Ethics, Biosecurity, Nzuzo na Sayensị iguzosi ike n'ezi ihe — Ọgụgụ isi Artificial na Biology

Uru:

Ikike ichekwa data mmadụ / mkpụrụ ndụ ihe nketa nwere mmetụta dị ka KVKK, GDPR na iwu kọmitii ụkpụrụ omume ma zere inye ha ihe ngosi mepere emepe.
Ikike ịjụ izi ezi nsonaazụ ya site n'ịtụle ihe egwu dị na biosecurity/ iji ugboro abụọ na ele mmadụ anya n'ihu
Ịghọta na enweghị ike inyefe ọrụ ụkpụrụ omume n'ụgbọala ahụ yana na mmadụ-na-loop bara uru dị mkpa.

A na-akwado iji ọgụgụ isi ike na bayoloji site n'iji ya mee ihe n'ụzọ kwesịrị ekwesị. Nkà mmụta ihe ọmụmụ bụ ngalaba na-emetụ n'ahụ nke na-emetụta ahụike mmadụ, nzuzo mkpụrụ ndụ ihe nketa, gburugburu ebe obibi na ọbụna biosecurity. N'ime nkeji a, anyị ga-atụle ọrụ gbasara ụkpụrụ, iwu na nchekwa ị ga-eche ihu mgbe ị na-eji ọgụgụ isi artificial na ọmụmụ ihe ọmụmụ. Nkeji a bụ usoro arụnyere na ụkpụrụ nke nkwenye na ịkwụwa aka ọtọ na nkeji niile gara aga.

Ụkpụrụ bụ isi: AI bụ ngwá ọrụ; Ọrụ nke ụkpụrụ na-adị mmadụ mgbe niile. "Ihe nlereanya a tụrụ aro" abụghị ihe ngọpụ.

Akụkụ anọ nke ọrụ

1. Data nzuzo na mmadụ data

Ozi mkpụrụ ndụ ihe nketa, ụlọ ọgwụ ma ọ bụ ahụike sitere n'aka ndị sonyere mmadụ na-enwe mmetụta nke ukwuu. Usoro DNA nke mmadụ nwere ike ikpughe ihe egwu na njirimara ọrịa ha na ndị ikwu ha; Ọbụlagodi genomic data eche na agaghị akọwapụta ya nwere ike mata ọzọ. Ịtinye data a n'ime ụdị AI dị n'ihu ọha nwere ike imebi iwu nchedo data (KVKK na Türkiye, GDPR na Europe) na nkwado ụlọ ọrụ ụkpụrụ omume (IRB / kọmitii ụkpụrụ omume).

enyela data nkeonwe/ụlọ ọgwụ na ụdị mepere emepe.
Zenarị iji ihe karịrị ikike nkwenye; Kedu ihe onye so na ya kwenyere?
Họrọ maka ụlọ ọrụ / mpaghara (n'ime ụlọ) ma ọ bụ ngwaọrụ nhazi data.

2. Biosecurity na ojiji abụọ

Ụfọdụ ozi ndu bụ "ojiji abụọ": ọ nwere ike ịba uru ma na-emerụ ahụ; dịka ọmụmaatụ, usoro pathogen (ọrịa na-akpata), mmepụta nsị. Ịrịọ AI maka ozi gbasara ịkwalite ọrịa nje dị ize ndụ ma ọ bụ imepụta ihe ndị na-eme ihe na-emerụ ahụ bụ ihe na-ezighi ezi na iwu na-akwadoghị n'ọtụtụ ebe.

Emela arịrịọ iji ihe abụọ dị ize ndụ.
Soro ụkpụrụ biosafety Board (IBC) nke ụlọ ọrụ gị.

3. Sayensị iguzosi ike n'ezi ihe

Ihe niile anyị hụrụ na nkeji ndị gara aga na-agbakọta ebe a: enweghị njiri mara mma, enweghị mma data, enweghị p-hacking, enweghị mkpesa nhọrọ. Ọgụgụ isi nwere ike ime ka ndị a dị mfe ma ọ bụ sie ike; Ihe dị iche bụ n'eziokwu gị.

