Skip to main content

Table 4 Experimental results for the 20-Fold procedure with the first group of data-sets

From: CORENup: a combination of convolutional and recurrent deep neural networks for nucleosome positioning identification

  

LSTM

ConvNet

CORENup

LeNup

HS

ACC

0,836 ±0,03

0,83 ±0,03

0,881 ±0,04

0,873 ±0,02

 

SENS

0,898 ±0,03

0,867 ±0,03

0,931 ±0,06

0,839 ±0,03

 

SPEC

0,792 ±0,03

0,814 ±0,03

0,843 ±0,02

0,906 ±0,04

 

MCC

0,681 ±0,002

0,666 ±0,0

0,758 ±0,07

0,762 ±0,03

 

AUC

0,92 ±0,03

0,91 ±0,03

0,93 ±0,03

0,928 ±0,01

DM

ACC

0,854 ±0,04

0,838 ±0,04

0,882 ±0,02

0,875±0,02

 

SENS

0,872 ±0,03

0,816 ±0,03

0,898 ±0,02

0,876±0,03

 

SPEC

0,841 ±0,05

0,838 ±0,06

0,869 ±0,02

0,74 ±0,13

 

MCC

0,71 ±0,003

0,68 ±0,003

0,766 ±0,04

0,766 ±0,04

 

AUC

0,93 ±0,02

0,92 ±0,02

0,94 ±0,02

0,937 ±0,02

E

ACC

0,897 ±0,03

0,895 ±0,03

0,915 ±0,05

0,912±0,02

 

SENS

0,938 ±0,03

0,924 ±0,02

0,958 ±0,03

0,885±0,02

 

SPEC

0,865 ±0,04

0,874 ±0,04

0,882 ±0,03

0,939 ±0,02

 

MCC

0,799 ±0,002

0,795 ±0,001

0,835 ±0,07

0,832±0,03

 

AUC

0,96 ±0,02

0,96 ±0,02

0,96 ±0,02

0,96 ±0,02

Y

ACC

0,996 ±0,05

0,996 ±0,06

1,0 ±0,002

1,0 ±0,0

 

SENS

0,998 ±0,05

0,998 ±0,05

0,999 ±0,005

1,0 ±0,0

 

SPEC

0,995 ±0,07

0,995 ±0,08

1,0 ±0,0

1,0 ±0,0

 

MCC

0,992 ±0,003

0,993 ±0,002

0,999 ±0,005

1,0 ±0,0

 

AUC

0,99 ±0,0

0,99 ±0,0

0,99 ±0,0

1,0 ±0,0

  1. The two networks LeNup and CORENup outperform the simpler networks in Figs. 2 and 3. Best values are shown in boldface