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OpenAI

30 juin 2026

À l’intérieur de Genebench-Pro

Examen approfondi du référentiel, de ses questions et des documents d’accompagnement.

Études de cas

Ces 10 études de cas présentent des questions représentatives tirées de GeneBench-Pro. Chaque étude de cas comprend l’invite d’origine, les ensembles de données et les documents d’accompagnement. Pour un aperçu de l’étude comparative et de ses principales conclusions, consultez le blogue de l’annonce.

Remarque : les aperçus des fichiers présentent des extraits des ensembles de données complets.


Étude de cas 1

Oncologie somatique : Décision thérapeutique fondée sur l’évaluation des bénéfices et des risques à partir des variants structuraux tumoraux.

Évaluer si un inhibiteur synthétique ciblant TXR1 présente une utilité clinique positive dans les tumeurs dont l’activation de la cible est induite par une variante structurelle. Les étiquettes TXR1, TXR1i, DLR1 et des allèles étoilés sont des étiquettes synthétiques utilisées aux fins du banc d’essai. 

Le sous-groupe cible doit être identifié à partir des données issues des séquences longues, de l’expression génique, de la qualité tumorale et de la pharmacogénomique avant que les bénéfices et la toxicité puissent être interprétés en vue d’une décision thérapeutique.

Invite de sortie présentée au modèle

A molecular tumor board registry contains trial-eligible advanced solid-tumor cases considered for a TXR1-directed inhibitor. Estimate, for tumors with SV-driven TXR1 target-mediated activation at time zero, the marginal effect of TXR1i versus non-TXR1 systemic therapy on week-16 clinical benefit as if all patients had an assessable week-16 visit. Also estimate the 8-week treatment-limiting toxicity/discontinuation risk under TXR1i in the same target population. Report net clinical utility = benefit risk difference (percentage points) - 0.35 * toxicity risk (percentage points), and choose therapy_class_code 1 if TXR1i has positive net utility and 0 otherwise. 

Use percentage-point units for all non-code quantities. Positive benefit means TXR1i improves week-16 clinical benefit relative to non-TXR1 systemic therapy.

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

Return your final answer as exactly one JSON object.
Do not wrap the JSON in markdown.
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Do not omit any keys shown in the example.
Return the JSON object in your final answer:

JSON

1
{
2
"answer": {
3
"therapy_class_code": <int>,
4
"benefit_rd_pp": <float>,
5
"toxicity_dropout_risk_pp": <float>,
6
"net_clinical_utility_pp": <float>
7
},
8
"reasoning": "<description of method and QC>"
9
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 2

Génomique fonctionnelle : Validation d’une cible CRISPR : lncARN, transcrit ou locus génomique?

Déterminer si une dépendance apparente à un lncARN est spécifique au transcrit ou si elle est attribuable à des effets du locus voisin et des gènes voisins.

Les données probantes axées sur les transcrits doivent rester robustes après contrôle de la perturbation locale du locus d’ADN, de la répression des gènes voisins, des échanges de guides, de la toxicité liée au GC et des effets de plaque.

Invite de sortie présentée au modèle

You are given pooled CRISPRi screening data, guide-level local expression measurements, transcript-targeting CasRx follow-up data, and single-guide follow-up growth measurements for a nominated lncRNA program (LINC473) and a nearby coding gene (KIN1). The identifiers LINC473, KIN1, and ANKRD42 are synthetic benchmark labels; any resemblance to real human genes is coincidental.

Estimate the requested quantities.

Definitions:

  • lncrna_specific_lfc: the pooled-screen matched-control day-10 log2 growth effect expected at 100% effective knockdown of the dominant LINC473 transcript, not local DNA-locus effects.

  • neighbor_mediated_lfc: the pooled-screen matched-control day-10 log2 growth effect expected at 100% KIN1 repression in the local LINC473-locus model after accounting for concomitant LINC473 transcript knockdown.

  • advance_target: 1 if the evidence supports advancing LINC473 as a transcript-directed target, else 0.

Conventions:

  • all growth effects are log2(day10/day0) competitive-growth effects relative to matched controls;

  • more negative numbers indicate stronger loss of fitness;

  • set advance_target to 1 only if lncrna_specific_lfc <= -0.08 and neighbor_mediated_lfc > -0.25; otherwise 0.

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"advance_target": <int>,
4
"lncrna_specific_lfc": <float>,
5
"neighbor_mediated_lfc": <float>
6
},
7
"reasoning": "<description of method and QC>"
8
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 3

Génétique statistique : hiérarchisation des cibles protéiques pour les médicaments au sein d’un locus génétique lié

Estimer les effets directs sur la maladie de deux protéines voisines à l’aide de la randomisation mendélienne multivariée en cis (cis-MVMR), tout en tenant compte de l’échelle des analyses, de l’orientation allélique, du biais du gagnant, du déséquilibre de liaison et de la pléiotropie locale résiduelle.

