הגנטיקה המודרנית פיתחה שיטה רבת עוצמה הנקראת סלקציה גנומית המשתמשת בנתונים המצויים בגנום של צמחים ובעלי חיים כדי לשפר את הרבייה.
הברירה הגנומית מאפשרת חיזוי של הפוטנציאל הגנטי של הפרט לגבי איכויות רצויות, כגון עמידות למחלות, תפוקה או איכות, על ידי בחינת ההבדלים ברצף ה-DNA בין פרטים.
נתונים גנטיים אלו עוזרים לקבל החלטות מושכלות יותר, להאיץ את תהליך הבחירה וליצור תוכניות רבייה יעילות ופוריות יותר.
בתחום המעניין הזה של גנטיקה, למידת מכונה יוצר פלאים ומשפר את התחום. בואו להתעמק וללמוד על למידת מכונה בבחירה גנומית.
מהי בעצם ברירה גנומית?
בחירה גנומית היא טכניקה המשמשת בגידול בעלי חיים וצמחים כדי לחזות ביצועים של אדם על סמך המבנה הגנטי שלו.
זה כרוך בהסתכלות על ה-DNA של אנשים כדי למצוא סמנים מסוימים הקשורים למאפיינים רצויים.
חוקרים יכולים לקבוע את הפוטנציאל הגנטי של אדם לתכונות כמו עמידות למחלות, תפוקה או איכות על ידי ניתוח סמנים אלה על פני הגנום כולו.
מגדלים יכולים לחזות את הביצועים של צאצאים בצורה מדויקת יותר הודות לבחירה גנומית ללא צורך בהערכות פנוטיפיות גוזלות זמן ויקרות.
על ידי מתן אפשרות למגדלים לבחור פרטים בעלי הפוטנציאל הגנטי הטוב ביותר לתוכניות רבייה, שיטה זו מסייעת להאצת תהליך הרבייה על ידי מתן שיפור יעיל וממוקד יותר של תכונות רצויות באוכלוסיות צמחים ובעלי חיים.
רביית צמחים באמצעות ברירה גנומית
גידול צמחים עבר מהפכה הודות לברירה הגנומית, שהאיצה את התהליך והגדילה את יבולי היבול.
אבל כדי לטפל בבעיות המתקרבות שנוצרו בעקבות שינויי האקלים, יש צורך בפיתוח נוסף.
כדי לפתור זאת, חוקרים משתמשים בפנגנומים ובגישות לימוד מכונות מתקדמות בברירה גנומית.
כל החומר הגנומי של מין, המכונה גם פנגנום, מאפשר הבנה יסודית של השונות הגנטית.
אנו יכולים לפתוח את הדרך לשיפור היבול ולמתן את ההשפעות המזיקות של שינויי האקלים על החקלאות על ידי התבוננות בדוגמאות מגידול יבולים, הבנת האילוצים של למידת מכונה והדגשת ההבטחה של טכניקות אלו.
פנגנומים של צמחים: גילוי גיוון גנומי
באופן מסורתי, מכלולי גנום עם התייחסות יחידה היו המוקד העיקרי של הברירה הגנומית, אך הפנגנומים הופכים כעת לשכיחים יותר. פנגנומים של צמחים, ולא מכלול גנום בודד, משקפים את החומר הגנטי של מין או משפחה.
וריאנטים משמעותיים של גנים, כולל אלה שאינם נכללים במכלול הייחוס, נחשפים על ידם. עבור מספר יבולים נוצרו פנגנומים, המאירים את ההיסטוריה של ביות וגידול צמחים.
השילוב שלהם עם ברירה גנטית עדיין יעיל רק חלקית.
מגדלים יכולים להשתמש במגוון רחב יותר של סמנים גנטיים, לשפר את דיוק הניבוי וללכוד את כל הקשרים הפוטנציאליים, על ידי שילוב של פנגנומים לברירה גנומית.
בחירה גנומית על בסיס למידת מכונה
לגישות הבחירה הגנומית המסורתיות יש קשיים בטיפול בהשפעות לא תוספות כמו אפיסטאזיס, הטבעה גנומית ואינטראקציות גנוטיפ. על ידי הדמיית ההשפעות הללו, גישות למידת מכונה מספקות תשובות ברות קיימא.
מחקרים אחרונים השתמשו בשיטות למידת מכונה בבחירה גנומית, עם תוצאות שנעות בין מערכי נתונים וגידולים.
אלגוריתמים של למידת מכונה מסוגלים להתמודד עם ייצוגי נתונים מסובכים, כגון פנוטיפים מעורבים ואינטראקציות בין פנוטיפים או גנוטיפים.
לדוגמה, נעשה שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות תכונות של ייצור ואיכות פירות בגידולים פוליפלואידים כגון תותים ואוכמניות.
בעוד שלמערכות אלו יש פוטנציאל רב, הבנת יכולת הפירוש שלהן והתאמת הפרמטרים של היפר הם קריטיים ליישום יעיל.
שיטות שונות של למידת מכונה
במחקרי חיזוי גנומי, השימוש בטכניקות למידת מכונה הולך וגדל. ניתן להפריד טכניקות אלו לדרכים ללמידה מפוקחת וללא פיקוח.
שיטות ללמידה מפוקחת שימושיות במיוחד מכיוון שהן יכולות לגלות דפוסים ב נתונים מסומנים ולצפות את התוצאות.
בעוד שמחקרים שונים בחנו את יעילות החיזוי של גישות ספציפיות של למידת מכונה, מחקר המשווה בין קבוצות שונות של שיטות לוקה בחסר.
