Analisis Metabolomik Berbantuan Pembelajaran Mesin

Analisis metabolomik berbantuan pembelajaran mesin adalah alur kerja bioinformatika integratif yang menggabungkan profil metabolit tak tertarget atau tertarget — melalui spektrometri massa atau NMR — dengan algoritma ML terawasi dan tak terawasi untuk menemukan biomarker, mengklasifikasikan fenotipe, dan memodelkan keadaan metabolik. Dengan menangani dimensi ekstrem dan kolinearitas yang melekat pada kumpulan data metabolomik (ratusan hingga ribuan fitur, puluhan hingga ratusan sampel), metode ML seperti random forest, support vector machine, dan neural network mengekstrak pola yang dapat diinterpretasikan secara biologis yang sering terlewatkan oleh statistik univariat klasik.