ພັນທຸ ກຳ ທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້ພັດທະນາວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ເອີ້ນວ່າການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາທີ່ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນພັນທຸກໍາຂອງພືດແລະສັດເພື່ອປັບປຸງການປັບປຸງພັນ.
ການຄັດເລືອກທາງພັນທຸກໍາເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນຂອງທ່າແຮງທາງພັນທຸກໍາຂອງບຸກຄົນສໍາລັບຄຸນນະພາບທີ່ຕ້ອງການ, ເຊັ່ນ: ການຕໍ່ຕ້ານພະຍາດ, ຜົນຜະລິດ, ຫຼືຄຸນນະພາບ, ໂດຍການກວດສອບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງລໍາດັບ DNA ໃນທົ່ວບຸກຄົນ.
ຂໍ້ມູນທາງພັນທຸກໍານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມີການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ດີກວ່າ, ເລັ່ງຂະບວນການຄັດເລືອກ, ແລະສ້າງໂຄງການປັບປຸງພັນທີ່ມີປະສິດທິຜົນແລະຫມາກໄມ້ຫຼາຍ.
ໃນຂົງເຂດທີ່ຫນ້າສົນໃຈຂອງພັນທຸກໍານີ້, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ໄດ້ມີການສ້າງສິ່ງມະຫັດແລະເສີມຂະຫຍາຍພາກສະຫນາມ. ໃຫ້ພວກເຮົາເຈາະເລິກແລະຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນການຄັດເລືອກ genomic.
ການຄັດເລືອກພັນທຸ ກຳ ແມ່ນຫຍັງ?
ການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາແມ່ນເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ໃນການປັບປຸງພັນສັດແລະພືດເພື່ອຄາດຄະເນການປະຕິບັດຂອງບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ການແຕ່ງຫນ້າພັນທຸກໍາຂອງພວກເຂົາ.
ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການເບິ່ງ DNA ຂອງຄົນເພື່ອຊອກຫາເຄື່ອງຫມາຍສະເພາະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຄຸນລັກສະນະທີ່ຕ້ອງການ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກໍານົດທ່າແຮງທາງພັນທຸກໍາຂອງບຸກຄົນສໍາລັບລັກສະນະຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຕໍ່ຕ້ານພະຍາດ, ຜົນຜະລິດ, ຫຼືຄຸນນະພາບໂດຍການວິເຄາະເຄື່ອງຫມາຍເຫຼົ່ານີ້ໃນທົ່ວ genome.
ນັກປັບປຸງພັນສາມາດຄາດຄະເນການປະຕິບັດຂອງລູກຫລານໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຍ້ອນການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ເວລາແລະລາຄາແພງຂອງການປະເມີນ phenotypic.
ໂດຍການເຮັດໃຫ້ນັກປັບປຸງພັນສາມາດເລືອກບຸກຄົນທີ່ມີທ່າແຮງທາງພັນທຸກໍາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບໂຄງການປັບປຸງພັນ, ວິທີການນີ້ຊ່ວຍໃນການເລັ່ງຂະບວນການປັບປຸງພັນໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະສຸມໃສ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລັກສະນະທີ່ຕ້ອງການໃນປະຊາກອນພືດແລະສັດ.
ການປັບປຸງພັນພືດໂດຍການຄັດເລືອກ genomic
ການປັບປຸງພັນພືດໄດ້ຮັບການປະຕິວັດຍ້ອນການຄັດເລືອກ genomic, ທີ່ໄດ້ເລັ່ງຂະບວນການແລະເພີ່ມທະວີການຜະລິດຜົນຜະລິດ.
ແຕ່ເພື່ອແກ້ໄຂບັນດາບັນຫາທີ່ພວມເກີດຂຶ້ນຍ້ອນການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດ, ແມ່ນຈຳເປັນຕ້ອງພັດທະນາຕື່ມອີກ.
ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງໃຊ້ pangenomes ແລະວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ທັນສະໄຫມໃນການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາ.
ວັດຖຸພັນທຸກໍາທັງໝົດຂອງຊະນິດພັນໜຶ່ງ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ pangenome, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງທາງພັນທຸກໍາ.
