Uporaba strojnega učenja v rastlinski genetikiGeršak, Nika (Avtor) Jakše, Jernej (Mentor) rastlinska genetikastrojno učenjegenotipfenotipaplikacijeNamen diplomske naloge je bil preučiti uporabo metod strojnega učenja v genetiki rastlin za poglobitev našega razumevanja rastlinskega sveta. Z boljšim razumevanjem rastlin in kompleksnih lastnosti kot sta povezava med genotipom in fenotipom bi se lahko spopadli s perečimi okoljskimi izzivi, ki se pojavljajo v agronomiji. Ugotovila sem, da metode strojnega učenja omogočajo učinkovito obdelavo velikih količin podatkov, povečujejo natančnost napovedi fenotipov in optimizacijo že obstoječih tehnologij kot je npr. editiranje genoma. Številne raziskave so uspešno uporabile metode strojnega učenja za doseganje svojih rezultatov, s tem pa so dokazale perspektivnost teh tehnologij za prihodnost. Kljub temu pa ostajajo pomembne omejitve, kot so pomanjkanje standardiziranih podatkov, omejena interpretabilnost modelov in težave pri prenosu rezultatov iz laboratorijskih v naravne pogoje. Rezultati kažejo, da je za nadaljni napredek potrebna tesnejša integracija biološkega znanja z računalniškimi pristopi in razvoj jasno interpretabilnih modelov. Za popolnoma uspešno in učinkovito uporabo v agronomiji so potrebne še nadaljne raziskave, predvsem pa vztrajno nadaljno dopolnjevanje podatkovnih zbirk.20252025-09-12 07:19:20Diplomsko delo/naloga172931VisID: 263670COBISS_ID: 249000707sl