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Updated: Jan 14, 2026

An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
Published on: September 16, 2022
基准测试社区药物反应预测模型:跨数据集概括分析的数据集,模型,工具和指标
Alexander Partin1, Priyanka Vasanthakumari1, Oleksandr Narykov1
1Computing, Environment and Life Sciences, Argonne National Laboratory, 9700 S Cass Ave, Lemont, 60439 IL, United States.
药物反应预测 (DRP) 模型难以在数据集中进行概括. 这项研究引入了一个标准化的框架和指标,以严格评估DRP模型的概括性,揭示了在未见的数据上显著的性能下降.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 药物基因组学 药物基因组学
- 机器学习在药物发现中的作用
背景情况:
- 深度学习和机器学习模型显示了药物反应预测 (DRP) 的潜力.
- 然而,它们在不同数据集中概括的能力尚未得到充分证实,这限制了它们在现实世界中的适用性.
- 目前的评估缺乏标准化的方法,阻碍了可靠的模型比较.
研究的目的:
- 引入一个标准化的基准测试框架,用于评估DPR模型中的跨数据集概括.
- 开发新的评估指标,以评估跨数据集的绝对和相对模型性能.
- 为强大的DRP模型开发和比较提供基础.
主要方法:
- 利用了五个公开可用的药物查数据集和七个标准化的DRP模型.
- 开发了一个可扩展的工作流程,用于系统的跨数据集评估.
- 引入了衡量绝对性能和性能下降在未见数据上的量化指标.
主要成果:
- 当DRP模型在与其训练数据不同的数据集上进行测试时,观察到显著的性能下降.
- 在所有交叉数据集评估中,没有一个单一模型在所有交叉数据集评估中始终优于其他模型.
- CTRPv2数据集成为训练DRP模型最有效的数据集,导致更好的概括.
结论:
- 对交叉数据集概括的严格评估对于DRP模型至关重要.
- 标准化框架对于可靠的DRP模型评估和比较至关重要.
- 需要进一步开发,以创建具有强大的现实应用能力的DRP模型.
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