Integrating supervised and unsupervised machine learning for behavior segmentation reveals latent frailty signatures and improves aging clocks in isogenic and outbred mice
En combinant des caractéristiques comportementales supervisées et non supervisées extraites de vidéos, cette étude a mis au point un cadre non invasif et évolutif pour identifier des signatures de fragilité latentes et améliorer la prédiction du vieillissement chez les souris, tout en révélant que ces modèles nécessitent une adaptation spécifique à chaque souche génétique.