MAEN / 公開データによる個人の検証

細胞の変化から、
次の仮説へ。

ある物質が細胞をどう変えるのか。その変化から、何を加えたのかをたどれるのか。公開されたがん細胞のデータを使って、小さく計算し、実測と照らし合わせています。

Yuu Honda の個人プロジェクト。主にAIを使って運用しています。
専門家の監修・査読はありません。医療上の判断には使えません。

78投与条件 / MCF7
69.9%別反復から1位で再発見
03検証ライン / RNA・タンパク質・転用

THE QUESTION

「効きやすさ」と
「変わり方」を探る。

MAENには、目的の異なる3つの検証があります。どれも培養細胞の測定に基づく開発段階の記録で、人の治療効果は調べていません。

01 / RNA

細胞の特徴から、薬への応答を予測。

薬を加える前のRNA情報を手がかりに、既存6薬剤が細胞の増殖を抑える濃度を予測。見せていない細胞の実測値と比べます。

予測のずれを見る

NCI-60 / 44開発細胞 / 20分割

02 / PROTEIN

タンパク質の変化から、投与条件を逆検索。

物質を加えた後のタンパク質量を手がかりに、既知の78投与条件を並べます。別の生物学的反復から、元の条件を取り戻せるかを確かめます。

逆検索の結果を見る

MCF7 / 12時間後 / 2生物学的反復

03 / REPURPOSING

既存の化合物から、細胞の感受性の違いを探す。

4,532化合物を568のがん細胞株で調べた公開データから、生細胞量指標が低下する群を選びます。二次とCTRPで感受性の相対順位が一致するかを確かめます。細胞死の判定ではありません。

候補を見る

PRISM Repurposing / CTRP v2 / 事前登録

03 — REPURPOSING / 既存薬の転用候補

今ある薬から、
感受性の違いを探す。

既存薬・開発中の化合物から、一部のがん細胞株で対照比の生細胞量指標が低下するものを探しました。一次で選んだ高感受性群が、二次とCTRPでも相対的に高感受性かを確かめます。判定基準はデータを見る前に固定し、一度だけ実行しました。

IN PICTURES / 図で見る

図で見る:何を調べたか

動く図はすべて、この節の数字を説明するためのものです。「模式図」は考え方を示す絵、「実データ」は集計した数をそのまま使った図です。

模式図 · 3段階のふるい

4,532から50へ。

  1. 全体4,532
  2. ①710
  3. ②311
  4. ③50
  • 残った化合物
  • ③まで残った化合物
  • ふるいから外れた化合物
点1つが約10化合物です(並びは模式的)。① 一部の株だけで生細胞量の指標が下がった710。② 二次で判定できた638のうち、一次 hit 群が相対的に効きやすかった311。残る72は二次で未判定です。③ CTRPでも相対順位の基準を満たし、②も通った50。CTRPで判定できたのは①のうち105で、③を通った54のうち②も通ったものが50です。未判定は不一致と区別します。

模式図 · ①の分類

一次 hit の数で、3つに分ける。

  • 一部の株だけ710化合物一次 hit が5株以上・半数以下(選択的)
  • 半数を超える株202化合物広い活性
  • 一次 hit が5株未満3,620化合物判定上の不活性。一次 hit の閾値に達しない生細胞量の低下もあり得ます。
  • 一次 hit(対照比30%未満)
  • それ以外の株
点1つが細胞株1つです(実際は1薬あたり最大568株、図は36株に縮めた模式)。色が変わって縮む点が一次 hit で、生細胞量の指標が対照の30%未満になった株です。この指標では、増殖が止まったのか細胞が死んだのかは区別できません。

模式図 · ②③の分離度

同じ株が、別の実験でも効きやすい側に並ぶか。

上:一次の結果(色付き=一次 hit)

← 二次で効きやすい(AUCが低い)効きにくい →
  • 一次 hit(対照比30%未満)
  • それ以外の株
分離度
0.5 差なし②の基準 0.75
0.960.47

補助対照:値を入れ替えると、何化合物が通るか

② 実データ311
② 入れ替え8
③ 実データ54
③ 入れ替え1

入れ替えは各化合物で一度だけの粗い対照です。実データの通過数はこの対照より多かったものの、候補ごとのp値・真陽性率・FDRは推定していません。③の54は基準を満たした数で、そのうち②も通った50を最上位にしています。

一次 hit の株(色付き)が、二次の効きやすさの順でも前に並ぶかを見ます。無作為に選んだ hit と non-hit の組で、hit のAUCが低ければ1、同じなら0.5と数えた割合が分離度です。0.5なら順位に差なし、1なら完全に分かれます。比べるのは相対順位で、同じ株が再び30%未満になったことや細胞死の再現ではありません。
培養がん細胞での結果・人での効果は未確認

3段階のふるい

PRISM Repurposing 19Q4
4,532化合物 × 568株

① 一部の株で生細胞量が低下

710名目2.5 µMの一次で、対照比の生細胞量指標が30%未満の株が5株以上・半数以下

② 二次でも相対的に高感受性

311二次スクリーニング(8濃度)で判定できた638のうち

③ CTRPでも相対順位が一致

50CTRPで判定できた105のうち54が基準を満たし、②も通った50

一次hitは、対照比の生細胞量指標が30%未満の株です。このviability指標は増殖停止と細胞死を区別しません。分離度は、一次hit群のAUCが他の株より低い確率(同順位は0.5)で、0.5は順位差なし、1は完全な分離です。②は0.75以上かつ95%区間の下限が0.5超、③は0.70以上かつ下限が0.5超を条件にしました。二次とCTRPで確かめるのは相対順位で、同じ株が再び30%未満になったことや絶対的な効果・細胞死の再現ではありません。

各化合物でAUCを一度だけ入れ替える補助対照では、②で8、③で1が通りました。実データの通過数はこの一回の対照より多かったものの、候補ごとのp値・真陽性率・FDRは推定していません。

陽性対照:選択的な感受性が報告された5剤。結果を見る前に「②まで通るはず」と決めました。基準未達でも閾値は変えていません。組織のskin注釈は皮膚由来を示し、組織型やBRAF変異は照合していません。

薬結果内容
dabrafenib期待どおり③まで通過。一次hit25株のうち15株が皮膚由来
vemurafenib期待どおり③まで通過。一次hit17株のうち14株が皮膚由来
lapatinib期待どおり③まで通過
disulfiram届かず一次では選択的。②の分離度0.70(下限0.64)で基準0.75に届かず
tepoxalin届かず一次hitは5株だけで、②の区間が0.40〜0.95と広い
読み方

