Епігенетичне асоціативне дослідження всього геному за допомогою машинного навчання (ML-EWAS)

ML-EWAS поєднує традиційне епігенетичне асоціативне дослідження з моделями машинного навчання для виявлення ділянок метилювання ДНК, пов'язаних з фенотипом, що цікавить. Поєднуючи статистичну строгість EWAS із потужністю алгоритмів розпізнавання образів, таких як еластична сітка, випадковий ліс або градієнтний бустинг, цей підхід ефективніше, ніж одне уніваріантне тестування, справляється з екстремальною розмірністю масивів метилювання (450 000–850 000 CpG-сайтів) і може охопити нелінійні ефекти та ефекти взаємодії, які пропускають стандартні лінійні моделі.