ఆధునిక జన్యుశాస్త్రం జన్యు ఎంపిక అనే శక్తివంతమైన పద్ధతిని అభివృద్ధి చేసింది, ఇది సంతానోత్పత్తిని మెరుగుపరచడానికి మొక్కలు మరియు జంతువుల జన్యువులలోని డేటాను ఉపయోగిస్తుంది.
జన్యుపరమైన ఎంపిక అనేది వ్యక్తులలో DNA శ్రేణి వ్యత్యాసాలను పరిశీలించడం ద్వారా వ్యాధి నిరోధకత, దిగుబడి లేదా నాణ్యత వంటి కావలసిన లక్షణాల కోసం ఒక వ్యక్తి యొక్క జన్యు సంభావ్యతను అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఈ జన్యు డేటా మెరుగైన సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి, ఎంపిక ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి మరియు మరింత ప్రభావవంతమైన మరియు ఫలవంతమైన బ్రీడింగ్ ప్రోగ్రామ్లను రూపొందించడానికి సహాయపడుతుంది.
జన్యుశాస్త్రం యొక్క ఈ ఆసక్తికరమైన ప్రాంతంలో, యంత్ర అభ్యాసం అద్భుతాలు సృష్టిస్తూ, రంగాన్ని మెరుగుపరుస్తోంది. జెనోమిక్ సెలక్షన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి తెలుసుకుందాం.
జెనోమిక్ సెలక్షన్ అంటే ఏమిటి?
జెనోమిక్ సెలెక్షన్ అనేది జంతు మరియు మొక్కల పెంపకంలో వారి జన్యు అలంకరణ ఆధారంగా ఒక వ్యక్తి యొక్క పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే సాంకేతికత.
ఇది కావాల్సిన లక్షణాలకు అనుసంధానించబడిన నిర్దిష్ట గుర్తులను కనుగొనడానికి వ్యక్తుల DNAని చూడటం.
మొత్తం జన్యువు అంతటా ఈ గుర్తులను విశ్లేషించడం ద్వారా వ్యాధి నిరోధకత, దిగుబడి లేదా నాణ్యత వంటి లక్షణాల కోసం ఒక వ్యక్తి యొక్క జన్యు సామర్థ్యాన్ని పరిశోధకులు గుర్తించగలరు.
పెంపకందారులు ఎక్కువ సమయం తీసుకునే మరియు ఖరీదైన సమలక్షణ అంచనాల అవసరం లేకుండా జన్యుపరమైన ఎంపికకు ధన్యవాదాలు, సంతానం యొక్క పనితీరును మరింత ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలరు.
సంతానోత్పత్తి కార్యక్రమాల కోసం ఉత్తమ జన్యు సంభావ్యత కలిగిన వ్యక్తులను ఎంపిక చేసుకునేందుకు పెంపకందారులను ఎనేబుల్ చేయడం ద్వారా, ఈ పద్ధతి మొక్కలు మరియు జంతు జనాభాలో కావలసిన లక్షణాలను మరింత ప్రభావవంతంగా మరియు దృష్టితో పెంచడం ద్వారా సంతానోత్పత్తి ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
జన్యు ఎంపిక ద్వారా మొక్కల పెంపకం
మొక్కల పెంపకం జన్యు ఎంపికకు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతూ ఒక విప్లవానికి గురైంది, ఇది ప్రక్రియను వేగవంతం చేసింది మరియు పంట దిగుబడిని పెంచింది.
అయితే వాతావరణ మార్పుల వల్ల వచ్చే సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరింత అభివృద్ధి అవసరం.
దీనిని పరిష్కరించడానికి, పరిశోధకులు జన్యు ఎంపికలో పాంజినోమ్లు మరియు అత్యాధునిక యంత్ర అభ్యాస విధానాలను ఉపయోగిస్తున్నారు.
పాంగెనోమ్ అని కూడా పిలువబడే ఒక జాతి యొక్క మొత్తం జన్యు పదార్ధం, జన్యు వైవిధ్యాన్ని పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
పంటల పెంపకం నుండి ఉదాహరణలను చూడటం, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పరిమితులను గ్రహించడం మరియు ఈ పద్ధతుల యొక్క వాగ్దానాన్ని హైలైట్ చేయడం ద్వారా మేము పంట అభివృద్ధికి మార్గాన్ని తెరవవచ్చు మరియు వ్యవసాయంపై వాతావరణ మార్పు యొక్క హానికరమైన ప్రభావాలను తగ్గించవచ్చు.