既知の分子標的薬が感受性の相対順位による基準を満たし、手順が既知の活性を拾う手がかりになりました。一方、元論文で転用例として挙がるdisulfiramとtepoxalinは②の基準を満たしませんでした。基準未達は効果がないことを意味せず、基準通過も作用機序や臨床効果の確認ではありません。

HUB ANNOTATION / 旧データの用途分類

残った47化合物を、注釈とともに読む。

旧Repurposing HubでLaunchedと注釈され、用途にoncologyまたはmalignancyを含むものを除いた47化合物が②以上に残りました。現行の国別・ヒト用非がん承認は照合していません。獣医用の記録があるvalnemulin(EMA)・tilmicosin(FDA)を含み、trifluridineを含む製剤にはがん適応もあります(FDAのtrifluridine/tipiracilとbevacizumab併用の承認発表、過去のLonsurf承認も記載)。今回の単剤培養実験と臨床製剤は別です。

この47のうち③まで通ったのはsimvastatinとnintedanibです。スタチン4種、アルテミシニン系3種、ステロイド、黄体ホルモン系などがまとまって残ることは、化学構造・標的と感受性の関連を調べる仮説になります。共通機序や偶然でないことを確定する結果ではありません。

③まで 2②まで・CTRPなし 43CTRP基準未達 2

anagrelideの記述的なIC50中央値は0.01 µMです(用途注釈にmalignancyを含むため47には含めていません)。cetylpyridiniumなどの膜作用や、oxiracetam・brivaracetamの予想外の活性は、機序・同一性・純度を確認する対象です。試料の問題が原因とは断定できません。スタチン4種の記述的なIC50中央値は0.65〜2.67 µMですが、ヒトの総/遊離濃度、投与経路・製剤・曝露時間と未照合です。

実データ · 陽性対照

vemurafenib の一次 hit は、皮膚由来の株に偏っていた。

  • 皮膚由来の注釈(43株)
  • その他(521株)
  • 一次 hit(17株:皮膚由来 14・その他 3)
点1つが、vemurafenib を測った564株の1つです(並びは模式的、数は実データ)。一次 hit 17株のうち14株が皮膚由来の注釈を持ちます。測った株全体では43/564です。skin は皮膚由来の注釈で、メラノーマの診断や BRAF 変異は照合していません。手順が既知の偏りを拾えるかの確認で、作用機序の証明ではありません。

この結果を理由に、薬を飲んだり治療を変えたりしないでください。培養したがん細胞での結果で、人での効果・安全性・人の体で届く濃度・正常細胞への影響は確かめていません。次は現行承認・製剤・対象種と曝露を照合し、作用機序の仮説を別に事前登録して検証します。

表:用途分類で選んだ旧Hubの47化合物

旧HubでLaunchedと注釈され、oncology・malignancyの用途注釈を除いた47化合物。現行のヒト用非がん承認薬の一覧ではありません。一次hit/測定株は一次の対照比30%未満/測定株数です。並びは段階、次に②の分離度の高い順で、行・数値は元の集計を保持しています。

化合物用途注釈(旧Hub)段階一次hit/測定株②分離度(下限)③CTRPIC50中央値 µM
simvastatinendocrinology, cardiology, neurology/psychiatry③まで39/5410.88 (0.82)0.712.29
nintedanibpulmonary③まで15/5540.82 (0.63)0.860.78
danazolobstetrics/gynecology, cardiology②・CTRPなし8/5640.99 (0.98)—0.65
atorvastatinneurology/psychiatry, cardiology②・CTRPなし46/5620.94 (0.91)—1.22
artesunateinfectious disease②・CTRPなし7/5620.92 (0.80)—2.16
flumethasone-pivalate—②・CTRPなし8/5590.92 (0.84)—3.85
eltrombopaghematology, infectious disease②・CTRPなし13/5300.89 (0.84)—1.59
chlorhexidinedermatology, infectious disease, dental②・CTRPなし20/5590.89 (0.83)—2.07
pyrimethamineinfectious disease②・CTRPなし16/5610.88 (0.84)—1.84
norethindroneobstetrics/gynecology②・CTRPなし5/5620.87 (0.82)—5.99
chlorquinaldolinfectious disease②・CTRPなし10/5480.87 (0.78)—2.23
pitavastatinendocrinology②・CTRPなし184/5620.86 (0.82)—0.65
forskolin—②・CTRPなし7/5410.86 (0.75)—0.94
methylprednisoloneendocrinology, rheumatology, dermatology, infectious disease, allergy, hematology, neurology/psychiatry, gastroenterology②・CTRPなし10/5400.86 (0.68)—0.61
trifluridineinfectious disease②・CTRPなし51/5480.85 (0.79)—0.15
hexachloropheneinfectious disease②・CTRPなし22/5610.85 (0.77)—1.87
clocortolone-pivalatedermatology②・CTRPなし5/5640.84 (0.73)—0.84
mycophenolic-acidtransplant②・CTRPなし41/5620.84 (0.74)—0.62
papaverinecardiology, hematology, gastroenterology②・CTRPなし5/5620.83 (0.74)—2.25
idoxuridineinfectious disease②・CTRPなし28/5410.82 (0.73)—1.15
sulfasalazinegastroenterology②・CTRPなし7/5410.82 (0.65)——
nonoxynol-9endocrinology②・CTRPなし37/5600.81 (0.73)—1.02
hexaminolevulinateradiology②・CTRPなし7/5410.81 (0.58)—1.65
cetylpyridiniumdental②・CTRPなし83/5590.81 (0.77)—0.86
dihydroartemisinininfectious disease②・CTRPなし11/5560.81 (0.66)—2.34
pentamidineinfectious disease②・CTRPなし62/5590.81 (0.75)—1.08
chlormidazoleinfectious disease②・CTRPなし20/5410.80 (0.71)—1.83
monobenzonedermatology②・CTRPなし6/5530.80 (0.69)—3.88
tedizolid-phosphateinfectious disease②・CTRPなし21/5410.80 (0.72)—0.90
gestrinoneobstetrics/gynecology②・CTRPなし11/5640.80 (0.59)—1.03
doxercalciferolnephrology, endocrinology②・CTRPなし16/5300.79 (0.69)—1.72
valnemulininfectious disease, gastroenterology②・CTRPなし6/5480.79 (0.60)—0.71
oxiracetam—②・CTRPなし235/5560.78 (0.74)—2.09
thioproperazineneurology/psychiatry②・CTRPなし14/5620.78 (0.65)——
cyclovalonegastroenterology②・CTRPなし53/5410.78 (0.70)—2.44
curcumin—②・CTRPなし68/5300.78 (0.71)—1.79
azathioprinetransplant, rheumatology②・CTRPなし18/5620.77 (0.67)—1.83
norethindrone-acetateendocrinology, orthopedics, obstetrics/gynecology②・CTRPなし14/5400.77 (0.59)—1.23
brivaracetamneurology/psychiatry②・CTRPなし91/5400.77 (0.71)—0.51
lovastatincardiology, endocrinology②・CTRPなし38/5590.77 (0.65)—2.67
ingenol-mebutatedermatology②・CTRPなし56/5640.76 (0.69)—0.07
artemisinininfectious disease②・CTRPなし5/5560.76 (0.54)—1.81
tilmicosinpulmonary②・CTRPなし7/5480.76 (0.59)——
narasininfectious disease②・CTRPなし279/5600.76 (0.71)—0.82
adefovir-dipivoxilinfectious disease②・CTRPなし79/5540.75 (0.68)—0.89
masitinibdermatology②・CTRP不一致8/5620.90 (0.71)0.720.46
niclosamideinfectious disease②・CTRP不一致56/5590.79 (0.73)0.602.00
表:②と③を通った50(がん治療薬を含む)

