cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/ku.res.2018.36
title: ความสามารถในการให้เหตุผลเชิงวิทยาศาสตร์ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 ในวิชาชีววิทยา (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.37
title: โปรแกรมส่งเสริมความสามารถการตั้งเป้าหมายในการเรียนของนักศึกษาคณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลศรีวิชัย (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.38
title: การพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิทยาศาสตร์ด้วยชุดกิจกรรมการทดลอง เรื่อง การแยกสาร ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2 โรงเรียนวัดไทร(ถาวรพรหมานุกูล) (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.39
title: การส่งเสริมการให้เหตุผลเชิงจริยธรรมของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 โดยการจัดการเรียนรู้โดยใช้ประเด็นทางสังคมที่เกี่ยวเนื่องกับวิทยาศาสตร์ (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.40
title: การประยุกต์โปรแกรม Google Classroom เพื่อพัฒนาทักษะการวิจัยของผู้เรียนบัณฑิตศึกษาในวิชาวิจัยในชั้นเรียนการศึกษาพิเศษ (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.41
title: การพัฒนาทักษะการโต้แย้งทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนมัธยมศึกษาปีที่ 6 โดยใช้การจัดการเรียนรู้แบบสืบเสาะร่วมกับกลวิธีการโต้แย้ง ในบทเรียนเรื่อง ฮอร์โมน และต่อมไร้ท่อ (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.42
title: การทดสอบโมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับการสร้างจิตสำนึกในการอนุรักษ์ทรัพยากรธรรมชาติภายใต้งานสวนพฤกษศาสตร์โรงเรียนโครงการอนุรักษ์พันธุกรรมพืชอันเนื่องมาจากพระราชดำริสมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.43
title: การสำรวจความตระหนักทางสิ่งแวดล้อมของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาสุพรรณบุรี เขต 3 (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.44
title: ผลของกิจกรรมเคลื่อนไหวและจังหวะต่อการมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของนักเรียนที่มีภาวะออทิซึมระดับอาการปานกลาง (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.45
title: การพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน วิชา วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต ของนักศึกษาระดับอนุปริญญาวิทยาลัยชุมชนพังงาด้วยวิธีจัดการเรียนการสอนเชิงรุกแบบ AMOS (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.46
title: Assessment of speech signals from a read-aloud imitating native english teacher technique for improving english intonation of Thai students in Faculty of Engineering, Kasetsart University (Proceedings of 56th Kasetsart University Annual Conference: Education, Economics and Business Administration, Humanities and Social Sciences)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.47
title: การพัฒนาชุดกิจกรรมการเรียนรู้แบบร่วมมือ เรื่อง หลักการแก้ปัญหาและอินเทอร์เน็ต เพื่อส่งเสริมทักษะการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร สำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.48
title: การจัดการเรียนรู้แบบสะเต็มศึกษาเพื่อเสริมสร้างคุณลักษณะอยู่อย่างพอเพียง เรื่องการแข่งขันมนุษย์เจาะ (Shaky Doll Competition) สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.49
title: ความสามารถในการเขียนประโยคภาษาอังกฤษพื้นฐานโดยใช้แบบฝึกทักษะไวยากรณ์ภาษาอังกฤษเรื่อง Sentence Building สำหรับครูผู้สอนวิชาภาษาอังกฤษระดับประถมศึกษาที่ไม่ได้สำเร็จการศึกษาสาขาวิชาภาษาอังกฤษ จังหวัดเพชรบุรี (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.14457/ku.res.2018.50
title: การบ่งชี้สมรรถนะของบัณฑิตเพื่อพัฒนาการเรียนการสอนสาขาวิชาเคมี (เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 56: สาขาศึกษาศาสตร์, สาขาเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์)
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/2203159
title: BART Ridership
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551542.v1
title: Additional file 2 of Chronic cholestasis detection by a novel tool: automated analysis of cytokeratin 7-stained liver specimens

description: Additional file 2.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551542
title: Additional file 2 of Chronic cholestasis detection by a novel tool: automated analysis of cytokeratin 7-stained liver specimens

description: Additional file 2.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551619
title: Additional file 11 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 11: Figure S10. Subgrouping behavior replicates across various choices of breast cancer expression datasets. We observed subgrouping classification performance similar to that in METABRIC(LumA) and TCGA-BRCA(LumA) when we repeated our prediction tasks using (a) kallisto TPM expression calls instead of Firehose RSEMs in TCGA-BRCA(LumA), (b) both luminal subtypes present in METABRIC, (c) all nonbasal subtypes present in METABRIC, (d) both luminal subtypes present in TCGA-BRCA (e) all nonbasal subtypes present in TCGA-BRCA.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551622
title: Additional file 12 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 12: Figure S11. Divergent subgrouping behavior is present in many cancer cohorts. We repeated the subgrouping enumeration and classification experiment to characterize alteration divergence across fourteen TCGA cohorts in addition to TCGA-BRCA as well as METABRIC and Beat AML. The AUCs of the best found subgrouping task for each gene are compared here to the corresponding gene-wide task in the same style as Fig. 1. We include here these figures for the TCGA-BLCA and TCGA-HNSC(HPV-) cohorts and for the remaining cohorts at our data portal under Figures/S11 - Subgrouping AUC Comparisons by Cohort. The names of these figures have the format (expr-source)__(cohort)__sub-comparisons_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551625
