EXGEP:使用可解释的机器学习模型集预测基因型与环境相互作用的框架.
Tingxi Yu1,2, Hao Zhang1,2, Shoukun Chen1,2
1State Key Laboratory of Crop Gene Resources and Breeding, Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT)-China Office, No. 12 Zhongguancun South Street, Haidian District, Beijing 100081, China.
我们开发了EXGEP,一个可解释的机器学习框架,通过分析基因型与环境相互作用来预测作物谷物产量. EXGEP显著提高了预测准确性,并提供了对影响作物特征的遗传和环境因素的见解.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遗传学 遗传学 是一个
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 农作物的表型变化源于基因型,环境及其相互作用.
- 量化遗传和环境贡献对于开发适应性作物品种至关重要.
- 在各种环境中准确预测复杂的特征是作物育种的一个关键挑战.
研究的目的:
- 开发和评估一个可解释的机器学习框架 (EXGEP),用于预测作物谷物产量.
- 评估EXGEP与传统模型相比的性能.
- 通过可解释的人工智能增强对基因型与环境相互作用的理解.
主要方法:
- 开发了一个可解释的机器学习框架,命名为可解释的基因型-环境相互作用预测 (EXGEP).
- 将EXGEP应用于一个大数据集,包括70,693个表型记录,用于3,793种杂交物种的谷物产量,包括基因型和环境数据.
- 使用了SHapley添加式解释 (SHAP) 值来解释模型的可解释性.
主要成果:
- 在不同的数据组合中,EXGEP在收益率预测方面表现优于贝叶斯脊回归模型17.37%-42.35%.
- EXGEP成功地确定了关键的遗传和环境特征以及它们的相互作用,推动了产量预测.
- 该框架显示出更高的预测准确性和更好的解释性.
结论:
- EXGEP提供了一种强大且可解释的方法,用于预测各种环境中的复杂作物特征.
- 该框架为基因型与环境相互作用提供了有价值的见解,有助于作物育种策略.
- 在农业应用中应用机器学习方面,EXGEP 代表了重大进展.
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