將半自動圖像分析技術與機器學習演算法相結合加速大規模遺傳研究
植物根系的遺傳分析需要提取大量結構特性的數據。為了從根系統的圖像中量化這些特性，研究人員常常不得不在自動化工具（容易出錯並且只能提取有限數量的體系結構特徵）或半自動化的工具之間進行選擇（非常耗時）。
目前科學家們利用隨機森林演算法，從自動提取的圖像描中推斷出體系結構特徵。先利用數據集的一個子集推斷，然後再應用於其整體。這種方法可以使研究人員的圖像分析時間減少73％，並通過對圖像的描述結果提取到有意義的結構特徵。而且這些特徵足以識別先前使用半自動化方法發現的定量特徵位點。
研究表明，將半自動圖像分析與機器學習演算法結合起來，可以提高大規模根研究的通量。預計這種方法也將能夠量化更複雜的遺傳研究根系，同時也可以擴展到植物表型的其他領域。
來源：Jonathan A. Atkinson,Guillaume Lobet,Manuel Noll,Patrick E. Meyer,Marcus Griffiths,Darren M. Wells（2017）Combiningsemi-automated image analysis techniques with machine learning algorithms toaccelerate large scale genetic studies Giga Science, gix084, https://doi.org/10.1093/gigascience/gix084
Published:23 August 2017
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