2025年統(tǒng)計學(xué)專業(yè)期末考試題庫：統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化在生物信息學(xué)中的應(yīng)用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)）1.在生物信息學(xué)中，用于展示基因表達(dá)矩陣差異的常用圖表是？(A)散點圖(B)箱線圖(C)熱圖(D)柱狀圖2.下列哪個統(tǒng)計量或概念，在解釋散點圖中兩個變量間線性關(guān)系強(qiáng)度時最為常用？(A)偏度(B)方差(C)相關(guān)系數(shù)(D)中位數(shù)3.對于展示大量樣本在多個維度上的分布和樣本間相似性，以下哪種可視化方法較為合適？(A)熱圖(B)主成分分析（PCA）散點圖(C)網(wǎng)絡(luò)圖(D)散點圖矩陣4.在生物信息學(xué)中，如果需要可視化基因之間的共表達(dá)模式，通常會將基因作為網(wǎng)絡(luò)圖中的什么？(A)節(jié)點(B)邊(C)頂點(D)權(quán)重5.下列哪個R語言包是用于創(chuàng)建復(fù)雜和高度定制的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化圖表的強(qiáng)大工具？(A)dplyr(B)ggplot2(C)readr(D)shiny6.在Python中，用于數(shù)據(jù)探索和生成的可視化庫是？(A)NumPy(B)Pandas(C)Matplotlib(D)Scikit-learn7.統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化的核心目標(biāo)之一是？(A)盡可能展示更多的數(shù)據(jù)點(B)使用最復(fù)雜的圖表類型(C)以清晰、高效的方式傳達(dá)信息(D)避免任何統(tǒng)計偏差8.當(dāng)處理包含大量類別且類別數(shù)量遠(yuǎn)超樣本數(shù)量的分類變量時，哪種圖表通常比條形圖更有效？(A)散點圖(B)餅圖(C)箱線圖(D)熱圖9.在生物信息學(xué)可視化中，顏色映射（ColorMapping）的主要作用是什么？(A)美化圖表外觀(B)表示數(shù)據(jù)值的大小或類別(C)增加圖表的復(fù)雜性(D)標(biāo)記數(shù)據(jù)缺失情況10.對于展示樣本或變量的多個連續(xù)測量值，熱圖相較于散點圖的主要優(yōu)勢在于？(A)更容易展示單個數(shù)據(jù)點的精確位置(B)能直觀顯示數(shù)據(jù)之間的距離關(guān)系(C)更適合表示二維空間布局(D)適用于展示類別數(shù)據(jù)二、簡答題（每題5分，共25分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）1.簡述在生物信息學(xué)研究中，統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化的主要作用。2.解釋什么是數(shù)據(jù)編碼（DataEncoding），并列舉其在可視化中常見的三種形式。3.描述主成分分析（PCA）在生物信息學(xué)可視化中的基本應(yīng)用流程和目的。4.列舉至少三種用于可視化生物網(wǎng)絡(luò)（如蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)）的常用圖表類型。5.談?wù)勗谠O(shè)計生物信息學(xué)可視化圖表時，應(yīng)考慮哪些關(guān)鍵的美學(xué)原則。三、綜合應(yīng)用題（每題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）1.假設(shè)你獲得了一份包含100個基因在不同10個條件下的表達(dá)量數(shù)據(jù)（矩陣格式，行代表基因，列代表條件）。請描述你會選擇哪些可視化方法來初步探索這些數(shù)據(jù)，并簡述選擇這些方法的原因以及你希望通過這些可視化獲得什么信息。2.某研究者在分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)時，繪制了一張基因表達(dá)熱圖。請評價這張熱圖設(shè)計的兩個潛在問題，并提出相應(yīng)的改進(jìn)建議。3.假設(shè)你需要向非專業(yè)人士解釋一個基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。請設(shè)計一個合適的可視化方案（描述圖表類型、關(guān)鍵元素及呈現(xiàn)方式），并說明你這樣設(shè)計的理由。四、編程實踐題（共25分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置）請使用R語言（ggplot2包）或Python語言（Matplotlib/Seaborn庫），完成以下任務(wù)：任務(wù)描述：假設(shè)你有一組模擬的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，包含三個基因（GeneA,GeneB,GeneC）在五個不同組織（Tissue1至Tissue5）中的表達(dá)量（Expression）。