Di truyền học hiện đại đã phát triển một phương pháp mạnh mẽ được gọi là chọn lọc bộ gen sử dụng dữ liệu có trong bộ gen của thực vật và động vật để cải thiện việc nhân giống.
Lựa chọn bộ gen cho phép dự đoán tiềm năng di truyền của một cá nhân đối với các phẩm chất mong muốn, chẳng hạn như khả năng kháng bệnh, năng suất hoặc chất lượng, bằng cách kiểm tra sự khác biệt về trình tự DNA giữa các cá nhân.
Dữ liệu di truyền này giúp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, tăng tốc quá trình lựa chọn và tạo ra các chương trình nhân giống hiệu quả và hiệu quả hơn.
Trong lĩnh vực thú vị này của di truyền học, học máy đã và đang tạo ra những điều kỳ diệu và nâng cao lĩnh vực này. Hãy đi sâu vào và tìm hiểu về máy học trong việc lựa chọn bộ gen.
Lựa chọn bộ gen chính xác là gì?
Chọn lọc bộ gen là một kỹ thuật được sử dụng trong nhân giống động vật và thực vật để dự đoán hiệu suất của một cá nhân dựa trên cấu trúc di truyền của họ.
Nó liên quan đến việc xem xét DNA của mọi người để tìm ra các dấu hiệu cụ thể liên quan đến các đặc điểm mong muốn.
Các nhà nghiên cứu có thể xác định tiềm năng di truyền của một người đối với các đặc điểm như khả năng kháng bệnh, năng suất hoặc chất lượng bằng cách phân tích các dấu hiệu này trên toàn bộ bộ gen.
Các nhà lai tạo có thể dự báo năng suất của thế hệ con chính xác hơn nhờ chọn lọc bộ gen mà không cần đánh giá kiểu hình tốn thời gian và tốn kém.
Bằng cách cho phép các nhà lai tạo chọn những cá thể có tiềm năng di truyền tốt nhất cho các chương trình nhân giống, phương pháp này hỗ trợ đẩy nhanh quá trình nhân giống bằng cách cho phép nâng cao hiệu quả và tập trung hơn các tính trạng mong muốn trong quần thể thực vật và động vật.
Nhân giống cây trồng thông qua chọn lọc bộ gen
Nhân giống cây trồng đã trải qua một cuộc cách mạng nhờ chọn lọc bộ gen, đã đẩy nhanh quá trình và tăng năng suất cây trồng.
Nhưng để giải quyết các vấn đề sắp tới do biến đổi khí hậu gây ra, cần phải phát triển nhiều hơn nữa.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đang sử dụng pangenome và các phương pháp học máy tiên tiến trong lựa chọn bộ gen.
Toàn bộ vật chất bộ gen của một loài, còn được gọi là bộ gen, cho phép hiểu thấu đáo về biến thể di truyền.
Chúng ta có thể mở đường cho việc cải thiện cây trồng và giảm thiểu tác động bất lợi của biến đổi khí hậu đối với nông nghiệp bằng cách xem xét các ví dụ về nhân giống cây trồng, hiểu được những hạn chế của học máy và nêu bật triển vọng của những kỹ thuật này.
Bộ gen của thực vật: Tiết lộ sự đa dạng về bộ gen
Theo truyền thống, các tập hợp bộ gen tham chiếu đơn là trọng tâm chính của lựa chọn bộ gen, nhưng pangenome hiện đang trở nên phổ biến hơn. Các pangenome thực vật, chứ không phải là các tập hợp bộ gen riêng lẻ, phản ánh vật liệu di truyền của một loài hoặc một họ.
Các biến thể gen quan trọng, bao gồm cả những biến thể không có trong tập hợp tham chiếu, được tiết lộ bởi chúng. Đối với một số loại cây trồng, pangenome đã được tạo ra, làm sáng tỏ lịch sử thuần hóa và nhân giống cây trồng.
Sự kết hợp của chúng với chọn lọc di truyền chỉ có hiệu quả một phần.
