مقایسه عملکرد روشهای تجزیه مؤلفههای اصلی و شبکه عصبی مصنوعی در شناسایی نشانگرهای تفکیک در نژادهای مختلف اسب دنیا | ||
| تولیدات دامی | ||
| مقاله 2، دوره 24، شماره 3، پاییز 1401، صفحه 259-270 اصل مقاله (2.77 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jap.2022.335575.623663 | ||
| نویسندگان | ||
| سیاوش منظوری1؛ امیر حسین خلت آبادی فراهانی* 2؛ محمد حسین مرادی2؛ مهدی کاظمی بن چناری2 | ||
| 1دانشجوی کارشناسی ارشد،گروه علوم دامی - دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشکده کشاورزی، دانشگاه اراک، اراک، ایران. | ||
| 2دانشیار، گروه علوم دامی - دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشکده کشاورزی، دانشگاه اراک، اراک، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هدف این پژوهش مقایسه کارایی و عملکرد روش پیشرفته شبکه عصبی مصنوعی نسبت به تجزیه مؤلفههای اصلی در تفکیک نژادهای مختلف اسب بود. بنابراین، برای شناسایی یک زیرمجموعه از نشانگرهای SNP با بالاترین قدرت تفکیک نژادی و بررسی نحوه اختصاص حیوانات به گروههای نژادی خود از دو روش شبکه عصبی پرسپترون (الدن) و روش کلاسیک تجزیه مؤلفههای اصلی (PCA) استفاده شد. نتایج حاصل نشان داد روش شبکه عصبی (الدن) قادر است که 37 نژاد اسب موردمطالعه در این پژوهش کنونی را، با زیرمجموعه کوچکی از نشانگرهای SNP (8000 نشانگر) و با قدرت تفکیک مشابه با تمام نشانگرهای ژنوم (صحت 98 درصدی)، از همدیگر مجزا و تفکیک کند. روش انتخاب PCA تنها توانست نژادهایی که دارای خاستگاههای متفاوت بودند را شناسایی و تفکیک کند. با توجه به نتایج بهدستآمده، روش PCA دارای خطا و ایراد بوده و برای اجرا روی دادههای ژنومی نیاز به تغییرات و اصلاحات دارد. نتایج این پژوهش، رویکردهای عملی را در طراحی آرایههای اقتصادی در تفکیک نژادهای مختلف اسب ارائه میدهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آنالیز تعیین نژاد؛ آنالیز مؤلفه های اصلی؛ ساختار ژنتیکی؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ نژادهای اسب | ||
| مراجع | ||
|
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 535 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 464 |
||