आधुनिक आनुवंशिकी ने जीनोमिक चयन नामक एक शक्तिशाली विधि विकसित की है जो प्रजनन में सुधार के लिए पौधों और जानवरों के जीनोम में निहित डेटा का उपयोग करती है।
जीनोमिक चयन व्यक्तियों में डीएनए अनुक्रम अंतर की जांच करके वांछित गुणों, जैसे रोग प्रतिरोध, उपज या गुणवत्ता के लिए किसी व्यक्ति की आनुवंशिक क्षमता की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है।
यह आनुवंशिक डेटा बेहतर जानकारी वाले निर्णय लेने, चयन प्रक्रिया को तेज़ करने और अधिक प्रभावी और फलदायी प्रजनन कार्यक्रम बनाने में मदद करता है।
आनुवंशिकी के इस दिलचस्प क्षेत्र में, यंत्र अधिगम चमत्कार कर रहा है और क्षेत्र को बढ़ा रहा है। आइए जीनोमिक चयन में मशीन लर्निंग के बारे में गहराई से जानें और जानें।
जीनोमिक चयन वास्तव में क्या है?
जीनोमिक चयन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग जानवरों और पौधों के प्रजनन में किसी व्यक्ति की आनुवंशिक संरचना के आधार पर उसके प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है।
इसमें वांछनीय विशेषताओं से जुड़े विशेष मार्करों को खोजने के लिए लोगों के डीएनए को देखना शामिल है।
शोधकर्ता संपूर्ण जीनोम में इन मार्करों का विश्लेषण करके रोग प्रतिरोधक क्षमता, उपज या गुणवत्ता जैसी विशेषताओं के लिए किसी व्यक्ति की आनुवंशिक क्षमता निर्धारित कर सकते हैं।
समय लेने वाली और महंगी फेनोटाइपिक आकलन की आवश्यकता के बिना जीनोमिक चयन के कारण प्रजनक संतानों के प्रदर्शन का अधिक सटीक अनुमान लगा सकते हैं।
प्रजनकों को प्रजनन कार्यक्रमों के लिए सर्वोत्तम आनुवंशिक क्षमता वाले व्यक्तियों को चुनने में सक्षम बनाकर, यह विधि पौधों और जानवरों की आबादी में वांछित लक्षणों की अधिक प्रभावी और केंद्रित वृद्धि को सक्षम करके प्रजनन प्रक्रिया में तेजी लाने में सहायता करती है।
जीनोमिक चयन के माध्यम से पौधों का प्रजनन
जीनोमिक चयन की बदौलत पौधों के प्रजनन में एक क्रांति आ गई है, जिससे प्रक्रिया तेज हो गई है और फसल की पैदावार में वृद्धि हुई है।
लेकिन जलवायु परिवर्तन के कारण आने वाली समस्याओं के समाधान के लिए और अधिक विकास आवश्यक है।
इसे हल करने के लिए, शोधकर्ता जीनोमिक चयन में पैंजेनोम और अत्याधुनिक मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग कर रहे हैं।
किसी प्रजाति की संपूर्ण जीनोमिक सामग्री, जिसे पैंजेनोम के रूप में भी जाना जाता है, आनुवंशिक भिन्नता की संपूर्ण समझ की अनुमति देती है।
हम फसल प्रजनन के उदाहरणों को देखकर, मशीन लर्निंग की बाधाओं को समझकर और इन तकनीकों के वादे को उजागर करके फसल सुधार का रास्ता खोल सकते हैं और कृषि पर जलवायु परिवर्तन के हानिकारक प्रभावों को कम कर सकते हैं।
पौधों के पेंजिनोम्स: जीनोमिक विविधता का खुलासा
परंपरागत रूप से, एकल-संदर्भ जीनोम असेंबली जीनोमिक चयन का प्राथमिक फोकस रही है, लेकिन पैन्जेनोम अब अधिक प्रचलित हो रहे हैं। व्यक्तिगत जीनोम असेंबलियों के बजाय पादप पैन्जेनोम, किसी प्रजाति या परिवार की आनुवंशिक सामग्री को प्रतिबिंबित करते हैं।
उनके द्वारा महत्वपूर्ण जीन वेरिएंट का पता चलता है, जिनमें वे भी शामिल हैं जो संदर्भ असेंबली में शामिल नहीं हैं। कई फसलों के लिए, पैन्जेनोम बनाए गए हैं, जो पौधों को पालतू बनाने और प्रजनन के इतिहास पर प्रकाश डालते हैं।
आनुवंशिक चयन के साथ उनका संयोजन अभी तक केवल आंशिक रूप से प्रभावी है।
ब्रीडर्स विभिन्न प्रकार के आनुवंशिक मार्करों का उपयोग कर सकते हैं, भविष्यवाणी सटीकता में सुधार कर सकते हैं और पैन्जेनोम को जीनोमिक चयन में संयोजित करके सभी संभावित कनेक्शनों को पकड़ सकते हैं।
