Estimation of grain quality parameters in rice for high‐throughput screening with near‐infrared spectroscopy and deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Grain quality is a complex trait in rice, compared with other staple crops as it is predominantly consumed as a whole grain. Although considered secondary to yield, to align with consumer preferences, breeders are increasingly interested in quality. At the early stages of a breeding program, grain quality‐related traits are often ignored as they are arduous and time‐consuming. Near‐infrared spectroscopy (NIRS) could be a suitable high‐throughput alternative to conventional wet chemistry and image processing‐related methods to be adopted for early screening. This study aims to quantify traits essential for rice breeders such as amylose, chalkiness, length, width, and the length/width ratio in rice samples with NIRS. We used conventional algorithms such as principal component analysis (PCA), partial least square regression (PLSR), multilayer perceptron (MLP), support vector classification (SVC), and linear discriminant analysis (LDA) to compare with the proposed convolutional neural network (CNN) for regression and classification. Findings Our results showed that the proposed CNN outperformed the conventional models in estimating all traits. Unlike conventional models, CNN models could be developed with raw spectra with minimal to no preprocessing, and along with the transfer‐learning capabilities, the time required for model development could be significantly reduced. Conclusion We recommend NIRS for quantitative estimation of amylose and chalkiness in rice and rather use classification/categorized estimation for other physical dimension‐related traits such as length and length/width ratio. Significance and Novelty We found NIRS to be an appropriate alternative to wet chemistry and image‐based methods for screening lines at the early stages of the breeding program. Estimation of physical parameters such as length and length/width ratio with NIRS is novel and appears reasonable for high‐throughput applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».