计算生物学期末作业——张伟伟
利用DNA甲基化450K array数据估计肿瘤细胞纯度与差异
甲基化分析
——《计算生物学编程语言》考试题目
DNA甲基化是一类重要的表观遗传修饰，它可以通过控制基因表达在多种细胞过程中起作用，比如胚胎干细胞发育[1]，基因组印迹化[2, 3]，X染色体失活[4] 等等。其异常表达与包括癌症在内的多种人类疾病密切相关[5-12]。在单核苷酸水平上得到DNA甲基化水平的试验方法一般有两类：一类是基于重亚硫酸盐处理的方法，即“全基因组重亚硫酸盐测序”（WGBS）和“约化表示重亚硫酸盐测序”（RRBS）。这两类方法都是在高通量测序之前用重亚硫酸盐对DNA序列进行处理，没有被甲基化的胞嘧啶（cytosine）被转化为了尿嘧啶（uracil），而甲基化的胞嘧啶保持不变。因此，通过回帖到基因组上并与参考基因组相比较，就可以得知相应位置上的胞嘧啶是否被甲基化。另一类获取DNA甲基化的方法是传统的450K 芯片办法，它可检测人全基因组近450,000个甲基化位点，具有单碱基的分辨率。全面覆盖了96%的CpG岛，并根据需求加入了CpG岛以外的CpG位点、人类干细胞非CpG甲基化位点、正常组织与肿瘤（多种癌症）组织差异甲基化位点、编码区以外的CpG岛、miRNA 启动子区域和GWAS疾病相关区域的位点。
在癌症表观遗传分析当中，一个很重要的任务就是获取肿瘤细胞与正常细胞相比发生甲基化差异的位置，即差异甲基化分析。实验上，我们一般采取的方式是在切除肿瘤组织的同时，再切除一部分癌旁正常组织一并测序，然后进行比较。然而，由于手术分辨率的问题，切出的肿瘤组织都或多或少地混有一部分正常细胞，比如TCGA的所有肿瘤样本，正常细胞的含量一般都在30%到70%之间。因此，如果我们不加以处理，而直接把它跟正常组织的甲基化谱相比，势必会出现误差。此外，还有大部分样本是没有正常癌旁组织的，比如脑癌（GBM），这种情况下我们只能把它跟有正常组织的样本相比，这样，一些个体特异性的差异甲基化区域就检测不到了。
为了克服上述困难，我们曾利用极大似然估计和EM算法对WGBS和RRBS数据进行了分解，得到的肿瘤细胞纯度和差异甲基化区域（DMR）跟用“正常-肿瘤”组织相比得到的结果类似，这部分工作发表在8月份的Genome Biology上[13]. 然而与WGBS和RRBS数据相比，450K的数据获取更便宜、使用更为广泛，因此，如果我们能提出一种类似的方法估计450K的tumor purity和DMR，无论在理论上还是临床实际上都会有更为重要的意义。当然，思路也不能局限在 GB的paper上，如果是一样的话，我也就顺手做完了。对于这个问题我有如下初步的思路供大家参考：
1）对于成对样本，即正常和肿瘤组织都有的样本，我们可以先找到正常和肿瘤组织中有明显差异的甲基化位点，对于tumor purity的估计，这样的位点才是有信息的。对于纯肿瘤细胞，如果我们假设其在每个CpG位点的甲基化水平或者是0，或者是1，那么很容易就可以利用肿瘤组织单个CpG位点的甲基化水平来估计肿瘤细胞的纯度。但很显然，由于测量误差等等因素，利用单个CpG位点来预测肿瘤细胞纯度肯定不会太准确，这里我们可以用所有的有信息的位点一起来估计。TCGA肺腺癌（LUAD）有利用ABSOLUTE软件估计出来的肿瘤细胞纯度，你可以把你估计出来的结果跟ABSOLUTE的结果比较一下，看看是否有很强的相关性？
2）对于没有癌旁正常组织的肿瘤样本，我们只能退而求其次只利用肿瘤组织的450K数据来估计其tumor purity. 在这里，我们还是假设纯的正常细胞和肿瘤细胞的甲基化水平只取0（全部不甲基化）或者1（全部甲基化）。这样，如果我们知道了肿瘤和正常细胞各自的甲基化水平，那么根据肿瘤样本的450K数据（肿瘤细胞核正常细胞的混合）就可以推算出tumor purity了。但这个信息我们是不知道的，那该怎么办呢？对了，我们可以把这个因素设为隐藏变量，用EM算法就可以解决啦。但即使你成功了，还是有一个问题没有解决，即“相信息”会丢失：你不知道与正常细胞相比，肿瘤细胞在这个位置上是高甲基化了，还是低甲基化了？这个问题我们可以预先分析下TCGA的成对数据，看看是否有一些区域是在所有样本里面都是稳定地“高甲基化”或者“低甲基化”的位点（我想一定会有这样的位点的，而且这些位点应该与肿瘤发生密切相关！）。把这个方法估计出来的结果与ABSOLUTE的结果比较一下，看看相关性有多大？
3）如果再考虑到肿瘤细胞容易发生拷贝数的变化呢？这个模型应该怎么改进？
作业要求：1. 把分析过程和计算结果尽可能详细地写出来；2. 把计算的程序附上（python 做这个是最合适的）；3. 多画图来展示你的中间结果；4. 放假之前把程序和结果交给我。
1. Li E, Bestor TH, Jaenisch R: Targeted mutation of the DNA methyltransferase gene
results in embryonic lethality. Cell 1992, 69(6):915-926.
2. Li E, Beard C, Jaenisch R: Role for DNA methylation in genomic imprinting. Nature
1993, 366(6453):362-365.
3. Fang F, Hodges E, Molaro A, Dean M, Hannon GJ, Smith AD: Genomic landscape of
human allele-specific DNA methylation. Proc Natl Acad Sci U S A 2012, 109(19):7332-7337.
4. Panning B, Jaenisch R: RNA and the epigenetic regulation of X chromosome
inactivation. Cell 1998, 93(3):305-308.
5. Feinberg AP, Cui H, Ohlsson R: DNA methylation and genomic imprinting: insights
from cancer into epigenetic mechanisms. Semin Cancer Biol 2002, 12(5):389-398.
6. Ehrlich M: DNA methylation in cancer: too much, but also too little. Oncogene 2002,
21(35):5400-5413.
7. Jones PA, Baylin SB: The fundamental role of epigenetic events in cancer. Nat Rev
Genet 2002, 3(6):415-428.
8. Das PM, Singal R: DNA methylation and cancer. J Clin Oncol 2004, 22(22):4632-4642.
9. Robertson KD: DNA methylation and human disease. Nat Rev Genet 2005,
6(8):597-610.
10. Beck S, Rakyan VK: The methylome: approaches for global DNA methylation
profiling. Trends Genet 2008, 24(5):231-237.
11. Javierre BM, Fernandez AF, Richter J, Al-Shahrour F, Martin-Subero JI,
Rodriguez-Ubreva J, Berdasco M, Fraga MF, O'Hanlon TP, Rider LG et al: Changes in the pattern of DNA methylation associate with twin discordance in systemic lupus erythematosus. Genome Res 2010, 20(2):170-179.
12. Hansen KD, Timp W, Bravo HC, Sabunciyan S, Langmead B, McDonald OG, Wen B, Wu
H, Liu Y, Diep D et al: Increased methylation variation in epigenetic domains across
cancer types. Nat Genet 2011, 43(8):768-775.