మొక్కల పాంగెనోమ్స్: జెనోమిక్ డైవర్సిటీని వెల్లడిస్తుంది
సాంప్రదాయకంగా, సింగిల్-రిఫరెన్స్ జీనోమ్ అసెంబ్లీలు జన్యు ఎంపిక యొక్క ప్రాథమిక దృష్టిగా ఉన్నాయి, అయితే పాంగెనోమ్లు ఇప్పుడు మరింత ప్రబలంగా మారుతున్నాయి. మొక్కల పాంగెనోమ్లు, వ్యక్తిగత జన్యు సమ్మేళనాలు కాకుండా, ఒక జాతి లేదా కుటుంబం యొక్క జన్యు పదార్థాన్ని ప్రతిబింబిస్తాయి.
రిఫరెన్స్ అసెంబ్లీలో చేర్చని వాటితో సహా ముఖ్యమైన జన్యు వైవిధ్యాలు వాటి ద్వారా వెల్లడి చేయబడ్డాయి. అనేక పంటలకు, మొక్కల పెంపకం మరియు సంతానోత్పత్తి చరిత్రను ప్రకాశవంతం చేస్తూ పాంగెనోమ్లు సృష్టించబడ్డాయి.
జన్యు ఎంపికతో వారి కలయిక ఇంకా పాక్షికంగా మాత్రమే ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
పెంపకందారులు అనేక రకాల జన్యు మార్కర్లను ఉపయోగించవచ్చు, అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు మరియు పాంజినోమ్లను జన్యు ఎంపికలో కలపడం ద్వారా అన్ని సంభావ్య కనెక్షన్లను సంగ్రహించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆధారంగా జెనోమిక్ ఎంపిక
సాంప్రదాయ జెనోమిక్ ఎంపిక విధానాలు ఎపిస్టాసిస్, జెనోమిక్ ప్రింటింగ్ మరియు జెనోటైప్ ఇంటరాక్షన్ల వంటి నాన్ అడిటివ్ ఎఫెక్ట్లను పరిష్కరించడంలో ఇబ్బందులను కలిగి ఉన్నాయి. ఈ ప్రభావాలను అనుకరించడం ద్వారా, యంత్ర అభ్యాస విధానాలు ఆచరణీయ సమాధానాలను అందిస్తాయి.
ఇటీవలి అధ్యయనాలు జన్యుసంబంధ ఎంపికలో యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించాయి, డేటాసెట్లు మరియు పంటల మధ్య ఫలితాలు ఉంటాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు మిశ్రమ సమలక్షణాలు మరియు సమలక్షణాలు లేదా జన్యురూపాల మధ్య పరస్పర చర్యల వంటి సంక్లిష్టమైన డేటా ప్రాతినిధ్యాలను నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
ఉదాహరణకు, స్ట్రాబెర్రీలు మరియు బ్లూబెర్రీస్ వంటి పాలీప్లాయిడ్ పంటలలో ఉత్పత్తి మరియు పండ్ల నాణ్యత లక్షణాలను అంచనా వేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఉపయోగించబడ్డాయి.
ఈ వ్యవస్థలు గొప్ప సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, వాటి అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మరియు హైపర్పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేయడం ప్రభావవంతమైన అప్లికేషన్కు కీలకం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క విభిన్న పద్ధతులు
జెనోమిక్ ప్రిడిక్షన్ స్టడీస్లో, మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ల వాడకం పెరుగుతోంది. ఈ సాంకేతికతలను పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసానికి మార్గాలుగా విభజించవచ్చు.
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పద్ధతులు ముఖ్యంగా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి, ఎందుకంటే అవి నమూనాలను కనుగొనగలవు లేబుల్ చేయబడిన డేటా మరియు ఫలితాలను అంచనా వేయండి.
వివిధ అధ్యయనాలు నిర్దిష్ట మెషీన్ లెర్నింగ్ విధానాల యొక్క అంచనా ప్రభావాన్ని పరిశీలించినప్పటికీ, విభిన్న పద్ధతులను పోల్చిన పరిశోధన లోపించింది.
