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Évaluation croisée et simulation de descendance avec JMP Genomics, Partie 3 : évaluation croisée, sélection et simulation de descendance

Le Évaluation croisée outil dans JMP Génomique permet l'évaluation de croisements potentiels à l'aide de marqueurs génétiques et de fichiers de codes de notation. Un code de notation est un fichier SAS contenant un modèle prédictif qui quantifie les effets de nombreux marqueurs sur un trait d'intérêt. Les fichiers de code de notation utilisés dans cet exemple ont été créés dans le message de la semaine dernière, Évaluation croisée et simulation de descendance avec JMP Genomics, Partie 2 : Modélisation prédictive des valeurs de sélection . Le jeu de données contenant les individus à croiser doit être au format large et comporter des marqueurs bialléliques définis à l'aide d'un format numérique. L'ensemble de données qui sera utilisé comme entrée pour cet exemple a été créé dans la publication, Évaluation croisée et simulation de descendance avec JMP Genomics, partie 1 : BLUP pour les données d'essais de sélection . Dans l'exemple de cette semaine, nous évaluerons tous les croisements possibles dans un ensemble de 309 lignées d'orge comportant environ 3 500 marqueurs chacune, effectuerons des sélections basées sur cette évaluation et simulerons plusieurs générations de croisements basées sur ces sélections.

1. Du Débutant en génomique , sélectionner Génétique > Analyse de sélection > Évaluation croisée pour faire apparaître la boîte de dialogue.
2. Dans le Général onglet, sélectionnez orge_impute_img sas7bdat comme le Ensemble de données SAS d'entrée .
   • L'ensemble de données contient des marqueurs pour chaque lignée et 4 caractères quantitatifs, dont 2 seront sélectionnés.
3. Sélectionnez les deux En fait comme le Variable d'identification .
4. Quitter le Variable de sexe
   • Notez que les valeurs pour le Variable de sexe doit être soit « 1 » et « 2 », soit des chaînes de caractères commençant par « M » et « F ».
   • Notez également que lorsqu’une variable de sexe est spécifiée, aucun auto-croisement ne peut être inclus dans l’analyse.
5. Dans le Spécification de style liste des variables de marqueur boîte, tapez m: pour spécifier toutes les colonnes commençant par la lettre « m » comme variables de marqueur.
6. Accédez au Dossier contenant les fichiers de codes de notation et le désigner comme tel. Cela remplira le Fichiers disponibles boîte avec votre Fichiers de code de notation . Sélectionnez dans la liste les fichiers correspondant aux traits à analyser et déplacez-les vers le Fichiers de code de notation
   • Un fichier de code de notation est un fichier de programme SAS contenant un modèle qui inclut l'effet de chaque marqueur sur un trait d'intérêt. Le fichier peut être prévisualisé à l'aide d'une visionneuse de texte.
   • De un à quatre phénotypes de cet ensemble de données peuvent être sélectionnés en incluant ou en excluant simplement les fichiers de codes de notation pour les phénotypes souhaités. Ici, nous sélectionnerons la teneur en ergostérol (ERG) et le poids spécifique (TW).
7. Sélectionnez un Dossier de sortie.
8. Le Annotation L'onglet peut être utilisé pour inclure les positions des marqueurs et les numéros de chromosomes lorsqu'un ensemble de données d'annotation est présent. Laissez l'onglet d'annotation vide pour cet exemple.
9. Dans le Analyse onglet, une option est disponible pour spécifier un Ensemble de données SAS indiquant les croisements vers Simuler . Si ce champ est laissé vide (comme dans cet exemple), JMP simulera tous les croisements possibles.
10. Lorsqu'un Variable de sexe est présent et le Valeur maternelle de la variable sexe est laissé vide, JMP désignera par défaut « 1 » ou « F » comme variable de sexe maternel.
11. Sélectionner Inclure uniquement les croisements pour le Choisissez le type d'accouplement de première génération
12. Des options de rétrocroisement (lorsqu'une variable de lignée parentale de rétrocroisement est spécifiée), de simulation de descendance à l'aide de cartographie génétique (lorsqu'un fichier d'annotation est présent) et d'inclusion d'un indice de sélection (une valeur pondérée de l'effet de chaque trait) sont également disponibles sur le site. Analyse.Laissez-les vides pour cet exemple.
13. Sur le Générations , il existe une option pour simuler plusieurs générations simultanément. C'est-à-dire simuler la descendance de la descendance simulée à partir de la première analyse d'évaluation croisée. Ce type d'analyse prend beaucoup de temps et d'espace disque, il est donc recommandé de ne l'effectuer que lorsqu'un ensemble de croisements présélectionnés est spécifié.
    • Notez que d'autres générations peuvent également être simulées en sélectionnant des croisements à partir des résultats de cette analyse, qui seront présentés plus loin dans cet exemple.
14. Sur le Possibilités onglet désigner le nom orge_crosses pour le Ensemble de données de sortie qui contiendra les croix.
15. Cochez la case à côté Compresser l'ensemble de données de sortie pour appliquer la compression SAS à l’ensemble de données résultant.
16. Cliquez sur Courir pour commencer l'analyse.

