TY - JOUR ID - 7810 TI - دسته‌بندی و پیش‌بینی کلاله سه‌شاخه و چند‌‌شاخه زعفران با استفاده از ابزار‌های آماری یادگیری ماشینی بدون‌نظارت JO - زراعت و فناوری زعفران JA - JSAT LA - fa SN - 2383-1529 AU - بیکی, امیرحسین AD - استادیارگروه زیست شناسی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه قم Y1 - 2014 PY - 2014 VL - 2 IS - 3 SP - 199 EP - 204 KW - چندشکلی توالی مربوط تکثیر یافته KW - مارکر مولکولی KW - یاد‌گیری ماشینی DO - 10.22048/jsat.2014.7810 N2 - زعفران یک گیاه تریپلوئید و عقیم است که در همه کشورها به‌عنوان یک ادویه و گیاه دارویی مورد استفاده قرار می‌گیرد. کلاله مهم‌ترین قسمت گیاه زعفران می‌باشد. تاکنون هیچ روش مطمئن مولکولی برای شناسایی و پیش‌بینی گونه‌های دارای کلاله سه و چند‌شاخه ارائه نشده است. در‌ این بررسی بر ‌اساس نشانگر‌های مولکولی چندشکلی توالی مربوط تکثیر یافته و با استفاده از الگوریتم‌های بیوانفورماتیکی مختلف،روش‌های جدیدی برای پیش‌بینی کلاله زعفران ارائه شده است. پنج آلل M131400، M151200، M151100، M10850 و G6500 به‌عنوان مهم‌ترین دسته‌بندی کننده با دقت پیش‌بینی بالا بر اساس مدل‌های Attribute Weighting انتخاب شدند که دارای پتانسیل بالایی برای ‌خوشه‌بندی و تشخیص کلاله سه‌شاخه ازچند‌‌شاخه هستند. دسته‌بندی بدون یادگیری بر اساس الگوریتم‌های K-Means و K-Medoids قادر به ‌خوشه‌بندی صحیح کلاله زعفران هستند. نتایج نشان می‌دهد که برای اولین بار، روش‌های داده‌کاوی می‌توانند شیوه‌ای بسیار مؤثر، با دقت و صحت بالای 90 درصد برای تمایز ژنتیکی کلاله سه‌شاخه از چند‌‌شاخه مورد استفاده قرار گیرد. این روش‌ها می‌توانند در مکان‌یابی ژنی و انتخاب به کمک بیومارکرها مورد استفاده قرار گیرند. UR - https://saffron.torbath.ac.ir/article_7810.html L1 - https://saffron.torbath.ac.ir/article_7810_8cb71eb9ca748c896b01f346c8dab531.pdf ER -