二次とCTRPの相対順位の基準をともに満たした50化合物。多くは分子標的薬です。組織は一次hit群の由来注釈の記述のみで、組織型・BRAF変異の照合や多重比較補正はしていません。

化合物開発段階(旧Hub)一次hit/測定株②分離度(下限)③CTRP一次hit群で多い由来組織IC50中央値 µM
nilotinibLaunched5/5390.99 (0.98)0.97thyroid 1/51.35
vemurafenibLaunched17/5640.99 (0.97)0.89skin 14/170.32
sorafenibLaunched5/5560.98 (0.97)0.99thyroid 1/50.61
lenvatinibLaunched7/5480.98 (0.97)0.97rhabdoid 3/70.38
pazopanibLaunched5/5480.94 (0.81)0.95rhabdoid 2/50.16
regorafenibLaunched9/5620.93 (0.88)0.91rhabdoid 3/90.54
ibrutinibLaunched47/5560.93 (0.91)0.84upper_aerodigestive 8/470.40
olaparibLaunched8/5570.93 (0.87)0.94bone 2/80.90
dabrafenibLaunched25/5410.92 (0.85)0.95skin 15/250.01
gefitinibLaunched32/5540.91 (0.87)0.78esophagus 4/320.36
trametinibLaunched109/5600.90 (0.87)0.86skin 22/1090.03
sunitinibLaunched13/5560.88 (0.73)0.85rhabdoid 2/130.96
simvastatinLaunched39/5410.88 (0.82)0.71bone 6/392.29
cabozantinibLaunched10/5460.87 (0.67)0.84gastric 2/100.37
vandetanibLaunched31/5640.83 (0.75)0.76urinary_tract 5/311.39
erlotinibLaunched26/5620.83 (0.72)0.79urinary_tract 7/260.45
afatinibLaunched32/5480.83 (0.71)0.83breast 5/320.06
lapatinibLaunched22/5600.82 (0.71)0.74urinary_tract 5/221.46
nintedanibLaunched15/5540.82 (0.63)0.86rhabdoid 4/150.78
quizartinib第3相14/5610.92 (0.79)0.80rhabdoid 2/140.57
PAC-1第1相8/5410.91 (0.88)0.81colorectal 4/82.84
alpelisib第3相12/5640.91 (0.85)0.79gastric 2/121.02
indisulam第2相57/5410.90 (0.86)0.76colorectal 7/570.29
selumetinib第3相69/5640.90 (0.85)0.82skin 23/690.27
R406第1相21/5410.90 (0.79)0.71rhabdoid 4/210.33
PD-153035第1相23/5480.89 (0.84)0.88esophagus 4/230.99
cediranib第3相15/5480.89 (0.79)0.98rhabdoid 4/150.64
tipifarnib第3相15/5590.89 (0.80)0.87liver 2/150.04
I-BET-762第2相13/5410.87 (0.78)0.82mesothelioma 1/130.49
saracatinib第2/3相39/5640.87 (0.82)0.81urinary_tract 6/390.71
MK-2206第2相17/5550.86 (0.78)0.81gastric 3/170.38
neratinib第3相48/5410.85 (0.79)0.77upper_aerodigestive 10/480.61
canertinib第3相16/5590.85 (0.71)0.76upper_aerodigestive 3/160.15
alisertib第3相67/5490.84 (0.79)0.75bone 7/670.13
GDC-0941第2相14/5640.81 (0.64)0.71uterus 3/140.44
OSI-027第1相36/5600.77 (0.68)0.70gastric 4/360.52
cyt387第3相7/5600.75 (0.55)0.71bone 1/71.69
WZ-4002前臨床5/5561.00 (0.99)0.98lung 3/50.32
PD-318088前臨床65/5590.94 (0.92)0.82skin 20/650.20
I-BET151前臨床18/5410.93 (0.87)0.73rhabdoid 2/182.16
RITA前臨床221/5300.92 (0.89)0.79colorectal 21/2210.23
erastin前臨床50/5600.90 (0.86)0.75lung 14/501.31
PLX-4720前臨床15/5560.89 (0.77)0.95skin 11/150.87
nutlin-3前臨床19/5410.89 (0.80)0.79uterus 3/192.00
GDC-0879前臨床23/5560.88 (0.77)0.76skin 13/230.72
AT7867前臨床11/5590.87 (0.77)0.86uterus 2/110.68
WZ8040前臨床11/5560.85 (0.66)0.81urinary_tract 3/110.78
ku-0063794前臨床26/5560.82 (0.72)0.70liver 4/260.87
GSK-3-inhibitor-IX前臨床13/5540.79 (0.62)0.80kidney 2/132.26
SB-225002前臨床156/5540.76 (0.71)0.71central_nervous_system 19/1562.02
方法・事前登録・限界

発見と確認にはPRISM Repurposing 19Q4(Broad Institute、CC BY 4.0)の一次スクリーニング(名目2.5 µM・5日間)と二次スクリーニング(最高10 µMから4倍希釈の8濃度)を、別アッセイにはCTRP v2(Broad Institute、NCI CTD² Network)を使いました。一次の選択濃度は一律の厳密値ではなく、候補710のうち646が記録上2.5 µM、範囲は1.04〜5.0 µMです。STR検査で取り違えや汚染が見つかった10株は除外しています。化合物はBroad IDで、CTRPの細胞株はCCLE名で照合し、照合先が複数ある名前と併用の組み合わせは除外しました。

