提出了蛋白质组学研究中建立判别模型的策略。该模型是使用交叉验证构建的。这个交叉验证步骤可以简单地与变量选择方法相结合，称为秩积。该策略特别适用于低样本-变量比率（欠采样）的情况，这在蛋白质组学和代谢组学研究中经常遇到。作为一种分类方法，采用了主成分判别分析；然而，该方法可以用于任何分类器。对包含乳腺癌患者和健康对照者血清样本的数据集进行了分析。双交叉验证表明，该模型的敏感性为82%，特异性为86%。使用变量选择方法识别潜在的假定生物标志物。在每个交叉验证循环中，建立一个分类模型。最终分类使用集成分类器中的多数投票方案。
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