Kpesa nsonaazụ niile (gụnyere ndị na-adịghị mma).
Kwuwapụta ojiji nke ọgụgụ isi.
Kwado mmeghari site na ikesa data raw na koodu (ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume).

4. Eleghị anya na ikpe ziri ezi

Ụdị AI na-ebu echiche nke data a zụrụ ha. Ebe nchekwa data genomic na-esitekarị na ndị bi na Europe; nke a na-eduga n'amụma dara ogbenye na ọnụ ọgụgụ ndị ọzọ. Ụdị ihe oyiyi nwere ike ịrụ ọrụ nke ọma na ọnọdụ nke na-egosighị ya na data ọzụzụ.

Jụọ ajụjụ ndị mmadụ/data a zụrụ ihe nlereanya a na ya.
Nyochaa ma nsonaazụ ya ọ dị n'ofe otu niile.

NDỤMỌDỤ: Jụọ onwe gị: "Ọ bụrụ na m nye data a ihe nlereanya, onye bụ nke ya ma onye ahụ nyere ikike?" Ọ bụrụ na azịza ya edoghị anya, enyela ya. Mmebi nke nzuzo bụ enweghị mgbagha.

Nzọụkwụ site nzọụkwụ: njikwa AI nwere ọrụ

Kewaa isi iyi data: Nkeonwe/nwere mmetụta ma ọ bụ ọha?
Lelee nkwenye na ikike: ekpuchirila ojiji a?
Họrọ ngwa kwesịrị ekwesị: gburugburu ebe nchekwa/ebe ala ala maka data nwere mmetụta.
Tụlee ihe ize ndụ nke iji ugboro abụọ.
Ajụjụ ajụjụ: Nsonaazụ ọ dị n'otu niile?
Detuo ma kwuputa ojiji.

Ndebiri ozugbo enwere ike iṅomi

Nyochaa atụmatụ nyocha m dị n'okpuru site n'echiche ziri ezi: depụta ịdọ aka ná ntị gbasara nzuzo data, nkwenye ndị so na ya, nwere ike ịkpaghasị, na ihe ize ndụ nke iji ugboro abụọ. Atụmatụ: [ederede] (Rịba ama: Anaghị m ekerịta data onye ọrịa n'ezie, naanị atụmatụ ahụ.)

Kedu ajụjụ nzuzo na nkwenye ka m kwesịrị ịza tupu m ejiri dataset genomic a? A na-akwado ndepụta nlele na usoro nke KVKK/GDPR na kọmitii ụkpụrụ omume.

Kedu ka m ga-esi kwuwapụta nke ọma ngwa ọrụ ọgụgụ isi m na-eji na ngalaba usoro nke edemede m? Dee ihe atụ ahịrịokwu nkwupụta; kedu ozi (ngwaọrụ, ụdị, oke ojiji) kwesịrị ịnwe?

Kedu otu m ga-esi enyocha ma nsonaazụ nke ihe nlereanya a nwere nhụsianya ndị mmadụ? Depụta ajụjụ ndị m kwesịrị ịjụ gbasara data ọzụzụ na usoro nlele.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

Adịghị ike: "Nyochaa data mkpụrụ ndụ ihe nketa onye ọrịa: [ezigbo data]."

Güçlü : "M na-edozi atụmatụ nyocha nke na-arụ ọrụ na data genomic nke ụlọ ọgwụ, ma anaghị m ekerịta data onye ọrịa n'ezie. Naanị site na usoro usoro: olee usoro nzuzo m ga-eme, na gburugburu ebe m ga-edozi data, olee nkwenye na ọnọdụ kọmitii ụkpụrụ omume ka m ga-ezute? Ị nwere ike igosi mmiri ahụ na dummy / sample data. "

Ọdịiche: Ọ nweghị ezigbo data nwere mmetụta na-ekekọrịta na ngwa ngwa siri ike; Naanị usoro a na-ajụ. A na-edobe nzuzo, ihe nlereanya ahụ ka na-enyere aka.

