Estudios de Asociación del Genoma Completo Asistidos por Aprendizaje Automático — GWAS-ML

Los GWAS asistidos por aprendizaje automático (ML) integran las pruebas de asociación genómica clásicas con modelos de ML para mejorar la detección de variantes genéticas asociadas con rasgos complejos. Mientras que los GWAS tradicionales prueban cada polimorfismo de nucleótido único (SNP) de forma independiente utilizando regresión lineal o logística, los GWAS-ML capturan interacciones no lineales y epistasis, clasifican los loci candidatos con mayor precisión y reducen la carga de descubrimientos falsos en grandes conjuntos de datos de biobancos. El enfoque se ha vuelto cada vez más prominente a medida que el tamaño de las muestras y la complejidad genómica superan las suposiciones de las pruebas convencionales de SNP único.