Детальная информация

В работе описан процесс прогнозирования фенотипа нута основываясь на генетических данных нута и данных о погоде во время прорастания, цветения и созревания растений. Предсказание фенотипов производится сетевой марковской моделью, которая обучается через генетический алгоритм. Также в работе описан процесс отбора наиболее важных генетических маркеров с помощью градиентного бустинга. На основе данных сетевой марковской модели можно строить предсказания важных фенотипических признаков нута, что позволяет проводить более точную селекцию этих растений, выявлять важность тех или иных факторов.

The work describes the process of predicting the chickpea phenotype based on genetic data of chickpeas and weather data during germination, flowering and maturing of plants. Phenotype prediction is performed by a Markov network model, which is trained through a genetic algorithm. The work also describes the process of selecting the most important genetic markers using gradient boosting. Based on data from a network Markov model, it is possible to make predictions about important phenotypic traits of chickpeas, which allows for more accurate selection of these plants.