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OpenAI

30 de junho de 2026

Por dentro do GeneBench-Pro

Um olhar mais atento sobre o benchmark, as suas perguntas e os materiais de apoio.

Estudos de caso

Estes 10 estudos de caso apresentam perguntas representativas do GeneBench-Pro. Cada estudo de caso inclui o prompt original, conjuntos de dados e materiais de apoio. Para uma visão geral do benchmark e das principais conclusões, consulte a publicação do anúncio.

Nota: as pré-visualizações dos ficheiros mostram excertos dos conjuntos de dados completos.


Estudo de caso 1

Oncologia somática: decisão benefício-risco de terapêutica tumoral orientada por variante estrutural

Estime se um inibidor sintético dirigido a TXR1 tem utilidade clínica positiva em tumores cuja ativação do alvo é impulsionada por uma variante estrutural. TXR1, TXR1i, DLR1 e rótulos de alelos estrela são rótulos sintéticos de benchmark. 

O subgrupo-alvo tem de ser recuperado a partir de evidências de leituras longas, expressão, qualidade tumoral e farmacogenómica antes de o benefício e a toxicidade poderem ser interpretados como uma decisão terapêutica.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 2

Genómica funcional: validação de alvos CRISPR: transcrito de lncRNA ou locus genómico?

Determine se uma dependência aparente de lncRNA é específica do transcrito ou impulsionada por efeitos do locus próximo e dos genes vizinhos.

A evidência dirigida ao transcrito tem de resistir a controlos para perturbação do locus de ADN local, repressão de genes vizinhos, trocas de guias, toxicidade de GC e efeitos de placa.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 3

Genética estatística: priorização de alvos farmacológicos proteicos num locus genético ligado

Estime efeitos diretos de doença para duas proteínas próximas usando aleatorização mendeliana multivariável em cis (cis-MVMR), tendo em conta a escala do ensaio, a orientação dos alelos, a maldição do vencedor, LD e pleiotropia local residual.

As duas proteínas partilham um locus correlacionado. A análise tem de passar de associações marginais para efeitos condicionais de doença, conscientes de LD, numa escala proteica comum.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 4

Genómica clínica / rastreio de portadores: risco residual no rastreio de portadores DRX1 com calibração de CNVs e pseudogenes

Estime frequências de portadores específicas por ancestralidade, risco residual após um rastreio negativo, frequência de portadores no parceiro e risco de concepto afetado a partir de dados de ensaios de rastreio de portadores.

A estimativa de risco residual depende de chamadas de portadores que têm em conta pseudogenes, do colapso de haplótipos fundadores, da calibração do ensaio específica por ancestralidade e da normalização dos parceiros testados face à lista completa de parceiros.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 5

Genómica de célula única: eQTL de monócitos ativados após correção de RNA ambiente

Estime um efeito de genótipo na expressão de monócitos ativados depois de remover RNA ambiente e contaminação técnica de dados de RNA-seq de célula única.

O RNA ambiente afeta tanto a expressão do alvo como o painel de marcadores usado para determinar o estado de ativação, pelo que a correção tem de ocorrer antes do modelo de eQTL.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 6

Genética estrutural: variante estrutural aninhada: suporte de expressão e associação clínica

Estime se um sub-haplótipo estrutural aninhado dentro de um locus anónimo semelhante a uma inversão tem uma associação clínica calibrada e suporte de expressão credível.

Um sinal aninhado de dosagem de cópias pode ser confundido pela orientação mais ampla da inversão, pelo que a calibração da dosagem, o suporte de expressão e a modelação clínica têm de permanecer distintos.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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. 

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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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 7

Genómica reguladora: medir a força de loops de cromatina após mascaramento de variantes estruturais e artefactos de mapeamento

Quantifique uma diferença focal caso-controlo na força de loop Hi-C depois de remover artefactos de baixa mapeabilidade e de variantes estruturais do fundo de contactos esperados.

O loop-alvo é definido com resolução de 20 kb, mas o modelo de contactos esperados fica distorcido se os contactos de baixa mapeabilidade e uma faixa de SV presente apenas nos casos não forem mascarados primeiro.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 8

Genética estatística: mapeamento de QTL multiparental com reconstrução da ancestralidade dos fundadores

Mapeie um locus de característica quantitativa no cromossoma 1 numa população recombinante com oito fundadores, reconstruindo a ancestralidade dos fundadores antes de testar a associação com o fenótipo.

Os dados de marcadores visíveis são bialélicos, mas o sinal biológico é a ancestralidade dos fundadores. Uma análise defensável tem, por isso, de reconstruir o estado de fundador, verificar a orientação dos marcadores e separar o QTL de um pico espúrio alinhado com o lote.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 9

Genética populacional: ancestralidade específica de cada progenitor e datação de mistura genética recente

Infira proporções de ancestralidade específicas de cada progenitor e o momento de mistura genética recente a partir de segmentos faseados de ancestralidade local, depois de corrigir artefactos recíprocos e uma inversão de rótulos específica do cromossoma.

As frações de ancestralidade e os tempos de pulso mudam se os artefactos recíprocos dos segmentos, a inversão de rótulos local do cromossoma ou os denominadores do mapa forem tratados incorretamente.

Prompt divulgado apresentado ao modelo

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo


Estudo de caso 10

Genética populacional: estimar seleção a partir de séries temporais ruidosas de ADN antigo

Infira qual de dois loci haploides está sob seleção positiva mais forte a partir de séries temporais de frequência alélica em ADN antigo, tendo em conta a orientação dos alelos, o erro direcional, a deriva e a variação do tamanho populacional.

Trajetórias ruidosas de ADN antigo não são diretamente comparáveis até que ambos os loci sejam colocados na mesma escala de alelo derivado e os valores de erro de sequenciação fornecidos ao nível da amostra sejam modelados diretamente.

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
}

Ficheiros fornecidos ao modelo