rm(list = ls(all = TRUE))
message('Machine name: ', paste(Sys.info()[1:5], collapse = ' | '))
## Machine name: Windows | 10 x64 | build 15063 | HAMED-W10L | x86-64
seed = 1234567
# http://rpubs.com/hamedhm/368692 <-- human+DMDD
# http://rpubs.com/hamedhm/372453 <-- human+DMDD+SHet - Before revising duplicates
# http://rpubs.com/hamedhm/374473 <-- human+DMDD+SHet - After revising duplicates
# Loading data
# download.file(url = 'https://www.ebi.ac.uk/~hamedhm/Viability/TSNEPCA.Rdata', 'TSNEPCA.Rdata', mode = 'wb')
# download.file(url = 'https://www.ebi.ac.uk/~hamedhm/Viability/Fully_loaded_R_data.RData', 'Fully loaded R data.RData', mode =
# 'wb')
# download.file(url = 'https://www.ebi.ac.uk/~hamedhm/Viability/new.All_Human_Cells_data.Rdata',
# 'new.All_Human_Cells_data.Rdata',
# mode = 'wb')
# download.file(url = 'https://www.ebi.ac.uk/~hamedhm/Viability/Human_shet_scores_from_CASSA.Rdata',
# 'Human shet scores from CASSA.Rdata',
# mode = 'wb')
# download.file(url = 'https://www.ebi.ac.uk/~hamedhm/Viability/viabi_DR7.csv', 'viabi_DR7.csv')
viabi_DR7 <-
as.data.frame(read.csv(
file = "viabi_DR7.csv",
check.names = FALSE,
stringsAsFactors = TRUE
))[, c('MGI id', 'viability.dr7')]
JAX_Primary_Viability_correct_for_Hamed =
read.csv(
"https://www.ebi.ac.uk/~hamedhm/Viability/JAX_Primary_Viability_correct_for_Hamed.csv",
check.names = FALSE
)
# 1
load(file = 'All_Human_Cells_data.Rdata')
load(file = 'Fully loaded R data.RData')
load(file = 'Human shet scores from CASSA.Rdata')
load(file = '26-03-2018-PCASNE-5.Rdata')
load(file = 'cutoff.Rdata')
# 1.1
overall_human_cell_lines = as.data.frame(overall_human_cell_lines[, -c(
grep(
pattern = c('gecko'),
x = colnames(overall_human_cell_lines),
ignore.case = TRUE
),
grep(
pattern = c('shrna'),
x = colnames(overall_human_cell_lines),
ignore.case = TRUE
)
)])
# 2.
#### 2.1 DMDD
library(GeneViability)
aM = initialization(data = DMDD_test,
speed = TRUE,
seed = seed)
##
## Response is not found and then set to NULL
##
##
## Input dataset : rows=27664 | columns=29
##
##
## Variable names :
## MGI id|4-somite stage|5-somite stage|6-somite stage|7-somite stage|8-somite stage|9-somite stage|10-somite stage|11-somite stage|12-somite stage|13-somite stage|14-somite stage|15-somite stage|16-somite stage|17-somite stage|18-somite stage|19-somite stage|20-somite stage|21-somite stage|22-somite stage|23-somite stage|24-somite stage|25-somite stage|26-somite stage|27-somite stage|28-somite stage|34-somite stage|35-somite stage|36-somite stage
##
## Duplicated data found and removed! [12=0.04%] check: MGI:3642803|MGI:2676311|MGI:2444858|MGI:1922509|MGI:2443217|MGI:1916763|MGI:3650030|MGI:4439625|MGI:3801970|MGI:3782614|MGI:5595797|MGI:4834241
##
## Response is not included!
##
## Shuffling in process ...
##
## Missing data more than 70 percent in rows (5141=19%) [removed]: MGI:5451982|MGI:5580227|MGI:97478|MGI:1922001|MGI:5477219|MGI:5452309|MGI:3702407|MGI:5662942|MGI:3782102|MGI:3652256|MGI:96541|MGI:5454359|MGI:3650880|MGI:3647512|MGI:5456152|MGI:5455438|MGI:2140804|MGI:5504095|MGI:5504075|MGI:5611162|MGI:1920598|MGI:3651764|MGI:5610710|MGI:5663789|MGI:3801853|MGI:3031183|MGI:5663080|MGI:3650667|MGI:3650911|MGI:3826519|MGI:5452867|MGI:5477141|MGI:3782955|MGI:5590485|MGI:2685803|MGI:5595547|MGI:5662765|MGI:1933244|MGI:2685887|MGI:5610162|MGI:3619386|MGI:2442268|MGI:4937883|MGI:99512|MGI:5454184|MGI:1335092|MGI:3651669|MGI:107538|MGI:5455252|MGI:3648806|MGI:5611503|MGI:5593153|MGI:2137300|MGI:4439655|MGI:5141930|MGI:5580001|MGI:5610975|MGI:1930787|MGI:3705126|MGI:5453252|MGI:5454080|MGI:3642597|MGI:5455659|MGI:3801956|MGI:5579025|MGI:5610698|MGI:1919295|MGI:5504142|MGI:5531312|MGI:3705697|MGI:3045260|MGI:5456138|MGI:106185|MGI:5593298|MGI:3705413|MGI:3651697|MGI:4439610|MGI:1351649|MGI:1925728|MGI:3644655|MGI:3651520|MGI:2153249|MGI:3782992|MGI:3652004|MGI:3031344|MGI:2676841|MGI:5611370|MGI:5530933|MGI:5610218|MGI:1922348|MGI:5141965|MGI:1925396|MGI:3612244|MGI:2676908|MGI:3649637|MGI:1928820|MGI:3649258|MGI:5454493|MGI:1891387|MGI:1920712|MGI:3705179|MGI:3649448|MGI:3648443|MGI:3651045|MGI:5610192|MGI:3619045|MGI:5562728|MGI:3643623|MGI:5610691|MGI:3650207|MGI:3649682|MGI:3649450|MGI:107443|MGI:97444|MGI:5662979|MGI:1298217|MGI:2686003|MGI:3034641|MGI:2684965|MGI:3779275|MGI:2443867|MGI:5452764|MGI:3641838|MGI:3605803|MGI:3783207|MGI:3647136|MGI:5455924|MGI:3651421|MGI:2655401|MGI:1924246|MGI:5611535|MGI:5531070|MGI:5010155|MGI:3710628|MGI:5663071|MGI:2180852|MGI:3781837|MGI:108482|MGI:3649086|MGI:2386403|MGI:5662742|MGI:109253|MGI:2148171|MGI:3651891|MGI:5662678|MGI:5455295|MGI:2676800|MGI:5454940|MGI:1919495|MGI:1922269|MGI:5580207|MGI:2441857|MGI:3647155|MGI:3651601|MGI:5662627|MGI:3645403|MGI:3796554|MGI:3836970|MGI:2677064|MGI:98815|MGI:3802067|MGI:1918453|MGI:3648967|MGI:102481|MGI:3650069|MGI:5455791|MGI:5477138|MGI:3686876|MGI:5610876|MGI:5477299|MGI:3622649|MGI:3644226|MGI:3649797|MGI:3641747|MGI:5455608|MGI:2676845|MGI:1933383|MGI:3629950|MGI:1922593|MGI:3651383|MGI:5453417|MGI:3801750|MGI:5454219|MGI:104616|MGI:5477170|MGI:2685399|MGI:5456054|MGI:1926160|MGI:5611158|MGI:3648643|MGI:3801773|MGI:96246|MGI:3780634|MGI:3650641|MGI:5009946|MGI:3708755|MGI:3779224|MGI:5663378|MGI:5011630|MGI:2179523|MGI:105931|MGI:5611463|MGI:2676913|MGI:5313074|MGI:1860262|MGI:5610841|MGI:3705393|MGI:5455303|MGI:3837213|MGI:5455674|MGI:1347247|MGI:98881|MGI:4937872|MGI:2442864|MGI:1914766|MGI:1345151|MGI:3802165|MGI:5610712|MGI:3649218|MGI:5662820|MGI:4421892|MGI:5579484|MGI:5530905|MGI:3802121|MGI:3801753|MGI:1922372|MGI:5662579|MGI:5547789|MGI:3801888|MGI:5610857|MGI:1860079|MGI:5530648|MGI:3650447|MGI:3801820|MGI:5610771|MGI:3705269|MGI:5610638|MGI:87966|MGI:5452839|MGI:2137415|MGI:3801744|MGI:5141941|MGI:5452434|MGI:88596|MGI:1914940|MGI:98257|MGI:5690770|MGI:1917276|MGI:4936905|MGI:5453277|MGI:3645370|MGI:4937054|MGI:2443965|MGI:3649580|MGI:1914833|MGI:5452891|MGI:3580642|MGI:3644940|MGI:3036280|MGI:109267|MGI:2151053|MGI:2155700|MGI:5477145|MGI:1298371|MGI:3649091|MGI:3649706|MGI:5610439|MGI:2140937|MGI:5611076|MGI:4937932|MGI:99481|MGI:3642770|MGI:5455148|MGI:5451943|MGI:5453885|MGI:2142121|MGI:3801972|MGI:5610725|MGI:2144215|MGI:3651066|MGI:1930915|MGI:3649156|MGI:5663470|MGI:6096143|MGI:1919354|MGI:2442156|MGI:2685108|MGI:2685613|MGI:3642509|MGI:2176887|MGI:3781420|MGI:2445125|MGI:2442806|MGI:3826556|MGI:5011007|MGI:5663083|MGI:4414979|MGI:1922122|MGI:3644126|MGI:3650093|MGI:3643011|MGI:2146052|MGI:5010141|MGI:3643580|MGI:3642901|MGI:5611113|MGI:3646383|MGI:3652310|MGI:1918112|MGI:4414988|MGI:5453440|MGI:3802110|MGI:3649213|MGI:5610640|MGI:3705241|MGI:3645826|MGI:2388708|MGI:3650466|MGI:5010540|MGI:3647802|MGI:5579839|MGI:2442126|MGI:5596047|MGI:1921441|MGI:3783024|MGI:3701985|MGI:3705398|MGI:2685134|MGI:1927848|MGI:5610337|MGI:5530994|MGI:3801776|MGI:5477217|MGI:2442837|MGI:2685852|MGI:1931130|MGI:3646159|MGI:3651497|MGI:1925721|MGI:3651949|MGI:5011853|MGI:2686227|MGI:5579542|MGI:5610281|MGI:5580082|MGI:5452485|MGI:5440479|MGI:1918873|MGI:5662916|MGI:3030295|MGI:5452326|MGI:1925859|MGI:5454318|MGI:5451961|MGI:1920662|MGI:3819549|MGI:5662980|MGI:5663231|MGI:3650270|MGI:1924164|MGI:5011270|MGI:3651540|MGI:3646099|MGI:3651828|MGI:3801882|MGI:5662819|MGI:3801928|MGI:5579725|MGI:3647509|MGI:3643753|MGI:5454384|MGI:5455535|MGI:3782969|MGI:3649005|MGI:5455292|MGI:5610339|MGI:87931|MGI:3646648|MGI:3625331|MGI:3028035|MGI:3646659|MGI:5531247|MGI:3650009|MGI:5663620|MGI:1920399|MGI:3801772|MGI:5690854|MGI:3642306|MGI:5611492|MGI:1926341|MGI:5453415|MGI:3823028|MGI:3650690|MGI:5592155|MGI:5452725|MGI:3643043|MGI:5454245|MGI:3649784|MGI:3650737|MGI:3705106|MGI:5663669|MGI:2685699|MGI:1914589|MGI:5455804|MGI:5531280|MGI:105086|MGI:1924641|MGI:1202864|MGI:3802131|MGI:5580148|MGI:2138302|MGI:5663684|MGI:1913983|MGI:3650665|MGI:2685640|MGI:1928679|MGI:3629943|MGI:5455022|MGI:2444463|MGI:3780614|MGI:1355294|MGI:2429506|MGI:3607787|MGI:3783084|MGI:5452300|MGI:5453788|MGI:5454507|MGI:5454392|MGI:2664387|MGI:2384781|MGI:1921682|MGI:1923650|MGI:5454748|MGI:2685622|MGI:5504155|MGI:3648418|MGI:1934960|MGI:3642444|MGI:1923860|MGI:1353604|MGI:3650134|MGI:5611088|MGI:3819504|MGI:2676900|MGI:88445|MGI:3647882|MGI:3782023|MGI:5452251|MGI:5455614|MGI:1203527|MGI:5663130|MGI:1916707|MGI:97986|MGI:3646307|MGI:5610778|MGI:1921811|MGI:5663453|MGI:3619374|MGI:1922639|MGI:3644454|MGI:3045363|MGI:102716|MGI:3781514|MGI:1930003|MGI:3782963|MGI:5313060|MGI:3650295|MGI:3649505|MGI:1918566|MGI:3647032|MGI:3649160|MGI:4938041|MGI:1891259|MGI:5439432|MGI:5610946|MGI:5579920|MGI:3647478|MGI:3704303|MGI:3780567|MGI:5453167|MGI:3802031|MGI:1922620|MGI:3705245|MGI:5610409|MGI:3802130|MGI:105383|MGI:1922320|MGI:5663424|MGI:1918440|MGI:3651642|MGI:5452854|MGI:1922713|MGI:3650815|MGI:3641657|MGI:3644961|MGI:3711327|MGI:3649362|MGI:3781839|MGI:5454700|MGI:5531035|MGI:5579646|MGI:5662573|MGI:5451791|MGI:5010636|MGI:3644000|MGI:1917213|MGI:5663764|MGI:3648061|MGI:1916584|MGI:3650849|MGI:1923628|MGI:2152200|MGI:4821257|MGI:3651158|MGI:1351599|MGI:5623075|MGI:3650697|MGI:5610335|MGI:1918228|MGI:5313137|MGI:3027157|MGI:3840155|MGI:3705098|MGI:3649357|MGI:5011289|MGI:4439543|MGI:5663567|MGI:5663396|MGI:2687054|MGI:4950427|MGI:5610877|MGI:3651032|MGI:3649517|MGI:3607720|MGI:5610539|MGI:3802084|MGI:5455484|MGI:3045238|MGI:3783208|MGI:1921047|MGI:3644512|MGI:4834327|MGI:3649930|MGI:5610510|MGI:3045389|MGI:3646825|MGI:3779575|MGI:2441906|MGI:5453250|MGI:3650787|MGI:6096185|MGI:2442750|MGI:3641876|MGI:1924897|MGI:3651580|MGI:5611268|MGI:3645880|MGI:5455726|MGI:1920813|MGI:2140270|MGI:4421944|MGI:3782977|MGI:5313162|MGI:5454832|MGI:5531367|MGI:3649698|MGI:1928858|MGI:1924608|MGI:3801874|MGI:1918416|MGI:3645264|MGI:3650602|MGI:5663799|MGI:5611152|MGI:3801920|MGI:5453531|MGI:1918293|MGI:5454201|MGI:1924313|MGI:104697|MGI:1920587|MGI:5455205|MGI:3646964|MGI:1919477|MGI:5313057|MGI:5663036|MGI:5610516|MGI:5625046|MGI:5456136|MGI:5531385|MGI:4834231|MGI:5610570|MGI:5141920|MGI:1916659|MGI:5452129|MGI:1913987|MGI:5452933|MGI:3036289|MGI:3779804|MGI:2664357|MGI:3643216|MGI:3801714|MGI:5451867|MGI:98431|MGI:5611362|MGI:3708092|MGI:5611303|MGI:1923034|MGI:5010062|MGI:1925312|MGI:5010521|MGI:3650864|MGI:3761695|MGI:1919269|MGI:3801930|MGI:3642608|MGI:1337040|MGI:3801756|MGI:1097157|MGI:3801737|MGI:3708095|MGI:3651504|MGI:5530732|MGI:1914846|MGI:3801955|MGI:1195976|MGI:5579093|MGI:1921851|MGI:4937953|MGI:3650139|MGI:4358947|MGI:5580101|MGI:3644695|MGI:1925500|MGI:5012487|MGI:1920616|MGI:4414984|MGI:5591040|MGI:5530706|MGI:3708707|MGI:5610694|MGI:3619428|MGI:5579452|MGI:1916392|MGI:1923820|MGI:99255|MGI:5578770|MGI:1922735|MGI:3837036|MGI:3648954|MGI:2685676|MGI:3030392|MGI:5610883|MGI:1922511|MGI:1921911|MGI:3781221|MGI:3701980|MGI:5531273|MGI:5453279|MGI:1923185|MGI:5455029|MGI:3651368|MGI:3650726|MGI:3643448|MGI:3646280|MGI:5141955|MGI:3837035|MGI:3651371|MGI:1924170|MGI:4950426|MGI:5451795|MGI:5531254|MGI:1346317|MGI:1351609|MGI:1270150|MGI:5455042|MGI:5452432|MGI:1921812|MGI:1099787|MGI:3645746|MGI:5455781|MGI:5610440|MGI:3649322|MGI:1890541|MGI:2685414|MGI:3648617|MGI:5452904|MGI:3645721|MGI:2442179|MGI:5663246|MGI:3644588|MGI:3649956|MGI:3650877|MGI:1923981|MGI:3718564|MGI:3650612|MGI:5453347|MGI:3704240|MGI:5580094|MGI:5454608|MGI:4414968|MGI:3781073|MGI:1916719|MGI:5611483|MGI:1925310|MGI:98898|MGI:1918648|MGI:3037818|MGI:95633|MGI:3649526|MGI:1925426|MGI:5434106|MGI:3030378|MGI:5690850|MGI:98224|MGI:5453728|MGI:3647637|MGI:1916104|MGI:1925155|MGI:3030794|MGI:3705819|MGI:5141857|MGI:5452355|MGI:1922525|MGI:1925848|MGI:3645391|MGI:5454168|MGI:3045307|MGI:5530916|MGI:1349479|MGI:5453433|MGI:5611333|MGI:5009950|MGI:5562754|MGI:3648994|MGI:3651243|MGI:3705775|MGI:1099055|MGI:1343053|MGI:5456130|MGI:5454059|MGI:1922195|MGI:1922142|MGI:2157900|MGI:5453671|MGI:5580165|MGI:95821|MGI:3647567|MGI:3650633|MGI:96561|MGI:1922505|MGI:98280|MGI:3619443|MGI:4439044|MGI:3705254|MGI:3642503|MGI:2443098|MGI:4937901|MGI:1916397|MGI:1922218|MGI:5531187|MGI:3770275|MGI:3649678|MGI:3041255|MGI:4937968|MGI:96543|MGI:3651189|MGI:3705403|MGI:104879|MGI:2665114|MGI:3643653|MGI:2447533|MGI:4834230|MGI:5451990|MGI:3704096|MGI:5010122|MGI:3705328|MGI:3780348|MGI:1915564|MGI:3505689|MGI:3642542|MGI:2685627|MGI:3649444|MGI:5452074|MGI:5610634|MGI:5690743|MGI:2686473|MGI:5452915|MGI:3642511|MGI:5690847|MGI:1890474|MGI:5531244|MGI:5663002|MGI:1924950|MGI:3650909|MGI:3704234|MGI:4938039|MGI:94927|MGI:103080|MGI:3650486|MGI:3030468|MGI:3642340|MGI:3644948|MGI:5531125|MGI:3649486|MGI:3030092|MGI:5623499|MGI:5452426|MGI:4937908|MGI:102482|MGI:1921564|MGI:5663642|MGI:5011220|MGI:5455906|MGI:5477329|MGI:3617853|MGI:3698881|MGI:5455445|MGI:1919566|MGI:5530747|MGI:1921551|MGI:5579513|MGI:3649392|MGI:5663282|MGI:5610868|MGI:1916312|MGI:5589460|MGI:5455483|MGI:3650802|MGI:5477355|MGI:5580145|MGI:1920881|MGI:3837216|MGI:3646277|MGI:5433925|MGI:3801844|MGI:5454058|MGI:3643792|MGI:1915498|MGI:5580031|MGI:88228|MGI:4834323|MGI:97525|MGI:3650390|MGI:3644958|MGI:1918103|MGI:2441689|MGI:107755|MGI:1298369|MGI:3652178|MGI:5530674|MGI:2183434|MGI:1923196|MGI:3649271|MGI:5663108|MGI:3705605|MGI:4439650|MGI:3611575|MGI:3642083|MGI:5610161|MGI:3780221|MGI:5452737|MGI:5141936|MGI:3704412|MGI:5610846|MGI:1915471|MGI:5455412|MGI:2139444|MGI:5453920|MGI:1922264|MGI:5579831|MGI:5663374|MGI:3046414|MGI:3648725|MGI:5611294|MGI:5610732|MGI:3645990|MGI:3801964|MGI:5580041|MGI:3648147|MGI:3649767|MGI:3647921|MGI:3647735|MGI:3652230|MGI:3650450|MGI:1921612|MGI:2684079|MGI:5451988|MGI:1925424|MGI:5141885|MGI:5610777|MGI:5663681|MGI:1918571|MGI:5452147|MGI:88232|MGI:5504051|MGI:2443717|MGI:3652028|MGI:5580034|MGI:5593245|MGI:5530792|MGI:95432|MGI:2145528|MGI:107817|MGI:3651247|MGI:5663018|MGI:5452088|MGI:3782053|MGI:5562784|MGI:3782974|MGI:5562782|MGI:2384805|MGI:3650161|MGI:3651964|MGI:3650634|MGI:5611392|MGI:3613655|MGI:5579292|MGI:5579818|MGI:4936938|MGI:1922513|MGI:3643085|MGI:5579085|MGI:4937915|MGI:108034|MGI:3651674|MGI:1920568|MGI:5530645|MGI:5453787|MGI:3030867|MGI:109254|MGI:1920727|MGI:6096165|MGI:1917037