Obere ikpe atọ

Ikpe 1 - Mmebi nzuzo: Onye nyocha mapaara ihe ọ chere na ọ bụ data exome onye ọrịa na-amaghị aha n'ime ụdị mepere emepe iji nyochaa ya. Mgbe kọmitii ụkpụrụ omume matara nke a, a kwụsịtụrụ ọmụmụ ihe; Enweghị nkwekọrịta nhazi data. Ihe nkuzi: data nwere mmetụta anaghị abanye n'ụdị mepere emepe.

Ikpe 2 - Ọhụụ ndị mmadụ: A zụrụ ngwá ọrụ akara ihe ize ndụ polygenic na data sitere na Europe; N'ọnụ ọgụgụ ndị ọzọ, atụmatụ ihe ize ndụ ezighi ezi. Mgbe ihe nlereanya ahụ tụrụ aro ịjụ ajụjụ mejupụtara nke data ọzụzụ, ndị otu ahụ kpebiri na ha agaghị eji ngwá ọrụ ahụ na ọnụ ọgụgụ ahụ. Ihe nkuzi: ele mmadụ anya n'ihu na-azọpụta ma ọ bụ mebie ndụ.

Ikpe 3 - Ngosipụta na nghọta: Otu otu dere koodu nhicha data na AI wee kwuo nke a n'ụzọ doro anya na ngalaba usoro; Ọ kekwara koodu ahụ. Ndị nyocha nabatara nke a n'ihi na nkwughachi siri ike. Ihe nkuzi: nghọta na-ebute ntụkwasị obi.

ntụnyere chaatị

mpaghara

omume nchekwa

omume dị ize ndụ

data onye ọrịa

Mpaghara/gburugburu ebe nchekwa

Mado ka imepe ihe nlereanya

nkwenye

Jiri n'ime oke

Agafela oke

Biosecurity

Izere iji ugboro abụọ

dị ize ndụ ina

iguzosi ike n'ezi ihe

Kpesa nsonaazụ niile

nchịkọta nhọrọ

ele mmadụ anya n'ihu

Jụọ ndị bi na ya

Tinye kpuru ìsì

nghọta

Kwuwapụta ojiji

na-ezo

Mmejọ ndị nkịtị

Inye ihe nleba anya n'ụdị mepere emepe: Mmebi nzuzo na-enweghị mgbagha.
Na-agafe oke nkwenye: Onye so na ya akwadoghị iji.
Na-eleghara ele anya n'ihu: Na-achịkọta nsonaazụ na otu niile.
Ojiji nzuzo: Anaghị ekwupụta ntinye AI.
Nchekwa "Ụdị atụ aro": Ịnye ọrụ maka ụgbọ ala.

Ịkpachara anya: N'ime ọrụ ndụ dị elu (mkpebi ahụike, biosafety, data mmadụ) mmepụta AI abụghị ihe nnọchi maka nkwenye ọkachamara ruru eru na nlekọta ụkpụrụ; ọ na-eme ka ọ dị ngwa ngwa. Ọrụ kachasị dịịrị mmadụ mgbe niile, yana nsonaazụ ụkpụrụ na sayensị sitere na mkpebi ahụ.

Environment, ecology na ihe ọmụma ọdịnala

Ọ bụghị naanị na data mmadụ ka ọrụ ụkpụrụ omume. Ọ dịkwa mkpa ịkpachara anya mgbe ị na-eji ọgụgụ isi arụ ọrụ na gburugburu ebe obibi na bayoloji nchekwa. Dịka ọmụmaatụ, data ọnọdụ ziri ezi (nchịkọta ọnyà igwefoto) nke ụdị dị ize ndụ na-enwe mmetụta n'ihi ihe ize ndụ nke ịchụ nta; Ịwepụta data a na ụdị mepere emepe ma ọ bụ ọha nwere ike imerụ ụdị ahụ. N'otu aka ahụ, okwu gbasara ụkpụrụ omume na nke iwu (dị ka Nagoya Protocol) na-ebilite mgbe a na-eji ihe ọmụma ọdịnala ọdịnala nke obodo obodo (dịka iji osisi) eme ihe n'enweghị ikike. Tupu iji data ahụ, "onye bụ nke ozi a na onye ga-emerụ site na mkpughe ya?" Jụọ ajụjụ a mgbe niile.

