人工智能(AI)與生物學(xué)-2025年高考生物復(fù)習專練(解析版)_第1頁
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人工智能(AI)與生物學(xué)-2025年高考生物復(fù)習專練(解析版)_第3頁
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文檔簡介

熱點01人工智能(AI)與生物學(xué)

c目錄

1.熱點解讀:熱點命題方向解讀、核心考點明晰

2.關(guān)聯(lián)教材:鏈接教材掌知識、基礎(chǔ)打牢應(yīng)萬變

3.命題趨勢:明考情知方向、巧預(yù)測押熱點

3.創(chuàng)新演練:知情境、練突破(30min限時練)

a熱點解讀

1.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能

核心考點:蛋白質(zhì)的四級結(jié)構(gòu)、氨基酸序列與空間結(jié)構(gòu)的關(guān)系、酶的作用機制。

AI關(guān)聯(lián):AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的原理(深度學(xué)習算法)、AI模擬酶催化過程。

典型題型:結(jié)合AI預(yù)測的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),分析基因突變對蛋白質(zhì)功能的影響。

2.神經(jīng)調(diào)節(jié)與腦機接口

核心考點:動作電位的產(chǎn)生機制、突觸傳遞過程、神經(jīng)調(diào)節(jié)的分級調(diào)控。

AI關(guān)聯(lián):腦機接口的信號采集(如非侵入式EEG)、AI算法對神經(jīng)信號的解碼與應(yīng)用。

典型題型:通過腦機接口案例,分析神經(jīng)元興奮時的離子變化及信號傳遞路徑。

3.基因編輯與合成生物學(xué)

核心考點:基因工程工具(如CRISPR-Cas9)、基因表達調(diào)控、生物安全性。

AI關(guān)聯(lián):AI輔助設(shè)計基因編輯工具、合成生物學(xué)中人工代謝途徑的優(yōu)化。

典型題型:討論AI在基因編輯脫靶效應(yīng)預(yù)測中的作用及倫理爭議。

4.生態(tài)與進化計算

核心考點:種群增長模型、自然選擇與進化機制。

AI關(guān)聯(lián):進化算法模擬物種適應(yīng)過程、AI預(yù)測生態(tài)系統(tǒng)變化。

典型題型:結(jié)合AI模擬數(shù)據(jù),分析環(huán)境變化對種群基因頻率的影響。

?關(guān)聯(lián)教材

AI熱點教材章節(jié)核心知識點

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測必修一《分子與細胞》第三章氨基酸脫水縮合、蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)多樣性

腦機接口必修三《穩(wěn)態(tài)與環(huán)境》第二章神經(jīng)沖動的產(chǎn)生與傳導(dǎo)、突觸結(jié)構(gòu)

基因編輯選修三《現(xiàn)代生物科技專題》第一章基因工程工具酶、基因表達載體構(gòu)建

生態(tài)模擬必修三《穩(wěn)態(tài)與環(huán)境》第五章種群數(shù)量變化曲線、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性

*命題趨勢明考情知方向

1.情境化命題:

以AI在生物學(xué)研究中的最新成果(如DeepMind的AlphaFold2、腦機接口臨床試驗)為背景,考查學(xué)生對

教材知識的遷移能力。

示例:基于AI預(yù)測的某病毒蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),設(shè)計抗病毒藥物的作用位點分析題。

2.跨學(xué)科融合:

結(jié)合計算機科學(xué)(如算法原理、數(shù)據(jù)處理)和生物學(xué)知識,考查學(xué)生綜合分析能力。

示例:分析AI模型如何通過氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)(涉及生物信息學(xué)、機器學(xué)習)。

3.批判性思維與倫理考查:

設(shè)置開放性問題,要求學(xué)生討論AI技術(shù)的倫理風險(如基因編輯嬰兒、生物數(shù)據(jù)隱私)。

示例:辯論“AI是否應(yīng)完全替代人類進行基因編輯決策”。

4.實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析:

提供AI生成的實驗數(shù)據(jù)(如基因表達譜、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)),要求學(xué)生設(shè)計實驗驗證假設(shè)。

