Машинно обучение-асистиран анализ на обогатяване на пътища

Машинно обучение-асистираният анализ на обогатяване на пътища интегрира класически статистически методи за обогатяване на пътища — като анализ на свръхпредставяне или анализ на обогатяване на генни набори — с алгоритми за машинно обучение, за да подобри чувствителността, да обработва високомерни омиксни данни и да разкрива нелинейни биологични модели. Подходът надхвърля ранжирането на пътища само по p-стойност, като използва ML модели за претегляне на приноса на гените, разграничаване на сигнала от шума в множество проби и приоритизиране на биологично значими пътища в сложни набори от данни.