Машинное обучение с поддержкой GWAS — ML-GWAS

Машинное обучение с поддержкой GWAS (ML-GWAS) интегрирует классическое полногеномное исследование ассоциаций с моделями машинного обучения для улучшения обнаружения генетических вариантов, связанных со сложными признаками. В то время как традиционный GWAS тестирует каждый однонуклеотидный полиморфизм (SNP) независимо с использованием линейной или логистической регрессии, ML-GWAS улавливает нелинейные взаимодействия и эпистаз, более точно ранжирует кандидатные локусы и снижает нагрузку ложных открытий в больших наборах данных биобанков. Этот подход становится все более заметным, поскольку размеры выборки и генетическая сложность превосходят предположения обычных одно-SNP тестов.