आधुनिक आनुवंशिकीले जीनोमिक चयन भनिने शक्तिशाली विधिको विकास गरेको छ जसले प्रजनन सुधार गर्न बोटबिरुवा र जनावरहरूको जीनोमहरूमा समावेश डेटा प्रयोग गर्दछ।
जीनोमिक चयनले व्यक्तिको DNA अनुक्रम भिन्नताहरू जाँच गरेर रोग प्रतिरोध, उपज वा गुणस्तर जस्ता वांछित गुणहरूको लागि व्यक्तिको आनुवंशिक क्षमताको भविष्यवाणी गर्न सक्षम बनाउँछ।
यो आनुवंशिक तथ्याङ्कले अझ राम्ररी सूचित निर्णयहरू गर्न, छनोट प्रक्रियालाई गति दिन र प्रजनन कार्यक्रमहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्छ जुन अझ प्रभावकारी र फलदायी हुन्छ।
आनुवंशिकी को यो रोचक क्षेत्रमा, मेशिन सिकाइ अचम्मको सिर्जना र क्षेत्र विस्तार गर्दै आएको छ। जेनोमिक छनोटमा मेसिन लर्निङको बारेमा जानौं र जानौं।
जीनोमिक चयन भनेको के हो?
जीनोमिक चयन भनेको जनावर र बोटबिरुवा प्रजननमा प्रयोग गरिने प्रविधि हो जुन व्यक्तिको आनुवंशिक श्रृंगारको आधारमा व्यक्तिको कार्यसम्पादनको पूर्वानुमान गर्न सकिन्छ।
यसले वांछनीय विशेषताहरूसँग जोडिएको विशेष मार्करहरू फेला पार्न मानिसहरूको डीएनए हेर्ने समावेश गर्दछ।
अन्वेषकहरूले सम्पूर्ण जीनोममा यी मार्करहरू विश्लेषण गरेर रोग प्रतिरोध, उपज, वा गुणस्तर जस्ता सुविधाहरूको लागि व्यक्तिको आनुवंशिक क्षमता निर्धारण गर्न सक्छन्।
प्रजननकर्ताहरूले समय-उपभोग र महँगो फेनोटाइपिक मूल्याङ्कनहरूको आवश्यकता बिना जीनोमिक चयनको लागि अधिक सही रूपमा सन्तानको प्रदर्शन भविष्यवाणी गर्न सक्छन्।
प्रजनन कार्यक्रमहरूको लागि उत्तम आनुवंशिक क्षमता भएका व्यक्तिहरू छनौट गर्न प्रजनकहरूलाई सक्षम बनाएर, यो विधिले बोटबिरुवा र जनावरहरूको आबादीमा वांछित विशेषताहरूको थप प्रभावकारी र केन्द्रित वृद्धिलाई सक्षम पारेर प्रजनन प्रक्रियाको गति बढाउन मद्दत गर्दछ।
जीनोमिक चयन मार्फत बिरुवा प्रजनन
बिरुवा प्रजननले जीनोमिक चयनको कारण एक क्रान्ति पार गरेको छ, जसले प्रक्रियालाई गति दिएको छ र बाली उत्पादन बढाएको छ।
तर जलवायु परिवर्तनले निम्त्याएका समस्यालाई सम्बोधन गर्न थप विकास आवश्यक छ।
यसको समाधान गर्न, अनुसन्धानकर्ताहरूले जीनोमिक चयनमा प्यान्जेनोमहरू र अत्याधुनिक मेसिन-लर्निङ दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरिरहेका छन्।
एक प्रजातिको सम्पूर्ण जीनोमिक सामग्री, जसलाई प्यान्जेनोम पनि भनिन्छ, आनुवंशिक भिन्नताको पूर्ण रूपमा बुझ्नको लागि अनुमति दिन्छ।
बाली प्रजननका उदाहरणहरू हेरेर, मेसिन सिकाइका अवरोधहरू बुझेर, र यी प्रविधिहरूको प्रतिज्ञालाई हाइलाइट गरेर हामी बाली सुधारको बाटो खोल्न र कृषिमा जलवायु परिवर्तनको हानिकारक प्रभावहरूलाई कम गर्न सक्छौं।
बिरुवाको प्यान्जेनोम: जीनोमिक विविधता प्रकट गर्दै