Nlekọta mmadụ na mkpebi ikpeazụ

Isi ihe dị na modul a dum gbadara n'otu ụkpụrụ: nlekọta mmadụ bara uru. AI na-emepụta aro, na-ede akwụkwọ, na-egosi ụkpụrụ; Mana mkpebi nke ndu, ụlọ ọgwụ ma ọ bụ ụkpụrụ omume anaghị adabere ozugbo na mmepụta ụdị. Karịsịa na ebe ndị dị ize ndụ (nchọpụta, ọgwụgwọ, mkpebi nchekwa ụdị, ntọhapụ), ọrụ nke ihe nlereanya abụghị ime mkpebi, kama iji mee ka mkpebi ọkachamara dịkwuo elu. Ụzọ "mmadụ-na-na-loop" abụghị okwu mkparị, kama ọ dị mkpa.

Ka onyunyo a wee rụọ ọrụ, onye nlekọta ga-enwerịrị ikike. Nkwenye kpuru ìsì ("ihe nlereanya kwuru, nnabata") abụghị nlekọta. Ezi nlebanya chọrọ nka nke nwere ike ịza ajụjụ nsonaazụ ya, jide njehie ya, ma jụ ya mgbe ọ dị mkpa. Ya mere, ọgụgụ isi na-adịghị edochi ọkachamara; Ọ na-eme ka ọkachamara ahụ dịkwuo mkpa karịa. Onye na-eji ụgbọ ala kacha mma bụ onye nwere ike ijikwa ya nke ọma.

Na nchịkọta

Iji AI eme ihe na usoro ndu na-ekpuchi akụkụ anọ: nzuzo data (ichebe data mmadụ nwere mmetụta), biosecurity (na-ezere iji ugboro abụọ), iguzosi ike n'ezi ihe sayensị (nkọwa eziokwu na nke zuru oke) na mmata enweghị mmasị (nkwenye nke nsonaazụ n'ofe otu niile). Ewebatala ihe nlebara anya na ụdị mepere emepe, kwupụta ojiji nke ọma, jụọ ndị mmadụ ajụjụ. Enweghị ike inyefe ọrụ ụkpụrụ omume n'aka onye ọrụ; Ọ bụ mgbe niile na ụmụ mmadụ.

Ọrụ ngwa

Tụlee ihe atụ sitere na oghere ọrụ nke gị (dịka iji dataset mmadụ ma ọ bụ ihe onyonyo). Mee ka AI wepụta ndepụta omume nke ọnọdụ a (nzuzo, nkwenye, nhụsianya, ojiji abụọ, nghọta) na-enweghị ikekọrịta ezigbo data. Maka ihe ọ bụla, kaa ya ka ọ bụrụ "kwesịrị ekwesị / ihe ize ndụ / ejighị n'aka" n'ọnọdụ gị wee dee atụmatụ ime ihe maka ndị dị ize ndụ / ejighị n'aka. Nweekwa nkwupụta ojiji AI edebere maka akụkọ gị.

ndetu

[ ] Enyeghị m data nkeonwe na ụdị mepere emepe.
[ ] Aenyochara m oke nke nkwenye na kọmitii ụkpụrụ omume.
[] Atụlela m ihe egwu abụọ/ihe ize ndụ biosecurity.
[ ] Akọọrọ m rịzọlt niile n'eziokwu.
[ ] Ajụrụ m ajụjụ gbasara ọgbaghara mmadụ/data.
[ ] Ekwupụtala m n'ụzọ doro anya iji ọgụgụ isi mmadụ wee buru ọrụ.

Ule modul

1. Otu nwa akwụkwọ jụrụ ụdị asụsụ ahụ 'ụdọ ole dị na faịlụ FASTA a?' ọ jụrụ na ihe nlereanya zara '48'. Kedu ụzọ kacha mma?

