Studi Asosiasi Epigenom-Luas Berbantuan ML (ML-EWAS)

EWAS berbantuan pembelajaran mesin mengintegrasikan pengujian asosiasi epigenom-luas konvensional dengan model pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi situs metilasi DNA yang terkait dengan fenotipe yang diminati. Dengan menggabungkan ketelitian statistik EWAS dengan kekuatan pengenalan pola algoritma seperti elastic net, random forest, atau gradient boosting, pendekatan ini menangani dimensionalitas ekstrim dari array metilasi (450.000–850.000 situs CpG) secara lebih efektif daripada pengujian univariat saja, dan dapat menangkap efek non-linear dan interaksi yang terlewatkan oleh model linier standar.