13. Zheng X, Zhao Q, Wu H-J, Li W, Wang H, Meyer CA, Qin QA, Xu H, Zang C, Jiang P:
MethylPurify: tumor purity deconvolution and differential methylation detection from single tumor DNA methylomes. Genome Biol 2014, 15:419.
问题一：
假设在纯的细胞系中，单个位点的甲基化水平或者是0，或者是1
对于cancer 和normal 成对的样本，利用秩和检验选取有信息的cpg 位点，建立线性统计模型 (i)(i)(i)12(1)m m m αα+-=，其中α表示肿瘤细胞的纯度，(i)1m 表示cancer 中第i 个位
点的甲基化水平，(i)2m 表示normal 中第i 个位点的甲基化水平，(i)m 表示cancer 中第i 个
位点的甲基化水平 ；当(i )(i )2m m >时，(i)11m =，否则(i)10m =。应用此模型对于每一个位
点均得到纯度α，再取均值即可到整个样本的纯度，将此方法应用每一个样本，将得到的结果与absolute 作比较，得到下图结果：
图1：线性统计模型估计肿瘤纯度与absolute 估计纯度的相关系数
程序：
setwd("/mnt/Storage/home/zhengxq/wwzhang/homework/processed/paired_cancer")
##read cancer and make a dataframe
dir<-"/mnt/Storage/home/zhengxq/wwzhang/homework/luaddata/cancerpair/"
https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s<-list.files(dir)
n<-length(https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s)
cpg<-read.delim(paste(dir,https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s[1],sep=""),header=T)[,1][-1]
cpg<-as.vector.factor(cpg)
cancer<-c()
for(i in 1:n){
dat<-read.delim(paste(dir,https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s[i],sep=""),header=T)
a<-dat[,2][-1]
a<-as.vector.factor(a)
a<-as.numeric(a)
cancer<-cbind(cancer,a)
colnames(cancer)[i]<-strsplit(https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s[i],".",fixed=TRUE)[[1]][6]
}
rownames(cancer)<-cpg
save(cancer,file="cancer.RData")
## read normal and make a dataframe
dir1<-"/mnt/Storage/home/zhengxq/wwzhang/homework/luaddata/normalpair/"
file<-list.files(dir1)
m<-length(file)
normal<-c()
for(i in 1:m){
dat<-read.delim(paste(dir1,file[i],sep=""),header=T)
a<-dat[,2][-1]
a<-as.vector.factor(a)
a<-as.numeric(a)
normal<-cbind(normal,a)
colnames(normal)[i]<-strsplit(file[i],".",fixed=TRUE)[[1]][6]
}
rownames(normal)<-cpg
save(normal,file="normal.RData")
######################################################################### ##选取秩和检验中pvalue<10^-6的有差异的CPG位点
setwd("/home/users/wwzhang/wwzhang/luadprocessed/purity_wilcox_paired_mean") load("/home/users/wwzhang/wwzhang/luadprocessed/normal.RData")
load("/home/users/wwzhang/wwzhang/luadprocessed/cancer.RData")
tnormal<-t(na.omit(normal))
tcancer<-t(na.omit(cancer))
index<-intersect(colnames(tcancer),colnames(tnormal))
tcancer1<-tcancer[,index]
tnormal1<-tnormal[,index]
n<-ncol(tcancer1)
value<-c()
for(i in 1:n){
value<-cbind(value,wilcox.test(tcancer1[,i],tnormal1[,i],paired=T)$p.value) colnames(value)[i]<-colnames(tcancer1)[i]
index<-which(value<10^-6)
posi<-colnames(value)[index]
mcancer<-cancer[posi,]
mnormal<-normal[posi,]
#############################################################
###########利用线性统计模型求cancer的纯度####################
purity<-function(x,y,i){
s1<-x[,i]
d1<-y[,i]
n<-length(s1)
chundu<-c()
for(j in 1:n){
if(s1[j]>d1[j]){
p<-(s1[j]-d1[j])/(1-d1[j])
}else{
p<-(d1[j]-s1[j])/d1[j]
}
chundu<-append(chundu,p)
}
pingjun<-mean(chundu)
return(pingjun)
}
pur<-c()
for(i in 1:29){
a<-purity(mcancer,mnormal,i)
pur<-cbind(pur,a)
colnames(pur)[i]<-colnames(mcancer)[i]
}
save(pur,file="purity_wilcox_paired_mean_0.000001.RData")
###########计算线性模型估计的纯度与absolute估计纯度的相关性################# ##load absolut purity
absolute<-read.delim("nature.tumor_purity",header=T,sep="")
purity<-absolute[,3]
purity<-as.data.frame(purity)
rownames(purity)<-absolute[,1]
load("purity_wilcox_paired_mean_0.000001.RData ")
pur<-t(pur)
for(i in 1:29){
rownames(pur)[i]<-substr(rownames(pur)[i],1,12)
}
name<-as.vector.factor(absolute[,1])
index<-intersect(rownames(pur),rownames(purity))
purnew<-as.data.frame(pur[index,])
puritynew<-as.data.frame(purity[index,])
rownames(puritynew)<-index
cor<-cor(purnew,puritynew)
cor<-round(as.vector(cor),3)
tag<-paste0("R=",cor)
pdf("purity_mean.pdf")
m<-lm(puritynew[,1]~purnew[,1])
plot(purnew[,1],puritynew[,1],xlab="luadpurity",ylab="absolute purity")
abline(m)
text(0.2, 0.6, tag)
dev.off()
问题二：对于没有癌旁没有正常组织的样本，即没有对照组的cancer采取如下处理：（1）选取没有癌旁正常组织的所有cancer将其与已有的normal做秩和检验，选取pvalue<10^-6的位点。
（2）将已有的normal取peak作为该位点的甲基化水平
（3）将所有的cancer与（2）得到的一个样本应用问题一的线性统计模型，求得没有癌旁正常组织的cancer的纯度，再将其与absolute估计出来的纯度作比较，结果如下：
图2：没有癌旁正常组织的cancer纯度与absolute估计纯度的相关系数
程序：
########load normal sample
setwd("/mnt/Storage/home/zhengxq/wwzhang/homework/cancer_unpaired")
load("mnormal_wilcox.test_paired_10^-6.RData")
################################################################## #将所有的normal按位点取peak作为该位点的甲基化水平
n<-nrow(mnormal)
methy<-c()
for(i in 1:n){
alpha = density(mnormal[i,])
x = alpha$x
y = alpha$y
a= x[which.max(y)]
methy<-cbind(methy,a)
colnames(methy)[i]<-rownames(mnormal)[i]
}
#############################################################
# read cancer sample
dir<-"/mnt/Storage/home/zhengxq/wwzhang/homework/luaddata/cancer/"
https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s<-list.files(dir)
m<-length(https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s)
cpg<-read.delim(paste(dir,https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s[1],sep=""),header=T,skip=1)[,1]
cpg<-as.character(cpg)
## read 427 unpaired cancer
cancer<-c()
for(i in 1:m){
dat<-read.delim(paste(dir,https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s[i],sep=""),header=T,skip=1)
a<-dat[,2]
cancer<-cbind(cancer,a)
colnames(cancer)[i]<-strsplit(https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,s[i],".",fixed=TRUE)[[1]][6]
}
rownames(cancer)<-cpg
## make 427 cancer sample dataframe match normal
cancer<-na.omit(cancer)
index<-intersect(rownames(cancer),rownames(t(methy)))
cancerlast<-cancer[index,]
methylast<-t(methy)[index,]
################################################################### # compute cancer purity
F.purity<-function(x,y,i){
s1<-x[,i]
d1<-y
n<-length(s1)
chundu<-c()
for(j in 1:n){
if(s1[j]>d1[j]){
p<-(s1[j]-d1[j])/(1-d1[j])
}else{
p<-(d1[j]-s1[j])/d1[j]
}
chundu<-append(chundu,p)
}
purity<-mean(chundu)
return(purity)
}
m=ncol(cancerlast)
pur<-c()
for(i in 1:m){
a<-F.purity(cancerlast,methylast,i)
pur<-cbind(pur,a)
colnames(pur)[i]<-colnames(cancerlast)[i]
}
save(pur,file="luad-purity_mean.RData")
########################################################################### # luad and absolute correlation
absolute<-read.delim("nature.tumor_purity",header=T,sep="")
purity<-absolute[,3]
purity<-as.data.frame(purity)
rownames(purity)<-absolute[,1]
load("luad-purity_mean.RData ")
pur<-t(pur)
for(i in 1:427){
rownames(pur)[i]<-substr(rownames(pur)[i],1,12)
}
name<-as.vector.factor(absolute[,1])
index<-intersect(rownames(pur),rownames(purity))
purnew<-as.data.frame(pur[index,])
puritynew<-as.data.frame(purity[index,])
rownames(puritynew)<-index
cor<-cor(purnew,puritynew)
cor<-round(as.vector(cor),3)
################################################################
##plot
tag<-paste0("R=",cor)
pdf("purity_mean.pdf")
m<-lm(puritynew[,1]~purnew[,1])
plot(purnew[,1],puritynew[,1],xlab="luadpurity",ylab="absolute purity") abline(m)
text(0.2, 0.6, tag)
dev.off()
云计算期末考试试卷及答案.