|MGI:3801821|MGI:4439646|MGI:3704266|MGI:5455187|MGI:2676793|MGI:88331|MGI:5610368|MGI:4938024|MGI:5456021|MGI:3648206|MGI:5452617|MGI:5611179|MGI:5454182|MGI:5454098|MGI:3641909|MGI:3705140|MGI:5663538|MGI:3030123|MGI:3643569|MGI:87878|MGI:2676897|MGI:1339999|MGI:5455338|MGI:3030560|MGI:3650088|MGI:3705307|MGI:3652304|MGI:3650581|MGI:5690801|MGI:5663656|MGI:3783032|MGI:3649272|MGI:5477181|MGI:1916558|MGI:3649815|MGI:5663154|MGI:3651542|MGI:3650694|MGI:3801837|MGI:5610648|MGI:5456094|MGI:3650905|MGI:4887388|MGI:5611237|MGI:3649689|MGI:5610168|MGI:3629916|MGI:3629686|MGI:3629894|MGI:3650383|MGI:3651879|MGI:5580168|MGI:5451859|MGI:5453571|MGI:3649629|MGI:3584360|MGI:95607|MGI:88233|MGI:5452112|MGI:3649779|MGI:5456132|MGI:3648067|MGI:4421885|MGI:3647442|MGI:3649826|MGI:3651571|MGI:5454427|MGI:2146636|MGI:3604190|MGI:5452660|MGI:3643104|MGI:5454198|MGI:3650884|MGI:3699632|MGI:88236|MGI:3652207|MGI:5610255|MGI:1861444|MGI:1921684|MGI:3705453|MGI:2183449|MGI:5455703|MGI:107730|MGI:4422025|MGI:3648382|MGI:1922717|MGI:3629628|MGI:1922439|MGI:3826364|MGI:5663902|MGI:1925891|MGI:5504093|MGI:5434010|MGI:3646368|MGI:5593926|MGI:5580093|MGI:2660935|MGI:5579014|MGI:3648758|MGI:1923259|MGI:3649476|MGI:1917800|MGI:1351342|MGI:4834253|MGI:5610387|MGI:3652233|MGI:3651628|MGI:1339967|MGI:5452724|MGI:3030559|MGI:1343050|MGI:5611173|MGI:3650596|MGI:3783041|MGI:5454242|MGI:5453779|MGI:4422024|MGI:5453666|MGI:3650777|MGI:102480|MGI:5610469|MGI:96621|MGI:5452960|MGI:5455189|MGI:3781847|MGI:3646364|MGI:2144233|MGI:108224|MGI:5610935|MGI:5579936|MGI:3650177|MGI:3705201|MGI:3643355|MGI:3783387|MGI:5477078|MGI:3644570|MGI:5455414|MGI:2141339|MGI:3708690|MGI:2676816|MGI:1918244|MGI:3649645|MGI:3649989|MGI:1913448|MGI:5578869|MGI:1918304|MGI:2442707|MGI:3650020|MGI:3649561|MGI:3708090|MGI:5453943|MGI:1921406|MGI:1920553|MGI:3650290|MGI:3779916|MGI:3780383|MGI:1923027|MGI:1861446|MGI:5592301|MGI:5454213|MGI:88344|MGI:4834307|MGI:97166|MGI:5452831|MGI:2686146|MGI:3649676|MGI:6096195|MGI:2676834|MGI:3650267|MGI:5453469|MGI:5663323|MGI:1921186|MGI:5453064|MGI:5477083|MGI:1924193|MGI:5452453|MGI:3782456|MGI:1921925|MGI:3782652|MGI:1925171|MGI:3644830|MGI:1924353|MGI:5530663|MGI:2443043|MGI:5504086|MGI:3781379|MGI:1930020|MGI:5663105|MGI:3781447|MGI:5611215|MGI:2685619|MGI:2149746|MGI:3650166|MGI:3044668|MGI:3649326|MGI:5531416|MGI:96544|MGI:1914615|MGI:3645257|MGI:1920946|MGI:5621447|MGI:3652039|MGI:5521011|MGI:3709612|MGI:3705257|MGI:3642884|MGI:3650854|MGI:6096119|MGI:3650798|MGI:5452165|MGI:5663157|MGI:3783167|MGI:5455857|MGI:2685213|MGI:4937998|MGI:3641738|MGI:3644382|MGI:3629975|MGI:3643463|MGI:3646324|MGI:4421747|MGI:3704350|MGI:2684890|MGI:3645422|MGI:5456042|MGI:3826521|MGI:5477105|MGI:3045268|MGI:3651324|MGI:3646018|MGI:3045358|MGI:5663147|MGI:3041161|MGI:3644192|MGI:3702430|MGI:3649879|MGI:5610733|MGI:2148516|MGI:5663817|MGI:5594025|MGI:5662751|MGI:3837039|MGI:3644691|MGI:5504106|MGI:3650929|MGI:1920711|MGI:5610280|MGI:3649344|MGI:5454448|MGI:3651097|MGI:3649736|MGI:4421878|MGI:88559|MGI:5455204|MGI:1930790|MGI:3837018|MGI:3649263|MGI:102524|MGI:3642713|MGI:3650700|MGI:5663291|MGI:3705606|MGI:3651586|MGI:1344417|MGI:3650414|MGI:1924846|MGI:103029|MGI:1334419|MGI:2685651|MGI:1915071|MGI:3651485|MGI:1918907|MGI:5453580|MGI:5455997|MGI:3651516|MGI:4421935|MGI:3649638|MGI:5434057|MGI:1918346|MGI:5454039|MGI:1923342|MGI:3651807|MGI:5579392|MGI:1321403|MGI:1920438|MGI:1916731|MGI:5504052|MGI:98427|MGI:3652201|MGI:5593303|MGI:3613388|MGI:5663128|MGI:3643920|MGI:3707362|MGI:3582777|MGI:5579687|MGI:3647395|MGI:3651480|MGI:3801942|MGI:3642045|MGI:96687|MGI:3646746|MGI:3647731|MGI:5531205|MGI:1925574|MGI:3650382|MGI:3649592|MGI:3705489|MGI:5453392|MGI:2685018|MGI:3643135|MGI:5611469|MGI:3651578|MGI:3646097|MGI:5477316|MGI:3783108|MGI:1916456|MGI:3801976|MGI:3642676|MGI:5531039|MGI:4834249|MGI:97619|MGI:3613364|MGI:96495|MGI:2388707|MGI:88121|MGI:5610526|MGI:97972|MGI:1925372|MGI:1330841|MGI:5452637|MGI:2683287|MGI:3580237|MGI:3031231|MGI:5011612|MGI:3643148|MGI:1922314|MGI:1925680|MGI:3650976|MGI:1353451|MGI:5141872|MGI:2685341|MGI:5477067|MGI:1933846|MGI:3783021|MGI:3702167|MGI:2385955|MGI:3644504|MGI:5662607|MGI:5579893|MGI:5455335|MGI:5452378|MGI:4421871|MGI:5009982|MGI:88522|MGI:3649264|MGI:1934133|MGI:3649542|MGI:1339710|MGI:3650734|MGI:5579000|MGI:5452444|MGI:5141927|MGI:88058|MGI:1920859|MGI:3704352|MGI:3641996|MGI:1916367|MGI:3705589|MGI:5453332|MGI:3641941|MGI:3652160|MGI:2136446|MGI:3646590|MGI:1921434|MGI:5611491|MGI:3801916|MGI:3647055|MGI:3783088|MGI:3651779|MGI:3645809|MGI:5610207|MGI:5455146|MGI:3648731|MGI:3645789|MGI:3651711|MGI:3646222|MGI:3826596|MGI:5453511|MGI:5456093|MGI:5452567|MGI:4421874|MGI:2146536|MGI:3649750|MGI:3650220|MGI:5662725|MGI:3643198|MGI:3647641|MGI:5455527|MGI:3780888|MGI:3650413|MGI:3801959|MGI:3649762|MGI:5562785|MGI:3649504|MGI:3646230|MGI:3649683|MGI:3652064|MGI:3644875|MGI:5580037|MGI:1861438|MGI:5454292|MGI:3645575|MGI:3647232|MGI:1922633|MGI:5141940|MGI:3781931|MGI:5451852|MGI:3644198|MGI:4937129|MGI:5663963|MGI:5453123|MGI:3619352|MGI:2685508|MGI:5453698|MGI:1925741|MGI:97010|MGI:3708108|MGI:5610254|MGI:5011992|MGI:2686486|MGI:5531214|MGI:3650125|MGI:1915766|MGI:3646735|MGI:3649726|MGI:103150|MGI:5648986|MGI:3652181|MGI:5610875|MGI:5663286|MGI:3649881|MGI:5531336|MGI:5451844|MGI:4414974|MGI:5452591|MGI:2685766|MGI:5530739|MGI:4937852|MGI:5610443|MGI:3802080|MGI:1924178|MGI:3801982|MGI:3624349|MGI:3618736|MGI:5453336|MGI:3652305|MGI:5610582|MGI:1921143|MGI:3651166|MGI:3783011|MGI:5610234|MGI:1921304|MGI:3704375|MGI:88390|MGI:3781207|MGI:1914033|MGI:1924651|MGI:2685151|MGI:5580194|MGI:5610874|MGI:3588210|MGI:98260|MGI:3650628|MGI:5477044|MGI:3708116|MGI:1921426|MGI:3650128|MGI:1922831|MGI:5579869|MGI:2685779|MGI:3652261|MGI:3782710|MGI:5663420|MGI:3705152|MGI:5530804|MGI:95863|MGI:5454404|MGI:5454820|MGI:3705607|MGI:3779650|MGI:5452318|MGI:3782676|MGI:5611281|MGI:1918288|MGI:1920776|MGI:1347246|MGI:96539|MGI:3651924|MGI:3705091|MGI:1890518|MGI:1918479|MGI:4937875|MGI:5455100|MGI:95622|MGI:4421936|MGI:5454373|MGI:1922721|MGI:3650887|MGI:5804826|MGI:5611532|MGI:3588238|MGI:3648820|MGI:3644982|MGI:3648261|MGI:3643248|MGI:1922817|MGI:3705174|MGI:3647627|MGI:3779618|MGI:5611319|MGI:2182835|MGI:3645235|MGI:3650191|MGI:3651637|MGI:3649865|MGI:2685269|MGI:105374|MGI:3704496|MGI:3650649|MGI:3651407|MGI:97533|MGI:3705567|MGI:1923177|MGI:3605623|MGI:3649620|MGI:5663267|MGI:3648114|MGI:5663026|MGI:1931502|MGI:3650740|MGI:5455639|MGI:3583618|MGI:5530958|MGI:1920626|MGI:2444780|MGI:3651161|MGI:3606573|MGI:3650081|MGI:3030524|MGI:2674085|MGI:2686319|MGI:3629907|MGI:1921806|MGI:2442043|MGI:5453390|MGI:1920315|MGI:4415001|MGI:5663683|MGI:101847|MGI:3643001|MGI:3649239|MGI:3801757|MGI:5578817|MGI:98229|MGI:3612406|MGI:98785|MGI:2656551|MGI:3652323|MGI:5662808|MGI:1916282|MGI:1920829|MGI:3650597|MGI:3647699|MGI:5477146|MGI:5663905|MGI:5456002|MGI:3801840|MGI:2683461|MGI:5530704|MGI:5521029|MGI:1341831|MGI:5663862|MGI:2151136|MGI:3651157|MGI:3649494|MGI:1922684|MGI:5663409|MGI:5452237|MGI:4421925|MGI:5453985|MGI:5662673|MGI:5451862|MGI:3643509|MGI:5610203|MGI:3619391|MGI:5662728|MGI:2447811|MGI:5521089|MGI:96281|MGI:3705117|MGI:1923059|MGI:3840139|MGI:5690757|MGI:3649365|MGI:1917138|MGI:5455996|MGI:3642569|MGI:3041173|MGI:97374|MGI:1922147|MGI:3780108|MGI:3783209|MGI:5663658|MGI:4439688|MGI:1923042|MGI:3705711|MGI:3780791|MGI:3646603|MGI:5012028|MGI:3650533|MGI:3652026|MGI:5455650|MGI:3783368|MGI:3652123|MGI:2159660|MGI:3649057|MGI:5610388|MGI:3651078|MGI:5663343|MGI:3649850|MGI:2444345|MGI:5454966|MGI:3651150|MGI:97766|MGI:5452898|MGI:3649274|MGI:892021|MGI:1917011|MGI:5611419|MGI:3651093|MGI:3643799|MGI:5455183|MGI:5662724|MGI:3702047|MGI:3629651|MGI:4937179|MGI:5010137|MGI:4938046|MGI:97401|MGI:3643932|MGI:3650008|MGI:5610323|MGI:1914570|MGI:5011170|MGI:2443628|MGI:3648176|MGI:5610423|MGI:4834328|MGI:5454924|MGI:2681414|MGI:5452742|MGI:3801887|MGI:1914904|MGI:3650588|MGI:3711946|MGI:3783037|MGI:3651455|MGI:3645308|MGI:5662917|MGI:5611337|MGI:5662813|MGI:102756|MGI:2446636|MGI:5455586|MGI:5690869|MGI:3644644|MGI:5530731|MGI:4421897|MGI:3704138|MGI:3618739|MGI:5610750|MGI:3652139|MGI:109293|MGI:1928953|MGI:3646388|MGI:1922221|MGI:3649465|MGI:3651140|MGI:5663814|MGI:5690746|MGI:5663875|MGI:2443323|MGI:4414978|MGI:3648212|MGI:1915185|MGI:3644957|MGI:5610273|MGI:5663209|MGI:3649733|MGI:2136282|MGI:3646469|MGI:2676795|MGI:5477040|MGI:2685750|MGI:2157548|MGI:88598|MGI:5455980|MGI:5454848|MGI:107700|MGI:4937021|MGI:3650930|MGI:5580053|MGI:5456256|MGI:3649479|MGI:894671|MGI:5454930|MGI:1919615|MGI:5690700|MGI:3646660|MGI:1919104|MGI:1925506|MGI:5610433|MGI:3705845|MGI:5663383|MGI:103115|MGI:3643649|MGI:5454142|MGI:5588898|MGI:5452970|MGI:5531175|MGI:2136745|MGI:1920356|MGI:3651216|MGI:106196|MGI:5012116|MGI:1924590|MGI:5012310|MGI:3650862|MGI:3780714|MGI:3026615|MGI:3650358|MGI:1914061|MGI:5610312|MGI:1920875|MGI:5454132|MGI:3647834|MGI:1921637|MGI:5452054|MGI:5578992|MGI:3586838|MGI:3650943|MGI:5531231|MGI:2145650|MGI:3647131|MGI:3030526|MGI:3801826|MGI:3705886|MGI:3651307|MGI:5531049|MGI:2676804|MGI:5455605|MGI:3705292|MGI:4937175|MGI:3619334|MGI:3779890|MGI:5452130|MGI:1202394|MGI:3646892|MGI:3650167|MGI:3840138|MGI:5456078|MGI:1920612|MGI:3705486|MGI:1918458|MGI:1918251|MGI:5009986|MGI:3045356|MGI:2685564|MGI:3041185|MGI:5610404|MGI:109265|MGI:5454084|MGI:3588271|MGI:3801926|MGI:102473|MGI:5456062|MGI:3649248|MGI:5611266|MGI:5662621|MGI:5579934|MGI:3651131|MGI:2676883|MGI:3644438|MGI:3649716|MGI:2685119|MGI:5011333|MGI:3648119|MGI:3650620|MGI:5663249|MGI:3648526|MGI:5610158|MGI:5452835|MGI:95914|MGI:5589772|MGI:3645661|MGI:5454766|MGI:3801947|MGI:3651933|MGI:109246|MGI:3031124|MGI:2387006|MGI:3645435|MGI:3651236|MGI:5453394|MGI:1931024|MGI:5610175|MGI:3705649|MGI:5452082|MGI:1859621|MGI:3644379|MGI:5611399|MGI:3643253|MGI:3651366|MGI:5452335|MGI:3780104|MGI:3647439|MGI:1933533|MGI:5610907|MGI:5611353|MGI:3802004|MGI:3649923|MGI:3651370|MGI:2679229|MGI:3650284|MGI:3779591|MGI:5531146|MGI:5580052|MGI:3783198|MGI:3650253|MGI:3780904|MGI:3645838|MGI:5313081|MGI:1913597|MGI:5455899|MGI:5611428|MGI:1927653|MGI:1925898|MGI:5477249|MGI:1922521|MGI:3647518|MGI:5578777|MGI:5521015|MGI:88479|MGI:3783066|MGI:1916843|MGI:1925332|MGI:5611223|MGI:1922165|MGI:5009828|MGI:3030819|MGI:3649786|MGI:2441690|MGI:1923906|MGI:3783199|MGI:3802096|MGI:2685460|MGI:3779185|MGI:3783176|MGI:5610716|MGI:5477368|MGI:5663855|MGI:2138890|MGI:3705665|MGI:3718464|MGI:5531123|MGI:3650072|MGI:4938033|MGI:5477129|MGI:3651959|MGI:1928099|MGI:1270845|MGI:3646905|MGI:2442643|MGI:3705206|MGI:5591317|MGI:5453000|MGI:3510328|MGI:5454124|MGI:5663112|MGI:2685352|MGI:5477092|MGI:5531413|MGI:3650705|MGI:1913150|MGI:5530699|MGI:1916531|MGI:5579231|MGI:1195269|MGI:3783125|MGI:3645161|MGI:5456217|MGI:3646270|MGI:3782793|MGI:87926|MGI:5453360|MGI:5610984|MGI:5662575|MGI:5454114|MGI:3649624|MGI:3802133|MGI:1922698|MGI:5530828|MGI:3645602|MGI:2180855|MGI:1329033|MGI:5594874|MGI:3651938|MGI:1925850|MGI:5452212|MGI:1924667|MGI:3651351|MGI:3649215|MGI:1203519|MGI:5662763|MGI:1918422|MGI:1919897|MGI:5611464|MGI:5439438|MGI:5595797|MGI:2181366|MGI:5663888|MGI:5530830|MGI:3645367|MGI:3642860|MGI:96548|MGI:3702115|MGI:1917216|MGI:5434011|MGI:5504148|MGI:3649743|MGI:1925283|MGI:1915619|MGI:3643223|MGI:5530987|MGI:5663109|MGI:5663332|MGI:5610799|MGI:2676865|MGI:1933847|MGI:3649817|MGI:3588208|MGI:3641931|MGI:5663250|MGI:5663438|MGI:5611580|MGI:5451816|MGI:3826557|MGI:3705714|MGI:1914016|MGI:3801859|MGI:4441441|MGI:3649277|MGI:2678390|MGI:3782950|MGI:5579949|MGI:5453079|MGI:107692|MGI:3648599|MGI:5456197|MGI:3642737|MGI:3650441|MGI:1274790|MGI:3705234|MGI:3643433|MGI:3646407|MGI:3030525|MGI:3783158|MGI:3648439|MGI:3768537|MGI:1925821|MGI:5611041|MGI:2444135|MGI:5663076|MGI:3642400|MGI:5610816|MGI:3709648|MGI:3841250|MGI:5455847|MGI:2136748|MGI:5579573|MGI:3643105|MGI:5452984|MGI:1923142|MGI:5530692|MGI:3783246|MGI:1925450|MGI:5011143|MGI:5610224|MGI:3840145|MGI:3705291|MGI:3028058|MGI:2676835|MGI:5521087|MGI:5477353|MGI:5663114|MGI:1919079|MGI:5455790|MGI:3039570|MGI:2685410|MGI:5663760|MGI:1921227|MGI:3588236|MGI:3645001|MGI:3783100|MGI:5455560|MGI:2141314|MGI:5610896|MGI:3649570|MGI:3643383|MGI:5610672|MGI:5531141|MGI:3652283|MGI:1918484|MGI:3708672|MGI:3650996|MGI:4950445|MGI:3783373|MGI:5663035|MGI:1916674|MGI:1195273|MGI:5318559|MGI:3648534|MGI:1923633|MGI:3641971|MGI:3045290|MGI:3705590|MGI:1298370|MGI:5451928|MGI:3801793|MGI:1921319|MGI:3031251|MGI:1917024|MGI:5453030|MGI:1929785|MGI:1921121|MGI:3783080|MGI:3649275|MGI:3649782|MGI:3650983|MGI:3643978|MGI:3649413|MGI:3707338|MGI:3781082|MGI:4414962|MGI:5662775|MGI:5579758|MGI:1918087|MGI:3802076|MGI:3651568|MGI:5579219|MGI:2149590|MGI:894669|MGI:1924415|MGI:1920735|MGI:5477132|MGI:3650746|MGI:3826549|MGI:5504110|MGI:3651696|MGI:1925866|MGI:3780254|MGI:3649457|MGI:3650503|MGI:3651876|MGI:1923500|MGI:96562|MGI:3646227|MGI:5477294|MGI:3651374|MGI:5452449|MGI:97453|MGI:3708485|MGI:3650784|MGI:3641832|MGI:5454029|MGI:107181|MGI:3651228|MGI:1339941|MGI:1924423|MGI:3642994|MGI:5477050|MGI:3650640|MGI:2145969|MGI:2657115|MGI:1922414|MGI:3782985|MGI:2148500|MGI:3649812|MGI:5011751|MGI:3651931|MGI:106912|MGI:5531097|MGI:5452059|MGI:1922720|MGI:3651070|MGI:4938061|MGI:1922759|MGI:5452719|MGI:3650878|MGI:5662838|MGI:5610267|MGI:1917059|MGI:98839|MGI:5452487|MGI:96760|MGI:1922758|MGI:5611384|MGI:3528181|MGI:3652166|MGI:2685172|MGI:4439757|MGI:3780458|MGI:2148239|MGI:1919138|MGI:3629909|MGI:4936993|MGI:96573|MGI:1920734|MGI:1918897|MGI:1921710|MGI:2685092|MGI:1925412|MGI:5530968|MGI:3652140|MGI:1926003|MGI:3852490|MGI:5455629|MGI:5451866|MGI:3852486|MGI:5453468|MGI:2450532|MGI:5313133|MGI:5455118|MGI:3802000|MGI:2685127|MGI:5662578|MGI:3031345|MGI:1928282|MGI:3649506|MGI:3710645|MGI:2672966|MGI:1925099|MGI:3704298|MGI:4360871|MGI:3650795|MGI:5455111|MGI:3642295|MGI:3649537|MGI:2685289|MGI:2442682|MGI:5455260|MGI:3651159|MGI:1920268|MGI:5611549|MGI:1935162|MGI:5663393|MGI:5690753|MGI:2685201|MGI:3648078|MGI:3761375|MGI:5454722|MGI:96837|MGI:109440|MGI:3779938|MGI:5610447|MGI:5456085|MGI:3512682|MGI:3644176|MGI:3588215|MGI:5611490|MGI:2384767|MGI:3645691|MGI:1859622|MGI:3648580|MGI:2149952|MGI:88346|MGI:3041224|MGI:3614952|MGI:5611175|MGI:1914793|MGI:5477365|MGI:5504080|MGI:5452390|MGI:3651493|MGI:5454708|MGI:5451818|MGI:1915604|MGI:1922114|MGI:5454601|MGI:5452595|MGI:3650675|MGI:3651095|MGI:3646976|MGI:5454744|MGI:3647658|MGI:3619322|MGI:3651875|MGI:1921852|MGI:95284|MGI:2442358|MGI:1914819|MGI:1922819|MGI:3651277|MGI:1925432|MGI:3802132|MGI:5456128|MGI:3649811|MGI:1917703|MGI:5663271|MGI:3652316|MGI:97551|MGI:3650216|MGI:1924785|MGI:3783000|MGI:3826580|MGI:3604110|MGI:5595728|MGI:5663285|MGI:3605624|MGI:5663467|MGI:3643084|MGI:5530711|MGI:5610619|MGI:5454156|MGI:2142438|MGI:5662617|MGI:1917415|MGI:1921936|MGI:5454726|MGI:3650872|MGI:5530801|MGI:5452543|MGI:5580267|MGI:6096151|MGI:3642365|MGI:1918999|MGI:1890505|MGI:4414995|MGI:3704363|MGI:3030046|MGI:5611496|MGI:3782982|MGI:3780646|MGI:3650947|MGI:3616889|MGI:1202403|MGI:107247|MGI:3705280|MGI:3644419|MGI:5662956|MGI:5610180|MGI:3648230|MGI:5530759|MGI:3647437|MGI:1298223|MGI:5611374|MGI:5662618|MGI:3779798|MGI:5611122|MGI:5012357|MGI:3648307|MGI:3650953|MGI:5590465|MGI:5547775|MGI:5663029|MGI:3704311|MGI:5454455|MGI:3651047|MGI:3782941|MGI:3783017|MGI:1922902|MGI:3652087|MGI:5453717|MGI:2384077|MGI:1921223|MGI:3651313|MGI:1918312|MGI:1914590|MGI:3030290|MGI:3708093|MGI:5530761|MGI:5663848|MGI:3652226|MGI:88421|MGI:5454812|MGI:95959|MGI:4421945|MGI:5452620|MGI:1922177|MGI:3651286|MGI:96537|MGI:5454482|MGI:5454100|MGI:3801723|MGI:1913997|MGI:88523|MGI:98943|MGI:4439675|MGI:3801880|MGI:1917693|MGI:2685722|MGI:2156377|MGI:2448587|MGI:5012254|MGI:5452276|MGI:2137431|MGI:3528583|MGI:3644181|MGI:2177474|MGI:3650794|MGI:95688|MGI:3705644|MGI:5452025|MGI:1924319|MGI:3649375|MGI:3651756|MGI:3702417|MGI:5455776|MGI:1932027|MGI:3650380|MGI:5453287|MGI:2182079|MGI:3649527|MGI:3576049|MGI:3649442|MGI:1919927|MGI:2676830|MGI:3649890|MGI:3802098|MGI:88608|MGI:1923364|MGI:3649087|MGI:5610948|MGI:5455682|MGI:3650225|MGI:5663528|MGI:3652276|MGI:5592506|MGI:5663142|MGI:5453984|MGI:5455666|MGI:3643955|MGI:5580189|MGI:5452205|MGI:4414969|MGI:3718513|MGI:3045237|MGI:88335|MGI:5610697|MGI:88135|MGI:3651602|MGI:5580080|MGI:5456014|MGI:3650807|MGI:3718547|MGI:3651942|MGI:3780128|MGI:5455156|MGI:5452814|MGI:1932037|MGI:4937940|MGI:5453159|MGI:3647132|MGI:5531362|MGI:88591|MGI:5452104|MGI:5452821|MGI:3836967|MGI:1920707|MGI:3650810|MGI:2180849|MGI:3705096|MGI:5531350|MGI:5611541|MGI:3646641|MGI:5454390|MGI:3651411|MGI:5611090|MGI:5477359|MGI:2685767|MGI:3045370|MGI:3651548|MGI:5455023|MGI:1922520|MGI:1860140|MGI:3525150|MGI:2445366|MGI:3649399|MGI:3647277|MGI:3826536|MGI:3783177|MGI:5580133|MGI:3652222|MGI:3650934|MGI:5451913|MGI:5504077|MGI:3031227|MGI:5663119|MGI:5610738|MGI:3651496|MGI:5452580|MGI:3649396|MGI:102567|MGI:3649303|MGI:5504123|MGI:5610889|MGI:3802045|MGI:5662652|MGI:3646563|MGI:3652138|MGI:3705263|MGI:3783166|MGI:5477194|MGI:5579939|MGI:5452008|MGI:5451914|MGI:3650266|MGI:5530909|MGI:1918432|MGI:5611037|MGI:2442298|MGI:3644215|MGI:2682948|MGI:5611107|MGI:3647835|MGI:3801939|MGI:5454022|MGI:5610490|MGI:3650090|MGI:97243|MGI:5452636|MGI:5611529|MGI:3651378|MGI:4936942|MGI:5477106|MGI:3643731|MGI:3649247|MGI:3644053|MGI:3649147|MGI:4937984|MGI:105983|MGI:1923367|MGI:96945|MGI:5593492|MGI:3644183|MGI:109294|MGI:5455259|MGI:3705402|MGI:1343166|MGI:3034577|MGI:5011431|MGI:5610838|MGI:3649593|MGI:2441671|MGI:2447322|MGI:3802058|MGI:3642001|MGI:5452728|MGI:5452172|MGI:3781346|MGI:3643292|MGI:5453445|MGI:5454889|MGI:4821256|MGI:3644977|MGI:3651584|MGI:2672976|MGI:5530748|MGI:3649639|MGI:3651430|MGI:1918060|MGI:5453950|MGI:5012296|MGI:3649941|MGI:88005|MGI:5313140|MGI:4936971|MGI:1923682|MGI:1921424|MGI:1919004|MGI:5662616|MGI:3801842|MGI:1919611|MGI:1891442|MGI:4938017|MGI:5610821|MGI:3780148|MGI:5562763|MGI:2177284|MGI:5454919|MGI:5453988|MGI:3647327|MGI:5611084|MGI:2686543|MGI:1928492|MGI:1921122|MGI:3588235|MGI:5611120|MGI:5454180|MGI:5455336|MGI:5610200|MGI:3783022|MGI:2148639|MGI:5313149|MGI:5610300|MGI:1932389|MGI:1915618|MGI:5663481|MGI:3801831|MGI:5453570|MGI:3801879|MGI:3650825|MGI:3781303|MGI:3705516|MGI:1918404|MGI:3651719|MGI:3651767|MGI:2140770|MGI:3783019|MGI:5530781|MGI:5662974|MGI:3647388|MGI:3644763|MGI:3652258|MGI:5455921|MGI:2140794|MGI:5434364|MGI:2685260|MGI:96557|MGI:2443762|MGI:3649459|MGI:106586|MGI:3648477|MGI:5454216|MGI:3650666|MGI:5579750|MGI:5589439|MGI:2685956|MGI:3650037|MGI:5662934|MGI:3712484|MGI:1920357|MGI:1890463|MGI:5690692|MGI:5455167|MGI:1918238|MGI:5579805|MGI:5610747|MGI:5455061|MGI:5579316|MGI:1915481|MGI:5456117|MGI:5610584|MGI:5621296|MGI:95420|MGI:5531311|MGI:5454036|MGI:5456008|MGI:5580215|MGI:2686247|MGI:5611239|MGI:1922644|MGI:3651058|MGI:4834320|MGI:5611501|MGI:3802010|MGI:3650643|MGI:1923913|MGI:1925475|MGI:1923639|MGI:5611514|MGI:3781465|MGI:3026877|MGI:3651300|MGI:5453564|MGI:3649848|MGI:96885|MGI:1914773|MGI:3644593|MGI:2140313|MGI:2679716|MGI:5011688|MGI:5663887|MGI:5611212|MGI:1355317|MGI:3643359|MGI:3045359|MGI:3619450|MGI:5477120|MGI:5611092|MGI:5662777|MGI:1334209|MGI:2142877|MGI:1927656|MGI:5662944|MGI:1100845|MGI:1917064|MGI:3649428|MGI:102518|MGI:3650372|MGI:1891125|MGI:3782979|MGI:2685959|MGI:3651515|MGI:1914942|MGI:1923000|MGI:3647096|MGI:5477366|MGI:3648260|MGI:3782158|MGI:3802066|MGI:3651174|MGI:2182926|MGI:5454067|MGI:5477348|MGI:3651309|MGI:5453938|MGI:2441697|MGI:5580344|MGI:5610870|MGI:2681880|MGI:3045315|MGI:3649394|MGI:3783370|MGI:5010528|MGI:3619321|MGI:2443170|MGI:1916682|MGI:3650371|MGI:3645941|MGI:3650465|MGI:97501|MGI:1922401|MGI:4820558|MGI:5453687|MGI:3781920|MGI:3708538|MGI:5452876|MGI:5452961|MGI:5621297|MGI:2686053|MGI:5439414|MGI:2444377|MGI:5663472|MGI:3649458|MGI:5451840|MGI:5455695|MGI:5663045|MGI:3041182|MGI:3705148|MGI:3651470|MGI:5530807|MGI:5454501|MGI:97609|MGI:3651640|MGI:5662623|MGI:1922954|MGI:5452105|MGI:3702655|MGI:5452510|MGI:2152336|MGI:3783003|MGI:5452946|MGI:3642695|MGI:5455274|MGI:5455080|MGI:5477240|MGI:3580240|MGI:5531225|MGI:5662784|MGI:3819491|MGI:2441659|MGI:3705552|MGI:2685641|MGI:3801866|MGI:1925479|MGI:1921124|MGI:1916319|MGI:5451831|MGI:5530991|MGI:5455766|MGI:5454050|MGI:5579967|MGI:5662581|MGI:2684908|MGI:5610592|MGI:5453508|MGI:1915666|MGI:5610291|MGI:98261|MGI:5454148|MGI:3649751|MGI:5578993|MGI:3645135|MGI:3648769|MGI:5611039|MGI:5593886|MGI:3705102|MGI:5453963|MGI:1922618|MGI:3645282|MGI:97443|MGI:3045320|MGI:1923066|MGI:3701981|MGI:5610429|MGI:3649525|MGI:3652008|MGI:3629632|MGI:3643254|MGI:4414982|MGI:5455012|MGI:1298372|MGI:1921549|MGI:3630383|MGI:1328322|MGI:3783154|MGI:3651968|MGI:5579079|MGI:3641976|MGI:1330860|MGI:3646602|MGI:3705150|MGI:2442722|MGI:3802170|MGI:5010488|MGI:1196275|MGI:5662824|MGI:3781253|MGI:3652312|MGI:3652110|MGI:3030754|MGI:5610817|MGI:3040680|MGI:5456196|MGI:3801894|MGI:1923022|MGI:3651057|MGI:1915412|MGI:5454017|MGI:5531369|MGI:5455935|MGI:3648017|MGI:5453127|MGI:3045242|MGI:4938045|MGI:1922619|MGI:2685222|MGI:5455580|MGI:2155445|MGI:5453330|MGI:5610797|MGI:3648581|MGI:3646467|MGI:3645035|MGI:5453165|MGI:5141897|MGI:1923468|MGI:3802036|MGI:1321401|MGI:5663744|MGI:5662906|MGI:1917958|MGI:5611205|MGI:5663228|MGI:1919246|MGI:5589332|MGI:3643802|MGI:5451845|MGI:3618696|MGI:3650164|MGI:5662629|MGI:3782940|MGI:3643813|MGI:3646420|MGI:1918282|MGI:4422066|MGI:5452486|MGI:5452603|MGI:1203481|MGI:1929914|MGI:1095737|MGI:3705181|MGI:5663210|MGI:3643373|MGI:5590565|MGI:5453249|MGI:3705342|MGI:4950385|MGI:3643204|MGI:3650297|MGI:3779794|MGI:5453458|MGI:4936884|MGI:3644831|MGI:5454155|MGI:4950428|MGI:1918914|MGI:1341105|MGI:3648913|MGI:4415005|MGI:4950459|MGI:5663295|MGI:2685849|MGI:5610734|MGI:5453560|MGI:1929885|MGI:3650585|MGI:3651244|MGI:5313129|MGI:1924248|MGI:3779492|MGI:1918599|MGI:3649345|MGI:3783074|MGI:3649899|MGI:3648713|MGI:5010883|MGI:5610611|MGI:1922806|MGI:5477356|MGI:5454035|MGI:5454183|MGI:3650729|MGI:3652298|MGI:5663844|MGI:5579773|MGI:3619323|MGI:102928|MGI:5453462|MGI:3705771|MGI:5453959|MGI:5530863|MGI:3652027|MGI:3045351|MGI:3644639|MGI:1921178|MGI:3647646|MGI:96696|MGI:1914623|MGI:5453359|MGI:5504129|MGI:3809062|MGI:5521054|MGI:4937036|MGI:3650462|MGI:5663381|MGI:1341292|MGI:3649152|MGI:5531239|MGI:5477165|MGI:5610564|MGI:1925354|MGI:3651700|MGI:1350981|MGI:2148974|MGI:5454736|MGI:5434255|MGI:1925439|MGI:5446771|MGI:3642975|MGI:1917788|MGI:5455418|MGI:3648644|MGI:1926012|MGI:107170|MGI:5530673|MGI:5521023|MGI:5663676|MGI:5455842|MGI:3578624|MGI:1919081|MGI:2136691|MGI:5455114|MGI:3705103|MGI:5662735|MGI:2143891|MGI:3781826|MGI:3650269|MGI:99837|MGI:3651107|MGI:5611309|MGI:3646431|MGI:5610408|MGI:2685049|MGI:5611553|MGI:3606604|MGI:3781636|MGI:4937011|MGI:5451895|MGI:3802042|MGI:2183450|MGI:3646694|MGI:3779614|MGI:5010602|MGI:3651452|MGI:3652338|MGI:3619441|MGI:1922529|MGI:97977|MGI:2388820|MGI:88347|MGI:3651382|MGI:3647391|MGI:3584525|MGI:98824|MGI:3041214|MGI:5610317|MGI:5477285|MGI:3781830|MGI:5611391|MGI:4360990|MGI:5530787|MGI:3802155|MGI:2139494|MGI:5452131|MGI:5453940|MGI:2429635|MGI:3644457|MGI:2685225|MGI:3043522|MGI:3651513|MGI:3783224|MGI:5610398|MGI:3711328|MGI:5434915|MGI:5454622|MGI:5455123|MGI:3651653|MGI:5477159|MGI:3809114|MGI:1925975|MGI:3650426|MGI:5578861|MGI:3645594|MGI:3802083|MGI:1922776|MGI:3781939|MGI:3642146|MGI:1330350|MGI:4937043|MGI:2444858|MGI:4938026|MGI:3645107|MGI:3643134|MGI:5455557|MGI:5455150|MGI:5453198|MGI:5452009|MGI:5611438|MGI:5456105|MGI:109269|MGI:5579742|MGI:2676842|MGI:5662908|MGI:3618737|MGI:5504033|MGI:102470|MGI:5477079|MGI:103572|MGI:3704493|MGI:3030258|MGI:3702680|MGI:2444178|MGI:3651741|MGI:3629901|MGI:3644558|MGI:3809201|MGI:101773|MGI:3646499|MGI:5531109|MGI:3644030|MGI:3642944|MGI:5610923|MGI:5611123|MGI:96428|MGI:5531242|MGI:5578878|MGI:3650265|MGI:109518|MGI:3802052|MGI:3782239|MGI:88524|MGI:1915109|MGI:104579|MGI:5611257|MGI:1314637|MGI:5504141|MGI:3647186|MGI:3651905|MGI:1920878|MGI:5477306|MGI:5611536|MGI:4937008|MGI:3650954|MGI:3027124|MGI:5454968|MGI:3783221|MGI:1916384|MGI:3650867|MGI:5530869|MGI:2138477|MGI:5454652|MGI:3782645|MGI:5455513|MGI:3826571|MGI:2663191|MGI:1925823|MGI:3780479|MGI:2443398|MGI:1925096|MGI:3702173|MGI:5610173|MGI:3705887|MGI:3577767|MGI:5530963|MGI:5610630|MGI:2182839|MGI:3704203|MGI:3642916|MGI:3645703|MGI:3045383|MGI:5610264|MGI:1922133|MGI:2672983|MGI:3651065|MGI:5141994|MGI:3801803|MGI:5610525|MGI:3801993|MGI:5610767|MGI:1922895|MGI:5455571|MGI:3651801|MGI:3039597|MGI:3648937|MGI:3629904|MGI:1349391|MGI:3651937|MGI:3837211|MGI:3650497|MGI:3705184|MGI:5454716|MGI:3648046|MGI:5662757|MGI:2137698|MGI:5611032|MGI:5141978|MGI:3650027|MGI:1923253|MGI:2444267|MGI:5453375|MGI:5530784|MGI:3702093|MGI:5662834|MGI:1919157|MGI:5452467|MGI:5477225|MGI:1922427|MGI:1924761|MGI:5477236|MGI:3783217|MGI:3584519|MGI:5610753|MGI:1203730|MGI:5662976|MGI:3643525|MGI:88574|MGI:3646305|MGI:2149738|MGI:3642648|MGI:5579951|MGI:3030824|MGI:3826534|MGI:3646212|MGI:5594666|MGI:3647768|MGI:5580336|MGI:5452506|MGI:3781628|MGI:3644601|MGI:5580028|MGI:3651624|MGI:5611397|MGI:5578818|MGI:3651241|MGI:5611546|MGI:3650300|MGI:4936958|MGI:5663502|MGI:3651077|MGI:5580147|MGI:3837218|MGI:5455633|MGI:2685292|MGI:1922470|MGI:3705647|MGI:5663866|MGI:3647029|MGI:3649651|MGI:3650195|MGI:1920340|MGI:3702049|MGI:1346343|MGI:5454327|MGI:3646219|MGI:1916299|MGI:2681210|MGI:5610391|MGI:3705317|MGI:5579914|MGI:3801989|MGI:3645369|MGI:3718556|MGI:5454176|MGI:3582959|MGI:3801994|MGI:5610295|MGI:1914895|MGI:3642261|MGI:5453968|MGI:3802014|MGI:2685413|MGI:4937206|MGI:4938055|MGI:3630173|MGI:3649780|MGI:3619424|MGI:5454962|MGI:3641967|MGI:5434897|MGI:5452959|MGI:3650210|MGI:3705100|MGI:3650609|MGI:5662577|MGI:3649809|MGI:2685948|MGI:2674156|MGI:3645109|MGI:2444685|MGI:3648527|MGI:1342279|MGI:5452750|MGI:1347083|MGI:1338915|MGI:5477274|MGI:5453861|MGI:5579365|MGI:1312922|MGI:3650875|MGI:5477244|MGI:3648918|MGI:2149951|MGI:4937878|MGI:5611506|MGI:3649427|MGI:3826590|MGI:3652173|MGI:1921309|MGI:5453922|MGI:5610389|MGI:3779867|MGI:5455690|MGI:2384570|MGI:107508|MGI:5662677|MGI:1196627|MGI:5455106|MGI:1923933|MGI:5663603|MGI:3651913|MGI:3588223|MGI:3652322|MGI:3710610|MGI:3707455|MGI:5530924|MGI:1349470|MGI:5578888|MGI:3524930|MGI:1922226|MGI:3026970|MGI:5611401|MGI:5313084|MGI:102484|MGI:3646549|MGI:1860266|MGI:5610252|MGI:3619426|MGI:1915759|MGI:5663882|MGI:1922635|MGI:5477253|MGI:5610801|MGI:5453942|MGI:1351335|MGI:1917165|MGI:106025|MGI:4421755|MGI:3641819|MGI:3650523|MGI:5455321|MGI:5010371|MGI:5610424|MGI:3030253|MGI:2443841|MGI:5454222|MGI:3612701|MGI:5453596|MGI:5011879|MGI:107361|MGI:1919553|MGI:2676838|MGI:1922233|MGI:108018|MGI:5610930|MGI:3650998|MGI:96235|MGI:4422061|MGI:5623002|MGI:3783123|MGI:5456137|MGI:3650811|MGI:3801979|MGI:96963|MGI:5610551|MGI:5530758|MGI:5456192|MGI:3642120|MGI:97794|MGI:2385644|MGI:3826579|MGI:5611493|MGI:3646861|MGI:3619437|MGI:3650263|MGI:2682320|MGI:3629678|MGI:3613390|MGI:3619421|MGI:96609|MGI:4421877|MGI:3650120|MGI:3648520|MGI:5579171|MGI:5454960|MGI:5579409|MGI:3649604|MGI:3651551|MGI:1920738|MGI:5009998|MGI:1922706|MGI:5610450|MGI:5477369|MGI:4421930|MGI:5452207|MGI:3646538|MGI:1921731|MGI:3651042|MGI:5594226|MGI:3757998|MGI:1923137|MGI:1920155|MGI:2442825|MGI:3648385|MGI:3780953|MGI:3648115|MGI:5454564|MGI:104965|MGI:3649535|MGI:5531313|MGI:5456028|MGI:5663621|MGI:96700|MGI:3641824|MGI:95590|MGI:1924718|MGI:3644430|MGI:5611192|MGI:3643169|MGI:3619359|MGI:2685471|MGI:1917134|MGI:5663132|MGI:3645130|MGI:1889581|MGI:3651781|MGI:5662580|MGI:3649787|MGI:5455841|MGI:5530677|MGI:3651616|MGI:3705423|MGI:5610794|MGI:5663857|MGI:3650073|MGI:3652266|MGI:1926055|MGI:104972|MGI:1920600|MGI:88587|MGI:1353645|MGI:109441|MGI:5578872|MGI:1329031|MGI:3649209|MGI:5477152|MGI:2136744|MGI:3646857|MGI:2449817|MGI:5530882|MGI:3619129|MGI:3649116|MGI:2150150|MGI:1921105|MGI:3705421|MGI:5611488|MGI:5456274|MGI:5454617|MGI:5011166|MGI:98608|MGI:5662576|MGI:3034723|MGI:5611140|MGI:5452393|MGI:5580347|MGI:3649902|MGI:3779933|MGI:3651359|MGI:5451945|MGI:5452360|MGI:5451820|MGI:1915951|MGI:3650294|MGI:5530751