請生成一個包含以下元素的圖表：1.使用適當(dāng)?shù)膱D表類型（如小提琴圖或箱線圖）展示三個基因在五個組織中的表達(dá)量分布。2.圖表應(yīng)包含清晰的標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽和圖例。3.使用不同的顏色區(qū)分三個不同的基因。4.（僅限Rggplot2）嘗試使用簡單的調(diào)色板或自定義顏色方案。5.（僅限PythonMatplotlib/Seaborn）確保坐標(biāo)軸刻度和標(biāo)簽顯示清晰。（注意：此處無法提供編程代碼，請根據(jù)題意實際編寫代碼。）試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.A5.B6.C7.C8.D9.B10.C二、簡答題1.統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化在生物信息學(xué)中的主要作用包括：直觀展示復(fù)雜數(shù)據(jù)（如基因表達(dá)矩陣、序列比對結(jié)果、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)）的模式和趨勢；幫助識別潛在的生物學(xué)現(xiàn)象（如差異表達(dá)基因、基因共表達(dá)模塊、進(jìn)化關(guān)系）；比較不同實驗條件或樣本組的結(jié)果；有效地將研究發(fā)現(xiàn)傳達(dá)給同行和公眾。2.數(shù)據(jù)編碼是指在可視化圖表中，使用視覺屬性（如形狀、大小、位置、顏色、紋理）來表示數(shù)據(jù)變量的過程。常見的三種形式是：位置編碼（如散點圖中點的x,y坐標(biāo)表示數(shù)值）、長度/寬度編碼（如柱狀圖中柱子的高度或?qū)挾缺硎緮?shù)值）和顏色編碼（如熱圖中顏色的深淺表示數(shù)值的大小或分組）。3.PCA在生物信息學(xué)可視化中的基本應(yīng)用流程通常是：首先對高維基因表達(dá)數(shù)據(jù)（或特征數(shù)據(jù)）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；然后計算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣或相關(guān)矩陣；接著對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解或使用SVD方法找到主成分（PCs）；最后選擇解釋數(shù)據(jù)方差最多的前幾個主成分，并將樣本投影到由這些主成分定義的二維或三維空間中，繪制散點圖進(jìn)行可視化。其主要目的是降維，減少數(shù)據(jù)復(fù)雜性，同時保留大部分重要信息，揭示數(shù)據(jù)中主要的變異模式和樣本間的聚類關(guān)系。4.用于可視化生物網(wǎng)絡(luò)的常用圖表類型包括：網(wǎng)絡(luò)圖（NetworkGraph）/圖（Graph），用節(jié)點表示實體（如基因、蛋白質(zhì)），用邊表示實體間的關(guān)系（如相互作用、通路）；鄰接矩陣（AdjacencyMatrix），用矩陣形式表示節(jié)點間的連接關(guān)系；樹狀圖（Dendrogram），常用于展示樣本或節(jié)點之間的層次聚類關(guān)系；富集分析柱狀圖（EnrichmentBarplot），展示網(wǎng)絡(luò)中特定功能富集的通路或模塊。5.設(shè)計生物信息學(xué)可視化圖表時應(yīng)考慮的關(guān)鍵美學(xué)原則包括：清晰性（Clarity），圖表應(yīng)易于理解，避免誤導(dǎo)；準(zhǔn)確性（Accuracy），圖表應(yīng)準(zhǔn)確無誤地反映數(shù)據(jù)；有效性（Effectiveness），能夠清晰地傳達(dá)核心信息；簡潔性（Simplicity），去除不必要的裝飾，突出重點；一致性（Consistency），在整個報告或研究中使用統(tǒng)一的風(fēng)格和配色方案；可讀性（Readability），確保文字、標(biāo)簽、圖例等易于閱讀。三、綜合應(yīng)用題1.我會選擇的熱圖和散點圖矩陣。熱圖可以直接展示整個基因表達(dá)矩陣的概貌，通過顏色深淺快速識別高表達(dá)、低表達(dá)區(qū)域以及基因間的共表達(dá)模式。散點圖矩陣可以展示任意兩個基因或樣本的表達(dá)量關(guān)系，有助于發(fā)現(xiàn)單個基因的表達(dá)模式或樣本間的相似性/差異性。選擇這些方法的原因是它們能有效地處理高維數(shù)據(jù)并揭示基因和樣本間的潛在結(jié)構(gòu)和關(guān)系。希望通過熱圖獲得整體表達(dá)格局和共表達(dá)模塊的初步印象；希望通過散點圖矩陣發(fā)現(xiàn)基因間的特定相關(guān)性或樣本聚類趨勢。