Machine Learning-Assisted Metabolomics Analysis

Machine learning-assisted metabolomics analysis is een integratieve bioinformatica-pijplijn die ongeënte of gerichte metabolietprofilering — via massaspectrometrie of NMR — koppelt aan gesuperviseerde en ongesuperviseerde ML-algoritmen om biomarkers te ontdekken, fenotypes te classificeren en metabole toestanden te modelleren. Door de extreme dimensionaliteit en collineariteit die inherent zijn aan metabolomics-datasets (honderden tot duizenden features, tientallen tot honderden samples) aan te pakken, extraheren ML-methoden zoals random forests, support vector machines en neurale netwerken biologisch interpreteerbare patronen die klassieke univariate statistieken routinematig missen.