使用DriverPower識別癌癥driver基因的綜合負荷和功能影響測試
利用上述元件對模型性能進行評估時,作者的分析結(jié)果發(fā)現(xiàn):將兩種算法分別構(gòu)建的模型應(yīng)用于大型訓練人群(如泛癌組)以及應(yīng)用于測試元件集時,均顯示出出色的性能(圖1b-c)。
圖1.兩種算法分別構(gòu)建的模型的性能評估
其次,作者分析發(fā)現(xiàn),隨機lasso+GLM和GBM均可用于以不同方式對特征重要性進行排名。兩種方法的特征選擇排名均顯示H3K9me3(與異染色質(zhì)相關(guān))和H3K27ac(或其拮抗組蛋白標記H3K27me3)是BMR最重要的預(yù)測因子(圖S2)。
圖S2.特征重要性排名
2.功能校正
在以往大多數(shù)基于負荷的方法中,均會對突變進行加權(quán)處理。但并非所有突變都具有相同的功能結(jié)果。為了合并功能結(jié)果等信息,DriverPower實現(xiàn)了功能校正。功能校正步驟可以增強具有較高預(yù)測功能影響的突變。在當前實施中,作者使用四個已發(fā)布的評分方案(CADD16,DANN17,EIGEN18和LINSIGHT19評分)來評估功能影響分數(shù)(圖2a-b)。
圖2.功能影響評分(functional impact scores)
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