Cancer3.AIAI w onkologiiZbiory danych › IEDB automated benchmark (MHC class I)
Benchmark / konkurs Otwarte pobieranie public

IEDB automated benchmark (MHC class I)

Jedyny prospektywny benchmark tej dziedziny prowadzony przez stronę trzecią. Podsumowanie po ośmiu latach jest otrzeźwiające: czołowe metody są statystycznie nierozróżnialne, a nowa metoda potrzebuje około czterech lat, zanim uzbiera się dość danych, by ją ocenić.

W skrócie

DostawcaLa Jolla Institute for Immunology
DostępOtwarte pobieranie
Licencjapublic
Uwagi o rozmiarzedziała na bieżąco na świeżo deponowanych danych, zanim mogą trafić do czyjegokolwiek zbioru treningowego
FormatyCSV
NowotwórWiele nowotworów

Etykiety i adnotacje

Cotygodniowa ślepa ocena zarejestrowanych serwerów predykcyjnych na nowo zgłoszonych danych wiązania i elucji.

Szczegóły

Dlaczego to ważne

  • Niemal każde inne opublikowane porównanie przeprowadzili autorzy jednego z porównywanych narzędzi — i za każdym razem wygrywa narzędzie gospodarza.
  • „PPV” oznacza w tej literaturze co najmniej trzy różne rzeczy (atrapy 1:99 vs 1:999, z tych samych białek vs losowe, czoło listy vs 0,1%), więc tabele z różnych prac nie są porównywalne.

Modele trenowane lub oceniane na tym zbiorze

  • benchmark NetMHCpan-4.1 Health Tech, Technical University of Denmark (Nielsen lab)
  • benchmark MHCflurry 2.0 O'Donnell, Rubinsteyn and Laserson (Mount Sinai / OpenVax)
  • benchmark MHCnuggets Karchin lab, Johns Hopkins University

Źródła

  1. Trevizani R et al. Brief Bioinform 2022

Ta strona ma charakter edukacyjny — nie stanowi porady medycznej i nie zastępuje konsultacji z onkologiem. Decyzje diagnostyczne i terapeutyczne podejmuje wyłącznie lekarz specjalista.