ພວກເຮົາສາມາດເປີດທາງສໍາລັບການປັບປຸງການປູກພືດແລະຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຂອງການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດໃນການກະສິກໍາໂດຍການເບິ່ງຕົວຢ່າງຈາກການປັບປຸງພັນພືດ, ເຂົ້າໃຈຂໍ້ຈໍາກັດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະເນັ້ນໃສ່ຄໍາສັນຍາຂອງເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້.
Pangenomes ຂອງພືດ: ເປີດເຜີຍຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງພັນທຸກໍາ
ຕາມປະເພນີ, ສະພາແຫ່ງພັນທຸກໍາທີ່ອ້າງອິງແບບດຽວໄດ້ເປັນຈຸດຕົ້ນຕໍຂອງການຄັດເລືອກ genomic, ແຕ່ pangenomes ໃນປັດຈຸບັນໄດ້ກາຍເປັນທີ່ແຜ່ຫຼາຍ. ພືດພັນ pangenomes, ແທນທີ່ຈະເປັນການປະກອບພັນທຸກໍາຂອງບຸກຄົນ, ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງພັນທຸກໍາຂອງຊະນິດພັນຫຼືຄອບຄົວ.
ຕົວແປຂອງ gene ທີ່ສໍາຄັນ, ລວມທັງສິ່ງທີ່ບໍ່ລວມຢູ່ໃນການປະກອບເອກະສານອ້າງອີງ, ໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໂດຍພວກມັນ. ສໍາລັບພືດຈໍານວນຫນຶ່ງ, pangenomes ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂື້ນ, illumination ປະຫວັດສາດຂອງພືດພາຍໃນແລະການປັບປຸງພັນພືດ.
ການປະສົມປະສານຂອງພວກມັນກັບການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາແມ່ນຍັງມີປະສິດທິພາບບາງສ່ວນເທົ່ານັ້ນ.
ນັກປັບປຸງພັນສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຫມາຍພັນທຸກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ, ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນແລະການຈັບເອົາການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີທ່າແຮງທັງຫມົດ, ໂດຍການລວມເອົາ pangenomes ເຂົ້າໄປໃນການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາ.
ການຄັດເລືອກ Genomic ໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ວິທີການເລືອກ genomic ແບບດັ້ງເດີມມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການແກ້ໄຂຜົນກະທົບທີ່ບໍ່ມີສານເສບຕິດເຊັ່ນ: epistasis, ການພິມພັນທຸກໍາ, ແລະປະຕິສໍາພັນຂອງ genotype. ໂດຍການຈໍາລອງຜົນກະທົບເຫຼົ່ານີ້, ວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາໄດ້ນໍາໃຊ້ວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນການຄັດເລືອກ genomic, ໂດຍມີຜົນໄດ້ຮັບລະຫວ່າງຊຸດຂໍ້ມູນແລະການປູກພືດ.
ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ມີຄວາມສາມາດຈັດການກັບການເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ, ເຊັ່ນ: phenotypes ປະສົມແລະປະຕິສໍາພັນລະຫວ່າງ phenotypes ຫຼື genotypes.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນການຜະລິດແລະຄຸນສົມບັດຄຸນນະພາບຫມາກໄມ້ໃນການປູກພືດ polyploid ເຊັ່ນ: strawberries ແລະ blueberries.
ໃນຂະນະທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈການຕີຄວາມແລະການປັບຕົວຂອງ hyperparameters ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ໃນການສຶກສາການຄາດຄະເນ genomic, ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນການຂະຫຍາຍຕົວ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກແຍກອອກເປັນວິທີການສໍາລັບການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງແລະບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ.
ວິທີການຂອງການຮຽນຮູ້ການເບິ່ງແຍງແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສາມາດຄົ້ນພົບຮູບແບບຕ່າງໆໃນ ຂໍ້ມູນທີ່ຕິດສະຫຼາກ ແລະຄາດການຜົນໄດ້ຮັບ.
ໃນຂະນະທີ່ການສຶກສາຕ່າງໆໄດ້ກວດເບິ່ງປະສິດທິພາບການຄາດຄະເນຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສະເພາະ, ການຄົ້ນຄວ້າປຽບທຽບຊຸດຂອງວິທີການທີ່ຫຼາກຫຼາຍແມ່ນຂາດ.
