생명 공학은 최근 단기간에 다양한 식물 종에 대한 게놈 데이터를 생성하고 비용을 절감 할 수있는 무한한 가능성을 제공하는 신제품을 통해 지난 몇 년 동안 활기차게 성장했습니다. 고아 식물 (아직 인간이 깊이 탐구하지 않은 식물)은 마침내 그러한 기술 혁명의 혜택을 얻고 있습니다. 나는 훨씬 더 많은 것이 여전히 밝혀지고 인류의 이익을 위해 사용될 것이라고 확신합니다.
몇 년 전까지 만해도 표현형은 비용과 시간이 많이 걸리는 집약적 인 수작업에 의존했기 때문에 식물의 복잡한 특성 연구에서 병목 현상으로 간주되었습니다. 유전자형과 같은 표현형은 새로운 기기가 다음과 같은 높은 처리량 측정을 생성 할 수있는 첨단 기술의 새로운 시대에 접어 들었습니다. 이미징 획득 및 처리; 온도, 습도 등을 포착하는 센서; 몇 시간 또는 며칠마다 이미지를 캡처하는 시스템이 장착 된 자동화 된 컨베이어 벨트가있는 온실 등. 이러한 모든 새로운 표현형 기능이 등장했습니다. 현상학 .
과학자들은 유전체학, 단백질 체학, 전사 체학, 후생 유전체학 등에서 오는 빅 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 습득하고 있습니다. 나는 과학자로서 마침내 표현형이 다른 오 믹스 분야를 따라 잡고 그들의 엘리트 그룹으로 승진하는 것을 보게되어 기쁩니다. 현상학은 더 많은 변수를 측정 할 수있을뿐만 아니라 더 많은 샘플을 측정 할 수도 있습니다.
육종가와 분석 직원은 사용하기 쉽고 이러한 데이터를 분석 할 수있는 방법이있는 분석 도구가 필요합니다. 왜? 이러한 오 믹스 데이터의 엄청난 잠재력을 활용하고 육종 프로그램이 육종주기를 단축 할뿐만 아니라 인류를위한 더 나은 식량을 생산할 수 있도록 지원합니다.
교차 평가 도구를 소개하고 싶습니다. JMP 유전체학 육종가가 육종 파이프 라인에서 지속될 가능성이 더 높은 계통을 식별하기 위해 게놈 및 현상학 데이터를 사용하여 수천 개의 식물 (계통 또는 품종)을 평가할 수 있도록 설계된 소프트웨어입니다.
열에는 유전자 마커 (유전체 데이터)에 대한 정보가 있고 행에는 개별 식물에 대한 정보가있는 데이터 테이블을 표시하는 것으로 시작합니다 (부분적으로 그림 1 참조). 이 데이터 테이블에는 게놈 데이터 (SNP 유전자형)가있는 5,131 개의 열과 181 개의 행이 있습니다. 각 행은 윤곽 기둥.
그림 1
이제 교차 평가 도구를 살펴 보겠습니다 (그림 2). 그림 1의 데이터 파일은 SAS Input Data Set 필드에로드되고 두 개의 점수 파일은 Scoring Code Files 필드에로드됩니다. 점수 파일에는 현상학 데이터 (특성)를 게놈 데이터에서 제공하는 정보에 연결하는 수학 방정식이 포함되어 있습니다.
그림 2
교차 평가 도구에는 많은 옵션이 있습니다. 예를 들어, 원하는 교차 유형 (자신 또는 외부 교차), 각 교차에 대해 시뮬레이션 할 자손 수, 지수 선택 (수퍼 특성이라고도 함)을 계산할지 여부를 정의 할 수 있습니다. 교차 평가가 데이터 테이블에서 개인의 쌍별 교차를 생성하도록하여 여러 세대의 자손을 만들 수 있으며, 일단 자손의 1 세대 (첫 번째 교차주기)를 생성하면 교차 평가가 이러한 자손에서 새로운 교차를 생성합니다. , 2 세대 자손 (2 차 교차주기) 등을 생산합니다. 이 게시물에서 이러한 옵션 중 일부를 보여 드리겠습니다.