A) ozugbo iji nọmba 48 nyere site na ihe nlereanya; Ihe nlereanya a pụrụ ịdabere na ya n'ihi na ọ na-ahụ faịlụ ahụ
B) Jụọ nọmba ahụ ọzọ wee nabata ya ka ọ ziri ezi ma ọ bụrụ na azịza abụọ ahụ bụ otu
C) Na-agụ faịlụ na Biopython, na-agụta ọnụ ọgụgụ nke usoro na koodu na iji mmepụta ✔
D) Mepee faịlụ ahụ na aka na-agụta site na mkpebi anya

Nkọwa: A ga-ahapụrịrị ọrụ mkpebi dị ka ịgụta na nha na koodu ị na-agba, ọ bụghị n'ụdị asụsụ. Ihe nlereanya ahụ anaghị 'echeta' ọnụ ọgụgụ ahụ, ọ na-emepụta uru bara uru ma nwee ike imehie; Iji ngwá ọrụ dị ka Biopython agụta na-enye nsonaazụ ziri ezi na nke enwere ike imepụtagharị.

2. Ịchọrọ ịgụta mkpụrụ ndụ na foto microscope wee tụọ mpaghara nke ọ bụla. Kedu ụzọ kacha mma maka ọrụ a?

A) Iji ngwá ọrụ ngalaba ọkachamara dị ka Cellpose/StarDist na iji aka nyochaa nsonaazụ ya ✔
B) Tapawa onyonyo a n'ụdị asụsụ izugbe wee jụọ 'sel ole dị'
C) Kọwaa onyonyo na ihe nlereanya wee jụọ maka ọnụọgụgụ echere
D) Ịnabata ọnụọgụ pikselụ dị ka ọnụ ọgụgụ nke sel na-enweghị nhazi ọ bụla

Nkọwa: Nkewa cell na nha abụghị ngalaba nke ụdị asụsụ izugbe, kama nke ụdị onyonyo pụrụ iche (Cellpose, StarDist) zụrụ azụ maka ọrụ a. Ụdị asụsụ na-ede koodu na-akpọ ngwá ọrụ ndị a; Ụdị ọkachamara na-eme nha ahụ, ọkà mmụta ihe ndị dị ndụ na-achọpụtakwa nsonaazụ ya.

3. Nwa akwụkwọ gụsịrị akwụkwọ na-agbakwụnye isi mmalite 8 nke ụdị asụsụ mepụtara na mmalite edemede ya. Onye ndụmọdụ ahụ chọpụtara na 3 n'ime ndị a adịghị adị ma ọlị. Olee otú a pụrụ isi gbochie ọnọdụ a?

A) Site n'ịjụ ihe nlereanya ka imepụta akụrụngwa ọzọ
B) Site na ịhọrọ naanị akara ngosi na DOI (ọ bụrụ na enwere DOI, ọ bụ ezigbo)
C) Ịrịọ ndepụta ahụ site n'ịkụzi ihe nlereanya ka ọ 'dabara'
D) Na-enyocha amaokwu nke ọ bụla na PubMed/doi.org na-ehota naanị isiokwu ndị ọ gụrụ ✔

Nkọwa: Ụdị asụsụ izugbe abụghị nchekwa data akwụkwọ; Kama ịchọ ezigbo ndekọ, ọ 'na-ebute' njirimara na-ada ụda (njirimara arụpụtara). E kwesịghị iji usoro ọ bụla na DOI na-enweghị nkwenye onwe ya na isi mmalite dị ka PubMed/doi.org yana naanị ịkọ akụkọ ndị agụpụtara n'ezie.

4. Kedu ụzọ kachasị ike iji hụ na izi ezi nke koodu nhicha data nke ọgụgụ isi mmadụ dere?

A) Ọ bụrụ na koodu na-arụ ọrụ na-enweghị njehie, nabata ya dị ka nke ziri ezi.
B) Jiri obere nlele amaara nwalee nsonaazụ wee jiri nkwuputa ✔ chọpụta ihe a tụrụ anya ya
C) Jụọ ihe nlereanya 'koodu ọ bụ eziokwu?' na-ajụ ma tụkwasa azịza ya 'ee'
D) Gbaa koodu ahụ ọtụtụ oge wee nweta otu mmepụta oge ọ bụla

Nkọwa: Naanị n'ihi na koodu na-arụ ọrụ na-enweghị njehie apụtaghị na ọ bụ eziokwu; 'koodu na-ezighi ezi na-arụ ọrụ na-enweghị njehie' bụ ọnọdụ kachasị dị ize ndụ na bayoloji. Jiri obere nlele nwale nsonaazụ ya ị maara tupu oge eruo yana itinye atụmanya na koodu ahụ na nkwupụta bụ ọta kacha sie ike megide nsonaazụ na-ezighi ezi.

