Анализ на метаболомика с помощта на машинно обучение

Анализът на метаболомика с помощта на машинно обучение е интегриран биоинформатичен конвейер, който свързва нетаргетирано или таргетирано профилиране на метаболити — чрез масспектрометрия или ЯМР — със supervised и unsupervised алгоритми за машинно обучение за откриване на биомаркери, класифициране на фенотипи и моделиране на метаболитни състояния. Чрез справяне с екстремната размерност и колинеарност, присъщи на метаболомните набори от данни (стотици до хиляди характеристики, десетки до стотици проби), методи за машинно обучение като случайни гори, опорни векторни машини и невронни мрежи извличат биологично интерпретируеми модели, които класическите унивариантни статистики рутинно пропускат.