研究团队基于大规模多下玉米杂交种的数据集，操纵人工智能手艺开辟了一套从动化机械进修框架，将数据取基因组消息深度融合，比力保守基因组预测方式，该算法有三大亮点：一是集成遗传和特征处置功能；二是集成多种先辈手艺进行模子锻炼，提拔模子锻炼效率和预测精度，取传通盘计模子比拟，计较时间可缩短290倍，且能连结较高的预测精度；三是操纵奇特的SHAP可注释手艺注释模子，量化遗传和特征对做物表型变异的贡献。
研究组担任人暗示，该研究可为解析基因型取互做的生物学机制供给主要参考，同时为做物育种供给新的东西。
从中国农业科学院做物科学研究所获悉，通过将农做物的景象形象大数据取基因组消息深度融合，实现了做物精准遗传阐发取基因组预测，为做物智能设想育种供给了无效东西。相关研究颁发正在学术期刊《先辈科学》上。
