Evaluation of Pathway Activation for a Single Sample Toward Inflammatory Bowel Disease Classification
Notice bibliographique
Résumé
Since similar complex diseases are much alike in clinical symptoms, patients are easily misdiagnosed and mistreated. It is crucial to accurately predict the disease status and identify markers with high sensitivity and specificity for classifying similar complex diseases. Many approaches incorporating network information have been put forward to predict outcomes, but they are not robust because of their low reproducibility. Several pathway-based methods are robust and functionally interpretable. However, few methods characterize the disease-specific states of single samples from the perspective of pathways. In this study, we propose a novel framework, Pathway Activation for Single Sample (PASS), which utilizes the pathway information in a single sample way to better recognize the differences between two similar complex diseases. PASS can mainly be divided into two parts: for each pathway, the extent of perturbation of edges and the statistic difference of genes caused by a single disease sample are quantified; then, a novel method, named as an AUCpath, is applied to evaluate the pathway activation for single samples from the perspective of genes and their interactions. We have applied PASS to two main types of inflammatory bowel disease (IBD) and widely verified the characteristics of PASS. For a new patient, PASS features can be used as the indicators or potential pathway biomarkers to precisely diagnose complex diseases, discover significant features with interpretability and explore changes in the biological mechanisms of diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».