JMP Genomics를 사용한 교차 평가 및 자손 시뮬레이션 3부: 교차 평가, 선택 및 자손 시뮬레이션그만큼 교차평가 도구 JMP 유전체학 유전자 마커와 채점 코드 파일을 사용하여 잠재적 교배를 평가할 수 있습니다. 스코어링 코드는 관심 특성에 대한 수많은 마커의 효과를 정량화하는 예측 모델이 포함된 SAS 파일입니다. 이번 예시에서 사용된 스코어링 코드 파일은 지난주 포스팅에서 생성한 것이며, JMP Genomics를 사용한 교차 평가 및 자손 시뮬레이션, 2부: 번식 가치에 대한 예측 모델링 . 교차할 개인이 포함된 데이터 세트는 넓은 형식이어야 하며 숫자 형식을 사용하여 정의된 이중 대립 마커가 있어야 합니다. 이 예시의 입력으로 사용될 데이터 세트는 게시물에서 생성되었습니다. JMP Genomics를 사용한 교차 평가 및 자손 시뮬레이션, 1부: 육종 시험 데이터를 위한 BLUP . 이번 주의 예에서는 각각 ~3,500개의 마커가 있는 309개의 보리 계통 세트에서 가능한 모든 이종교배를 평가하고, 해당 평가에 따라 선택하고, 이러한 선택을 기반으로 여러 세대의 교배를 시뮬레이션합니다.
- 로부터 유전체학 스타터 , 선택하다 유전학 > 번식 분석 > 교차 평가 대화 상자를 불러옵니다.
- 에서 일반적인 탭, 선택 barley_impute_img sas7bdat 으로 SAS 데이터 세트 입력 .
- 데이터 세트에는 각 라인에 대한 마커와 4개의 정량적 특성이 포함되어 있으며 그 중 2개를 선택할 것입니다.
- 둘 다 선택 에 그랬어 으로 ID 변수 .
- 떠나 성별 변수
- 다음 값에 유의하세요. 성별 변수 "1"과 "2" 또는 "M"과 "F"로 시작하는 문자열이어야 합니다.
- 또한 성별 변수가 지정되면 분석에 자기 교배가 포함될 수 없습니다.
- 에서 마커 변수의 목록 스타일 사양 상자, 유형 중: 문자 "m"으로 시작하는 모든 열을 마커 변수로 지정합니다.
- 다음으로 이동하세요. 채점 코드 파일이 포함된 폴더 그리고 그것을 그렇게 지정하십시오. 그러면 사용 가능한 파일 당신의 상자 채점 코드 파일 . 분석할 특성에 해당하는 파일을 목록에서 선택하여 해당 파일로 이동합니다. 채점 코드 파일
- 스코어링 코드 파일은 관심 특성에 대한 각 마커의 효과를 포함하는 모델을 포함하는 SAS 프로그램 파일입니다. 파일은 텍스트 뷰어를 사용하여 미리 볼 수 있습니다.
- 원하는 표현형에 대한 채점 코드 파일을 포함하거나 제외함으로써 이 데이터 세트의 표현형 중 1개에서 4개까지 선택할 수 있습니다. 여기서는 에르고스테롤 함량(ERG)과 시험 중량(TW)을 선택하겠습니다.
- 선택 출력 폴더.
- 그만큼 주석 주석 데이터 세트가 있는 경우 탭을 사용하여 마커 위치와 염색체 번호를 포함할 수 있습니다. 이 예에서는 주석 탭을 비워 둡니다.
- 에서 분석 탭에서 다음을 지정하는 옵션을 사용할 수 있습니다. 어느 교차점을 나타내는 SAS 데이터 세트 시뮬레이션 . 이 예에서와 같이 공백으로 두면 JMP는 가능한 모든 교차를 시뮬레이션합니다.
- 언제 성별 변수 존재하며 성 변수의 모성 가치 공백으로 남겨두면 JMP에서는 기본적으로 모성 성별 변수로 "1" 또는 "F"를 지정합니다.
- 선택하다 아웃크로스만 포함 에 대한 1세대 결합 유형 선택
- 역교배(역교배 부모 계통 변수가 지정된 경우), 유전자 매핑을 사용한 자손 시뮬레이션(주석 파일이 있는 경우) 및 선택 지수(각 형질 효과의 가중치 값)를 포함하는 옵션도 분석.이 예에서는 이러한 항목을 비워 둡니다.