云计算与虚拟化考试 一、单项选择题(每题2分,共45题) 1、云计算就是把计算资源都放到上（B ） A、对等网 B、因特网 C、广域网 D、无线网 2、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（C） A、存储虚拟化 B、内存虚拟化 C、系统虚拟化 D、网络虚拟化 3、简单的理解为云计算等于资源的闲置而产生的。（A） A、正确 B、错误 4、一个有10个硬盘组成的Raid5阵列最多可以允许（D）个硬盘出现故障不影响其数据的完整性。 A、1个 B、2个 C、4个 D、5个 5、相比各种网路存储的设置技术来讲，本地硬盘还是最快的（A ）。 A、正确 B、错误 6、SaaS是（A ）的简称。
A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 7、微软于2008年10月推出云计算操作系统是（C） A、GoogleAppEngine B、蓝云 C、Azure D、EC2 8、虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（A ）的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。 A、虚拟 B、真实 C、物理 D、实体 9、云计算是对（D）技术的发展与运用 A、并行计算 B、网格计算 C、分布式计算 D、三个选项都是 10、虚拟交换机可以连多块物理网卡，所以同一块物理网卡可以连多个虚拟交换机。(B ) A、正确 B、错误 11、（D ）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。
A、虚拟化 B、分布式 C、并行计算 D、集群 12、下列哪个特性不是虚拟化的主要特征（D） A、高扩展性 B、高可用性 C、高安全性 D、实现技术简单 13、与开源云计算系统HadoopHDFS相对应的商用云计算软件系统是（A） A、GoogleGFS B、GoogleMapReduce C、GoogleBigtable D、GoogleChubby 14、IaaS是（C ）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 15、云计算可以把普通的服务器或者PC连接起来以获得超级计算机计算机的计算和存储等功能，但是成本更低。(A) A、正确 B、错误 16、Raid1是备份量极高的Raid策略，相应的他的保护能力也很强（B）。 A、正确
微生物生理习题
第一章绪论 1. 什么是微生物生理学？微生物生理学研究热点是什么？ 2. 简要说明微生物生理学与其他学科的关系。 3. 简述微生物生理学中常用技术与方法。 第二章微生物的细胞结构与功能 1. 细胞壁及细胞膜的生理作用是什么？ 2. 比较说明革兰氏阴性细菌和阳性细菌细胞壁的异同点。 3. 磷壁酸、脂多糖的主要作用是什么？ 4. 比较古生菌的假肽聚糖与真细菌的肽聚糖的差异。 5. 抗酸性细菌（抗酸性细胞壁、抗酸性染色） 6. 真菌细胞壁是由什么物质组成的？ 7. 藻类细胞壁是由什么物质组成的？ 8. 古生菌细胞壁的组成。 9. 古生菌的细胞质膜多样性的表现。 10. 以革兰氏阴性细菌为例说明鞭毛的结构。 11. 菌毛与鞭毛的区别，其功能如何？ 12. 糖被的主要成分是什么？糖被分为哪几类？糖被有何生理作用？ 13. 原核生物的细胞内膜系统包括哪几种，其各自功能是什么？ 14. 芽孢萌发的条件及其过程。 15. 磁小体、伴孢晶体；贮存物颗粒包括那些？ 16. 什么是细胞膜？简述其组成及生理功能，简述液态镶嵌模型的内容。 第三章微生物的营养与物质运输 1. 微生物的营养六要素，各自作用及应用实例。 2. 微生物的营养类型根据碳源和能源划分有哪四种？各有何特点？ 3. 影响营养物质进入细胞的细胞表面结构由哪几部分组成？各部分有何作用？ 4. 营养物质进入细胞的方式有哪几种？各有何特点？ 5. 何谓离子载体？其运输营养物质的方式有哪些？试举例说明？ 6. 主动运输中载体蛋白的运输模式有哪些？ 7. 详述营养物质的运输调节受到哪些因素的影响。 8. 举例说明代谢产物氨基酸的分泌机制。 9. 简述有关孢外酶分泌机制的理论。 10. 举例说明微生物进行糖的运输通过哪几种方式。 第四章异养微生物的生物氧化 1. 详述研究微生物代谢的方法。 2. 简述EMP途径中丙酮酸的去向。 3. HMP途径的特点。
微生物学作业
微生物学作业（华师生科院06函授07号李文勇） 第一章绪论 1、什么是微生物？微生物有哪些特点？ 人们把那些形体微小（<0.1mm），结构简单，在适宜环境下能生长繁殖及发生遗传变异，用肉眼难以看到，必须借助光学显微镜或电子显微镜才能看清的低等微小生物统称为微生物。微生物有6大特点：微生物的比表面积大、转化能力强、繁殖速度快、易变异、适应性强、分布广。 第二章原核微生物 1、名词解释 原核微生物：指核质和细胞质之间不存在明显核膜，其染色体由单一核酸组成的一类微生物。肽聚糖：由两种糖衍生物，N-乙酰葡糖胺（G）和N-乙酰胞壁酸（M），以及短胎所组成。溶菌酶：又称N-乙酰胞壁酸酶。它专攻击聚糖链中的N-乙酰胞壁酸和N-乙酰葡糖胺之间的β-1,4糖苷键而使细胞壁解体 核区：细菌菌体中央大量遗传物质（DNA）所在的区域。无核膜核仁，由一环状DNA分子高度缠绕而成。 质粒：质粒是染色体外能够进行自主复制的遗传单位，包括真核生物的细胞器和细菌细胞中染色体以外的脱氧核糖核酸(DNA)分子。 荚膜：某些细菌在细胞壁外包围的一层粘液性物质。 粘液层：荚膜的类型，量大，而且与细胞表面的结合比较松散，没有明显边界，常扩散到培养基中。 菌落：单个微生物在适宜固体培养基表面或内部生长繁殖到一定程度；形成肉眼可见有一定形态结构的子细胞的群落。 2、根据革兰氏阳性与革兰氏阴性细菌细胞壁通透性来说明革兰氏染色的机制。 革兰氏染色法，主要过程为：结晶紫初染，碘液媒染，95%乙醇脱色，再以沙黄等红色燃料复染。染色结果为：革兰氏阳性菌被染成紫色，革兰氏阴性菌被染成浅红色。细菌的不同显色反应是由于细胞壁对乙醇的通透性和抗脱色能力的差异，主要是肽聚糖层厚度和结构决定的。经结晶紫染色的细胞用碘液处理后形成不溶性复合物，乙醇能使它溶解，所以染色的前二步结果是一样的，但在G＋细胞中，乙醇还能使厚的肽聚糖层脱水，导致孔隙变小，由于结晶紫和碘的复合物分子太大，不能通过细胞壁，保持着紫色。在G—细胞中，乙醇处理不但破坏了胞壁外膜，还可能损伤肽聚糖层和细胞质膜，于是被乙醇溶解的结晶紫和碘的复合物从细胞中渗漏出来，当再用衬托的染色液复染时，显现红色。红色染料虽然也能进入已染成紫色的G+细胞，但被紫色盖没，红色显示不出来。 3、什么是芽胞？它在什么时候形成？试从其特殊的结构与成分说明芽孢的抗逆性。 芽胞杆菌生长到后期，在其菌体内形成厚壁、折光性强、具抗逆性的孢子称为芽孢。芽胞是代谢活性很低，对干燥、热、化学药物和辐射等具有高度抗性的休眠体。究表明芽孢对不良环境因子的抗性主要由于其含水量低（40％）。且含有耐热的小分子酶类，富含大量特殊的吡啶二羧酸钙和带有二硫键的蛋白质，以及具有多层次厚而致密的芽孢壁等原因。 第三章真核微生物 1、名词解释 真核微生物：具有真正细胞核，具有核膜与核仁分化的较高等的微生物。 真菌：真核微生物，有细胞壁没光合色素，寄生或腐生生活，靠渗透作用吸取营养。 酵母菌：真核单细胞生物。体呈圆形、卵形或椭圆形，内有细胞核、液泡和颗粒体物质。通常以出芽繁殖；有的能进行二等分分裂；有的种类能产生子囊孢子。 霉菌：霉菌是丝状真菌的俗称
云计算期末考试试卷及答案
云计算期末考试试卷及 答案 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
