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机器学习辅助全基因组关联分析 — ML-GWAS
机器学习辅助全基因组关联分析（ML-GWAS）将经典的基因组关联检测与机器学习模型相结合，以提高与复杂性状相关的遗传变异的检测能力。传统的GWAS使用线性或逻辑回归独立地检测每个单核苷酸多态性（SNP），而ML-GWAS能够捕捉非线性相互作用和上位性，更准确地对候选基因座进行排序，并减少大型生物样本库数据中的假发现负担。随着样本量和基因组复杂性的增加，传统单SNP检测的假设越来越难以满足，因此该方法变得越来越重要。
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Genome-Wide Association Study. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/bioinformatics/machine-learning-assisted-genome-wide-association-study
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