Análisis de eQTL Asistido por Aprendizaje Automático — Mapeo de Loci de Rasgos Cuantitativos de Expresión Basado en ML

El análisis de eQTL asistido por aprendizaje automático integra modelos de aprendizaje supervisado — desde regresión elástica hasta redes neuronales profundas — en el marco clásico de eQTL para predecir y mapear variantes genéticas que regulan la expresión génica. Al entrenar modelos predictivos en paneles de referencia (p. ej., GTEx), el enfoque permite la imputación de la expresión génica en cohortes que carecen de datos de ARN, aumentando sustancialmente el poder estadístico y permitiendo la generalización entre tejidos.