Jenetik modèn te devlope yon metòd pwisan ki rele seleksyon jenomik ki sèvi ak done ki genyen nan jenom plant ak bèt pou amelyore elvaj.
Seleksyon jenomik pèmèt prediksyon potansyèl jenetik yon moun pou kalite yo vle, tankou rezistans maladi, sede, oswa bon jan kalite, lè li egzamine diferans sekans ADN atravè moun.
Done jenetik sa yo ede pran desizyon ki pi byen enfòme, akselere pwosesis seleksyon an, epi kreye pwogram elvaj ki pi efikas ak anpil pitit pitit.
Nan zòn sa a enteresan nan jenetik, aprantisaj machin te kreye bèl bagay ak amelyore jaden an. Ann fouye ak aprann sou aprantisaj machin nan seleksyon jenomik.
Ki sa egzakteman se seleksyon jenomik?
Seleksyon jenomik se yon teknik ki itilize nan elvaj bèt ak plant pou prevwa pèfòmans yon moun ki baze sou makiyaj jenetik yo.
Li enplike gade ADN moun yo pou jwenn makè patikilye ki konekte ak karakteristik dezirab yo.
Chèchè yo ka detèmine potansyèl jenetik yon moun pou karakteristik tankou rezistans maladi, sede, oswa bon jan kalite lè yo analize makè sa yo atravè tout genòm nan.
Elve yo ka prevwa pèfòmans pitit yo pi byen grasa seleksyon jenomik san yo pa bezwen fè evalyasyon fenotipik ki pran tan ak chè.
Lè yo pèmèt éleveurs yo chwazi moun ki gen pi bon potansyèl jenetik pou pwogram elvaj, metòd sa a ede nan akselerasyon pwosesis elvaj la lè li pèmèt amelyorasyon pi efikas ak konsantre nan karakteristik yo vle nan popilasyon plant ak bèt.
Elvaj plant atravè seleksyon jenomik
Elvaj plant te sibi yon revolisyon gras a seleksyon jenomik, ki te akselere pwosesis la ak ogmante pwodiksyon rekòt yo.
Men, pou abòde pwoblèm chanjman klimatik yo ap vini yo, plis devlopman nesesè.
Pou rezoud sa, chèchè yo ap itilize pangenomes ak apwòch aprantisaj machin dènye kri nan seleksyon jenomik.
Tout materyèl jenomik yon espès, ke yo rele tou pangenom, pèmèt yon konpreyansyon konplè sou varyasyon jenetik.
Nou ka louvri chemen an pou amelyorasyon rekòt ak bese efè prejidis chanjman klima a sou agrikilti lè nou gade egzanp nan rekòlte rekòt, konprann kontrent yo nan aprantisaj machin, ak mete aksan sou pwomès teknik sa yo.
Pangenomes nan Plant: Revele Divèsite Genomic
Tradisyonèlman, asanble genomic sèl-referans yo te konsantre prensipal la nan seleksyon genomik, men pangenom yo kounye a ap vin pi répandus. Pangenom plant, olye ke asanble genòm endividyèl, reflete materyèl jenetik yon espès oswa yon fanmi.
Variant jèn enpòtan, ki gen ladan sa yo ki pa enkli nan asanble referans la, yo revele pa yo. Pou plizyè rekòt, pangenomes yo te kreye, eklere istwa a nan domestikasyon plant ak elvaj.
Konbinezon yo ak seleksyon jenetik se ankò sèlman pasyèlman efikas.
Elve yo ka sèvi ak yon pi laj varyete makè jenetik, amelyore presizyon prediksyon ak kaptire tout koneksyon potansyèl yo, lè yo konbine pangenomes nan seleksyon jenomik.
Seleksyon jenomik ki baze sou aprantisaj machin
Apwòch tradisyonèl seleksyon jenomik gen difikilte pou adrese efè ki pa aditif tankou epistasis, anprent jenomik, ak entèraksyon jenotip. Lè yo similye enpak sa yo, apwòch aprantisaj machin yo bay repons solid.
Etid resan yo te itilize metòd aprantisaj machin nan seleksyon jenomik, ak rezilta ki varye ant seri done ak rekòt.
Algoritm aprantisaj machin yo kapab manyen reprezantasyon done konplike, tankou fenotip melanje ak entèraksyon ant fenotip oswa jenotip.
Pou egzanp, algoritm aprantisaj machin yo te itilize pou predi pwodiksyon ak karakteristik kalite fwi nan rekòt poliploid tankou frèz ak blueberries.
Pandan ke sistèm sa yo gen gwo potansyèl, konprann entèpretasyon yo ak ajiste hyperparameters yo kritik pou aplikasyon efikas.
Diferan metòd aprantisaj machin
Nan etid prediksyon jenomik, itilizasyon teknik aprantisaj machin ap grandi. Teknik sa yo ka separe an fason pou aprantisaj sipèvize ak san sipèvizyon.
Metòd aprantisaj sipèvize yo patikilyèman itil paske yo ka dekouvri modèl nan done ki make epi antisipe rezilta yo.
Pandan ke divès etid yo te egzamine efikasite prediksyon nan apwòch espesifik aprantisaj machin, rechèch ki konpare divès seri metòd manke.
Li enpòtan pou w konprann ki gwoup metòd yo fè pi byen epi peze avantaj yo ak dezavantaj yo an konparezon ak fason konvansyonèl yo.
