Fara beint í aðalefni
OpenAI

30. júní 2026

Inni í Genebench-Pro

Nánari skoðun á viðmiðinu, spurningum þess og stuðningsefni.

Tilviksrannsóknir

Þessar 10 tilviksrannsóknir sýna dæmigerðar spurningar úr GeneBench-Pro. Hver tilviksrannsókn inniheldur upprunalega kvaðningu, gagnasöfn og stuðningsefni. Sjá yfirlit yfir viðmiðunarpróf og helstu niðurstöður í tilkynningarbloggfærslu.

Athugið: Forskoðanir skráa sýna útdrætti úr gagnasöfnunum í heild.


Tilviksrannsókn 1

Sómatísk krabbameinsfræði: Ákvörðun um ávinning og áhættu æxlismeðferðar með hliðsjón af byggingarfrávikum

Metið hvort tilbúinn hemill sem beinist að TXR1 hafi jákvætt klínískt notagildi í æxlum þar sem virkjun marksins er knúin áfram af byggingarfráviki. TXR1, TXR1i, DLR1 og merkingar fyrir star-allelu eru tilbúnar viðmiðunarmerkingar. 

Markhópurinn þarf að vera greind út frá langtímaniðurstöðum, tjáningu, æxlisgæðum og lyfjafræðilegum gögnum áður en hægt er að túlka ávinning og eituráhrif sem meðferðarákvörðun.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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.
Do not add prose before or after the JSON.
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
}

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 2

Starfræn erfðamengjafræði: staðfesting á CRISPR-marki: lncRNA-umrit eða erfðamengissæti?

Ákvarðið hvort augljós lncRNA-háðni sé umritunarsértæk eða knúin áfram af áhrifum á nærliggjandi gen og nágrannagen.

Umritunarstýrð sönnunargögn verða að standast samanburði fyrir staðbundnar truflanir á DNA-geni, bælingu á nágrannagenum, leiðaraskipti, eiturverkanir á GC og plötuáhrif.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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.

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

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
}

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 3

Tölfræðileg erfðafræði: Forgangsröðun próteintakmarkana í tengdu erfðasæti

Áætlaðu bein sjúkdómsáhrif tveggja nálægra próteina með fjölbreytugreiningu í cis Mendelskri slembun (cis-MVMR) og taktu tillit til mæliaðferðar, stefnu samsæta, sigurvegarabjögunar, LD og staðbundinnar eftirstæðrar fjölvirkni.

Próteinin tvö hafa sameiginlegt fylgnitengt genasæti. Greiningin þarf að færast frá jaðartengslum yfir í skilyrt sjúkdómsáhrif, sem taka tillit til LD, á sameiginlegum próteinkvarða.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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.

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

JSON

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

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 4

Klínísk erfðamengjafræði / arfberaskimun: Afgangsáhætta í DRX1 arfberaskimun með CNV- og sýndargena-kvörðun

Áætlaðu upprunasértæka tíðni arfbera, eftirstæða áhættu eftir neikvæða skimun, tíðni arfbera hjá maka og áhættu á að getnaðarafurð verði með sjúkdóminn út frá gögnum úr arfberaskimunarprófi.

Metið á eftirstæðri áhættu byggir á arfberagreiningarköllum sem taka tillit til sýndargena, samþjöppun stofnhaplótýpa, kvörðun greiningarprófa eftir uppruna og stöðlun frá prófuðum mökum aftur yfir í heildarskrá maka.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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.

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

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
}

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 5

Einfrumuerfðamengjafræði: eQTL virkjaðra einkjarnafruma eftir leiðréttingu á umhverfis-RNA

Metið áhrif arfgerðar á tjáningu virkjaðra einstofna frumna eftir að umhverfis-RNA og tæknileg mengun eru fjarlægð úr RNA-raðgreiningargögnum úr einni frumu.