示例:根據(jù)AI預(yù)測的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用圖譜,設(shè)計實驗驗證某兩種蛋白的結(jié)合功能。

*創(chuàng)新演練(建議用時:30分鐘)

一、單選題

1.人工智能(AI)技術(shù)通過大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習、深度學(xué)習等方法,為生物醫(yī)藥研究、藥物開發(fā)、臨床

診斷和治療等帶來革命性的變化。下列關(guān)于AI技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用,下列敘述錯誤的是()

A.AI技術(shù)設(shè)計的某種蛋白質(zhì)的氨基酸序列推導(dǎo)出的對應(yīng)基因序列不唯一,且基因序列中不包含啟動子

和終止子

B.AI技術(shù)通過智能穿戴設(shè)備和移動應(yīng)用程序可實時監(jiān)測患者的生理參數(shù),預(yù)測健康風險,并提供相應(yīng)

的診斷和治療建議

C.AI技術(shù)對大量的基因組數(shù)據(jù)進行處理和分析,可以識別疾病相關(guān)的基因突變,為精準醫(yī)療提供支持

D.AI技術(shù)對大量的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進行分析,能夠預(yù)測患者體內(nèi)某些蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)以便設(shè)計新藥物,

該過程屬于蛋白質(zhì)工程技術(shù)

【答案】D

【分析】蛋白質(zhì)工程概念及基本原理(1)蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)規(guī)律及其生物功能的關(guān)系作

為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因合成,對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)

和生活的需求。(基因工程在原則上只能生產(chǎn)自然界已存在的蛋白質(zhì))(2)蛋白質(zhì)工程崛起的緣由:基因

工程只能生產(chǎn)自然界已存在的蛋白質(zhì)。(3)蛋白質(zhì)工程的基本原理:它可以根據(jù)人的需求來設(shè)計蛋白質(zhì)的

結(jié)構(gòu),又稱為第二代的基因工程。(4)基本途徑:預(yù)期蛋白質(zhì)功能玲設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)好推測應(yīng)有氨

基酸序列玲找到對應(yīng)的脫氧核甘酸序列(基因),最終還是回到基因工程上來解決蛋白質(zhì)的合成。

【詳解】A、密碼子具有簡并性,故AI技術(shù)設(shè)計的某種蛋白質(zhì)的氨基酸序列推導(dǎo)出的對應(yīng)基因序列不唯一,

啟動子和終止子為非編碼區(qū),由氨基酸序列推理的基因序列中不包含啟動子和終止子,A正確;

B、利用AI技術(shù),通過智能穿戴設(shè)備和移動應(yīng)用程序,能夠?qū)崟r監(jiān)測患者的生理參數(shù),預(yù)測健康風險,并提

供相應(yīng)的診斷和治療建議,AI技術(shù)為臨床診斷和治療等方面帶來了革命性的變化,B正確;

C、AI技術(shù)在基因組數(shù)據(jù)處理和分析中的應(yīng)用,通過識別疾病相關(guān)的基因突變,為精準醫(yī)療的實現(xiàn)提供了強

大的技術(shù)支持,C正確;

D、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)規(guī)律及其生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因合成,對

現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),利用AI技術(shù)設(shè)計新藥物,沒有對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或

制造一種新的蛋白質(zhì),不屬于蛋白質(zhì)工程技術(shù),D錯誤。

故選D。

2.隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,其在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。AI技術(shù)通過大數(shù)據(jù)分析、機

器學(xué)習、深度學(xué)習等方法,為生物醫(yī)藥研究、藥物開發(fā)、臨床診斷和治療等方面帶來了革命性的變化。下

列關(guān)于AI技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用敘述錯誤的是()

A.利用AI技術(shù)對大量的基因組數(shù)據(jù)進行處理和分析,可以識別疾病相關(guān)的基因突變,為精準醫(yī)療提供

支持

B.利用AI技術(shù)對大量的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進行分析,能夠預(yù)測患者體內(nèi)某些蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)以便設(shè)計新藥

