivan公司仅考虑了生物芯片市场中的DNA芯片市场，为6亿美元；雷曼兄弟估计为8亿美，Research and Markets公司估计为13亿美元，我们发现，这3家单位估计的全球生物芯片市场总额的数据相差不远，在8-13亿美元，他们估计的数据体现了这个产业的客观市场规模应该在这个范围内。台湾生物芯片协会估计的市场是2003年为2.2亿美元，其中医疗芯片销售额6，500万美元，研究芯片销售额1.55亿美元，数额偏低，估计没有包括生物芯片仪器市场。 全球生物芯片霸主是以医药个体化为目标的Affymetrix公司，今年继续在全球市场上领先，很多专家估计其市场份额占全球1/3至1/2。如果我们清楚了Affymetrix公司的市场情况，也就知道了全球一半的市场。根据Affymetrix公司《2003年年度报告》披露的信息，我们能看到这个霸主的一些市场业绩。假设市场份额正如专家们所估计的那样，Affymetrix公司占了全球1/2至1/3的市场，按Affymetrix公司的营业额估算，2003年全球市场也就6-9亿美元左右。如果最近5年的市场增长速度保持下去，今后5年的全球市场增长2倍，至2008年，全球市

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数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧 重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把 整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用 hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000 个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日 志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也 就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一 个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10 个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000 个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到 分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把

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数据分析期末试题及答案 一、人口现状.sav数据中是1992年亚洲各国家和地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)的数据，试用多元回归分析的方法分析各国家和地区平均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系。(25分) 解： 1.通过分别绘制地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间散点图初步分析他们之间的关系 上图是以人均GDP(x1)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系。尝试多种模型后采用曲线估计，得出 表示地区平均寿命(y)与人均GDP(x1)的对数有线性关系

上图是以成人识字率(x2)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间基本呈正线性关系。 上图是以疫苗接种率(x3)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系 。 x）为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，上图是以疫苗接种率(x3)的三次方（3 3 由图可知，他们之间呈正线性关系 所以可以采用如下的线性回归方法分析。

2.线性回归 先用强行进入的方式建立如下线性方程 设Y=β0+β1*（Xi1）+β2*Xi2+β3* X+εi i=1.2 (24) 3i 其中εi（i=1.2……22）相互独立，都服从正态分布N（0，σ^2）且假设其等于方差 R值为0.952，大于0.8，表示两变量间有较强的线性关系。且表示平均寿命(y)的95.2%的信息能由人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)一起表示出来。 建立总体性的假设检验 提出假设检验H0：β1=β2=β3=0，H1,：其中至少有一个非零 得如下方差分析表 上表是方差分析SAS输出结果。由表知，采用的是F分布，F=58.190，对应的检验概率P值是0.000.，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，表示总体性假设检验通过了，平均寿命(y)与人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间有高度显著的的线性回归关系。

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4、生物信息学分析 通过核苷酸序列数据库和基因序列同源性在线分析途径初步对Rv2029c基因进行分类整理。由于结核分枝杆菌耐利福平野生株与核苷酸序列数据库KEGG GENES中的结核分枝杆菌标准株H37Rv的匹配率为100%，以下对基因的分析按照结核分枝杆菌标准株H37Rv的数据库信息进行，即完全匹配的1020bp长度序列（本次提取基因中包含上下游引物等序列，较长，1346bp）。 4.1基本信息 表1 基因基本信息 4.2基因组信息 表2 基因组信息

5、PLN02341（PfkB型碳水化合物激酶家族蛋白），位点208-294 6、PTZ0029（核糖激酶），位点205-301 药物靶点1、同源基因没有药物靶点 2、非同源但序列相似基因没有药物靶点 图3 蛋白结构域 4.3蛋白表达 4.3.1 二级结构分析 预测结果显示，PfkB蛋白的二级结构中β转角占46.61%，α螺旋占33.63%，β折叠占19.76%。转角结构和螺旋结构构成了结核分枝杆菌PfkB蛋白二级结构的骨架。

图4 蛋白二级结构 4.3.2 跨膜区分析 Tuberculist跨膜蛋白预测结果表明：蛋白长度339aa，预测跨膜蛋白数0。 图5 蛋白跨膜区分析 4.3.3 信号肽预测 Predict Protein分析表明PfkB蛋白氨基酸残基没有信号肽，由此推断此蛋白不包含信号肽，不是分泌型蛋白质。