मशीन लर्निंग पर आधारित जीनोमिक चयन
पारंपरिक जीनोमिक चयन दृष्टिकोण में एपिस्टासिस, जीनोमिक इंप्रिंटिंग और जीनोटाइप इंटरैक्शन जैसे गैर-योगात्मक प्रभावों को संबोधित करने में कठिनाइयाँ होती हैं। इन प्रभावों का अनुकरण करके, मशीन लर्निंग दृष्टिकोण व्यवहार्य उत्तर प्रदान करते हैं।
हाल के अध्ययनों में जीनोमिक चयन में मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग किया गया है, जिसके परिणाम डेटासेट और फसलों के बीच भिन्न होते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जटिल डेटा अभ्यावेदन को संभालने में सक्षम हैं, जैसे मिश्रित फेनोटाइप और फेनोटाइप या जीनोटाइप के बीच बातचीत।
उदाहरण के लिए, स्ट्रॉबेरी और ब्लूबेरी जैसी पॉलीप्लोइड फसलों में उत्पादन और फल की गुणवत्ता विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया है।
हालांकि इन प्रणालियों में काफी संभावनाएं हैं, उनकी व्याख्या को समझना और हाइपरपैरामीटर को समायोजित करना प्रभावी अनुप्रयोग के लिए महत्वपूर्ण है।
मशीन लर्निंग के विभिन्न तरीके
जीनोमिक भविष्यवाणी अध्ययनों में मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग बढ़ रहा है। इन तकनीकों को पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण के तरीकों में विभाजित किया जा सकता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण के तरीके विशेष रूप से उपयोगी होते हैं क्योंकि वे पैटर्न की खोज कर सकते हैं लेबल किए गए डेटा और परिणामों की आशा करें।
जबकि विभिन्न अध्ययनों ने विशिष्ट मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों की भविष्यवाणी प्रभावशीलता की जांच की है, तरीकों के विभिन्न सेटों की तुलना करने वाले शोध की कमी है।
यह समझना महत्वपूर्ण है कि तरीकों का कौन सा समूह बेहतर प्रदर्शन करता है और पारंपरिक तरीकों की तुलना में उनके लाभ और कमियों को तौलना महत्वपूर्ण है।
आशाजनक जीनोमिक भविष्यवाणी विधियाँ
रैखिक मिश्रित मॉडल
जीनोमिक भविष्यवाणी में, पारंपरिक रैखिक मिश्रित मॉडल भरोसेमंद और उपयोगी साबित हुए हैं। जनसंख्या में आनुवंशिक भिन्नता को ध्यान में रखते हुए, ये मॉडल निश्चित और यादृच्छिक दोनों प्रभावों को एकीकृत करते हैं।
ये एल्गोरिदम व्यक्तिगत संबंधितता को ध्यान में रखकर जीनोमिक प्रजनन मूल्यों की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं।
उनके प्रतिस्पर्धी पूर्वानुमानित प्रदर्शन, कम्प्यूटेशनल दक्षता और सरलता के कारण, रैखिक मिश्रित मॉडल का व्यापक रूप से पौधों और पशु प्रजनन में उपयोग किया जाता है। उन्हें अन्य दृष्टिकोणों की तुलना में कम ट्यूनिंग मापदंडों की आवश्यकता होती है, जो उन्हें जीनोमिक चयन के लिए उपयुक्त बनाती है।
नियमित प्रतिगमन
जीनोम भविष्यवाणी के लिए, LASSO (लीस्ट एब्सोल्यूट श्रिंकेज एंड सिलेक्शन ऑपरेटर) और रिज रिग्रेशन जैसी नियमित प्रतिगमन विधियाँ प्रभावी उपकरण हैं।
ये तकनीकें पारंपरिक प्रतिगमन मॉडल में दंड शब्द जोड़कर परिवर्तनीय चयन और नियमितीकरण को सक्षम बनाती हैं।
ये विधियां उच्च-आयामी डेटा को कुशलतापूर्वक संभालती हैं और कम महत्वपूर्ण मार्करों को शून्य तक कम करके भविष्यवाणी सटीकता को बढ़ाती हैं।
नियमित प्रतिगमन तकनीक पौधे और पशु प्रजनन अध्ययन दोनों में जीनोमिक चयन के लिए आकर्षक विकल्प हैं क्योंकि वे सादगी और प्रभावशीलता के बीच समझौता करते हैं।
यादृच्छिक वन
रैंडम फ़ॉरेस्ट नामक एक सामूहिक शिक्षण तकनीक निर्णय वृक्षों का उपयोग करके भविष्यवाणियाँ करती है। जीनोमिक भविष्यवाणी के संदर्भ में उच्च-आयामी जीनोमिक डेटा का आकलन करने के लिए यादृच्छिक वनों का उपयोग किया जा सकता है।