Pwomèt Metòd Prediksyon Genomic
Modèl lineyè melanje
Nan prediksyon jenomik, modèl konvansyonèl lineyè melanje yo te pwouve yo dwe fè konfyans ak itil. Pou kont pou varyasyon jenetik nan popilasyon an, modèl sa yo entegre efè fiks ak o aza.
Algoritm sa yo ka prevwa avèk presizyon valè elvaj jenomik lè yo pran relasyon endividyèl yo an kont.
Akòz pèfòmans konpetitif prediksyon yo, efikasite enfòmatik, ak senplisite, modèl lineyè melanje yo lajman itilize nan elvaj plant ak bèt. Yo mande pou mwens paramèt akor pase lòt apwòch, ki fè yo apwopriye pou seleksyon jenomik.
Regresyon regilarize
Pou prediksyon genomic, metòd regresyon regilarize tankou LASSO (Operatè Seleksyon ak Kontraksyon Absoli) ak regresion Ridge yo se zouti efikas.
Teknik sa yo pèmèt seleksyon varyab ak regilarize lè yo ajoute yon tèm penalite nan modèl regresyon konvansyonèl la.
Metòd sa yo jere done ki gen gwo dimansyon avèk efikasite epi amelyore presizyon prediksyon lè yo diminye makè mwens enpòtan yo nan direksyon zewo.
Teknik regresyon regilarize yo se chwa ki atire pou seleksyon jenomik nan etid elvaj plant ak bèt paske yo fè yon konpwomi ant senplisite ak efikasite.
Forè o aza
Yon teknik aprantisaj ansanbl yo rele forè o aza fè prediksyon lè l sèvi avèk pye bwa desizyon. Yo ka itilize forè o aza pou evalye done jenomik ki gen gwo dimansyon nan kontèks prediksyon jenomik.
Avèk metòd sa a, yo bati yon gwo kantite pye bwa desizyon, yo chak resevwa fòmasyon sou yon ti gwoup makè o aza, epi prediksyon yo konbine pou pwodui yon sèl previzyon.
Forè o aza yo se yon zouti itil pou seleksyon jenomik paske yo ka idantifye entèraksyon konplike ak korelasyon ki pa lineyè ant karakteristik ak makè.
Forè o aza yo rezistan tou ak outliers epi yo ka akomode done ki manke yo, ki ogmante valè yo pou prediksyon jenomik.
ANNs (rezo neral atifisyèl)
Atifisyèl rezo neral, pafwa refere yo kòm ANN oswa rezo neral, se modèl enfòmatik ki tire enspirasyon nan achitekti neral sèvo imen an.
Akòz kapasite yo pou rekonèt modèl konplike ak relasyon nan done, ANN yo te vin pi plis ak pi komen nan prediksyon jenetik.
ANN yo ka anrejistre entèraksyon ki pa lineyè ant makè ak atribi akòz achitekti miltikouch yo ak nœuds ki konekte yo (neuron). Rezo sa yo bezwen bon jan fòmasyon lè l sèvi avèk gwo dataset ak ajisteman ipèparamèt solid.
Lè yo revele lyen jenetik konplèks ak idantifye modèl kache nan done jenomik, ANN yo gen potansyèl pou ogmante presizyon nan prediksyon jenomik.
Karakteristik sib ak enpòtans done yo
Etid yo montre ke done patikilye yo ak atribi sib yo te evalye gen yon enpak sou pèfòmans nan prediksyon ak pri enfòmatik nan apwòch aprantisaj machin.
Kòm yo ka obsève, ajoute konpleksite nan apwòch tradisyonèl regilarize ka lakòz gwo depans enfòmatik san yo pa nesesèman ranfòse presizyon prediksyon.
Envestisman Konputasyon Efikasite
Etandone depandans sou seri done sib ak atribi pou pèfòmans prediksyon ak chay enfòmatik, li enpòtan pou envesti nan amelyore efikasite enfòmatik algoritm aprantisaj machin ak resous enfòmatik.
Sa a ta ede amelyore presizyon ak efikasite seleksyon jenomik.
Konklizyon - Kisa lavni an kenbe?
Aprantisaj machin nan seleksyon jenomik sanble gen yon avni briyan. Teknik aprantisaj machin yo gen potansyèl pou chanje konplètman prediksyon jenetik kòm teknoloji devlope ak resous òdinatè yo vin pi lajman disponib.
Metòd sa yo pèmèt pou manyen done jenomik ki gen gwo dimansyon, dekouvèt modèl konplike, ak yon ogmantasyon nan presizyon prediksyon.
Lè yo fasilite yon seleksyon pi rapid ak pi egzak nan moun ki gen karakteristik vle, konbinezon an nan algoritm aprantisaj machin ak seleksyon jenomik kenbe posiblite pou amelyore pwogram elvaj.
Pou amelyore teknik sa yo, fè fas ak pwoblèm enfòmatik, epi mennen ankèt sou aplikasyon yo nan diferan espès plant ak bèt, plis etid nesesè.
Nou espere aprantisaj machinn ap vin de pli zan pli enpòtan nan seleksyon jenomik pandan teknoloji ap devlope, akselere vitès pwogrè jenetik la epi ede sektè agrikòl la.
Kite yon Reply