手順・判定基準・コード・テストの初版は、データ取得前のcommit bc4ed8cで固定しました。v1a(78c4032)は配布元の説明を読んだ後、応答値へのアクセス前に二次の再測定(MTS010)を推奨どおり優先しました。v1b(4070bc2)はinventoryの行ラベル処理で停止した後、応答統計の計算前にSTR不合格行の読み取りを訂正しました。v1bがすべての応答値アクセス前だったとは保証していません。判定の閾値は変えていません。入力の登録(93103b7)と在庫確認(75c860a)の後に、一度だけ実行しました。テスト20件はローカル実行の記録です。

CTRPはPRISMと同じBroad Instituteのデータで細胞株の多くが共通するため、別施設・未使用細胞群での検証ではありません。95%区間はhit/non-hit各群で細胞株を再抽出する記述的な500回bootstrapで、同じ由来の系列をまとめる補正や共有測定条件の不確実性は含みません。一回のshuffle対照は個別候補のp値やFDRを与えません。

事前の用途分類はoncologyという文字列だけを使い、血液悪性腫瘍の薬も集計JSONのlaunched_non_oncology_tiersに含まれます。上の47はmalignancyも除いた結果閲覧後の表示用分類で、凍結した判定には影響しません。Hub注釈から現在の国別承認・対象種・製剤・がん適応の有無は確定できません。試料の同一性・純度も再確認していません。凍結JSONの旧kill_*等の名前は履歴として保持し、表示と解釈を訂正しています。

PRISM Repurposing 19Q4 Dataset(Broad Institute、CC BY 4.0)の値から、MAENが化合物単位の集計を計算しました。原表は再配布していません。The results published here are in whole or part based upon data generated by the Cancer Target Discovery and Development (CTD²) Network (https://ocg.cancer.gov/programs/ctd2/data-portal) established by the National Cancer Institute’s Office of Cancer Genomics.

転用候補の集計JSONPRISM Repurposing 19Q4(CC BY 4.0)CTRP v2 / NCI CTD²結果前の固定:bc4ed8c / 78c4032 / 4070bc2テスト20件(ローカル)

02 — PROTEIN

変化には、
投与条件の手がかりがある。

一方の反復を問い合わせ、もう一方を候補にして検索。R1 → R2とR2 → R1の計156問い合わせで、同じ投与条件が何位に戻るかを測りました。

模式図 · 逆検索

変化の形が似ている順に、並べ替える。

Q:反復1で測った変化(問い合わせ)

QABC1位DE
  • 同じ投与条件を反復2で測ったもの
  • 似ている度合い
片方の反復で測ったタンパク質の増減パターンを問い合わせにして、もう片方の反復の78条件を似ている順に並べます。元の投与条件が何位に戻るかを数えると、実測では1位が109/156(69.9%)、5位以内が149/156(95.5%)でした。欠損の位置だけでも5位以内が75.6%で、測定グループの手掛かりも含まれます。未知の物質での性能を示す結果ではありません。
別反復からの再発見観測値と2つの対照を比較
69.9%

元の投与条件が1位に

109 / 156 問い合わせ

Top 1は、元の投与条件が候補の1位に戻った割合です。検索対象は測定済みの条件に限られます。

同じ評価条件で、何を使って検索したか

観測されたタンパク質量69.9%
欠測パターンだけ16.7%
値を入れ替えた対照0.6%
0%均等順位の参照:1.3%100%
ここが限界

共通のDMSO対照とTMT測定グループに由来する依存が残ります。高い再発見率は、未知物質の作用や治療効果を予測できたことを意味しません。

公開された集計値を表示しています。

CONTROL / 欠測の影響

値を使わなくても、
16.7%は1位に戻る。

Top 5は観測値95.5%、欠測のみ75.6%、値入れ替え6.4%。欠測の位置だけでも条件を識別できました。測定グループの特徴が検索に混ざるため、この対照も主結果と一緒に示します。

EXTERNAL / 別研究の署名

外部研究では、
対応できた11件を評価。

6 / 111位
7 / 115位以内

20件中19件に候補があり、1件にはありませんでした。元資料名で対応できた11件を評価し、同定が不確かなもの・候補にないものの計9件は正解率から除外。限定的な診断で、独立した最終検証ではありません。

01 — RNA

細胞のRNAは、
予測に役立つか。

同じ44細胞、6薬剤、20通りの分け方で比較しました。誤差はpGI50のMAE。小さいほど、実験で測った濃度に近い予測です。

0.55093RNAを使うモデルの平均MAE
追加対照を含む同じ20分割の比較 / pGI50・MAE ↓
予測方法平均MAE
薬剤平均その薬の平均的な応答0.60794
組織・固定組織ごとの傾向 / shrinkage 100.59465
組織・内部CV組織モデルも内部で調整0.61016
RNA・内部CV細胞の分子情報を使用0.55093
RNA入れ替え対照細胞とRNAの対応を置換0.60766

RNAモデルは、調整した組織モデル・RNA入れ替え対照のそれぞれより19/20分割でMAEが小さくなりました。同じ細胞を繰り返し使った記述的比較です。独立試行や有意差、RNAの因果効果を意味しません。

21ローカルテスト成功CPU 1スレッド / 17.237秒追加対照の集計JSON

EXTERNAL / RNA — 最初の外部評価

NCIで学び、
別の細胞で確かめる。

NCIの44細胞で学んだ予測をGDSC1へ移し、薬ごとの細胞の効きやすさの順位を比較します。GI50からIC50への異なる測定指標をまたぐ転移評価です。

模式図 · 順位相関 ρ

ρ は、2つの順位がどれだけそろうか。

順位 A順位 B

線が平行なら、比較する2つの順番が完全に一致しています。

診断Q2に近い形:RNAを別の施設の測定に替えても、固定モデルが出す順位はほぼ保たれました(実際は0.94083)。

診断Q1に近い形:同じ細胞をNCIとGDSCで測った値どうしでも、順位の一致は弱めでした(実際は0.27041)。

主評価に近い形:外部のGDSC1では、RNAモデルの予測順位と測った順位がほとんどそろいませんでした(実際は0.06165)。

8株で描いた模式図です(図のρはこの8株で計算した値)。注記した実際の値は6薬剤ごとのρの平均です。ρ は −1〜1 の値で、予測の的中率や治療効果ではありません。
外部でのRNA優位は未確認