Résultats des évaluations croisées

17. Une fois l'analyse terminée, une fenêtre de résultats apparaîtra avec une matrice de nuage de points montrant les corrélations de la moyenne, de l'écart type, du maximum, du minimum et de la plage de chaque croisement simulé. Chacun des individus paternels et maternels est répertorié à gauche de la matrice avec le nombre de croisements simulés dans lesquels ils ont participé indiqué entre parenthèses. La sélection de l’un des individus sélectionnera tous ses croisements dans la matrice du nuage de points.
18. En cliquant Afficher les données à l'extrême gauche s'ouvre un nouvel ensemble de données avec chacun des 47 586 croisements simulés et leurs estimations phénotypiques. La sélection de n'importe quel point dans la matrice de nuage de points ou de tout individu dans les listes d'identification maternelle/paternelle sélectionnera également ces croisements dans l'ensemble de données.

 

Explorations approfondies

19. Pour simuler la descendance de l'un des croisements résultants, nous pouvons sélectionner les croisements à inclure et cliquer sur le bouton Simuler la descendance boîte de la Analyses approfondies.Cela fera apparaître une nouvelle boîte de dialogue identique à l'originale Évaluation croisée boîte de dialogue. Ce nouveau Simulation de descendance La boîte de dialogue est remplie avec les paramètres appropriés pour évaluer la descendance de tout croisement sélectionné à partir des résultats de l'analyse précédente.
20. Avant de faire des sélections pour la simulation de descendance. Cliquez sur Afficher les données sous le Explorations approfondies menu et regardez les distributions des deux traits en sélectionnant Analyser > Distribution .
    • Sélectionner BLUP_ERG_Moyenne et BLUP_TW_Moyenne et déplacez-les dans le Y, colonnes.Puis clique D'ACCORD .
    • Depuis l'onglet Distribution, les percentiles de la distribution de chaque trait sont facilement visibles. En utilisant les percentiles des distributions phénotypiques, revenez à la fenêtre des résultats et au Filtre de données.
    • Des filtres de données peuvent être appliqués à la descendance de première génération sous le Filtre de données.Les critères de filtrage pour chaque trait peuvent être sélectionnés en ajustant les curseurs sous le trait d'intérêt ou en cliquant sur les chiffres à côté de chaque trait et en tapant le seuil souhaité.
21. Sélectionnez uniquement les croisements qui répondent aux critères suivants :
    • 5 centile pour l'ERG (teneur en ergostérol)
    • 90 percentile de TW (poids spécifique)
    • Les filtres peuvent être appliqués à l'aide des curseurs ou en tapant le seuil souhaité dans la case appropriée.
    • Une fois les filtres appliqués, les croisements résultants seront mis en évidence dans la matrice de nuage de points.
22. Lorsque les filtres sont appliqués et que les croix souhaitées sont sélectionnées, cliquez sur Simuler la descendance dans le Explorations approfondies menu pour faire apparaître la boîte de dialogue de simulation de descendance. Un nouveau tableau de données apparaîtra également avec un sous-ensemble des 19 croisements sélectionnés, appelé sélectionnés_crosses. sas7bdat .
23. Dans la boîte de dialogue Progeny Simulation, le Général onglet (et Annotation (onglet le cas échéant) sera complété par les informations de la simulation de première génération.
24. Sur le Analyse onglet, le sélectionnés_crosses. sas7bdat l'ensemble de données sera saisi comme Ensemble de données SAS indiquant les croisements à simuler .
25. Dans le Options de simulation de descendances boîte, définissez le Nombre de descendance simulée pour chaque croisement à
26. Sur le Générations onglet, sélectionnez Simuler plusieurs générations et sélectionnez Soi comme option pour Choisissez le type d'accouplement multi-génération .
27. Met le Nombre de générations possibilité de 3 pour simuler 3 générations d'autofécondation à partir de nos croisements sélectionnés et cliquez Courir pour commencer l'analyse.