物,該過程屬于蛋白質(zhì)工程技術(shù)

C.利用AI技術(shù),通過智能穿戴設(shè)備和移動應(yīng)用程序,能夠?qū)崟r監(jiān)測患者的生理參數(shù),預(yù)測健康風險,

并提供相應(yīng)的診斷和治療建議

D.AI技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用會涉及到眾多的法規(guī)和倫理問題。例如,如何處理AI決策中的錯誤和

責任、以及如何避免AI技術(shù)加劇醫(yī)療不平等等問題

【答案】B

【分析】蛋白質(zhì)工程概念及基本原理(1)蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)規(guī)律及其生物功能的關(guān)系作

為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因合成,對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)

和生活的需求。(基因工程在原則上只能生產(chǎn)自然界已存在的蛋白質(zhì))(2)蛋白質(zhì)工程崛起的緣由:基因

工程只能生產(chǎn)自然界已存在的蛋白質(zhì)。(3)蛋白質(zhì)工程的基本原理:它可以根據(jù)人的需求來設(shè)計蛋白質(zhì)的

結(jié)構(gòu),又稱為第二代的基因工程。(4)基本途徑:預(yù)期蛋白質(zhì)功能f設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)好推測應(yīng)有氨

基酸序列玲找到對應(yīng)的脫氧核甘酸序列(基因),最終還是回到基因工程上來解決蛋白質(zhì)的合成。

【詳解】A、AI技術(shù)在基因組數(shù)據(jù)處理和分析中的應(yīng)用,通過識別疾病相關(guān)的基因突變,為精準醫(yī)療的實現(xiàn)

提供了強大的技術(shù)支持,A正確;

B、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)規(guī)律及其生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因合成,對

現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),利用AI技術(shù)設(shè)計新藥物,沒有對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或

制造一種新的蛋白質(zhì),不屬于蛋白質(zhì)工程技術(shù),B錯誤;

C、利用AI技術(shù),通過智能穿戴設(shè)備和移動應(yīng)用程序,能夠?qū)崟r監(jiān)測患者的生理參數(shù),預(yù)測健康風險,并提

供相應(yīng)的診斷和治療建議,AI技術(shù)為臨床診斷和治療等方面帶來了革命性的變化,C正確;

D、AI技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用會涉及到眾多的法規(guī)和倫理問題。例如,如何處理AI決策中的錯誤和責

任、以及如何避免AI技術(shù)加劇醫(yī)療不平等等問題,當AI系統(tǒng)在醫(yī)療決策中發(fā)揮作用時,如何確保其決策的

合法性和倫理性是一個重要的考量,D正確。

故選Bo

3.蛋白質(zhì)工程又稱第二代基因工程,人工智能(AI)算法在蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)被開發(fā),下圖為蛋

白質(zhì)工程的流程,下列相關(guān)敘述錯誤的是()

A.蛋白質(zhì)工程是基因工程的延伸,不需要對基因進行操作,直接對蛋白質(zhì)進行加工改造

B.蛋白質(zhì)工程可根據(jù)人類生產(chǎn)和生活的需要,設(shè)計并制造出自然界不存在的新的蛋白質(zhì)

C.蛋白質(zhì)工程可對藥用蛋白進行改造,使其更好地用于人類疾病的治療

D.AI算法在蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域應(yīng)用的設(shè)想中,實現(xiàn)難度最大的是過程④

【答案】A

【分析】1、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)規(guī)律及其與生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基

因合成,對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)和生活的需求。

2、蛋白質(zhì)工程的過程:預(yù)期蛋白質(zhì)功能)設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分推測應(yīng)有氨基酸序列玲找到對應(yīng)的脫氧

核昔酸序列(基因)。

【詳解】A、蛋白質(zhì)工程并不是直接對蛋白質(zhì)進行加工修飾的,是通過基因修飾或基因合成等方法,對現(xiàn)有

蛋白質(zhì)進行改造,A錯誤;

B、基因工程原則上只能生產(chǎn)自然界中已存在的蛋白質(zhì),蛋白質(zhì)工程要改造現(xiàn)有的蛋白質(zhì)產(chǎn)生自然界不存在

的新蛋白質(zhì),或制造一種新的蛋白質(zhì),B正確;

