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Pertinence
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- Ce projet est le workflow condensé de l'équipe ML_APT pour le défi [Genomes to Fields (G2F) Genotype by Environment Prediction Competition (2022)](https://www.maizegxeprediction2022.org/). L'objectif était de prédire le rendement du maïs en 2022, sur différents emplacements aux États-Unis et au Canada, en se basant sur les rendements du maïs de 2014 à 2021. Les rendements, ainsi que les données génomiques des hybrides et les données environnementales (météo, sol, métadonnées) ont été utilisés.
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