|MGI:3650832|MGI:109255|MGI:3619375|MGI:5455558|MGI:3045285|MGI:2685861|MGI:2442445|MGI:3780442|MGI:5521055|MGI:2682312|MGI:2447824|MGI:3647094|MGI:5611367|MGI:3651490|MGI:1919327|MGI:5453033|MGI:5455078|MGI:3783106|MGI:3580656|MGI:1918493|MGI:1859325|MGI:4421879|MGI:5531305|MGI:5611086|MGI:5531186|MGI:2443135|MGI:5611325|MGI:1354694|MGI:1924242|MGI:5456161|MGI:3645556|MGI:5452949|MGI:3783128|MGI:4938040|MGI:3652293|MGI:5621298|MGI:3651168|MGI:3705877|MGI:5010918|MGI:94862|MGI:5611445|MGI:2151103|MGI:5141860|MGI:3608341|MGI:104618|MGI:2444600|MGI:3646920|MGI:5455707|MGI:3782387|MGI:5452845|MGI:5530993|MGI:3649108|MGI:5580208|MGI:5662930|MGI:1917131|MGI:5590207|MGI:1919681|MGI:3651177|MGI:1194903|MGI:5530813|MGI:3783078|MGI:2442094|MGI:2668412|MGI:5010850|MGI:2444190|MGI:5455326|MGI:3651363|MGI:3779142|MGI:5434537|MGI:5453290|MGI:3652317|MGI:5455814|MGI:5531373|MGI:4422043|MGI:2179296|MGI:3649947|MGI:5662726|MGI:102537|MGI:5531201|MGI:5455604|MGI:5452223|MGI:3609260|MGI:1316745|MGI:1922739|MGI:6096147|MGI:5453344|MGI:1923655|MGI:3041178|MGI:5455917|MGI:5455631|MGI:5453294|MGI:3643118|MGI:5593335|MGI:3648860|MGI:5579870|MGI:3802173|MGI:3642251|MGI:3650835|MGI:1933237|MGI:97810|MGI:3646937|MGI:3039603|MGI:2444677|MGI:5610165|MGI:5454590|MGI:5611238|MGI:3801975|MGI:3652224|MGI:3619331|MGI:3704483|MGI:3709610|MGI:5452341|MGI:3649352|MGI:3650890|MGI:5663701|MGI:1916141|MGI:3647504|MGI:1914967|MGI:3705388|MGI:105046|MGI:3651446|MGI:3649251|MGI:2142174|MGI:1925995|MGI:5477082|MGI:5663706|MGI:1859324|MGI:3780102|MGI:2442120|MGI:3782020|MGI:5594458|MGI:3783031|MGI:97445|MGI:1925884|MGI:1330349|MGI:3709847|MGI:3704461|MGI:3644405|MGI:3783228|MGI:5662572|MGI:3045319|MGI:5579803|MGI:3650439|MGI:103209|MGI:5453556|MGI:3780305|MGI:5455893|MGI:1925070|MGI:3619066|MGI:5009928|MGI:5141973|MGI:5434113|MGI:5454369|MGI:3649410|MGI:5531019|MGI:3650778|MGI:5590887|MGI:3650453|MGI:3647976|MGI:5595070|MGI:4421886|MGI:3822538|MGI:3783065|MGI:5663581|MGI:1922571|MGI:3826604|MGI:3651698|MGI:3646806|MGI:96382|MGI:3708720|MGI:3649729|MGI:5454001|MGI:3642756|MGI:1914768|MGI:96559|MGI:5454426|MGI:5663397|MGI:5530918|MGI:3647087|MGI:5530756|MGI:5477075|MGI:5455356|MGI:5662688|MGI:5611264|MGI:3705092|MGI:5530647|MGI:1920551|MGI:3582052|MGI:3811422|MGI:1934368|MGI:2136749|MGI:5141891|MGI:1916549|MGI:3040968|MGI:5579697|MGI:5610654|MGI:1916710|MGI:5663738|MGI:2136740|MGI:3643936|MGI:3642852|MGI:5011006|MGI:96941|MGI:2681302|MGI:5531195|MGI:3700744|MGI:3781646|MGI:5452929|MGI:5010367|MGI:3039596|MGI:5521006|MGI:5455207|MGI:1920826|MGI:3042287|MGI:3651332|MGI:5452433|MGI:1915594|MGI:1889073|MGI:5009832|MGI:3721937|MGI:1922694|MGI:3643352|MGI:1196464|MGI:3705535|MGI:5579857|MGI:3697433|MGI:5453154|MGI:5439420|MGI:3648530|MGI:3781382|MGI:3641689|MGI:3802163|MGI:5588877|MGI:5434458|MGI:5610879|MGI:3650707|MGI:3647159|MGI:5477103|MGI:106332|MGI:5453611|MGI:5580054|MGI:1917026|MGI:3629658|MGI:3650945|MGI:3649280|MGI:5477270|MGI:1923903|MGI:3780149|MGI:3704468|MGI:5010161|MGI:1923108|MGI:2685287|MGI:3629955|MGI:5610600|MGI:1920594|MGI:5663697|MGI:5530955|MGI:2676868|MGI:5454042|MGI:4937975|MGI:99594|MGI:5611259|MGI:5611530|MGI:94925|MGI:5453569|MGI:3651467|MGI:3643572|MGI:3802050|MGI:5579906|MGI:3781439|MGI:1925395|MGI:3707454|MGI:5663951|MGI:5580266|MGI:5594361|MGI:1925865|MGI:3652020|MGI:5504122|MGI:5579205|MGI:3647848|MGI:3649957|MGI:5610246|MGI:3650833|MGI:5531147|MGI:3650246|MGI:3652193|MGI:5451835|MGI:3645903|MGI:3783179|MGI:3645533|MGI:3837034|MGI:3651410|MGI:4421932|MGI:5663864|MGI:3650684|MGI:3705293|MGI:3705315|MGI:1924868|MGI:3647473|MGI:3649545|MGI:3648310|MGI:1310005|MGI:1934134|MGI:3651626|MGI:3780316|MGI:5662583|MGI:3809877|MGI:5611389|MGI:3705509|MGI:5455699|MGI:3802013|MGI:5663106|MGI:3644864|MGI:1923912|MGI:2442999|MGI:3650646|MGI:5454413|MGI:4950390|MGI:3629888|MGI:3651102|MGI:3650549|MGI:5610587|MGI:2445162|MGI:2429764|MGI:5455163|MGI:1859664|MGI:5455918|MGI:1917311|MGI:3649554|MGI:1328308|MGI:3650942|MGI:5610476|MGI:3643998|MGI:5610940|MGI:5452419|MGI:2687041|MGI:5579998|MGI:5455673|MGI:3651561|MGI:3650288|MGI:1925437|MGI:108012|MGI:1095415|MGI:3801759|MGI:5141967|MGI:3649647|MGI:2138647|MGI:2685313|MGI:3701958|MGI:99953|MGI:3588243|MGI:5530740|MGI:3782847|MGI:3649224|MGI:4937873|MGI:5593407|MGI:5521009|MGI:5610489|MGI:3801733|MGI:5663044|MGI:3649443|MGI:1919113|MGI:109165|MGI:5663663|MGI:3647344|MGI:3618290|MGI:5453838|MGI:3651365|MGI:1917250|MGI:3644742|MGI:3649313|MGI:3649649|MGI:5453772|MGI:5451923|MGI:5579620|MGI:5580166|MGI:3705158|MGI:5453435|MGI:3642739|MGI:5453808|MGI:5579578|MGI:5580316|MGI:5452875|MGI:5662756|MGI:3650319|MGI:1924124|MGI:5454752|MGI:5663425|MGI:3801857|MGI:5477006|MGI:5452064|MGI:5611290|MGI:5455622|MGI:5663129|MGI:3650972|MGI:5611283|MGI:3783165|MGI:3652274|MGI:5690714|MGI:3588247|MGI:5662881|MGI:3651142|MGI:3782945|MGI:3779169|MGI:1891725|MGI:3781456|MGI:3643020|MGI:3651645|MGI:3650260|MGI:3783187|MGI:3801758|MGI:3651544|MGI:5610325|MGI:3652281|MGI:3650087|MGI:5531237|MGI:5611045|MGI:3711326|MGI:1923054|MGI:2685450|MGI:1353616|MGI:5452903|MGI:1925104|MGI:3030553|MGI:1914024|MGI:5452681|MGI:5611563|MGI:3652259|MGI:2441687|MGI:3711325|MGI:2148527|MGI:5662562|MGI:1917114|MGI:3527454|MGI:5453376|MGI:5521044|MGI:3779561|MGI:5454107|MGI:5580235|MGI:5663828|MGI:5452440|MGI:5455354|MGI:5663655|MGI:3651778|MGI:3034340|MGI:5477340|MGI:102791|MGI:3646377|MGI:3651115|MGI:5610637|MGI:2685611|MGI:3648914|MGI:5531164|MGI:1919326|MGI:5610730|MGI:3649253|MGI:3779550|MGI:3664583|MGI:2385878|MGI:4936886|MGI:1916281|MGI:2684945|MGI:3645259|MGI:5477345|MGI:5455662|MGI:5451983|MGI:2135956|MGI:5010738|MGI:3779751|MGI:1920970|MGI:3710532|MGI:5531335|MGI:3651096|MGI:5595707|MGI:3644272|MGI:5455188|MGI:3705562|MGI:3629629|MGI:3045325|MGI:5610815|MGI:5455540|MGI:1917315|MGI:3652196|MGI:5579589|MGI:3649544|MGI:4938007|MGI:5453028|MGI:3650771|MGI:5531182|MGI:2177473|MGI:5454803|MGI:3802089|MGI:3801997|MGI:3651775|MGI:3781446|MGI:2153465|MGI:97848|MGI:2684870|MGI:4950460|MGI:3030466|MGI:5611260|MGI:1918846|MGI:1918433|MGI:5451882|MGI:5455181|MGI:5521005|MGI:3783237|MGI:3779481|MGI:5454954|MGI:3645184|MGI:3801797|MGI:5531286|MGI:5455090|MGI:1341787|MGI:96975|MGI:3698880|MGI:1920830|MGI:3781961|MGI:5141939|MGI:88339|MGI:2685182|MGI:5455368|MGI:3837215|MGI:3641872|MGI:3705173|MGI:2685264|MGI:3649237|MGI:3826560|MGI:5663392|MGI:2385905|MGI:3649903|MGI:5662593|MGI:5610197|MGI:5611229|MGI:3705713|MGI:3649269|MGI:1925148|MGI:3643474|MGI:3642344|MGI:3645381|MGI:2447313|MGI:3704339|MGI:1923929|MGI:4414983|MGI:96114|MGI:2177477|MGI:5455394|MGI:2448469|MGI:1920530|MGI:2685789|MGI:1916967|MGI:3651632|MGI:5440235|MGI:3651918|MGI:5454314|MGI:3045381|MGI:1196250|MGI:5610826|MGI:5579221|MGI:3642823|MGI:3649088|MGI:5610561|MGI:1922289|MGI:3646382|MGI:3644125|MGI:1918184|MGI:5611358|MGI:3646016|MGI:1276558|MGI:5662752|MGI:1915168|MGI:5531090|MGI:5313122|MGI:3642807|MGI:5453007|MGI:1925409|MGI:1916537|MGI:3649496|MGI:5453431|MGI:5663139|MGI:5610329|MGI:3642361|MGI:3783049|MGI:3712069|MGI:5663863|MGI:1919633|MGI:5455508|MGI:5477192|MGI:3649673|MGI:3705753|MGI:5453760|MGI:3643983|MGI:3783200|MGI:5011530|MGI:3783044|MGI:5439452|MGI:3780363|MGI:5313095|MGI:5530745|MGI:5010714|MGI:96540|MGI:107171|MGI:3645765|MGI:3704456|MGI:5434050|MGI:2685386|MGI:5454334|MGI:5595466|MGI:3702435|MGI:4937205|MGI:3650445|MGI:5453260|MGI:3650094|MGI:2676833|MGI:3705386|MGI:2441734|MGI:5611091|MGI:1919144|MGI:3836969|MGI:5451838|MGI:5010168|MGI:5452658|MGI:3649528|MGI:5010154|MGI:5610363|MGI:3802109|MGI:3647070|MGI:1918174|MGI:5579029|MGI:5622925|MGI:1921273|MGI:3645616|MGI:4834318|MGI:5452056|MGI:5610457|MGI:3704211|MGI:5452492|MGI:5010136|MGI:5455219|MGI:5531393|MGI:4422070|MGI:1913962|MGI:2445041|MGI:5455750|MGI:3649960|MGI:3650531|MGI:1919082|MGI:3650719|MGI:3761373|MGI:3650637|MGI:3705424|MGI:5453659|MGI:5663110|MGI:3701966|MGI:3652210|MGI:4834310|MGI:1921653|MGI:5663156|MGI:2444371|MGI:5579569|MGI:5531091|MGI:102701|MGI:5610478|MGI:2179988|MGI:3705794|MGI:3649222|MGI:3783366|MGI:3643358|MGI:3039605|MGI:1922687|MGI:3646477|MGI:3705247|MGI:1917107|MGI:2183535|MGI:3783053|MGI:2135945|MGI:109517|MGI:1918486|MGI:3650813|MGI:5477178|MGI:5453010|MGI:3651447|MGI:4439818|MGI:5580301|MGI:3801724|MGI:3650598|MGI:1339711|MGI:2685662|MGI:2141165|MGI:1917426|MGI:3705599|MGI:1922602|MGI:3705541|MGI:4834248|MGI:5455318|MGI:5579172|MGI:3783028|MGI:5504099|MGI:1916641|MGI:5454655|MGI:96701|MGI:3801828|MGI:1196315|MGI:3705628|MGI:2149332|MGI:1922886|MGI:3642672|MGI:5592866|MGI:3781652|MGI:2445145|MGI:1918570|MGI:2664636|MGI:3644989|MGI:5454409|MGI:3780384|MGI:5504098|MGI:1890540|MGI:5530970|MGI:3651951|MGI:5452674|MGI:2685427|MGI:5610754|MGI:3652159|MGI:3779827|MGI:5434023|MGI:5610411|MGI:3647718|MGI:5451883|MGI:4937990|MGI:3708553|MGI:5453921|MGI:3801800|MGI:3651059|MGI:1918231|MGI:5610251|MGI:106660|MGI:4414990|MGI:3642383|MGI:5521070|MGI:1915231|MGI:3645643|MGI:2444259|MGI:1921536|MGI:3642744|MGI:1920499|MGI:3801988|MGI:3705504|MGI:3647903|MGI:5579125|MGI:5011737|MGI:3650492|MGI:5141980|MGI:5455845|MGI:5012152|MGI:3650695|MGI:4834256|MGI:3705491|MGI:5579013|MGI:5610483|MGI:3607786|MGI:5453184|MGI:5663356|MGI:4414989|MGI:3651287|MGI:5453218|MGI:3642594|MGI:1925262|MGI:3705261|MGI:2676295|MGI:98933|MGI:3642767|MGI:5454566|MGI:5454773|MGI:3648532|MGI:5456063|MGI:2443520|MGI:1201688|MGI:3651941|MGI:1918772|MGI:3826592|MGI:3802005|MGI:3650346|MGI:5454082|MGI:3802061|MGI:99215|MGI:5141870|MGI:1861377|MGI:1922150|MGI:3650828|MGI:1915524|MGI:3758174|MGI:5477297|MGI:5453883|MGI:5663627|MGI:5521097|MGI:3705229|MGI:5477389|MGI:2685863|MGI:1914774|MGI:5531386|MGI:5594743|MGI:5456201|MGI:107366|MGI:3802082|MGI:3809197|MGI:1913572|MGI:3704424|MGI:4938034|MGI:3782000|MGI:2675377|MGI:3649487|MGI:5663534|MGI:1913751|MGI:5611576|MGI:88515|MGI:5610692|MGI:3647539|MGI:3648452|MGI:5663699|MGI:3641811|MGI:1919006|MGI:5611000|MGI:3645508|MGI:1917808|MGI:1918863|MGI:5477140|MGI:3649681|MGI:5579630|MGI:3651178|MGI:3652241|MGI:3650642|MGI:3651607|MGI:99686|MGI:1345185|MGI:5579959|MGI:1925434|MGI:1916138|MGI:105090|MGI:2151164|MGI:5562771|MGI:5562772|MGI:3802172|MGI:106813|MGI:5452717|MGI:3761374|MGI:3574105|MGI:5610308|MGI:107304|MGI:3652252|MGI:5663298|MGI:3036233|MGI:5439445|MGI:3782758|MGI:3648010|MGI:1917058|MGI:1916634|MGI:5477237|MGI:5663872|MGI:1922481|MGI:3780212|MGI:1919526|MGI:5454770|MGI:5663388|MGI:3026946|MGI:99842|MGI:3651209|MGI:4950415|MGI:3619381|MGI:3645798|MGI:5611287|MGI:3648134|MGI:1336189|MGI:1918255|MGI:5477073|MGI:3652278|MGI:5530716|MGI:3648528|MGI:3649241|MGI:4834252|MGI:5141921|MGI:5611183|MGI:2685355|MGI:2450548|MGI:5595694|MGI:3779400|MGI:5662859|MGI:3801886|MGI:3783075|MGI:98919|MGI:5530656|MGI:3619341|MGI:5452862|MGI:3782967|MGI:3643636|MGI:2148258|MGI:2136746|MGI:5477086|MGI:2138169|MGI:3613386|MGI:5456115|MGI:3783094|MGI:104524|MGI:3802081|MGI:3646866|MGI:891990|MGI:5580160|MGI:5562727|MGI:2685120|MGI:3782503|MGI:1918259|MGI:5477149|MGI:5454423|MGI:3781805|MGI:3649785|MGI:3781690|MGI:2448357|MGI:5611286|MGI:1861379|MGI:2676839|MGI:3704315|MGI:3647116|MGI:5531337|MGI:1916816|MGI:1917773|MGI:1924956|MGI:3031347|MGI:3629896|MGI:2685053|MGI:3650043|MGI:5610602|MGI:2663985|MGI:3648211|MGI:5579830|MGI:5433906|MGI:5610359|MGI:5530702|MGI:5453594|MGI:1917529|MGI:3641917|MGI:5579666|MGI:3840137|MGI:5595710|MGI:1917660|MGI:5455688|MGI:5453385|MGI:1922399|MGI:3645212|MGI:5452155|MGI:3783161|MGI:3783202|MGI:5011015|MGI:2676909|MGI:3651180|MGI:2684968|MGI:3651018|MGI:5454206|MGI:3646642|MGI:3642442|MGI:5579121|MGI:3705122|MGI:4950420|MGI:5454407|MGI:1918547|MGI:2142823|MGI:3042847|MGI:3645663|MGI:2682321|MGI:3035348|MGI:3026922|MGI:1921430|MGI:3651479|MGI:5452081|MGI:3641762|MGI:5455947|MGI:1920773|MGI:5477364|MGI:3650495|MGI:3705243|MGI:3589281|MGI:5456260|MGI:5141871|MGI:102969|MGI:2686525|MGI:5477189|MGI:3651275|MGI:3642402|MGI:3779456|MGI:3652257|MGI:5454533|MGI:3649966|MGI:5453643|MGI:1914034|MGI:3650044|MGI:1100508|MGI:3645536|MGI:2444519|MGI:1350928|MGI:3703084|MGI:5611451|MGI:1916683|MGI:2444069|MGI:1925770|MGI:5452667|MGI:1927449|MGI:3783386|MGI:2388054|MGI:5454115|MGI:3649548|MGI:2685917|MGI:3641830|MGI:3802047|MGI:3705298|MGI:5452664|MGI:5579789|MGI:3652217|MGI:5454677|MGI:3779442|MGI:3783025|MGI:3041158|MGI:1925448|MGI:3650315|MGI:5453689|MGI:96241|MGI:3650100|MGI:3779636|MGI:1914995|MGI:5455157|MGI:2443051|MGI:1922578|MGI:5663569|MGI:102523|MGI:3691604|MGI:3649328|MGI:2667156|MGI:5580065|MGI:3645402|MGI:3650023|MGI:3651547|MGI:1928271|MGI:5578983|MGI:3651101|MGI:3783143|MGI:1925709|MGI:3647788|MGI:3530275|MGI:3030889|MGI:1919381|MGI:5453833|MGI:2681310|MGI:1321404|MGI:1925232|MGI:1915777|MGI:5611368|MGI:2444126|MGI:2679447|MGI:5610965|MGI:3650123|MGI:1919080|MGI:5453777|MGI:3652239|MGI:2387617|MGI:3780631|MGI:4937976|MGI:3642065|MGI:5453826|MGI:1861586|MGI:5531016|MGI:3649869|MGI:3650374|MGI:5452353|MGI:1332242|MGI:96550|MGI:3588261|MGI:5531290|MGI:3619326|MGI:1922768|MGI:3651461|MGI:3649217|MGI:5452944|MGI:4937285|MGI:3641813|MGI:3645694|MGI:5579905|MGI:5504090|MGI:5663088|MGI:3708691|MGI:3649800|MGI:3644057|MGI:2136750|MGI:1920792|MGI:3801760|MGI:3801973|MGI:3704398|MGI:6096129|MGI:1891061|MGI:3648170|MGI:3649841|MGI:5662941|MGI:88514|MGI:5531034|MGI:3644547|MGI:2444617|MGI:3837206|MGI:1197523|MGI:3649600|MGI:1920068|MGI:1915623|MGI:3650710|MGI:1923061|MGI:5610627|MGI:1914681|MGI:5452695|MGI:2676610|MGI:3705658|MGI:3030255|MGI:97950|MGI:3651566|MGI:3641869|MGI:5012083|MGI:1915942|MGI:3650232|MGI:3697434|MGI:3650098|MGI:3037691|MGI:1353426|MGI:1924020|MGI:2685815|MGI:1919117|MGI:2678025|MGI:5662860|MGI:3704387|MGI:3619407|MGI:5610635|MGI:3647318|MGI:5530950|MGI:97883|MGI:1340026|MGI:5579722|MGI:3642786|MGI:5141881|MGI:107539|MGI:3648747|MGI:88157|MGI:3647179|MGI:2676278|MGI:3826551|MGI:4937985|MGI:3649948|MGI:2685897|MGI:2685128|MGI:5531096|MGI:5663126|MGI:3801963|MGI:3644652|MGI:3708660|MGI:3805548|MGI:1921933|MGI:3651181|MGI:3642794|MGI:3617848|MGI:4937963|MGI:5456188|MGI:107917|MGI:3584453|MGI:5531180|MGI:2444054|MGI:5453786|MGI:3650080|MGI:1914010|MGI:4834254|MGI:3648847