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Data mining and machine learning approaches for the integration of genome-wide association and methylation data: methodology and main conclusions from GAW20

机译:整合全基因组关联和甲基化数据的数据挖掘和机器学习方法:GAW20的方法和主要结论

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摘要

BackgroundMultiple layers of genetic and epigenetic variability are being simultaneously explored in an increasing number of health studies. We summarize here different approaches applied in the Data Mining and Machine Learning group at the GAW20 to integrate genome-wide genotype and methylation array data.
机译:背景技术越来越多的健康研究正在同时探索遗传和表观遗传变异的多层。我们在这里总结了GAW20的数据挖掘和机器学习小组中应用的不同方法,以整合全基因组基因型和甲基化阵列数据。

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