ಆಧುನಿಕ ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರವು ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಜೀನೋಮ್ಗಳಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ ಎಂಬ ಪ್ರಬಲ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ.
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಗ ನಿರೋಧಕತೆ, ಇಳುವರಿ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟದಂತಹ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಣಗಳಿಗಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಆನುವಂಶಿಕ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಆನುವಂಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಫಲಪ್ರದವಾಗಿರುವ ತಳಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರದ ಈ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅದ್ಭುತಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿದೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಕಲಿಯೋಣ.
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯು ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಗಳ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅವರ ಆನುವಂಶಿಕ ರಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಜನರ DNA ಅನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಇಡೀ ಜೀನೋಮ್ನಾದ್ಯಂತ ಈ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಗ ನಿರೋಧಕತೆ, ಇಳುವರಿ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟದಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಆನುವಂಶಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.
ಸಮಯ-ಸೇವಿಸುವ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ತಳಿಗಾರರು ಸಂತತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆನುವಂಶಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬ್ರೀಡರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಸ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೇಗವರ್ಧನೆಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೂಲಕ ಸಸ್ಯ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಸಸ್ಯಗಳ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಒಂದು ಕ್ರಾಂತಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಬೆಳೆ ಇಳುವರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ.
ಆದರೆ ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ಮುಂಬರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಗತ್ಯ.
ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಂಗನೋಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಪ್ಯಾಂಗನೋಮ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಜಾತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮಿಕ್ ವಸ್ತುವು ಆನುವಂಶಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಬೆಳೆ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ದಾರಿ ತೆರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೃಷಿಯ ಮೇಲೆ ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು, ಬೆಳೆ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ತಂತ್ರಗಳ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಬಹುದು.
ಸಸ್ಯಗಳ ಪ್ಯಾಂಗನೋಮ್ಸ್: ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೈವರ್ಸಿಟಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದು
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಏಕ-ಉಲ್ಲೇಖ ಜಿನೋಮ್ ಅಸೆಂಬ್ಲಿಗಳು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ಯಾಂಗನೋಮ್ಗಳು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಲಿತವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಪ್ಲಾಂಟ್ ಪ್ಯಾಂಗನೋಮ್ಗಳು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೀನೋಮ್ ಅಸೆಂಬ್ಲಿಗಳಿಗಿಂತ, ಜಾತಿಯ ಅಥವಾ ಕುಟುಂಬದ ಆನುವಂಶಿಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
ಉಲ್ಲೇಖದ ಅಸೆಂಬ್ಲಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಸೇರಿದಂತೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಜೀನ್ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಅವರಿಂದ ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹಲವಾರು ಬೆಳೆಗಳಿಗೆ, ಪ್ಯಾಂಜೆನೋಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಸ್ಯ ಪಳಗಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಬೆಳಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆನುವಂಶಿಕ ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಅವರ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಇನ್ನೂ ಭಾಗಶಃ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ತಳಿಗಾರರು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಪ್ಯಾಂಗನೋಮ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಆನುವಂಶಿಕ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳು ಎಪಿಸ್ಟಾಸಿಸ್, ಜೀನೋಮಿಕ್ ಇಂಪ್ರಿಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೀನೋಟೈಪ್ ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್ಗಳಂತಹ ವ್ಯಸನಕಾರಿಯಲ್ಲದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳೆಗಳ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಿಶ್ರ ಫಿನೋಟೈಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫಿನೋಟೈಪ್ಗಳು ಅಥವಾ ಜೀನೋಟೈಪ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಟ್ರಾಬೆರಿ ಮತ್ತು ಬೆರಿಹಣ್ಣುಗಳಂತಹ ಪಾಲಿಪ್ಲಾಯ್ಡ್ ಬೆಳೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಹಣ್ಣಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ವಿವಿಧ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದರೂ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಕೊರತೆಯಿದೆ.
ಯಾವ ವಿಧಾನಗಳ ಗುಂಪುಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಭರವಸೆಯ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ವಿಧಾನಗಳು
ಲೀನಿಯರ್ ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಗಳು
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಬ್ರೀಡಿಂಗ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಅವುಗಳ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಯಿಂದಾಗಿ, ರೇಖೀಯ ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಸ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರಿಗೆ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರುತಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಯಮಿತ ಹಿಂಜರಿತ
ಜೀನೋಮ್ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, LASSO (ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕುಗ್ಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಆಪರೇಟರ್) ಮತ್ತು ರಿಡ್ಜ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ನಂತಹ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾದ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ.
ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗೆ ಪೆನಾಲ್ಟಿ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯದ ಕಡೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಹತ್ವದ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಯಮಿತವಾದ ಹಿಂಜರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಸಸ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಆಕರ್ಷಕವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ನಡುವೆ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಎಂಬ ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವು ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುತ್ತದೆ. ಜೆನೊಮಿಕ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಮಾರ್ಕರ್ಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಉಪವಿಭಾಗದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಗುರುತುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾಡುಗಳು ಹೊರವಲಯಕ್ಕೆ ಸಹ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಇದು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅವುಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ANN ಗಳು (ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು)
ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ANN ಗಳು ಅಥವಾ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ನರ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆಯುವ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ.
ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ANN ಗಳು ಆನುವಂಶಿಕ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
ANN ಗಳು ತಮ್ಮ ಬಹುಪದರದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ನೋಡ್ಗಳ (ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು) ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮಾರ್ಕರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬಹುದು. ಈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಠಿಣ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಆನುವಂಶಿಕ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ANN ಗಳು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಗುರಿ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಗಮನಿಸಬಹುದಾದಂತೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾದ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಭವಿಷ್ಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ದಕ್ಷತೆಯ ಹೂಡಿಕೆಗಳು
ಮುನ್ಸೂಚಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಹೊರೆಗಾಗಿ ಗುರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ - ಭವಿಷ್ಯವು ಏನಾಗುತ್ತದೆ?
ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಉಜ್ವಲ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಆನುವಂಶಿಕ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಅಪೇಕ್ಷಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಸಸ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವಂತೆ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆನುವಂಶಿಕ ಪ್ರಗತಿಯ ದರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೃಷಿ ವಲಯಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