云计算与虚拟化考试 一、单项选择题(每题2分,共45题) 1、云计算就是把计算资源都放到上（B ） A、对等网 B、因特网 C、广域网 D、无线网 2、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（C） A、存储虚拟化 B、内存虚拟化 C、系统虚拟化 D、网络虚拟化 3、简单的理解为云计算等于资源的闲置而产生的。（A） A、正确 B、错误 4、一个有10个硬盘组成的Raid5阵列最多可以允许（D）个硬盘出现故障不影响其数据的完整性。 A、1个 B、2个 C、4个 D、5个 5、相比各种网路存储的设置技术来讲，本地硬盘还是最快的（A ）。 A、正确 B、错误 6、SaaS是（A ）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 7、微软于2008年10月推出云计算操作系统是（C） A、GoogleAppEngine B、蓝云 C、Azure
D、EC2 8、虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（A ）的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。 A、虚拟 B、真实 C、物理 D、实体 9、云计算是对（D）技术的发展与运用 A、并行计算 B、网格计算 C、分布式计算 D、三个选项都是 10、虚拟交换机可以连多块物理网卡，所以同一块物理网卡可以连多个虚拟交换机。(B ) A、正确 B、错误 11、（D ）在许多情况下，能够达到%的可用性。 A、虚拟化 B、分布式 C、并行计算 D、集群 12、下列哪个特性不是虚拟化的主要特征（D） A、高扩展性 B、高可用性 C、高安全性 D、实现技术简单 13、与开源云计算系统HadoopHDFS相对应的商用云计算软件系统是（A） A、GoogleGFS B、GoogleMapReduce C、GoogleBigtable D、GoogleChubby 14、IaaS是（C ）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务
微生物生理学复习
绪论 1.微生物生理学的研究对象与范围有哪些？ 答：研究对象：微生物生理学是研究微生物的正常功能和现象的科学，也就是研究微生物细胞的结构功能、生长繁殖、营养代谢、形态发生、遗传变异等活动中的生理规律 研究范围：1.研究微生物细胞的重建方式与一般规律 2.研究微生物与周围环境之间的关系 3.研究微生物生理活动与人类的关系 2.试叙微生物生理学研究中常用的技术与方法。 答：培养技术:微生物的类群众多，且都要求适合于自身的培养环境，因而发展了多种多样的培养技术。 染色技术:染色技术构成了以染色反应为基础的细菌细胞化学。细菌的每一基质都产生一个固定的染色反应，如我们要观察细胞的某一特殊构造，就需经过一特殊的染色 显微观察技术:相差，暗视野，荧光和电子显微镜的观察技术（扫描、透射）。 生化技术:对细菌结构及其代谢产物、降解产物、合成产物进行的分离，纯化和分析的技术。 生物物理技术:测量细菌的能量和电泳性质时，用凝胶扩散沉降试验、免疫反应、酶活性等。在免疫反应酶活性方法中，多使用光谱仪、质谱仪、各种层析、标记元素等。 生物合成技术:在生物合成中，多使用磁共振和顺磁共振、超速离心、
超滤、聚葡聚糖凝胶柱层析、粘度计、旋光仪、比浊计、各种测压技术和分子放射自显影技术等。 3.您对21世纪微生物生理学的展望有哪些认识？ 答：a.微生物生理学的基础研究继续得到加强 b.继续从微生物代谢产物中发现新的化合物、新的具有特殊功能的生物催化剂 c.与其他学科实现更广泛的交叉 d.在解决人类所面临的许多重大问题中，微生物生理学将发挥重要作用 4.试叙微生物生理学与其他学科的关系。 答：微生物生理的内容涉及分子生物学、细胞生物学、生物化学、动植物生理学、遗传学、免疫学以及微生物学等多种学科，虽然在总体上各有自己的体系，论述问题的角度不同，但在某个问题的基本内容方面，交叉现象是存在的，难以划分的，这也说明了微生物生理学与这些学科之间的密切关系 微生物生理学与生物化学的关系:生物化学是微生物生理学的基础和工具，以微生物为对象的生物化学规律的揭示，不少内容本身就是微生物生理学的内容，虽然两者解决问题的侧重点不同，都有自己应该解决问题的范围。但相互交叉，相互渗透之处实在不少。 微生物生理学与病理学的关系:微生物生理学与病理学有密切关系，
微生物学课后习题及答案
第一章 一.微生物有哪些主要类群？有哪些特点？ 答：类群：1.真核细胞型；2.原核细胞型：细菌，放线菌，衣原体，支原体，立克次式体； 3.非细胞型：病毒。 特点：1.体小，面积大 2.吸收多，转化快3.生长旺，繁殖快4.分布广，种类多 5.适应强，易变异二.你认为现代微生物学的发展有哪些趋势？ 答：研究领域有制药、治理环境污染等，微生物的基因科学，微生物病毒学，现代微生物学已发展出很多的分支学科，如病毒学，微生物基因组学，应用微生物（生物农药，浸矿微生物等），病源微生物（主要指细菌），海洋微生物，古细菌等，现代微生物学的研究主要集中在菌种的遗传背景，市场化应用等，食品微生物快速检测技术、食用菌的生产、功能性成分的提取等。 三.简述微生物与制药工程的关系。 答：1.人类除机械损伤外的疾病都是由微生物造成的 2.微生物又是人用来防治疾病的常用方法 3.微生物在自然环境中分布广泛来源很多 4.微生物的代谢产物相当多样，可用于生物制药 5.微生物和人之间的关系，涉及人、微生物、植物的协同进化 6.遗传学与生态学 名词对照： 古菌域：Archaea 三域学说分为古菌域、细菌域、真核生物域，古菌域为其中一大类别。（不确定）细菌域：bacteria 三域学说分为古菌域、细菌域、真核生物域，细菌域为其中一大类别。（不确定）真核生物域：Eukarya 三域学说分为古菌域、细菌域、真核生物域，真核生物域为其中一大类别。（不确定） 微生物：microorganism 是所有形态体积微小的单细胞或者个体结构简单的多细胞以及没有细胞结构的低等生物的通称。 第二章 一.比较下列各队名词 ①.原核微生物与真核微生物：原核微生物没有明显的细胞核，无核膜，核仁，无染色体，其细胞核为拟核，细胞内么有恒定的内膜系统，核糖体为70S型，大多为单细胞微生物。真核微生物有明显细胞核，有各种细胞器，核糖体为80S型。 ②.真细菌与古菌：相同点：以甲硫氨酸起始蛋白质的合成，核糖体对氯霉素不敏感，RNA聚合酶和真核细胞的相似，DNA具有内含子并结合组蛋白。 不同点：细胞膜中的脂质是不可皂化的，细胞壁不含肽聚糖等。 ③.原生质体与球形体：原生质体是脱去细胞壁的细胞，是由原生质分化而来，具体包括细胞膜和细胞质以及细胞器；球形体：指在螯合剂等存在的条件下用溶菌酶部分除去革兰氏阴性菌的细胞壁而形成的缺损型细胞。 ④.鞭毛、菌毛和性菌毛：鞭毛是一端连于细胞膜，一端游离的、细长的波形纤丝状物。菌毛为一些菌体表面的非鞭毛的细毛状物，菌毛是许多革兰氏阴性菌菌体表面遍布的比鞭毛更为细、短、直、硬、多的丝状蛋白附属器。其化学组成是菌毛蛋白，菌毛与运动无关；性菌毛在少数革兰阴性菌，比普通菌毛略微稍粗，一个菌体只有1～4根，通常由质粒编码。带有性菌毛的细菌具有致育能力。 ⑤.芽孢与孢子：芽孢是有些细菌（多为杆菌）在一定条件下，细胞质高度浓缩脱水所形成的一种抗逆性很强的球形或椭圆形的休眠体。孢子是细菌、原生动物、真菌和植物等产生的一种有繁殖或休眠作用的生殖细胞。能直接发育成新个体。 二.比较革兰氏阳性菌与革兰氏阴性菌细胞壁结构，并说明革兰氏染色的原理。
云计算期末考试总结
