植物错综复杂地部署国防系统,以应对多种生物和非生物应力。OMICS技术,跨越基因组学,转录组学,蛋白质组学和代谢组学,已彻底改变了植物防御机制的探索,响应各种压力源来揭示分子复杂性。但是,OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。 本评论深入研究了人工智能算法的应用,尤其是机器学习和深度学习,这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。 概述涵盖了关键的OMICS技术,并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。 此外,它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。 总而言之,AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包,使对植物防御的分子基础有深刻的了解,并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。但是,OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。本评论深入研究了人工智能算法的应用,尤其是机器学习和深度学习,这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。概述涵盖了关键的OMICS技术,并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。此外,它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。总而言之,AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包,使对植物防御的分子基础有深刻的了解,并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。
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