現代遺傳學開發了一種稱為基因組選擇的強大方法,該方法利用植物和動物基因組中包含的數據來改進育種。
基因組選擇通過檢查個體之間的 DNA 序列差異,能夠預測個體所需品質的遺傳潛力,例如抗病性、產量或質量。
這些遺傳數據有助於做出更明智的決策,加快選擇過程,並創建更有效、更富有成效的育種計劃。
在這個有趣的遺傳學領域, 機器學習 一直在創造奇蹟,提升領域。 讓我們深入研究和了解基因組選擇中的機器學習。
基因組選擇到底是什麼?
基因組選擇是動植物育種中使用的一種技術,根據個體的基因組成來預測個體的表現。
它涉及觀察人們的 DNA,以找到與理想特徵相關的特定標記。
研究人員可以通過分析整個基因組中的這些標記來確定一個人的抗病性、產量或質量等特徵的遺傳潛力。
通過基因組選擇,育種者可以更準確地預測後代的表現,而無需進行耗時且昂貴的表型評估。
通過使育種者能夠為育種計劃選擇具有最佳遺傳潛力的個體,該方法能夠更有效、更有針對性地增強植物和動物種群中所需的性狀,從而有助於加速育種過程。
通過基因組選擇進行植物育種
由於基因組選擇,植物育種經歷了一場革命,加快了這一過程並提高了作物產量。
但要解決氣候變化帶來的問題,需要更多的發展。
為了解決這個問題,研究人員正在基因組選擇中利用泛基因組和尖端的機器學習方法。
一個物種的整個基因組材料,也稱為泛基因組,可以全面理解遺傳變異。
通過研究作物育種的例子、理解機器學習的局限性並強調這些技術的前景,我們可以為作物改良開闢道路,並減輕氣候變化對農業的不利影響。
植物全基因組:揭示基因組多樣性
傳統上,單參考基因組組裝一直是基因組選擇的主要焦點,但泛基因組現在變得越來越普遍。 植物全基因組,而不是單個基因組組裝,反映了一個物種或科的遺傳物質。
它們揭示了重要的基因變異,包括那些未包含在參考組裝中的變異。 對於幾種作物,已經創建了全基因組,闡明了植物馴化和育種的歷史。
它們與遺傳選擇的結合僅部分有效。
通過將泛基因組組合到基因組選擇中,育種者可以使用更廣泛的遺傳標記,提高預測準確性並捕獲所有潛在的聯繫。
基於機器學習的基因組選擇
傳統的基因組選擇方法難以解決非加性效應,例如上位性、基因組印記和基因型相互作用。 通過模擬這些影響,機器學習方法提供了可行的答案。
最近的研究在基因組選擇中使用了機器學習方法,其結果範圍介於數據集和作物之間。
機器學習算法 能夠處理複雜的數據表示,例如混合表型以及表型或基因型之間的相互作用。
例如,機器學習算法已用於預測草莓和藍莓等多倍體作物的產量和果實質量特徵。
雖然這些系統具有巨大的潛力,但了解其可解釋性並調整超參數對於有效應用至關重要。
機器學習的不同方法
在基因組預測研究中,機器學習技術的使用正在增長。 這些技術可以分為監督學習和無監督學習。
監督學習方法特別有用,因為它們可以發現 標記數據 並預測結果。
雖然各種研究已經檢驗了特定機器學習方法的預測有效性,但缺乏對不同方法集進行比較的研究。
了解哪些方法組表現更好並權衡它們與傳統方法相比的優點和缺點至關重要。
有前途的基因組預測方法
線性混合模型
在基因組預測中,傳統的線性混合模型已被證明是值得信賴且有用的。 為了解釋群體中的遺傳變異,這些模型整合了固定效應和隨機效應。
這些算法可以通過考慮個體相關性來準確預測基因組育種值。
由於其具有競爭性的預測性能、計算效率和簡單性,線性混合模型被廣泛應用於植物和動物育種中。 與其他方法相比,它們需要更少的調整參數,因此適合基因組選擇。
正則化回歸
對於基因組預測,LASSO(最小絕對收縮和選擇算子)和嶺回歸等正則化回歸方法是有效的工具。
這些技術通過向傳統回歸模型添加懲罰項來實現變量選擇和正則化。
這些方法有效地處理高維數據,並通過將不太重要的標記減少到零來提高預測精度。
正則化回歸技術是植物和動物育種研究中基因組選擇的有吸引力的選擇,因為它們在簡單性和有效性之間取得了折衷。
隨機森林
稱為隨機森林的集成學習技術使用決策樹進行預測。 隨機森林可用於評估基因組預測背景下的高維基因組數據。
通過這種方法,可以構建大量決策樹,每個決策樹都在標記的隨機子集上進行訓練,並將它們的預測組合起來生成單個預測。
隨機森林是基因組選擇的有用工具,因為它們可以識別特徵和標記之間複雜的相互作用和非線性相關性。
隨機森林還能夠適應異常值,並且可以容納丟失的數據,這增加了它們在基因組預測中的價值。
ANN(人工神經網絡)
人造的 神經網絡有時稱為 ANN 或神經網絡,是從人腦神經結構中汲取靈感的計算模型。
由於人工神經網絡能夠識別數據中復雜的模式和關係,它在遺傳預測中變得越來越常見。
由於其多層架構和互連節點(神經元),人工神經網絡可以記錄標記和屬性之間的非線性相互作用。 這些網絡需要使用大量數據集和嚴格的超參數調整進行徹底的訓練。
通過揭示複雜的遺傳聯繫並識別基因組數據中的隱藏模式,人工神經網絡有可能提高基因組預測的準確性。
目標特徵和數據的重要性
研究表明,正在評估的特定數據和目標屬性會對機器學習方法的預測性能和計算成本產生影響。
可以看出,增加傳統正則化方法的複雜性可能會導致巨大的計算成本,而不一定會提高預測精度。
計算效率投資
鑑於預測性能和計算負擔對目標數據集和屬性的依賴,投資提高機器學習算法和計算資源的計算效率至關重要。
這將有助於提高基因組選擇的精度和效率。
結論——未來會怎樣?
基因組選擇中的機器學習似乎有著光明的前景。 隨著技術的發展和計算機資源的普及,機器學習技術有可能徹底改變基因預測。
這些方法可以處理高維基因組數據、發現複雜的模式並提高預測準確性。
通過促進更快、更準確地選擇具有所需特徵的個體,機器學習算法與基因組選擇的結合有可能改進育種計劃。
為了改進這些技術、處理計算問題並研究它們在不同植物和動物物種中的應用,需要進行更多的研究。
我們預計,隨著技術的發展,機器學習在基因組選擇中變得越來越重要,加快遺傳進展的速度並協助農業部門。
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