機械学習支援メタボロミクス解析

機械学習支援メタボロミクス解析は、質量分析法またはNMRによる非標的または標的代謝物プロファイリングと、教師ありおよび教師なし機械学習（ML）アルゴリズムを組み合わせることで、バイオマーカーの発見、表現型の分類、代謝状態のモデリングを行う統合的なバイオインフォマティクスパイプラインです。メタボロミクスデータセットに固有の極端な次元性と共線性（数百から数千の特徴量、数十から数百のサンプル）を扱うことで、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどのML手法は、古典的な単変量統計では見過ごされがちな生物学的に解釈可能なパターンを抽出します。