5. Na nyocha RNA-seq, a na-anwale mkpụrụ ndụ ihe nketa 20,000 na mkpụrụ ndụ ihe nketa 3,800 dị 'dị mkpa' na p<0.05 na-enweghị mgbazi. Gịnị bụ isi nsogbu na nkwubi okwu a?

A) Ọnụ ọgụgụ nke samples dị oke elu, ọ ga-ebelata
B) p ọnụ ụzọ dị elu, 0.10 kwesịrị iji ya mee ihe
C) Emeghị mmezi ntụnyere ọtụtụ (FDR); Enwere ọtụtụ echiche ụgha ✔
D) Ekwesịrị ka a nwalere ihe nlele karịa mkpụrụ ndụ ihe nketa

Nkọwa: Mgbe ị na-anwale ọtụtụ puku mkpụrụ ndụ ihe nketa n'otu oge, ọtụtụ mkpụrụ ndụ ihe nketa na-apụta 'dị mkpa' site na ndabara, ọ bụrụgodị na ọ dịghị ezigbo ọdịiche; A na-akpọ nke a nsogbu ntụnyere ọtụtụ. Ihe ngwọta bụ itinye FDR (ọnụego nchọpụta ụgha) mgbazi na usoro dịka Benjamini-Hochberg; Site na mgbazi, ndepụta a na-ebelatakarị iri iri ruo narị ole na ole mkpụrụ ndụ ihe nketa.

6. Egwuregwu kacha mma na nsonaazụ BLAST nwere E-uru nke 2.0. Kedu ihe nke a pụtara?

A) O yikarịrị ka egwuregwu ahụ enweghị usoro; ✔ ọ bụghị egwuregwu a pụrụ ịdabere na ya
B) Njikọ ahụ dị ike nke ukwuu; Ka e-uru dị ukwuu, ọ ka mma
C) Usoro dabara na ọnụego nke 2%
D) Enwere ọdịiche isi 2 n'etiti usoro abụọ a

Nkọwa: E-uru na-egosi atụmanya nke egwuregwu ahụ bụ enweghị usoro; Ọ ka mma ịbụ obere. Ihe e-uru karịa 1 na-egosi na egwuregwu ahụ nwere ike ịbụ enweghị usoro. Maka egwuregwu ndị a pụrụ ịdabere na ya, a na-achọkarị obere ọnụ ụzọ dị ka e <1e-5.

7. Na ụdị AlphaFold, mpaghara njedebe nke protein na-egosi akara pLDDT dị ala (<50). Kedu ka esi akọwa mpaghara a?

A) AlphaFold mere njehie na mpaghara a, a ga-ewepụ mpaghara ahụ na nyocha
B) Mpaghara a bụ n'ezie helix alfa
C) Ihe nlereanya ahụ bụ nke a na-apụghị ịdabere na ya kpamkpam, e kwesịghị iji usoro ahụ mee ihe
D) Mpaghara ahụ nwere ike ghara ịdị na-agbanwe agbanwe / na-agbanwe; e kwesịrị ịkọwa dị ka 'edoghị anya' kama ịbụ 'ụgha' ✔

Nkọwa: pLDDT bụ akara ntụkwasị obi mpaghara maka amino acid ọ bụla; Uru ndị dị n'okpuru 50 na-egosipụtakarị mpaghara na-adịghị agbanwe agbanwe (mgbanwe, ndị anaghị edozi). Ọ dị njọ ka ihichapụ mpaghara ndị a na-akpaghị aka dịka 'echiche na-ezighi ezi'; Ekwesịrị ịgụ akara dị ala dị ka 'ejighị n'aka/mgbanwe' na ekwesịrị ịtụle mkpa ndu ya.

