Аналіз eQTL за допомогою машинного навчання — картування локусів кількісних ознак експресії на основі машинного навчання

Аналіз eQTL за допомогою машинного навчання інтегрує моделі керованого навчання — від регресії з еластичною сіткою до глибоких нейронних мереж — у класичну структуру eQTL для прогнозування та картування генетичних варіантів, що регулюють експресію генів. Шляхом навчання прогностичних моделей на референсних панелях (наприклад, GTEx), цей підхід дозволяє імпутувати експресію генів у когортах, яким бракує даних РНК, суттєво збільшуючи статистичну потужність та забезпечуючи транс-тканинну генералізацію.