C、蛋白質(zhì)工程可對藥用蛋白如干擾素、抗體等進行改造,使其更好地用于人類疾病的治療,C正確;

D、蛋白質(zhì)工程中難度最大的是根據(jù)人類對蛋白質(zhì)的功能需求設(shè)計蛋白質(zhì)的高級結(jié)構(gòu),即④是難度最大的

過程,D正確。

故選Ao

4.近年來,人工智能(AI)算法在蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)被開發(fā),下列關(guān)于AI算法在蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域應(yīng)

用的設(shè)想中,實現(xiàn)難度最大的是()

A.根據(jù)人類對蛋白質(zhì)的功能需求設(shè)計蛋白質(zhì)的高級結(jié)構(gòu)

B.根據(jù)蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)推測其氨基酸序列

C.按照設(shè)定的氨基酸序列推測mRNA的堿基序列

D.按照設(shè)定的mRNA的堿基序列設(shè)計新基因

【答案】A

【分析】蛋白質(zhì)工程的過程:根據(jù)中心法則逆推以確定目的基因的堿基序列:預(yù)期蛋白質(zhì)功能玲設(shè)計預(yù)期的

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)玲推測應(yīng)有氨基酸序列玲找到對應(yīng)的脫氧核昔酸序列(基因);最終還是回到基因工程上來解決

蛋白質(zhì)的合成。

【詳解】根據(jù)中心法則逆推以確定目的基因的堿基序列:預(yù)期蛋白質(zhì)功能玲設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)玲推測應(yīng)

有氨基酸序列玲找到對應(yīng)的脫氧核甘酸序列(基因)。其中根據(jù)人類對蛋白質(zhì)的功能需求設(shè)計蛋白質(zhì)的高級

結(jié)構(gòu)是最難實現(xiàn)的。A正確,BCD錯誤。

故選A。

5.人工智能(AI)現(xiàn)在廣泛應(yīng)用于生物科學(xué)研究,某科研團隊嘗試用AI對蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)進行分析。下列敘

述正確的是()

A.AI對蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)進行的分析就是分析構(gòu)成蛋白質(zhì)的氨基酸的數(shù)量、種類和順序

B.激素、神經(jīng)遞質(zhì)等信息分子具有特異性的原因是其各自的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)具有特異性

c.Al還可對某蛋白基因序列進行預(yù)測,其預(yù)測的基因序列與細胞中的DNA序列相同

D.載體與運載的離子結(jié)合前后,蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)變化的情況也可以用AI進行分析

【答案】D

【分析】1、構(gòu)成蛋白質(zhì)的基本單位是氨基酸,其結(jié)構(gòu)特點是:每種氨基酸分子至少都含有一個氨基和一個

竣基,且都有一個氨基和一個竣基連接在同一個碳原子上,氨基酸的不同在于R基的不同。由于組成蛋白

質(zhì)的氨基酸的種類、數(shù)目、排列次序不同,肽鏈的空間結(jié)構(gòu)千差萬別,因此蛋白質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)具有多樣性。

2、每個特定的DNA分子中具有特定的堿基排列順序,而特定的排列順序代表著遺傳信息,所以每個特定的

DNA分子中都貯存著特定的遺傳信息,這種特定的堿基排列順序就決定了DNA分子的特異性。

【詳解】A、根據(jù)題意可知,AI可以對蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)進行分析,AI對蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)進行的分析不僅僅分析構(gòu)

成蛋白質(zhì)的氨基酸的數(shù)量、種類和順序,還有肽鏈的盤曲折疊方式,A錯誤;

B、有些激素不是蛋白質(zhì),比如性激素,所以信息分子具有特異性的原因不一定是其各自的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)具有

特異性,B錯誤;

C、細胞中DNA序列上存在外顯子和內(nèi)含子,因此AI預(yù)測的基因序列與細胞中的DNA序列不相同,C錯誤;

