CurveCurator:一个重新校准的F统计数据,用于评估,分类和探索剂量反应曲线的意义
Florian P Bayer1, Manuel Gander1, Bernhard Kuster1,2
1Proteomics and Bioanalytics, School of Life Sciences, Technical University of Munich, 85354, Freising, Germany.
CurveCurator软件可靠地通过计算p值和错误发现率来识别显著的剂量反应曲线. 该工具通过区分真实生物反应和测试噪声来增强药物发现和机器学习模型训练.
科学领域:
- 药理学和毒理学 药理学和毒理学
- 计算生物学和化学信息学
- 药物发现和开发 药物发现和开发
背景情况:
- 剂量反应曲线对于量化生物和药理学研究中的化合物活性至关重要.
- 在高通量查和不稳定的测试中,区分真正的生物反应与噪音是具有挑战性的.
- 对功效和效果大小估计的不一致的信心可能导致有缺陷的假设和机器学习模型错误.
研究的目的:
- 推出CurveCurator,这是一个开源软件,用于可靠的剂量反应曲线表征.
- 为评估剂量-反应显著性提供准确的统计指标 (p值,错误发现率).
- 通过交互式仪表板,实现药物作用模式的系统分析,并促进数据探索.
主要方法:
- 开发了使用重新校准的F统计和目标诱程序的CurveCurator.
- 纳入特定数据集的效果大小分布,以进行可靠的统计评估.
- 将软件应用于三个大规模数据集进行验证和分析.
主要成果:
- CurveCurator准确计算剂量反应曲线的p值和错误发现率.
- 该软件有效地区分显著的生物反应和随机变异.
- 在各种应用领域展示了可扩展的实用程序,具有交互式仪表板,用于高效的数据探索.
结论:
- CurveCurator提供了一种可靠的方法来评估剂量反应曲线的意义,这对于药物发现至关重要.
- 该软件提高了强度和效果大小估计的准确性,减少了错误假设的风险.
- 它的开源性质和交互式仪表板促进了更广泛的采用,并促进了对大型生物数据集的系统分析.
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