연구자 는 각각 CERES 로 명명 된 의존 성 점수 를 산출 한 28 개 유방암 세포주 및 BAGEL 로 명명 된 의존 성 점수 를 산출 한 25 개 유방암 세포주 의 CRISPR - Cas 9 스크린 결과 를 병합 하 여 레퍼런스 로 삼 았 다 . 연구자 는 세포주 별 로 유사 한 의존 성 을 나타내 도록 CERES 와 BAGEL 의 컷오프 ( cutoff ) 값 을 기준 으로 레퍼런스 를 구분 하 였 다 . 제 1 레퍼런스 는 CERES = - 1 . 5 + BAGEL = 4 이 다 . 제 2 레퍼런스 는 CERES = - 1 . 0 + BAGEL = 2 이 다 . 제 3 레퍼런스 는 CERES = - 0 . 6 + BAGEL = 0 이 다 . 도 9 A 는 전술 한 딥 러닝 모델 로 예측 한 결과 와 레퍼런스 를 비교 하 여 ROC 커브 를 표시 하 였 다 . 도 9 A 는 in silico CRISPR 에 기반 한 유전자 교란 방법 으로 유전자 발현 패턴 을 만들 어 딥 러닝 모델 에 입력 한 예 이 다 . 제 1 레퍼런스 에 대한 AUC 는 0 . 884 이 고 , 제 2 레퍼런스 에 대한 AUC 는 0 . 680 이 고 , 제 3 레퍼런스 에 대한 AUC 는 0 . 611 이 었 다 .