기계 학습 보조 전장 후성유전체 연관 분석 (ML-EWAS)

기계 학습 보조 EWAS는 기존의 전장 후성유전체 연관 분석법과 기계 학습 모델을 통합하여 관심 있는 표현형과 관련된 DNA 메틸화 부위를 식별합니다. EWAS의 통계적 엄격함과 탄성 순, 랜덤 포레스트, 또는 그래디언트 부스팅과 같은 알고리즘의 패턴 인식 능력을 결합함으로써, 이 접근법은 메틸화 배열(450,000–850,000 CpG 부위)의 극단적인 차원을 단변량 검정만으로는 효과적으로 처리할 수 없으며, 표준 선형 모델이 놓치는 비선형 및 상호작용 효과를 포착할 수 있습니다.