이 게시물에서 분석의 목표는 교배시 바람직한 특성을 가진 자손을 생산할 식물 쌍을 식별하는 것입니다. 특히, 나는 제한된 물 공급 하에서뿐만 아니라 정기적 인 물 공급 하에서 자라면 수확량이 높은 식물을 원합니다.
첫 번째 분석에서는 예제 데이터 테이블에있는 개인간에 모든 쌍별 교차를 만들고 각 교차에서 자손을 생성하기 위해 교차 평가를 설정했습니다 (그림 3).
그림 3
출력 중 하나는 아래 그림 4에 나와 있습니다. 산점도는 정규 및 제한된 물 공급 하에서 예측 된 수확량에 대해 계산 한 통계 (평균, 최소, 최대, 범위 및 표준 편차)의 이변 량 분포를 보여줍니다.
그림 4
그림 4의 왼쪽에 표시된 데이터 필터 대시 보드를 사용하여 원하는 특성 값을 가진 자손을 생산할 가능성이 더 높은 교배를 선택할 수 있습니다 (이 예에서는 정기적이고 제한된 물 공급 하에서 높은 수확량).
이를 위해 정기적이고 제한된 물 공급 하에서 모의 된 특성 수확량 수단에 대한 임계 값 막대를 이동했으며 결과적으로 그림 5와 같은 변화가 나타납니다. 그림 4와 5를 빠르게 비교하면 산점도에서 대부분의 점이 회색으로 변한 것으로 나타났습니다. 회색 점은 데이터 필터 대시 보드에서 설정 한 임계 값을 기반으로 원치 않는 교차를 나타냅니다. 선택 임계 값을 통과 한 교차는 검은 색으로 표시되고 해당 교차를 생성 한 근친 계통 쌍은 데이터 필터 대시 보드 아래에 표시됩니다. 우리는 근친 교배 계통 41이 다른 근친 계통과 잘 교차하여 규칙적이고 제한된 물 공급 하에서 높은 수확량을 가진 자손을 생산한다는 것을 쉽게 알 수 있습니다.
그림 5
두 번째 분석에서는 교차 평가를 설정하여 첫 번째 분석에서 식별 된 최상의 교차를 선택하는 4주기 (그림 6)를 선택했습니다.
그림 6
출력 중 하나가 그림 7에 나와 있습니다. 플롯은 각 교배 (x 축)에 대한 4 가지 번식 세대에 걸쳐 시뮬레이션 된 형질 결과 (y 축)의 추세를 보여줍니다. 우리는 선택이 모든 교차에 대해 세대에 걸쳐 특성의 가치를 높이는 데 효과적이라는 것을 빠르게 시각화합니다. x 축의 십자가는 더 낮은 (왼쪽) 특성 값에서 더 높은 (오른쪽) 특성 값으로 정렬되어 있기 때문에 교차 41x148은 일반 상수도 (위 그림)에 특정한 번식 잠재력이 더 높고 교차 41x2는 더 높은 번식 잠재력을 가지고 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 제한된 물 공급 (하단 플롯)에 특화되어 있으며 교차 41x138은 두 조건에서 더 높은 번식 잠재력을 가지고 있습니다.
그림 7
이 게시물에서는 교차 평가 도구의 여러 옵션을 보았습니다. JMP 유전체학 속도가 빠른 육종 프로그램에서 육종가를 도울 수 있습니다. 그러나이 도구에는 육종가가 특정 요구에 따라 최상의 육종 전략을 만들기 위해 탐색 할 수있는 다른 많은 옵션이 있습니다.
이 정보가 도움이되기를 바라며 여러분의 의견을 기다리겠습니다!