परम्परागत रूपमा, एकल-सन्दर्भ जीनोम एसेम्ब्लीहरू जीनोमिक चयनको प्राथमिक फोकस भएको छ, तर प्यान्जेनोमहरू अब बढी प्रचलित भइरहेका छन्। प्लान्ट प्यान्जेनोमहरू, व्यक्तिगत जीनोम एसेम्बलीहरूको सट्टा, प्रजाति वा परिवारको आनुवंशिक सामग्रीलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ।
सन्दर्भ सम्मेलनमा समावेश नगरिएकाहरू सहित महत्त्वपूर्ण जीन भिन्नताहरू तिनीहरूद्वारा प्रकट हुन्छन्। धेरै बालीहरूको लागि, प्यान्जेनोमहरू सिर्जना गरिएका छन्, बिरुवा पालन र प्रजननको इतिहासलाई उज्यालो पार्दै।
आनुवंशिक चयनसँग तिनीहरूको संयोजन अझै आंशिक रूपमा प्रभावकारी छ।
प्रजननकर्ताहरूले आनुवंशिक मार्करहरूको फराकिलो विविधता प्रयोग गर्न सक्छन्, भविष्यवाणी सटीकता सुधार गर्न र सबै सम्भावित जडानहरू कब्जा गर्न, जीनोमिक चयनमा प्यान्जेनोमहरू संयोजन गरेर।
मेसिन लर्निङमा आधारित जीनोमिक चयन
परम्परागत जीनोमिक छनोट दृष्टिकोणहरूमा एपिस्टासिस, जीनोमिक छाप, र जीनोटाइप अन्तरक्रियाहरू जस्ता गैर-जोडात्मक प्रभावहरूलाई सम्बोधन गर्न कठिनाइहरू छन्। यी प्रभावहरूको अनुकरण गरेर, मेसिन लर्निङ दृष्टिकोणले व्यवहार्य जवाफहरू प्रदान गर्दछ।
हालका अध्ययनहरूले जीनोमिक छनोटमा मेसिन लर्निङ विधिहरू प्रयोग गरेका छन्, डेटासेटहरू र फसलहरू बीचको परिणामहरू सहित।
मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम मिश्रित फेनोटाइपहरू र फेनोटाइपहरू वा जीनोटाइपहरू बीचको अन्तरक्रिया जस्ता जटिल डेटा प्रतिनिधित्वहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम छन्।
उदाहरणका लागि, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू स्ट्रबेरी र ब्लुबेरीजस्ता पोलिप्लोइड बालीहरूमा उत्पादन र फलफूलको गुणस्तरका विशेषताहरू भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गरिएको छ।
जबकि यी प्रणालीहरूमा ठूलो क्षमता छ, तिनीहरूको व्याख्या बुझ्न र हाइपरपेरामिटरहरू समायोजन प्रभावकारी अनुप्रयोगको लागि महत्वपूर्ण छन्।
मेसिन लर्निङका विभिन्न विधिहरू
जीनोमिक भविष्यवाणी अध्ययनहरूमा, मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूको प्रयोग बढ्दै गएको छ। यी प्रविधिहरूलाई पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइका लागि तरिकाहरूमा विभाजन गर्न सकिन्छ।
पर्यवेक्षित सिकाइका विधिहरू विशेष रूपमा उपयोगी हुन्छन् किनभने तिनीहरूले ढाँचाहरू पत्ता लगाउन सक्छन् लेबल गरिएको डाटा र परिणामहरू अनुमान गर्नुहोस्।
विभिन्न अध्ययनहरूले विशिष्ट मेसिन लर्निङ दृष्टिकोणहरूको भविष्यवाणी प्रभावकारिताको जाँच गरेको छ, विधिहरूको विविध सेटहरू तुलना गर्ने अनुसन्धानको कमी छ।
