Harnessing machine learning assisted speed molecular breeding technology to improve yield and flowering time in ethnic ready-to-eat rice
Diese Studie demonstriert die erfolgreiche Integration molekularer Züchtungstechniken, einschließlich markergestützter Selektion und phänotypischer Marker, mit einem auf maschinellem Lernen basierenden künstlichen neuronalen Netzmodell, um die Entwicklung ertragreicher, frühblühender ethnischer assamesischer Ready-to-eat-Reissorten zu beschleunigen.