Analiza danych GWAS przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego – przegląd literatury

Abstract

Machine learning is a part of field concerned with AI. The main goal of machine learning algorithms is to create automatic system that improves itself with the use of its experience (given data) to gain new knowledge. Genome-Wide Association Studies compare whole genomes of different individuals in order to see if any of genetic variants are correlated with a trait. Using ML for GWAS analysis can be beneficial for scientists. It has been proved several times in various ways.Uczenie maszynowe jest dziedziną nauki związaną ze sztuczną inteligencją. Głównym celem algorytmów uczenia maszynowego jest stworzenie automatycznego systemu, który poprawia się dzięki wykorzystaniu swojego doświadczenia (danych) w celu zdobycia nowej wiedzy. Badania asocjacyjne całego genomu (GWAS) porównują całe genomy różnych osobników, aby sprawdzić, czy którykolwiek z wariantów genetycznych jest skorelowany z cechą. Wykorzystanie ML do analizy GWAS może być korzystne dla naukowców. Zostało to udowodnione na różne sposoby