Ces deux protéines partagent un locus corrélé. L’analyse doit passer de l’étude des associations marginales à celle des effets conditionnels de la maladie, tenant compte de la liaison génétique (LD), à l’échelle d’une protéine commune.

Invite de sortie présentée au modèle

You are given association summary statistics and metadata for two nearby proteins (PROTA and PROTB), a binary disease outcome, a locus correlation reference, and protein measurement records.

Goal: estimate the direct log-odds effect of each protein on the disease outcome per +1 SD increase in log10 concentration, conditional on the other protein.

Interpretation: theta_PROTA and theta_PROTB use the same log-odds per-SD scale defined in the goal.

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"theta_PROTA": <float>,
4
"theta_PROTB": <float>
5
},
6
"reasoning": "<description of method and QC>"
7
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 4

Génomique clinique / dépistage des porteurs : risque résiduel lié au dépistage des porteurs du gène DRX1 dans le cadre d’un calibrage des CNV et des pseudogènes

Estimer les fréquences de porteurs propres à chaque lignée, le risque résiduel après un dépistage négatif, la fréquence de porteurs chez le partenaire et le risque de conception d’un fœtus atteint à partir des données issues des tests de dépistage des porteurs.

L’estimation du risque résiduel dépend de l’identification des porteurs tenant compte des pseudogènes, de l’effondrement des haplotypes fondateurs, de l’étalonnage des tests en fonction de l’ascendance et de la normalisation des résultats des partenaires testés par rapport à l’ensemble des partenaires.

Invite de sortie présentée au modèle

Using cohort_roster.tsv.gz, partner_roster.tsv.gz, calibration_controls.tsv.gz, target_metadata.tsv.gz, and assay_observations.tsv.gz, estimate residual reproductive risk for an autosomal recessive DRX1 condition. Report all quantities on the probability scale, not as percentages: carrier_frequency_afr and carrier_frequency_eur among screening-roster adults; residual_carrier_risk_afr_negative for an AFR screening-roster adult with a negative DRX1 screen; partner_carrier_frequency_full_roster for a uniformly sampled partner_roster.tsv.gz row; and couple_reproductive_risk for an affected conceptus when the index person is AFR and screen-negative and the partner is drawn from partner_roster.tsv.gz. Assume autosomal recessive inheritance with a 1/4 affected-conceptus risk conditional on both biological parents being carriers. 

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"carrier_frequency_afr": <float>,
4
"carrier_frequency_eur": <float>,
5
"residual_carrier_risk_afr_negative": <float>,
6
"partner_carrier_frequency_full_roster": <float>,
7
"couple_reproductive_risk": <float>
8
},
9
"reasoning": "<description of method and QC>"
10
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 5

Génomique unicellulaire : eQTL des monocytes activés après correction de l’ARN ambiant

Évaluer l’effet du génotype sur l’expression des monocytes activés après élimination de l’ARN ambiant et des contaminations techniques des données de séquençage d’ARN unicellulaire.

L’ARN ambiant influe à la fois sur l’expression des gènes cibles et sur le panel de marqueurs utilisé pour déterminer l’état d’activation; il est donc nécessaire de procéder à une correction avant d’appliquer le modèle eQTL.

Invite de sortie présentée au modèle

Estimate the per-allele log rate ratio for CXCL10 expression in the activated monocyte subpopulation from the provided single-cell RNA-seq data. 

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"beta_activated": <float>
4
},
5
"reasoning": "<description of method and QC>"
6
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 6

Génétique structurale : variante structurelle imbriquée : données d’expression et association clinique

Estimer si un sous-haplotype structural imbriqué au sein d’un locus anonyme de type inversion présente une association clinique bien calibrée et des données d’expression crédibles.

Un signal de dosage par copie imbriqué peut être faussé par l’orientation plus générale de l’inversion; il convient donc de maintenir une distinction entre l’étalonnage du dosage, la validation de l’expression et la modélisation clinique.

Invite de sortie présentée au modèle

Analyze the released files for anonymous Locus Q. Estimate the full-cohort source-population clinical association and molecular expression support for the calibrated nested segment-B structural copy dosage, separating the nested segment-B dosage from the broader outer-orientation dosage. Report subhap_log_or as the natural-log source-population total-effect odds ratio for case status per additional calibrated segment-B copy. Report expression_log_fc as the natural-log expression fold-change per calibrated segment-B copy for the expression-supported gene. Report target_support_code as 1 if the supported gene has a positive expression_log_fc and the clinical association is protective (subhap_log_or < 0), otherwise 0. Report n_calibrated_carriers as the number of reliable breakpoint-panel samples carrying at least one segment-B copy. 

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"n_calibrated_carriers": <int>,
4
"target_support_code": <int>,
5
"expression_log_fc": <float>,
6
"subhap_log_or": <float>
7
},
8
"reasoning": "<description of method and QC>"
9
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 7

Génomique de la régulation : Mesure de la force des boucles de chromatine après le masquage des variants structurels et des artéfacts de mappabilité

Quantifier la différence de force des boucles Hi-C entre le cas et le témoin après avoir éliminé les artefacts liés à la faible mappabilité et aux variantes structurelles du bruit de fond des contacts attendus.

