机器学习技术加速植物精准设计育种
种子被誉为农业的“芯片”，育种科技创新是推动农业发展的核心动力。未来植物育种的新范式是基因组学、基因编辑、合成生物学等生物技术（BT）与数据科学、机器学习、人工智能等信息技术（IT）的多元化融合。农业农村部“十四五”规划将“智慧种业”列在“智慧农业”领域七大攻关任务之首。任务中明确提出：构建数字化育种平台，探索基因型到表型的“智能育种技术体系”，加快“经验育种”向“精确育种”转变的攻关目标。9月21日，Cell旗下的植物科学领域顶级综述类期刊Trends in Plant Science在线发表了中国农业大学分子设计育种前沿科学中心、国家玉米改良中心王向峰教授与闫军副教授共同撰写的特邀综述：“Machine learning bridges omics sciences and plant breeding”。该综述准确定义了“精准育种”的含义，并将“精准设计育种”划分为“知识驱动的分子设计育种”与“数据驱动的基因组设计育种”。......阅读全文
机器学习技术加速植物精准设计育种
种子被誉为农业的“芯片”，育种科技创新是推动农业发展的核心动力。未来植物育种的新范式是基因组学、基因编辑、合成生物学等生物技术（BT）与数据科学、机器学习、人工智能等信息技术（IT）的多元化融合。农业农村部“十四五”规划将“智慧种业”列在“智慧农业”领域七大攻关任务之首。任务中明确提出：构建数字化育
机器学习模型可准确预测农药在植物根系累积量
近日，中国农业科学院植物保护研究所农药应用风险控制创新团队先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上发表研究论文。他们首次利用机器学习模型直接预测植物根部从土壤中吸收累积农药等有机污染物的量，
机器学习也许能“算命”
12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和个性的细微差异。该模型或许能提供对人类行为的量化认知。 社会科学家对人类生活是否能被预测的问题看法不一。虽然我们对在人类生活中起到重要作用的社会人口学因素已有充分了解，但一直无
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
机器学习能够有效筛选“苦味”
苦味往往在食物味道中并不受欢迎，而引起这种苦味的重要因素之一是一种生物分子—苦味肽。苦味肽是能够与细胞膜上的苦味受体结合进而引发苦味感知的一类小分子肽，通常在食品加工、储存或消化过程中生成。近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员靳艳团队与大连工业大学、内蒙古伊利实业集团有限公司合作，发展了一种
机器学习加速探索材料的开发
设计空间几何增长是材料设计中的一大挑战。机器学习（ML）加速探索材料设计已经开始在的这一挑战中发挥作用，并显著提高了发现材料的效率。然而，这个流程暗含了密度泛函理论（DFT）产生的训练集的统计上的偏见。并且，在使用高通量计算产生训练集的时候，大量的计算会失败。这种情况对于一些有趣的，例如含有自由
植物育种实用知识点
1、植物育种用育种值不少人在用配合力，配合力和育种值的区别是应该认真思考的一个问题，如何在植物育种中使用育种值，来自动物育种的成功应用，更来自数量遗传学知识本身。在某种程度上，育种值是一般配合力的更科学更牢靠应用，博思公司提供的《配合力分析与BLUP育种值分析的结果比较.pdf》，可以很清楚的看到这
比传统机器学习算法快1000倍——联想学习法
英国牛津大学材料系研究人员联合埃克塞特大学和明斯特大学的同事开发了一种片上光学处理器，能检测数据集中的相似性，速度比在电子处理器上运行的传统机器学习算法快1000倍。发表在《光学》杂志上的这项新研究的灵感来自诺贝尔奖获得者伊万·巴甫洛夫对经典条件反射的发现。巴甫洛夫在实验中发现，如果在喂食过程中提供
Google如何用机器学习帮助药物研发？
从在搜索中回答与健康相关的问题，到给开发者提供健身数据平台，Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作，Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗
“量子比特+机器学习”可精准测磁场
北京7月8日电,据芬兰阿尔托大学官网近日报道，该校科研人员主导的国际团队提出了一种采用量子系统测量磁场的方法，新系统的精确度超过了标准量子极限。他们表示，从量子状态中快速提取信息，对于未来的量子处理器和现有超灵敏探测器来说都必不可少。此项研究向利用量子增强方法进行传感迈出了关键的第一步。 在
机器学习助力更好理解水的行为
美国一个研究团队在最新一期《物理评论快报》上刊发论文称，他们借助机器学习技术来理解水在零下100℃的行为。最新研究不仅能让科学家更好地理解水，也为更好地从理论上理解各种物质开辟了更多途径。 水是人们最熟悉、接触最频繁的物质之一，但实际上它还有很多未解之谜。在过去30年里，科学家们从理论上认为，当
机器学习模型创建定制气味和香水
目前，人们仅根据气味剂的物理化学特征来预测嗅觉印象。但是，该方法无法预测传感数据，而传感数据对于产生气味是必不可少的。为了解决这个问题，日本东京工业大学研究人员采用了逆向思维的创新策略，不是根据分子数据预测气味，而是根据气味印象预测分子特征。这是使用标准质谱数据和机器学习模型实现的。研究成果发表在最
机器学习鉴别出八种戒烟药物