|MGI:5580164|MGI:3649477|MGI:1333759|MGI:2155249|MGI:1916575|MGI:4937142|MGI:5477156|MGI:5451782|MGI:103164|MGI:3643798|MGI:1920722|MGI:5579598|MGI:5663711|MGI:94896|MGI:3588209|MGI:3629672|MGI:5610903|MGI:2444775|MGI:5611344|MGI:3837040|MGI:5454768|MGI:3779248|MGI:5454929|MGI:5531068|MGI:109612|MGI:1917613|MGI:5455065|MGI:1915493|MGI:3782946|MGI:1351324|MGI:5663563|MGI:5610163|MGI:2143561|MGI:1888504|MGI:5454234|MGI:2176207|MGI:5455909|MGI:3651522|MGI:2684961|MGI:5611382|MGI:3783061|MGI:5579110|MGI:5562787|MGI:1922261|MGI:3783222|MGI:5611439|MGI:105055|MGI:5455270|MGI:1333764|MGI:4887419|MGI:3648302|MGI:5454105|MGI:3651092|MGI:3618751|MGI:4439523|MGI:1921007|MGI:5610364|MGI:5610444|MGI:2676902|MGI:2147968|MGI:5477193|MGI:3643681|MGI:5455489|MGI:2685642|MGI:3648153|MGI:3643003|MGI:2442791|MGI:3651305|MGI:1330292|MGI:5611446|MGI:1921530|MGI:1925079|MGI:3650941|MGI:3647985|MGI:5521010|MGI:3643270|MGI:4937899|MGI:4938015|MGI:3782796|MGI:3649666|MGI:4421760|MGI:1923908|MGI:1923204|MGI:3647044|MGI:3645596|MGI:1278326|MGI:5690848|MGI:88229|MGI:5455039|MGI:1917499|MGI:5580187|MGI:5610891|MGI:94910|MGI:5579344|MGI:3840146|MGI:1930125|MGI:1923853|MGI:5452800|MGI:3655979|MGI:3801721|MGI:5454269|MGI:4834329|MGI:3031176|MGI:3647443|MGI:3651677|MGI:3605764|MGI:3646440|MGI:88512|MGI:3642236|MGI:5662655|MGI:3648658|MGI:3651681|MGI:3650747|MGI:1924155|MGI:4937895|MGI:3836973|MGI:3646320|MGI:3651559|MGI:3705222|MGI:1918485|MGI:3615375|MGI:3045340|MGI:2652834|MGI:1913904|MGI:1925085|MGI:3783164|MGI:5610598|MGI:5011167|MGI:5477048|MGI:3607717|MGI:3801763|MGI:3041209|MGI:1924416|MGI:4950453|MGI:3642696|MGI:5663118|MGI:1314633|MGI:3618734|MGI:3649719|MGI:1924441|MGI:3782942|MGI:1932036|MGI:96938|MGI:3645695|MGI:104526|MGI:3783205|MGI:4938004|MGI:3783155|MGI:5452431|MGI:1917253|MGI:3650272|MGI:1349183|MGI:2444378|MGI:5011014|MGI:3651925|MGI:3802108|MGI:2681107|MGI:3705463|MGI:5455241|MGI:5452317|MGI:3650381|MGI:4937162|MGI:3644960|MGI:3028921|MGI:5663075|MGI:1861231|MGI:88327|MGI:3698419|MGI:5454908|MGI:3649121|MGI:3708102|MGI:2686532|MGI:3619332|MGI:2686979|MGI:5531153|MGI:5579026|MGI:5579427|MGI:3648456|MGI:5611184|MGI:5453780|MGI:5455125|MGI:3650830|MGI:3801892|MGI:5452080|MGI:3704382|MGI:5663513|MGI:5610786|MGI:5663284|MGI:5579081|MGI:1916611|MGI:3801786|MGI:3641638|MGI:5452710|MGI:3649803|MGI:3801933|MGI:5663693|MGI:3646389|MGI:3645498|MGI:3646782|MGI:5530850|MGI:3649568|MGI:5610474|MGI:5531263|MGI:3040681|MGI:3782395|MGI:5452558|MGI:3652057|MGI:3650051|MGI:3644227|MGI:5453453|MGI:5531211|MGI:5452819|MGI:3705732|MGI:5663240|MGI:3629899|MGI:5663279|MGI:1202398|MGI:5579953|MGI:1925401|MGI:1916536|MGI:3035071|MGI:3705289|MGI:1918287|MGI:3651323|MGI:3705214|MGI:5455684|MGI:5453018|MGI:2444046|MGI:5453008|MGI:3705353|MGI:5455294|MGI:1923648|MGI:5531036|MGI:3650848|MGI:5611111|MGI:3642056|MGI:5663665|MGI:5453334|MGI:2444058|MGI:5504094|MGI:5453434|MGI:5531093|MGI:5452388|MGI:106198|MGI:1351344|MGI:5455769|MGI:3651845|MGI:3708125|MGI:5623233|MGI:5451850|MGI:3644590|MGI:1925593|MGI:2676649|MGI:1913416|MGI:5452497|MGI:3651599|MGI:5611586|MGI:3707318|MGI:3651445|MGI:5531133|MGI:3648234|MGI:5579211|MGI:3782304|MGI:3646718|MGI:98640|MGI:5454957|MGI:5452146|MGI:3651600|MGI:5452999|MGI:3649463|MGI:1920203|MGI:5662615|MGI:3652048|MGI:1309991|MGI:1923070|MGI:3650866|MGI:5579590|MGI:3651749|MGI:5454572|MGI:1100496|MGI:1351899|MGI:3705306|MGI:5520994|MGI:5663813|MGI:1923016|MGI:5662734|MGI:3651350|MGI:5610458|MGI:3652041|MGI:5454593|MGI:3781190|MGI:5521083|MGI:3647375|MGI:5454963|MGI:5453035|MGI:5611415|MGI:3802156|MGI:1917650|MGI:3782069|MGI:3619399|MGI:1923086|MGI:5530743|MGI:5611277|MGI:5610942|MGI:3057273|MGI:105949|MGI:5456134|MGI:3651299|MGI:3705440|MGI:3646283|MGI:1920632|MGI:3650547|MGI:3642963|MGI:3651744|MGI:5663070|MGI:3708101|MGI:5456202|MGI:5456242|MGI:1922956|MGI:98542|MGI:5662746|MGI:4937947|MGI:3713752|MGI:3783027|MGI:5439444|MGI:3643201|MGI:1922357|MGI:4938016|MGI:2685907|MGI:5610660|MGI:1920484|MGI:5455222|MGI:1929209|MGI:2676836|MGI:1276123|MGI:1922055|MGI:5611596|MGI:3645266|MGI:3783082|MGI:5452883|MGI:2159680|MGI:109362|MGI:3780557|MGI:2136752|MGI:2444788|MGI:5451848|MGI:5580277|MGI:3705472|MGI:1913596|MGI:3650370|MGI:1270851|MGI:5610446|MGI:3802100|MGI:3651859|MGI:1916978|MGI:2385197|MGI:2681162|MGI:2686470|MGI:5663659|MGI:1918498|MGI:2683040|MGI:2142491|MGI:5611240|MGI:3644701|MGI:5295681|MGI:3782981|MGI:5012504|MGI:2675468|MGI:3643775|MGI:3836976|MGI:3809041|MGI:5531347|MGI:1921465|MGI:5452642|MGI:5663245|MGI:3705209|MGI:2441710|MGI:3583955|MGI:5454217|MGI:4359686|MGI:5662740|MGI:5611398|MGI:3783007|MGI:3705187|MGI:2687319|MGI:4834306|MGI:1920897|MGI:5453582|MGI:5313138|MGI:5439456|MGI:5588930|MGI:5611326|MGI:5531310|MGI:3781322|MGI:4421948|MGI:98262|MGI:5477343|MGI:1914798|MGI:3644422|MGI:88343|MGI:3781211|MGI:4422072|MGI:5453607|MGI:2443256|MGI:3642196|MGI:3651085|MGI:5477312|MGI:3646756|MGI:5610783|MGI:3648804|MGI:3648037|MGI:2153816|MGI:88604|MGI:5579701|MGI:108020|MGI:3647545|MGI:3710618|MGI:5012274|MGI:5434027|MGI:5531020|MGI:3801751|MGI:3588244|MGI:3649724|MGI:5434131|MGI:3651010|MGI:3643536|MGI:5580089|MGI:5453009|MGI:3619336|MGI:4834303|MGI:3647758|MGI:3652237|MGI:3779382|MGI:5456149|MGI:3708695|MGI:4950411|MGI:5610289|MGI:1914937|MGI:5611480|MGI:5611048|MGI:3649602|MGI:4441435|MGI:3783099|MGI:5455775|MGI:1923332|MGI:5610263|MGI:3802105|MGI:5454637|MGI:5453144|MGI:3649546|MGI:5453169|MGI:3802077|MGI:5455001|MGI:3705287|MGI:1935166|MGI:5011034|MGI:5579028|MGI:5454656|MGI:1929259|MGI:2685865|MGI:5579322|MGI:3030297|MGI:3801718|MGI:3649586|MGI:3651122|MGI:3588256|MGI:3652267|MGI:5611124|MGI:1918881|MGI:3652228|MGI:103189|MGI:105492|MGI:1921698|MGI:5610452|MGI:3783140|MGI:5611209|MGI:3645364|MGI:5663524|MGI:95748|MGI:3782634|MGI:3651099|MGI:3650058|MGI:5611605|MGI:3651094|MGI:3651257|MGI:3779457|MGI:3619432|MGI:1933247|MGI:3801911|MGI:5611360|MGI:5452077|MGI:3629951|MGI:3644132|MGI:3651539|MGI:3811419|MGI:5455745|MGI:3644309|MGI:5531038|MGI:3802069|MGI:5454893|MGI:3619394|MGI:3031226|MGI:1922719|MGI:4439720|MGI:3650182|MGI:3649798|MGI:2442787|MGI:5452277|MGI:5663155|MGI:5455808|MGI:2442838|MGI:5610776|MGI:3645932|MGI:96565|MGI:5663721|MGI:5562729|MGI:3650409|MGI:3642906|MGI:3801948|MGI:3642165|MGI:108054|MGI:3796981|MGI:3783186|MGI:3650627|MGI:1891158|MGI:3584270|MGI:3647974|MGI:3649024|MGI:3801865|MGI:4950384|MGI:1202878|MGI:5011351|MGI:5504163|MGI:2686183|MGI:1922495|MGI:1916389|MGI:5010537|MGI:3779520|MGI:5690732|MGI:1923133|MGI:3651215|MGI:5690800|MGI:5454769|MGI:3705138|MGI:1925652|MGI:1349436|MGI:5455816|MGI:5663501|MGI:5452052|MGI:3650062|MGI:3649854|MGI:3782209|MGI:3629953|MGI:5530685|MGI:5578886|MGI:1860403|MGI:105045|MGI:3651717|MGI:5530661|MGI:1922636|MGI:1917549|MGI:5594224|MGI:5531189|MGI:5477322|MGI:5663954|MGI:1924895|MGI:3650683|MGI:5531215|MGI:1925885|MGI:3646519|MGI:3650065|MGI:2442421|MGI:5663257|MGI:3646201|MGI:5662745|MGI:3650448|MGI:3644767|MGI:1921188|MGI:3616076|MGI:5455178|MGI:4937886|MGI:3645339|MGI:3651929|MGI:3651331|MGI:5530978|MGI:1923146|MGI:3718454|MGI:3651524|MGI:3652153|MGI:3643218|MGI:5453600|MGI:3613394|MGI:1920705|MGI:5610342|MGI:4937064|MGI:3650417|MGI:1914241|MGI:1918851|MGI:2158468|MGI:88337|MGI:5530755|MGI:2156389|MGI:2429943|MGI:3801788|MGI:3649806|MGI:3718565|MGI:3645954|MGI:2135548|MGI:3705277|MGI:4439857|MGI:3649228|MGI:5453559|MGI:1920547|MGI:3027917|MGI:3651064|MGI:5663490|MGI:3650256|MGI:3035181|MGI:5610365|MGI:3650723|MGI:1931471|MGI:5454038|MGI:5662619|MGI:3619429|MGI:3642357|MGI:3045213|MGI:97424|MGI:2136449|MGI:5611365|MGI:3783363|MGI:5455567|MGI:3639287|MGI:3651442|MGI:5009983|MGI:2149837|MGI:5610806|MGI:3647540|MGI:4422056|MGI:5530821|MGI:5592209|MGI:5531001|MGI:5662959|MGI:5663124|MGI:5455283|MGI:3802049|MGI:5645797|MGI:3642693|MGI:3649475|MGI:5455595|MGI:3650618|MGI:6096137|MGI:5610370|MGI:102966|MGI:5611228|MGI:5454931|MGI:5477372|MGI:3651218|MGI:1921952|MGI:3651507|MGI:1925474|MGI:5662914|MGI:2444087|MGI:2385729|MGI:5452973|MGI:3651041|MGI:3041166|MGI:5011520|MGI:3781208|MGI:3651156|MGI:5610836|MGI:5611574|MGI:1926230|MGI:3650117|MGI:3651768|MGI:1924369|MGI:5504040|MGI:99212|MGI:5663601|MGI:3645219|MGI:5453256|MGI:3644273|MGI:5455455|MGI:1913686|MGI:3643077|MGI:2685621|MGI:5611233|MGI:3648529|MGI:3649715|MGI:1917218|MGI:5579508
##
##
## [if possible] Missing imputation in progress ...
## Cluster size 22511 broken into 22316 195
## Cluster size 22316 broken into 1867 20449
## Cluster size 1867 broken into 1506 361
## Cluster size 1506 broken into 1009 497
## Done cluster 1009
## Done cluster 497
## Done cluster 1506
## Done cluster 361
## Done cluster 1867
## Cluster size 20449 broken into 16469 3980
## Cluster size 16469 broken into 12590 3879
## Cluster size 12590 broken into 9962 2628
## Cluster size 9962 broken into 7685 2277
## Cluster size 7685 broken into 5129 2556
## Cluster size 5129 broken into 3338 1791
## Cluster size 3338 broken into 856 2482
## Done cluster 856
## Cluster size 2482 broken into 673 1809
## Done cluster 673
## Cluster size 1809 broken into 163 1646
## Done cluster 163
## Cluster size 1646 broken into 1092 554
## Done cluster 1092
## Done cluster 554
## Done cluster 1646
## Done cluster 1809
## Done cluster 2482
## Done cluster 3338
## Cluster size 1791 broken into 615 1176
## Done cluster 615
## Done cluster 1176
## Done cluster 1791
## Done cluster 5129
## Cluster size 2556 broken into 1756 800
## Cluster size 1756 broken into 1307 449
## Done cluster 1307
## Done cluster 449
## Done cluster 1756
## Done cluster 800
## Done cluster 2556
## Done cluster 7685
## Cluster size 2277 broken into 216 2061
## Done cluster 216
## Cluster size 2061 broken into 658 1403
## Done cluster 658
## Done cluster 1403
## Done cluster 2061
## Done cluster 2277
## Done cluster 9962
## Cluster size 2628 broken into 1618 1010
## Cluster size 1618 broken into 1606 12
## Cluster size 1606 broken into 1332 274
## Done cluster 1332
## Done cluster 274
## Done cluster 1606
## Done cluster 12
## Done cluster 1618
## Done cluster 1010
## Done cluster 2628
## Done cluster 12590
## Cluster size 3879 broken into 2261 1618
## Cluster size 2261 broken into 906 1355
## Done cluster 906
## Done cluster 1355
## Done cluster 2261
## Cluster size 1618 broken into 896 722
## Done cluster 896
## Done cluster 722
## Done cluster 1618
## Done cluster 3879
## Done cluster 16469
## Cluster size 3980 broken into 1616 2364
## Cluster size 1616 broken into 934 682
## Done cluster 934
## Done cluster 682
## Done cluster 1616
## Cluster size 2364 broken into 1398 966
## Done cluster 1398
## Done cluster 966
## Done cluster 2364
## Done cluster 3980
## Done cluster 20449
## Done cluster 22316
## Done cluster 195
##
##
## Final dataset : rows=22511 | columns=28
##
##
## Variable names :
## 4-somite stage|5-somite stage|6-somite stage|7-somite stage|8-somite stage|9-somite stage|10-somite stage|11-somite stage|12-somite stage|13-somite stage|14-somite stage|15-somite stage|16-somite stage|17-somite stage|18-somite stage|19-somite stage|20-somite stage|21-somite stage|22-somite stage|23-somite stage|24-somite stage|25-somite stage|26-somite stage|27-somite stage|28-somite stage|34-somite stage|35-somite stage|36-somite stage
pM = DMDD_train$Viability[DMDD_train$`MGI id` %in% aM$inputdata[aM$duplicates,]$`MGI id`]
plot(
pM,
xlab =
'Viability',
ylab = 'Frequency of [removed] duplicates with known label',
main = 'DMDD',
col = unique(pM)
)
bM = tranSamp(
object = aM,
percent = 1,
FUN = function(x) {
r = apply(log(log(x + 1)), 2, function(y) {
y
})
return(r)
},
speed = TRUE,
seed = seed
)
##
## Total observations: 22511. Selected samples: 22511 [Shuffled]
##
### 2.2 SHET
aS = initialization(data = shet,
speed = TRUE,
seed = seed)
##
## Response is not found and then set to NULL
##
##
## Input dataset : rows=14454 | columns=24
##
##
## Variable names :
## HGNC ID|s_het|Input_Cassa|Match type|Approved symbol|Approved name|Location|human_entrez_gene|human_ensembl_gene|hgnc_id|human_name|human_symbol|human_chr|human_assert_ids|mouse_entrez_gene|mouse_ensembl_gene|MGI id|mouse_name|mouse_symbol|mouse_chr|mouse_assert_ids|score|support|Result_merge
##
## Duplicated data found and removed! [156=1.09%] check: MGI:96782|MGI:96782|MGI:1923694|MGI:3779917|MGI:3779917|MGI:3779917|MGI:3779917|MGI:2183451|MGI:1922101|MGI:1915274|MGI:3612791|MGI:3030017|MGI:1932475|MGI:3576092|MGI:3036250|MGI:2681256|MGI:2681256|MGI:2681256|MGI:3779917|MGI:95707|MGI:3702467|MGI:3779601|MGI:2685426|MGI:1913408|MGI:1924587|MGI:1922776|MGI:108068|MGI:1095417|MGI:107659|MGI:107659|MGI:107659|MGI:2660712|MGI:1096868|MGI:1932475|MGI:1341090|MGI:1095406|MGI:3576049|MGI:1919023|MGI:2140962|MGI:1927669|MGI:3030148|MGI:3030934|MGI:3033139|MGI:2450574|MGI:3030148|MGI:1921733|MGI:1915376|MGI:1921684|MGI:1921923|MGI:1919049|MGI:95707|MGI:107659|MGI:3606001|MGI:2177520|MGI:3030001|MGI:109316|MGI:97931|MGI:109518|MGI:2182368|MGI:107700|MGI:3031330|MGI:3030390|MGI:3030856|MGI:1913630|MGI:99441|MGI:1917178|MGI:1919214|MGI:1913354|MGI:1919565|MGI:88583|MGI:1289258|MGI:1927128|MGI:1917670|MGI:1927128|MGI:1921500|MGI:87913|MGI:894692|MGI:5474850|MGI:95895|MGI:107795|MGI:104645|MGI:1335096|MGI:1914287|MGI:1915958|MGI:88174|MGI:1351899|MGI:3606486|MGI:108389|MGI:3030001|MGI:3030813|MGI:3030879|MGI:2443630|MGI:1923676|MGI:1933383|MGI:2385089|MGI:1915868|MGI:95757|MGI:3041206|MGI:1915473|MGI:2387630|MGI:99174|MGI:2443456|MGI:3031092|MGI:1918414|MGI:3045252|MGI:2159640|MGI:107673|MGI:102850|MGI:1336161|MGI:96782|MGI:2159614|MGI:1919999|MGI:3031190|MGI:2136757|MGI:2136752|MGI:1888711|MGI:104593|MGI:1919804|MGI:104603|MGI:1336878|MGI:3694898|MGI:1351597|MGI:90169|MGI:1333831|MGI:104515|MGI:2684984|MGI:2141418|MGI:95316|MGI:87921|MGI:1919214|MGI:2141161|MGI:1923008|MGI:2146159|MGI:2444641|MGI:2179523|MGI:107796|MGI:1100845|MGI:109496|MGI:1931825|MGI:1344370|MGI:1333770|MGI:1917608|MGI:101934|MGI:2444957|MGI:2684921|MGI:1921078|MGI:1917579|MGI:94890|MGI:1289288|MGI:3030246|MGI:1353578|MGI:894313|MGI:103223|MGI:2183451|MGI:1914760|MGI:2145969
