Valutazione incrociata e simulazione della progenie con JMP Genomics, Parte 3: Valutazione incrociata, selezione e simulazione della progenieIL Valutazione incrociata strumento dentro Genomica JMP consente la valutazione di potenziali incroci utilizzando marcatori genetici e file di codice di punteggio. Un codice di punteggio è un file SAS contenente un modello predittivo che quantifica gli effetti di numerosi marcatori su un tratto di interesse. I file del codice di punteggio utilizzati in questo esempio sono stati creati nel post della scorsa settimana, Valutazione incrociata e simulazione della progenie con JMP Genomics, Parte 2: Modellazione predittiva per i valori genetici . Il dataset contenente gli individui da incrociare deve essere in formato grande e avere marcatori biallelici definiti mediante formato numerico. Il set di dati che verrà utilizzato come input per questo esempio è stato creato nel post, Valutazione incrociata e simulazione della progenie con JMP Genomics, Parte 1: BLUP per i dati delle prove di selezione . Nell'esempio di questa settimana, valuteremo tutti i possibili incroci in un set di 309 linee di orzo con circa 3.500 marcatori ciascuna, effettueremo selezioni basate su tale valutazione e simuleremo più generazioni di incroci basati su tali selezioni.
- Dal Inizio della genomica , Selezionare Genetica > Analisi dell'allevamento > Valutazione incrociata per visualizzare la finestra di dialogo.
- Nel Generale scheda, selezionare orzo_impute_img sas7bdat come il Inserisci il set di dati SAS .
- Il set di dati contiene marcatori per ciascuna linea e 4 tratti quantitativi, 2 dei quali selezioneremo.
- Seleziona entrambi Identificativo come il Variabile ID .
- Lasciare il Variabile del sesso
- Tieni presente che i valori per il Variabile del sesso devono essere "1" e "2" o stringhe di caratteri che iniziano con "M" e "F".
- Inoltre, si noti che quando viene specificata una variabile relativa al sesso, nell'analisi non è possibile includere alcun autoincrocio.
- Nel Specifica in stile elenco delle variabili dei marcatori scatola, tipo M: per specificare tutte le colonne che iniziano con la lettera "m" come variabili marcatore.
- Passare a Cartella contenente i file del codice di punteggio e designarlo come tale. Questo popolerà il file File disponibili scatola con il tuo File di codici di punteggio . Selezionare dall'elenco i file corrispondenti ai tratti da analizzare e spostarli nel file File di codici di punteggio
- Un file di codice di punteggio è un file di programma SAS contenente un modello che include l'effetto di ciascun indicatore su un tratto di interesse. Il file può essere visualizzato in anteprima utilizzando un visualizzatore di testo.
- È possibile selezionare da uno a quattro fenotipi in questo set di dati semplicemente includendo o escludendo i file di codice di punteggio per i fenotipi desiderati. Qui selezioneremo il contenuto di ergosterolo (ERG) e il peso di prova (TW).
- Seleziona un Cartella di output.
- IL Annotazione La scheda può essere utilizzata per includere le posizioni dei marcatori e i numeri dei cromosomi quando è presente un set di dati di annotazione. Lascia vuota la scheda delle annotazioni per questo esempio.
- Nel Analisi scheda, è disponibile un'opzione per specificare a Set di dati SAS che indica a quale passaggio Simulare . Se lasciato vuoto (come in questo esempio), JMP simulerà tutti i possibili incroci.
- Quando un Variabile del sesso è presente e il Valore materno della variabile sesso viene lasciato vuoto, JMP designerà “1” o “F” come variabile del sesso materno per impostazione predefinita.
- Selezionare Includere solo l'outcross per il Scegli il tipo di accoppiamento di prima generazione
- Sono inoltre disponibili opzioni per il backcrossing (quando è specificata una variabile della linea parentale di backcross), la simulazione della progenie utilizzando la mappatura genetica (quando è presente un file di annotazioni) e l'inclusione di un indice di selezione (un valore ponderato dell'effetto di ciascun tratto). Analisi.Lasciali vuoti per questo esempio.
