تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,005 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,494,162 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,754,839 |
مقایسه روش های آماری پارامتری و بازنمونه گیری در ارزیابی صفات کمّی با ساختار ژنتیکی متفاوت | ||
تولیدات دامی | ||
مقاله 1، دوره 19، شماره 1، اردیبهشت 1396، صفحه 1-12 اصل مقاله (1013.44 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jap.2017.206657.623047 | ||
نویسندگان | ||
منوچهر مرادی1؛ رستم عبدالهی آرپناهی* 2؛ بهزاد همتی3؛ ابوالقاسم لواف3 | ||
1دانش آموخته کارشناسی ارشد | ||
2استادیار دانشگاه تهران، پردیس ابوریحان، تخصص: ژنتیک و اصلاح نژاد دام/ ژنتیک کمی/ انتخاب ژنومیک | ||
3هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد کرج | ||
چکیده | ||
هدف از این مطالعه مقایسه سه روش پارامتری (GBLUP، BayesB، RKHS) و دو روش بازنمونهگیری (Bagging GBLUP و Random Forest) در پیش بینی ارزشهای اصلاحی ژنومیک برای صفاتی با ساختار ژنتیکی متفاوت بود. یک ژنوم با سه کروموزوم، هر کروموزوم به طول یک مورگان شبیهسازی شد و روی آن 1500 نشانگر تک نوکلئوتیدی (SNP) در سه سناریو 50، 100 و 200QTL به طور یکنواخت پخش شدند. اثر جایگزینی QTLها با استفاده از توزیع نرمال استاندارد، گاما و یکنواخت با وراثتپذیری 30 درصد مدل سازی شدند. توانایی پیشبینی روشهای آماری با استفاده از آمارههای همبستگی بین ارزشهای اصلاحی پیشبینی شده و واقعی و همچنین رگرسیون ارزش اصلاحی واقعی بر پیشبینی شده بررسی شد. نتایج نشان داد در جمعیتهای تایید، روش RF باعث بیش-برآورد رگرسیون ارزشهای اصلاحی واقعی بر پیشبینی شده شد، در حالی که روشهای GBLUP، BayesB و RKHS منجر به کم-برآورد ضریب رگرسیون شدند. به جز روش Bagging GBLUP در دیگر روشها تفاوت معنی داری با تغییر توزیع اثرات QTL مشاهده نشد اما در مجموع عملکرد دو روش GBLUP و BayesB نسبت به دیگر روشها بهتر بود. یکی از دلایل احتمالی برتری GBLUP و BayesB بر دیگر روشها میتواند شبیه سازی صفات با اثرات صرفا ًژنتیکی افزایشی بوده باشد. به طور کلی، روشهای GBLUP و BayesB بر روش های بازنمونهگیری در پیشبینی های ژنومی ارجحیت دارند. | ||
کلیدواژهها | ||
ارزیابی ژنومی؛ جنگل تصادفی؛ فضای تولید هسته هیلبرت؛ کیسه بندی شده؛ معماری ژنتیکی؛ یادگیری ماشین | ||
مراجع | ||
1. عبدالهی آرپناهی ر، پاکدل ع، نجاتی-جوارمی ا و مرادی شهربابک م (1392) مقایسه روشهای ارزیابی ژنومیک در صفاتی با معماری ژنتیکی گوناگون. مجله تولیدات دامی، 15(1):65-77
2. Abdollahi-Arpanahi R, Morota G, Valente BD, Kranis A, Rosa GJM and Gianola D (2015) Assessment of bagging GBLUP for whole genome prediction of broiler chicken traits. Journal of Animal Breeding and Genetics. 132(3): 218-228. 3. Bastiaansen JWM, Coster A, Calus MPL, van Arendonk JAMand Bovenhuis H (2011) Long-term response to genomic selection: effects of estimation method and reference population structure for different genetic architectures. Genetics Selection Evolution. 44:3. 4. Boulesteix AL, Janitza S, Kruppa J, König IR (2012) Overview of random forest methodology and practical guidance with emphasis on computational biology and bioinformatics. Technical Report. Department of Statistics. University of Munich. 5. Breiman L. (1996) Bagging predictors. Machine Learning., 24, 123-140. 6. ColombaniC, LegarraA, FritzS, GuillaumeF, CroiseauP, DucrocqV and Robert-Granié C (2012) Application of Bayesian least absolute shrinkage and selectionoperator (LASSO) and BayesCp methods for genomic selection in French Holstein and Montbéliarde breeds. Journal of Dairy Science. 96: p. 575–591. 7. Daetwyler HD, Calus MPL, Pong-Wong R, de los Campos G and Hickey JM (2013) Genomic Prediction in Animals and Plants: Simulation of Data, Validation, Reporting, and Benchmarking. Genetics 193: 347–365. 