蛋白代谢ROC曲线
文献引用：Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.cn. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线）
参数调整
结果与说明
工具预估运行时间为 {{ run_time }} 秒
程序运行出错，报错信息如下：
请检查数据文件格式后重新提交运行
本次分析未能正常生成结果文件，请核对输入信息或者参考使用说明进行使用！
1. 表达量文件
蛋白或代谢产物表达量文件，第一列为蛋白或者代谢产物名称，第一行为样本名，第二行为分组信息，其余各列为各样品中相应蛋白或代谢产物的表达量。
（上传文件格式需xlsx）
demo数据下载：
roc.xlsx
1. 结果图片
ROC曲线全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，经常作为二分类模型的性能评估，它的纵坐标是真正率（True Positive Rate, TPR），横坐标假正率（False Positive Rate, FPR）。
AUC值，该值越接近1，说明模型性能越好。
(1) 请使用本工具前，按照输入示例文件格式对数据整理；
| 版本 | 更新日期 | 更新内容 |
|---|---|---|
| v2.0.8 | 2022.4.8 | 1. 分析功能更新 2. 报错机制更新 |
| v2.0.7 | 2021.6.22 | 上线工具 |