Objetivo / antecedentes: en vista de la creciente demanda de alimentos, se necesitan nuevas metodologías para mejorar la metodología de selección genómica (GS) para obtener variedades de plantas más productivas y existe evidencia empírica de que GS está revolucionando el fitomejoramiento para la producción de alimentos en todo el mundo. . Métodos: dado que los modelos de predicción juegan un papel clave en GS, por ello Montesinos-López et al. (2018) propuso el algoritmo de filtrado colaborativo basado en elementos (IBCF) para la predicción genómica. Por esta razón, en este artíc...

Revisamos las aplicaciones de los métodos de aprendizaje profundo (DL) en la selección genómica (GS) para obtener una metaimagen del desempeño de GS y destacamos cómo estas herramientas pueden ayudar a resolver problemas desafiantes de mejoramiento de plantas. También proporcionamos una guía general para el uso eficaz de los métodos de LD, incluidos los fundamentos de la LD y los requisitos para su uso apropiado. Discutimos los pros y los contras de esta técnica en comparación con los enfoques tradicionales de predicción genómica, así como las tendencias actuales en las aplicacion...