注：本平臺(tái)為第三方資訊平臺(tái)，不是院校官方，網(wǎng)站內(nèi)所有信息只做參考，并不代表院校官方，招生信息以官方最新信息為準(zhǔn)，如果不知怎么找官方，可以咨詢?cè)诰€客服尋求幫助。

　　國家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心學(xué)術(shù)報(bào)告

　　報(bào)告題目：基于機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的多尺度作物表型組研究及其在稻麥育種中的應(yīng)用/Combining machine learning and computer vision to establish novel multi-scale crop phenomics methods and their applications in rice and wheat breeding

　　報(bào)告人：周濟(jì) 教授

　　報(bào)告人單位：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型組學(xué)學(xué)交叉研究中心

　　報(bào)告時(shí)間：9月1日(周日)14:00

　　報(bào)告地點(diǎn)：生科樓A5002

　　內(nèi)容摘要：

　　機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、高通量數(shù)據(jù)分析等技術(shù)與生命科學(xué)的交叉結(jié)合正逐漸為植物研究開辟一系列全新的研究方向。通過學(xué)科交叉的方法可以基于多元數(shù)據(jù)集動(dòng)態(tài)生成非常復(fù)雜的規(guī)則，從而完成對(duì)生物大數(shù)據(jù)的分類和復(fù)雜趨勢的預(yù)測，進(jìn)而建立強(qiáng)大的基因到表型(Genotype-Phenotype)的分型系統(tǒng)來精確表征細(xì)胞、器官、組織和群體在不同發(fā)育階段和不同環(huán)境中表型組差異的遺傳學(xué)基礎(chǔ)。近幾年來，這種交叉研究方法正被越來越多的頂尖生物團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用于各類植物研究中。在本次報(bào)告中，報(bào)告人將結(jié)合英國諾維奇科學(xué)研究院和南京農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型組學(xué)研究中心所開展的多尺度植物表型組研究，介紹植物表型采集平臺(tái)及相應(yīng)的高通量表型分析方法。包括如何實(shí)現(xiàn)從高空、田間、溫室到細(xì)胞層面等不同空間尺度開展植物表型的性狀獲取。在報(bào)告中，報(bào)告人將著重介紹AirSurf(自動(dòng)航空?qǐng)D像分析平臺(tái))和CropQuant(分布式田間作物監(jiān)測系統(tǒng))在智慧農(nóng)業(yè)和小麥育種中的應(yīng)用?；谡陂_展的中英研究項(xiàng)目，報(bào)告人將討論如何整合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、分布式計(jì)算、嵌入式人工智能和大數(shù)據(jù)管理等技術(shù)手段(如CropSight和SeedGerm)，為植物研究提供可靠的表型組學(xué)分析平臺(tái)。同時(shí)，在結(jié)合具體生物學(xué)問題的基礎(chǔ)上，講解如何整合植物生長、氣候模式和表型特征等信息，量化基因型與環(huán)境互作(GxE)以及針對(duì)產(chǎn)量、質(zhì)量等動(dòng)態(tài)性狀的提取分析。由于表型組學(xué)遠(yuǎn)未完善，報(bào)告中也將討論如何合理使用新的技術(shù)手段，以期為我國未來的植物研究產(chǎn)生積極影響。

免責(zé)聲明：本站所提供的內(nèi)容均來源于網(wǎng)友提供或網(wǎng)絡(luò)搜集，由本站編輯整理，僅供個(gè)人研究、交流學(xué)習(xí)使用，不涉及商業(yè)盈利目的。如涉及版權(quán)問題，請(qǐng)聯(lián)系本站管理員予以更改或刪除。