సాంప్రదాయిక మార్గాలతో పోల్చితే ఏ పద్ధతుల సమూహాలు మెరుగ్గా పనిచేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం మరియు వాటి ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలను అంచనా వేయడం చాలా కీలకం.
ప్రామిసింగ్ జెనోమిక్ ప్రిడిక్షన్ మెథడ్స్
సరళ మిశ్రమ నమూనాలు
జెనోమిక్ ప్రిడిక్షన్లో, సాంప్రదాయిక సరళ మిశ్రమ నమూనాలు నమ్మదగినవి మరియు ఉపయోగకరమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి. జనాభాలో జన్యు వైవిధ్యాన్ని లెక్కించడానికి, ఈ నమూనాలు స్థిర మరియు యాదృచ్ఛిక ప్రభావాలను ఏకీకృతం చేస్తాయి.
ఈ అల్గారిథమ్లు వ్యక్తిగత సంబంధాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా జన్యు సంతానోత్పత్తి విలువలను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలవు.
వారి పోటీ అంచనా పనితీరు, గణన సామర్థ్యం మరియు సరళత కారణంగా, సరళ మిశ్రమ నమూనాలు మొక్కలు మరియు జంతువుల పెంపకంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. వాటికి ఇతర విధానాల కంటే తక్కువ ట్యూనింగ్ పారామితులు అవసరమవుతాయి, వాటిని జన్యు ఎంపికకు అనుకూలంగా మారుస్తుంది.
రెగ్యులరైజ్డ్ రిగ్రెషన్
జీనోమ్ ప్రిడిక్షన్ కోసం, LASSO (కనీసం సంపూర్ణ సంకోచం మరియు ఎంపిక ఆపరేటర్) మరియు రిడ్జ్ రిగ్రెషన్ వంటి క్రమబద్ధీకరించబడిన రిగ్రెషన్ పద్ధతులు ప్రభావవంతమైన సాధనాలు.
ఈ పద్ధతులు సంప్రదాయ రిగ్రెషన్ మోడల్కు పెనాల్టీ పదాన్ని జోడించడం ద్వారా వేరియబుల్ ఎంపిక మరియు క్రమబద్ధీకరణను ప్రారంభిస్తాయి.
ఈ పద్ధతులు అధిక డైమెన్షనల్ డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహిస్తాయి మరియు సున్నా వైపు తక్కువ ముఖ్యమైన గుర్తులను తగ్గించడం ద్వారా అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి.
రెగ్యులరైజ్డ్ రిగ్రెషన్ పద్ధతులు మొక్క మరియు జంతు పెంపకం అధ్యయనాలలో జన్యు ఎంపిక కోసం ఆకర్షణీయమైన ఎంపికలు, ఎందుకంటే అవి సరళత మరియు ప్రభావానికి మధ్య రాజీ పడతాయి.
యాదృచ్ఛిక అడవులు
యాదృచ్ఛిక అడవులు అని పిలువబడే సమిష్టి అభ్యాస సాంకేతికత నిర్ణయం చెట్లను ఉపయోగించి అంచనాలను చేస్తుంది. జెనోమిక్ ప్రిడిక్షన్ సందర్భంలో హై-డైమెన్షనల్ జెనోమిక్ డేటాను అంచనా వేయడానికి యాదృచ్ఛిక అడవులను ఉపయోగించవచ్చు.
ఈ పద్ధతితో, పెద్ద సంఖ్యలో నిర్ణయ వృక్షాలు నిర్మించబడ్డాయి, ప్రతి ఒక్కటి యాదృచ్ఛిక మార్కర్ల ఉపసమితిపై శిక్షణ పొందుతాయి మరియు వాటి అంచనాలు కలిపి ఒకే సూచనను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
యాదృచ్ఛిక అడవులు జన్యు ఎంపిక కోసం ఉపయోగకరమైన సాధనం ఎందుకంటే అవి లక్షణాలు మరియు గుర్తుల మధ్య సంక్లిష్టమైన పరస్పర చర్యలను మరియు నాన్లీనియర్ కోరిలేషన్లను గుర్తించగలవు.
యాదృచ్ఛిక అడవులు బయటి ప్రాంతాలకు కూడా స్థితిస్థాపకంగా ఉంటాయి మరియు తప్పిపోయిన డేటాను ఉంచగలవు, ఇది జన్యుపరమైన అంచనా కోసం వాటి విలువను పెంచుతుంది.
