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基因組時代的來臨促進了高通量數據和先進計算方法的發展,幫助我們探索植物抗逆境的遺傳與功能。儘管有許多實驗和分析技術,但龐大的數據量仍帶來挑戰。深度學習模型在預測基因結構和功能方面表現優異,並在農業高通量表型學中越來越常見。這篇綜述強調了數據資源和生物信息學工具,以及機器學習和人工智慧在植物抗逆境研究中的應用,並展示如何利用大型語言模型(如ChatGPT)創建相關知識圖譜,促進跨領域合作。 PubMed DOI


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植物基因組學有重大進展,透過高通量方法研究多種基因組範圍的分子表現型。這有助於深入了解植物特徵和遺傳機制,尤其是在模式植物物種中。為了提升作物基因組學,準確預測至關重要。AgroNT是一個大型語言模型,經過48種植物物種基因組的訓練,專注於作物物種,能進行最先進的基因組特徵預測。一項針對木薯突變的研究顯示AgroNT評估調控影響的能力。編製的數據集可作為植物基因組學中深度學習方法的參考。預先訓練的AgroNT模型可在HuggingFace上進行進一步研究。 PubMed DOI

深度學習,特別是大型語言模型(LLMs),在植物生物學中展現出很大的潛力,能為植物細胞系統提供新見解。蛋白質語言模型(PLMs)提升了我們分析核酸和蛋白質序列的能力,揭示生物數據中的複雜模式和關係。這不僅有助於識別序列模式和結構-功能關係,還能促進農業基因改良。透過整合深度學習,我們在植物性狀的基礎研究上能取得顯著進展。因此,戰略性地應用這些方法對推進植物科學和可持續農業至關重要。 PubMed DOI

基因功能的研究仍是植物科學的重要目標,但在模式生物阿拉伯芥中,只有約15%的基因功能經過實驗驗證。雖然生物資訊工具能幫助預測基因功能,但近年來有效性和實驗性基因數量並未顯著增加。這篇綜述將探討基因功能研究的現狀與未來方向,並強調預測技術的最新進展。此外,還會討論人工智慧的發展,特別是大型語言模型和知識圖譜,如何提升基因功能預測,幫助研究人員隨時掌握最新科學文獻。 PubMed DOI

深度學習已成為植物生物學的重要工具,特別是在處理大型數據和揭示複雜關係方面。這篇綜述提到幾個關鍵應用: 1. **基因組序列分析**:用於預測基因表達和表觀遺傳特徵。 2. **基序挖掘與功能組件設計**:探討生成對抗網絡等技術的進展。 3. **蛋白質結構與功能預測**:展示深度學習在這些領域的影響。 4. **未來展望**:強調多組學數據整合和智能育種策略的潛力。 總之,深度學習在植物生物學的應用正快速發展,對理解植物系統有重要意義。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型(LLMs),特別是GPT-3.5和GPT-4,在數據提取和呈現的有效性,並與人類策展人比較。研究聚焦於小麥和大麥的遺傳特徵,使用36篇期刊文章的資料供GrainGenes數據庫使用。主要發現包括:GPT-4在分類手稿準確率達97%,有效提取80%特徵,並顯示人類與AI合作的潛力。儘管LLMs有其限制,但在生物數據提取上仍能提供顯著幫助,使用者需謹慎對待不準確性。 PubMed DOI

番茄(<i>Solanum lycopersicum</i> L.)的栽培對全球營養和經濟有重要意義,但面臨如<i>Tuta absoluta</i>等害蟲威脅,影響產量並提高生產成本。傳統檢測方法勞動密集且易出錯,因此需要先進技術。本研究利用人工智慧,整合YOLOv8進行害蟲檢測與分割,並使用ChatGPT-4提供建議。結果顯示,該模型在檢測精確度上達98.91%,顯著優於傳統方法,並能為未受訓練的生產者提供即時諮詢,推動更環保的農業實踐。未來應專注於特定數據訓練以提升準確性。 PubMed DOI

研究團隊開發了PlantGPT,專為植物基因研究設計的AI模型,能更精確回答植物基因功能問題,錯誤率也比一般AI低。PlantGPT就像植物基因專家,已經有線上工具可用,未來也有望成為作物研究AI的參考標準。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在自然語言處理很強,但在植物育種的應用還有很大發展空間。這篇綜述說明LLMs能協助分析複雜生物資料、預測重要性狀,並整合基因體和環境等多元資料,有助於提升基因發現和決策效率。文章也討論目前進展、挑戰及未來展望,期望推動永續農業與糧食安全。 PubMed DOI

這篇文章整理了最新AI技術,像是深度學習、大型語言模型和多模態模型,如何徹底改變植物疾病偵測和抗病性預測。內容涵蓋AI在疾病辨識、組學資料分析和性狀選拔的進展,也討論多元資料整合的應用。文中同時指出資料、模型和隱私等挑戰,並提出未來可結合大型語言模型與聯邦學習。整體來說,這是加速抗病作物育種的實用參考。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥開發、蛋白質與基因研究,也推動個人化醫療和農業創新,像是培育更優良作物。它還促進合成生物學和永續發展。不過,資料隱私和公平性等倫理問題也要一起重視,才能確保負責任的應用。 PubMed DOI