نشر التدريسي في كلية الزراعة الدكتور حسين عبدالله احمد ، بحثا علميا ، بالاشتراك مع باحثين من قسم المحاصيل الحقلية، كلية الزراعة، جامعة أنقرة / تركيا ومعهد البحوث المركزية للمحاصيل الحقلية وزارة الزراعة التركية / تركيا وقسم الطرق الرياضية والإحصائية، جامعة بوزنان لعلوم الحياة / بولندا وقسم المحاصيل الحقلية، كلية الزراعة، جامعة نجم الدين أربكان / تركيا وقسم التكنولوجيا الحيوية الزراعية، كلية الزراعة، جامعة إغدير / تركيا وقسم الوراثة، تربية النبات وإنتاج البذور، جامعة فروتسواف للعلوم البيئية والحياتية/ بولندا ، في مجلة دولية Euphytica ضمن مستوعبات كلاريفيت وسكوبس. وأوضح التدريسي ، أن هذه الدراسة تسلط الضوء على محدودية التنوع الوراثي في الشعير الحديث، باعتباره عائقا رئيسيا أمام تحسين الإنتاجية. لذا تم تحليل 445 نمطا وراثيا من الشعير سداسي الصفوف من بنك الجينات عثمان طوسون في تركيا، من خلال تقييم 22 صفة زراعية-مورفولوجية (11 نوعية و11 كمية). واضاف التدريسي ، أن نتائج الدراسة أظهرت تحليل المكونات الرئيسية أن أربعة مكونات فسّرت 72.86% من التباين الكلي، حيث فسّر أول مكونين 52.45%. ووفقًا للتشابهات، تم تجميع الأنماط الوراثية في سبع مجموعات، تميزت المجموعات (5، 6، 7) بصفات إنتاجية عالية مثل التبكير في النضج وعدد الحبوب في السنبلة ووزن الألف حبة. كما قارنت الدراسة بين ثلاث نماذج تعلم آلي (XGBoost، MARS، Gaussian Processes) لتنبؤ مؤشر الحصاد، وتفوق نموذج XGBoost في الدقة، حيث فسّر 99.8% من التباين. وبرزت النتائج أيضا أهمية استخدام تقنيات التعلم الآلي في برامج تربية الشعير وتحسين الغلة من خلال التنبؤ الدقيق بالصفات المرغوبة.