2.潛在問題1：顏色映射不當(dāng)。例如，使用了人類視覺系統(tǒng)難以區(qū)分的顏色（如紅綠色覺障礙者無法區(qū)分），或者顏色的范圍未能有效反映數(shù)據(jù)的分布或生物學(xué)意義（如使用了過寬或過窄的色階，導(dǎo)致重要差異被淹沒或噪聲被放大）。改進(jìn)建議：選擇色盲友好的配色方案（如藍(lán)-綠-紅、黑-白-黃），根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的色階范圍（如使用對數(shù)尺度處理極大值），或者使用顏色強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵閾值或生物學(xué)意義。潛在問題2：缺乏必要的圖例或標(biāo)注不清晰。例如，熱圖中的顏色條沒有清晰的數(shù)值標(biāo)注，或者散點圖矩陣中未能明確說明行和列代表什么。改進(jìn)建議：確保熱圖有清晰的顏色條及其對應(yīng)的數(shù)值范圍說明；在散點圖矩陣中明確標(biāo)注行和列代表的基因或樣本名稱，必要時添加標(biāo)題說明圖表內(nèi)容。3.設(shè)計方案：使用網(wǎng)絡(luò)圖（NetworkGraph）。*節(jié)點：代表基因或調(diào)控因子，節(jié)點的大小可以表示其重要性（如表達(dá)量、調(diào)控強(qiáng)度）。*邊：代表基因間的調(diào)控關(guān)系（如轉(zhuǎn)錄因子與靶基因、信號通路成員間的相互作用），邊的粗細(xì)或顏色可以表示關(guān)系的強(qiáng)度或類型。*可選元素：可以在網(wǎng)絡(luò)圖旁邊使用注釋框，簡要說明關(guān)鍵節(jié)點（如核心基因）的功能，以及主要通路或模塊的結(jié)構(gòu)和功能。呈現(xiàn)方式：繪制清晰、布局合理的網(wǎng)絡(luò)圖，使用易于理解的符號和顏色編碼。如果網(wǎng)絡(luò)規(guī)模很大，可以考慮使用交互式可視化工具，允許用戶縮放、平移和點擊節(jié)點以獲取更多信息。設(shè)計理由：網(wǎng)絡(luò)圖天然適合表示生物調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和關(guān)系，能夠直觀展示基因間的相互作用和調(diào)控層次。通過節(jié)點和邊的視覺編碼，可以有效地傳達(dá)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵組成部分、連接模式和整體結(jié)構(gòu)。這種圖表形式對非專業(yè)人士來說相對容易理解和記憶。四、編程實踐題（此處因格式限制無法提供完整的R或Python代碼塊，但應(yīng)包含以下關(guān)鍵步驟和元素）R語言(ggplot2)代碼思路：1.使用`read.csv`或類似函數(shù)加載數(shù)據(jù)。2.將數(shù)據(jù)框`data`轉(zhuǎn)換為長格式，使用`tidyr::pivot_longer`，將三個基因和五個組織合并為兩列（`variable`代表GeneA/GeneB/GeneC，`value`代表表達(dá)量，`Tissue`代表組織）。得到的`data_long`將有三列：`Tissue`,`variable`,`value`。3.使用`ggplot(data_long,aes(x=Tissue,y=value,color=variable))`初始化繪圖。4.添加幾何對象，使用`geom_violin()`或`geom_boxplot()`。例如：`geom_violin(trim=FALSE)`。5.添加圖表元素：`ggtitle("GeneExpressionacrossTissues")`,`xlab("Tissue")`,`ylab("ExpressionLevel")`,`theme_minimal()`,`scale_color_manual(values=c("GeneA"="blue","GeneB"="red","GeneC"="green"))`(示例顏色)。6.保存圖表：`ggsave("gene_expression_violin.png")`。Python語言(Matplotlib/Seaborn)代碼思路：1.導(dǎo)入庫：`importpandasaspd`,`importmatplotlib.pyplotasplt`,`importseabornassns`。2.創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)：使用`pd.DataFrame`創(chuàng)建一個包含`Tissue`,`Gene`,`Expression`的DataFrame。3.使用Seaborn的`boxplot`或`violinplot`：`sns.boxplot(data=data,x='Tissue',y='Expression',hue='Gene')`或`sns.violinplot(data=data,x='Tissue',y='Expression',hue='Gene')