非相关线性判别分析用于蛋白质组数据的分类及特征挑选

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提出一种非相关线性判别分析(ULDA)结合统计卡方检验(CHI2)的方法用于蛋白质组质谱数据的分类及特征挑选.首先以卡方检验为过滤器去除无类间差别的变量,然后用ULDA进行样本分类与特征筛选.通过对两组数据的分析,最终选择出的特征变量在这两组数据中的特异性分别为98.2%和95.74%;灵敏度均为100%.结果表明本文提出的方法能较好地处理变量数很大的蛋白质组数据,同时表明最后选择的特征变量有可能作为潜在的生物标记物,为相关疾病的早期诊断提供线索.
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