Các nhà lai tạo có thể sử dụng nhiều loại dấu hiệu di truyền hơn, cải thiện độ chính xác của dự đoán và nắm bắt tất cả các kết nối tiềm năng, bằng cách kết hợp các pangenome vào quá trình chọn lọc bộ gen.
Lựa chọn bộ gen dựa trên học máy
Các phương pháp chọn lọc bộ gen truyền thống gặp khó khăn trong việc giải quyết các tác động không gây nghiện như hiện tượng chảy máu, dấu ấn bộ gen và tương tác kiểu gen. Bằng cách mô phỏng những tác động này, các phương pháp học máy cung cấp câu trả lời khả thi.
Các nghiên cứu gần đây đã sử dụng các phương pháp học máy trong lựa chọn bộ gen, với các kết quả khác nhau giữa các bộ dữ liệu và cây trồng.
Các thuật toán học máy có khả năng xử lý các biểu diễn dữ liệu phức tạp, chẳng hạn như kiểu hình hỗn hợp và tương tác giữa các kiểu hình hoặc kiểu gen.
Ví dụ, các thuật toán học máy đã được sử dụng để dự đoán các đặc điểm về năng suất và chất lượng trái cây trong các loại cây trồng đa bội như dâu tây và việt quất.
Mặc dù các hệ thống này có tiềm năng lớn, nhưng việc hiểu được khả năng diễn giải của chúng và điều chỉnh các siêu tham số là rất quan trọng để ứng dụng hiệu quả.
Các phương pháp học máy khác nhau
Trong các nghiên cứu dự đoán bộ gen, việc sử dụng các kỹ thuật máy học đang ngày càng phát triển. Những kỹ thuật này có thể được tách thành các cách học có giám sát và không giám sát.
Các phương pháp học có giám sát đặc biệt hữu ích vì chúng có thể khám phá các mẫu trong dữ liệu được gắn nhãn và dự đoán kết quả.
Mặc dù các nghiên cứu khác nhau đã kiểm tra hiệu quả dự đoán của các phương pháp học máy cụ thể, nhưng vẫn thiếu nghiên cứu so sánh các bộ phương pháp khác nhau.
Điều quan trọng là phải hiểu nhóm phương pháp nào hoạt động tốt hơn và cân nhắc lợi ích cũng như hạn chế của chúng so với các cách thông thường.
Phương pháp dự đoán bộ gen đầy hứa hẹn
Mô hình hỗn hợp tuyến tính
Trong dự đoán bộ gen, các mô hình hỗn hợp tuyến tính thông thường đã được chứng minh là đáng tin cậy và hữu ích. Để giải thích cho sự biến đổi di truyền trong quần thể, các mô hình này tích hợp cả hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên.
Các thuật toán này có thể dự đoán chính xác các giá trị nhân giống bộ gen bằng cách tính đến mức độ liên quan của từng cá nhân.
Do hiệu suất dự đoán cạnh tranh, hiệu quả tính toán và tính đơn giản, các mô hình hỗn hợp tuyến tính được sử dụng rộng rãi trong nhân giống cây trồng và vật nuôi. Chúng yêu cầu ít tham số điều chỉnh hơn so với các phương pháp khác, khiến chúng phù hợp với việc lựa chọn bộ gen.
Hồi quy chính quy
Để dự đoán bộ gen, các phương pháp hồi quy chính quy như LASSO (Toán tử lựa chọn và co rút tuyệt đối ít nhất) và hồi quy sườn là những công cụ hiệu quả.
Những kỹ thuật này cho phép lựa chọn biến và chuẩn hóa bằng cách thêm một điều khoản phạt vào mô hình hồi quy thông thường.
Các phương pháp này xử lý hiệu quả dữ liệu nhiều chiều và nâng cao độ chính xác của dự đoán bằng cách giảm các điểm đánh dấu ít quan trọng hơn về XNUMX.
Các kỹ thuật hồi quy chính quy là những lựa chọn hấp dẫn để chọn lọc bộ gen trong cả nghiên cứu nhân giống thực vật và động vật vì chúng đạt được sự thỏa hiệp giữa tính đơn giản và hiệu quả.