La boucle cible est définie à une résolution de 20 kb, mais le modèle des contacts attendus est biaisé tant que les contacts de faible mappabilité et une bande de variant structurel (SV) propre au cas ne sont pas masqués au préalable.

Invite de sortie présentée au modèle

You are given Hi-C contact matrices at 20 kb and 40 kb resolution plus bin annotations. Estimate the loop enrichment at the 20 kb interaction between `bin_id = 8` and `bin_id = 17` in `bins_20kb.tsv.gz`. Report three quantities: `case_loop_strength` (mean log2(observed/expected) across case replicates), `control_loop_strength` (mean log2(observed/expected) across control replicates), and `delta_loop_strength` (case minus control).

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"case_loop_strength": <float>,
4
"control_loop_strength": <float>,
5
"delta_loop_strength": <float>
6
},
7
"reasoning": "<description of method and QC>"
8
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 8

Génétique statistique : cartographie des QTL multiparentale avec reconstruction des lignées fondatrices

Cartographier un locus de caractère quantitatif (QTL) sur le chromosome 1 dans une population recombinante issue de huit lignées fondatrices en reconstituant d’abord l’ascendance des fondateurs avant de tester l’association avec le phénotype.

Les données relatives aux marqueurs visibles sont bialléliques, mais le signal biologique correspond à une ascendance fondatrice. Une analyse valable doit donc reconstituer l’état fondateur, vérifier l’orientation des marqueurs et distinguer le QTL d’un pic parasite issu de l’alignement par lots.

Invite de sortie présentée au modèle

Map the chromosome 1 QTL in an 8-founder multi-parent population. Report the position (cM) and which founder carries the high-effect allele.

Report high_founder as "F1".."F8".

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"high_founder": "<string>",
4
"qtl_pos_cM": <float>
5
},
6
"reasoning": "<description of method and QC>"
7
}

Data files:

  • markers.tsv.gz: marker metadata

  • founders.tsv.gz: founder alleles at each marker

  • ril_genotypes.npz: observed RIL genotypes (biallelic)

  • phenotypes.tsv.gz: phenotype and covariates

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 9

Génétique des populations : ascendance propre à chaque parent et chronologie des métissages récents

Inférer les proportions d’ascendance propres à chaque parent et la datation du métissage récent à partir de segments d’ascendance locale phasés, après correction des artéfacts réciproques et d’une inversion d’étiquettes propre à un chromosome.

Les proportions d’ascendance et la date du métissage sont toutes deux modifiées si les artéfacts réciproques des segments, l’inversion des étiquettes propre à un chromosome ou les dénominateurs de la carte génétique sont traités incorrectement.

Invite de sortie présentée au modèle

You are given phased local-ancestry tracts for one admixed individual. Estimate, for each transmitted parental haplotype, the fraction of ancestry A across the called tract span and the number of generations since a single recent admixture pulse. Label parent1 as the haplotype with the smaller ancestry-A fraction and parent2 as the haplotype with the larger ancestry-A fraction. 

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"parent1_A_fraction": <float>,
4
"parent1_t": <float>,
5
"parent2_A_fraction": <float>,
6
"parent2_t": <float>
7
},
8
"reasoning": "<description of method and QC>"
9
}

Fichiers fournis au modèle


Étude de cas 10

Génétique des populations : estimation de la sélection à partir de séries chronologiques de données d’ADN ancien présentant du bruit

Déterminer lequel de deux loci haploïdes est soumis à une sélection positive plus forte à partir de séries chronologiques anciennes de fréquences alléliques, tout en tenant compte de l’orientation allélique, des erreurs directionnelles, de la dérive génétique et des variations de la taille de la population.

Les trajectoires anciennes présentant un bruit important ne sont pas directement comparables tant que les deux loci n’ont pas été placés sur la même échelle d’allèles dérivés et que les valeurs d’erreur de séquençage au niveau des échantillons fournies n’ont pas été modélisées directement.

You are given allele-frequency time series data from two haploid loci sampled over multiple generations.

One locus is under stronger positive selection than the other. Estimate the selection coefficient s for the more strongly selected locus, where s > 0 means the derived allele is favored.

Assume instrument-driven sequencing error is ~1%. The seq_error column is the average of the two directional allele-miscall rates for that locus and sample.

The selected_locus value must be "A" or "B".

These data came from a real experiment; you will be graded not just on numerical correctness but the quality of analytical reasoning you exhibit; do not attempt to take any shortcuts.

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JSON

1
{
2
"answer": {
3
"selected_locus": "<string>",
4
"s": <float>
5
},
6
"reasoning": "<description of method and QC>"
7
}

Fichiers fournis au modèle