D、載體與運載的離子結(jié)合前后,蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)變化的情況也可以用AI進行分析,D正確。

故選D。

6.2024年諾貝爾化學(xué)獎頒發(fā)給蛋白質(zhì)設(shè)計和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的相關(guān)研究。人工智能(AI)可依據(jù)肽鏈中氨

基酸的某些參數(shù)預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),這些參數(shù)不包括()

A.肽鏈中肽鍵的結(jié)構(gòu)B.氨基酸所帶的電荷類型

C.肽鏈中氨基酸的序列D.氨基酸中R基團的結(jié)構(gòu)

【答案】A

H

I

【分析】1、構(gòu)成蛋白質(zhì)的基本單位是氨基酸,其結(jié)構(gòu)通式是HzN—C—COOH,即每種氨基酸分子至少都

R

含有一個氨基和一個竣基,且都有一個氨基和一個竣基連接在同一個碳原子上,這個碳原子還連接一個氫

和一個R基,氨基酸的不同在于R基的不同;

2、蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)多樣性與氨基酸的數(shù)目、種類、排列順序,肽鏈的盤曲、折疊方式及其形成的空間結(jié)構(gòu)有

關(guān)。

【詳解】A、所有構(gòu)成蛋白質(zhì)的肽鏈中肽鍵的結(jié)構(gòu)均是相同的,不會對蛋白質(zhì)的特性造成影響,與題意相符,

A正確;

B、氨基酸所帶的電荷會影響蛋白質(zhì)的性質(zhì),與題意不符,B錯誤;

C、肽鏈中氨基酸的種類、數(shù)目和序列會影響肽鏈的空間結(jié)構(gòu)進而影響蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),與題意不符,C錯誤。

D、氨基酸R基團的結(jié)構(gòu)決定了氨基酸的性質(zhì),進而影響了蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和性質(zhì),與題意不符,D錯誤。

故選A。

7.利用AI(人工智能)破解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能之謎,建立蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫,并在此基礎(chǔ)上進行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)

計和優(yōu)化,會給未來蛋白質(zhì)工程的發(fā)展帶來翻天覆地的變化。關(guān)于該技術(shù)的實施下列說法錯誤的是()

A.用AI預(yù)測新型蛋白質(zhì)的基因結(jié)構(gòu)應(yīng)依據(jù)中心法則原理

B.可以通過改造或合成基因來獲得AI設(shè)計的蛋白質(zhì)

C.根據(jù)設(shè)計的某種蛋白質(zhì)的氨基酸序列推理的基因序列中包含啟動子和終止子

D.用蛋白質(zhì)的氨基酸序列推測的RNA編碼序列有多種可能,原因是密碼子具有簡并性

【答案】C

【分析】1、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)規(guī)律及其與生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因

合成,對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)和生活需求,蛋白質(zhì)工程能對

現(xiàn)有的蛋白質(zhì)進行改造或制造一種新的蛋白質(zhì);而基因工程原則上能生產(chǎn)自然界已有的蛋白質(zhì)。

2、蛋白質(zhì)工程的基本思路:從預(yù)期的蛋白質(zhì)功能出發(fā)好設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)好推測應(yīng)有的氨基酸序列好

找到并改變相對應(yīng)的脫氧核甘酸序列或合成新的基因玲獲得所需要的蛋白質(zhì)。

【詳解】A、用AI預(yù)測新型蛋白質(zhì)的基因結(jié)構(gòu)依據(jù)的原理是中心法則,從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)反推出氨基酸序列,再

反推出相應(yīng)基因序列,A正確;

B、對蛋白質(zhì)的改造是通過改造或合成基因來完成的,B正確;

C、啟動子和終止子為非編碼區(qū),故由氨基酸序列推理的基因序列中不包含啟動子和終止子,C錯誤;

D、因為一種氨基酸可能對應(yīng)多種密碼子(簡并性),故用蛋白質(zhì)的氨基酸序列推測的RNA編碼序列有多種

可能,D正確。

故選Co

8.基于Al(人工智能)的蛋白質(zhì)設(shè)計方法可通過現(xiàn)有蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫及機器深度"學(xué)習算法"來預(yù)測新型蛋白

