Evaluating the predictive accuracy of curated biological pathways in a public knowledgebase
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Reactome is a database of human biological pathways manually curated from the primary literature and peer-reviewed by experts. To evaluate the utility of Reactome pathways for predicting functional consequences of genetic perturbations, we compared predictions of perturbation effects based on Reactome pathways against published empirical observations. Ten cancer-relevant Reactome pathways, representing diverse biological processes such as signal transduction, cell division, DNA repair and transcriptional regulation, were selected for testing. For each pathway, root input nodes and key pathway outputs were defined. We then used pathway-diagram-derived logic graphs to predict, either by inspection by biocurators or using a novel algorithm MP-BioPath, the effects of bidirectional perturbations (upregulation/activation or downregulation/inhibition) of single root inputs on the status of key outputs. These predictions were then compared to published empirical tests. In total, 4968 test cases were analyzed across 10 pathways, of which 847 were supported by published empirical findings. Out of the 847 test cases, curators' predictions agreed with the experimental evidence in 670 and disagreed in 177 cases, resulting in ∼81% overall accuracy. MP-BioPath predictions agreed with experimental evidence for 625 and disagreed for 222 test cases, resulting in ∼75% overall accuracy. The expected accuracy of random guessing was 33%. Per-pathway accuracy did not correlate with the number of pathway edges nor the number of pathway nodes but varied across pathways, ranging from 56% (curator)/44% (MP-BioPath) for 'Mitotic G1 phase and G1/S transition' to 100% (curator)/94% (MP-BioPath) for 'RAF/MAP kinase cascade'. This study highlights the potential of pathway databases such as Reactome in modeling genetic perturbations, promoting standardization of experimental pathway activity readout and supporting hypothesis-driven research by revealing relationships between pathway inputs and outputs that have not yet been directly experimentally tested. DATABASE URL: www.reactome.org.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».