偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，PLS回归）是一种多变量统计分析方法，主要用于处理自变量之间存在多重共线性或样本量较小的情况。它通过提取自变量和因变量之间的潜在变量（即主成分）来建立回归模型，既能降低数据维度，又能提高模型的预测能力。在医学领域，PLS回归广泛应用于生物标志物筛选、疾病预测、药物反应分析等场景。例如，它可以用于分析基因表达数据与疾病风险的关系，或从代谢组学数据中识别关键代谢物。由于医学数据通常具有高维、小样本的特点，PLS回归能够有效处理这类复杂数据集，帮助研究人员发现潜在的生物标志物或建立更精准的预测模型。PLS回归的优势在于其能够同时考虑自变量和因变量的信息，适用于高维数据且对多重共线性不敏感，因此在医学研究中具有重要的应用价值。