图6 蛋白信号肽预测 4.3.4 疏水性分析 分析结果显示，蛋白最大疏水指数为2.411，最小疏水指数为-2.372。

图7 蛋白疏水性分析 4.3.5 DNA同源性分析 表3 基因同源性分析 菌株序列覆盖 率 E值一致性 Mycobacterium tuberculosis strain Beijing-like, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium bovis subsp. bovis AF2122/97 complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 18b genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis H37RvSiena, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis str. Kurono DNA, complete genome 100% 0.0 100% Mycobacterium tuberculosis 49-02 complete 100% 0.0 100%

基因芯片数据功能分析

生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。 本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具： 一、GO基因本体论分类法 最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。 由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式

数据分析笔试题

数据分析笔试题 一、编程题（每小题20分）（四道题任意选择其中三道） 有一个计费表表名jifei 字段如下：phone(8位的电话号码)，month（月份），expenses （月消费，费用为0表明该月没有产生费用） 下面是该表的一条记录：64262631,201011,30.6 这条记录的含义就是64262631的号码在2010年11月份产生了30.6元的话费。 按照要求写出满足下列条件的sql语句： 1、查找2010年6、7、8月有话费产生但9、10月没有使用并（6、7、8月话费均在51-100 元之间的用户。 2、查找2010年以来（截止到10月31日）所有后四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA 的电话号码。（A、B 分别代表1—9中任意的一个数字） 3、删除jifei表中所有10月份出现的两条相同记录中的其中一条记录。

4、查询所有9月份、10月份月均使用金额在30元以上的用户号码（结果不能出现重复） 二、逻辑思维题（每小题10分）须写出简要计算过程和结果。 1、某人卖掉了两张面值为60元的电话卡，均是60元的价格成交的。其中一张赚了20%， 另一张赔了20%，问他总体是盈利还是亏损，盈/亏多少？ 2、有个农场主雇了两个小工为他种小麦，其中A是一个耕地能手，但不擅长播种；而B 耕地很不熟练，但却是播种的能手。农场主决定种10亩地的小麦，让他俩各包一半，于是A从东头开始耕地，B从西头开始耕。A耕地一亩用20分钟，B却用40分钟，可是B播种的速度却比A快3倍。耕播结束后，庄园主根据他们的工作量给了他俩600元工钱。他俩怎样分才合理呢? 3、1 11 21 1211 111221 下一行是什么？ 4、烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢？（绳子分别为A 、B、C、D、E、F 。。。。。来代替）

生物信息学分析实验报告

1、分别写出2010年以来，国际上与Ovarian cancer、Breast cancer、Leukemia相关的文献有多少篇？写出3篇研究性论文标题和摘要，写出5篇综述性论文标题和摘要； 数据库：科学引文索引数据库(SCI：Science Citation Index) https://www.wendangku.net/doc/d214360230.html, 与Ovarian cancer相关的文献有11,303篇 与Breast cancer相关的文献有56,209篇 与Leukemia相关的文献有32,912篇 综述性论文标题和摘要 1.Hemochromatosis and ovarian cancer 摘要:Evaluation of: Gannon PO, Medelci S, Le Page C et al. Impact of hemochromatosis gene (HFE) mutations on epithelial ovarian cancer risk and prognosis. Int. J. Cancer 128(10), 2326-2334 (2011). The frequency of two mutations (C282Y and D62H) of the hemochromatosis gene were investigated in women with ovarian cancer. A single allele mutation of the C282Y but not the H63D gene product was detected in 8-9% of women with benign ovarian tumors (n = 124) and ovarian cancers (n = 360) compared with 2.5% for controls (n = 80) representing a 4.9-fold increase in risk. With high-grade serous ovarian cancers (n = 179), the survival rate of women with a single allele C282Y mutation was reduced from 39 to 19 months. These results implicate mutations of the hemochromatosis gene in the generation and severity of ovarian cancers, which may have prognostic value. 2.Differences between women who pursued genetic testing for hereditary breast and ovarian cancer and their at-risk relatives who did not. 摘要: Purpose/Objectives: To (a) examine differences in appraisals of hereditary breast and ovarian cancer (HBOC), psychological distress, family environment, and decisional conflict between women who pursued genetic testing and their at-risk relatives who did not, and (b) examine correlations among appraisals of HBOC, psychological distress, family environment, and decisional conflict regarding genetic testing in these two cohorts of women.Design: Descriptive, cross-sectional cohort study.Setting: Two clinics affiliated with a major research university in the midwestern United States.Sample: 372 women aged 18 years and older. 200 pursued genetic testing for BRCA1 and BRCA2 mutations (probands) and 172 of their female relatives who had a greater than 10% prior probability of being a mutation carrier but had not pursued testing.Methods: After providing informed consent, probands and relatives were mailed self-administered questionnaires.Main Research Variables: Perceived risk, knowledge of HBOC risk factors and modes of gene inheritance, perceived severity, perceived controllability, psychological distress, family relationships, family communication, and decisional conflict about genetic testing.Findings: T tests revealed that probands perceived higher risk and had more psychological distress associated with breast cancer. Probands had more knowledge regarding risk factors and gene inheritance, and greater decisional conflict regarding genetic testing. Relatives reported higher perceived severity and controllability. No differences were observed in family relationships and family communication between probands

