Predicting multi-level drug response with gene expression profile in multiple myeloma using hierarchical ordinal regression

Table 2 Summary of predictive performance using different number of top probes for drug response prediction (five levels) in two studies

		10 fold with 10 repeats cross-validation				Leave one out cross-validation
Number of top genes	Prior Scale	Deviance	AUC	MSE	misclassification	Deviance	AUC	MSE	misclassification
Mulligan et al. [10] (Five Level Drug response Outcome)
30	0.4	452.868	0.616	0.140	0.204	452.805	0.605	0.140	0.201
50	0.14	441.919	0.632	0.136	0.189	442.235	0.618	0.137	0.194
100	0.14	439.464	0.634	0.136	0.190	438.839	0.625	0.136	0.188
150	0.15	431.669	0.657	0.133	0.185	434.309	0.645	0.134	0.186
200	0.15	425.471	0.673	0.132	0.186	427.950	0.662	0.133	0.189
250	0.15	428.840	0.669	0.133	0.187	431.478	0.661	0.133	0.189
300	0.15	437.913	0.660	0.135	0.189	443.893	0.642	0.137	0.194
350	0.15	425.215	0.690	0.133	0.185	430.448	0.679	0.135	0.186
400	0.09	411.556	0.692	0.130	0.181	407.755	0.690	0.129	0.178
450	0.09	410.313	0.700	0.129	0.179	402.852	0.704	0.127	0.179
500	0.14	426.196	0.705	0.134	0.194	434.344	0.691	0.138	0.209
Terragna et al. [2] (Five Level drug response Outcome)
30	0.95	270.440	0.776	0.126	0.188	266.318	0.780	0.126	0.186
50	0.17	270.285	0.755	0.128	0.195	267.102	0.764	0.127	0.192
100	0.17	267.890	0.757	0.126	0.185	264.300	0.764	0.124	0.183
150	0.26	277.956	0.766	0.129	0.190	276.060	0.770	0.130	0.197
200	0.26	277.353	0.767	0.130	0.187	275.197	0.765	0.130	0.188
250	0.26	274.008	0.775	0.128	0.187	265.904	0.778	0.127	0.169
300	0.23	273.854	0.779	0.128	0.185	268.504	0.779	0.126	0.180
350	0.23	272.087	0.776	0.126	0.174	271.819	0.779	0.124	0.169
400	0.12	264.856	0.769	0.126	0.182	258.087	0.774	0.121	0.173
450	0.16	263.406	0.779	0.124	0.176	258.174	0.785	0.121	0.173
500	0.16	259.613	0.789	0.122	0.166	252.812	0.796	0.118	0.159

ISSN: 1471-2407