質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能。下列敘述錯誤的是()

A.AI預(yù)測新型蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能依據(jù)的原理是中心法則

B.AI可幫助人們深入了解蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系

C.獲得AI設(shè)計的蛋白質(zhì),可通過改造或合成基因來實現(xiàn)

D.AI可幫助人們高效地設(shè)計出自然界沒有的蛋白質(zhì)

【答案】A

【分析】1、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)規(guī)律及其與生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因

合成,對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)和生活需求,蛋白質(zhì)工程能對

現(xiàn)有的蛋白質(zhì)進行改造或制造一種新的蛋白質(zhì);而基因工程原則上能生產(chǎn)自然界已有的蛋白質(zhì)。

2、蛋白質(zhì)工程的基本思路:從預(yù)期的蛋白質(zhì)功能出發(fā)好設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)好推測應(yīng)有的氨基酸序列玲

找到并改變相對應(yīng)的脫氧核甘酸序列或合成新的基因玲獲得所需要的蛋白質(zhì)。

【詳解】A、AI預(yù)測新型蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能依據(jù)的原理是蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)決定其功能,A錯誤;

B、基于AI(人工智能)的蛋白質(zhì)設(shè)計方法可通過現(xiàn)有蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫及機器深度"學(xué)習算法”來預(yù)測新型蛋白

質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能,故獲得AI設(shè)計的蛋白質(zhì),可通過改造或合成基因來實現(xiàn),B正確;

CD、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)規(guī)律及其與生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因合成,

對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)和生活需求,蛋白質(zhì)工程能對現(xiàn)有的

蛋白質(zhì)進行改造或制造一種新的蛋白質(zhì);而基因工程原則上能生產(chǎn)自然界已有的蛋白質(zhì),獲得AI設(shè)計的蛋

白質(zhì),可通過改造或合成基因來實現(xiàn),AI可幫助人們高效地設(shè)計出自然界沒有的蛋白質(zhì),CD正確。

故選Ao

9.2024年諾貝爾化學(xué)獎由三位科學(xué)家共享,他們用AI破譯了蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)"密碼",能夠預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

并設(shè)計全新蛋白質(zhì)。下列關(guān)于蛋白質(zhì)的敘述,錯誤的是()

A.必需氨基酸可以在人體細胞中合成

B.組成不同蛋白質(zhì)的氨基酸種類可能相同

C.許多蛋白質(zhì)分子都含有兩條或多條肽鏈

D.蛋白質(zhì)都有與它所承擔功能相適應(yīng)的獨特空間結(jié)構(gòu)

【答案】A

【分析】蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)多樣性與氨基酸的數(shù)目、種類、排列順序,肽鏈的盤曲、折疊方式及其形成的空間

結(jié)構(gòu)有關(guān)。

【詳解】A、必需氨基酸不能人體細胞中合成,只能從外界攝取,A錯誤;

B、組成不同蛋白質(zhì)的氨基酸在種類、排列序列上存在差異,B正確;

C、多肽經(jīng)過盤曲折疊才能形成具有一定空間結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì),許多蛋白質(zhì)分子都含有兩條或多條肽鏈,C正

確;

D、結(jié)構(gòu)決定功能,蛋白質(zhì)都有與它所承擔功能相適應(yīng)的獨特空間結(jié)構(gòu),D正確;

故選A。

10.2023年世界人工智能大會上,首個基于AI的蛋白質(zhì)生成模型正式亮相,它能通過AI學(xué)習蛋白質(zhì)序列

和功能間的對應(yīng)關(guān)系,根據(jù)預(yù)期功能直接設(shè)計出新蛋白質(zhì),為蛋白質(zhì)工程發(fā)展提供了新方向。下列敘述正

確的是()

A.蛋白質(zhì)工程操作流程與遺傳信息的流動方向相同

B.蛋白質(zhì)工程需改變蛋白質(zhì)分子中全部氨基酸序列

C.蛋白質(zhì)工程和基因工程都需要構(gòu)建基因表達載體

D.AI高效設(shè)計蛋白質(zhì)須以堿基互補配對原則為基礎(chǔ)

