Analyse d'eQTL assistée par apprentissage automatique — Cartographie des loci de caractères quantitatifs d'expression basée sur l'apprentissage automatique

L'analyse d'eQTL assistée par apprentissage automatique intègre des modèles d'apprentissage supervisé — allant de la régression élastique au réseau neuronal profond — dans le cadre classique des eQTL pour prédire et cartographier les variants génétiques qui régulent l'expression génique. En entraînant des modèles prédictifs sur des panneaux de référence (par ex., GTEx), l'approche permet l'imputation de l'expression génique dans des cohortes dépourvues de données ARN, augmentant considérablement la puissance statistique et permettant une généralisation inter-tissus.