Numerosos factores pueden afectar la eficiencia de la formación y regeneración de callos en cultivos de trigo a través de la introducción de poliaminas exógenas (PAs). El presente estudio tuvo como objetivo investigar la regeneración de plantas y los patrones de metilación del ADN utilizando el retrotransposón de sitio de unión inter-primer (iPBS) y los métodos de digestión con enzimas de restricción acoplados a iPBS (CRED-iPBS) en trigo. Esta investigación involucró la aplicación de distintos tipos de PAs (Put: putrescina, Spd: espermidina y Spm: espermina) a diferentes concentraciones (0, 0.5, 1 y 1.5 mM). Los resultados subsecuentes fueron sometidos a modelado predictivo utilizando diversos algoritmos de aprendizaje automático (ML). Según el tipo específico de poliamina y la concentración utilizada, los resultados indicaron que 1 mM de Put y Spd eran las PAs más favorables para apoyar embriones maduros asociados al endospermo. Empleando un enfoque epigenético, Put a concentraciones de 0.5 y 1.5 mM exhibió los niveles más altos de estabilidad del template genómico (GTS) (73.9%). Niveles elevados de Spd se correlacionaron con hipermetilación del ADN, mientras que niveles reducidos de Spm se vincularon a hipometilación del ADN. Las características epigenéticas fueron predichas utilizando técnicas de ML como la máquina de soporte vectorial (SVM), el aumento de gradiente extremo (XGBoost) y modelos de bosque aleatorio (RF). Estos modelos se emplearon para establecer relaciones entre variables de entrada (PAs, concentración, tasas de GTS, polimorfismo I y polimorfismo II) y parámetros de salida (mediciones). Este análisis comparativo tuvo como objetivo evaluar el rendimiento de los modelos e interpretar los datos generados. Los resultados demostraron que el método XGBoost exhibió las puntuaciones de rendimiento más altas para la inducción de callos (CI%), eficiencia de regeneración (RE) y el número de plantitas (NP), con puntuaciones R que explican el 38.3%, 73.8% y 85.3% de las varianzas, respectivamente. Además, el algoritmo RF explicó el 41.5% de la varianza total y mostró una eficacia superior en términos de inducción de callos embriogénicos (ECI%). Además, el modelo SVM, que proporcionó las estadísticas más robustas para los callos embriogénicos en respuesta (RECs%), arrojó un valor R de 84.1%, lo que significa su capacidad para explicar una porción sustancial de la varianza total presente en los datos. En resumen, este estudio ejemplifica la aplicación de diversos modelos de ML a la cultivación de embriones maduros de trigo en presencia de varias PAs exógenas y concentraciones. Además, explora el impacto de las variaciones polimórficas en el perfil CRED-iPBS y la metilación del ADN en los cambios epigenéticos, contribuyendo así a una comprensión integral de estos mecanismos regulatorios.