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍 关键词：基因芯片数据处理 当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。 基因芯片的应用 基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。 基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。 要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。 找寻差异表现基因 实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。 一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。

数据分析笔试题全解

从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识 1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差(标准差)作为标准测度

生物信息学实验报告3(三)蛋白质序列分析

（三）蛋白质序列分析 实验目的：掌握蛋白质序列检索的操作方法，熟悉蛋白质基本性质分析，了解蛋白质结构分析和预测。 实验内容： 1、检索SOX-21蛋白质序列，利用ProParam工具进行蛋白质的氨基酸组成、分子质量、等电点、氨基酸组成、原子总数及疏水性（ProtScale工具）等理化性质的分析。 2、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 3、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用PredictNLS进行核定位信号分析；利用PSORT进行蛋白质的亚细胞定位预测；利用CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）网站工具预测蛋白的功能，将序列用Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进行motif 的结构分析。 4、利用Swiss-Model数据库软件预测该蛋白的三级结构，结果用蛋白质三维图象软件Jmol查看。CPHmodels 也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法和网络服务器I-TASSER预测所选蛋白质的空间结构。 5、分析蛋白质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋白, NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋白，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。 6、利用检索的序列，进行同源比对，获得并分析比对结果。 实验步骤 （一） 1、在NCBI 蛋白质数据库中查找SOX-21蛋白质序列分别选择爪蟾（Xenopus laevis）、小家鼠[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋白质序列，并保存其FASTA格式。 2、利用ProParam工具对SOX-21蛋白质序列进行理化性质的分子。 3、利用PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋白质的二级结构；利用Scan Prosite软件对蛋白质进行结构域分析。 4、利用TMHMM、TMPRED、SOSUI等工具对蛋白质进行跨膜分析；采用

功能基因的克隆及生物信息学分析

功能基因的克隆及其生物信息学分析 摘要：随着多种生物全基因组序列的获得，基因组研究正从结构基因组学（structural genomics）转向功能基因组学(functional genomics)的整体研究。功能基因组学利用结构基因组学研究获得的大量数据与信息评价基因功能(包括生化功能、细胞功能、发育功能、适应功能等)，其主要手段结合了高通量的大规模的实验方法、统计和计算机分析技术[1]，它代表了基因分析的新阶段，已成为21世纪国际生命科学研究的前沿。功能基因组学是利用基因组测序获得的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使生物学研究从对单一基因或蛋白的研究转向多个基因或蛋白同时进行系统的研究，是在基因组静态的组成序列基础上转入对基因组动态的生物学功能学研究[2]。如何研究功能基因，也成为我们面临的一个课题，本文就克隆和生物信息学分析在研究功能基因方面的应用做一个简要的阐述。 关键词：功能基因、克隆、生物信息学分析。 1.功能基因的克隆 1.1 图位克隆方法 图位克隆又称定位克隆，它是根据目标基因在染色体上确切位置，寻找与其紧密连锁的分子标记，筛选BCA克隆，通过染色体步移法逐步逼近目的基因区域，根据测序结果或用BAC、YAC克隆筛选cDNA表达文库寻找候选基因，得到候选基因后再确定目标基因。优点是无需掌握基因产物的任何信息，从突变体开始，逐步找到基因，最后证实该基因就是造成突变的原因。通过图位克隆许多控制质量性状的单基因得以克隆，最近也有报道某些控制数量性状的主效基因（控制蕃茄果实大小的基因克隆[3]、控制水稻成熟后稻谷脱落基因克隆[4]以及小麦VRN2 基因克隆[5]等）也通过图位克隆法获得。

2016年数据分析面试常见问题

1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址； 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址； 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP； 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是：

第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27）； 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map 等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。 4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个