यो बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ कि कुन समूहहरूले राम्रो प्रदर्शन गर्दछ र परम्परागत तरिकाहरूको तुलनामा तिनीहरूका फाइदाहरू र कमिहरू तौलने।
आशाजनक जीनोमिक भविष्यवाणी विधिहरू
रैखिक मिश्रित मोडेलहरू
जीनोमिक भविष्यवाणीमा, परम्परागत रैखिक मिश्रित मोडेलहरू विश्वसनीय र उपयोगी साबित भएका छन्। जनसंख्यामा आनुवंशिक भिन्नताको लागि खाता गर्न, यी मोडेलहरूले स्थिर र अनियमित प्रभावहरू दुवैलाई एकीकृत गर्दछ।
यी एल्गोरिदमहरूले व्यक्तिगत सम्बन्धलाई खातामा लिएर जीनोमिक प्रजनन मानहरू सही रूपमा भविष्यवाणी गर्न सक्छन्।
तिनीहरूको प्रतिस्पर्धी भविष्यवाणी प्रदर्शन, कम्प्युटेसनल दक्षता, र सरलताको कारण, रैखिक मिश्रित मोडेलहरू बिरुवा र पशु प्रजननमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरूलाई जीनोमिक चयनको लागि उपयुक्त बनाउँदै, अन्य दृष्टिकोणहरू भन्दा कम ट्युनिङ प्यारामिटरहरू चाहिन्छ।
नियमित प्रतिगमन
जीनोम भविष्यवाणीको लागि, LASSO (Least Absolute Srinkage and Selection Operator) र रिज रिग्रेसन जस्ता नियमित प्रतिगमन विधिहरू प्रभावकारी उपकरणहरू हुन्।
यी प्रविधिहरूले पारम्परिक प्रतिगमन मोडेलमा पेनाल्टी टर्म थपेर चर चयन र नियमितीकरण सक्षम पार्छन्।
यी विधिहरूले उच्च-आयामी डेटा कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्छन् र शून्यमा कम महत्त्वपूर्ण मार्करहरू घटाएर भविष्यवाणी सटीकता बढाउँछन्।
नियमित प्रतिगमन प्रविधिहरू दुवै बोटबिरुवा र जनावर प्रजनन अध्ययनहरूमा जीनोमिक चयनको लागि अपील गर्ने विकल्पहरू हुन् किनभने तिनीहरूले सरलता र प्रभावकारिता बीचको सम्झौतालाई प्रहार गर्दछ।
अनियमित वनहरू
यादृच्छिक वन भनिने एक टुक्रा सिकाउने प्रविधिले निर्णय रूखहरू प्रयोग गरेर भविष्यवाणी गर्छ। जीनोमिक भविष्यवाणीको सन्दर्भमा उच्च-आयामी जीनोमिक डेटाको मूल्याङ्कन गर्न अनियमित वनहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यस विधिको साथ, निर्णय रूखहरूको ठूलो संख्या बनाइन्छ, प्रत्येकलाई मार्करहरूको अनियमित उपसेटमा प्रशिक्षित गरिन्छ, र तिनीहरूको भविष्यवाणीहरू एकल पूर्वानुमान उत्पादन गर्न संयुक्त हुन्छन्।
अनियमित वनहरू जीनोमिक चयनको लागि उपयोगी उपकरण हो किनभने तिनीहरूले जटिल अन्तरक्रियाहरू र विशेषताहरू र मार्करहरू बीचको गैर-रेखीय सहसंबंधहरू पहिचान गर्न सक्छन्।
अनियमित जङ्गलहरू आउटलियरहरूका लागि पनि लचिलो हुन्छन् र हराएको डाटा समायोजन गर्न सक्छन्, जसले जीनोमिक भविष्यवाणीको लागि तिनीहरूको मूल्य बढाउँछ।
ANNs (कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क)
कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालहरू, कहिलेकाहीँ ANNs वा न्यूरल नेटवर्कहरू भनेर चिनिन्छ, कम्प्युटेसनल मोडेलहरू हुन् जसले मानव मस्तिष्कको तंत्रिका वास्तुकलाबाट प्रेरणा लिन्छ।
डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू पहिचान गर्ने तिनीहरूको क्षमताको कारण, ANN हरू आनुवंशिक भविष्यवाणीमा अधिक र अधिक सामान्य भएको छ।
एएनएनहरूले मार्करहरू र विशेषताहरू बीचको गैर-रेखीय अन्तरक्रियाहरू रेकर्ड गर्न सक्छन् किनभने तिनीहरूको बहु-तह वास्तुकला र अन्तरसम्बन्धित नोडहरू (न्यूरोन्स)। यी सञ्जालहरूलाई विशाल डेटासेटहरू र कठोर हाइपरपेरामिटर समायोजन प्रयोग गरेर पूर्ण प्रशिक्षण चाहिन्छ।
जटिल आनुवंशिक लिङ्कहरू खुलासा गरेर र जीनोमिक डेटामा लुकेका ढाँचाहरू पहिचान गरेर, ANNs सँग जीनोमिक भविष्यवाणीको शुद्धता बढाउने सम्भावना हुन्छ।
लक्ष्य विशेषताहरू र डाटाको महत्त्व
अध्ययनहरूले देखाउँछ कि मूल्याङ्कन गरिँदै आएको विशेष डाटा र लक्ष्य विशेषताहरूले भविष्यवाणी प्रदर्शन र मेसिन लर्निङ दृष्टिकोणहरूको कम्प्युटेशनल लागतहरूमा प्रभाव पार्छ।
जस्तै अवलोकन गर्न सकिन्छ, परम्परागत नियमितीकृत दृष्टिकोणहरूमा जटिलता थप्दा ठूला कम्प्युटिङ लागतहरू आवश्यक रूपमा भविष्यवाणी सटीकता बढावा नगरी परिणाम हुन सक्छ।
कम्प्यूटेशनल दक्षता लगानी
लक्ष्य डेटासेटहरूमा निर्भरता र भविष्यवाणी प्रदर्शन र कम्प्युटेसनल बोझको लागि विशेषताहरूमा, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम र कम्प्युटिङ स्रोतहरूको कम्प्युटेशनल दक्षता सुधार गर्न लगानी गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
यसले जीनोमिक चयनको परिशुद्धता र दक्षता सुधार गर्न मद्दत गर्नेछ।
निष्कर्ष - भविष्य के हो?
जीनोमिक छनोटमा मेसिन लर्निङको उज्ज्वल भविष्य देखिन्छ। मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूमा प्रविधिको विकास र कम्प्युटर स्रोतहरू थप व्यापक रूपमा उपलब्ध हुँदै जाँदा आनुवंशिक भविष्यवाणीलाई पूर्ण रूपमा परिवर्तन गर्ने क्षमता हुन्छ।
यी विधिहरूले उच्च-आयामी जीनोमिक डेटाको ह्यान्डलिङ, जटिल ढाँचाहरूको खोज, र भविष्यवाणी शुद्धतामा वृद्धि गर्न अनुमति दिन्छ।
वांछित सुविधाहरू भएका व्यक्तिहरूको छिटो र अधिक सटीक चयनको सुविधा दिएर, जीनोमिक चयनसँग मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको संयोजनले प्रजनन कार्यक्रमहरू सुधार गर्ने सम्भावना राख्छ।
यी प्रविधिहरूलाई सुधार गर्न, कम्प्युटेसनल मुद्दाहरूको सामना गर्न, र विभिन्न वनस्पति र जनावर प्रजातिहरूमा तिनीहरूको प्रयोगको अनुसन्धान गर्न, थप अध्ययन आवश्यक छ।
टेक्नोलोजीको विकास, आनुवंशिक प्रगतिको दरलाई गति दिन र कृषि क्षेत्रलाई सहयोग गर्दै जाँदा जीनोमिक छनोटमा मेसिन लर्निङ बढ्दो रूपमा महत्त्वपूर्ण हुने हामी आशा गर्छौं।
जवाफ छाड्नुस्