मशीन लर्निंग-सहायता प्राप्त एपिजेनोम-व्यापी साहचर्य अध्ययन (ML-EWAS)
मशीन लर्निंग-सहायता प्राप्त EWAS, किसी रुचि के फेनोटाइप से जुड़े डीएनए मेथिलिकरण स्थलों की पहचान करने के लिए पारंपरिक एपिजेनोम-व्यापी साहचर्य परीक्षण को मशीन लर्निंग मॉडल के साथ एकीकृत करता है। EWAS की सांख्यिकीय कठोरता को इलास्टिक नेट, रैंडम फ़ॉरेस्ट, या ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसे एल्गोरिदम की पैटर्न-पहचान शक्ति के साथ जोड़कर, यह दृष्टिकोण मेथिलिकरण ऐरे (450,000–850,000 CpG साइटें) की अत्यधिक आयामीता को अकेले एकात्मक परीक्षण की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से संभालता है, और गैर-रैखिक और इंटरैक्शन प्रभावों को पकड़ सकता है जिन्हें मानक रैखिक मॉडल चूक जाते हैं।
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स्रोत
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Epigenome-Wide Association Study. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bioinformatics/machine-learning-assisted-epigenome-wide-association-study
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