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使用DriverPower識別癌癥driver基因的綜合負(fù)荷和功能影響測試

2020-12-24 14:21

利用上述元件對模型性能進行評估時，作者的分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：將兩種算法分別構(gòu)建的模型應(yīng)用于大型訓(xùn)練人群（如泛癌組）以及應(yīng)用于測試元件集時，均顯示出出色的性能（圖1b－c）。

圖1．兩種算法分別構(gòu)建的模型的性能評估

其次，作者分析發(fā)現(xiàn)，隨機lasso＋GLM和GBM均可用于以不同方式對特征重要性進行排名。兩種方法的特征選擇排名均顯示H3K9me3（與異染色質(zhì)相關(guān)）和H3K27ac（或其拮抗組蛋白標(biāo)記H3K27me3）是BMR最重要的預(yù)測因子（圖S2）。

圖S2．特征重要性排名

2．功能校正

在以往大多數(shù)基于負(fù)荷的方法中，均會對突變進行加權(quán)處理。但并非所有突變都具有相同的功能結(jié)果。為了合并功能結(jié)果等信息，DriverPower實現(xiàn)了功能校正。功能校正步驟可以增強具有較高預(yù)測功能影響的突變。在當(dāng)前實施中，作者使用四個已發(fā)布的評分方案（CADD16，DANN17，EIGEN18和LINSIGHT19評分）來評估功能影響分?jǐn)?shù)（圖2a－b）。