ANNలు (కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు)
కృత్రిమ నరాల నెట్వర్క్, కొన్నిసార్లు ANNలు లేదా న్యూరల్ నెట్వర్క్లుగా సూచిస్తారు, ఇవి మానవ మెదడు యొక్క న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ నుండి ప్రేరణ పొందే గణన నమూనాలు.
డేటాలో క్లిష్టమైన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించే వారి సామర్థ్యం కారణంగా, ANNలు జన్యు అంచనాలో మరింత సాధారణం అయ్యాయి.
ANNలు వాటి బహుళస్థాయి నిర్మాణం మరియు ఇంటర్కనెక్టడ్ నోడ్స్ (న్యూరాన్లు) కారణంగా మార్కర్లు మరియు లక్షణాల మధ్య నాన్లీనియర్ ఇంటరాక్షన్లను రికార్డ్ చేయగలవు. ఈ నెట్వర్క్లకు విస్తారమైన డేటాసెట్లు మరియు కఠినమైన హైపర్పారామీటర్ సర్దుబాటును ఉపయోగించి పూర్తి శిక్షణ అవసరం.
సంక్లిష్ట జన్యు లింక్లను బహిర్గతం చేయడం ద్వారా మరియు జన్యుసంబంధమైన డేటాలో దాచిన నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా, ANNలు జన్యుపరమైన అంచనా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటారు.
లక్ష్య లక్షణాలు మరియు డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యత
మూల్యాంకనం చేయబడిన నిర్దిష్ట డేటా మరియు లక్ష్య లక్షణాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ విధానాల అంచనా పనితీరు మరియు గణన ఖర్చులపై ప్రభావం చూపుతాయని అధ్యయనాలు చూపిస్తున్నాయి.
గమనించగలిగినట్లుగా, సాంప్రదాయిక క్రమబద్ధీకరించబడిన విధానాలకు సంక్లిష్టతను జోడించడం వలన అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని తప్పనిసరిగా పెంచకుండా పెద్ద కంప్యూటింగ్ ఖర్చులు ఏర్పడతాయి.
కంప్యూటేషనల్ ఎఫిషియెన్సీ ఇన్వెస్ట్మెంట్స్
అంచనా పనితీరు మరియు గణన భారం కోసం లక్ష్య డేటాసెట్లు మరియు లక్షణాలపై ఆధారపడటం వలన, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు మరియు కంప్యూటింగ్ వనరుల గణన సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడంలో పెట్టుబడి పెట్టడం చాలా కీలకం.
ఇది జన్యు ఎంపిక యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
ముగింపు - భవిష్యత్తు ఏమిటి?
జెనోమిక్ సెలక్షన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్కు ఉజ్వల భవిష్యత్తు ఉన్నట్లు కనిపిస్తోంది. సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు మరియు కంప్యూటర్ వనరులు విస్తృతంగా అందుబాటులోకి వచ్చినందున మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులు జన్యు అంచనాను పూర్తిగా మార్చగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
ఈ పద్ధతులు హై-డైమెన్షనల్ జెనోమిక్ డేటాను నిర్వహించడానికి, క్లిష్టమైన నమూనాలను కనుగొనడానికి మరియు అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి అనుమతిస్తాయి.
కావలసిన లక్షణాలతో వ్యక్తుల యొక్క వేగవంతమైన మరియు మరింత ఖచ్చితమైన ఎంపికను సులభతరం చేయడం ద్వారా, జన్యుసంబంధ ఎంపికతో మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల కలయిక బ్రీడింగ్ ప్రోగ్రామ్లను మెరుగుపరిచే అవకాశాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
ఈ పద్ధతులను మెరుగుపరచడానికి, గణన సమస్యలతో వ్యవహరించడానికి మరియు వివిధ వృక్ష మరియు జంతు జాతులకు వాటి దరఖాస్తును పరిశోధించడానికి, మరింత అధ్యయనం అవసరం.
సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, జన్యుపరమైన పురోగతి రేటును వేగవంతం చేయడం మరియు వ్యవసాయ రంగానికి సహాయం చేయడం ద్వారా జన్యు ఎంపికలో మెషిన్ లెర్నింగ్ చాలా ముఖ్యమైనదిగా ఉంటుందని మేము ఆశిస్తున్నాము.
సమాధానం ఇవ్వూ