主評価:測定濃度範囲内の順位相関

Spearman ρ / −1 〜 1
340細胞 / 1,047組 / 6薬剤

RNAモデル

0.0616595%区間 −0.02069 〜 0.12753

組織・固定

0.1031795%区間 0.02903 〜 0.17933

組織・内部CV

0.1031795%区間 0.02903 〜 0.17933

薬剤別ρの単純平均(macro ρ)/ 6薬剤。既知の由来群を500回対応付きbootstrapした95% percentile区間。固定モデル・対象に条件付けた記述的な不確かさです。 NCI内CVでshrinkage 10が選ばれ、固定/CV組織は同じ予測です。

主評価:測定濃度の厳密な内側のみ。nは薬ごとの細胞数、ρはpGI50予測とpIC50実測の順位相関です。
薬剤範囲内 nRNA ρ組織・固定 ρ組織・CV ρ
ドキソルビシン287−0.03813−0.05402−0.05402
シスプラチン1150.16145−0.00727−0.00727
パクリタキセル128−0.181310.076570.07657
フルオロウラシル1610.062280.150650.15065
メトトレキサート1110.303040.370950.37095
エトポシド2450.062590.082120.08212

スマホでは、「組織・固定」と同じ値の「組織・CV」列を省略しています。

結果の読み方

点推定ではRNAが組織より低く、同じ6薬剤のmacro ρ差は−0.04152(95%区間 −0.11405 〜 0.01943)。差の区間は0を含み、今回の外部評価でRNAの優位は確認できませんでした。

SENSITIVITY / 範囲外を含む副結果

範囲条件で、点推定の方向が変わる。

主評価は測定濃度の厳密な内側にある340細胞・1,047薬剤×細胞の組です。応答が対応した全387細胞・1,962組のうち、範囲外915組(上限超914、下限未満1)を除外しました。これはfitted値と測定範囲の関係で、真の打ち切りflagではありません。

副結果のRNA ρ 0.18051組織 ρ 0.13146差 +0.04906

範囲外も含む事前指定の副結果ではRNAの点推定が上回りますが、副結果のbootstrap区間は未計算です。方向が変わるため、外部優位の主張は範囲条件に依存し、確認には至っていません。全薬剤の副結果も集計JSONに残します。

ρは順位の一致度で、予測の的中率や治療効果ではありません。薬剤平均モデルは同じ薬の全細胞に同じ値を返すため、薬剤内のρは未定義です。0として比較していません。

外部評価の対象・固定手順・限界

外部の応答値を見る前に、RNAで評価可能な418細胞を選定。NCI-60の60モデルと既知の同一由来・派生モデルを対象から除外しました。この418は応答値との対応前の適格数で、各薬の評価数nとは異なります。

モデルはNCIの44開発細胞で再学習し、外部応答の取得前に手順と予測を21677bbで固定しました。応答値を抽出しない設計メタデータの最終対応表はc961cdbで追加固定しました。NCI側で選んだ500特徴のうち、外部RNAで492特徴を観測。欠損処理・標準化は固定したNCI側の手順に従います。Sanger RNASeqの2019年FPKMメンバーを一度log2(FPKM+1)へ変換。FPKMの解釈は旧ファイル名と公式説明に基づき、現在のRNA処理と同一とは仮定しません。外部で観測されない8特徴はNCI学習時の中央値で補完します。 学習時にない組織は、組織モデルでの効果を0として扱います。

NCIの48時間増殖GI50とGDSC1の72時間viability IC50は異なるエンドポイントです。pIC50 = 6 − LN_IC50 / ln(10)で濃度単位をµMからMへそろえますが、IC50がGI50に変わるわけではありません。ここでは薬ごとに順位相関を測り、元のMAEと直接比較しません。薬ごとに20由来群以上、3薬剤以上という集計対象の条件は事前固定しましたが、効果量の正式な合否閾値は事前定義していません。NCI側の内部CVで組織shrinkage 10が選ばれ、固定組織とCV組織は同じ予測になりました。

薬剤の対応は原表の単剤名に基づき、塩・化学構造を独立に厳密照合したものではありません。施設・培養・RNA処理の差が残り、未注釈の同一由来・派生関係の不存在も保証できません。テストはPython 3.14.8 / NumPy 2.5.3の56件と、タンパク質用Python 3.12.14の20件で、単一環境やCIの結果ではありません。 正常細胞への毒性も調べていません。この評価から人体での安全性、毒性、治療効果は判断できません。

外部評価の集計JSONGDSC1 release 8.5 / 測定の説明Sanger RNA 2019-11-01 / 説明サンガーのデータ利用方針結果前の固定:21677bb / c961cdb2環境で計76件のローカルテスト実行成功

DIAGNOSTICS / RNA — 開発診断

弱い転移の手がかりを、
分けて調べる。

測定そのもの、同じ細胞のRNA、組織との対応、測定濃度範囲。前の外部評価を起点に、別々の問いで食い違いを調べます。

すでに結果を見たデータを使う診断です。

元のGDSC評価は閲覧済みで、この追加診断は独立した性能確認ではありません。NCIと重なる細胞を使うbridgeは測定間比較のための別集合とし、前の外部評価へ足しません。主な原因や因果関係を確定するものではありません。

Q1低一致の傾向・分類に留保

同じ細胞の薬剤応答は、
測定間で一致するか。

NCIとGDSCで厳密に対応できた同じモデルのGI50とIC50を、薬ごとに比較します。モデル予測の相関とは区別した測定間の診断です。

候補の同株モデル
58
候補の由来群
55

範囲内の測定間macro ρ

0.2704195% 区間 0.06319 〜 0.44541

範囲内の主診断は48モデル・158薬剤×モデル、全6薬剤。測定間の順位一致は限定的という手がかりですが、便宜上の低一致帯という分類は区間の幅を踏まえた暫定的なものです。

測定間の相関は、学習モデルの精度の上限や数学的な天井へ換算できません。株の対応・測定条件・範囲条件の留保が残ります。

全薬剤の測定間比較と状態
薬ごとの対応件数、由来群、測定間の順位相関と状態。件数不足や未定義も残します。
薬剤モデル n由来群 n応答 ρ状態
ドキソルビシン46460.35753推定可能
シスプラチン18180.18060推定可能
パクリタキセル15150.10903推定可能
フルオロウラシル25250.52846推定可能
メトトレキサート12120.18182推定可能
エトポシド42420.26505推定可能

全有限値では52モデル・279組、macro ρ 0.48620(区間未算出)。範囲内のNCI top-dose proxy該当は0件のため、proxy除去後も0.27041で同じです。proxy自体は真の打ち切りflagではありません。

