การวิเคราะห์การเสริมสร้างกลุ่มยีนโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

การวิเคราะห์การเสริมสร้างกลุ่มยีนโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML-GSEA) เป็นการขยายกรอบการทำงาน GSEA แบบดั้งเดิม โดยการรวมโมเดล ML แบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้สอน — เช่น random forests, neural networks, หรือ deep learning architectures — เพื่อปรับปรุงการตรวจจับ การจัดอันดับ และการตีความทางชีววิทยาของกลุ่มยีนที่เสริมสร้างจากข้อมูลการแสดงออกปริมาณสูง แนวทางนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เป็นเชิงเส้นของกลุ่มยีนที่สถิติการเสริมสร้างแบบดั้งเดิมอาจมองข้ามไป