Prédire les phénotypes complexes de levures à l'aide de l'intelligence artificielle

Résultat scientifique Biologie Intelligence Artificielle

La plupart des caractères des organismes résultent de l’interaction complexe de nombreux facteurs génétiques et environnementaux, ce qui rend leur prédiction difficile et incertaine. Dans une étude co-publiée dans Molecular Systems Biology, des scientifiques de l'Institut de Recherche sur le Cancer et le Vieillissement, Nice - IRCAN (CNRS-Inserm-UniCA) ont utilisé l’apprentissage automatique (ML) pour prédire des centaines de caractères quantitatifs dans une population naturelle de S. cerevisiae à partir de données multi-omiques.

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Gianni Liti
Directeur de recherche CNRS à l'IRCAN