Integrating supervised and unsupervised machine learning for behavior segmentation reveals latent frailty signatures and improves aging clocks in isogenic and outbred mice
Este estudo demonstra que a integração de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado para segmentação comportamental revela assinaturas latentes de fragilidade e melhora a precisão de relógios biológicos em camundongos, embora os modelos ainda apresentem limitações na generalização entre diferentes linhagens genéticas.