【答案】C

【分析】1、蛋白質(zhì)工程是指以蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)規(guī)律及其與生物功能的關(guān)系作為基礎(chǔ),通過基因修飾或基因

合成,對現(xiàn)有蛋白質(zhì)進行改造,或制造一種新的蛋白質(zhì),以滿足人類的生產(chǎn)和生活需求,蛋白質(zhì)工程能對

現(xiàn)有的蛋白質(zhì)進行改造或制造一種新的蛋白質(zhì);而基因工程原則上能生產(chǎn)自然界已有的蛋白質(zhì)。2、蛋白質(zhì)

工程的基本思路:從預(yù)期的蛋白質(zhì)功能出發(fā)-設(shè)計預(yù)期的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)玲推測應(yīng)有的氨基酸序列玲找到并改變

相對應(yīng)的脫氧核甘酸序列或合成新的基因玲獲得所需要的蛋白質(zhì)。

【詳解】A、蛋白質(zhì)工程操作流程與遺傳信息的流動方向相反,A錯誤;

B、蛋白質(zhì)工程不一定要改變蛋白質(zhì)分子中全部氨基酸的序列,可以是個別氨基酸的改變,B錯誤;

C、蛋白質(zhì)工程是通過對基因進行修飾改造或重新合成,然后進行表達,同基因工程一樣,都需要構(gòu)建基因

表達載體,C正確;

D、AI高效設(shè)計蛋白質(zhì)以結(jié)構(gòu)和功能關(guān)系為基礎(chǔ),根據(jù)預(yù)期功能直接設(shè)計出新蛋白質(zhì),D錯誤。

故選C。

二、非選擇題

11.閱讀學(xué)習以下資料,回答相關(guān)問題:

蛋白質(zhì)研究中的諾貝爾化學(xué)獎

蛋白質(zhì)是氨基酸的多聚物。第一個被發(fā)現(xiàn)的氨基酸是天冬酰胺,發(fā)現(xiàn)于1806年。蘇氨酸是1935年被發(fā)現(xiàn)

的第20種氨基酸,硒代半胱氨酸是人類發(fā)現(xiàn)的第21種氨基酸。

1907年赫爾曼?埃米爾?費歇爾合成了含18個氨基酸的多肽,該多態(tài)具有和天然蛋白質(zhì)相似的化學(xué)性質(zhì)01953

年,英國生物化學(xué)家弗雷德里克?桑格利用獨創(chuàng)的試劑和方法,測定出了胰島素兩條肽鏈的氨基酸序列,證

明了蛋白質(zhì)有明確的結(jié)構(gòu),為之后人工合成蛋白質(zhì)奠定了基礎(chǔ),桑格因此獲得了1958年的諾貝爾化學(xué)獎。

1962年美國科學(xué)家約翰?肯德魯與馬克斯?佩魯茨因為在蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)研究方面的貢獻而獲得了諾貝爾化

學(xué)獎??系卖敽捅R佩茨利用X射線衍射技術(shù),分別發(fā)現(xiàn)了肌肉組織中肌紅蛋白和血紅蛋白的結(jié)構(gòu),這項成

就使人們深入理解了蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系。

1972年美國生物化學(xué)家克里斯琴?伯默爾?安芬森、斯坦福?摩爾、威廉?霍華德?斯坦因為研究核糖核酸酶共同

榮獲諾貝爾化學(xué)獎。他們揭示了核糖核酸酶的氨基酸序列與生物活性構(gòu)象之間的關(guān)聯(lián)。安芬森指出:對一

些蛋白質(zhì)來說,只要環(huán)境不變,它的天然結(jié)構(gòu)就只由氨酸序列決定,換句話說,給定一個氨基酸序列,理

論上就可以預(yù)測出蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。理解并預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),始終是科學(xué)家的夢想,但是這個問

題難度特別大,因為即使是長度適中的序列,例如100個氨基酸的序列,它們形成的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)量可能

