オフターゲット遺伝子，非オフターゲット遺伝子のように2つのクラスを判別するスコアの分類性能を評価する方法．閾値を変えたときの真陽性と偽陽性の割合をプロットして曲線を書き，その曲線の下の面積であるAUCを算出する．AUCの値は，完全にランダムな予想では0.5となり，2つのクラスを完全に分類できると1.0になるため，閾値に依存しないスコアの分類性能を評価する方法として広く用いられている．（実験医学増刊3917より）

核酸医薬　本領を発揮する創薬モダリティ

新たな作用機序を生む核酸のサイエンスから、新薬・ワクチン承認をもたらした核酸修飾・DDS技術、難治性疾患治療への挑戦まで

横田隆徳／編