Institute of Computer Science
  1. Courses
  2. 2019/20 spring
  3. Artificial Intelligence Entry-level Course (LTAT.TK.013)
ET
Log in

Artificial Intelligence Entry-level Course 2019/20 spring

Küsimuste ja/või probleemide korral kirjutage: ti@ut.ee

  • AVALEHT 2021
  • AVALEHT 2020
  • Kursuse korraldus 2020
  • 1. OSA. Sissejuhatus tehisintellekti
  • 2. OSA. Masinõpe
  • 3. OSA. Masinnägemine
  • 4. OSA. Isejuhtivad autod
  • 5. OSA. Keeletehnoloogia
  • 6. OSA. Ärianalüütika
  • 7. OSA. Inimese ja roboti interaktsioon
  • 8. OSA. Tehismõistus meditsiinis
  • Viited ja kirjandus

Iseseisev töö 8

Käesolev ülesanne on lihtsustatud näide selle kohta, kuidas otsitakse geenivariantide ja haiguste vahelisi seoseid genoomiülestes assotsatsiooniuuringutes. Järgnevas tabelis on toodud kümne patsiendi kohta kolme geenivariandi andmed.

PatsientGeenivariant1 esinemite arvGeenivariant2 esinemiste arvGeenivariant3 esinemiste arvKas diabeet?
Pat1100Terve
Pat2201Haige
Pat3020Terve
Pat4002Haige
Pat5011Haige
Pat6100Terve
Pat7000Terve
Pat8112Haige
Pat9000Terve
Pat10010Terve

Iga veerg tähistab ühte geenivarianti ja number tabelis näitab variandi esinemist sellel patsiendil. Kuna inimesel on igast kromosoomist kaks koopiat (üks isalt ja teine emalt), on geenivariantide arvu võimalikud väärtused 0 (ei ole ühtegi varianti), 1 (on üks variant) ja 2 (kaks varianti).

  1. Proovi aru saada, millised variandid on haiguse esinemisega tugevamalt seotud ja millised nõrgemalt. Järjesta variandid seose tugevuse järgi alates tugevamast. Selleks võid vaadata näiteks keskmise väärtuse erinevust tervete ja haigete vahel.
  2. Mis Sa arvad, kas need kümme patsienti on piisavad, et järeldada, et näiteks kolmas geenivariant on seotud diabeedi esinemisega? Kui mitte, siis kui palju patsiente oleks vaja, et Sind veenda? Kas Su usk järeldusse muutuks, kui Sa tead, et Sinu genoomis esineb see geenivariant ja kogu tõendus selle diabeediga seotuse kohta pärineb 10 patsiendi andmetest?

Vastus

  1. Geenivarant 3 (tugevaim seos), geenivariant 1, geenivariant 2 (nõrgim).
  2. -
  • Institute of Computer Science
  • Faculty of Science and Technology
  • University of Tartu
In case of technical problems or questions write to:

Contact the course organizers with the organizational and course content questions.
The proprietary copyrights of educational materials belong to the University of Tartu. The use of educational materials is permitted for the purposes and under the conditions provided for in the copyright law for the free use of a work. When using educational materials, the user is obligated to give credit to the author of the educational materials.
The use of educational materials for other purposes is allowed only with the prior written consent of the University of Tartu.
Terms of use for the Courses environment