Rừng ngẫu nhiên
Một kỹ thuật học tập đồng bộ được gọi là rừng ngẫu nhiên đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng cây quyết định. Các khu rừng ngẫu nhiên có thể được sử dụng để đánh giá dữ liệu bộ gen nhiều chiều trong bối cảnh dự đoán bộ gen.
Với phương pháp này, một số lượng lớn các cây quyết định được xây dựng, mỗi cây quyết định được đào tạo trên một tập hợp con ngẫu nhiên các điểm đánh dấu và các dự đoán của chúng được kết hợp để tạo ra một dự báo duy nhất.
Rừng ngẫu nhiên là một công cụ hữu ích để lựa chọn bộ gen vì chúng có thể xác định các tương tác phức tạp và mối tương quan phi tuyến tính giữa các đặc điểm và dấu hiệu.
Các khu rừng ngẫu nhiên cũng có khả năng phục hồi đối với các ngoại lệ và có thể chứa dữ liệu bị thiếu, điều này làm tăng giá trị của chúng đối với dự đoán bộ gen.
ANN (mạng lưới thần kinh nhân tạo)
Nhân tạo mạng thần kinh, đôi khi được gọi là ANN hoặc mạng thần kinh, là các mô hình điện toán lấy cảm hứng từ kiến trúc thần kinh của bộ não con người.
Do khả năng nhận ra các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, ANN ngày càng trở nên phổ biến hơn trong dự đoán di truyền.
ANN có thể ghi lại các tương tác phi tuyến tính giữa các điểm đánh dấu và thuộc tính do kiến trúc đa lớp và các nút (nơ-ron) được kết nối với nhau của chúng. Các mạng này cần được đào tạo kỹ lưỡng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu lớn và điều chỉnh siêu tham số nghiêm ngặt.
Bằng cách tiết lộ các liên kết di truyền phức tạp và xác định các mẫu ẩn trong dữ liệu bộ gen, ANN có khả năng tăng độ chính xác của dự đoán bộ gen.
Đặc điểm mục tiêu và tầm quan trọng của dữ liệu
Các nghiên cứu cho thấy rằng dữ liệu cụ thể và các thuộc tính đích đang được đánh giá có tác động đến hiệu suất dự đoán và chi phí tính toán của các phương pháp học máy.
Như có thể thấy, việc thêm độ phức tạp vào các phương pháp chính quy truyền thống có thể dẫn đến chi phí tính toán lớn mà không nhất thiết phải tăng độ chính xác của dự đoán.
Đầu tư hiệu quả tính toán
Do sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu đích và các thuộc tính cho hiệu suất dự đoán và gánh nặng tính toán, điều quan trọng là phải đầu tư vào việc cải thiện hiệu quả tính toán của các thuật toán máy học và tài nguyên máy tính.
Điều này sẽ giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc lựa chọn bộ gen.
Kết luận – Tương lai nắm giữ điều gì?
Học máy trong lựa chọn bộ gen dường như có một tương lai tươi sáng. Các kỹ thuật học máy có khả năng thay đổi hoàn toàn dự đoán di truyền khi công nghệ phát triển và tài nguyên máy tính trở nên phổ biến rộng rãi hơn.
Các phương pháp này cho phép xử lý dữ liệu bộ gen nhiều chiều, khám phá các mẫu phức tạp và tăng độ chính xác của dự đoán.
Bằng cách tạo điều kiện lựa chọn nhanh hơn và chính xác hơn các cá thể có các đặc điểm mong muốn, sự kết hợp giữa thuật toán học máy với lựa chọn bộ gen có khả năng cải thiện các chương trình nhân giống.
Để cải thiện các kỹ thuật này, xử lý các vấn đề tính toán và điều tra ứng dụng của chúng đối với các loài thực vật và động vật khác nhau, cần phải nghiên cứu thêm.
Chúng tôi hy vọng học máy sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc lựa chọn bộ gen khi công nghệ phát triển, đẩy nhanh tốc độ tiến bộ về gen và hỗ trợ ngành nông nghiệp .
Bình luận