云计算期末考试总结 Engine。什么是SaaS？它的针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务，如Salesforce公司提供的在线客户关系管理CRM服务。云计算技术体系结构分为四层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层（管理中间件层和资源池层是云计算技术的最关键部分）物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件。资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池。构建资源池更多的是物理资源的集成和管理工作。管理中间件层负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用服务。大数据具有4V+1C的特征：（1）、数据量大（2）、多样（3）、快速（4）、价值密度低（5）、复杂度全球企业的IT开销分为三部分:硬件开销、能耗和管理成本。云计算的优势：云计算有更低的硬件和网络成本、更低管理成本和电力成本以及更高的资源利用率。云计算与大数据之间的关系：大数据是需求，云计算是手段。没有大数据，就不需要云计算。没有云计算就无法处理大数据。什么是云计算：长定义：云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。短定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。云计算的管理中间件层:负责资源管理、任务
管理、用户管理、和安全管理等工作。资源管理:负责均衡地使用云资源节点，检测节点的故障并试图恢复或屏蔽它，并对资源的使用情况进行监视统计；任务管理:负责执行用户或应用提交的任务，包括完成用户任务映像部署和管理、任务调度、任务管理、生命周期管理。简述亚马逊的云计算：AWS率先在全球提供了弹性计算云EC2和简单服务存储服务S3，为企业提供计算和存储服务。亚马逊是最大的服务商，谷歌是最大的云计算技术的使用者。第二章Google云计算技术包括：Google文件系统 GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby、分布式结构化数据表Bigtable。当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点？答：RedHat的GFS（Global File System）、IBM的GPFS、Sun的Lustre等。优缺点：①GFS采用廉价的商品机器构建分布式文件系统，同时将GFS的设计与Google应用的特点紧密结合，简化实现，GFS将容错的任务交给文件系统完成，利用软件的方法解决系统可靠性问题，使存储成本下降；GFS将服务器故障视为正常现象，并采用多种方法、从多个角度，使用不同的容错措施，确保数据存储的安全、保证提供不间断的数据存储服务。 ②IBM GPFS并行文件系统软件在设计上不存在任何性能瓶颈，因此GPFS并行文件系统可以充分发挥硬件系统的性能。换句话说，GPFS并行文件系统的性能完全取决于硬件配置的好坏，而文件系统软件本身对性能的影响微乎其微。IBM GPFS并行文件系统与其它并行文件系统之间最大的区别在于GPFS不需要专用的元数据
云计算期末习题含答案
《云平台与存储技术》2016-2017-2 复习题目 一选择题 1.云计算是对（）技术的发展与运用； A.并行计算B网格计算C分布式计算D三个选项都是； 答案：D 2.从研究现状上看，下面不属于云计算特点的是（）； A.超大规模 B.虚拟化 C.私有化 D.高可靠性； 答案：C 3. https://www.docsj.com/doc/ab5967130.html,公司通过（）计算云，可以让客户通过WEB Service方式租用计算机来运行自己的应用程序。 A. S3 B. HDFS C. EC2 D. GFS 答案：C 5. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 答案：A 6. 亚马逊AWS提供的云计算服务类型是（） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都是 答案：D 7. 将平台作为服务的云计算服务类型是（） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 答案：B 8 将基础设施作为服务的云计算服务类型是IaaS，其中的基础设施包括 （） A.CPU资源 B.内存资源 C 应用程序 D.存储资源 E.网络资源 答案：C 9 关于虚拟化的描述，不正确的是（） A 虚拟化是指计算机元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行。 B 虚拟化技术可以扩展硬件的容量，简化软件的重新配置过程。 C 虚拟化技术不能将多个物理服务器虚拟成一个服务器 D CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU运行，允许一个平台同时运行多个操作系统。答案：C 10 windows azure 属于云服务的哪一类（） A SaaS B PaaS C IaaS D 以上三项都不是 答案：B 11云计算作为中国移动蓝海战略的一个重要部分，于2007年由移动研究院组织力量，联合中科院计算所，着手起步了一个叫做（）的项目。
微生物生理学期末考试复习题及参考答案-专升本
《微生物生理学》复习题 一、填空题 1、微生物代谢常用的研究方法有_________________、_________________、 _________________、_____________________、______________________。 2、生长因子包括_______________、________________和 _____________________三大类。 3、化能无机营养菌主要包括_____________、______________、_______________ 和_____________等。 4、同步培养法中的机械法包括____________、____________和______________。 5、细菌个体生长的三个阶段__________________________、_________________ 和________________________。 6、细菌细胞质中储藏物包括_______________、________________、 _____________和、____________和___________________。 7、光能无机营养菌主要包括_____________、______________和_____________ 等。 8、微生物产ATP的方式有三种____________、____________和______________。 二、判断题 1、肽聚糖中的双糖单位，其中的β-1，3糖苷键很容易被溶菌酶（lysozyme） 所水解。（） 2、磷壁酸可分为两类：一类是壁磷壁酸，另一类是膜磷壁酸（或脂磷壁酸）。（） 3、鞭毛蛋白是一种抗原物质，又称为H抗原。（） 4、细菌借助鞭毛以推进方式作直向运动，以翻腾方式作短转向运动。（） 5、科赫发现酪酸发酵可以分为由糖变成乳酸和由乳酸变成酪酸两个阶段，这两个阶段都由生物完成，并且还分离到了乳酸菌。（） 6、产甲烷菌是一类生长在严格厌氧的环境，是目前已知要求氧化还原电势最高 的菌。（） 7、能荷是指在全部腺苷酸分子中的能量，相当于多少个ADP，它代表了细胞的 能量状态。（） 8、酿酒酵母的营养体既能以单倍体形式又能以二倍体形式存在。（）
