9.Biomarker
Diese Übung war zum 27.06.2019 abzugeben.
Aufgabe 1: Definitionen
ROC: Abkürzung für receiver operating characteristic. Dies ist eine Methode mit der man Analysemethoden wie z.B. Diagnosealgorithmen optimieren und bewerten kann. Dafür bestimmt man die falschpositiven und falschnegativen Ergebnisse der Analysemethode und bestimmt damit die Sensitivität und Spezifität der Methode. Anschließend wägt man diese gegeneinander ab.
AUC: Abkürzung für Area under Curve. Beschreibt die Fläche unter der Kurve die man erhält wenn man Sensitivität gegen 1-Spezifität aufträgt. Der AUC-Wert liegt dabei zwischen 1 und 0. Ein Wert nahe 1 bedeutet dabei dass die Analysemethode wenig falschpositive und falschnegative Werte generiert. Ein Wert nahe 0 bedeutet dass die Analysemethode fast ausschließlich falschpositive und falschnegative Werte generiert. Dies bedeutet, dass der Algothitmus trotzdem funktioniert, man ihn jedoch "umdrehen" muss. Werte um 0,5 herum sind daher die schlechtesten Werte, da diese bedeuten dass die Methode qualitativ so gut sind wie per Zufall zu diagnositizieren.
Spezifität: [math]\displaystyle{ \frac{True negatives}{False positives+True negatives} }[/math]. Rate mit denen die Analysemethode Negativproben korrekt erkennt. Idealerweise geht der Werte gegen 1.
Sensitivität: [math]\displaystyle{ \frac{True positives}{False negatives+True positives} }[/math]. Rate mit denen die Analysemethode Positivproben korrekt erkennt. Idealerweise geht der Werte gegen 1.
logit-Funktion: eine logistische Funktion die die Analysemethoden verwenden um mit Expressionsleveln von Biomarkern einen Wert zwischen 0 und 1 zu berechnen, den man dann verwenden kann um abzuschätzen ob ein positiv oder ein negativ vorliegt. [math]\displaystyle{ logit(P) = log \frac{P_{X}}{1-P_{X}} = \beta_{1} * TPM_{GenX} + \beta_{0} }[/math]
Threshhold: Cutoff-Wert in der logit-Funktion. Dort trennt der Analysealgrithmus die logit funktion, alles auf einer Seite wird als positiv bewertet und alles auf der anderen Seite als negativ. Was was ist hängt davon ab bei kranken Menschen dieser Biomarker hoch oder runtereguliert ist.
