بهره‌گیری از یادگیری ماشین در فنوتایپینگ و درک مکانیسم‌ های مولکولی مرتبط با تنش‌‏ های زیستی و غیر زیستی گیاهان

یادگیری ماشینی محققان را قادر میسازد تا عوامل استرس زای خاصی را که بر گونه های گیاهی اثر می گذارند، مشخص کنند و درک دقیقی از چالش های متنوعی که گیاهان در محیط های طبیعی با آن مواجه هستند، ارائه کنند. با تشخیص الگوهای ظریف در مجموعه داده های گسترده، شناسایی نه تنها دقیق، بلکه روشنگر می شود و راه را برای مداخلات هدفمند هموار میکند. توانایی طبقه بندی و تمایز انواع استرس از طریق استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین بهبود یافته است. دو دسته اصلی رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت می باشند. در یادگیری نظارت شده، مدل با داده های زوج ورودی خروجی آموزش داده می شود ولی در یادگیری بدون نظارت ، مدل بدون دسترسی به برچسب های ورودی - آموزش داده می شود و عمدتا برای کاوش داده ها و کاهش ابعاد مورد استفاده قرار میگیرند . این طبقه بندی ظریف به درک کلیاز ویژگی های متمایز مرتبط با عوامل استرسزای مختلف کمک میکند و نمای ظریف تری از چش مانداز تنش گیاه ارائه میدهد. یادگیری ماشینی ارزیابی کمی از شدت و میزان استرس را تسهیل می کند و امکان ارزیابی دقیق تاثیر بر سلامت و بهره وری گیاه را فراهم میکند. این رویکرد کمی محققان را قادر میسازد تا میزان واقعی عوامل استرسزا و پیامدهای آنها را بر سلامت کلیاکوسیستم گیاهی بسنجند. با استفاده از الگوریتم های پیشرفته، پیشبینی هایی در مورد وقوع استرس در آینده و پیامدهای بالقوه آنها بر اکوسیستم های گیاهی میتوان انجام داد. این آینده نگاری اقدامات پیشگیرانه را برای شیوه های کشاورزی پایدار تقویت میکند، زیرا محققان میتوانند تهدیدهای بالقوه برای سلامت گیاهان را پیش بینی کرده و کاهش دهند. هدف این بررسی ارائه یک درک جامع از کاربردها و مفاهیم یادگیری ماشینی در کشف اسرار فنوتیپ استرس گیاهی و تشریح مکانیسم مولکولی دخیل است.

harnessing machine learning approach for phenotyping and deciphering the plants biotic and abiotic stresses responsive molecular mechanisms

machine learning plays a crucial role in identifying specific stressors that impact plant species and provides a comprehensive understanding of the challenges plants face in natural environments. the use of machine learning algorithms has significantly enhanced our ability to classify and differentiate the types of stress. there are two main methodologies in machine learning: supervised learning and unsupervised learning. in supervised learning, the model is trained using input-output data pairs, while unsupervised learning involves training the model without access to output labels. unsupervised learning is primarily used for data exploration and dimension reduction. this detailed classification helps us better understand the distinct characteristics associated with different stressors and provides a more nuanced view of the plant stress landscape. machine learning also enables the quantitative assessment of stress intensity and extent, allowing for an accurate evaluation of its impact on plant health and productivity. this quantitative approach helps researchers measure the true extent of stressors and their effects on the overall health of plant ecosystems. by employing advanced algorithms, machine learning can make predictions about future occurrences of stress and their potential consequences on plant ecosystems. this foresight strengthens preventive measures for sustainable agricultural practices, as researchers and practitioners can anticipate and mitigate potential threats to plant health. the purpose of this review is to provide a comprehensive understanding of the applications and concepts of machine learning in uncovering the complexity of plant stress phenotyping and elucidating the involved molecular mechanisms.