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目的探究差异表达驱动的微阵列数据之降维策略。方法本文提出permutation检验和99.99%的下单侧可信区间相结合的策略用于“维度粗筛”,HotellingT2检验结合逐步筛选的策略用于寻求组间差异表达的“局部变量组合”。结果以“正常成年男子和精子运动能力低下者精子蛋白表达差异研究”之实例展示了该降维策略的实际应用效果,结果发现了“十个蛋白组合”在组间差异表达。结论本文提出差异表达驱动的微阵列数据降维策略是实用可行的。