Additional file 1 of Transcriptional patterns of cancer-related genes in primary and metastatic tumours revealed by machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: This file contains a detailed description of the methodologies used for data analysis, along with supplementary tables S1-S62 and supplementary figures S1-S23. TableS1 – Tumour types selected for downstream analysis based on all samples. TableS2 – Tumour types selected for downstream analysis based on balanced sets of samples. Tables S3 to S17 – Number of mutant and wild-type samples and F1 scores based on alterations in ARID1A, BRAF, BRCA1, CDH1, CTNNB1, EGFR, EZH2, KDM6A, NRAS, PBRM1, PIK3CA, PTEN, SETBP1, SETD2, and SPOP. Tables S18 to S22 – Number of mutant and wild-type samples and F1 scores after excluding specific tumour types for ARID1A, EGFR, EZH2, PBRM1, and SPOP. Table S23 – Chromosomal regions excluded from analysis. Tables S24 to S56 – Top genes in classification of samples based on alterations in APC, ARID1A, ATR, ATRX, BRAF, BRCA1, CDH1, CDKN2A, CTCF, CTNNB1, EGFR, EZH2, FBXW7, GATA3, KDM6A, KEAP1, KIT, KRAS, MAP3K1, NCOR1, NF1, NOTCH1, NRAS, NSD1, PBRM1, PIK3CA, PTEN, RB1, SETBP1, SETD2, SF3B1, SPOP, and STAG2. Tables S57 to S59 – Top genes in classification of samples based on alterations in APC and BRAF under different settings. Table S60 – Top pathways affected by gene alterations. Table S61 – Top pathways affected by BRAF gene alterations in thyroid and colorectal cancers. Table S62 – Non-impactful mutations likely playing a role in pathogenesis. Figures S1 to S3 – PCA plots of POG, TCGA, and all samples. Figure S4 – Performance comparison across different models. Figure S5 – F1 scores based on different sets of gene alterations. Figure S6 – F1 score comparison between 5-fold CV and test set. Figure S7 – F1 scores distribution across all genes and tumour types. Figure S8 – Tumour-type-level F1 scores for BRAF. Figure S9 – F1 scores distribution based on balanced sets. Figure S10 – Tumour-type-level F1 scores for APC. Figures S11 to S14 – Gini scores based on true and randomly shuffled labels for KRAS, PTEN, AR, and ERBB4. Figure S15 – F1 score distribution across all genes. Figure S16 – Gini score distribution across all genes. Figures S17 to S19 – Top genes SHAP values for ATRX, BRAF and TP53. Figures S20 to S23 – Samples with intron variants predicted as mutant for EGFR, EZH2, NCOR1, and RB1.
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 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) | 0,072 | 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 ».