Résultats de simulation de descendance

28. Une fois l'analyse terminée, une fenêtre de résultats apparaîtra avec le Distribution des traits simulés onglet montrant les distributions de chacune des mesures de caractères simulées pour chacune des trois générations simulées. La génération 3 est présentée ci-dessous.
    • Faites défiler vers la droite pour parcourir les générations. Notez que chaque génération a 20 fois plus d'observations que la génération qui la précède.
    • Faites défiler vers le bas pour voir les matrices de nuages de points montrant les corrélations des traits pour chaque génération.
    • Notez que la sélection de points sur les histogrammes ou les nuages de points sélectionnera ces points sur chaque graphique pour la génération correspondante. Les individus peuvent également être sélectionnés dans le Filtre de données section pour montrer leurs performances dans chacune des parcelles.
29. Le Trait simulé commandé L'onglet donne des cartes thermiques pour chaque génération simulée des traits en ordonnant les croisements sur l'axe des x en fonction de leurs performances. Les trois générations de performances de teneur en ergostérol (ERG) sont présentées ci-dessous.
30. Le Statistiques de traits simulées L'onglet donne une sortie similaire à la fenêtre de sortie d'évaluation croisée d'origine pour les valeurs BLUP de chaque trait, c'est-à-dire une matrice de corrélation et une matrice de nuage de points pour les statistiques de chaque trait.
31. Le Moyens des traits simulés L'onglet donne la moyenne de toutes les simulations pour chaque génération de chaque trait. La taille des points représente l'écart type de la population.
    • À en juger par la moyenne des caractères, il n'y a pas eu beaucoup d'amélioration de la moyenne ERG BLUP au cours des 3 premières générations.
32. Le Trait simulé signifie commandé L'onglet affiche un tracé de chacun des 19 croisements par ordre croissant de performance dans chaque trait.
33. Une sélection plus poussée et une évaluation croisée peuvent être effectuées en sélectionnant des croisements dans la Distribution des traits simulés graphiques et clic Évaluation croisée dans le Analyses approfondies.Des sous-ensembles de données peuvent également être créés en filtrant dans le Filtre de données panneau ou en sélectionnant des points sur n'importe quel tracé et en cliquant sur Afficher les données .

Résumé

Le Évaluation croisée L'outil de JMP Genomics peut analyser rapidement tous les croisements possibles à partir d'un ensemble de données généalogiques lorsqu'il est combiné avec un fichier de code de notation. Le résultat est un nouvel ensemble de données contenant des statistiques concernant une maladie ou des traits d’intérêt basés sur des données de marqueurs. Notez qu’un ensemble de données d’annotation peut être inclus pour intégrer davantage le lien génétique dans l’analyse. À partir de la fenêtre de sortie, les croisements d'intérêt peuvent être sélectionnés et inclus dans d'autres itérations de simulation de descendance, permettant ainsi plusieurs générations de sélection génétique simulée.

Le Évaluation croisée L'outil de JMP Genomics permet d'évaluer des croisements potentiels à l'aide de marqueurs génétiques et de fichiers de codes de notation. Un code de notation est un fichier SAS contenant un modèle prédictif qui quantifie les effets de nombreux marqueurs sur un trait d'intérêt. Les fichiers de code de notation utilisés dans cet exemple ont été créés dans le message de la semaine dernière, Évaluation croisée et simulation de descendance avec JMP Genomics, Partie 2 : Modélisation prédictive des valeurs de sélection . Le jeu de données contenant les individus à croiser doit être au format large et comporter des marqueurs bialléliques définis à l'aide d'un format numérique. L'ensemble de données qui sera utilisé comme entrée pour cet exemple a été créé dans la publication, Évaluation croisée et simulation de descendance avec JMP Genomics, partie 1 : BLUP pour les données d'essais de sélection . Dans l'exemple de cette semaine, nous évaluerons tous les croisements possibles dans un ensemble de 309 lignées d'orge comportant environ 3 500 marqueurs chacune, effectuerons des sélections basées sur cette évaluation et simulerons plusieurs générations de croisements basées sur ces sélections.