Umhverfis-RNA hefur áhrif á bæði tjáningu marksins og merkjaspjaldið sem notað er til að kalla fram virkjunarástand, þannig að leiðrétting verður að eiga sér stað áður en eQTL líkanið er notað.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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.

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

JSON

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

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 6

Erfðafræði byggingarlíffræðinnar: innfellt byggingarfrávik: tjáningarstuðningur og klínísk tengsl

Metið hvort innfelld byggingarundirhaplotýpa innan nafnlauss umsnúningslíks genamóts hafi kvarðaða klíníska fylgni og trúverðugan stuðning við tjáningu.

Innfellt afritunar-skammtamerki getur ruglast vegna víðtækari öfugrar stefnu, þannig að skammtakvörðun, tjáningarstuðningur og klínísk líkanagerð verða að vera aðskilin.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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.

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

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
}

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 7

Stýrierfðamengjafræði: Mæling á styrk litnilykkja eftir möskun byggingarbrigða og kortlagningargripa

Magngreindu mun á styrk Hi-C-lykkju í afmörkuðu tilvika-viðmiða sambandi eftir að gripir vegna lítillar vörpunarhæfni og byggingarbreytileika hafa verið fjarlægðir úr bakgrunni væntra snertinga

Marklykkjan er skilgreind með 20 kb upplausn, en líkanið fyrir væntar snertingar brenglast nema snertingar með litlum kortleggjanleika og SV-rönd sem er aðeins í tilfellahópi séu fyrst maskaðar.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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).

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.
Do not add prose before or after the JSON.
Do not omit any keys shown in the example.
Return the JSON object in your final answer:

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
}

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 8

Tölfræðileg erfðafræði: QTL-kortlagning fjölforeldra með endurgerð stofnenda

Kortleggðu sæti magnbundins eiginleika á litningi 1 í endurröðuðu þýði með átta stofnendum með því að endurgera erfðauppruna frá stofnendum áður en tengsl við svipgerð eru prófuð.

Sýnilegu erfðamarkagögnin eru tvísamsæt, en líffræðilega merkið er ættaruppruni stofnenda. Verjanleg greining þarf því að endurgera stofnandaástand, athuga stefnu merkisins og aðgreina QTL frá óþægindatopp sem er samstilltur í lotu.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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".

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.
Do not add prose before or after the JSON.
Do not omit any keys shown in the example.
Return the JSON object in your final answer:

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

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 9

Stofnerfðafræði: Foreldrasértækur ættaruppruni og tímasetning nýlegrar erfðablöndunar

Álykta um foreldrissértæk hlutföll erfðauppruna og tímasetningu nýlegrar erfðablöndunar út frá fösuðum bútum staðbundins erfðauppruna, eftir leiðréttingu á gagnkvæmum skekkjum og litningasértækri viðsnúningu merkja.

Bæði upprunahlutföll og púlsatímar breytast ef rangt er farið með gerviáhrif gagnkvæmra búta, litningastaðbundinn merkjaumsnúning eða nefnara korta.

Útgefin kvaðning sem líkanið sýnir

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. 

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.
Do not add prose before or after the JSON.
Do not omit any keys shown in the example.
Return the JSON object in your final answer:

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
}

Skrár sendar til líkansins


Tilviksrannsókn 10

Stofnerfðafræði: Mat á vali úr hávaðasömu tímaröðuðu forn-DNA

Ályktaðu út frá fornum tímaröðum yfir tíðni samsæta hvaða genasæti af tveimur einlitna genasætum sé undir sterkara jákvæðu vali, með tilliti til samsætustefnu, stefnubundinnar villu, erfðareks og breytilegrar stofnstærðar.

Hávaðasamir fornir ferlar eru ekki beint samanburðarhæfir fyrr en bæði genasætin eru sett á sama kvarða fyrir afleidda samsætu og fyrirliggjandi raðgreiningarvillugildi á sýnastigi eru líkanuð beint.

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.

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

JSON

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

Skrár sendar til líkansins