53、特定植物生长分类技术的研究与分析

特定植物生长分类技术的研究与分析

1. 引言

高通量田间表型分析的显著进展，为植物育种者在早期发育阶段评估大量基因型的重要农艺性状提供了合理有效的工具。然而，在品种改良计划中运用高通量表型分析设备产生的大量数据集，例如高光谱反射率数据，仍面临挑战，因为在计算和统计分析中需要深入的信息处理。本文评估了三种常见的机器学习（ML）算法——多层感知器（MLP）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF），利用高光谱反射率预测大豆（Glycine max）种子产量的性能。

植物的表型，即生化和实际外观属性，受遗传特性与自然条件相互作用的影响。由于不同植物物种的表型各异，因此量化每个植物物种的表型与自然条件之间的关系至关重要。为解决这一问题，植物表型分析系统的开发已进行了很长时间，它能展示植物在不同环境中的行为，以及对自然现象各方面的调节能力。

文章的其余部分安排如下：首先是引言，接着列举各种研究示例，第2节介绍利用各种技术学习植物生长和育种，第3节和第4节讨论所提出算法与各种技术的应用，并在第5节和第6节给出示例，最后是结论。

2. 植物生长与育种的学习

随着“大数据”概念在植物科学领域的发展，基础研究和应用研究（如育种应用）面临的挑战是，在不同自然条件下，从潜在基因型中阐明或预测表型。基因型的差异导致细胞生化组成的不同，进而与环境共同影响器官发育、植物生长，最终影响农业中的重要特征，如产量以及对胁迫和病虫害的抗性。

解开基因型差异和环境对表型的影响，有助于深入了解植物发育和生理中重要过程的调控，以及在特定条件下从基因型预测产量和品质属性的能力，这在现代分子植物育种中至关重要。分析在不同水平上测量的表型，或将这些表型与基因型联系起