Maskinlæring til at forudsige effekter af genetisk variation i planter

I løbet af sit ph.d.-studium har Behrooz Vahedi Torghabeh undersøgt, hvordan maskinlæring, biologiske sprogmodeller og kvantitative metoder kan anvendes til at forudsige de funktionelle effekter af genetisk variation i planter. Storskala genomsekventering gør det muligt at identificere millioner af varianter, men det er fortsat vanskeligt at afgøre, hvilke varianter der påvirker planters fitness, genekspression eller egenskaber med relevans for planteforædling.

Behrooz Vahedi Torghabeh har udviklet og evalueret maskinlæringsbaserede tilgange til prædiktion af varianteffekter i plantegenomer, herunder modeller baseret på biologiske sprogmodeller, evolutionær konservering, regulatorisk sekvensinformation og genekspressionskontekst. Arbejdet undersøgte skadelige kodende varianter i ris, regulatoriske varianter, der påvirker genekspression på tværs af plantearter, samt allelfiksering på tværs af generationer i en Brachypodium distachyon-mutantpopulation.

De opnåede forskningsresultater bidrager til udviklingen af beregningsværktøjer til prioritering af funktionelt relevante plantevarianter og understøtter fremtidig præcisionsforædling ved at hjælpe med at identificere varianter med potentiel biologisk og agronomisk betydning.

Ph.d.-studiet er gennemført ved "Center for Quantitative Genetics and Genomics (QGG)", Faculty of Technical Sciences, Aarhus Universitet.

Dette resumé er udarbejdet af den ph.d.-studerende.

Tid: Mandag den 3. august 2026 kl. 09:00 – 11:00
Sted: 1110-223, C. F. Møllers Allé 8, 8000 Aarhus C
Afhandlingens titel: Quantitative Methods and Machine Learning Models in Evolutionary Plant Population Genomics for Analysis of Variant Effects
Kontaktinfo: Behrooz Vahedi Torghabeh, e-mail: behroozvahedi@qgg.au.dk, tlf.: +45 52729950
Bedømmelsesudvalg:
Seniorforsker Jedrzej Jakub Szymanski, Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research, Tyskland
Lektor Henrik Nielsen, Department of Health Technology, Technical University of Denmark, Danmark
Professor Goutam Sahana (forperson), Center for Quantitative Genetics and Genomics (QGG), Aarhus Universitet, Danmark
Hovedvejleder: Professor Torben Asp, Center for Quantitative Genetics and Genomics (QGG), Aarhus Universitet, Danmark
Medvejleder: Adjunkt Guillaume Ramstein, Center for Quantitative Genetics and Genomics (QGG), Aarhus Universitet, Danmark
Sprog: Ph.d.-afhandlingen forsvares på engelsk

Forsvaret er offentligt.
Afhandlingen ligger til gennemsyn hos Graduate School of Technical Sciences (GSTS), Ny Munkegade 120, bygning 1521, 8000 Aarhus C.