חשוב להבין אילו קבוצות של שיטות מתפקדות טוב יותר ולשקול את היתרונות והחסרונות שלהן בהשוואה לדרכים קונבנציונליות.
שיטות חיזוי גנומיות מבטיחות
מודלים מעורבים ליניאריים
בחיזוי גנומי, מודלים מעורבים ליניאריים קונבנציונליים הוכחו כאמינים ושימושיים. כדי להסביר את השונות הגנטית באוכלוסייה, מודלים אלה משלבים השפעות קבועות ואקראיות כאחד.
אלגוריתמים אלה יכולים לחזות במדויק ערכי רבייה גנומיים על ידי התחשבות בקשר אינדיבידואלי.
בגלל ביצועי הניבוי התחרותיים, היעילות החישובית והפשטות שלהם, מודלים מעורבים ליניאריים נמצאים בשימוש נרחב בגידול צמחים ובעלי חיים. הם דורשים פחות פרמטרי כוונון מאשר גישות אחרות, מה שהופך אותם מתאימים לבחירה גנומית.
רגרסיה מוסדרת
עבור חיזוי גנום, שיטות רגרסיה מסודרות כמו LASSO (מפעיל הצטמקות ובחירה לפחות מוחלטת) ורגרסיית רכס הן כלים יעילים.
טכניקות אלו מאפשרות בחירה והסדרה של משתנים על ידי הוספת מונח ענישה למודל הרגרסיה המקובל.
שיטות אלו מטפלות ביעילות בנתונים בעלי מימד גבוה ומשפרות את דיוק הניבוי על ידי הפחתת סמנים פחות משמעותיים לכיוון אפס.
טכניקות רגרסיה מסודרות הן אפשרויות מושכות לברירה גנומית במחקרי גידול צמחים ובעלי חיים כאחד, מכיוון שהן חותכות פשרה בין פשטות ויעילות.
יערות אקראיים
טכניקת לימוד אנסמבל הנקראת יערות אקראיים מבצעת תחזיות באמצעות עצי החלטה. ניתן להשתמש ביערות אקראיים כדי להעריך נתונים גנומיים גבוהים בהקשר של חיזוי גנומי.
בשיטה זו, נבנה מספר רב של עצי החלטה, שכל אחד מהם מאומן על תת-קבוצה אקראית של סמנים, והתחזיות שלהם משולבות כדי לייצר תחזית אחת.
יערות אקראיים הם כלי שימושי לבחירה גנומית מכיוון שהם יכולים לזהות אינטראקציות מורכבות ומתאמים לא ליניאריים בין מאפיינים וסמנים.
יערות אקראיים גם עמידים בפני חריגים ויכולים להכיל נתונים חסרים, מה שמגדיל את ערכם לחיזוי גנומי.
ANNs (רשתות עצביות מלאכותיות)
מלאכותי רשתות עצביות, המכונה לפעמים ANNs או רשתות עצביות, הם מודלים חישוביים השואבים השראה מהארכיטקטורה העצבית של המוח האנושי.
בשל יכולתם לזהות דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים, ANNs הפכו נפוצים יותר ויותר בחיזוי גנטי.
ANNs יכולים להקליט אינטראקציות לא ליניאריות בין סמנים ותכונות בגלל הארכיטקטורה הרב-שכבתית והצמתים המחוברים ביניהם (נוירונים). רשתות אלו זקוקות לאימון יסודי באמצעות מערכי נתונים נרחבים והתאמת היפרפרמטרים קפדנית.
על ידי חשיפת קישורים גנטיים מורכבים וזיהוי דפוסים נסתרים בנתונים גנומיים, ל-ANN יש פוטנציאל להגביר את הדיוק של חיזוי גנומי.
תכונות יעד וחשיבות הנתונים
מחקרים מראים כי לנתונים ולמאפייני היעד המסוימים המוערכים יש השפעה על ביצועי החיזוי ועלויות החישוביות של גישות למידת מכונה.
כפי שניתן לראות, הוספת מורכבות לגישות מסודרות מסורתיות יכולה לגרום לעלויות מחשוב גדולות מבלי להגביר בהכרח את דיוק הניבוי.
השקעות ביעילות חישובית
בהתחשב בהסתמכות על מערכי נתונים ותכונות יעד עבור ביצועים חזויים ועומס חישובי, חיוני להשקיע בשיפור היעילות החישובית של אלגוריתמי למידת מכונה ומשאבי מחשוב.
זה יעזור לשפר את הדיוק והיעילות של הברירה הגנומית.
מסקנה - מה צופן העתיד?
נראה שללמידת מכונה בבחירה גנומית יש עתיד מזהיר. לטכניקות למידת מכונה יש פוטנציאל לשנות לחלוטין את החיזוי הגנטי ככל שהטכנולוגיה מתפתחת ומשאבי המחשב הופכים לזמינים יותר.
שיטות אלו מאפשרות טיפול בנתונים גנומיים בעלי ממדים גבוהים, גילוי של דפוסים מורכבים והגברה של דיוק הניבוי.
על ידי הקלת בחירה מהירה ומדויקת יותר של אנשים עם תכונות רצויות, השילוב של אלגוריתמים של למידת מכונה עם בחירה גנומית מחזיק באפשרות לשפר את תוכניות הרבייה.
כדי לשפר טכניקות אלו, להתמודד עם סוגיות חישוביות ולחקור את היישום שלהן על מיני צמחים ובעלי חיים שונים, נדרש מחקר נוסף.
אנו מצפים שלמידת מכונה תהיה חשובה יותר ויותר בבחירה הגנומית ככל שהטכנולוגיה תתפתח, תאיץ את קצב ההתקדמות הגנטית ותסייע למגזר החקלאי.
השאירו תגובה