論文の概要: LSTM Autoencoder-based Deep Neural Networks for Barley Genotype-to-Phenotype Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16709v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 16:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 17:52:45.646652
• Title: LSTM Autoencoder-based Deep Neural Networks for Barley Genotype-to-Phenotype Prediction
• Title（参考訳）: LSTMオートエンコーダを用いた大麦遺伝子間予測のためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Guanjin Wang, Junyu Xuan, Penghao Wang, Chengdao Li, Jie Lu,
• Abstract要約: そこで本研究では,オオムギの開花時期と収量推定のために,オオムギの遺伝子型からフェノタイプへの予測のためのLSTMオートエンコーダを用いた新しいモデルを提案する。 我々のモデルは、複雑な高次元農業データセットを扱う可能性を示す他のベースライン手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99449054451577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has emerged as a key driver of precision agriculture, facilitating enhanced crop productivity, optimized resource use, farm sustainability, and informed decision-making. Also, the expansion of genome sequencing technology has greatly increased crop genomic resources, deepening our understanding of genetic variation and enhancing desirable crop traits to optimize performance in various environments. There is increasing interest in using machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms for genotype-to-phenotype prediction due to their excellence in capturing complex interactions within large, high-dimensional datasets. In this work, we propose a new LSTM autoencoder-based model for barley genotype-to-phenotype prediction, specifically for flowering time and grain yield estimation, which could potentially help optimize yields and management practices. Our model outperformed the other baseline methods, demonstrating its potential in handling complex high-dimensional agricultural datasets and enhancing crop phenotype prediction performance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、作物の生産性の向上、最適化された資源利用、農業の持続可能性、情報的意思決定など、精密農業の鍵を握っている。 また、ゲノムシークエンシング技術の拡充により、作物ゲノム資源が大幅に増加し、遺伝的変異の理解が深まり、様々な環境におけるパフォーマンスを最適化するために好まれる作物形質が強化された。 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)アルゴリズムを、大規模な高次元データセット内での複雑な相互作用の捕捉に長けていることから、ジェノタイプからフェノタイプへの予測に利用することへの関心が高まっている。 本研究では,大麦の遺伝子型からフェノタイプへの予測,特に開花時期と収量推定のためのLSTMオートエンコーダモデルを提案する。 本モデルでは, 複雑な高次元農業データセットの処理や, 作物の表現型予測性能の向上など, その他のベースライン手法よりも優れていた。

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