Анализ на eQTL с помощта на машинно обучение — картографиране на количествени локуси на признаци, базирано на експресия, чрез ML

Анализът на eQTL с помощта на машинно обучение интегрира модели за контролирано обучение — вариращи от еластична регресия до дълбоки невронни мрежи — в класическата eQTL рамка за предсказване и картографиране на генетични варианти, които регулират генната експресия. Чрез обучение на предсказващи модели върху референтни панели (напр. GTEx), подходът позволява импутация на генната експресия в кохорти, които нямат RNA данни, значително увеличавайки статистическата мощ и позволявайки транссекторна генерализация.