Эпигеномный полногеномный поиск ассоциаций с помощью машинного обучения (ML-EWAS)

Эпигеномный полногеномный поиск ассоциаций (EWAS) с использованием машинного обучения объединяет традиционное тестирование ассоциаций по всему эпигеному с моделями машинного обучения для выявления сайтов метилирования ДНК, связанных с интересующим фенотипом. Комбинируя статистическую строгость EWAS с мощью алгоритмов распознавания образов, таких как Elastic Net, случайный лес или градиентный бустинг, этот подход более эффективно обрабатывает чрезвычайную размерность массивов метилирования (450 000–850 000 сайтов CpG), чем только одномерное тестирование, и может выявлять нелинейные и интерактивные эффекты, которые стандартные линейные модели упускают.