Additional file 1 of Refining risk prediction in pediatric acute lymphoblastic leukemia through DNA methylation profiling
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Fig. S1. a) Out-of-bag (OOB) estimations of RFS for each patient in the training set. Each line represents the RFS probability for each patient at different time points. b) Cumulative Risk Probability Score (CRPS) plots for the estimation of RFS in the training set (orange line) and stratified according to each of the relapse risk quartiles derived by the model (black lines). Fig. S2. Heatmaps DNA methylation beta values for each CpG site included in the relapse risk predictor (RRP). DNA methylation values of the 16 CpG dinucleotides included in the RRP in the training (a) and test (b) sets are plotted. Lateral bar plots represent the RRP score an DNAm risk group assigned to each patient. Fig. S3. a) Out-of-bag (OOB) estimations for OS for each patient in the training set. Each line represents the OS probability for each patient at different time points. b) CRPS plots for the estimation of OS in the training set (orange line) and stratified according to each of the mortality risk quartiles derived by the model (black lines). Fig. S4. Heatmap plots representing the DNA methylation beta values of each CpG included in the mortality risk predictor (MRP). DNA methylation values of the 53 CpG sites included in the MRP in the training (a) and test (b) sets are plotted. Lateral bar plots represent the MRP score and the DNAm risk group assigned to each patient. Fig. S5. a) Kaplan–Meier estimate for overall survival (OS) with 95% confidence interval (CI) for the independent dataset. b) Kaplan–Meier estimate for relapse-free survival (RFS) with 95% confidence interval (CI) for the independent dataset.
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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 | 0,002 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,798 | 0,097 |
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 ».