title: Additional file 13 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 13: Figure S12. Comparing cancer gene mutation landscape characteristics across tumor contexts. The best subgroupings in each cohort for all genes with at least one classification task with an AUC of at least 0.7 in two of the cohorts considered in this study. Each pie chart in a panel represents a cohort in which subgrouping mutation classifiers were trained and tested for the gene in question, with pie charts scaled, sliced, and labelled according to the same schema as in Fig. 1. We include here these figures for TP53, PIK3CA, and NFE2L2 and for the remaining genes at our data portal under Figures/S12 - Subgrouping AUC Comparisons by Gene. The names of these figures have the format (gene)__sub-comparisons_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551628
title: Additional file 14 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 14: Figure S13. Transferring mutation signatures across disease contexts. Models trained to predict the presence of mutations and their subgroupings in each cohort were applied to every other cohort in which the corresponding mutation was also present. (top) For each gene matching the criteria used in Additional file 13: Figures S12, we measured the performance of the gene-wide classifier according to the training cohort (x-axis) and the cohort they were transferred to (y-axis). (bottom) Where applicable, transfer AUC performance of the optimal subgrouping according to most frequent cv-significance relative to the gene-wide task across all cohorts in which subgroupings were enumerated. We include here these figures for TP53, PIK3CA, and NFE2L2 and for the remaining genes at our data portal under Figures/S13 - Gene Transfer AUC Heatmaps. The names of these figures have the format (gene)__transfer-aucs_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551628.v1
title: Additional file 14 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 14: Figure S13. Transferring mutation signatures across disease contexts. Models trained to predict the presence of mutations and their subgroupings in each cohort were applied to every other cohort in which the corresponding mutation was also present. (top) For each gene matching the criteria used in Additional file 13: Figures S12, we measured the performance of the gene-wide classifier according to the training cohort (x-axis) and the cohort they were transferred to (y-axis). (bottom) Where applicable, transfer AUC performance of the optimal subgrouping according to most frequent cv-significance relative to the gene-wide task across all cohorts in which subgroupings were enumerated. We include here these figures for TP53, PIK3CA, and NFE2L2 and for the remaining genes at our data portal under Figures/S13 - Gene Transfer AUC Heatmaps. The names of these figures have the format (gene)__transfer-aucs_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551625.v1
title: Additional file 13 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 13: Figure S12. Comparing cancer gene mutation landscape characteristics across tumor contexts. The best subgroupings in each cohort for all genes with at least one classification task with an AUC of at least 0.7 in two of the cohorts considered in this study. Each pie chart in a panel represents a cohort in which subgrouping mutation classifiers were trained and tested for the gene in question, with pie charts scaled, sliced, and labelled according to the same schema as in Fig. 1. We include here these figures for TP53, PIK3CA, and NFE2L2 and for the remaining genes at our data portal under Figures/S12 - Subgrouping AUC Comparisons by Gene. The names of these figures have the format (gene)__sub-comparisons_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551622.v1
title: Additional file 12 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 12: Figure S11. Divergent subgrouping behavior is present in many cancer cohorts. We repeated the subgrouping enumeration and classification experiment to characterize alteration divergence across fourteen TCGA cohorts in addition to TCGA-BRCA as well as METABRIC and Beat AML. The AUCs of the best found subgrouping task for each gene are compared here to the corresponding gene-wide task in the same style as Fig. 1. We include here these figures for the TCGA-BLCA and TCGA-HNSC(HPV-) cohorts and for the remaining cohorts at our data portal under Figures/S11 - Subgrouping AUC Comparisons by Cohort. The names of these figures have the format (expr-source)__(cohort)__sub-comparisons_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551631.v1
title: Additional file 15 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 15: Figure S14. Comparing subgrouping divergences across transfer contexts. Transfer performance of the optimal subgrouping across all cohort pairs for each gene chosen using the same criteria as in Additional file 12: Figures S11. Each pie chart corresponds to an instance of training the gene-wide and best found subgrouping classifiers in one cohort then asking them to make predictions in another cohort. Pie charts are sized according to the proportion of samples carrying any point mutation of the gene in the training cohort, with slices denoting the proportion of mutants belonging to the optimal subgrouping in the training cohort. We include here these figures for PIK3CA, NFE2L2, and RB1 and for the remaining genes at our data portal under Figures/S14 - Gene Transfer AUC Comparisons. The names of these figures have the format (gene)__transfer-comparisons_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551634
