《表3 肺癌特异性挥发性有机物（VOC）的分析结果》

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《肺癌呼吸标志物筛选及其生物信息学分析》

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从2008年4月—2017年12月采集的样本中，选取183个已经完成GC-MS分析并且结果较好的呼吸样本.按照临床组织病理学诊断结果，将所有呼气样本分为肺癌组58例样本和健康组125例样本.利用GC-MS分析，得到174种样本中普遍存在的VOC.使用二分类逻辑回归算法绘制这174种VOC的ROC曲线，并将曲线下面积（AUC）最大的10个VOC列于表3.这些AUC都大于0.75，表明所提方法对肺癌组和健康组有很好的区分能力，且在区分肺癌组和健康组的差异上具有显著性（P<0.001）.表3还展示了95%置信区间（confidence interval，CI）的上限和下限数值，结果显示这些曲线下面积都偏移不大.