##
## Response is not included!
##
## Shuffling in process ...
##
## [if possible] missing data removed!
##
##
## Final dataset : rows=14298 | columns=1
##
##
## Variable names :
## s_het
pS = DMDD_train$Viability[DMDD_train$`MGI id` %in% aS$inputdata[aS$duplicates, ]$`MGI id`]
plot(
pS,
xlab =
'Viability',
ylab = 'Frequency of [removed] duplicates with known label',
main = 'S-HET',
col = unique(pS)
)
bS = tranSamp(
object = aS,
percent = 1,
speed = TRUE,
FUN = function(y) {
r = scale(y, center = min(y), scale = max(y) - min(y))
return(r)
},
seed = seed
)
##
## Total observations: 14298. Selected samples: 14298 [Shuffled]
##
### 2.3 Humn scores
aH = initialization(
data = overall_human_cell_lines,
response = NULL,
speed = TRUE,
seed = seed
)
##
## Response is not found and then set to NULL
##
##
## Input dataset : rows=17227 | columns=40
##
##
## Variable names :
## HGNC ID|Gene_symbol_Wang|Gene_symbol_Hart|Gene_symbol_Blomen|ENSEMBL_ID_Blomen|HGNC_id_source_Wang+Hart|HGNC_id_source_Blomen|Reference|Match type|Approved symbol|Approved symbol: unique/conflicting|Location|Wang_KBM7_CS|Wang_K562_CS|Wang_Jiyoye_CS|Wang_Raji_CS|Hart_HCT116_BF|Hart_HeLa_BF|Hart_GBM_BF|Hart_RPE1_BF|Hart_DLD1_BF|Blomen_HAP1_Qval|Blomen_KBM7_Qval|human_entrez_gene|human_ensembl_gene|hgnc_id|human_name|human_symbol|human_chr|human_assert_ids|mouse_entrez_gene|mouse_ensembl_gene|MGI id|mouse_name|mouse_symbol|mouse_chr|mouse_assert_ids|score|support|Result_merge
##
## Duplicated data found and removed! [336=1.99%] check: MGI:102896|MGI:96782|MGI:96782|MGI:96782|MGI:2664992|MGI:1918703|MGI:1923694|MGI:1923694|MGI:3779917|MGI:3642445|MGI:3779917|MGI:3779917|MGI:3779917|MGI:2685652|MGI:2183451|MGI:1890541|MGI:2179202|MGI:1890541|MGI:3779601|MGI:1925374|MGI:1925374|MGI:2139395|MGI:2139395|MGI:2139395|MGI:894323|MGI:894323|MGI:894323|MGI:1922101|MGI:1921923|MGI:95474|MGI:2159614|MGI:2443276|MGI:107698|MGI:107698|MGI:107698|MGI:107698|MGI:107698|MGI:107698|MGI:1915274|MGI:107659|MGI:3612791|MGI:3030017|MGI:894323|MGI:1932475|MGI:2446774|MGI:3576092|MGI:3576092|MGI:3036250|MGI:1918137|MGI:1932475|MGI:3612791|MGI:1916914|MGI:1918703|MGI:2385089|MGI:2681256|MGI:2681256|MGI:3647365|MGI:2681256|MGI:2681256|MGI:2681256|MGI:3779917|MGI:2685652|MGI:2685652|MGI:95707|MGI:2385089|MGI:3702467|MGI:1097692|MGI:3779601|MGI:3779601|MGI:3779601|MGI:2685449|MGI:3779601|MGI:1913412|MGI:2385089|MGI:2685097|MGI:2685097|MGI:2685426|MGI:1913408|MGI:107698|MGI:1919229|MGI:2158460|MGI:1924587|MGI:1922776|MGI:108068|MGI:1095417|MGI:95896|MGI:95901|MGI:101847|MGI:107659|MGI:107659|MGI:107659|MGI:107659|MGI:107659|MGI:107659|MGI:102850|MGI:109316|MGI:2660712|MGI:98260|MGI:98261|MGI:1096868|MGI:1932475|MGI:102896|MGI:1341090|MGI:1095406|MGI:3576049|MGI:1919023|MGI:1919023|MGI:2140962|MGI:3036250|MGI:1927669|MGI:3606001|MGI:3030148|MGI:3030934|MGI:3779828|MGI:1340053|MGI:2149590|MGI:2446460|MGI:3033139|MGI:3033115|MGI:2450574|MGI:1347467|MGI:2146359|MGI:3030148|MGI:2159640|MGI:1921733|MGI:1915376|MGI:1921684|MGI:1917761|MGI:1924924|MGI:1925374|MGI:1919669|MGI:3035485|MGI:109496|MGI:1329005|MGI:1921923|MGI:2158460|MGI:1933427|MGI:1919049|MGI:95707|MGI:107698|MGI:88019|MGI:107659|MGI:3606001|MGI:2177520|MGI:3030001|MGI:109316|MGI:2178445|MGI:97931|MGI:1337114|MGI:109518|MGI:3040691|MGI:1916415|MGI:3588199|MGI:107700|MGI:3031330|MGI:3030856|MGI:1918131|MGI:1927669|MGI:1913630|MGI:1095417|MGI:99441|MGI:1926263|MGI:1917178|MGI:1916384|MGI:1918316|MGI:1919214|MGI:95707|MGI:1913354|MGI:87921|MGI:1919565|MGI:88583|MGI:88596|MGI:1917138|MGI:2445121|MGI:1289258|MGI:1927128|MGI:1202877|MGI:1917670|MGI:1923310|MGI:2672935|MGI:2149780|MGI:3030555|MGI:1927128|MGI:95474|MGI:1351899|MGI:106188|MGI:3035485|MGI:2672935|MGI:2685449|MGI:1347467|MGI:96529|MGI:1921500|MGI:894692|MGI:1345669|MGI:88020|MGI:5474850|MGI:95895|MGI:107795|MGI:104645|MGI:1335096|MGI:1914287|MGI:1915958|MGI:894323|MGI:1097692|MGI:1202882|MGI:1338017|MGI:88174|MGI:1351899|MGI:1344414|MGI:3606486|MGI:1341090|MGI:108389|MGI:2384758|MGI:3030812|MGI:3030001|MGI:3030813|MGI:3030879|MGI:2443630|MGI:2675345|MGI:1923676|MGI:1933383|MGI:2385089|MGI:1915868|MGI:95757|MGI:2158460|MGI:2137624|MGI:1930643|MGI:2385850|MGI:3041206|MGI:103287|MGI:1915473|MGI:1913786|MGI:1919669|MGI:2387630|MGI:99174|MGI:88610|MGI:2443456|MGI:1914578|MGI:2385850|MGI:3031092|MGI:1914799|MGI:1918414|MGI:3045252|MGI:2159640|MGI:1341158|MGI:107673|MGI:88005|MGI:96015|MGI:103070|MGI:96244|MGI:102850|MGI:1336161|MGI:1100845|MGI:109362|MGI:96782|MGI:1920417|MGI:2159614|MGI:1919999|MGI:3031190|MGI:2442849|MGI:2136757|MGI:2136752|MGI:1888711|MGI:104593|MGI:1919804|MGI:104603|MGI:1336878|MGI:3694898|MGI:88228|MGI:1351597|MGI:90169|MGI:2147931|MGI:1333831|MGI:99779|MGI:1915220|MGI:104515|MGI:2141070|MGI:2684984|MGI:2141418|MGI:95316|MGI:87921|MGI:88559|MGI:1919214|MGI:1289171|MGI:1923008|MGI:1298381|MGI:2146159|MGI:2685564|MGI:2385289|MGI:1913485|MGI:1926966|MGI:2444641|MGI:1922845|MGI:109448|MGI:97401|MGI:2179523|MGI:107796|MGI:2664636|MGI:1100845|MGI:1316742|MGI:109496|MGI:1931825|MGI:1344370|MGI:1333770|MGI:101893|MGI:109257|MGI:1917608|MGI:1336172|MGI:101934|MGI:3052463|MGI:2137356|MGI:2444957|MGI:1923628|MGI:2664992|MGI:2684921|MGI:1921078|MGI:1917579|MGI:1926135|MGI:94890|MGI:1289288|MGI:1917761|MGI:1349431|MGI:106248|MGI:1858600|MGI:96211|MGI:1353578|MGI:894313|MGI:103223|MGI:2183451|MGI:1914760|MGI:3606484|MGI:2145969|MGI:1914294|MGI:95753|MGI:2139395|MGI:1918770
##
## Response is not included!
##
## Shuffling in process ...
##
## Missing data more than 70 percent in rows (556=3%) [removed]: MGI:101762|MGI:108476|MGI:98779|MGI:1203500|MGI:1353448|MGI:95753|MGI:87991|MGI:2385905|MGI:3030879|MGI:98821|MGI:101789|MGI:1919100|MGI:2384409|MGI:103294|MGI:94866|MGI:1349449|MGI:98233|MGI:1354708|MGI:1913929|MGI:95301|MGI:96828|MGI:1306776|MGI:98970|MGI:96080|MGI:894324|MGI:98389|MGI:2682306|MGI:108075|MGI:2386681|MGI:1351318|MGI:2179203|MGI:105992|MGI:97552|MGI:1916510|MGI:1919649|MGI:1096320|MGI:2155445|MGI:109490|MGI:1329027|MGI:104562|MGI:1336194|MGI:2442792|MGI:1206586|MGI:1917030|MGI:1315197|MGI:107461|MGI:105393|MGI:1918984|MGI:1925764|MGI:2139628|MGI:1345142|MGI:109587|MGI:88541|MGI:3057273|MGI:94865|MGI:1346328|MGI:1351625|MGI:97402|MGI:106926|MGI:99946|MGI:1915525|MGI:1354949|MGI:1915273|MGI:97876|MGI:104812|MGI:108050|MGI:107231|MGI:96912|MGI:98254|MGI:1921362|MGI:1916333|MGI:1353466|MGI:95484|MGI:3031089|MGI:98310|MGI:2680765|MGI:1338824|MGI:1328337|MGI:1298387|MGI:1921547|MGI:2441996|MGI:1918041|MGI:1859682|MGI:95815|MGI:3030029|MGI:2442252|MGI:97372|MGI:95407|MGI:99436|MGI:1353665|MGI:1347521|MGI:95491|MGI:5510732|MGI:98227|MGI:96789|MGI:2146616|MGI:98506|MGI:104650|MGI:109622|MGI:2445289|MGI:1891457|MGI:2441753|MGI:104532|MGI:3576487|MGI:107619|MGI:3031127|MGI:2180585|MGI:95611|MGI:98085|MGI:101766|MGI:1916987|MGI:95752|MGI:1097716|MGI:3030006|MGI:2384966|MGI:98084|MGI:96969|MGI:109626|MGI:1203522|MGI:1926004|MGI:894762|MGI:107504|MGI:1315205|MGI:2152345|MGI:1915092|MGI:97279|MGI:97914|MGI:96108|MGI:94859|MGI:1914273|MGI:1921385|MGI:88075|MGI:1195456|MGI:894680|MGI:105380|MGI:88356|MGI:2146430|MGI:99909|MGI:1928487|MGI:1924555|MGI:1196624|MGI:95678|MGI:2183559|MGI:1931457|MGI:1927138|MGI:97584|MGI:97298|MGI:1917851|MGI:1914858|MGI:1347520|MGI:2670962|MGI:1341902|MGI:96062|MGI:1194993|MGI:107822|MGI:97821|MGI:1925139|MGI:95833|MGI:109349|MGI:2664387|MGI:107824|MGI:1316678|MGI:97877|MGI:2385269|MGI:95317|MGI:3030269|MGI:2685870|MGI:1929473|MGI:95819|MGI:102809|MGI:1927753|MGI:102699|MGI:1919402|MGI:1914974|MGI:95554|MGI:106590|MGI:1333751|MGI:109573|MGI:97355|MGI:1925808|MGI:105120|MGI:1915443|MGI:97175|MGI:2388804|MGI:1920230|MGI:102760|MGI:97912|MGI:892970|MGI:1915956|MGI:105922|MGI:97362|MGI:3030569|MGI:1919837|MGI:88437|MGI:1097695|MGI:2155888|MGI:95612|MGI:1929713|MGI:95516|MGI:104615|MGI:3030578|MGI:99502|MGI:1919680|MGI:105370|MGI:1924705|MGI:1097152|MGI:1278340|MGI:2673307|MGI:3030509|MGI:95321|MGI:1298366|MGI:1201387|MGI:95495|MGI:1339656|MGI:1346336|MGI:98270|MGI:99462|MGI:1098765|MGI:96079|MGI:3603816|MGI:98484|MGI:2670976|MGI:105368|MGI:1350921|MGI:87853|MGI:1929093|MGI:97052|MGI:2137612|MGI:88064|MGI:3647180|MGI:3030547|MGI:96925|MGI:103221|MGI:1341903|MGI:2686922|MGI:1913903|MGI:1349470|MGI:1277953|MGI:107812|MGI:1890646|MGI:2441980|MGI:1923429|MGI:1934028|MGI:1926479|MGI:109609|MGI:1914502|MGI:98239|MGI:3712328|MGI:1100492|MGI:1270854|MGI:2155399|MGI:1929538|MGI:104563|MGI:88543|MGI:1923993|MGI:3030648|MGI:3030827|MGI:1339968|MGI:103291|MGI:97373|MGI:2141165|MGI:1888986|MGI:2384914|MGI:1341105|MGI:99425|MGI:101790|MGI:1339975|MGI:1315203|MGI:2152297|MGI:1347077|MGI:109452|MGI:107659|MGI:5141967|MGI:94896|MGI:1101355|MGI:1339969|MGI:1915289|MGI:2442566|MGI:97475|MGI:96982|MGI:1913305|MGI:1330808|MGI:1100846|MGI:1923364|MGI:1913411|MGI:99844|MGI:97847|MGI:3030007|MGI:1098658|MGI:3645096|MGI:2656976|MGI:1927340|MGI:2135874|MGI:894320|MGI:3030025|MGI:1927450|MGI:1921303|MGI:1917912|MGI:1289172|MGI:105941|MGI:1261831|MGI:3030568|MGI:1921677|MGI:1917076|MGI:1343489|MGI:103032|MGI:1919782|MGI:2444672|MGI:2389572|MGI:103241|MGI:1929940|MGI:1347344|MGI:1329037|MGI:2664636|MGI:3030856|MGI:1921846|MGI:3030148|MGI:1919006|MGI:1336193|MGI:1858200|MGI:1922646|MGI:96103|MGI:1349431|MGI:106612|MGI:3030933|MGI:1923772|MGI:1201414|MGI:108176|MGI:95852|MGI:2443098|MGI:108088|MGI:97783|MGI:3031027|MGI:88067|MGI:1352750|MGI:103078|MGI:102690|MGI:1335073|MGI:1345162|MGI:88501|MGI:1891831|MGI:108295|MGI:94910|MGI:98510|MGI:1914498|MGI:1914870|MGI:1315202|MGI:1099818|MGI:1344385|MGI:99675|MGI:1915690|MGI:1921701|MGI:3030015|MGI:1917233|MGI:3030390|MGI:101835|MGI:2180784|MGI:1097164|MGI:104295|MGI:1915265|MGI:88354|MGI:97043|MGI:1921276|MGI:1351628|MGI:3031137|MGI:1925507|MGI:1096345|MGI:97744|MGI:1341793|MGI:5604098|MGI:98384|MGI:97845|MGI:1098266|MGI:1914546|MGI:96067|MGI:97891|MGI:1339939|MGI:2151886|MGI:2385255|MGI:96990|MGI:95718|MGI:2148931|MGI:97631|MGI:1344424|MGI:99916|MGI:1346052|MGI:2678374|MGI:3039592|MGI:108482|MGI:97361|MGI:1927657|MGI:3030138|MGI:891996|MGI:1344360|MGI:101833|MGI:102850|MGI:98813|MGI:1100535|MGI:2146636|MGI:1349450|MGI:1925500|MGI:1922664|MGI:87881|MGI:1926193|MGI:1277958|MGI:109173|MGI:1922708|MGI:3030555|MGI:894652|MGI:893587|MGI:2651811|MGI:109185|MGI:1913787|MGI:104968|MGI:2386853|MGI:1095403|MGI:1335089|MGI:95482|MGI:105044|MGI:1931787|MGI:1922863|MGI:98344|MGI:95791|MGI:3783006|MGI:104853|MGI:106922|MGI:88381|MGI:3057108|MGI:1861901|MGI:3030271|MGI:105090|MGI:2441758|MGI:104749|MGI:1858257|MGI:1270128|MGI:109585|MGI:2148149|MGI:1098236|MGI:2660712|MGI:3031084|MGI:3036258|MGI:2448270|MGI:108028|MGI:101786|MGI:3030386|MGI:1336200|MGI:1915851|MGI:1921462|MGI:2182965|MGI:1346069|MGI:3030001|MGI:1098622|MGI:97879|MGI:109632|MGI:1916776|MGI:108519|MGI:1332235|MGI:1934943|MGI:2443657|MGI:2685830|MGI:106038|MGI:1891435|MGI:3030017|MGI:98090|MGI:2176375|MGI:2147351|MGI:1100845|MGI:104773|MGI:88233|MGI:88321|MGI:104710|MGI:1933174|MGI:1913480|MGI:97520|MGI:1194499|MGI:1349767|MGI:1202875|MGI:2140962|MGI:2137224|MGI:96973|MGI:1914328|MGI:97898|MGI:1891066|MGI:88121|MGI:102851|MGI:88070|MGI:5011982|MGI:98105|MGI:1918846|MGI:1914209|MGI:1919023|MGI:109201|MGI:109315|MGI:2182269|MGI:1927185|MGI:106572|MGI:1921304|MGI:1916465|MGI:1860835|MGI:1915364|MGI:87963|MGI:2442836|MGI:1919558|MGI:2387203|MGI:95797|MGI:895068|MGI:98280|MGI:1918190|MGI:2685834|MGI:1888978|MGI:99481|MGI:1916969|MGI:2389142|MGI:3030934|MGI:1914008|MGI:2443882|MGI:1888902|MGI:1917264|MGI:3031090|MGI:88235|MGI:3030813|MGI:107180|MGI:1344351|MGI:1270863|MGI:1343166|MGI:1929455|MGI:107265|MGI:88512|MGI:1917535|MGI:1930948|MGI:98483|MGI:1932339|MGI:1277959|MGI:1202394|MGI:1098283|MGI:109182|MGI:1922762|MGI:1098684|MGI:2144271|MGI:3045348|MGI:1926119|MGI:1921393|MGI:1336189|MGI:2443220|MGI:98933|MGI:3030566|MGI:1920970|MGI:109637|MGI:1916789|MGI:97360|MGI:1343297|MGI:1915110|MGI:1342293|MGI:88479|MGI:5516029|MGI:109242