- 에 세대 탭에는 여러 세대를 동시에 시뮬레이션하는 옵션이 있습니다. 즉, 1차 교차평가 분석으로부터 모의 자손의 자손을 시뮬레이션하는 것이다. 이러한 유형의 분석에는 상당한 시간과 디스크 공간이 필요하므로 미리 선택된 교차 집합이 지정된 경우에만 수행하는 것이 좋습니다.
- 이 분석 결과에서 교차를 선택하여 추가 세대를 시뮬레이션할 수도 있으며, 이는 이 예의 뒷부분에 표시됩니다.
- 에 옵션 탭 이름 지정 보리_교배 위해 출력 데이터 세트 십자가가 포함될 것입니다.
- 옆의 확인란을 선택하세요. 출력 데이터 세트 압축 결과 데이터 세트에 SAS 압축을 적용합니다.
- 딸깍 하는 소리 달리다 분석을 시작합니다.
교차평가 결과
- 분석이 완료되면 시뮬레이션된 모든 교차점의 평균, 표준 편차, 최대값, 최소값 및 범위의 상관 관계를 보여주는 산점도 매트릭스와 함께 결과 창이 나타납니다. 부계 및 모계 개체 각각은 그들이 참여한 모의 교배 수와 함께 매트릭스 왼쪽에 나열되어 있으며 괄호 안에 표시되어 있습니다. 개인 중 하나를 선택하면 산점도 행렬의 모든 교차가 선택됩니다.
- 클릭 데이터 보기 맨 왼쪽에는 47,586개의 시뮬레이션된 교배와 표현형 추정치가 포함된 새로운 데이터 세트가 열립니다. 산점도 행렬에서 임의의 점을 선택하거나 모성/부자 ID 목록에서 개인을 선택하면 데이터 세트에서 해당 교차도 선택됩니다.
드릴다운
- 결과 교배의 자손을 시뮬레이션하려면 포함할 교배를 선택하고 자손 시뮬레이션 상자에서 드릴다운.원본과 동일한 새 대화 상자가 나타납니다. 교차평가 대화 상자. 이 새로운 자손 시뮬레이션 대화 상자는 이전 분석 결과에서 선택한 교배의 자손을 평가하기 위한 적절한 설정으로 채워집니다.
- 자손 시뮬레이션을 선택하기 전. 딸깍 하는 소리 데이터 보기 아래의 드릴다운 메뉴를 선택하고 두 가지 특성의 분포를 살펴보세요. 분석 > 분포 .
- 선택하다 BLUP_ERG_평균 그리고 BLUP_TW_평균 그리고 그것들을 Y, 열.그런 다음 클릭 좋아요 .
- 분포 탭에서 각 특성 분포의 백분위수를 쉽게 볼 수 있습니다. 표현형 분포의 백분위수를 사용하여 결과 창으로 돌아가서 데이터 필터.
- 데이터 필터는 다음과 같은 1세대 자손에 적용될 수 있습니다. 데이터 필터.각 특성에 대한 필터링 기준은 관심 특성 아래의 슬라이더를 조정하거나 각 특성 옆에 있는 숫자를 클릭하고 원하는 컷오프를 입력하여 선택할 수 있습니다.
- 다음 기준을 충족하는 교배종만 선택하세요.
- ERG(에르고스테롤 함량)의 경우 5백분위수
- TW(테스트 가중치)의 90 백분위수
- 슬라이더를 사용하거나 해당 상자에 원하는 컷오프를 입력하여 필터를 적용할 수 있습니다.
- 필터가 적용되면 결과 십자형이 산점도 행렬에서 강조 표시됩니다.
- 필터가 적용되고 원하는 십자가가 선택되면 자손 시뮬레이션 에서 드릴다운 메뉴를 선택하면 자손 시뮬레이션 대화 상자가 나타납니다. 또한 선택된 19개 교배종의 하위 집합이 포함된 새로운 데이터 테이블이 나타납니다. selected_crosses. sas7bdat .
- 자손 시뮬레이션 대화 상자에서 일반적인 탭(그리고 주석 탭)은 1세대 시뮬레이션의 정보로 완료됩니다.
- 에 분석 탭, selected_crosses. sas7bdat 데이터 세트가 다음과 같이 입력됩니다. 시뮬레이션할 교차점을 나타내는 SAS 데이터 세트 .
- 에서 자손 옵션 시뮬레이션 상자에서 설정 각 교배에 대한 모의 자손 수 에게
- 에 세대 탭, 선택 여러 세대 시뮬레이션 그리고 선택 본인 에 대한 옵션으로 다세대 교배 유형 선택 .