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າວິທີການກຸ່ມໃດປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າແລະຊັ່ງນໍ້າໜັກຜົນປະໂຫຍດແລະຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງພວກເຂົາໃນການປຽບທຽບກັບວິທີການ ທຳ ມະດາ.
ວິທີການຄາດຄະເນ Genomic ທີ່ມີສັນຍາ
Linear Mixed Models
ໃນການຄາດຄະເນ genomic, ແບບປະສົມຮູບແຂບທໍາມະດາໄດ້ພິສູດທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແລະເປັນປະໂຫຍດ. ເພື່ອຄິດໄລ່ການປ່ຽນແປງທາງພັນທຸກໍາໃນປະຊາກອນ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ປະສົມປະສານທັງຜົນກະທົບຄົງທີ່ແລະແບບສຸ່ມ.
ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄາດຄະເນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄຸນຄ່າການປັບປຸງພັນພັນພືດໂດຍການພິຈາລະນາຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງບຸກຄົນ.
ເນື່ອງຈາກປະສິດທິພາບການຄາດເດົາການແຂ່ງຂັນ, ປະສິດທິພາບຂອງຄອມພິວເຕີ້, ແລະຄວາມລຽບງ່າຍ, ຮູບແບບປະສົມເສັ້ນໄດ້ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການປັບປຸງພັນພືດ ແລະ ສັດ. ພວກເຂົາຕ້ອງການຕົວກໍານົດການປັບຫນ້ອຍກວ່າວິທີການອື່ນໆ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບການຄັດເລືອກ genomic.
Regression ປົກກະຕິ
ສໍາລັບການຄາດຄະເນຂອງ genome, ວິທີການ regression ປົກກະຕິເຊັ່ນ LASSO (ຕົວປະຕິບັດການຫົດຕົວຫນ້ອຍທີ່ສຸດແລະການຄັດເລືອກ) ແລະ ridge regression ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ການເລືອກຕົວປ່ຽນແປງແລະການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິໂດຍການເພີ່ມໄລຍະການລົງໂທດກັບຮູບແບບການຖົດຖອຍແບບທໍາມະດາ.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຈັດການຂໍ້ມູນໃນມິຕິລະດັບສູງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະ ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນເຄື່ອງຫມາຍຫນ້ອຍລົງໄປຫາສູນ.
ເຕັກນິກການປະຕິສັງຂອນແບບປົກກະຕິແມ່ນທາງເລືອກທີ່ດຶງດູດສໍາລັບການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາໃນການສຶກສາການປັບປຸງພັນພືດແລະສັດເພາະວ່າພວກເຂົາປະທ້ວງການປະນີປະນອມລະຫວ່າງຄວາມງ່າຍດາຍແລະປະສິດທິຜົນ.
ປ່າ Random
ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ແບບກຸ່ມທີ່ເອີ້ນວ່າປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາໂດຍໃຊ້ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ. ປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະເມີນຂໍ້ມູນ genomic ໃນມິຕິລະດັບສູງໃນສະພາບການຂອງການຄາດຄະເນ genomic.
ດ້ວຍວິທີການນີ້, ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈຈໍານວນຫລາຍໄດ້ຖືກສ້າງ, ແຕ່ລະຄົນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບເຄື່ອງຫມາຍຍ່ອຍແບບສຸ່ມ, ແລະການຄາດຄະເນຂອງພວກມັນຖືກລວມເຂົ້າກັນເພື່ອຜະລິດການຄາດຄະເນດຽວ.
ປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາເພາະວ່າພວກເຂົາສາມາດກໍານົດການໂຕ້ຕອບທີ່ສັບສົນແລະການພົວພັນທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນຊື່ລະຫວ່າງຄຸນລັກສະນະແລະເຄື່ອງຫມາຍ.
ປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມແມ່ນຍັງທົນທານຕໍ່ກັບສິ່ງທີ່ຢູ່ຂ້າງນອກ ແລະສາມາດຮອງຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ເຊິ່ງເພີ່ມມູນຄ່າສໍາລັບການຄາດຄະເນພັນທຸກໍາ.
