現代の遺伝学は、植物や動物のゲノムに含まれるデータを使用して育種を改善する、ゲノム選択と呼ばれる強力な方法を開発しました。
ゲノム選択では、個体間の DNA 配列の違いを調べることにより、病気耐性、収量、品質などの望ましい品質に対する個体の遺伝的潜在力を予測できます。
この遺伝データは、より適切な情報に基づいた決定を下し、選抜プロセスをスピードアップし、より効果的で実りある育種プログラムを作成するのに役立ちます。
遺伝学のこの興味深い分野では、 機械学習 驚異を生み出し、この分野を強化してきました。 ゲノム選択における機械学習について詳しく調べて学びましょう。
ゲノム選択とは一体何ですか?
ゲノム選択は、動物および植物の育種において、遺伝子構成に基づいて個体の能力を予測するために使用される技術です。
これには、人々の DNA を調べて、望ましい特性に関連する特定のマーカーを見つけることが含まれます。
研究者は、ゲノム全体にわたるこれらのマーカーを分析することで、病気への抵抗性、収量、品質などの特徴に関する人の遺伝的可能性を判断できます。
ブリーダーは、ゲノム選択のおかげで、時間と費用のかかる表現型評価を必要とせずに、子孫の成績をより正確に予測できます。
この方法は、育種者が育種プログラムに最適な遺伝的可能性を備えた個体を選択できるようにすることで、動植物の個体群における望ましい形質をより効果的かつ集中的に強化できるようにすることで、育種プロセスの加速に役立ちます。
ゲノム選抜による植物育種
植物育種はゲノム選択のおかげで革命を起こし、プロセスがスピードアップされ、作物の収量が増加しました。
しかし、気候変動によってもたらされる今後の問題に対処するには、さらなる開発が必要です。
これを解決するために、研究者たちはゲノム選択においてパンゲノムと最先端の機械学習アプローチを利用しています。
パンゲノムとしても知られる種の全ゲノム情報により、遺伝的変異を完全に理解することができます。
作物育種の例を検討し、機械学習の制約を理解し、これらの技術の将来性を強調することで、作物改良への道を切り開き、気候変動が農業に及ぼす悪影響を軽減することができます。
植物のパンゲノム: ゲノムの多様性を明らかにする
従来、単一参照ゲノムアセンブリがゲノム選択の主な焦点でしたが、現在ではパンゲノムがより普及しつつあります。 植物のパンゲノムは、個々のゲノムの集合体ではなく、種または科の遺伝物質を反映しています。
参照アセンブリに含まれていないものも含め、重要な遺伝子変異体がそれらによって明らかになります。 いくつかの作物についてパンゲノムが作成され、植物の栽培化と育種の歴史が明らかになりました。
遺伝子選択との組み合わせはまだ部分的にしか効果がありません。
ブリーダーは、パンゲノムをゲノム選択に組み合わせることで、より多様な遺伝マーカーを使用できるため、予測精度が向上し、潜在的な関連性をすべて捉えることができます。
機械学習に基づくゲノム選択
従来のゲノム選択アプローチでは、エピスタシス、ゲノムインプリンティング、遺伝子型相互作用などの非相加効果に対処することが困難でした。 これらの影響をシミュレートすることにより、機械学習アプローチは実行可能な答えを提供します。
最近の研究では、ゲノム選択に機械学習手法が使用されており、その結果はデータセットと作物の間で多岐にわたります。
機械学習アルゴリズム 混合表現型や表現型または遺伝子型間の相互作用など、複雑なデータ表現を処理できます。
たとえば、機械学習アルゴリズムは、イチゴやブルーベリーなどの倍数体作物の生産量や果実の品質の特徴を予測するために使用されています。
これらのシステムには大きな可能性がありますが、効果的なアプリケーションには、その解釈可能性を理解し、ハイパーパラメータを調整することが重要です。
機械学習のさまざまな方法
ゲノム予測研究では、機械学習技術の使用が増加しています。 これらの手法は、教師あり学習と教師なし学習の方法に分けることができます。
教師あり学習の方法は、パターンを発見できるため、特に役立ちます。 ラベル付きデータ そして結果を予測します。
さまざまな研究で特定の機械学習アプローチの予測有効性が調査されていますが、さまざまな方法のセットを比較する研究は不足しています。
どのグループの方法のパフォーマンスが優れているかを理解し、従来の方法と比較してその利点と欠点を比較検討することが重要です。
