Étude d'association pangénomique de l'épigénome assistée par apprentissage automatique (ML-EWAS)

L'étude d'association pangénomique de l'épigénome (EWAS) assistée par apprentissage automatique (ML) intègre les tests conventionnels d'association pangénomique de l'épigénome avec des modèles d'apprentissage automatique pour identifier les sites de méthylation de l'ADN associés à un phénotype d'intérêt. En combinant la rigueur statistique de l'EWAS avec la puissance de reconnaissance des formes d'algorithmes tels que le réseau élastique, la forêt aléatoire ou le gradient boosting, cette approche gère l'extrême dimensionnalité des tableaux de méthylation (450 000 à 850 000 sites CpG) plus efficacement que les tests univariés seuls, et peut capturer des effets non linéaires et d'interaction que les modèles linéaires standards manquent.