title: Additional file 16 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 16: Figure S15. Comparing subgroupings against mutation subsets defined by other tools for measuring variant significance. Classification tasks were created in which the top n samples according to the value of various continuous mutation properties were treated as a discrete subgrouping. Using the same training and testing regime as before, we compare the AUCs for these tasks to those for subgrouping tasks created using our original discrete approach. This revealed cases such as EGFR in TCGA-LUAD and NFE2L2 in TCGA-HNSC(HPV-) where using subgroupings was clearly superior to using these metric cutoffs as well as cases such as TP53 and PIK3CA in TCGA-BRCA(LumA) where neither subgroupings nor cutoffs significantly outperform the gene-wide classifier. Legend labels are annotated with an asterisk for classes of subgroupings in which the best subgrouping was cv-significantly better than the original gene-wide task. We include here these figures for the four cases listed above and for the remaining genes and cohorts at our data portal under Figures/S15 - Threshold Subgrouping AUC Comparisons. The names of these figures have the format (cohort)__(gene)__sub-comparison_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551619.v1
title: Additional file 11 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 11: Figure S10. Subgrouping behavior replicates across various choices of breast cancer expression datasets. We observed subgrouping classification performance similar to that in METABRIC(LumA) and TCGA-BRCA(LumA) when we repeated our prediction tasks using (a) kallisto TPM expression calls instead of Firehose RSEMs in TCGA-BRCA(LumA), (b) both luminal subtypes present in METABRIC, (c) all nonbasal subtypes present in METABRIC, (d) both luminal subtypes present in TCGA-BRCA (e) all nonbasal subtypes present in TCGA-BRCA.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551631
title: Additional file 15 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 15: Figure S14. Comparing subgrouping divergences across transfer contexts. Transfer performance of the optimal subgrouping across all cohort pairs for each gene chosen using the same criteria as in Additional file 12: Figures S11. Each pie chart corresponds to an instance of training the gene-wide and best found subgrouping classifiers in one cohort then asking them to make predictions in another cohort. Pie charts are sized according to the proportion of samples carrying any point mutation of the gene in the training cohort, with slices denoting the proportion of mutants belonging to the optimal subgrouping in the training cohort. We include here these figures for PIK3CA, NFE2L2, and RB1 and for the remaining genes at our data portal under Figures/S14 - Gene Transfer AUC Comparisons. The names of these figures have the format (gene)__transfer-comparisons_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551634.v1
title: Additional file 16 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 16: Figure S15. Comparing subgroupings against mutation subsets defined by other tools for measuring variant significance. Classification tasks were created in which the top n samples according to the value of various continuous mutation properties were treated as a discrete subgrouping. Using the same training and testing regime as before, we compare the AUCs for these tasks to those for subgrouping tasks created using our original discrete approach. This revealed cases such as EGFR in TCGA-LUAD and NFE2L2 in TCGA-HNSC(HPV-) where using subgroupings was clearly superior to using these metric cutoffs as well as cases such as TP53 and PIK3CA in TCGA-BRCA(LumA) where neither subgroupings nor cutoffs significantly outperform the gene-wide classifier. Legend labels are annotated with an asterisk for classes of subgroupings in which the best subgrouping was cv-significantly better than the original gene-wide task. We include here these figures for the four cases listed above and for the remaining genes and cohorts at our data portal under Figures/S15 - Threshold Subgrouping AUC Comparisons. The names of these figures have the format (cohort)__(gene)__sub-comparison_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551637
title: Additional file 17 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 17: Figure S16. Subgrouping classifier scores reveal relationships between subgroupings and other mutations on the same gene. For genes with at least one subgrouping task with an AUC of at least 0.7 in the cohorts used in this study, we considered the distributions of scores assigned by the best found subgrouping’s classifier to samples with the subgrouping’s mutations (blue violins), samples with point mutations on the same gene but not in the subgrouping (empty grey violins), and samples that are wild-type for point mutations on the gene (filled grey violins). We include here these figures for the METABRIC-(LumA) and TCGA-BRCA(LumA) cohorts and for the remaining cohorts at our data portal under Figures/S16 - Classifier Scores by Mutated Status. The names of these figures have the format (expr-source)__(cohort)__remainder-scores_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551637.v1
