基于机器学习分析基因组数据预测Perccottus glenii的表型耐冻性

本研究针对传统生物分析方法的时间消耗和准确性不足的问题，采用机器学习技术分析Perccottus glenii的基因序列。提出五种基因序列向量化方法，并构建了多个分类模型，其中随机森林模型的分类准确率达到99.98%。该研究表明，机器学习方法可以有效取代传统分析，在识别与耐冻表型相关的基因方面具有显著潜力。