Analyse d'enrichissement de voies assistée par apprentissage automatique

L'analyse d'enrichissement de voies assistée par apprentissage automatique intègre des méthodes classiques d'enrichissement statistique de voies — telles que l'analyse de surreprésentation ou l'analyse d'enrichissement de jeux de gènes — avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer la sensibilité, gérer les données omiques de haute dimension et découvrir des modèles biologiques non linéaires. L'approche va au-delà du simple classement des voies par valeur p, utilisant des modèles d'apprentissage automatique pour pondérer les contributions des gènes, distinguer le signal du bruit sur de nombreux échantillons et prioriser les voies biologiquement significatives dans des ensembles de données complexes.