ウェブベースアノテーションにより可能になった深いセグメンテーションによるロバストなハイスループット表現型解析【JST・京大機械翻訳】

Yuan, J.; Kaur, D.; Zhou, Z.; Nagle, M.; Doshi, N. A.; Behnoudfar, A.; Peremyslova, E.; Ma, C.; Strauss, S. H.; Li, F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214780247783 整理番号：22P0317836

ウェブベースアノテーションにより可能になった深いセグメンテーションによるロバストなハイスループット表現型解析【JST・京大機械翻訳】

Robust high-throughput phenotyping with deep segmentation enabled by a web-based annotator

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発行年： 2022年03月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月12日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

生理学的形質の遺伝的基礎を特徴づける植物生物学者と育種家の能力は,形質変動の正確な詳細を表す定量的データを得る能力によって制限され,特に低コストで高処理規模でこのデータを収集する。深層学習法は,植物フェノタイピングを自動化する前例のない可能性を実証してきたが,これらの方法は,一般的に時間がかかる大きな訓練セットに依存している。したがって,知的アルゴリズムは,これらの注釈の生産性を高め,人間の努力を低減するために提案されている。グラフィックユーザインタフェイス(GUI)と新しい対話型セグメンテーションアルゴリズム:セマンティック誘導対話型オブジェクトセグメンテーション(SGIOS)を特徴とする高スループットフェノタイピングシステムを提案した。ユーザフレンドリーなインターフェースとアノテーションによる知的支援を提供することにより,このシステムは,訓練セットの生成を流線し,加速する可能性を提供し,ユーザによって要求される努力を低減する。著者らの評価は,提案したSGIOSモデルが対話型セグメンテーションのための最先端のモデルと比較してより少ないユーザ入力を必要とすることを示した。植物における遺伝的発見に適用したGUIの利用における事例研究として,Populus trichocarpa(ポプラ)における植物体再生の予備的ゲノムワイド関連研究(GWAS)からの結果の例を示した。さらに,SGIOSによる意味事前マップの包含は,in vitro再生のポプラGWASから抽出したデータセットのサンプルを用いて,将来のGWASの訓練プロセスを加速できることを示した。表現型分類システムの能力は,興味の形質を迅速かつ正確に表現型するのに支援されていないヒトのものより優れている。このシステムのスケーラビリティは,さもなければ時間抑制的である大規模フェノミックスクリーンを可能にし,それによって,形質変動の遺伝的基礎を特徴付けるために,大きなサンプルサイズに依存する,GWAS,突然変異体スクリーン,および他の研究に対する増加したパワーを提供する。ユーザフレンドリーなシステムは,計算上の背景を欠いている研究者によって使用可能であり,従って,植物フェノタイピングのためのツールとして,深いセグメンテーションの使用を解消するのを助ける。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 植物生理学一般 , 植物の生化学 , 作物育種一般 , 生化学的分析法

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