Predicting gene function using hierarchical multi-label decision tree ensembles

BMC Bioinformatics

Table 1 Comparison of AU() between Clus-HMC-Ens and the MouseFunc systems

Subset	CLUS-HMC-ENS	BSVM⁺	KLR	CSVM	GENE FAS	Gene MANIA	KIM	Funckenstein
BP_3-10	0.045	0.040⊖	0.028⊖	0.029⊖	0.028⊖	0.071⊕	0.029⊖	0.085⊕
BP_11-30	0.055	0.042⊖	0.053	0.017⊖	0.012⊖	0.038⊖	0.031⊖	0.083⊕
BP_31-100	0.109	0.100⊖	0.135⊕	0.077⊖	0.033⊖	0.035⊖	0.044⊖	0.190⊕
BP_101-300	0.173	0.161⊖	0.174⊕	0.146⊖	0.078⊖	0.055⊖	0.051⊖	0.225⊕
CC_3-10	0.182	0.076⊖	0.060⊖	0.046⊖	0.050⊖	0.131⊖	0.128⊖	0.202⊕
CC_11-30	0.207	0.085⊖	0.128⊖	0.094⊖	0.038⊖	0.068⊖	0.112⊖	0.167⊖
CC_31-100	0.233	0.163⊖	0.161⊖	0.074⊖	0.107⊖	0.046⊖	0.127⊖	0.226⊖
CC_101-300	0.220	0.166⊖	0.225⊕	0.157⊖	0.110⊖	0.101⊖	0.094⊖	0.248⊕
MF_3-10	0.266	0.243⊖	0.191⊖	0.205⊖	0.174⊖	0.359⊕	0.189⊖	0.368⊕
MF_11-30	0.356	0.258⊖	0.285⊖	0.275⊖	0.136⊖	0.270⊖	0.215⊖	0.384⊕
MF_31-100	0.360	0.245⊖	0.294⊖	0.231⊖	0.120⊖	0.284⊖	0.191⊖	0.482⊕
MF_101-300	0.368	0.283⊖	0.331⊖	0.386⊕	0.184⊖	0.202⊖	0.140⊖	0.485⊕

For each of the 12 subsets, the AU() of CLUS-HMC-ENS is compared with the MouseFunc systems. A win (⊕) means that the MouseFunc system outperforms CLUS-HMC-ENS, a loss (⊖) means that it is outperformed by CLUS-HMC-ENS.

ISSN: 1471-2105