Studio di associazione su tutto l'epigenoma assistito da ML (ML-EWAS)

L'EWAS assistito da machine learning integra il test convenzionale di associazione su tutto l'epigenoma con modelli di machine learning per identificare siti di metilazione del DNA associati a un fenotipo di interesse. Combinando il rigore statistico dell'EWAS con la capacità di riconoscimento dei pattern di algoritmi come elastic net, random forest o gradient boosting, questo approccio gestisce l'estrema dimensionalità delle matrici di metilazione (450.000–850.000 siti CpG) in modo più efficace del solo test univariato e può catturare effetti non lineari e di interazione che i modelli lineari standard trascurano.