有望なゲノム予測方法
線形混合モデル
ゲノム予測では、従来の線形混合モデルが信頼でき、有用であることが証明されています。 集団内の遺伝的多様性を説明するために、これらのモデルは固定効果とランダム効果の両方を統合します。
これらのアルゴリズムは、個体の関連性を考慮してゲノム育種価を正確に予測できます。
線形混合モデルは、優れた予測パフォーマンス、計算効率、シンプルさのため、植物や動物の育種で広く利用されています。 他のアプローチより必要な調整パラメーターが少ないため、ゲノム選択に適しています。
正則化回帰
ゲノム予測の場合、LASSO (最小絶対収縮および選択演算子) やリッジ回帰などの正則化回帰手法が効果的なツールです。
これらの手法では、従来の回帰モデルにペナルティ項を追加することで、変数の選択と正則化が可能になります。
これらの方法は高次元データを効率的に処理し、重要性の低いマーカーをゼロに向かって減らすことで予測精度を高めます。
正則化回帰手法は、単純さと有効性の間で妥協点を見つけることができるため、植物と動物の育種研究の両方においてゲノム選択にとって魅力的な選択肢です。
ランダムフォレスト
ランダム フォレストと呼ばれるアンサンブル学習手法は、決定木を使用して予測を行います。 ランダム フォレストは、ゲノム予測の文脈で高次元のゲノム データを評価するために使用できます。
この方法では、多数のデシジョン ツリーが構築され、それぞれがマーカーのランダムなサブセットでトレーニングされ、それらの予測が結合されて XNUMX つの予測が生成されます。
ランダム フォレストは、特徴とマーカー間の複雑な相互作用や非線形相関を特定できるため、ゲノム選択に有用なツールです。
ランダム フォレストは外れ値に対しても耐性があり、欠損データに対応できるため、ゲノム予測の価値が高まります。
ANN(人工ニューラルネットワーク)
人工の ニューラルネットワークANN またはニューラル ネットワークとも呼ばれる、人間の脳の神経構造からインスピレーションを得た計算モデルです。
データ内の複雑なパターンと関係を認識する能力により、ANN は遺伝的予測においてますます一般的になってきています。
ANN は、その多層アーキテクチャと相互接続されたノード (ニューロン) により、マーカーと属性間の非線形相互作用を記録できます。 これらのネットワークには、膨大なデータセットと厳密なハイパーパラメータ調整を使用した徹底的なトレーニングが必要です。
複雑な遺伝的つながりを明らかにし、ゲノムデータの隠れたパターンを特定することにより、ANN はゲノム予測の精度を向上させる可能性があります。
ターゲットの特性とデータの重要性
研究によると、評価される特定のデータとターゲット属性が、機械学習アプローチの予測パフォーマンスと計算コストに影響を与えることがわかっています。
ご覧のとおり、従来の正規化アプローチに複雑さを加えると、必ずしも予測精度が向上することなく、計算コストが増大する可能性があります。
計算効率への投資
予測パフォーマンスと計算負荷がターゲット データセットと属性に依存していることを考慮すると、機械学習アルゴリズムとコンピューティング リソースの計算効率の向上に投資することが重要です。
これは、ゲノム選択の精度と効率の向上に役立ちます。
結論 – 将来はどうなるでしょうか?
ゲノム選択における機械学習には明るい未来があるように思えます。 技術が発展し、コンピューターリソースがより広く利用可能になるにつれて、機械学習技術は遺伝予測を完全に変える可能性を秘めています。
これらの方法により、高次元のゲノム データの処理、複雑なパターンの発見、予測精度の向上が可能になります。
機械学習アルゴリズムとゲノム選択を組み合わせることで、望ましい特徴を持つ個体のより迅速かつ正確な選択が容易になり、育種プログラムを改善できる可能性があります。
これらの技術を改善し、計算上の問題に対処し、さまざまな動植物種への適用を調査するには、さらなる研究が必要です。
私たちは、技術の発展に伴い、ゲノム選択において機械学習がますます重要になり、遺伝的進歩の速度を速め、農業分野を支援すると予想しています。
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