8. Onye nyocha na-akọ mpaghara cell naanị na pikselụ na nsonaazụ ya ekwekọghị n'akwụkwọ. Gịnị bụ nzọụkwụ efu?

A) A ga-agụrịrị mkpụrụ ndụ karịa
B) Emebeghi nhazi ọkwa (pixel-to-micrometer), atụgharịghị nsonaazụ ya na nkeji anụ ahụ ✔
C) Ahọpụtara ngwaọrụ nkewa na ezighi ezi
D) Mkpebi onyonyo dị oke elu

Nkọwa: Nhazi nha nha (mimita ole kwa pixel) dị mkpa iji wepụta nha anụ ahụ na onyonyo a. Ọ bụrụ na awụpụ nzọụkwụ a, ụkpụrụ ga-anọgide na-enweghị atụ, dabere na ntọala microscope. A ghaghị ịgbanwe mpaghara ka ọ bụrụ nkeji anụ ahụ dịka micrometers square.

9. Nwa akwụkwọ na-ewere anụ ahụ 10 n'otu òké wee jiri 'n=10' na ọnụ ọgụgụ. Gịnị kpatara nke a ezighi ezi?

A) 10 samples dị ole na ole maka ọnụ ọgụgụ, ọ dịkarịa ala 30 dị mkpa
B) Ekwesịrị iwere ihe nlele anụ ahụ site n'akụkụ dị iche iche
C) Ihe atụ 10 ndị a bụ ikwugharị teknụzụ; biological n ka 1, nke a bụ ihe a na-akpọ ugboro ugboro ✔
D) Nlereanya abaghị uru n'ihi na emere ya n'otu ụbọchị ahụ

Nkọwa: Ntụgharị ugboro ugboro ewepụtara site n'otu onye ahụ bụ ikwugharị teknụzụ; ebe statistical n bụ ọnụ ọgụgụ nke ndu nkeji (ebe a òké). Ịtụle n'ịtụle nkwugharị teknụzụ dị ka ihe ndị dị ndụ (pseudoreplication) na-emepụta uru ụgha. Nhazi nke ọma pụtara ịrụ ọrụ na ọtụtụ mmadụ.

10. Otu nyocha chọpụtara p=0.03. Gịnị bụ nkọwa ziri ezi nke uru a?

A) Enwere 3% ohere ịhụ nke a ma ọ bụ karịa nsonaazụ mgbe n'eziokwu ọ nweghị ihe dị iche ✔
B) Ihe puru omume nke mmetụta dị adị bụ 97%
C) Ihe puru omume nke echiche efu bụ eziokwu bụ 3%
D) Ihe si na ya pụta bụ 97% na-emegharị

Nkọwa: p-uru abụghị 'ihe puru omume na echiche ahụ bụ eziokwu' ma ọ bụ 'ihe gbasara nke puru na mmetụta ahụ bụ eziokwu'. The p-uru bụ ihe gbasara nke puru ịhụ ọdịiche dị ka ma ọ bụ karịa karịa nke a hụrụ mgbe ọ dịghị ihe dị iche. Ya mere p=0.03 apụtaghị 'mmetụta bụ 97% adị'; Ekwesịrị ịtụle nsonaazụ ya site na nha mmetụta yana oge ntụkwasị obi.

11. N'ihe ngosi, a na-egosi ọdịiche 3% n'etiti otu abụọ dị ka nnukwu site na ịpịkọta y-axis na 95-100. Gịnị bụ ihe atụ nke?

A) Usoro nhụta anya dị mma; na-eme ka ọdịiche ahụ pụta ìhè
B) Nsogbu palette enyi na-acha ọcha
C) Nhọrọ ụdị anabatara
D) Chaatị na-eduhie eduhie na nke akwụwaghị aka ọtọ nke na-eme ka ọdịiche dị na axis gbajiri agbaji ✔

Nkọwa: Ọ bụghị ibido axis site na efu (truncated axis) na-eduhie onye na-ekiri ya site n'ile anya ikwubiga okwu ókè. Nke a bụ imebi ụkpụrụ nke ịkwụwa aka ọtọ; Karịsịa na chaatị mmanya, axis kwesịrị ịmalite site na efu ma ekwesịrị igosi ọdịiche ahụ na nha ya n'ezie.