是天文數(shù)字級的。

隨著用實驗手段確定結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)的數(shù)量不斷增加,基于氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能力得到了顯著提

升。國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(PDB)收錄了基于X射線衍射、核磁共振、冷凍電鏡技術(shù)等實驗手段確定的近

20萬種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。將未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)氨基酸序列與那些結(jié)構(gòu)已經(jīng)被證實的蛋白質(zhì)氨基酸序列進行比

較,并將這些信息與計算機算法結(jié)合起來,可以根據(jù)相似性做出蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測??茖W(xué)家于20世紀70

年代開始創(chuàng)建計算機模型來預(yù)測給定蛋白質(zhì)序列的折疊方式。1994年,美國科學(xué)家約翰?莫爾特倡議在全球

范圍內(nèi)進行蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測比賽(CASP)。比賽每兩年舉行一次,方式如下:大賽組織者向建模者提供數(shù)十

種蛋白質(zhì)的氨基酸序列,將建模者通過計算而預(yù)測到的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與通過冷凍電鏡等實驗技術(shù)確定的結(jié)構(gòu)

進行比較,得分90分以上的預(yù)測被認為與實驗結(jié)果相當。早期的預(yù)測令人沮喪,到2016年,建模師的CASP

得分通常保持在70多分的水平,準確率勉強達到40%。

2018年,蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測迎來了“人工智能"時刻。英國GoogleDeepMind的德米斯?哈薩比斯和約翰?江珀

開發(fā)了經(jīng)歷過蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫學(xué)習訓(xùn)練的AI模型-AlphaFold。AlphaFold在2018年的CASP首秀中收獲了接近

80分的佳績。2020年,新版AlphaFold2獲得92.4分的驚人成績,機器預(yù)測的準確度與實驗方法相當。目

前,AlphaFold2已經(jīng)能夠以超過90%的正確率依據(jù)氨基酸序列預(yù)測人類所知的2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。AlphaFold

極大減少了人工確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的時間,并展示了人工智能對于科學(xué)發(fā)現(xiàn)的影響。此外,這項研究將有助

于人們更好地了解疾病,加速新靶向藥物的開發(fā)等,具有廣泛的研究前景。德米斯?哈薩比斯和約翰?江珀因

此成就榮獲了2024年諾貝爾化學(xué)獎。雖然目前AI預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的準確率很高,但也不是完全精確。對于

蛋白質(zhì)來說,序列上百分之幾的差異可能就是完全不同的功能。

2003年,美國華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院的大衛(wèi)?貝克團隊制造出了一種自然界中沒有的全新的蛋白質(zhì)。他們的工作

流程是:先設(shè)計出自然界中從未存在過的蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)圖,接下來利用編制出的計算機程序,嘗試找到構(gòu)

造出這一結(jié)構(gòu)背后的氨基酸序列,再根據(jù)這個序列制造出相應(yīng)的蛋白質(zhì),并利用X射線衍射等實驗技術(shù)解

析出蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。他們發(fā)現(xiàn)實驗解析出的結(jié)構(gòu)和預(yù)先繪制的預(yù)測結(jié)構(gòu)幾乎一致。大衛(wèi)?貝克團隊的研究是

"從頭設(shè)計"蛋白質(zhì)的重大突破,打開了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新世界,為造福人類提供了無限可能。2024年諾貝爾

化學(xué)獎的另一半授予了大衛(wèi)?貝克,以表彰他在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域的突出貢獻。

⑴蛋白質(zhì)是氨基酸的多聚物,如果根據(jù)人體中組成蛋白質(zhì)的21種氨基酸來計算,一個由100個氨基酸構(gòu)成

的一條肽鏈可能的種類為=

⑵1962年科學(xué)家解析了人類血紅蛋白的三維結(jié)構(gòu),該分子由4條肽鏈組成,其中2條a鏈各含141個氨基

酸,2條B鏈各含146個氨基酸。這些氨基酸分子縮合成肽鏈時,共形成肽鍵的數(shù)目是,血紅蛋白

至少含有竣基的數(shù)目是

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