Analyse d'enrichissement de jeux de gènes assistée par apprentissage automatique

L'analyse d'enrichissement de jeux de gènes assistée par apprentissage automatique (ML-GSEA) étend le cadre classique de la GSEA en intégrant des modèles d'apprentissage automatique supervisés ou non supervisés — tels que les forêts aléatoires, les réseaux neuronaux ou les architectures d'apprentissage profond — pour améliorer la détection, le classement et l'interprétation biologique des jeux de gènes enrichis à partir de données d'expression à haut débit. L'approche est particulièrement précieuse pour les relations complexes et non linéaires entre jeux de gènes que les statistiques d'enrichissement classiques peuvent manquer.