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合成致死预测：基准判别与实验检索分离

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AI 综述

Huang 等人在 bioRxiv 预印本中提出，合成致死预测的基准判别与实验命中检索应分开评估。在五个基因不相交折上，将随机测试负样本换成度匹配负样本后，SLMGAE 的平均 AUROC 从 0.782 降至 0.501，GCATSL 从 0.721 降至 0.502，GRSMF 从 0.656 降至 0.492，SL2MF 则从 0.376 升至 0.519。但在四个实测筛选中，同一批用随机负样本训练的 SLMGAE 状态在 198 次选择中检索到 21 个 SPIDR 命中，随机排序预期为 8.00 个，富集 2.62 倍（任务内 Holm 校正 p=0.0008），尽管其度匹配测试 AUROC 接近随机。作者据此称，度控制下的基准判别与实验命中检索之间存在经验性分离。作者表示，在 HAP1、27 细胞系汇编和 SCHEMATIC 中未确立可比的稳健主要增益，原因是覆盖有限且观测不独立；另设的域内 HAP1 对照检索到 11 个命中，预期为 2.02 个。

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最新进展10月30日 08:00

合成致死预测研究区分基准区分度与实验命中检索

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10月30日

08:00
bioRxiv · Bioinformatics精选
合成致死预测研究区分基准区分度与实验命中检索
该预印本在五个基因不相交折上把随机测试负样本换成度匹配负样本，SLMGAE 的平均 AUROC 从 0.782 降至 0.501，GCATSL 从 0.721 降至 0.502，GRSMF 从 0.656 降至 0.492，而 SL2MF 从 0.376 升至 0.519。

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