Explainable Machine Learning for Genomic Prediction, Subgroup Classification, and Optimal Parent Cross Ranking in Rice Breeding Using 1k-RiCA SNP Data
Diese Studie präsentiert ein erklärbares maschinelles Lern-Framework unter Verwendung von 1k-RiCA-SNP-Daten zur Vorhersage der Blütezeit und Pflanzenhöhe, zur Klassifizierung von Reis-Subgruppen sowie zur Rangfolge optimaler Elternkreuzungen für die Züchtung, alles bereitgestellt über eine transparente Webanwendung, welche die „Black-Box“-Einschränkungen der traditionellen genomischen Selektion überwindet.