Q2出力順位は高一致・精度とは別

同じ細胞でも、
RNAと出力は一致するか。

NCIとSangerの両方にRNAがある同じ細胞を比較。固定モデルに入力したときの出力も併せて確認します。新しいモデルの学習や外部への再調整は行いません。

RNA比較の候補モデル
18
実効RNA比較モデル
18

固定出力のmacro ρ

0.9408395% 区間 0.86481 〜 0.96237

同じ18モデルの出力順位は高く一致します。ただし全6薬剤でSanger入力の平均出力がNCI入力より低く、差は−0.22047〜−0.02023 pGI50。順位の一致から入力差なし・施設間同等とは判断しません。学習44細胞との重複:18モデル中16モデルが学習内、2モデルが学習外(18由来群)。学習外2モデルを独立した精度評価集合とは扱いません。

RNAや出力の一致度は、薬剤応答の予測精度でも、RNAの因果効果の保証でもありません。重複細胞の結果を独立した外部性能へ加えません。

一致指標・件数・状態
比較指標の定義と対象数を併記します。未定義・件数不足を0に置き換えません。
比較実効 n集計状態
RNA入力の一致
遺伝子ごと・同株間Spearman ρ
442遺伝子 / 18モデル中央値 0.76891 / 四分位 0.62965〜0.85637442評価 / 8欠測・50一定を除外
固定モデル出力の一致
薬剤ごとの出力順位相関
18モデルmacro ρ 0.94083 / 6薬剤18モデル・108薬剤×モデル / 推定可能

選択500特徴のうち対応493、遺伝子ごとのNCI–Sanger相関評価は442(欠測8、一定50を除外)。同株の再識別は17/18件。細胞の対応付け診断で、薬への応答の正解率ではありません。1/n=1/18(5.6%)は均等順位の数学的参照で、置換null検定ではありません。入力の識別・PCごとの相関も集計JSONに残します。

出力差はSanger入力−NCI入力、pGI50単位。全6薬剤の順位と水準の違いを併記。
薬剤n出力 ρ平均差平均絶対差
ドキソルビシン180.89267−0.123820.12568
シスプラチン180.96904−0.020230.03875
パクリタキセル180.94840−0.186020.19533
フルオロウラシル180.93602−0.064920.06854
メトトレキサート180.94427−0.220470.22047
エトポシド180.95459−0.136620.14105
Q3層別記述・原因は未確定

組織が対応する細胞と、
Unknownで傾向は違うか。

前の外部対象を、NCIの組織分類に対応したKnownと対応しないUnknownに分けて記述します。層ごとの件数・薬剤集合・未定義を明記します。

Known / 組織対応あり

0.09191

RNA macro ρ / 集計薬剤 6

Unknown / 組織未対応

0.00034

RNA macro ρ / 集計薬剤 6

Known / 147モデル・455組 / 6薬剤

RNA

0.0919195% 区間 −0.02427 〜 0.19717

組織・固定

0.1546295% 区間 0.03690 〜 0.26094

差 RNA−組織

−0.0627295% 区間 −0.14476 〜 0.02674

Unknown / 193モデル・592組 / RNA 6薬剤

RNA

0.0003495% 区間 −0.09606 〜 0.10309

Unknownの組織・固定/CVは一定予測のためmacro ρ・区間・RNAとの差は未定義。組織の集計薬剤は0です。

Knownは147モデル・455組。RNAと組織の差は−0.06272で95%区間は−0.14476 〜 0.02674と0を含みます。Unknownは193モデル・592組、RNAの6薬剤に対し組織の推定可能薬剤は0です。組織との比較差も未定義です。

Unknownの組織効果は固定規則で0です。一様な予測の薬剤内ρは未定義になります。層の差から組織対応が主な原因だとは決められません。

Known / Unknownの全薬剤
Known:元の範囲内評価を層別した件数・順位相関・状態。
薬剤モデル nRNA ρ組織・固定 ρ状態
ドキソルビシン117−0.00275−0.07882RNA・組織とも推定可能
シスプラチン450.093150.07230RNA・組織とも推定可能
パクリタキセル580.138760.14099RNA・組織とも推定可能
フルオロウラシル80−0.038210.23530RNA・組織とも推定可能
メトトレキサート550.115080.39239RNA・組織とも推定可能
エトポシド1000.245410.16557RNA・組織とも推定可能
Unknown:元の範囲内評価を層別した件数・順位相関・状態。
薬剤モデル nRNA ρ組織・固定 ρ状態
ドキソルビシン170−0.06121未定義RNA推定可 / 組織一定
シスプラチン700.27509未定義RNA推定可 / 組織一定
パクリタキセル70−0.38686未定義RNA推定可 / 組織一定
フルオロウラシル810.09131未定義RNA推定可 / 組織一定
メトトレキサート560.13903未定義RNA推定可 / 組織一定
エトポシド145−0.05531未定義RNA推定可 / 組織一定
Q4範囲外の記述・差は不確か

範囲外のfitだけでは、
順位相関はどうなるか。

測定濃度範囲の外にあるfitted IC50だけを取り出した記述診断です。前の「全有限値」の副評価とは対象を分け、薬ごとの件数を残します。

範囲外の薬剤×細胞
915
範囲外のモデル
348

RNA

0.1839895% 区間 0.10980 〜 0.25785

組織・固定

0.0964395% 区間 0.00547 〜 0.18481

差 RNA−組織

0.0875595% 区間 −0.01389 〜 0.19757

範囲外のみではRNAの点推定が組織より高いものの、差+0.08755の95%区間−0.01389 〜 0.19757は0を含みます。範囲条件による集団の違いも含む記述で、外部優位の確認ではありません。

範囲外fitは実験濃度を越えた推定値で、真の打ち切りflagではありません。この層の相関を実測の治療効果や外部での優位の証明にしません。

範囲外のみの全薬剤と状態
範囲外fitのみ。元の範囲内主評価、範囲外を含む全有限値副評価と分母を混ぜません。
薬剤モデル nRNA ρ組織・固定 ρ状態
ドキソルビシン460.468640.12276推定可能
シスプラチン2580.167670.08119推定可能
パクリタキセル58−0.025810.12804推定可能
フルオロウラシル1990.136830.10669推定可能
メトトレキサート2610.326930.15387推定可能
エトポシド930.02959−0.01400推定可能

診断の次に必要なこと

ここで見えた差は開発上の手がかりとして扱います。次の手順を事前に定め、性能の確認には別の未使用データを確保します。薬ごとの結果を残し、都合の良い薬だけを選びません。

