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- 每个孩子都会从他们的父母那里继承一个 GJB2 基因。如果父母有两个变异基因,那么他们会将变异基因传给孩子;如果父母没有变异基因,那么他们不会将变异基因传给孩子;如果父母有一个变异基因,那么该基因传给孩子的概率为 0.5。不过,在基因被传递后,它有一定的概率发生额外的突变:从导致听力障碍的基因版本转变为不导致听力障碍的版本,或者反过来。
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- 我们可以尝试通过对所有相关变量形成一个贝叶斯网络来模拟所有这些关系,就像下面这个网络一样,它考虑了一个由两个父母和一个孩子组成的家庭。
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- 家庭中的每个人都有一个 `Gene` 随机变量,代表一个人有多少个特定基因(例如,GJB2 的听力障碍版本):一个 0、1 或 2 的值。家族中的每个人也有一个 `Trait` 随机变量,它是 `yes` 或 `no`,取决于该人是否表达基于该基因的性状(例如,听力障碍)。从每个人的 `Gene` 变量到他们的 `Trait` 变量之间有一个箭头,以编码一个人的基因影响他们具有特定性状的概率的想法。同时,也有一个箭头从母亲和父亲的 `Gene` 随机变量到他们孩子的 `Gene` 随机变量:孩子的基因取决于他们父母的基因。
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- 你在这个项目中的任务是使用这个模型对人群进行推断。给出人们的信息,他们的父母是谁,以及他们是否具有由特定基因引起的特定可观察特征(如听力损失),你的人工智能将推断出每个人的基因的概率分布,以及任何一个人是否会表现出有关特征的概率分布。
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