在生物信息學中，Lasso回歸、隨機森林（Random Forest）和XGBoost因其各自的特性和優勢，被廣泛應用于基因組學、蛋白質組學、藥物發現和疾病機制研究等領域。

Lasso回歸

癌癥亞型分類：從TCGA數據中篩選驅動基因（如BRCA1、TP53等）；

甲基化數據分析：識別與疾病相關的差異甲基化位點（DMRs）；

尋找SNP（單核苷酸多態性）與基因表達的關聯；

宏基因組數據篩選關鍵微生物標志物（如腸道菌群與疾病的關聯）。

隨機森林

阿爾茨海默病（AD）的血液生物標志物篩選（如Aβ、tau蛋白相關基因）；

XGBoost

基因組關聯分析（GWAS）增強：整合多個SNP+環境因素，提高預測能力；

單細胞RNA-seq數據聚類：XGBoost結合PCA降維，提高細胞類型分類準確率；

藥物響應預測：基于基因突變+表達數據訓練XGBoost模型的藥物敏感性預測。

總體來說，上述三種機器學習都非常適用于生物標記物的篩選，例如基因、蛋白、甲基化位點或是SNP等等。

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使用說明

分析參數

結果圖

繪圖參數

結果圖片還可以使用繪圖參數自由修改

任務列表

如果分析結果不滿意，可以修改參數重新提交分析，所有任務獨立記錄，可自由切換查看結果