美国科学家开发出一种新的机器学习方法，可通过计算机程序分析数据集的模式和趋势来识别药物，他们借此鉴定出了8种有助戒烟的药物，包括用于治疗感冒咳嗽的右美沙芬等。相关研究刊发于最新一期《自然·遗传学》杂志。 吸烟是导致心血管疾病、癌症和呼吸系统疾病的危险因素。虽然吸烟行为是后天学习的，但此前的一项
植物分子育种主要包括哪些内容
名词概述分子育种，就是将基因工程应用于育种工作中，通过基因导入，从而培育出一定要求的新品种的育种方法。动物分子育种方法主要是以分子标记为基础进行标记辅助选择，然后以转基因技术为基础进行转基因育种。是按照人们的愿望，进行严密的设计，通过体外 DNA重组技术 和 DNA转移技术，有目的地改造生物种性，使
机器学习技术或可解决量子信息难题
今天，记者从上海交通大学获悉，该校教授金贤敏团队与南方科技大学教授翁文康合作，首次将机器学习技术应用于解决量子信息难题，实现了基于人工神经网络的量子态分类器。这一重要研究成果已发表于《物理评论快报》。 量子信息科学与人工智能技术，作为近年来最前沿的研究领域，取得了诸多改变传统信息科学
常见机器学习算法优缺点比较（四）
缺点 · 当观测样本很多时，效率并不是很高； · 对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数； · 对缺失数据敏感； · 对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果样本数量小于特征
－机器学习的新玩法：可做医疗监控
也许现在多数人们还认为“机器学习”(Machine Learning)是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。 对于很多互联网用户来说
机器学习分析出语言多样性成因
人类至少有7000多种不同的语言,这种多样性强加了社会界限,对我们的认知和经济生活、思考方式以及人们之间的互动都产生了深远影响。 瑞士苏黎世大学（UZH）的研究人员在《英国皇家学会学报B》上发表文章称,他们在大型数据集上运用机器学习技术证明,当前的语言多样性在很大程度上是由于过去10000年过
机器学习模型首次在太空检测云层变化
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/505829.shtm
机器学习+化学直觉让药物发现更有效
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/511579.shtm
常见机器学习算法优缺点比较（二）
常见算法优缺点 1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使
常见机器学习算法优缺点比较（三）
优点：实现简单，计算简单； 缺点：不能拟合非线性数据. 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为： 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）； 对上面所有的距离值进行排序； 选前k个最小距离的样本； 根据这k个样本的标签进行
准确预测身高？这种机器学习算法能做到
美国密歇根州立大学的研究人员近日开发出一种先进的算法，能够根据个人基因组来预测他们的身高、骨密度，甚至是教育水平。这项成果于近日发表在《Genetics》杂志十月刊上。 这项研究的负责人、密歇根州立大学的Stephen Hsu博士表示这仅仅是开始。“尽管我们现在验证了这一工具的这三个结果，但我
槟榔、芒果机器学习遥感分类研究取得进展
近日，中国热带农业科学院科技信息研究所智慧农业研究中心在槟榔、芒果机器学习遥感分类研究上取得新进展。该研究在《遥感》（Remote Sensing）上发表。芒果和槟榔是国内重要热带经济作物，对地方农业农村经济发展具有重要意义。及时、准确获取芒果和槟榔种植园的空间结构信息不仅是区域农业结构调整和优化的
机器学习可用更少血液更早筛查癌症
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516631.shtm
量子物理与机器学习结合研究取得进展
生成模型(Generative Model)是机器学习领域的重要课题和研究前沿，也被认为是通往人工智能的必由之路。历史上，物理学为生成型学习提供了很多新思路。比如，著名的玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)就来自于统计物理中的伊辛模型及相关的反伊辛问题。最近，中国科学院物理研究所/北
常见机器学习算法优缺点比较（一）
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在
新测序技术将加快植物抗病育种
最近，英国剑桥大学塞恩斯伯里实验室（TSL）和基因组分析中心(TGAC)的一个科学家小组，开发出一种新方法，可加速植物抗病基因的分离。该研究小组也在龙葵（Solanum americanum，马铃薯的一个野生近缘种）中发现了一个全新的枯萎病抗性基因。 植物病原体（如晚疫病）能够快速进化以战胜宿
新测序技术将加快植物抗病育种
最近，英国剑桥大学塞恩斯伯里实验室（TSL）和基因组分析中心(TGAC)的一个科学家小组，开发出一种新方法，可加速植物抗病基因的分离。该研究小组也在龙葵（Solanum americanum，马铃薯的一个野生近缘种）中发现了一个全新的枯萎病抗性基因。 植物病原体（如晚疫病）能够快速进化以战胜宿