8. de los Campos G, Hickey JM. Pong-Wong R, Daetwyler HD, Calus MP (2013) Whole-genome regression and prediction methods applied to plant and animal breeding. Genetics, 193(2), 327-345. 9. Gianola D, Fernando RL and Stella A (2006) Genomic-assisted prediction of genetic value with semi-parametric procedures. Genetics. 173:1761-1776. 10. Gianola D, Weigel KA, Krämer N, Stella A, Schön C-C (2014). Enhancing genome-enabled prediction by bagging genomic BLUP. PLoS ONE, 9, e91693. 11. González-Camacho JM, de Los Campos G, Pérez P, Gianola D, Cairns JE, Mahuku G, Babu R, Crossa J (2012) Genome-enabled prediction of genetic values using radial basis function neural networks. Theoretical and Applied Genetics. 125(4):759-71. 12. González-Recio O and Forni S (2011) Genome-wide prediction of discrete traits using Bayesian regressions and machine learning. Genetics Selection Evolution 43:7. 13. González-Recio O, Jiménez-Montero AJ and Alenda R (2013) The gradient boosting algorithm and random boosting for genome-assisted evaluation in large data sets. Journal of Dairy Science 96: 614–624. 14. González-Recio O, Rosa GJ, Gianola D (2014) Machine learning methods and predictive ability metrics for genome-wide prediction of complex traits. Livestock Science. 166:217-31. 15. Habier D, Fernando RL and Dekkers JCM (2009) Genomic selection using low-density marker panels. Genetics 182; 343–353. 16. Heslot N, Yang H-P, Sorrells ME, Jannink J-L (2012) Genomic selection in plant breeding: a comparison of models. Crop Science. 52:146-160. 17. Howard R, Carriquiry AL, Beavis WD (2014) Parametric and Nonparametric Statistical Methods for Genomic Selection of Traits with Additive and Epistatic Genetic Architectures. G3: Genes| Genomes| Genetics: g3. 114.010298. 18. Long N, Gianola D, Rosa GJM, Weigel KA and Avendano S (2007) Machine learning classification procedure for selecting SNPs in genomic selection: Application to early mortality in broilers. Journal of Animal Breeding and Genetics 124: 377–389. 19. Meuwissen THE, Hayes BJ and Goddard ME (2001) Prediction of total genetic value using genome wide dense marker maps. Genetics. 157: 1819–1829. 20. Morota G, Gianola D (2014) Kernel-based whole-genome prediction of complex traits: a review. Frontiers in genetics. 5:363. 21. Moser G, Tier B, Crump RE, Khatkar MS and Raadsma HW (2009) A comparison of five methods to predict genomic breeding values of dairy bulls from genome-wide SNP markers. Genetics Selection Evolution. 41:56. 22. Muir WM (2007) Comparison of genomic and traditional BLUP-estimated breeding value accuracy and selection response under alternative trait and genomic parameters. Journal of Animal Breeding and Genetics. 124: 342-355. 23. Schaeffer LR (2006) Strategy for applying genome-wide selection in dairy cattle. Journal of 3- Animal Breeding and Genetics 123: 218–223. 24. Technow FR (2013) hypred: Simulation of genomic data in applied genetics. Available at: http://cran.r-project.org/web/packages/hypred/index.html. 25. Valle C, Nanculef R, Allende H and Moraga C (2007). Two bagging algorithms with coupled learners to encourage diversity.In, Advances in Intelligent Data Analysis VII. Springer. pp. 130-139. 26. Wolc A, Arango J, Settar P, Fulton JE, O'Sullivan NP, Preisinger R, Habier D, Fernando R, Garrick DJand Dekkers JC (2011) Persistence of accuracy of genomic estimated breeding values over generations in layer chickens. Genetics Selection Evolution. 43, 23. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 586 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 449 |