##
##
## [if possible] Missing imputation in progress ...
## Cluster size 16335 broken into 12549 3786
## Cluster size 12549 broken into 6682 5867
## Cluster size 6682 broken into 3393 3289
## Cluster size 3393 broken into 1343 2050
## Done cluster 1343
## Cluster size 2050 broken into 1272 778
## Done cluster 1272
## Done cluster 778
## Done cluster 2050
## Done cluster 3393
## Cluster size 3289 broken into 1796 1493
## Cluster size 1796 broken into 677 1119
## Done cluster 677
## Done cluster 1119
## Done cluster 1796
## Done cluster 1493
## Done cluster 3289
## Done cluster 6682
## Cluster size 5867 broken into 2443 3424
## Cluster size 2443 broken into 708 1735
## Done cluster 708
## Cluster size 1735 broken into 955 780
## Done cluster 955
## Done cluster 780
## Done cluster 1735
## Done cluster 2443
## Cluster size 3424 broken into 1743 1681
## Cluster size 1743 broken into 817 926
## Done cluster 817
## Done cluster 926
## Done cluster 1743
## Cluster size 1681 broken into 756 925
## Done cluster 756
## Done cluster 925
## Done cluster 1681
## Done cluster 3424
## Done cluster 5867
## Done cluster 12549
## Cluster size 3786 broken into 2927 859
## Cluster size 2927 broken into 639 2288
## Done cluster 639
## Cluster size 2288 broken into 1931 357
## Cluster size 1931 broken into 377 1554
## Done cluster 377
## Cluster size 1554 broken into 1412 142
## Done cluster 1412
## Done cluster 142
## Done cluster 1554
## Done cluster 1931
## Done cluster 357
## Done cluster 2288
## Done cluster 2927
## Done cluster 859
## Done cluster 3786
##
##
## Final dataset : rows=16335 | columns=11
##
##
## Variable names :
## Wang_KBM7_CS|Wang_K562_CS|Wang_Jiyoye_CS|Wang_Raji_CS|Hart_HCT116_BF|Hart_HeLa_BF|Hart_GBM_BF|Hart_RPE1_BF|Hart_DLD1_BF|Blomen_HAP1_Qval|Blomen_KBM7_Qval
pH = DMDD_train$Viability[DMDD_train$`MGI id` %in% aH$inputdata[aH$duplicates,]$`MGI id`]
plot(
pH,
xlab =
'Viability',
ylab = 'Frequency of [removed] duplicates with known label',
main = 'Human scores',
col = unique(pH)
)
bH = tranSamp(
object = aH,
percent = 1,
FUN = function(x) {
r = apply(x, 2, function(y) {
scale(y, center = min(y), scale = max(y) - min(y))
})
return(r)
},
speed = TRUE,
seed = seed
)
##
## Total observations: 16335. Selected samples: 16335 [Shuffled]
##
# 3. Merging the entire datasets from the previous datasets [key = MGI id]
f0 = merge(
merge(
data.frame(
'MGI id' = DMDD_train$`MGI id`,
viability = DMDD_train$Viability,
check.names = FALSE
),
merge(
data.frame(
'MGI id' = rownames(bM$rdata),
bM$rdata ,
check.names = FALSE
),
data.frame(
bH$rdata,
'MGI id' = rownames(bH$rdata),
check.names = FALSE
),
by = 'MGI id',
all = TRUE
),
by = 'MGI id',
all = TRUE
),
data.frame(
bS$rdata,
'MGI id' = rownames(bS$rdata),
check.names = FALSE
),
by = 'MGI id',
all = TRUE
)
message('Final dataset : \n ',paste(c('Rows=','columns='),dim(f0),collapse = '|'))
## Final dataset :
## Rows= 24162|columns= 42
message('Variables : \n', paste(colnames(f0),collapse = '|'))
## Variables :
## MGI id|viability|4-somite stage|5-somite stage|6-somite stage|7-somite stage|8-somite stage|9-somite stage|10-somite stage|11-somite stage|12-somite stage|13-somite stage|14-somite stage|15-somite stage|16-somite stage|17-somite stage|18-somite stage|19-somite stage|20-somite stage|21-somite stage|22-somite stage|23-somite stage|24-somite stage|25-somite stage|26-somite stage|27-somite stage|28-somite stage|34-somite stage|35-somite stage|36-somite stage|Wang_KBM7_CS|Wang_K562_CS|Wang_Jiyoye_CS|Wang_Raji_CS|Hart_HCT116_BF|Hart_HeLa_BF|Hart_GBM_BF|Hart_RPE1_BF|Hart_DLD1_BF|Blomen_HAP1_Qval|Blomen_KBM7_Qval|s_het
# 4. Removing SubViables
# 4.1
final_data = droplevels(f0[!f0$viability %in% c('Subviable'),])
table(final_data$viability, useNA = 'always')
##
## Conflicting Lethal Viable <NA>
## 24 987 2433 20357
final_data = final_data[complete.cases(final_data[, -c(1:2)]), ]
table(final_data$viability, useNA = 'always')
##
## Conflicting Lethal Viable <NA>
## 24 886 1847 9952
rownames(final_data) = final_data[, 1]
final_data = forg = final_data[, -1]
final_data$viability = addNA(final_data$viability)
# 4.2 NA ---> unknown
levels(final_data$viability)
## [1] "Conflicting" "Lethal" "Viable" NA
levels(final_data$viability)[which(is.na(levels(final_data$viability)))] = 'unknown'
table(final_data$viability, useNA = 'always')
##
## Conflicting Lethal Viable unknown <NA>
## 24 886 1847 9952 0
pie2 = function(x,...){
x= table(x)
piepercent<- paste(names(x),' ',round(100*x/sum(x), 1),'%',sep = '')
pie(x, labels = piepercent, ...)
}
pie2(x = final_data$viability,col=1:4, main='Pie chart of the input data')
# 4.3 shuffling data ...
message('\n 5x Shuffling the final dataset ... \n')
##
## 5x Shuffling the final dataset ...
set.seed(seed)
f00 = final_data
f00 = f00[sample(nrow(f00)),] #1
f00 = f00[sample(nrow(f00)),] #2
f00 = f00[sample(nrow(f00)),] #3
f00 = f00[sample(nrow(f00)),] #4
f00 = f00[sample(nrow(f00)),] #5
# 4.4 we convert conflictings to unknown
f00.with.conf = f00
levels(f00$viability)[which(levels(f00$viability) %in% 'Conflicting')] =
'unknown'
table(f00.with.conf$viability)
##
## Conflicting Lethal Viable unknown
## 24 886 1847 9952
table(f00$viability)
##
## unknown Lethal Viable
## 9976 886 1847
# 5.
# PCA+TSNE
# we have selected 5 since it gives the maximum related informations to the response!
# dM = pcsne(
# object = list(rdata = f00,
# response = 'viability'),
# speed = TRUE,
# dmsne = 5,
# theta = 0,
# seed = seed
# )
# Transformations squares - not usefult for RF
# dM$rdata = data.frame(dM$rdata,sqr=dM$rdata^2)
# Transformations - not usefult for RF
# Normalizing SNE
# non.normalized = dM$rdata
# normalized = apply(non.normalized,2, function(x) {
# scale(x, min(x), max(x) - min(x))
# })
# rownames(normalized) = rownames(non.normalized)
# dM$rdata = as.data.frame(normalized)
# [linear] Correlation of the new components
cor(dM$rdata)
## V1 V2 V3 V4 V5
## V1 1.00000000 0.025023936 0.03969941 0.21625036 -0.785443277
## V2 0.02502394 1.000000000 0.12732842 0.14469067 0.007907559
## V3 0.03969941 0.127328417 1.00000000 -0.22296541 -0.026913537
## V4 0.21625036 0.144690672 -0.22296541 1.00000000 -0.054398783
## V5 -0.78544328 0.007907559 -0.02691354 -0.05439878 1.000000000
library(GGally)
ggpairs(
data = subset(
data.frame(dM$rdata, via = dM$inputdata$viability),
!via %in% 'unknown'
),
mapping = ggplot2::aes(colour = via)
)
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
# 6. initial clustering and [if possible] assigning unknowns to a class (_p)
mergOrg = mergeClust(f00,
seed = seed,
sub = 'Original data',
cl = 50)
##
## [h]kmeans in progress ....
## *info : nstart is not defined for hkmeans method.
## Ratio: Inf; Cluster 1 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:112; Lethal:0; Viable:36
## Ratio: Inf; Cluster 15 unknown assigned to -> Lethal; Details: unknown:276; Lethal:69; Viable:0
## Ratio: 25; Cluster 16 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:137; Lethal:2; Viable:50
## Ratio: Inf; Cluster 20 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:127; Lethal:0; Viable:33
## Ratio: 57; Cluster 24 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:202; Lethal:1; Viable:57
##
## Lethal Lethal_p unknown Viable Viable_p
## 886 276 9122 1847 578
##
## Total clusters: 50. Min points in cluster [including unknown]: 11. Min information in each cluster : 20 Points.
mergSNE = mergeClust(
rdata = data.frame(viability = f00$viability, dM$rdata),
seed = seed,
method = 'hkmeans',
sub = 'TSNE transformed',
cl = 50
)
##
## [h]kmeans in progress ....
## *info : nstart is not defined for hkmeans method.
## Ratio: Inf; Cluster 1 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:279; Lethal:0; Viable:81
## Ratio: Inf; Cluster 27 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:159; Lethal:0; Viable:36
## Ratio: 54; Cluster 31 unknown assigned to -> Viable; Details: unknown:208; Lethal:1; Viable:54
## Ratio: 55; Cluster 45 unknown assigned to -> Lethal; Details: unknown:206; Lethal:55; Viable:1
##
## Lethal Lethal_p unknown Viable Viable_p
## 886 206 9124 1847 646
##
## Total clusters: 50. Min points in cluster [including unknown]: 74. Min information in each cluster : 20 Points.
### Second plot
Plotlabs = t(table(mergSNE$clusters, mergSNE$viability))
plotlabelsCol = sign(table(mergSNE$merged.clu, mergSNE$clusters))[2, ]
a = barplot(
Plotlabs,
las = 3,
col = Plotlabs + 1,
xlab = ' Cluster [blue = merged]',
ylab = 'Points in cluster',
xaxt = 'n'
)
legend(
'top',
legend = rownames(Plotlabs),
fill = Plotlabs + 1,
xpd = TRUE,
horiz = TRUE,
inset = -.21
)
mtext(
side = 1,
at = a,
#adj = 0,
text = 1:50,
col = plotlabelsCol * 3 + 1,
las = 3
)
###
# 7.
pie2(x = mergSNE$assigned.viability,col=1:5, main='Pie chart of the SNE assign viabilities')
# merge predictions (_p) to the original data
newdata = f00
newdata$viability[mergSNE$assigned.viability %in% 'Lethal_p'] = 'Lethal'
newdata$viability[mergSNE$assigned.viability %in% 'Viable_p'] = 'Viable'
table(newdata$viability, useNA = 'always')
##
## unknown Lethal Viable <NA>
## 9124 1092 2493 0
table(newdata$viability, f00$viability, useNA = 'always')
##
## unknown Lethal Viable <NA>
## unknown 9124 0 0 0
## Lethal 206 886 0 0
## Viable 646 0 1847 0
## <NA> 0 0 0 0
pie2(x = newdata$viability,col=1:5, main='Pie chart of final input data before feeding ML')
# 7.1
## Plots!
library(car)
library(rgl)
artificol = as.factor(newdata$viability)
levels(artificol)[levels(artificol) == 'unknown'] = NA
rgl.open()
scatter3d(
x = dM$rdata$V1,
y = dM$rdata$V2,
z = dM$rdata$V3,
#group = forg$viability,
# original viability (not all data)
#point.col = mergSNE$clusters,
# clusters
# point.col = mergSNE$merged.clu + 1,
# clusters that merged (red)
group = artificol,
#final groups
surface = FALSE
)
# 8. Final preparations before feeding ML
###########################
f2 = f20 = data.frame(viability = newdata$viability, dM$rdata)
###########################
f20$viability[f20$viability %in% 'unknown'] = NA
f20 = droplevels(data.frame (f20, check.names = TRUE))
f20 = f20.backup = f20[!is.na(f20$viability),]
table(f2$viability , useNA = 'always')
##
## unknown Lethal Viable <NA>
## 9124 1092 2493 0
table(f20$viability, useNA = 'always')
##
## Lethal Viable <NA>
## 1092 2493 0
# 9.
#####################################################
################# ML starts here
#####################################################
library(caret)
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggplot2
library(mlr)#classif.quaDA *classif.nnTrain*classif.nodeHarvest
## Loading required package: ParamHelpers
##
## Attaching package: 'mlr'
## The following object is masked from 'package:caret':
##
## train
library(parallel)
library(parallelMap)
## 9.1 initialization ....
set.seed(seed, kind = "L'Ecuyer-CMRG")
iter = 25
parallelStartSocket(min(iter, round(detectCores() * 1)))
## Starting parallelization in mode=socket with cpus=8.
resolution = 100
mes = list(mmce, ber, bac, fdr, kappa, f1, fpr, tpr, tp)
rdesc.outer = makeResampleDesc("Subsample",
iters = iter,
split = .80,
# Training ratio
predict = 'both')
inner = makeResampleDesc('Holdout',
iters = iter,
split = .60) # Training ratio
search = makeTuneControlGrid(resolution = resolution, tune.threshold = TRUE)
ps =
makeParamSet(
makeNumericParam(
"cutoff",
lower = .270,
upper = .300,
trafo = function(x)
c(x, 1 - x)
),
makeDiscreteParam('ntree',
values = c(500, 1000))
)
f.select.criteria = c('randomForestSRC.rfsrc',
'information.gain',
'chi.squared',
'gain.ratio')
### 9.2 learner ...
set.seed(seed, kind = "L'Ecuyer-CMRG")
task10 = mlr::makeClassifTask(data = data.frame(f20, check.names = T),
target = "viability")
lrn10 = lrn00 = mlr::makeLearner(
'classif.randomForest' ,
predict.type = 'prob' ,
fix.factors.prediction = TRUE
)
# 9.2.1 coping with unbalanced classes! oversampling ...
por = max(prop.table(table(f20$viability)))
lrn10 = lrn001 = makeOversampleWrapper(learner = lrn10,
osw.rate = 1/por)
# 9.2.2 Setting hyper-parameters
lrn10 = setHyperPars(learner = lrn10,
par.vals = list(importance = TRUE, localImp = TRUE))
# 9.2.3 [if necessary] Feature selection!
fselect = generateFilterValuesData(task10,
method = f.select.criteria)
plotFilterValues(fselect)
# 9.3 Threshould optimization ...
set.seed(seed, kind = "L'Ecuyer-CMRG")
lrnIn = makeTuneWrapper(
learner = lrn10,
resampling = inner,
par.set = ps,
control = search,
show.info = TRUE,
measures = mes
)
# cutoffoptimizer = resample(
# learner = lrnIn,
# task = task10,
# resampling = rdesc.outer,
# extract = getTuneResult,
# show.info = TRUE,
# keep.pred = TRUE
# )
#plotCalibration(generateCalibrationData(cutoffoptimizer), smooth = TRUE)
parallelStop()
## Stopped parallelization. All cleaned up.
# 9.5 minimize F1 for the cutoff
opt.paths = getNestedTuneResultsOptPathDf(cutoffoptimizer)
library(plyr)
mcf = ddply(
opt.paths,
~ cutoff + ntree,
summarise,
mean = mean(mmce.test.mean, trim = .1),
sd = sd(mmce.test.mean),
meanf1 = mean(f1.test.mean, trim = .1),
sdf1 = sd(f1.test.mean)
)
mcf = mcf[order(mcf$meanf1 + 1 * mcf$sdf1,decreasing = TRUE),]
mine = mcf[1,]
opt.cutoff = th = mine$cutoff
ntree = as.numeric(as.character(mine$ntree))
# 9.6 ploting the results!
plot(
mcf$cutoff,
mcf$meanf1 + 1 * mcf$sdf1,
col = mcf$ntree,
ylab = 'f1',
xlab = 'Cutoff',
pch = as.integer(mcf$ntree),
main = 'Optimal cutoff point'
)
legend(
'top',
legend = paste('nTree =', unique(mcf$ntree)),
pch = unique(mcf$ntree),
col = unique(mcf$ntree),
xpd = TRUE,horiz = TRUE,inset = -.05,bg='white'
)
abline(v = th,
col = 2,
lwd = 3,
lty = 3)
### 9.8 performance checking ...
set.seed(seed, kind = "L'Ecuyer-CMRG")
dfBMR = generateThreshVsPerfData(cutoffoptimizer, measures = mes)
plotThreshVsPerf(dfBMR, measures = mes, mark.th = th)
# 9.9 print output ...
###############
ntree
## [1] 500
th
## [1] 0.2966667
mcf
## cutoff ntree mean sd meanf1 sdf1
## 177 0.2966667 500 0.1434379 0.009246452 0.7262980 0.02603980
## 50 0.2772727 1000 0.1434379 0.009482779 0.7259078 0.02608955
## 119 0.2878788 500 0.1429816 0.009102405 0.7294882 0.02232743
## 124 0.2884848 1000 0.1425253 0.009453260 0.7263325 0.02473705
## 195 0.2993939 500 0.1433964 0.009283579 0.7260831 0.02491981
## 92 0.2836364 1000 0.1430645 0.009107961 0.7263794 0.02458451
## 75 0.2812121 500 0.1428986 0.008467867 0.7263868 0.02447689
## 114 0.2869697 1000 0.1429816 0.009242621 0.7261764 0.02450822
## 97 0.2845455 500 0.1423594 0.008921239 0.7266306 0.02388943
## 91 0.2836364 500 0.1426912 0.009497437 0.7262903 0.02420142
## 149 0.2924242 500 0.1428157 0.008751791 0.7259049 0.02455962
## 132 0.2896970 1000 0.1429816 0.009276492 0.7269569 0.02350040
## 100 0.2848485 1000 0.1433134 0.009059931 0.7253534 0.02497266
## 164 0.2945455 1000 0.1433549 0.008567639 0.7242271 0.02586019
## 184 0.2975758 1000 0.1430645 0.008836635 0.7254151 0.02456580
## 79 0.2818182 500 0.1428986 0.009018660 0.7261523 0.02355396
## 95 0.2842424 500 0.1432719 0.009187315 0.7255477 0.02405501
## 172 0.2957576 1000 0.1426083 0.008797909 0.7285045 0.02104375
## 156 0.2933333 1000 0.1430231 0.009463956 0.7253625 0.02418446
## 151 0.2927273 500 0.1429816 0.008719943 0.7266266 0.02280741
## 15 0.2721212 500 0.1434379 0.008936818 0.7256097 0.02380008
## 127 0.2890909 500 0.1430231 0.009037430 0.7267672 0.02249452
## 196 0.2993939 1000 0.1431475 0.009570260 0.7261749 0.02305856
## 120 0.2878788 1000 0.1428986 0.008970011 0.7258564 0.02335761
## 162 0.2942424 1000 0.1431890 0.009709451 0.7250860 0.02412212
## 175 0.2963636 500 0.1423594 0.009419890 0.7253682 0.02378056
## 128 0.2890909 1000 0.1433549 0.008171766 0.7251152 0.02402611
## 134 0.2900000 1000 0.1435623 0.008523242 0.7271953 0.02190499
## 137 0.2906061 500 0.1432305 0.008764786 0.7243648 0.02470569
## 183 0.2975758 500 0.1440186 0.009433172 0.7249334 0.02408908
## 17 0.2724242 500 0.1430231 0.009078059 0.7263453 0.02265581
## 73 0.2809091 500 0.1429816 0.008667138 0.7256555 0.02324200
## 135 0.2903030 500 0.1429816 0.009580826 0.7244984 0.02436605
## 130 0.2893939 1000 0.1432719 0.009438533 0.7251917 0.02363771
## 89 0.2833333 500 0.1429401 0.008880889 0.7252582 0.02355124
## 194 0.2990909 1000 0.1433134 0.008936535 0.7241964 0.02458606
## 179 0.2969697 500 0.1430645 0.008179190 0.7255935 0.02317757
## 66 0.2796970 1000 0.1426083 0.009501963 0.7249878 0.02377203
## 47 0.2769697 500 0.1434379 0.008743840 0.7249011 0.02385851
## 39 0.2757576 500 0.1434379 0.008954630 0.7249848 0.02359238
## 60 0.2787879 1000 0.1434793 0.008750635 0.7259720 0.02258783
## 49 0.2772727 500 0.1427327 0.008712689 0.7263252 0.02222747
## 98 0.2845455 1000 0.1427742 0.009252878 0.7261737 0.02232720
## 82 0.2821212 1000 0.1428986 0.008755403 0.7265804 0.02190291
## 9 0.2712121 500 0.1436453 0.009231943 0.7242232 0.02424691
## 70 0.2803030 1000 0.1429816 0.009116288 0.7256529 0.02281593
## 28 0.2739394 1000 0.1432719 0.008682008 0.7248446 0.02350733
## 141 0.2912121 500 0.1435208 0.009153252 0.7248667 0.02333701
## 8 0.2709091 1000 0.1437697 0.009095317 0.7243616 0.02384184
## 83 0.2824242 500 0.1424009 0.009222075 0.7258152 0.02238327
## 123 0.2884848 500 0.1431475 0.008742393 0.7258198 0.02228329
## 2 0.2700000 1000 0.1435208 0.009582145 0.7246079 0.02348769
## 19 0.2727273 500 0.1432305 0.008955337 0.7248418 0.02317173
## 44 0.2763636 1000 0.1439356 0.008349353 0.7262259 0.02178505
## 140 0.2909091 1000 0.1428571 0.008667138 0.7236304 0.02433885
## 197 0.2996970 500 0.1429816 0.008546949 0.7255779 0.02238780
## 43 0.2763636 500 0.1431890 0.008894264 0.7241091 0.02382321
## 74 0.2809091 1000 0.1425253 0.009256294 0.7232261 0.02469940
## 150 0.2924242 1000 0.1426912 0.008696271 0.7252274 0.02260616
## 145 0.2918182 500 0.1431475 0.008969306 0.7247824 0.02299324
## 45 0.2766667 500 0.1428986 0.009281262 0.7236437 0.02405405
## 185 0.2978788 500 0.1428986 0.008558187 0.7260612 0.02163393
## 40 0.2757576 1000 0.1436453 0.008658087 0.7251942 0.02245578
