热点01 “人工智能（AI）与生物学-2025年高考生物 热点 重点 难点 专练（新高考通用）（解析版）.docx

热点01人工智能（AI）与生物学

目录

1.热点解读：热点命题方向解读、核心考点明晰

2.关联教材：链接教材掌知识、基础打牢应万变

3.命题趋势：明考情知方向、巧预测押热点

3.创新演练：知情境、练突破（30min限时练)

热点解读

1.蛋白质结构与功能

核心考点：蛋白质的四级结构、氨基酸序列与空间结构的关系、酶的作用机制。

AI关联：AlphaFold预测蛋白质结构的原理（深度学习算法）、AI模拟酶催化过程。

典型题型：结合AI预测的蛋白质结构数据，分析基因突变对蛋白质功能的影响。

2.神经调节与脑机接口

核心考点：动作电位的产生机制、突触传递过程、神经调节的分级调控。

AI关联：脑机接口的信号采集（如非侵入式EEG）、AI算法对神经信号的解码与应用。

典型题型：通过脑机接口案例，分析神经元兴奋时的离子变化及信号传递路径。

3.基因编辑与合成生物学

核心考点：基因工程工具（如CRISPR-Cas9）、基因表达调控、生物安全性。

AI关联：AI辅助设计基因编辑工具、合成生物学中人工代谢途径的优化。

典型题型：讨论AI在基因编辑脱靶效应预测中的作用及伦理争议。

4.生态与进化计算

核心考点：种群增长模型、自然选择与进化机制。

AI关联：进化算法模拟物种适应过程、AI预测生态系统变化。

典型题型：结合AI模拟数据，分析环境变化对种群基因频率的影响。

关联教材

AI热点

教材章节

核心知识点

蛋白质结构预测

必修一《分子与细胞》第三章

氨基酸脱水缩合、蛋白质空间结构多样性

脑机接口

必修三《稳态与环境》第二章

神经冲动的产生与传导、突触结构

基因编辑

选修三《现代生物科技专题》第一章

基因工程工具酶、基因表达载体构建

生态模拟

必修三《稳态与环境》第五章

种群数量变化曲线、生态系统稳定性

命题趋势明考情知方向

1.情境化命题：

以AI在生物学研究中的必威体育精装版成果（如DeepMind的AlphaFold2、脑机接口临床试验）为背景，考查学生对教材知识的迁移能力。

示例：基于AI预测的某病毒蛋白质结构，设计抗病毒药物的作用位点分析题。

2.跨学科融合：

结合计算机科学（如算法原理、数据处理）和生物学知识，考查学生综合分析能力。

示例：分析AI模型如何通过氨基酸序列预测蛋白质结构（涉及生物信息学、机器学习）。

3.批判性思维与伦理考查：

设置开放性问题，要求学生讨论AI技术的伦理风险（如基因编辑婴儿、生物数据隐私）。

示例：辩论“AI是否应完全替代人类进行基因编辑决策”。

4.实验设计与数据分析：

提供AI生成的实验数据（如基因表达谱、蛋白质相互作用网络），要求学生设计实验验证假设。

示例：根据AI预测的蛋白质-蛋白质相互作用图谱，设计实验验证某两种蛋白的结合功能。

创新演练（建议用时：30分钟）

一、单选题

1．人工智能（AI）技术通过大数据分析、机器学习、深度学习等方法，为生物医药研究、药物开发、临床诊断和治疗等带来革命性的变化。下列关于AI技术在生物医药领域的应用，下列叙述错误的是（）

A．AI技术设计的某种蛋白质的氨基酸序列推导出的对应基因序列不唯一，且基因序列中不包含启动子和终止子

B．AI技术通过智能穿戴设备和移动应用程序可实时监测患者的生理参数，预测健康风险，并提供相应的诊断和治疗建议

C．AI技术对大量的基因组数据进行处理和分析，可以识别疾病相关的基因突变，为精准医疗提供支持

D．AI技术对大量的蛋白质数据进行分析，能够预测患者体内某些蛋白质的三维结构以便设计新药物，该过程属于蛋白质工程技术

【答案】D

【分析】蛋白质工程概念及基本原理（1）蛋白质工程是指以蛋白质分子的结构规律及其生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活的需求。（基因工程在原则上只能生产自然界已存在的蛋白质）（2）蛋白质工程崛起的缘由：基因工程只能生产自然界已存在的蛋白质。（3）蛋白质工程的基本原理：它可以根据人的需求来设计蛋白质的结构，又称为第二代的基因工程。（4）基本途径：预期蛋白质功能→设计预期的蛋白质结构→推测应有氨基酸序列→找到对应的脱氧核苷酸序列（基因），最终还是回到基因工程上来解决蛋白质的合成。

【详解】A、密码子具有简并性，故AI技术设计的某种蛋白质的氨基酸序列推导出的对应基因序列不唯一，启动子和终止子为非编码区，由氨基酸序列推理的基因序列中不包含启动子和终止子，A正确；

B、利用AI技术，通过智能穿戴设备和移动应用程序，能够实时监测患者的生理参数，预测健康风险，并提供相应的诊断和治疗建议，AI技术为临床诊断和治疗等方面带来了革命性的变化，B正确；

C、AI技术在基因组数据处理和分析中的应用，通过识别疾病相关的基因突变，为精准医疗的实现提供了强大的技术支持