Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel
Prueba de biología de aprendizaje automático de Insitro
Explore cómo Insitro combina modelos de enfermedades de células madre, imágenes y datos ómicos, genética humana y aprendizaje automático para informar el descubrimiento de fármacos.
Pregunta 1 de 8
¿Qué combina el nombre 'Insitro'?
Vista previa de cada pregunta8 preguntas
Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.
- ¿Qué combina el nombre 'Insitro'?
- 'In silico' (computación) e 'in vitro' (biología de laboratorio)
- insulina y nitro
- Dentro y fuera
- Insight y retro
- ¿Quién fundó Insitro?
- Demis Hassabis
- Daphne Koller
- Andrés Ng
- Jensen Huang
- ¿Por qué Insitro enfatiza la genética humana en la selección de objetivos?
- Es más barato que tomar imágenes.
- La genética no requiere datos
- La genética humana es una de las pruebas más sólidas de que un objetivo realmente causa enfermedad.
- Evita el uso de ordenadores.
- ¿Qué es un 'fenotipo de aprendizaje automático' tal como lo utiliza Insitro?
- El comportamiento de un robot.
- Un tipo de error de software
- Una etiqueta de marketing
- Un rasgo cuantitativo derivado por la IA a partir de datos como imágenes médicas
- ¿Qué gran cohorte humana se utiliza habitualmente para estudios genéticos a escala de biobanco como el de Insitro?
- Biobanco del Reino Unido
- Conjunto de datos de Netflix
- ImagenNet
- Wikipedia
- ¿Qué área de enfermedad es un foco importante para la asociación de Insitro con Gilead?
- Resfriado común
- Enfermedad hepática como NASH y fibrosis.
- huesos rotos
- Caries dental
- What does an in-vitro disease model refer to in Insitro's approach?
- A computer simulation with no biological measurements
- A population study that uses only insurance claims
- A lab-grown cellular model, such as stem-cell-derived cells, used to study disease biology
- An animal trial that replaces all cell experiments
- How can Insitro combine an image-derived phenotype with human genetics?
- Treat every associated locus as proof of a causal drug target
- Replace genetic data with a microscope image of the whole population
- Use a phenotype score as a clinical diagnosis without validation
- Run genome-wide association analyses to identify loci associated with the measured phenotype