Evaluation of statistical approaches for association testing in noisy drug screening data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying associations among biological variables is a major challenge in modern quantitative biological research, particularly given the systemic and statistical noise endemic to biological systems. Drug sensitivity data has proven to be a particularly challenging field for identifying associations to inform patient treatment. RESULTS: To address this, we introduce two semi-parametric variations on the commonly used concordance index: the robust concordance index and the kernelized concordance index (rCI, kCI), which incorporate measurements about the noise distribution from the data. We demonstrate that common statistical tests applied to the concordance index and its variations fail to control for false positives, and introduce efficient implementations to compute p-values using adaptive permutation testing. We then evaluate the statistical power of these coefficients under simulation and compare with Pearson and Spearman correlation coefficients. Finally, we evaluate the various statistics in matching drugs across pharmacogenomic datasets. CONCLUSIONS: We observe that the rCI and kCI are better powered than the concordance index in simulation and show some improvement on real data. Surprisingly, we observe that the Pearson correlation was the most robust to measurement noise among the different metrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,084 | 0,289 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».