Inter-platform concordance of gene expression data for the prediction of chemical mode of action

Biology Direct

Table 5 Accuracies of predicting MOA’s in the whole datasets (inducing testing and training sets) of RNAseq and microarray platforms, using the classifiers trained on corresponding opposite platform

Procedure	Classifier	Overall Acc. %	Sensitivity, Specificity
			PPARA	CAR/PXR	AhR	Cytotoxic	DNADamage	ER	HMGCOA	Control
Trained on microarray and predicted on RNASeq	Ensemble	100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100
	svm	86	100,83	100,83	33,91	44,99	67,88	89,86	100,85	100,82
	RF	92	100,90	100,90	56,95	89,93	67,94	100,91	100,91	100,90
	PLS+LDA	100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100
	PLS+RF	98	100,98	100,98	78,100	100,97	100,98	100,98	100,98	100,97
	PCA+LDA	11	0,13	6,12	44,8	0,14	0,12	0,12	0,12	29,6
	PCA+RF	12	0,15	6,13	0,13	0,16	0,13	0,13	0,13	50,1
	RPART	68	83,65	61,69	33,71	67,68	67,68	67,68	100,65	62,70
Trained on RNASeq and predicted on microarray	Ensemble	100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100
	svm	87	100,84	94,86	22,93	75,88	80,88	89,87	100,86	100,83
	RF	94	100,93	100,93	78,96	88,95	87,95	78,96	100,93	100,92
	PLS+LDA	100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100	100,100
	PLS+RF	93	94,93	100,92	78,94	100,92	87,94	78,94	100,92	97,92
	PCA+LDA	13	0,16	0,16	0,14	0,14	0,14	0,14	0,14	47,3
	PCA+RF	9	0,11	0,11	22,8	0,10	0,10	0,10	0,10	30,3
	RPART	76	100,71	94,72	0,83	100,74	68,77	100,74	0,83	87,73

ISSN: 1745-6150