云计算期末试题(整理,来自网络)
(1) 1.云计算是对（ D ）技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2.IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（ A ）计算平台，为客户带来即买即用的云计算 平台。 A.蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3.微软于2008年10月推出云计算操作系统是（ C ） A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4.2008年，（ A ）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5.将平台作为服务的云计算服务类型是（ B ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是（ A ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7.IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（ A ） A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8.云计算体系结构的（ C ）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9.云计算按照服务类型大致可分为以下类（ A、B、C ） A.IaaS B. PaaS C. SaaS D.效用计算 10.下列不属于Google云计算平台技术架构的是（ D ） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 11.在目前GFS集群中，每个集群包含（ B ）个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 12.下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（ D ） A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度，提高通用性 D. 容易扩展 13.GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（ BCD ） A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 14.单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ ABCD ） A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 15.（ B ）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件 架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 16.Mapreduce适用于（ D ） A.任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序
微生物生理学复习资料全
第一章微生物的细胞结构与功能 真菌细胞的质膜中具有甾醇，原核生物的质膜中很少或没有甾醇。 载色体亦称色素体或叫光合膜：是光合细菌进行光合作用的场所 羧酶体又称多角体是自养细菌特有的内膜结构，由3.5nm厚的蛋白质单层膜包围，是自养细菌固定CO2的场所 类囊体（th ylakoid）是蓝细菌进行光合作用的场所 内质网指细胞质中一个与细胞基质相隔离、但彼此相通的囊腔和细管系统，由脂质双分子层围成 高尔基体是一种内膜结构，由许多小盘状的扁平双层膜和小泡组成，与细胞的分泌活动和溶酶体的形成等有关是合成、分泌糖蛋白和脂蛋白以及进行酶切加工的重要场所。 磁小体是趋磁细菌细胞中含有的大小均匀、数目不等的Fe3O4 / Fe3S4颗粒，外有一层磷脂、蛋白或糖蛋白膜包裹 芽孢某些细菌在其生长发育后期，在细胞内形成一个圆形或椭圆形、厚壁、含水量极低、抗逆性极强的休眠体 溶酶体是胞质中一类包着多种水解酶的小泡溶酶体的标志酶是酸性水解酶 微体是一种单层膜包裹的、与溶酶体相似的小球形细胞器，但其所含的酶与溶酶体所含的不同 一．什么是原核生物与真核生物？ 原核微生物是细胞内有明显核区，但没有核膜包围；核区内含有一条双链DNA 构成的细菌染色体；能量代谢和很多合成代谢均在质膜上进行；蛋白质合成“车
间”--核糖体分布在细胞质中。 真核微生物是细胞核具有核膜、核仁，能进行有丝分裂，细胞质中存在线粒体或同时存在叶绿体等多种细胞器的一类微生物。 二．比较原核生物和真核生物的异同点？ 相同点：不论是原核生物还是真核生物，它们的遗传物质的本质相同；在它们的细胞中同时具有DNA和RNA；一般都有产生能量与合成细胞物质的完整的酶系统；ATP是生物用来进行能量转换的物质之一；细胞的元素组成，糖代谢，核苷酸与氨基（除赖氨酸以外）生物合成途径基本相同；蛋白质和核酸生物合成的方式也基本相同 比较项目原核生物真核生物 细胞大小较小（通常直径小于 2um）较大（通常直径大于2um） 细胞壁主要成分多数为肽聚糖纤维素、几丁质等细胞器无有 鞭毛结构如有，则细而简单如有，则粗而复杂鞭毛运动方式旋转马达式挥鞭式 繁殖方式无性繁殖有性、无性等多种 细胞核核膜无有 组蛋白无有 DNA含量高（约10％）低（约5％）核仁无有
(完整word版)微生物学期末考试试题
(完整word版)微生物学期末考试试题 亲爱的读者： 本文内容由我和我的同事精心收集整理后编辑发布到文库，发布之前我们对文中内容进行详细的校对，但难免会有错误的地方，如果有错误的地方请您评论区留言，我们予以纠正，如果本文档对您有帮助，请您下载收藏以便随时调用。下面是本文详细内容。 最后最您生活愉快 ~O(∩_∩)O ~ 试题A总22页第1页
微生物学教程试卷A 一、名词解释（每小题4分，共5小题20分） 1.无菌技术在分离、转接及培养纯培养物时防止其被其他微生物污染，自身也不污染操作环境的技术称为无菌技术。 2.菌落固体培养基中，单个或少数细菌细胞生长繁殖后，会形成以母细胞为中心的一堆肉眼可见、有一定形态构造的子细胞集团是菌落 3.平板是被用于获得微生物纯培养的最常用的固体培养基形式，是冷却凝固后固体培养基在无菌培养皿中形成的培养基固体平面称作平板。 4.发酵发酵是指在无氧条件下，底物脱氢后产生的还原力[H]不经过呼吸链传递而直接交给某一内源氧化性中间代谢产物的一类低效产能反应。 5.培养基人工配制的、适合微生物生长、繁殖和产生代谢产物用的混合营养基质。 二、填空题（每空0.5分，共6小题12分） 旋形 试题A总22页第2页
4.根据营养物质在机体中生理功能的不同，可以将它们分 无机盐，生长因子，水 三、选择题（每小题1分，共10小题10分） 1. 产生假根是（）的形态特征。 A.根霉 B.酵母菌 C.青霉 D.曲 霉 2.革兰氏阳性菌细胞壁特有成分是（）。 A.蛋白质 B.肽聚糖 C.脂多糖 D.磷壁酸 3.微生物从糖酵解途径获得（）ATP分子。 总22页第3页
微生物学第10-11章作业