- Sul Generazioni scheda, è disponibile un'opzione per simulare più generazioni contemporaneamente. Cioè, simulando la progenie della progenie simulata dalla prima analisi di valutazione incrociata. Questo tipo di analisi richiede molto tempo e spazio su disco, pertanto si consiglia di eseguirla solo quando viene specificata una serie di croci preselezionate.
- Si noti che è possibile simulare anche ulteriori generazioni selezionando gli incroci dai risultati di questa analisi, che verranno mostrati più avanti in questo esempio.
- Sul Opzioni scheda designare il nome orzo_croci per il Set di dati di output che conterrà le croci.
- Seleziona la casella accanto a Comprime il set di dati di output per applicare la compressione SAS al set di dati risultante.
- Clic Correre per iniziare l'analisi.
Risultati della valutazione incrociata
- Al termine dell'analisi, verrà visualizzata una finestra dei risultati con una matrice di grafico a dispersione che mostra le correlazioni di media, deviazione standard, massimo, minimo e intervallo di ogni incrocio simulato. Ciascuno degli individui paterni e materni è elencato a sinistra della matrice con il numero di incroci simulati in cui sono stati coinvolti indicato tra parentesi. Selezionando uno qualsiasi degli individui verranno selezionate tutte le sue croci nella matrice del grafico a dispersione.
- Facendo clic Visualizza dati all'estrema sinistra si apre un nuovo set di dati con ciascuno dei 47.586 incroci simulati e le relative stime fenotipiche. Selezionando qualsiasi punto nella matrice del grafico a dispersione o qualsiasi individuo dagli elenchi di ID materni/paterni verranno selezionati anche quelle croci nel set di dati.
Approfondimenti
- Per simulare la progenie di uno qualsiasi degli incroci risultanti, possiamo selezionare gli incroci da includere e fare clic su Simulare la progenie scatola da Approfondimenti.Questo farà apparire una nuova finestra di dialogo identica all'originale Valutazione incrociata finestra di dialogo. Questo nuovo Simulazione della progenie la finestra di dialogo viene compilata con le impostazioni appropriate per valutare la progenie di eventuali incroci selezionati dai risultati dell'analisi precedente.
- Prima di effettuare selezioni per la simulazione della progenie. Clic Visualizza dati sotto il Approfondimenti menu e osservare le distribuzioni dei due tratti selezionando Analizza > Distribuzione .
- Selezionare BLUP_ERG_Media E BLUP_TW_Media e spostarli nel Y, colonne.Quindi fare clic OK .
- Dalla scheda distribuzione, sono facilmente visibili i percentili della distribuzione di ciascuna caratteristica. Utilizzando i percentili delle distribuzioni fenotipiche, torna alla finestra dei risultati e al file Filtro dati.
- I filtri dei dati possono essere applicati alla progenie di prima generazione sotto il Filtro dati.I criteri di filtraggio per ciascuna caratteristica possono essere selezionati regolando i cursori sotto la caratteristica di interesse o facendo clic sui numeri accanto a ciascuna caratteristica e digitando il limite desiderato.
- Seleziona solo le croci che soddisfano i seguenti criteri:
- 5 percentile per ERG (contenuto di ergosterolo)
- 90 percentile di TW (peso di prova)
- I filtri possono essere applicati utilizzando i cursori o digitando il limite desiderato nella casella appropriata.
- Una volta applicati i filtri, le croci risultanti verranno evidenziate nella matrice del grafico a dispersione.
- Una volta applicati i filtri e selezionate le croci desiderate, fare clic su Simulare la progenie nel Approfondimenti menu per visualizzare la finestra di dialogo di simulazione della progenie. Apparirà anche una nuova tabella dati con un sottoinsieme dei 19 croci selezionati, chiamato croci_selezionate. sas7bdat .
- Nella finestra di dialogo Simulazione progenie, il file Generale scheda (e Annotazione scheda quando applicabile) sarà completata con le informazioni della simulazione di prima generazione.
- Sul Analisi scheda, il croci_selezionate. sas7bdat il set di dati verrà inserito come Set di dati SAS che indica quali incroci simulare .
- Nel Simula le opzioni delle progenie casella, impostare il Numero di progenie simulata per ciascun incrocio A
- Sul Generazioni scheda, selezionare Simulare più generazioni e seleziona Se stesso come opzione per Scegli il tipo di accoppiamento multigenerazionale .
