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PID2019-108829RB-I00

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LA BELLEZA DE LO PROFUNDO: APLICACIONES DEL DEEP LEARNING A LA PREDICCION GENO...

LA BELLEZA DE LO PROFUNDO: APLICACIONES DEL DEEP LEARNING A LA PREDICCION GENOMICA LA AGRICULTURA, COMO MUCHAS OTRAS AREAS, SE ESTA TRANSFORMANDO POR LA GRAN CANTIDAD DE DATOS QUE PUEDEN GENERARSE A BAJO COSTO A TRAVES DE SENSORES Y TECNOLOGIAS GENOMICAS, LAS TECNOLOGIAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) ESTAN RECIBI... ver más

01/01/2019

CENTRE RECERCA EN...

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

CENTRE RECERCA EN AGRIGENOMICA CSIC IRTA UAB... Otra investigación y desarrollo experimental en ciencias naturales y técnicas organismos publicos

TRL 4-5 | 50K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

CENTRE RECERCA EN AGRIGENOMICA CSIC IRTA UAB... Otra investigación y desarrollo experimental en ciencias naturales y técnicas organismos publicos

TRL 4-5 | 50K€

Descripción del proyecto LA AGRICULTURA, COMO MUCHAS OTRAS AREAS, SE ESTA TRANSFORMANDO POR LA GRAN CANTIDAD DE DATOS QUE PUEDEN GENERARSE A BAJO COSTO A TRAVES DE SENSORES Y TECNOLOGIAS GENOMICAS, LAS TECNOLOGIAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) ESTAN RECIBIENDO MUCHA ATENCION DEBIDO A SU FLEXIBILIDAD Y CAPACIDAD PARA EXPLOTAR ESTE DILUVIO DE DATOS, ENTRE LA GRAN CANTIDAD DE NUEVOS DATOS DISPONIBLES, DESTACAN LOS DATOS DE MICROBIOMA, CUYA IMPORTANCIA EN LA SALUD Y LA PRODUCCION ANIMAL ES AMPLIAMENTE RECONOCIDA, EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTA PROPUESTA ES EXPLORAR EL POTENCIAL DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO EN LA PREDICCION GENOMICA, ESPECIALMENTE CUANDO SE INCLUYEN DATOS DE MICROBIOMA, TAMBIEN DE DESARROLLARAN HERRAMIENTAS PARA COMBINAR EL MICROBIOMA Y LA INFORMACION GENOMICA EN PROBLEMAS DE PREDICCION, NOS CENTRAMOS EN DESARROLLOS METODOLOGICOS Y DE SOFTWARE DE RELEVANCIA EN APLICACIONES ANIMALES, VEGETALES Y FORESTALES, LOS OBJETIVOS ESPECIFICOS SON: (I) ESTUDIAR EL RENDIMIENTO DE DL PARA LA PREDICCION GENOMICA EN UNA AMPLIA GAMA DE ESCENARIOS GENETICOS, INCLUIDOS LOS DATOS DE MICROBIOMA, EN COMPARACION CON METODOS LINEALES; (II) EXPLORAR UN ENFOQUE HOLISTICO BASADO EN GAN (REDES ADVERSARIAS GENERATIVAS) PARA SIMULAR FENOTIPOS NOVEDOSOS COMO LOS DATOS DE METAGENOMA; Y (III) DESARROLLAR SOFTWARE PARA SIMULAR PROGRAMAS QUE UTILIZEN DATOS DE MICROBIOMAS Y GENOTIPOS, EN TODO MOMENTO, UTILIZAREMOS DATOS PUBLICOS Y PRIVADOS DISPONIBLES A TRAVES DE COOPERACIONES NACIONALES E INTERNACIONALES, APRENDIZAJE AUTOMATICO\MICROBIOMA\SIMULACION\PREDICCION GENOMICA

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