可以使用哪種統計檢驗來分析LC-MS/MS-蛋白質組學資料是否為異常值？

排除單個數據點的標準通常為95%（或98%）置信度，即其超過其他佇列樣本的標準偏差。大多數LC-MS/MS研究的問題是，標準偏差太大（因為n太低），幾乎所有結果都在95%置信範圍內。PCA分析僅僅是提示佇列之間的最大差異。在給定的置信水平下，它很少在統計學上有效，並且總是需要有針對性的實驗跟蹤和更多單一生物標誌物的驗證工作。當這樣做時，所有PCA目標通常作為像差消失。基本問題是，生物標誌物濃度涵蓋每個佇列的一系列值，這些範圍通常重疊，最終需要進行ROC分析以識別有用的生物標誌物，這需要100個樣本。

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