From text to traits: exploring the role of large language models in plant breeding
Notice bibliographique
Résumé
Modern plant breeders regularly deal with the intricate patterns within biological data in order to better understand the biological background behind a trait of interest and speed up the breeding process. Recently, Large Language Models (LLMs) have gained widespread adoption in everyday contexts, showcasing remarkable capabilities in understanding and generating human-like text. By harnessing the capabilities of LLMs, foundational models can be repurposed to uncover intricate patterns within biological data, leading to the development of robust and flexible predictive tools that provide valuable insights into complex plant breeding systems. Despite the significant progress made in utilizing LLMs in various scientific domains, their adoption within plant breeding remains unexplored, presenting a significant opportunity for innovation. This review paper explores how LLMs, initially designed for natural language tasks, can be adapted to address specific challenges in plant breeding, such as identifying novel genetic interactions, predicting performance of a trait of interest, and well-integrating diverse datasets such as multi-omics, phenotypic, and environmental sources. Compared to conventional breeding methods, LLMs offer the potential to enhance the discovery of genetic relationships, improve trait prediction accuracy, and facilitate informed decision-making. This review aims to bridge this gap by highlighting current advancements, challenges, and future directions for integrating LLMs into plant breeding, ultimately contributing to sustainable agriculture and improved global food security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».