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基于深度学习的作物基因组学和遗传改良

文献类型： 中文期刊

作者： 辛志奇;赵航;汪海;路铁刚

作者机构：

关键词： 人工智能;设计育种;深度学习;机器学习

期刊名称：生物技术进展

ISSN： 2095-2341

年卷期： 2021 年 11.0 卷 4.0 期

页码：

收录情况： 科技核心（2020版）

摘要： 随着世界人口的不断增长、食物需求量的不断增加,以及气候的不断变化,如何提高农作物产量已成为人类面临的一个巨大挑战。传统设计育种耗时长、效率低,已经不能满足新时代的育种需求。随着基因型和表型数据成本的不断降低,以及各种组学数据的爆炸式增长,人工智能技术作为能够在大数据中高效率挖掘信息的工具,在生物学领域受到了广泛关注。人工智能指导的设计育种将大大加快育种的效率,给育种带来革命性的变化。介绍了人工智能特别是深度学习在作物基因组学和遗传改良中的应用,并进行了总结与展望,以期为智能设计育种提供新的思路。

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