第十章传染与免疫 1简述宿主对病原菌的防御机制。 答：机体对侵入体内的病原微生物有固有免疫和适应性免疫两种应答方式。病原微生物感染与宿主的免疫状态密切相关，免疫力完全正常的宿主，固有性免疫应答足以将抵达病原微生物清除；而当感染趋向于慢性，或者宿主曾经被致敏，则适应性免疫应答迅速启动。 1.固有性免疫应答模式识别受体固有性免疫应答起始于免疫细胞表面模式识别受体对病原微生物的识别，通过分泌或膜结合受体对微生物进行识别是固有免疫系统的一个重要功能。识别微生物后，固有免疫系统释放杀微生物分子、细胞因子、趋化因子等。吞噬细胞通过膜表面多种受体与病原微生物结合来实现吞噬作用。宿主对真菌的免疫反应依赖于几类激发信号级联反应的跨膜受体。识别这些菌体可促进机体的保护性应答反应，包括对真菌的摄取及杀伤(通过呼吸爆发介导)，以及产生大量的细胞因子和趋化因子包括肿瘤坏死因子、白细胞介素1、白细胞介素6以及粒细胞一单核细胞集落刺激因子等。巨噬细胞许多研究表明，吞噬细胞的数量和功能的下降，是导致宿主对烟曲霉易感的主要因素。吞噬细胞在保护宿主免受烟曲霉感染方面起着重要作用。巨噬细胞作为吞噬细胞系统的一部分，构成了机体抵抗病原微生物侵袭的第一道防线。 2.在固有性免疫机能完好的情况下，T细胞抵抗病原微生物感染的作用是可以忽略的，只有在固有性免疫受损的宿主，适应性免疫应答的重要性才得以体现。目前，对两种类型细胞因子的调节研究较深入，Thl型细胞因子的产生伴随着细胞免疫为主的反应，Th2型细胞因子的产生则有助于以抗体为主的体液免疫。总的来说，抗真菌反应以细胞免疫为主，Thl型有利于对真菌感染的免疫防护。研究中发现，Th2型细胞因子，机体对病原微生物越不易感。对于Thl类细胞引起的保护性免疫反应的机制，目前有一个共识，即在识别病原微生物抗原之后，T细胞活化引起大量细胞因子的释放，增强巨噬细胞和中性粒细胞的杀伤功能。当病原微生物与T细胞、抗原呈递细胞、中性粒细胞共孵育时，对菌丝的杀伤要明显强于T细胞缺席时的效果。 2决定传染结局的三因素是什么简述三者的相互关系。 答：1 传染源，传播途径，易感人群； 2 传染源是作为传播的起点，没有传染源，就不会有传染病发生； 3 传播途径是病原体传播的媒介，没有这个媒介病原体就不会在传染源和健康人群中传播，比如通过血液传播，消化道传播、呼吸道传播等等。 关系：病原体和宿主免疫力是决定传染结局的关键因素。当病原体致病性弱、宿主的免疫力强时往往导致隐性传染；当病原体致病性强、宿主的免疫力弱时，往往导致显性传染。环境因素在传染中起着间接作用，良好的环境因素有助于增强宿主的免疫力，也有利于限制或切断病原体的传播，因而可以防止传染病的发生；不利的环境因素则导致与其相反的结果。
云计算期末考试总结【强烈推荐】
第一章 什么是“新摩尔定律”： 每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和。 云计算具有哪些特点： （1）、超大规模（2）、虚拟化（3）、高可靠性（4）、通用性（5）、高可伸缩性、（6）、按需服务（7）、极其廉价 云计算按照服务类型大致分为三类： 将基础设施作为服务（Iaas）、将平台作为服务（Paas）、将软件作为服务（SaaS）什么是Iaas？ 将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如AWS的弹性计算云EC2和简单存储服务S3。 什么是Paas？ 对资源的抽象层次更进一步，它提供用户应用程序的运行环境，典型的如Google App Engine。 什么是SaaS？ 它的针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务，如Salesforce公司提供的在线客户关系管理CRM服务。 云计算技术体系结构分为四层： 物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层 （管理中间件层和资源池层是云计算技术的最关键部分） 物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件。
资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池。构建资源池更多的是物理资源的集成和管理工作。 管理中间件层负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用服务。 大数据具有4V+1C的特征： （1）、数据量大（2）、多样（3）、快速（4）、价值密度低（5）、复杂度 全球企业的IT开销分为三部分:硬件开销、能耗和管理成本。 云计算的优势： 云计算有更低的硬件和网络成本、更低管理成本和电力成本以及更高的资源利用率。 云计算与大数据之间的关系： 大数据是需求，云计算是手段。没有大数据，就不需要云计算。没有云计算就无法处理大数据。 什么是云计算： 长定义：云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。短定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 云计算的管理中间件层:负责资源管理、任务管理、用户管理、和安全管理等工作。 资源管理:负责均衡地使用云资源节点，检测节点的故障并试图恢复或屏蔽它，并对资源的使用情况进行监视统计； 任务管理:负责执行用户或应用提交的任务，包括完成用户任务映像部署和管理、任务调度、任务管理、生命周期管理。
微生物学期末考试试题答案
1.细菌特殊构造包括、、、等。（本题2分） 2.溶源性细胞在正常情况下有大约10 -5 细胞会发生现象，这是由于少数溶源细胞中的变成了的缘故。（本题分） 3.营养物质可以通过、、和四种方式进入细胞。（本题2分） 4.控制有害微生物措施中杀灭的方法有和，常用和方法，抑制的方法有和。（本题3分） 5.证明遗传物质的基础是核酸的三个著名的实验为、、。（本题分） 6.微生物基因重组的方式包括、_____、_____和。（本题2分） 1.纯培养是其中（）的培养物。 A.只有一种微生物 B.只有细菌生长所需的一种营养物 C.除主要微生物外只有一种微生物 D.没有代谢废物 2.实验室常用的培养细菌的培养基是（）。 $ A. 马铃薯培养基 B. 牛肉膏蛋白胨培养基 C.高氏一号培养基 D.麦芽汁培养基 3.己糖单磷酸支路和ED途径是进行（）替换的一个机制。 A.微生物中DNA合成 B.光合生物中的光合作用 C.某些种类微生物中的能量代谢 D.化学渗透作用 4.微生物代谢中，硝酸盐和硫酸盐可作为电子受体是在（）。 A.无酶时 B.无ATP时 C. 有细胞色素时 D. 无氧时 5.由于控制微生物的目的，灭菌一词指的是（）。 A.除去病原微生物 B.降低微生物的数量 ? C.消灭所有的生物 D.只消灭体表的微生物 6.紫外线辐射主要作用于微生物的（）。 A. 核酸 B.酶类 C. 糖类 D.细胞壁 7.青霉素族的抗生素主要用于抗（）。 A.病毒 B.真菌 C.革兰氏阴性菌 D.革兰氏阳性菌 8.所有下述特征皆适合质粒，除了（）之外。 A.它们是自我复制的DNA环 B.它们有10～50个基因 C.它们是细菌存活所必需的成分 D.它们是接合所必需的成分 9.接合时F因子进入受体细胞，受体细胞（）。 A.经历裂解 B.快速繁殖 C.变成供体细胞 D.发育出线粒体 — 10.研究不同微生物群落及其环境之间的关系的是（）。 A.微生物进化 B.微生物生态学 C.微生物生理学 D.微生物生物化学 四、判断题（每小题1分，共10小题10分）
微生物学课后习题答案
