SuSiE 95% 신뢰 구간의 정밀 검증 및 Abstention 메커니즘 분석

Context

GWAS 데이터의 Fine-mapping 과정에서 SuSiE가 제공하는 95% Credible Set의 실제 신뢰도를 검증할 방법이 부재함. 실제 데이터에서는 Ground Truth를 알 수 없으므로 모델이 주장하는 확률적 확신(Confidence)의 정직함을 측정할 체계적인 벤치마크가 필요함.

Technical Solution

• 현실적인 Linkage Disequilibrium(LD) 구조를 반영한 Simulation Harness를 구축하여 Ground Truth가 확보된 테스트 환경 조성
• Mock Fine-mapper를 통한 Coverage 측정 지표의 유효성 검증 단계(Unit Test)를 거쳐 벤치마크 자체의 신뢰성 확보
• susie_get_cs 함수 호출 시 LD Matrix(Xcorr)를 명시적으로 전달하여 uncorrelated noise를 제거하는 Purity Filter 활성화
• 정답 포함 여부(Coverage)와 응답 거부율(Abstention)을 동시에 측정하여 난이도 상승에 따른 모델 행태 분석
• 단순 정확도가 아닌 모델이 자신의 한계를 인지하고 답을 내지 않는 Abstention 메커니즘의 작동 원리 규명