微爆

利用机器学习来揭示镉压力对Goji Berry微爆的影响

This study investigates the influence of cadmium (Cd) stress on the micropropagation of Goji Berry ( Lycium barbarum L.) across three distinct genotypes (ERU, NQ1, NQ7), employ- ing an array of machine learning (ML) algorithms, including Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Gaussian Process （GP）和极端梯度提升（XGBoost）。主要动机是阐明对CD胁迫的基因型特定反应，这对农业生产力和食品安全构成了重大挑战。通过分析不同CD浓度对植物生长参数（例如增殖，芽和根长度以及根数）的影响，我们旨在开发可以在不良条件下优化植物生长的预测模型。ML模型揭示了CD暴露与植物物理学变化之间的复杂关系，MLP和RF模型显示出显着的预测准确性（R 2