## 189 0.2984848 500 0.1431475 0.008889998 0.7221907 0.02539885
## 87 0.2830303 500 0.1433964 0.009283851 0.7270555 0.02052792
## 42 0.2760606 1000 0.1436453 0.009045123 0.7236323 0.02393436
## 52 0.2775758 1000 0.1430645 0.009392867 0.7225087 0.02504804
## 64 0.2793939 1000 0.1431890 0.008963100 0.7247471 0.02274422
## 59 0.2787879 500 0.1434379 0.008940497 0.7229453 0.02454246
## 142 0.2912121 1000 0.1431060 0.008923506 0.7231377 0.02428671
## 5 0.2706061 500 0.1428571 0.009202581 0.7240305 0.02339002
## 191 0.2987879 500 0.1433134 0.009615873 0.7237037 0.02369297
## 46 0.2766667 1000 0.1441430 0.008836921 0.7233771 0.02399544
## 3 0.2703030 500 0.1436867 0.008557448 0.7246718 0.02267154
## 38 0.2754545 1000 0.1431060 0.008914148 0.7249786 0.02234689
## 34 0.2748485 1000 0.1432719 0.008537474 0.7247878 0.02253462
## 166 0.2948485 1000 0.1434793 0.009462620 0.7219935 0.02530137
## 171 0.2957576 500 0.1434793 0.009066769 0.7240590 0.02314533
## 167 0.2951515 500 0.1433549 0.009102405 0.7218020 0.02529786
## 41 0.2760606 500 0.1435623 0.009116288 0.7243294 0.02272712
## 48 0.2769697 1000 0.1433964 0.008923365 0.7259039 0.02115088
## 161 0.2942424 500 0.1433134 0.009079452 0.7230623 0.02398699
## 182 0.2972727 1000 0.1432305 0.009184286 0.7225557 0.02448480
## 65 0.2796970 500 0.1429401 0.008971844 0.7250787 0.02195594
## 4 0.2703030 1000 0.1430231 0.008757569 0.7248398 0.02208592
## 157 0.2936364 500 0.1422764 0.009303990 0.7244056 0.02249489
## 144 0.2915152 1000 0.1438112 0.008830765 0.7242399 0.02265744
## 139 0.2909091 500 0.1436038 0.009045543 0.7238957 0.02295172
## 11 0.2715152 500 0.1434793 0.009141224 0.7244091 0.02239252
## 26 0.2736364 1000 0.1436038 0.008940355 0.7246563 0.02213562
## 110 0.2863636 1000 0.1425253 0.008706154 0.7265161 0.02026422
## 125 0.2887879 500 0.1431890 0.009546577 0.7235971 0.02314676
## 107 0.2860606 500 0.1440186 0.009187728 0.7241374 0.02260384
## 154 0.2930303 1000 0.1428157 0.009032671 0.7250630 0.02162376
## 29 0.2742424 500 0.1431475 0.008781939 0.7235260 0.02304926
## 160 0.2939394 1000 0.1435623 0.009384246 0.7243461 0.02221118
## 106 0.2857576 1000 0.1435208 0.009125855 0.7224704 0.02401123
## 153 0.2930303 500 0.1435623 0.009042466 0.7225230 0.02395614
## 20 0.2727273 1000 0.1431475 0.008916985 0.7222465 0.02421102
## 138 0.2906061 1000 0.1433134 0.008340261 0.7260943 0.02030735
## 12 0.2715152 1000 0.1434793 0.009075970 0.7227315 0.02365003
## 101 0.2851515 500 0.1436038 0.008382006 0.7237239 0.02263159
## 116 0.2872727 1000 0.1434793 0.009049317 0.7256861 0.02062031
## 155 0.2933333 500 0.1443919 0.008845932 0.7222313 0.02403401
## 168 0.2951515 1000 0.1429816 0.008087922 0.7247825 0.02141436
## 7 0.2709091 500 0.1428986 0.009764649 0.7231287 0.02302743
## 178 0.2966667 1000 0.1423179 0.008822598 0.7252627 0.02087412
## 10 0.2712121 1000 0.1434379 0.009300591 0.7243956 0.02173441
## 21 0.2730303 500 0.1431890 0.009266535 0.7234229 0.02269994
## 193 0.2990909 500 0.1429401 0.008355107 0.7259993 0.02007618
## 199 0.3000000 500 0.1434379 0.008187381 0.7227314 0.02333665
## 88 0.2830303 1000 0.1438527 0.009697591 0.7212140 0.02482378
## 108 0.2860606 1000 0.1425668 0.008939648 0.7239040 0.02210552
## 32 0.2745455 1000 0.1431890 0.008987054 0.7245280 0.02146047
## 25 0.2736364 500 0.1435208 0.008837207 0.7232391 0.02264183
## 23 0.2733333 500 0.1431475 0.009370760 0.7258376 0.01997168
## 112 0.2866667 1000 0.1438112 0.008707171 0.7232279 0.02257136
## 117 0.2875758 500 0.1433549 0.009833051 0.7231807 0.02260142
## 69 0.2803030 500 0.1435208 0.009401614 0.7221951 0.02357729
## 85 0.2827273 500 0.1426497 0.008453966 0.7247130 0.02102634
## 77 0.2815152 500 0.1435623 0.009173540 0.7238288 0.02186923
## 163 0.2945455 500 0.1428986 0.008137648 0.7248128 0.02088167
## 55 0.2781818 500 0.1432305 0.008745286 0.7233733 0.02231679
## 58 0.2784848 1000 0.1433964 0.008320981 0.7238986 0.02179086
## 165 0.2948485 500 0.1431475 0.009337638 0.7248540 0.02080032
## 174 0.2960606 1000 0.1434379 0.008711818 0.7239774 0.02162067
## 68 0.2800000 1000 0.1429816 0.008764786 0.7247098 0.02077795
## 56 0.2781818 1000 0.1432305 0.008904354 0.7230865 0.02238064
## 188 0.2981818 1000 0.1428986 0.009331135 0.7230860 0.02226846
## 99 0.2848485 500 0.1436453 0.008630290 0.7227916 0.02255365
## 24 0.2733333 1000 0.1440601 0.008422644 0.7220140 0.02329560
## 147 0.2921212 500 0.1429401 0.009244263 0.7223512 0.02289156
## 86 0.2827273 1000 0.1433134 0.008423995 0.7257027 0.01953410
## 84 0.2824242 1000 0.1430645 0.008795609 0.7216189 0.02359667
## 200 0.3000000 1000 0.1434379 0.009554522 0.7236990 0.02151238
## 22 0.2730303 1000 0.1434793 0.008929881 0.7225190 0.02265413
## 121 0.2881818 500 0.1427327 0.008817293 0.7232723 0.02184959
## 169 0.2954545 500 0.1430645 0.008044807 0.7247456 0.02035761
## 53 0.2778788 500 0.1432719 0.009022024 0.7222250 0.02282519
## 115 0.2872727 500 0.1433549 0.008709785 0.7221979 0.02281349
## 102 0.2851515 1000 0.1434379 0.009139841 0.7224749 0.02250717
## 111 0.2866667 500 0.1434793 0.008861929 0.7219830 0.02297828
## 170 0.2954545 1000 0.1436038 0.009320557 0.7217701 0.02318515
## 105 0.2857576 500 0.1433549 0.008445885 0.7226876 0.02224658
## 35 0.2751515 500 0.1425253 0.008749479 0.7239973 0.02090954
## 176 0.2963636 1000 0.1428571 0.009001677 0.7240706 0.02079439
## 13 0.2718182 500 0.1434379 0.008209593 0.7241029 0.02073707
## 113 0.2869697 500 0.1434793 0.008240344 0.7245663 0.02019901
## 30 0.2742424 1000 0.1434379 0.008957737 0.7245327 0.02023165
## 72 0.2806061 1000 0.1433134 0.008699906 0.7229713 0.02174919
## 16 0.2721212 1000 0.1432305 0.009159191 0.7220391 0.02267703
## 131 0.2896970 500 0.1429816 0.008692635 0.7235124 0.02116242
## 96 0.2842424 1000 0.1430645 0.009782117 0.7246055 0.02006760
## 36 0.2751515 1000 0.1436453 0.008811841 0.7225925 0.02202293
## 186 0.2978788 1000 0.1431890 0.009220429 0.7238584 0.02068833
## 71 0.2806061 500 0.1433549 0.008865782 0.7225473 0.02199193
## 180 0.2969697 1000 0.1436038 0.009320965 0.7215769 0.02292118
## 33 0.2748485 500 0.1432305 0.008718493 0.7224447 0.02200585
## 143 0.2915152 500 0.1430231 0.008495748 0.7243713 0.02007791
## 90 0.2833333 1000 0.1433549 0.008757425 0.7224199 0.02202534
## 27 0.2739394 500 0.1440601 0.008801071 0.7223880 0.02194170
## 61 0.2790909 500 0.1439771 0.008675597 0.7255563 0.01875065
## 181 0.2972727 500 0.1437697 0.009085718 0.7230119 0.02127184
## 18 0.2724242 1000 0.1439356 0.009732217 0.7229615 0.02132015
## 51 0.2775758 500 0.1425253 0.009439873 0.7249530 0.01929882
## 148 0.2921212 1000 0.1430231 0.008621347 0.7234978 0.02072131
## 192 0.2987879 1000 0.1440601 0.009157810 0.7221180 0.02203883
## 62 0.2790909 1000 0.1431890 0.008533770 0.7216173 0.02242645
## 103 0.2854545 500 0.1431060 0.009043166 0.7241572 0.01983048
## 198 0.2996970 1000 0.1426912 0.009401749 0.7241523 0.01977523
## 190 0.2984848 1000 0.1434793 0.009587555 0.7213170 0.02250897
## 67 0.2800000 500 0.1434379 0.009009541 0.7215563 0.02224317
## 78 0.2815152 1000 0.1434793 0.009009541 0.7226378 0.02111460
## 14 0.2718182 1000 0.1430231 0.008518790 0.7232280 0.02048589
## 104 0.2854545 1000 0.1431475 0.008466672 0.7223088 0.02136790
## 54 0.2778788 1000 0.1434793 0.008743840 0.7221656 0.02149951
## 57 0.2784848 500 0.1429401 0.008832340 0.7241253 0.01938896
## 76 0.2812121 1000 0.1433964 0.008432998 0.7250398 0.01830820
## 109 0.2863636 500 0.1428571 0.008945305 0.7219536 0.02134157
## 118 0.2875758 1000 0.1436867 0.009319336 0.7220043 0.02124348
## 152 0.2927273 1000 0.1433134 0.008718057 0.7232348 0.02000562
## 37 0.2754545 500 0.1437697 0.008749623 0.7231683 0.02006805
## 159 0.2939394 500 0.1441845 0.008724872 0.7220636 0.02116217
## 6 0.2706061 1000 0.1433134 0.008958160 0.7202573 0.02291306
## 126 0.2887879 1000 0.1436453 0.008844359 0.7210976 0.02190179
## 146 0.2918182 1000 0.1438941 0.008668889 0.7227181 0.02022288
## 31 0.2745455 500 0.1435623 0.009198320 0.7229408 0.01993818
## 63 0.2793939 500 0.1432719 0.008733565 0.7225972 0.02019266
## 1 0.2700000 500 0.1434793 0.009094622 0.7212738 0.02146945
## 81 0.2821212 500 0.1432719 0.008742393 0.7217682 0.02096418
## 173 0.2960606 500 0.1428986 0.009073182 0.7240219 0.01845497
## 129 0.2893939 500 0.1436867 0.008483832 0.7219314 0.02032060
## 93 0.2839394 500 0.1432719 0.009002519 0.7232959 0.01889604
## 187 0.2981818 500 0.1429816 0.008450226 0.7231577 0.01893345
## 158 0.2936364 1000 0.1432719 0.008722698 0.7230652 0.01881319
## 80 0.2818182 1000 0.1432719 0.009227969 0.7215799 0.02016449
## 122 0.2881818 1000 0.1432719 0.008283204 0.7218369 0.01980022
## 94 0.2839394 1000 0.1435623 0.008717042 0.7197268 0.02189637
## 133 0.2900000 500 0.1434793 0.008578113 0.7226508 0.01871166
## 136 0.2903030 1000 0.1438112 0.009488778 0.7216080 0.01716613
# is th = ~0.2804167?
##############
# 10. predictions ....
# 10.1 preparation ...
set.seed(seed, kind = "L'Ecuyer-CMRG")
lrn10 = setHyperPars(learner = lrn10,
par.vals = list(
cutoff = c(opt.cutoff, 1 -
opt.cutoff),
ntree = ntree
))
lrn10
## Learner classif.randomForest.oversampled from package mlr,randomForest
## Type: classif
## Name: ; Short name:
## Class: OversampleWrapper
## Properties: numerics,factors,ordered,prob,twoclass,multiclass,class.weights,featimp,oobpreds
## Predict-Type: prob
## Hyperparameters: importance=TRUE,localImp=TRUE,cutoff=0.297,0.703,ntree=500,osw.rate=1.44
model10 = mlr::train(lrn10, task10) # original model!
# 10.2 prediction on training data as well as the entire datasets [which includes unknowns]
set.seed(seed, kind = "L'Ecuyer-CMRG")
pred10 = predict(model10, newdata = f20)
tpred10 = predict(model10, newdata = data.frame(f2, check.names = TRUE))
pred10 = setThreshold(pred10 , th)
tpred10 = setThreshold(tpred10, th)
# 10.3 Performance on training data!
confusionMatrix(pred10$data$response, reference = pred10$data$truth,mode ='everything')
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Lethal Viable
## Lethal 1092 44
## Viable 0 2449
##
## Accuracy : 0.9877
## 95% CI : (0.9836, 0.9911)
## No Information Rate : 0.6954
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.9714
## Mcnemar's Test P-Value : 9.022e-11
##
## Sensitivity : 1.0000
## Specificity : 0.9824
## Pos Pred Value : 0.9613
## Neg Pred Value : 1.0000
## Precision : 0.9613
## Recall : 1.0000
## F1 : 0.9803
## Prevalence : 0.3046
## Detection Rate : 0.3046
## Detection Prevalence : 0.3169
## Balanced Accuracy : 0.9912
##
## 'Positive' Class : Lethal
##
# 10.4 JAX Validation
#####################################################
#### Validation on JAX data
#####################################################
validation2 = merge(
JAX_Primary_Viability_correct_for_Hamed,
data.frame(
'MGI id' = rownames(f2),
response = tpred10$data$response,
org = f2$viability,
l.p = tpred10$data$prob.Lethal,
v.p = tpred10$data$prob.Viable,
check.names = FALSE
),
by = 'MGI id',
all = TRUE
)
library(caret)
vlv2 = droplevels(subset(
validation2,
validation2$Viability %in% c('Lethal', 'Viable') &
!is.na(validation2$Viability) &
!is.na(validation2$org)
))
vlvunknown = subset(vlv2, vlv2$org %in% 'unknown')
# 10.4.1 For all JAX data
confusionMatrix(data = vlv2$response, reference = vlv2$Viability,mode ='everything')
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Lethal Viable
## Lethal 206 17
## Viable 4 457
##
## Accuracy : 0.9693
## 95% CI : (0.9535, 0.9809)
## No Information Rate : 0.693
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.9291
## Mcnemar's Test P-Value : 0.008829
##
## Sensitivity : 0.9810
## Specificity : 0.9641
## Pos Pred Value : 0.9238
## Neg Pred Value : 0.9913
## Precision : 0.9238
## Recall : 0.9810
## F1 : 0.9515
## Prevalence : 0.3070
## Detection Rate : 0.3012
## Detection Prevalence : 0.3260
## Balanced Accuracy : 0.9725
##
## 'Positive' Class : Lethal
##
#####################################################
# 10.4.2 For only unknown JAX data [new ones]
confusionMatrix(data = vlvunknown$response, reference = vlvunknown$Viability,mode ='everything')
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Lethal Viable
## Lethal 11 14
## Viable 4 37
##
## Accuracy : 0.7273
## 95% CI : (0.6036, 0.8297)
## No Information Rate : 0.7727
## P-Value [Acc > NIR] : 0.84797
##
## Kappa : 0.3714
## Mcnemar's Test P-Value : 0.03389
##
## Sensitivity : 0.7333
## Specificity : 0.7255
## Pos Pred Value : 0.4400
## Neg Pred Value : 0.9024
## Precision : 0.4400
## Recall : 0.7333
## F1 : 0.5500
## Prevalence : 0.2273
## Detection Rate : 0.1667
## Detection Prevalence : 0.3788
## Balanced Accuracy : 0.7294
##
## 'Positive' Class : Lethal
##
# 10.5 forming the overal output file
output =
data.frame(
'MGI id' = rownames(f00),
'Cluster SNE' = mergSNE$clusters,
'SNE merged' = mergSNE$merged.clu,
'SNE assigned viability' = mergSNE$assigned.viability,
'Clust org data' = mergOrg$clusters,
'Org merged' = mergOrg$merged.clu,
'Org assigned viability' = mergOrg$assigned.viability,
#True.viability = tpred10$data$truth,
Viab.Inc.Conflicting = f00.with.conf$viability,
Predicted.Viability = tpred10$data$response,
Lethal.probility = tpred10$data$prob.Lethal,
Viable.probability = tpred10$data$prob.Viable,
Absolute.diff.probs = abs(tpred10$data$prob.Lethal - tpred10$data$prob.Viable) ,
f00,
SNE.dimensions = dM$rdata,
check.names = FALSE
)
# Plot of prediction probabilities
hist(output$Lethal.probility, xlab = 'JAX: probability Lethal', main = 'Histogram of Lethaliy')
abline(v = th,
col = 2,
lwd = 5,
lty = 3)
# Print [some] challenging ones!
head(output[which(output$Lethal.probility > (th - .02) &
output$Lethal.probility < (th + .02)), c(1, 8, 9, 10)], 25)
## MGI id Viab.Inc.Conflicting Predicted.Viability
## MGI:1891693 MGI:1891693 unknown Viable
## MGI:1916724 MGI:1916724 unknown Lethal
## MGI:1100877 MGI:1100877 unknown Lethal
## MGI:105057 MGI:105057 unknown Viable
## MGI:1913099 MGI:1913099 unknown Lethal
## MGI:2685478 MGI:2685478 unknown Viable
## MGI:1923545 MGI:1923545 unknown Lethal
## MGI:2180854 MGI:2180854 unknown Viable
## MGI:1355275 MGI:1355275 unknown Viable
## MGI:1930773 MGI:1930773 unknown Lethal
## MGI:1309517 MGI:1309517 unknown Lethal
## MGI:1929913 MGI:1929913 unknown Lethal
## MGI:1913482 MGI:1913482 unknown Viable
## MGI:1915963 MGI:1915963 Viable Viable
## MGI:1924104 MGI:1924104 unknown Viable
## MGI:1929699 MGI:1929699 unknown Viable
## MGI:2442829 MGI:2442829 unknown Lethal
## MGI:1923818 MGI:1923818 unknown Viable
## MGI:1913750 MGI:1913750 unknown Lethal
## MGI:1861735 MGI:1861735 unknown Viable
## MGI:2664902 MGI:2664902 unknown Lethal
## MGI:1918918 MGI:1918918 unknown Lethal
## MGI:107412 MGI:107412 unknown Viable
## MGI:96629 MGI:96629 unknown Lethal
## MGI:2444505 MGI:2444505 unknown Lethal
## Lethal.probility
## MGI:1891693 0.290
## MGI:1916724 0.312
## MGI:1100877 0.312
## MGI:105057 0.278
## MGI:1913099 0.308
## MGI:2685478 0.286
## MGI:1923545 0.300
## MGI:2180854 0.290
## MGI:1355275 0.278
## MGI:1930773 0.308
## MGI:1309517 0.306
## MGI:1929913 0.300
## MGI:1913482 0.290
## MGI:1915963 0.280
## MGI:1924104 0.284
## MGI:1929699 0.290
## MGI:2442829 0.316
## MGI:1923818 0.284
## MGI:1913750 0.314
## MGI:1861735 0.292
## MGI:2664902 0.300
## MGI:1918918 0.302
## MGI:107412 0.278
## MGI:96629 0.302
## MGI:2444505 0.306
#####################################################
# 10.6 predict DR7
#####################################################
mergedTwo = merge(output[, c('Predicted.Viability',
'MGI id',
'Org assigned viability',
'Lethal.probility')],
viabi_DR7,
by = 'MGI id',
all = TRUE)
# 10.6.1
library(caret)
############# On the entire data
mergedTwo01 = droplevels(subset(mergedTwo, !(viability.dr7 %in% 'Subviable')))
t1 = table(
trimws(mergedTwo01$Predicted.Viability),
trimws(mergedTwo01$viability.dr7),
dnn = c('Predicted', 'From Dr7'),
useNA = 'no'
)
# 10.6.2
############# on the new data only
mergedTwo02 = droplevels(subset(
mergedTwo,
(!viability.dr7 %in% 'Subviable') &
(`Org assigned viability` %in% 'unknown') &
!is.na(viability.dr7)
))
t2 = table(
trimws(mergedTwo02$Predicted.Viability),
trimws(mergedTwo02$viability.dr7)
,
dnn = c('Predicted', 'From Dr7')
)
# Performance on the entire DR 7
caret:::confusionMatrix(t1,mode ='everything')
## Confusion Matrix and Statistics
##
## From Dr7
## Predicted Lethal Viable
## Lethal 916 76
## Viable 18 1902
##
## Accuracy : 0.9677
## 95% CI : (0.9606, 0.9738)
## No Information Rate : 0.6793
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.9271
## Mcnemar's Test P-Value : 4.125e-09
##
## Sensitivity : 0.9807
## Specificity : 0.9616
## Pos Pred Value : 0.9234
## Neg Pred Value : 0.9906
## Precision : 0.9234
## Recall : 0.9807
## F1 : 0.9512
## Prevalence : 0.3207
## Detection Rate : 0.3146
## Detection Prevalence : 0.3407
## Balanced Accuracy : 0.9712
##
## 'Positive' Class : Lethal
##
# Performance only on new genes
caret:::confusionMatrix(t2,mode ='everything')
## Confusion Matrix and Statistics
##
## From Dr7
## Predicted Lethal Viable
## Lethal 54 35
## Viable 17 136
##
## Accuracy : 0.7851
## 95% CI : (0.728, 0.8352)
## No Information Rate : 0.7066
## P-Value [Acc > NIR] : 0.003691
##
## Kappa : 0.5175
## Mcnemar's Test P-Value : 0.018400
##
## Sensitivity : 0.7606
## Specificity : 0.7953
## Pos Pred Value : 0.6067
## Neg Pred Value : 0.8889
## Precision : 0.6067
## Recall : 0.7606
## F1 : 0.6750
## Prevalence : 0.2934
## Detection Rate : 0.2231
## Detection Prevalence : 0.3678
## Balanced Accuracy : 0.7779
##
## 'Positive' Class : Lethal
##
# 11 store the outputs
write.csv(output,
file = paste('All data and predictions_', Sys.Date(), '.csv', sep = ''))
save.image(paste(
iter,
resolution,
'iters at',
Sys.Date() ,
'Total workspace.Rdata',
sep = '_'
))
# Release memory and END.
gc()
## used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
## Ncells 3558500 190.1 5684620 303.6 5684620 303.6
## Vcells 21528577 164.3 128276214 978.7 270581374 2064.4
graphics.off()