Un enfoque novedoso de aprendizaje automático para predecir genes sensibles al estrés en Arabidopsis
Autores: Nazari, Leyla; Ghotbi, Vida; Nadimi, Mohammad; Paliwal, Jitendra
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un enfoque novedoso de aprendizaje automático para predecir genes sensibles al estrés en Arabidopsis
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Método de selección de genes híbridos
Arabidopsis
Tensiones
Herramientas de aprendizaje automático
Genes diferencialmente expresados
Firma génica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio propone un método híbrido de selección de genes para identificar y predecir genes clave en Arabidopsis asociados con varios tipos de estrés (incluyendo sal, calor, frío, alta luminosidad y flagelina), con el objetivo de mejorar la tolerancia de los cultivos.
Descripción
Este estudio propone un método híbrido de selección de genes para identificar y predecir genes clave en Arabidopsis asociados con varios tipos de estrés (incluyendo sal, calor, frío, alta luminosidad y flagelina), con el objetivo de mejorar la tolerancia de los cultivos.