عنوان مقاله :
ارزيابي مقايسه اي روش هاي Boosting، SS-GBLUP و SS-BayesA: با در نظرگرفتن ايمپيوتيشن داده هاي ژنومي
عنوان به زبان ديگر :
Comparative Evaluation of Boosting, SS-GBLUP, SS-BayesA Methods: Consideration of Genomic Data Imputation
پديد آورندگان :
نادري، يوسف دانشگاه آزاد اسلامي واحد آستارا - گروه علوم دامي , استقامت، اورنگ دانشگاه آزاد اسلامي واحد آستارا - گروه علوم دامي
كليدواژه :
انتخاب ژنومي , روابط خويشاوندي ژنومي , روش تك مرحله اي , صحت ژنومي , يادگيري ماشين
چكيده فارسي :
امروزه جهت غلبه بر محدوديت ژنوتايپينگ برخي از حيوانات، مدل هاي تك مرحله اي پيشنهاد شدند. مدل هاي پيش بيني ژنومي تك مرحله اي با توجه به عملكرد بالا و برآورد ارزش اصلاحي ژنومي هم زمان براي حيوانات ژنوتيپ شده و نشده، تبديل به ابزاري غالب در ارزيابي ژنومي دام هاي اهلي شدند. هدف از تحقيق حاضر، بررسي نقش روابط خويشاوندي ژنومي بين جمعيت مرجع و تاييد و معماري هاي مختلف ژنومي بر عملكرد روش هاي بوستينگ و تك مرحله اي بيز A و GBLUP با در نظر گرفتن ايمپيوتيشن (Imputation) داده هاي ژنومي شبيه سازي شده بود. بدين منظور، جمعيت هاي ژنومي براي سطوح مختلف تعداد جايگاه هاي صفات كمي (10، 100 و 1000) بر روي 29 كروموزم شبيه سازي شدند. براي شبيه سازي شرايط واقعي، به طور تصادفي اقدام به حذف (70 درصد) برخي نشانگرها نموده و در مرحله بعد از طريق نرم افزار Flmpute اقدام به ايمپيوتيشن و پيش بيني نقاط گم شده نموده و صحت ايمپيوتيشن مورد ارزيابي قرار گرفت. در نهايت دادهاي اصلي و ايمپيوتيشن با استفاده از روش هاي بوستينگ و تك مرحله اي بيز A و تك مرحله اي GBLUP جهت پيش بيني ارزش هاي اصلاحي ژنومي طي نسل هاي G1 و G3 مورد ارزيابي قرار گرفتند. بر طبق نتايج، صحت پيش بيني ژنومي براي افراد ژنوتيپ نشده در مقايسه با افراد ژنوتيپ شده با شدت بيشتري تحت تاثير روابط خويشاوندي بين جمعيت مرجع و تاييد در هر دو سري داده ايمپيوتيشن و اصلي قرار گرفت. كمترين ميزان صحت پيش بيني ژنومي براي افراد ژنوتيپ شده در هر دو سري داده ايمپيوتيشن و اصلي براي روش بوستينگ مشاهده شد. در مقايسه با روش هاي تك مرحله اي بيز A و بوستينگ، روش تك مرحله اي GBLUP عملكرد بالاتري در تعداد بالاي QTL نشان داد. به طور كلي وجود روابط خويشاوندي بين جمعيت مرجع و تاييد نقش مهمي در آناليز روش هاي تك مرحله اي و Boosting ايفا كرد، با اين حال سودمندي روش تك مرحله اي بيز A هنگامي كه صفات تحت تاثير تعداد كمتر QTL قرار گيرند، مشهودتر بود.
چكيده لاتين :
Recently, single-step approaches were proposed to overcome the genotyping limitation for some animals. Having considered high genomic performance and utilizing both genotyped and nongenotyped animals, single-step genomic prediction models became the prevailing tool in genetic evaluations of livestock. The objective of current study was to investigate the role of genetic relationships between the training and validation populations and different genomic architecture with simulated genomic data imputation on performance of Boosting, single-step genomic best linear unbiased prediction (SS-GBLUP) and single-step BayesA (SS-BayesA) methods. For this purpose, genomic populations were simulated to reflect variations in number of QTL (10, 100 and 1000) for 29 chromosomes. To simulate a real condition, we randomly masked markers with 70% missing rate for each scenario; afterwards, hidden markers were imputed using FImpute software, and imputation accuracy was estimated. To estimate genomic breeding values, Boosting, SS-GBLUP and SS-BayesA methods were applied for original and imputed genotypes during G1 and G3 generations. According to results, GEBV accuracy was influenced by the relationships between the training and validation populations for ungenotyped animals higher than genotyped ones in both original and imputed genotypes. In both original and imputed genotypes, Boosting model showed the lowest accuracy for genotyped animals. SS-GBLUP method showed an obvious advantage over SS-BayesA and Boosting methods with the scenarios of high QTL. Generally, the relationships between training and validation populations contributed to GEBV accuracy in the single-step and Boosting analysis, and the advantages of SS-BayesA model was more apparent when the trait was controlled by fewer QTL.