Advancing Wheat Single-Nucleotide Polymorphism Data Analysis with Explainable Deep Learning Models

QR kód

Advancing Wheat Single-Nucleotide Polymorphism Data Analysis with Explainable Deep Learning Models

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Ruggeri Dario Vidács László
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	2025
Sorozat:	APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE 39 No. 1
Tárgyszavak:	Számítás- és információtudomány
doi:	10.1080/08839514.2025.2565169
mtmt:	36361216
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/38133

Hasonló tételek

Applications of deep learning in single-cell analysis
Szerző: Hollandi Réka
Megjelent: (2021)

Reliable Machine Learning for Omics Data Evaluation Protocols, Hybrid Models, and Applications in Foodomics /
Szerző: Ruggeri Dario
Megjelent: (2026)

The Interleukin-1 (IL-1) Superfamily Cytokines and Their Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs)
Szerző: Behzadi Payam, et al.
Megjelent: (2022)

Complex analysis of multiple single nucleotide polymorphisms as putative risk factors of tooth agenesis in the Hungarian population
Szerző: Óvári Gabriella, et al.
Megjelent: (2014)

Genome-wide scan of long noncoding RNA single nucleotide polymorphisms and pancreatic cancer susceptibility
Szerző: Corradi Chiara, et al.
Megjelent: (2021)

Impact of single nucleotide polymorphisms of cytarabine metabolic genes on drug toxicity in childhood acute lymphoblastic leukemia
Szerző: Gábor Krisztina, et al.
Megjelent: (2015)

Single Nucleotide Polymorphisms of Indoleamine 2,3-Dioxygenase 1 Influenced the Age Onset of Parkinson's Disease
Szerző: Török Nóra, et al.
Megjelent: (2022)

Application of deep learning algorithms to single-cell segmentation and phenotypic profiling
Szerző: Moshkov Nikita
Megjelent: (2022)

Introducing MLOps to Facilitate the Development of Machine Learning Models in Agronomy A Case Study /
Szerző: Ruggeri Dario, et al.
Megjelent: (2025)

Genetic risk and protective factors of TNFSF15 gene variants detected using single nucleotide polymorphisms in Hungarians with psoriasis and psoriatic arthritis
Szerző: Képíró László, et al.
Megjelent: (2014)

Single nucleotide polymorphism C994g of the cytochrome P450 gene possess pleiotropic eff ects in Bos taurus, L.
Szerző: Fedota Olena, et al.
Megjelent: (2022)

Active contour and deep learning methods for single-cell segmentation in microscopy images
Szerző: Tasnádi Ervin
Megjelent: (2024)

Inhibition of drug resistance in two cancer cell lines(MDR and A2780CIS) in vitro; and the role of selected single nucleotide polymorphisms in cancer
Szerző: Serly Julianna
Megjelent: (2012)

MOOC Performance Prediction by Deep Learning from Raw Clickstream Data
Szerző: Kőrösi Gábor, et al.
Megjelent: (2020)

Effectiveness of machine learning and deep learning models at county-level soybean yield forecasting
Szerző: Farmonov Nizom, et al.
Megjelent: (2023)

Deep reinforcement learning a study of the CartPole problem /
Szerző: Budai Ádám, et al.
Megjelent: (2018)

Deep learning-based method for Sentiment Analysis for Patients' Drug Reviews
Szerző: Al-Hadhrami Sena Sadeq Ali
Megjelent: (2023)

Assessment of the Effectiveness of Spectral Indices Derived from EnMAP Hyperspectral Imageries Using Machine Learning and Deep Learning Models for Winter Wheat Yield Prediction
Szerző: Mucsi László, et al.
Megjelent: (2025)

Improving Microbiome-Based Disease Prediction With SuperTML and Data Augmentation
Szerző: Tazza Gabriele, et al.
Megjelent: (2025)

Deep Learning Models and Interpretations for Multivariate Discrete-Valued Event Sequence Prediction
Szerző: Kőrösi Gábor, et al.
Megjelent: (2021)

Phosphorescence in nucleotides and nucleic acids
Szerző: Bersohn Richard, et al.
Megjelent: (1964)

Gossip learning with linear models on fully distributed data
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2013)

Twitter bot detection using deep learning
Szerző: Kenyeres Ádám, et al.
Megjelent: (2022)

EKG referenciapontok előrejelzése Deep Learning segítségével
Szerző: Fodor Franciska
Megjelent: (2019)

The role of interpretable patterns in deep learning for morphology
Szerző: Ács Judit, et al.
Megjelent: (2020)

Analysis of the polymorph changes of a drug candidate
Szerző: Langó Péter, et al.
Megjelent: (2015)

Explaining the decision to participate is rational choice theory useful in explaining attendance at the deliberative weekend? /
Szerző: Vicsek Lilla, et al.
Megjelent: (2009)

Single-cell image analysis and machine learning methods using the cellular microenvironment
Szerző: Tóth Tímea
Megjelent: (2024)

Deep learning for industry 5.0 digital-twins of people and places : [abstract] /
Szerző: Fenech Kristian
Megjelent: (2024)

Deep learning in static, metric-based bug prediction
Szerző: Ferenc Rudolf, et al.
Megjelent: (2020)

Polymorphism in mineralogy
Szerző: Samodurov V.
Megjelent: (2000)

Differentially private linear models for gossip learning through data perturbation
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2017)

Deep Learning alkalmazása objektum-felismerésre közepes felbontású műholdképeken
Szerző: Taró Bence
Megjelent: (2020)

Videójel alapú szegmentálás Deep Learning technikával videokártyán implementálva
Szerző: Kisgergely Ádám
Megjelent: (2018)

Adversarial Multi-task Learning of Speaker-invariant Deep Neural Network Acoustic Models for Speech Recognition
Szerző: Tóth László, et al.
Megjelent: (2019)

Explaining Dictionary of Underground Karst Forms
Szerző: Dragon Tibor
Megjelent: (1994)

KFold Cross-Validation and Early Stopping in Foodomics Neural Networks Practices, Pitfalls, and Recommendations /
Szerző: Ruggeri Dario, et al.
Megjelent: (2025)

Deep-water framework The Swiss army knife of humans working with machine learning models /
Szerző: Ferenc Rudolf, et al.
Megjelent: (2020)

Recent advances in the analysis of flavonolignans of Silybum marianum
Szerző: Csupor Dezső, et al.
Megjelent: (2016)

Analysis of a module for an Advanced Planning System
Szerző: Miháczi András
Megjelent: (2005)