ANNs (ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ)
ສິນທຽມ ເຄືອຂ່າຍ neural, ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ ANNs ຫຼືເຄືອຂ່າຍ neural, ແມ່ນຕົວແບບການຄິດໄລ່ທີ່ດຶງດູດການດົນໃຈຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາ neural ຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ.
ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ສັບສົນແລະຄວາມສໍາພັນໃນຂໍ້ມູນ, ANNs ໄດ້ກາຍເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຄາດຄະເນພັນທຸກໍາ.
ANNs ສາມາດບັນທຶກປະຕິສໍາພັນທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນຊື່ລະຫວ່າງເຄື່ອງໝາຍ ແລະຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆ ເນື່ອງຈາກສະຖາປັດຕະຍະກຳຫຼາຍຊັ້ນ ແລະຂໍ້ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ (ນິວຣອນ). ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການການຝຶກອົບຮົມຢ່າງລະອຽດໂດຍໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ກວ້າງຂວາງແລະການປັບຕົວ hyperparameter ຢ່າງເຂັ້ມງວດ.
ໂດຍການເປີດເຜີຍການເຊື່ອມໂຍງທາງພັນທຸກໍາທີ່ສັບສົນແລະການກໍານົດຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຂໍ້ມູນ genomic, ANNs ມີທ່າແຮງທີ່ຈະເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນ genomic.
ລັກສະນະເປົ້າໝາຍແລະຄວາມສຳຄັນຂອງຂໍ້ມູນ
ການສຶກສາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂໍ້ມູນສະເພາະແລະຄຸນລັກສະນະເປົ້າຫມາຍທີ່ຖືກປະເມີນມີຜົນກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດການຄາດເດົາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄອມພິວເຕີ້ຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ດັ່ງທີ່ສາມາດສັງເກດເຫັນໄດ້, ການເພີ່ມຄວາມສັບສົນກັບວິທີການປົກກະຕິແບບດັ້ງເດີມສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄອມພິວເຕີ້ໃຫຍ່ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງການຄາດຄະເນ.
ການລົງທຶນປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່
ເນື່ອງຈາກການອີງໃສ່ຊຸດຂໍ້ມູນເປົ້າຫມາຍແລະຄຸນລັກສະນະສໍາລັບການປະຕິບັດການຄາດເດົາແລະພາລະຂອງຄອມພິວເຕີ້, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະລົງທຶນໃນການປັບປຸງປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ຂອງເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້.
ນີ້ຈະຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍໍາແລະປະສິດທິພາບຂອງການຄັດເລືອກ genomic.
ສະຫຼຸບ - ອະນາຄົດແມ່ນຫຍັງ?
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນການຄັດເລືອກ genomic ເບິ່ງຄືວ່າມີອະນາຄົດທີ່ສົດໃສ. ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງການຄາດເດົາທາງພັນທຸກໍາຢ່າງສິ້ນເຊີງຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາແລະຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີກາຍເປັນທີ່ມີຢູ່ຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຈັດການຂໍ້ມູນ genomic ທີ່ມີມິຕິລະດັບສູງ, ການຄົ້ນພົບຮູບແບບທີ່ສັບສົນ, ແລະເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນ.
ໂດຍການອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຄັດເລືອກໄວແລະຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂອງບຸກຄົນທີ່ມີຄຸນສົມບັດທີ່ຕ້ອງການ, ການປະສົມປະສານຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບການຄັດເລືອກ genomic ຖືຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປັບປຸງໂຄງການການປັບປຸງພັນ.
ເພື່ອປັບປຸງເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ຈັດການກັບບັນຫາການຄິດໄລ່, ແລະສືບສວນການນໍາໃຊ້ຂອງພືດແລະສັດຊະນິດຕ່າງໆ, ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການສຶກສາເພີ່ມເຕີມ.
ພວກເຮົາຄາດຫວັງວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຄັດເລືອກພັນທຸກໍາຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາ, ເລັ່ງອັດຕາຄວາມຄືບຫນ້າຂອງພັນທຸກໍາແລະການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານກະສິກໍາ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