title: Additional file 17 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 17: Figure S16. Subgrouping classifier scores reveal relationships between subgroupings and other mutations on the same gene. For genes with at least one subgrouping task with an AUC of at least 0.7 in the cohorts used in this study, we considered the distributions of scores assigned by the best found subgrouping’s classifier to samples with the subgrouping’s mutations (blue violins), samples with point mutations on the same gene but not in the subgrouping (empty grey violins), and samples that are wild-type for point mutations on the gene (filled grey violins). We include here these figures for the METABRIC-(LumA) and TCGA-BRCA(LumA) cohorts and for the remaining cohorts at our data portal under Figures/S16 - Classifier Scores by Mutated Status. The names of these figures have the format (expr-source)__(cohort)__remainder-scores_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551640.v1
title: Additional file 18 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 18: Figure S17. Subgrouping classifier scores reveal relationships between mutations within cancer genes. We dissected the scores returned by our mutation classifiers for mutations within (a) NF1 in METABRIC(LumA), (b) GATA3 in METABRIC(LumA), and (c) GATA3 in TCGA-BRCA(LumA). Within each panel, rows correspond to classification tasks, with the top row showing scores for the gene-wide task and the remaining rows showing the best found subgroupings for the gene in question. Cohort samples are divided across the panel columns according to the type of mutation on the gene they carry, if any. Points and violins with a dark outline denote samples and populations of samples respectively that carried mutations the task had to predict; if a population contained mutated samples that were in the subgrouping as well as samples that were not in it then the samples in the subgrouping are plotted as points within the violin, which contains all samples in the population in every case.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551643
title: Additional file 19 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 19: Figure S18. Subgroupings divergent in performance are often also divergent with respect to association with clinical phenotypes. Correlations between drug response in cell lines and transferred subgrouping classifier predictions as shown in Fig. 5 were calculated for each subgrouping cv-significantly better than its gene-wide counterpart across all cohorts. We include here these figures for two subgroupings of GATA3 in METABRIC-(LumA) and NFE2L2 TCGA-LUSC respectively not shown in Fig. 5; the figures for the remaining cv-significant subgroupings across all cohorts are at our data portal under Figures/S18 - Drug Response Correlation Comparisons. The names of these figures have the format (expr-source)__(cohort)__(gene)__sub-comparisons__(subgrouping)_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551643.v1
title: Additional file 19 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 19: Figure S18. Subgroupings divergent in performance are often also divergent with respect to association with clinical phenotypes. Correlations between drug response in cell lines and transferred subgrouping classifier predictions as shown in Fig. 5 were calculated for each subgrouping cv-significantly better than its gene-wide counterpart across all cohorts. We include here these figures for two subgroupings of GATA3 in METABRIC-(LumA) and NFE2L2 TCGA-LUSC respectively not shown in Fig. 5; the figures for the remaining cv-significant subgroupings across all cohorts are at our data portal under Figures/S18 - Drug Response Correlation Comparisons. The names of these figures have the format (expr-source)__(cohort)__(gene)__sub-comparisons__(subgrouping)_Ridge.svg.
DOI: 10.6084/m9.figshare.14551640
title: Additional file 18 of Systematic interrogation of mutation groupings reveals divergent downstream expression programs within key cancer genes

description: Additional file 18: Figure S17. Subgrouping classifier scores reveal relationships between mutations within cancer genes. We dissected the scores returned by our mutation classifiers for mutations within (a) NF1 in METABRIC(LumA), (b) GATA3 in METABRIC(LumA), and (c) GATA3 in TCGA-BRCA(LumA). Within each panel, rows correspond to classification tasks, with the top row showing scores for the gene-wide task and the remaining rows showing the best found subgroupings for the gene in question. Cohort samples are divided across the panel columns according to the type of mutation on the gene they carry, if any. Points and violins with a dark outline denote samples and populations of samples respectively that carried mutations the task had to predict; if a population contained mutated samples that were in the subgrouping as well as samples that were not in it then the samples in the subgrouping are plotted as points within the violin, which contains all samples in the population in every case.