12. Onye nchọcha mapawa ihe ọ chere na ọ bụ onye ọrịa na-amaghị aha ya bụ exome data n'ụdị asụsụ ọha ka e wee nyochaa ya. Gịnị kpatara omume a ji enwe nsogbu?

A) Enweghị nsogbu; enwere ike kesaa data ma ọ bụrụ na amaghị aha
B) Inye data onye ọrịa nwere mmetụta na ụdị mepere emepe bụ mmebi nke nzuzo na ụkpụrụ / iwu (KVKK/GDPR) na enweghị ike ịtụgharị ✔
C) Ọ bụ nsogbu naanị n'ihi na nyocha ga-adị nwayọọ
D) Ihe nlereanya ahụ nwere nsogbu n'ihi na ọ nweghị ike ịghọta data

Nkọwa: Mkpụrụ ndụ ihe nketa / data ahụike onye ọrịa nwere mmetụta nke ukwuu; Ọbụna genomic data eche na-amaghị aha nwere ike mata ọzọ. Inye data a n'ụdị ọha na-emebi nkwenye KVKK/GDPR na kọmitii ụkpụrụ omume (IRB) na ọ bụ mmebi nke nzuzo na-enweghị mgbagha. Ekwesịrị ịhazi data nwere mmetụta na mpaghara / nchekwa, gburugburu nkwekọrịta.

13. N'otu nnyocha, ihe dị iche ha chere bụ 'ndina vs njikwa' bụ n'ezie n'ihi samples na-esichara na abụọ dị iche iche ụbọchị. Kedu ihe a na-akpọ ọnọdụ a na otu esi edozi ya?

A) Ọ bụ mmetụta pụrụ iche; ekwesịrị ihichapụ ntụpọ
B) Ọ bụ enweghị normalization; naanị mgbazi nha zuru oke
C) Ọ bụ mmetụta batch; kwesịrị ịdị nhata na nhazi ahụ ma tinye ya na ihe nlereanya dị ka mgbanwe ogbe ✔
D) p-ịbanye; a ga-agbanwe ule ahụ

Nkọwa: Ọdịiche nka na ụzụ n'ihi nlele ogbe/ụbọchị nhazi ka a na-akpọ mmetụta batch na enwere ike inwe mgbagwoju anya na ọdịiche dị ndụ. Ụzọ ziri ezi bụ ime ka ogbe ndị dị na nhazi ahụ guzozie ma gbakwunye mgbanwe batch na ụdị ndekọ ọnụ ọgụgụ (dịka '~ batch + condition'), si otú a na-ekewa akara ngosi nka na mgbama ndu.

14. Ịchọrọ ịgbakọ oke GC nke usoro DNA. Kedu ụzọ ziri ezi na nke enwere ike imeghachi?

A) Jiri Biopython bipụta koodu nke na-agbakọ ọnụego GC, mee ya wee jiri mmepụta ✔
B) Nye ihe nlereanya a usoro wee jụọ ya ka ọ gwa ọnụ ahịa GC n'ọnụ
C) Na-akwado oke nke ihe nlereanya ahụ nyere site n'ụdị ọzọ
D) Na-ele anya na mkpụrụedemede 100 mbụ nke usoro na ịkọ nkọ site na anya

Nkọwa: Ọnụego GC bụ ngụkọ deterministic; kwesịrị ịdabere na koodu na-ahazi nhazi ahụ, ọ bụghị na uru nke ụdị asụsụ ahụ 'chetara'. Kama inwe ihe nlereanya gbakọọ ya, na-ebipụta koodu mgbako na ngwá ọrụ dị ka Biopython na-agba ọsọ n'onwe gị ga-enye mmepụta ziri ezi nke na-enye otu ihe ahụ mgbe ọ bụla ị na-agba ọsọ.