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

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。
绘图时是否显示AUC值,默认显示
对于AUC<0.5进行自动换,默认进行自动换算
字体类型,默认"Arial"
提交 重置

结果与说明

工具预估运行时间为 {{ run_time }}

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

结果下载

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. 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)

rocdatatype.png

    demo数据下载:roc.xlsx




  1. 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。

    ROC.jpg

  1. (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





问题反馈