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Consideramos um estudo de caso-controle de espectrometria de massas proteômica para a construção de uma regra diagnóstica para a alocação do estado da doença dos pacientes. Propomos uma abordagem para combinar uma coleção de classificadores para a construção de uma regra de classificação "combinada" a fim de melhorar a calibração e a capacidade preditiva. Em uma primeira etapa, isso é alcançado construindo classificadores individuais separadamente, cada um utilizando o conjunto completo de dados proteômicos. Uma abordagem de validação cruzada leave-one-out dupla é utilizada para estimar as probabilidades previstas de classe nas quais o método de combinação será calibrado. O desempenho da abordagem combinatória é examinado tanto através de um conjunto de dados proteômicos de câncer de mama quanto através de estudos de simulação. Nossos resultados experimentais indicam que, em muitas circunstâncias, ganhos no desempenho de classificação e precisão preditiva podem ser alcançados.
Kakourou et al. (Sex,) estudaram esta questão.