微生物习题集 第一章绪论 一、术语或名词 1．微生物(microorganism)因太小，一般用肉眼看不清楚的生物。这些微小生物包括：无细胞结构不能独立生活的病毒、亚病毒(类病毒、拟病毒、朊病毒)；具原核细胞结构的真细菌、古生菌以及具真核细胞结构的真菌(酵母、霉菌、蕈菌等)、单细胞藻类、原生动物等。但其中也有少数成员是肉眼可见的。 2．微生物学(microbiology)研究肉眼难以看清的称之为微生物的生命活动的科学，分离和培养这些微小生物需要特殊技术。 3．分子微生物学(molecularmicrobiology)在分子水平上研究微生物生命活动规律的科学。4．细胞微生物学(cellularmicrobiology)重点研究微生物与寄主细胞相互关系的科学。 5．微生物基因组学(microbic genomics)研究微生物基因组的分子结构、信息含量及其编码的基因产物的科学。 6．自生说(spontaneousgeneration)一个古老的学说，认为一切生命有机体能够从无生命的物质自然发生的。 7．安东·列文虎克(AntonyvanLeeuwenhoek，1632—1723)荷兰商人，他是真正看见并描述微生物的第一人，他利用自制放大倍数为50～300倍的显微镜发现了微生物世界(当时被称之为微小动物)，首次揭示了一个崭新的生物世界——微生物界。 8．路易斯·巴斯德(LouisPasteur，1822—1895)法国人，原为化学家，后来转向微生物学研究领域，为微生物学的建立和发展做出了卓越的贡献，成为微生物学的奠基人。主要贡献：用曲颈瓶实验彻底否定了“自生说”，从此建立了病原学说，推动了微生物学的发展；研究了鸡霍乱，发现将病原菌减毒可诱发免疫性，以预防鸡霍乱病；其后他又研究了牛、羊炭疽病和狂犬病，并首次制成狂犬疫苗，证实其
微生物学期末考试试题答案
1、细菌特殊构造包括、、、等。（本题２分） 2、溶源性细胞在正常情况下有大约１0 －5 细胞会发生现象，这就是由于少数溶源细胞中得变成了得缘故。(本题1、５分) 3、营养物质可以通过、、与四种方式进入细胞.（本题2分） 4、控制有害微生物措施中杀灭得方法有与,常用与方法，抑制得方法有与。（本题3分) 5、证明遗传物质得基础就是核酸得三个著名得实验为、、.(本题1、５分) 6、微生物基因重组得方式包括、__＿＿＿、__＿__与。(本题2分) １、纯培养就是其中（)得培养物。 A、只有一种微生物 B、只有细菌生长所需得一种营养物 C、除主要微生物外只有一种微生物 D、没有代谢废物 2、实验室常用得培养细菌得培养基就是（)。 A、马铃薯培养基Ｂ、牛肉膏蛋白胨培养基 C、高氏一号培养基 D、麦芽汁培养基 3、己糖单磷酸支路与ED途径就是进行( ）替换得一个机制。 Ａ、微生物中DNA合成Ｂ、光合生物中得光合作用 C、某些种类微生物中得能量代谢 D、化学渗透作用 4、微生物代谢中，硝酸盐与硫酸盐可作为电子受体就是在(）。 Ａ、无酶时Ｂ、无AＴＰ时C、有细胞色素时Ｄ、无氧时 5、由于控制微生物得目得，灭菌一词指得就是（）。 Ａ、除去病原微生物 B、降低微生物得数量 C、消灭所有得生物 D、只消灭体表得微生物 6、紫外线辐射主要作用于微生物得( ）。 A、核酸 B、酶类 C、糖类Ｄ、细胞壁 7、青霉素族得抗生素主要用于抗( ). Ａ、病毒 B、真菌C、革兰氏阴性菌Ｄ、革兰氏阳性菌 8、所有下述特征皆适合质粒,除了( )之外. Ａ、它们就是自我复制得ＤNA环 B、它们有1０~５0个基因 C、它们就是细菌存活所必需得成分 D、它们就是接合所必需得成分 9、接合时F因子进入受体细胞,受体细胞（）. A、经历裂解 B、快速繁殖Ｃ、变成供体细胞 D、发育出线粒体 １０、研究不同微生物群落及其环境之间得关系得就是( )。 A、微生物进化Ｂ、微生物生态学 C、微生物生理学 D、微生物生物化学 四、判断题(每小题1分，共1０小题10分) 1、巴斯德得曲颈瓶试验否定了有关微生物得"自生说”。( ) ２、金黄色葡萄球菌细胞壁含有肽聚糖。（） 3、八孢裂殖酵母就是酵母营养体只能以单倍体形式存在这类生活史得代表.( ） 4、链霉菌与毛霉都呈丝状生长，但就是它们不都属于霉菌.( )
医学免疫学与微生物学作业答案 在线..
1.免疫防御功能下降易发生（） A 超敏反应 B 肿瘤 C 反复感染 D 自身免疫（病） 正确答案:C 单选题 2.下列对抗毒素的叙述中，正确的是（） A 经外毒素脱毒制成 B 只能中和外毒素 C 既可中和外毒素，又可能引起超敏反应 D 用于人工自动免疫 正确答案:C 单选题 3.关于TI-Ag的描述，错误的是（） A 产生抗体不需T细胞辅助 B 只有B细胞表位 C 不引起细胞免疫 D 可引起再次应答 正确答案:D 单选题 4.下列大分子物质中，免疫原性最强的是（） A 蛋白质 B 多糖 C 核酸 D 类脂 正确答案:A 单选题
5.关于TD-Ag的描述，正确的是（） A 产生抗体不需T细胞的辅助 B 只能引起体液免疫 C 不能引起再次应答 D 具有T细胞表位和B细胞表位 正确答案:D 单选题 6.抗原的特异性取决于（） A 分子量大小 B 表位性质 C 结构复杂性 D 化学组成 正确答案:B 单选题 7.对SIgA的错误描述是（） A 是黏膜局部抗体 B 其SP能保护SIgA不被蛋白酶水解 C 初乳中含量最丰富 D 能激活补体经典途径 正确答案:D 单选题 8.适应性免疫的特征是（） A 出生时即具有 B 反应迅速 C 特异性 D 无记忆性 正确答案:C 单选题
9.新生儿可从母体初乳中获得的Ig是（） A IgG B IgM C SIgA D IgD 正确答案:C 单选题 10.对抗原特异性的描述是正确的，除了（） A 只能激活具有相应受体的淋巴细胞系 B 与相应抗体结合 C 与相应效应淋巴细胞结合 D 与MHC结合 正确答案:D 单选题 11.免疫稳定功能失调易发生（） A 超敏反应 B 肿瘤 C 反复感染 D 自身免疫（病） 正确答案:D 单选题 12.固有性免疫的特征是（） A 通过遗传获得 B 特异性 C 反应缓慢 D 有记忆性 正确答案:A 单选题
云计算期末考试试题和答案解析
. 云计算与虚拟化考试 )45,共题2一、单项选择题(每题分）、云计算就是把计算资源都放到上（1B 、对等网A 、因特网B C、广域网、无线网D C）属于（装个、我们常提到的2Window 装个VMwareLinux虚拟机、存储虚拟化A、存虚拟化B、系统虚拟化C D、网络虚拟化A）、简单的理解为云计算等于资源的闲置而产生的。（3 、正确A、错误B ）个硬盘出现故障D阵列最多可以允许（、一个有410个硬盘组成的Raid5 不影响其数据的完整性。1A个、 2B个、4个C 、D、5个 资料Word . ）。5、相比各种网路存储的设置技术来讲，本地硬盘还是最快的（A A、正确 B、错误 是（6、SaaSA ）的简称。A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 、硬件即服务D 、微软于72008年10月推出云计算操作系统是（C）
GoogleAppEngine A、 B、蓝云Azure 、C EC2 D、）8、虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（A 的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。、虚拟A 、真实B C、物理 D、实体）技术的发展与运用9、云计算是对（D A、并行计算 资料Word . B、网格计算 C、分布式计算 、三个选项都是D、虚拟交换机可以连多块物理网卡，所以同一块物理网卡可以连多个虚10 (B )拟交换机。A、正确 B、错误 的可用性。11、（D ）在许多情况下，能够达到99.999%A、虚拟化 、分布式B C、并行计算 D、集群）12、下列哪个特性不是虚拟化的主要特征（D A、高扩展性 、高可用性B