Прогнозирование урожайности
заявки, попробуйте отправить заново
Описание
Выход урожая — ключевая метрика для оценки успешности селекционного процесса, поэтому получение и отбор высокопродуктивных сортов — важная задача селекционера. Прогнозирование урожайности имеющихся в коллекции сортов позволит более эффективно выстраивать стратегию работы.
На сегодняшний день имеются методы, основанные на статистике и машинном обучении, позволяющие использовать детальные данные о погоде за прошлые сезоны для прогнозирования выхода урожая, а также методы, использующие данные о геномах выращиваемых культур. Однако часто эти подходы используются независимо друг от друга. Совмещение этих подходов даст значительное увеличение точности предсказаний.
Предложите, как может выглядеть подход, объединяющий детальные данные о почве и климате с геномными данными выращиваемых линий.
Что дано
Для разработки решения будет дан:
Доступ к вычислительному серверу
Ожидаемый результат
Прототип модели, решающий поставленную задачу, и ее базовые метрики.
Критерии оценки
Применимость модели
Метрики качества модели
Навыки команды
Программирование на python
Понимание процесса генотипирования
Представление о форматах хранения данных об однонуклеотидных полиморфизмах
Общее понимание принципов ведения селекционного процесса
Менторы
Партнёры
«RUSEED» — отечественная производственная селекционно-семеноводческая компания, которая предоставляет комплекс для эффективного выращивания: семена масличных культур и агросопровождение. Компания является лидером среди поставщиков отечественного посевного материала подсолнечника на территории РФ.
«Пластилин» — биотехнологическая компания, предоставляющая и интегрирующая решения в генетике и селекции для сельского хозяйства и биоэкономики. Лидер биоинформатических и генно-инженерных технологий.