- 설정 세대 수 옵션 삼 선택한 교배종에서 3세대 자가 생성을 시뮬레이션하고 클릭합니다. 달리다 분석을 시작합니다.
자손 시뮬레이션 결과
- 분석이 완료되면 결과 창이 나타납니다. 시뮬레이션된 특성 분포 3개의 시뮬레이션된 세대 각각에 대한 각 시뮬레이션된 특성 측정의 분포를 보여주는 탭입니다. 3세대는 아래와 같습니다.
- 세대를 이동하려면 오른쪽으로 스크롤하세요. 각 세대는 이전 세대보다 20배 더 많은 관측치를 가지고 있습니다.
- 아래로 스크롤하여 각 세대의 특성 상관 관계를 보여주는 산점도 행렬을 확인하세요.
- 히스토그램이나 산점도에서 점을 선택하면 해당 세대의 모든 플롯에서 해당 점이 선택됩니다. 개인도 선택 가능 데이터 필터 섹션을 통해 각 플롯에서의 성능을 보여줍니다.
- 그만큼 시뮬레이션된 특성 주문됨 탭은 성능에 따라 x축에서 교차하는 특성의 시뮬레이션된 각 생성에 대한 히트맵을 제공합니다. 3세대 에르고스테롤 함량(ERG) 성능은 다음과 같습니다.
- 그만큼 시뮬레이션된 특성 통계 탭은 각 특성의 BLUP 값, 즉 각 특성의 통계에 대한 상관 행렬 및 산점도 행렬에 대한 원래 교차 평가 출력 창과 유사한 출력을 제공합니다.
- 그만큼 시뮬레이션된 특성 수단 탭은 각 특성의 각 세대에 대한 모든 시뮬레이션의 평균을 제공합니다. 점의 크기는 모집단의 표준 편차를 나타냅니다.
- 특성 평균으로 판단하면 처음 3세대까지 ERG BLUP 평균이 크게 개선되지 않았습니다.
- 그만큼 시뮬레이션된 특성은 주문된 특성을 의미합니다. 탭에는 각 특성의 성능에 대해 오름차순으로 19개 십자가 각각의 플롯이 표시됩니다.
- 추가 선택 및 교차 평가는 다음에서 교차를 선택하여 수행할 수 있습니다. 시뮬레이션된 특성 분포 차트 및 클릭 교차평가 에서 드릴다운.데이터 하위 집합은 다음에서 필터링하여 생성할 수도 있습니다. 데이터 필터 패널 또는 플롯에서 포인트를 선택하고 클릭 데이터 보기 .
요약
그만큼 교차평가 JMP Genomics의 도구는 점수 코드 파일과 결합하면 가계도 데이터 세트에서 가능한 모든 교배를 신속하게 분석할 수 있습니다. 그 결과 마커 데이터를 기반으로 관심 있는 질병이나 특성에 대한 통계가 포함된 새로운 데이터 세트가 생성됩니다. 유전적 연관성을 분석에 추가로 통합하기 위해 주석 데이터 세트를 포함할 수 있습니다. 출력 창에서 관심 있는 교배종을 선택하고 자손 시뮬레이션의 추가 반복에 포함시켜 여러 세대의 시뮬레이션된 유전자 선택을 허용할 수 있습니다.
그만큼 교차평가 JMP Genomics의 도구를 사용하면 유전자 표지와 채점 코드 파일을 사용하여 잠재적 교배를 평가할 수 있습니다. 스코어링 코드는 관심 특성에 대한 수많은 마커의 효과를 정량화하는 예측 모델이 포함된 SAS 파일입니다. 이번 예시에서 사용된 스코어링 코드 파일은 지난주 포스팅에서 생성한 것이며, JMP Genomics를 사용한 교차 평가 및 자손 시뮬레이션, 2부: 번식 가치 예측 모델링 . 교차할 개인이 포함된 데이터 세트는 넓은 형식이어야 하며 숫자 형식을 사용하여 정의된 이중 대립 마커가 있어야 합니다. 이 예시의 입력으로 사용될 데이터 세트는 게시물에서 생성되었습니다. JMP Genomics를 사용한 교차 평가 및 자손 시뮬레이션, 1부: 육종 실험 데이터를 위한 BLUP . 이번 주의 예에서는 각각 ~3,500개의 마커가 있는 309개 보리 계통 세트에서 가능한 모든 이종교배를 평가하고, 해당 평가에 따라 선택하고, 이러한 선택을 기반으로 여러 세대의 교배를 시뮬레이션합니다.