इस पद्धति के साथ, बड़ी संख्या में निर्णय वृक्ष बनाए जाते हैं, प्रत्येक को मार्करों के यादृच्छिक उपसमूह पर प्रशिक्षित किया जाता है, और उनकी भविष्यवाणियों को एक पूर्वानुमान तैयार करने के लिए संयोजित किया जाता है।
यादृच्छिक वन जीनोमिक चयन के लिए एक उपयोगी उपकरण हैं क्योंकि वे विशेषताओं और मार्करों के बीच जटिल बातचीत और गैर-रेखीय सहसंबंधों की पहचान कर सकते हैं।
यादृच्छिक वन आउटलेर्स के प्रति भी लचीले होते हैं और लापता डेटा को समायोजित कर सकते हैं, जिससे जीनोमिक भविष्यवाणी के लिए उनका मूल्य बढ़ जाता है।
एएनएन (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क)
कृत्रिम तंत्रिका जाल, जिन्हें कभी-कभी एएनएन या तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं जो मानव मस्तिष्क की तंत्रिका वास्तुकला से प्रेरणा लेते हैं।
डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों को पहचानने की उनकी क्षमता के कारण, आनुवंशिक भविष्यवाणी में एएनएन अधिक से अधिक सामान्य हो गए हैं।
एएनएन अपने बहुपरत आर्किटेक्चर और इंटरकनेक्टेड नोड्स (न्यूरॉन्स) के कारण मार्करों और विशेषताओं के बीच नॉनलाइनियर इंटरैक्शन रिकॉर्ड कर सकते हैं। इन नेटवर्कों को विशाल डेटासेट और कठोर हाइपरपैरामीटर समायोजन का उपयोग करके गहन प्रशिक्षण की आवश्यकता है।
जटिल आनुवंशिक लिंक को प्रकट करके और जीनोमिक डेटा में छिपे हुए पैटर्न की पहचान करके, एएनएन में जीनोमिक भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाने की क्षमता है।
लक्ष्य लक्षण और डेटा का महत्व
अध्ययनों से पता चलता है कि मूल्यांकन किए जा रहे विशेष डेटा और लक्ष्य विशेषताओं का मशीन सीखने के दृष्टिकोण के पूर्वानुमान प्रदर्शन और कम्प्यूटेशनल लागत पर प्रभाव पड़ता है।
जैसा कि देखा जा सकता है, पारंपरिक नियमित दृष्टिकोणों में जटिलता जोड़ने से भविष्यवाणी सटीकता को बढ़ावा दिए बिना बड़ी कंप्यूटिंग लागत हो सकती है।
कम्प्यूटेशनल दक्षता निवेश
पूर्वानुमानित प्रदर्शन और कम्प्यूटेशनल बोझ के लिए लक्ष्य डेटासेट और विशेषताओं पर निर्भरता को देखते हुए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और कंप्यूटिंग संसाधनों की कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार करने के लिए निवेश करना महत्वपूर्ण है।
इससे जीनोमिक चयन की सटीकता और दक्षता में सुधार करने में मदद मिलेगी।
निष्कर्ष - भविष्य क्या है?
जीनोमिक चयन में मशीन लर्निंग का भविष्य उज्ज्वल प्रतीत होता है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित होती है और कंप्यूटर संसाधन अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध होते हैं, मशीन लर्निंग तकनीकों में आनुवंशिक भविष्यवाणी को पूरी तरह से बदलने की क्षमता होती है।
ये विधियां उच्च-आयामी जीनोमिक डेटा को संभालने, जटिल पैटर्न की खोज और भविष्यवाणी सटीकता में वृद्धि की अनुमति देती हैं।
वांछित विशेषताओं वाले व्यक्तियों के त्वरित और अधिक सटीक चयन की सुविधा प्रदान करके, जीनोमिक चयन के साथ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का संयोजन प्रजनन कार्यक्रमों में सुधार की संभावना रखता है।
इन तकनीकों को बेहतर बनाने, कम्प्यूटेशनल मुद्दों से निपटने और विभिन्न पौधों और जानवरों की प्रजातियों में उनके अनुप्रयोग की जांच करने के लिए और अधिक अध्ययन की आवश्यकता है।
हम उम्मीद करते हैं कि जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित होगी, जीनोमिक चयन में मशीन लर्निंग तेजी से महत्वपूर्ण होगी, आनुवंशिक प्रगति की दर में तेजी आएगी और कृषि क्षेत्र को सहायता मिलेगी।
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