四川2025自考[生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)科學(xué)]機(jī)器學(xué)習(xí)與藥物發(fā)現(xiàn)案例題專練一、單選題（每題2分，共10題）1.在四川本地某藥企進(jìn)行的抗病毒藥物篩選中，研究者利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)化合物與病毒靶點(diǎn)的結(jié)合親和力。以下哪種算法最適合用于此任務(wù)？A.決策樹(shù)B.線性回歸C.支持向量機(jī)（SVM）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.若某案例中藥物研發(fā)數(shù)據(jù)集包含1000個(gè)樣本，且特征維度為50，以下哪種方法最適合用于降維分析？A.主成分分析（PCA）B.K-means聚類C.邏輯回歸D.決策樹(shù)集成3.在四川某三甲醫(yī)院進(jìn)行的藥物不良反應(yīng)預(yù)測(cè)研究中，研究者收集了患者用藥歷史和臨床指標(biāo)。以下哪種模型最適合用于分類任務(wù)？A.線性回歸B.K近鄰（KNN）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯4.某四川藥企使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)候選藥物的臨床試驗(yàn)成功率。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合用于此任務(wù)？A.均方誤差（MSE）B.AUC（ROC曲線下面積）C.皮爾遜相關(guān)系數(shù)D.決策樹(shù)深度5.在四川某生物科技公司進(jìn)行的藥物設(shè)計(jì)任務(wù)中，研究者需要預(yù)測(cè)分子的生物活性。以下哪種模型最適合用于回歸任務(wù)？A.邏輯回歸B.隨機(jī)森林C.線性回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二、多選題（每題3分，共5題）6.在四川某藥企進(jìn)行的藥物重定位研究中，研究者需要考慮以下哪些因素來(lái)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.分子結(jié)構(gòu)特征B.藥物靶點(diǎn)信息C.臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)D.醫(yī)保報(bào)銷情況7.在四川某醫(yī)院進(jìn)行的藥物劑量?jī)?yōu)化研究中，研究者使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)患者最佳用藥劑量。以下哪些方法可用于模型優(yōu)化？A.正則化（L1/L2）B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.交叉驗(yàn)證D.提升樹(shù)（XGBoost）8.在四川某藥企進(jìn)行的藥物毒性預(yù)測(cè)研究中，研究者需要考慮以下哪些算法？A.支持向量機(jī)（SVM）B.決策樹(shù)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.邏輯回歸9.在四川某生物科技公司進(jìn)行的藥物設(shè)計(jì)任務(wù)中，研究者使用以下哪些技術(shù)提高模型泛化能力？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.批歸一化（BatchNormalization）D.超參數(shù)調(diào)優(yōu)10.在四川某藥企進(jìn)行的藥物臨床試驗(yàn)預(yù)測(cè)研究中，研究者需要考慮以下哪些指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC（ROC曲線下面積）三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）11.簡(jiǎn)述在四川生物醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。12.解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)藥物臨床試驗(yàn)成功率，并說(shuō)明關(guān)鍵步驟。13.描述在四川某藥企進(jìn)行的藥物毒性預(yù)測(cè)研究中，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？14.說(shuō)明在四川某生物科技公司進(jìn)行的藥物設(shè)計(jì)中，如何評(píng)估模型的泛化能力？四、案例分析題（每題10分，共2題）15.案例：四川某藥企開(kāi)發(fā)新型抗腫瘤藥物某藥企在四川開(kāi)展抗腫瘤藥物研發(fā)，收集了1000個(gè)候選化合物的結(jié)構(gòu)特征和生物活性數(shù)據(jù)。研究者使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)化合物的抗腫瘤活性，并篩選出高活性候選藥物。請(qǐng)回答：（1）選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并說(shuō)明理由；（2）如何評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能？（3）在模型訓(xùn)練過(guò)程中可能遇到哪些問(wèn)題，如何解決？16.案例：四川某醫(yī)院優(yōu)化藥物劑量方案某醫(yī)院在四川開(kāi)展藥物劑量?jī)?yōu)化研究，收集了500名患者的用藥歷史和臨床指標(biāo)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)患者最佳用藥劑量。請(qǐng)回答：（1）選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并說(shuō)明理由；（2）如何處理數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題？（3）在模型部署過(guò)程中需要注意哪些問(wèn)題？答案與解析一、單選題1.C解析：支持向量機(jī)（SVM）適用于高維數(shù)據(jù)和非線性分類任務(wù)，適合預(yù)測(cè)化合物與病毒靶點(diǎn)的結(jié)合親和力。2.A解析：主成分分析（PCA）適用于降維，能有效減少特征維度，同時(shí)保留重要信息。3.B解析：K近鄰（KNN）適用于分類任務(wù)，尤其適合處理生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系。4.B解析：AUC（ROC曲線下面積）適用于評(píng)估分類模型的性能，尤其適合預(yù)測(cè)臨床試驗(yàn)成功率。5.C解析：線性回歸適用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，適合預(yù)測(cè)分子的生物活性。二、多選題6.A、B、C解析：分子結(jié)構(gòu)特征、藥物靶點(diǎn)信息和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)是藥物重定位研究的關(guān)鍵因素。醫(yī)保報(bào)銷情況與模型預(yù)測(cè)無(wú)關(guān)。7.A、C、D解析：正則化、交叉驗(yàn)證和提升樹(shù)（XGBoost）可用于模型優(yōu)化。數(shù)據(jù)增強(qiáng)適用于圖像數(shù)據(jù)，不適用于生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。8.A、B、C解析：SVM、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均可用于毒性預(yù)測(cè)。邏輯回歸適用于分類任務(wù)，不適用于毒性預(yù)測(cè)。9.A、B、D解析：數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)可提高模型泛化能力。批歸一化屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)，不適用于藥物設(shè)計(jì)。10.A、B、C、D解析：準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC均適用于評(píng)估藥物臨床試驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的性能。三、簡(jiǎn)答題11.答案：機(jī)器學(xué)習(xí)在四川生物醫(yī)藥領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)包括：-高效處理大量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；-預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)結(jié)合親和力、毒性等關(guān)鍵指標(biāo)；-優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)，降低研發(fā)成本；-結(jié)合四川本地藥物研發(fā)需求，提高模型針對(duì)性。12.答案：預(yù)測(cè)藥物臨床試驗(yàn)成功率的步驟包括：-收集臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)（如藥物靶點(diǎn)、患者特征等）；-構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；-評(píng)估模型性能（如AUC、F1分?jǐn)?shù)）；-優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。13.答案：處理數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題的方法包括：-過(guò)采樣（如SMOTE）；-欠采樣；-使用加權(quán)損失函數(shù)；-結(jié)合集成學(xué)習(xí)方法（如Bagging）。14.答案：評(píng)估模型泛化能力的方法包括：-交叉驗(yàn)證；-測(cè)試集評(píng)估；-外部數(shù)據(jù)集驗(yàn)證；-模型解釋性分析（如SHAP值）。四、案例分析題15.答案：（1）選擇合適的模型：隨機(jī)森林，因其能處理高維數(shù)據(jù)且魯棒性強(qiáng)；（2）評(píng)估性能：使用AUC、F1分?jǐn)?shù)和交叉驗(yàn)證；（3）可能問(wèn)題：過(guò)擬合、數(shù)據(jù)不平衡，解決方法包括增加數(shù)據(jù)量、正則化等。16.答案