診断の対象・留保・欠損の扱い

元の評価を閲覧した後の追加診断です。事前固定は手順の変更を追跡するための記録で、結果を一度も見ていない独立確認を意味しません。由来群の注釈漏れ、GI50とIC50のエンドポイント差、施設・RNA処理・測定範囲の差が残ります。未定義、件数不足、利用できない比較はその状態を保持し、0や成功へ置き換えません。

薬剤集合を揃えたmacro ρと差を示し、500回の対応付き由来群bootstrapによる95% percentile区間を併記しています。区間は固定モデルと各診断対象に条件付けた記述です。全6薬剤を残し、未定義の組織ρを0へ置き換えません。

v1は未実行。v2はbridgeのraw応答・RNAへプログラムがアクセスした後、65.188秒で上限超過し失敗記録を保存しました。新しいQ1/Q2の統計は算出されていません。v3は数値規則を保ち、重複I/Oだけを除去してb621429で追加登録した処理です。20.989秒・CPU1スレッドで実行。元の外部集計は閲覧済みで、新しい盲検の外部テストではありません。

追加診断の集計JSON使用データは前の外部評価と同じ一次資料手順の固定と実行記録: v3 / b621429 / 20.989秒 / I/Oのみ修正

CONNECTED WORKFLOW / 探索的な接続

変化から候補へ、
根拠をつなぐ。

希望するタンパク質量の変化から実測の投与条件を検索し、既存のPRISM・CTRP集計を参照する研究用CLIを追加しました。類似度と薬剤応答の根拠を別々に保存し、応答を理由に検索順位を変えません。新しい治療候補の有効性を確かめた結果ではありません。

MAENは、何をしている?

量の違いを読み、似た記録を探し、分からないことを残します。棒・矢印・条件X/Y/Zは、すべて説明用の架空例です。実際の集計は図の下に示します。

模式図

下へ進む · 上へ戻る · 止めて読むスクロールで説明を操作

01 / どんな変化を指定する?

どの量を増やす・減らすか

同じ測り方の「現在」と「指定した状態」を比べ、増やす・減らす・変えない、を取り出します。

  • 現在の量
  • 指定した量
A+ 増やす
B− 減らす
C0 同じ
  • A ↑
  • B ↓
  • C →

A/B/Cは架空のタンパク質、量は仮の目盛りです。「指定した状態」が健康な状態とは限りません。

02 / 過去に似た記録はある?

似た変化を探す

MCF7という培養がん細胞で、投与12時間後に測った78条件と、タンパク質の増減パターンを比べます。下の3条件は、考え方を示す架空例です。

探したい変化(模式図)

  • A ↑
  • B ↓
  • C →
  • 条件 XA / B / C↑ ↑ →
  • 条件 YA / B / C↑ ↓ →
  • 条件 ZA / B / C↓ ↑ →

未知の物質が起こす変化を、ここで予測しているわけではありません。

03 / 別の記録を添えられる?

別の実験の記録を添える

まず似た順に並べます。次に、名称が対応する条件へ、既存の薬剤応答の記録を添えます。

  1. 条件 Y ↑ ↓ →暫定参照:名称の対応のみ
  2. 条件 X ↑ ↑ →対応未解決:この条件も保持
  3. 条件 Z ↓ ↑ →対応未解決:この条件も保持

参照がなくても候補を消しません。記録を添えても、似た順は変えません。

名称が同じでも、化学構造・塩・試料が同じかは未確認です。

04 / 何がまだ分からない?

まだ分からないことを残す

似た記録が見つかることと、望む作用を確かめることの間には、まだ調べる項目があります。

  • 同じ物質か構造・塩・試料の照合
  • 正常な細胞ではどうなるかがん細胞との比較
  • 体内で届く量か濃度と作用する時間
  • 別の研究でも成り立つか独立データと実験で確認

「未確認」は、そのまま記録します。この図は治療効果や正常状態への回復を示していません。

スクロールは説明の順序を操作します。実験の時間経過ではありません。

ここからは実際の接続デモの集計

公開済み・使用済みの8-azaguanine署名(35遺伝子)を入力した動作確認です。上の架空の棒や順位とは別の情報です。

78条件を「採点できるか」で見る
  • 74順位を付けられた
  • 4採点不能・理由を保存
同じ78条件を「名称対応」で見る
  • 30暫定的な名称対応
  • 48対応未解決・保持

2つは同じ78条件の別の分け方です。74から30へ絞った結果ではありません。参照なしも採点不能も、全条件を残します。

詳しい読み方

順位あり74条件の内訳は、名称対応29・未解決45。採点不能4条件の内訳は、名称対応1・未解決3です。名称の対応は化学的同一性の証明ではありません。応答記録は別の細胞・用量・時間の測定で、治療効果の確認でもありません。RNAモデルは外部での優位が未確認のため、候補の通過条件に使いません。

接続デモの集計と出典(JSON)

  1. 01入力を定義

    現在と目標の差を作る

    同じ測定法・正規化・単位と宣言されたタンパク質データから「目標−現在」を計算。共通して測れた遺伝子だけを使い、欠損をゼロで埋めません。目標が正常な状態を表すかは未検証です。

  2. 0278条件を保持

    既知の変化を検索する

    MCF7・12時間後の既存カタログを使い、似た変化・逆向きの変化を順位付け。元の用量を保持し、採点不能な条件も理由付きで残します。未知物質の変化は予測しません。

  3. 03暫定的な名称対応

    応答の根拠を参照する

    30条件で、大文字小文字以外が同じ元名称を対応づけ、PRISM・CTRPの既存根拠を添付。化学構造・塩・試料の同一性は未確認です。残る48条件も除外せず、未解決として保存します。

  4. 04未評価を明示

    次に確かめる項目を残す

    正常細胞、人体で届く濃度、現在の承認・製剤・対象種、作用機序、独立した再現は未確認。RNAモデルは外部優位が未確認のため、候補の通過条件に使いません。

既存データによる接続デモです。最初の通し確認には、元S3の先頭にある公開済み・使用済みの8-azaguanine署名(35遺伝子)を、結果を見て選び直さず使います。健康な状態への目標ではなく、対応する正解条件も付けられないため、再発見精度を計算しません。署名・カタログ・応答の時間、用量、細胞が一致することも確かめていません。

参照する集計は選択的710件と広い一次活性202件で、全4,532の個別在庫ではありません。集計にない物質を「無効」「未測定」とは判断しません。生細胞量の指標と細胞死も区別します。接続デモの公開集計(JSON)。検索は別の研究用CLIで行い、このページからの入力・計算はありません。