- Impostare il Numero di generazioni opzione a 3 per simulare 3 generazioni di selfing dai nostri incroci selezionati e fare clic Correre per iniziare l'analisi.
Risultati della simulazione della progenie
- Al termine dell'analisi, verrà visualizzata una finestra dei risultati con il file Distribuzione dei tratti simulata scheda che mostra le distribuzioni di ciascuna delle misurazioni dei tratti simulati per ciascuna delle tre generazioni simulate. La terza generazione è mostrata di seguito.
- Scorri verso destra per spostarti tra le generazioni, nota che ogni generazione ha 20 volte più osservazioni della generazione precedente.
- Scorri verso il basso per vedere le matrici dei grafici a dispersione che mostrano le correlazioni dei tratti per ciascuna generazione.
- Tieni presente che selezionando qualsiasi punto sugli istogrammi o sui grafici a dispersione verranno selezionati tali punti su ogni grafico per la generazione corrispondente. Gli individui possono anche essere selezionati nel Filtro dati sezione per mostrare la loro performance in ciascuno dei grafici.
- IL Tratto simulato ordinato La scheda fornisce mappe di calore per ciascuna generazione simulata dei tratti che ordinano le croci sull'asse x in base alle loro prestazioni. Di seguito sono mostrate le tre generazioni di prestazioni relative al contenuto di ergosterolo (ERG).
- IL Statistiche sui tratti simulati La scheda fornisce un output simile alla finestra di output della valutazione incrociata originale per i valori BLUP di ciascun tratto, ovvero una matrice di correlazione e una matrice di grafico a dispersione per le statistiche di ciascun tratto.
- IL Mezzi dei tratti simulati la scheda fornisce la media di tutte le simulazioni per ciascuna generazione di ciascun tratto. La dimensione dei punti rappresenta la deviazione standard della popolazione.
- A giudicare dalle medie dei tratti, non c'è stato un grande miglioramento nella media ERG BLUP durante le prime 3 generazioni.
- IL Tratto simulato significa ordinato La scheda visualizza un grafico di ciascuno dei 19 incroci in ordine crescente per le prestazioni in ciascun tratto.
- È possibile effettuare un'ulteriore selezione e valutazione incrociata selezionando le croci da Distribuzione dei tratti simulata grafici e clic Valutazione incrociata nel Approfondimenti.È possibile creare sottoinsiemi di dati anche filtrando i file Filtro dati pannello o selezionando punti su qualsiasi grafico e facendo clic Visualizza dati .
Riepilogo
IL Valutazione incrociata Lo strumento di JMP Genomics può analizzare rapidamente tutti i possibili incroci da un set di dati genealogici se combinato con un file di codice di punteggio. Il risultato è un nuovo set di dati con statistiche relative a una malattia o tratti di interesse basati sui dati dei marcatori. Si noti che è possibile includere un set di dati di annotazione per incorporare ulteriormente il collegamento genetico nell'analisi. Dalla finestra di output, gli incroci di interesse possono essere selezionati e inclusi in ulteriori iterazioni di simulazione della progenie consentendo più generazioni di selezione genetica simulata
IL Valutazione incrociata Lo strumento di JMP Genomics consente la valutazione di potenziali incroci utilizzando marcatori genetici e file di codice di punteggio. Un codice di punteggio è un file SAS contenente un modello predittivo che quantifica gli effetti di numerosi marcatori su un tratto di interesse. I file del codice di punteggio utilizzati in questo esempio sono stati creati nel post della scorsa settimana, Valutazione incrociata e simulazione della progenie con JMP Genomics, Parte 2: Modellazione predittiva per i valori genetici . Il dataset contenente gli individui da incrociare deve essere in formato grande e avere marcatori biallelici definiti mediante formato numerico. Il set di dati che verrà utilizzato come input per questo esempio è stato creato nel post, Valutazione incrociata e simulazione della progenie con JMP Genomics, Parte 1: BLUP per i dati delle prove di selezione . Nell'esempio di questa settimana, valuteremo tutti i possibili incroci in un set di 309 linee di orzo con circa 3.500 marcatori ciascuna, effettueremo selezioni basate su tale valutazione e simuleremo più generazioni di incroci basati su tali selezioni.
