Projekty finansowane przez NCN
Wykorzystanie metody głębokiego uczenia w analizie sekwencji genomu zwierząt hodowlanych
2019/35/O/NZ9/00237
Słowa kluczowe:
CNV DNA-seq imputacja klasyfikacja sieci neuronowe SNP uczenie maszynowe,
Deskryptory:
- NZ9_2: Naukowe podstawy zootechniki
- NZ2_7: Bioinformatyka
- NZ2_10: Modelowanie i symulacje biologiczne
Panel:
NZ9 - Stosowane nauki o życiu: rolnictwo, leśnictwo, ogrodnictwo, rybactwo, żywienie i żywność, biotechnologia środowiskowa
Jednostka realizująca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Wydział Biologii i Hodowli Zwierząt
woj.
Konkurs: PRELUDIUM BIS 1 - ogłoszony 2019-09-16
Przyznana kwota: 532 800 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2020-10-01
Zakończenie projektu: 2024-09-30
Planowany czas trwania projektu: 48 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt zakończony
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (2)
- Identification of functional features underlying heat stress response in Sprague–Dawley rats using mixed linear modelsAutorzy:Kotlarz, K., Mielczarek, M., Wang, Y., Dou, J., Suchocki, T., Szyda, J.Czasopismo:Scientific Reports (rok: 2022, tom: 12, strony: 7671), Wydawca: Nature Publishing GroupStatus:OpublikowanaDoi:10.1038/s41598-022-11701-y - link do publikacji
- An explainable deep learning classifier of bovine mastitis based on whole genome sequence data - circumventing the p>>>n problemAutorzy:K. Kotlarz, M. Mielczarek, P. Biecek, K. Wojdak-Maksymiec, T. Suchocki, P. Topolski, W. Jagusiak, J. SzydaCzasopismo:E-life (rok: 2023, tom: -, strony: -), Wydawca: -Status:Złożona