NEXT / 目指す先

答えを出す前に、
問いを確かめていく。

今回のRNAの外部優位は確認できませんでした。追加診断でも主な原因は確定していません。測定間のずれと入力・出力の水準差を開発上の手がかりとして残し、次は同一エンドポイントの別の未使用データによる性能確認を優先します。今後この集合を調整に使う場合は開発データとし、性能確認には別の未使用データを用います。転用候補は、現行承認・製剤・対象種と曝露の照合、作用機序の仮説検証を次に別の事前登録で行います。

  1. 01実施済み

    既知の条件を取り戻す

    反復を分けて再発見率を測り、欠測・値の入れ替え対照と比較する。

  2. 02開発診断を記録

    別の未使用データへ

    追加診断を手がかりに次の手順を事前計画する。同一エンドポイントでの性能確認を優先し、診断集合の再評価を独立確認と扱わない。

  3. 03検索CLI実装済み

    望む変化から候補を絞る

    入力した遺伝子変化CSVと似た方向・逆方向の実測条件を順位付けする研究用CLIを実装。望む作用が起きるかは未検証です。

  4. 04将来の段階

    実験で作用を確かめる

    細胞の増殖・正常細胞への影響・再現性を、専門家による実験で確認する。

このサイトでは集計結果を閲覧・比較できます。CSVからの検索は別の研究用CLIで行います。未知の物質が起こす変化、正常な状態への回復、人体での安全性・治療効果は未検証です。

EVIDENCE / 記録

数字の先を、
たどれるように。

元資料、評価方法、対照、過去の結果を残します。掲載するのは集計結果。計算コード・原行列・細胞別の生データは公開していません。

タンパク質検索の評価方法と限界

MCF7乳がん細胞、12時間投与、78条件・2反復。メトホルミンの5濃度を含むため、78種類の化学物質ではなく、原表の物質名では74物質の78条件です。対象はタンパク質量で、活性やリン酸化の測定ではありません。

Table S2の正の測定値をlog2変換し、両者で観測されたアクセッション100個以上のペアをcosine類似度で比較しました。欠損は0と同一視せず、補完しません。線形の相対量という解釈は論文の方法記述に基づく仮定で、表自体には単位が明記されていません。論文の遺伝子集計・最小値補完・ComBat後の行列を再現した結果ではありません。

欠測は全測定欄の57.8%。TMTグループ内で欠測パターンが共通し、同じDMSO対照も共有されます。観測ID集合のJaccard類似度(値を使わない欠測位置の対照)と、マスクを保った値の入れ替えを対照にしました。均等順位の参照は計算上の基準で、独立した確率的試行やp値ではありません。反復を分けても測定上の依存は残ります。

外部Table S3は遺伝子別Log2FC署名を使用。20件中19件に候補があり、1件にはありません。11件のみ元資料名で候補と対応でき、同定が不確かなもの・候補にないものの計9件を正解率から除外しています。名称の一致は厳密な化学物質同定の証明ではなく、細胞種・投与時間・濃度も揃っていません。

RNA予測の評価方法と限界

公式CellMiner 2.15、HG-19、日付ラベル09-11-2025、log2(FPKM+1)。23,808遺伝子レコード×60細胞、欠損0。0は欠損扱いにしません。供給側のFPKM処理を利用し、raw再処理はしていません。

関連する細胞系列は代表に絞り、44開発細胞を同じ20分割で比較。外側学習28〜30、校正6〜8、評価7〜8細胞で6薬剤が区画を共有します。各学習区画だけで中央値補完、分散上位500特徴、標準化、PCAをfitし、学習内3foldのMAEでPCA 2/5・Ridge alpha 1/10/100を選択しました。追加対照は組織shrinkage 0/1/10/100の内部CVと、固定した1回のRNA行置換です。置換は組織との対応も壊します。組織4候補・分子6候補の比較は、モデル群の複雑さを等しくしたものではありません。評価値を調整に使っていません。

元の3モデル比較ではRNAが薬剤平均より19/20、固定組織より18/20分割で小さいMAEでした。追加の調整組織は固定組織より18/20分割で悪化しました。これらの分割は重複し、独立した試行ではありません。

分子モデルの6薬同時区間被覆は平均87.2%ですが、片側幅は1.548〜2.533 pGI50と広い値です。被覆は記述的で、交換可能性は未確立。「55/55」は入力名の対応付けで、予測精度ではありません。GI50の打ち切り・測定条件は未解決で、同一GI50の独立確認は未完了。別エンドポイントのGDSC1転移評価は上の外部評価に示します。除外した保留8細胞も過去に使用済みです。

対象薬剤:ドキソルビシン、シスプラチン、パクリタキセル、フルオロウラシル、メトトレキサート、エトポシド。

手順の固定・実行環境・利用条件

タンパク質検索はコード・設定・入力hashを結果計算前のcommit 012e2c5で固定。41テスト成功はローカル実行記録です。入力解析6.498秒、計算1.558秒で、ダウンロードや描画を除きます。

RNA追加対照はcommit ce5a4fbでコード・入力・設定・環境を結果前に固定し、21ローカルテスト成功、CPU 1スレッド17.237秒。元のRNA検証は手順を事前固定しましたが、import先と環境hashは結果後の追加固定で、全対象を事前固定したとは主張しません。元の実行は14ローカルテスト・11.224秒でした。これらはCIや全システムの検証を意味しません。

原データと全変換行列は公開しません。タンパク質論文はCC BY-NC-ND 4.0で、独立したデータライセンスは確認できていません。NCIデータを含め包括的な再配布許諾は仮定せず、各提供元の条件に従います。

データの一次資料と集計JSON
これまでの記録・元のRNA全20分割

過去の結果は、留保とともに保存しています。旧20結果は関連系列が18/20分割で区画をまたいでいました。旧組織0.58265と現分子を直接比較しません。

以下は現在の44細胞に対する元の3モデルの全20分割です。緑は各行の最小MAE。

seed薬剤平均組織・固定RNA
202620010.606760.618480.59497
202620020.598340.614690.54597
202620030.599200.573840.50564
202620040.636840.591260.52255
202620050.680020.666290.66227
202620060.663390.598730.63236
202620070.581080.518330.51763
202620080.675750.642040.60010
202620090.587910.610860.60458
202620100.632020.602130.56232
202620110.546450.540930.43990
202620120.644570.610100.55536
202620130.554100.581950.52009
202620140.591560.653580.57023
202620150.628500.599730.55066
202620160.619190.631100.56594
202620170.624500.576310.60239
202620180.590860.585530.50056
202620190.598530.636350.56310
202620200.499260.440860.40197

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