생명공학은 단기간에 비용을 절감하면서 광범위한 식물 종에 대한 게놈 데이터를 생성할 수 있는 무한한 가능성을 제공하는 신제품으로 지난 몇 년 동안 활기차게 성장했습니다. 고아 식물(인간이 아직 깊이 탐구하지 않은 식물)은 마침내 이러한 기술 혁명의 혜택을 받고 있습니다. 나는 훨씬 더 많은 것이 아직 밝혀지지 않았고 인류의 이익을 위해 사용될 것이라고 확신합니다.
몇 년 전까지만 해도 표현형 분석은 비용과 시간이 많이 드는 집중적인 수작업에 의존했기 때문에 식물의 복잡한 특성 연구에서 병목 현상으로 간주되었습니다. 유전형 분석과 같은 표현형 분석은 새로운 장비가 다음과 같은 높은 처리량 측정을 생성할 수 있는 첨단 기술의 새로운 시대에 접어들었습니다. 이미징 획득 및 처리; 온도, 습도 등을 포착하는 센서; 몇 시간 또는 며칠마다 이미지를 캡처하는 시스템이 장착된 자동 컨베이어 벨트가 있는 온실 등. 이 모든 새로운 표현형 기능이 나타났습니다. 현상학 .
과학자들은 유전체학, 단백질체학, 전사체학, 후성유전체학 등에서 나오는 빅 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 마스터해 왔습니다. 나는 과학자로서 마침내 표현형이 다른 오믹스 분야를 따라잡고 그들의 엘리트 그룹으로 승진하는 것을 보게 되어 기쁩니다. 현상학을 통해 더 많은 변수를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 더 많은 샘플도 측정할 수 있습니다.
육종가와 분석 직원은 사용하기 쉽고 이러한 데이터를 분석할 수 있는 방법이 있는 분석 도구가 필요합니다. 왜요? 이러한 omics 데이터의 엄청난 잠재력을 활용하고 육종 프로그램이 육종 주기를 단축할 뿐만 아니라 인류를 위한 더 나은 식품을 생산하도록 돕기 위해.
에서 교차 평가 도구를 소개하고 싶습니다. JMP 유전체학 육종가가 육종 파이프라인에서 계속할 가능성이 더 높은 계통을 식별하기 위해 게놈 및 현상학 데이터를 사용하여 수천 종의 식물(계통 또는 품종)을 평가할 수 있도록 설계된 소프트웨어입니다.
먼저 열에는 유전자 마커(genomics 데이터)에 대한 정보가 있는 데이터 테이블을 표시하고 행에는 개별 식물을 표시합니다(부분적으로 그림 1 참조). 이 데이터 테이블에는 게놈 데이터(SNP 유전자형)가 있는 5,131개의 열과 181개의 행이 있으며, 각 행은 ID가 있는 근교계를 나타냅니다. 윤곽 열.
Figure 1Figure 1Figure 1Figure 1그림 1
이제 교차 평가 도구를 살펴보겠습니다(그림 2). 그림 1의 데이터 파일은 SAS Input Data Set 필드에 로드되고 두 개의 스코어 파일은 Scoring Code Files 필드에 로드됩니다. 점수 파일에는 현상 데이터(특성)를 게놈 데이터에서 제공하는 정보에 연결하는 수학 방정식이 포함되어 있습니다.
Figure 2Figure 2Figure 2Figure 2그림 2
교차 평가 도구에는 많은 옵션이 있습니다. 예를 들어, 원하는 교배 유형(자체 또는 교배), 각 교배에 대해 시뮬레이션할 자손 수, 지수 선택(슈퍼 특성이라고도 함)을 계산할지 여부를 정의할 수 있습니다. 또한 Cross Evaluation이 데이터 테이블에서 개인의 쌍별 교배를 생성하도록 하여 여러 세대의 자손을 만들 수 있으며, 일단 자손의 1세대(첫 번째 교배 주기)를 생성하면 Cross Evaluation이 이러한 자손에서 새로운 교배를 만듭니다. , 2세대 자손 생산(2차 교배 주기) 등. 이 게시물에서 이러한 옵션 중 일부를 보여 드리겠습니다.
이 게시물에서 분석의 목표는 교배 시 원하는 형질을 가진 자손을 생산하는 식물 쌍을 식별하는 것입니다. 구체적으로, 저는 정기적인 물 공급과 제한된 물 공급 하에서 자랄 때 높은 수확량을 낼 수 있는 식물을 원합니다.
첫 번째 분석에서 교차 평가를 설정하여 예제 데이터 테이블에 있는 개인 간에 모든 쌍별 교차를 만들고 각 교차에서 자손을 생성했습니다(그림 3).
Figure 3Figure 3Figure 3Figure 3그림 3
출력 중 하나는 아래 그림 4에 나와 있습니다. 산점도는 규칙적이고 제한된 물 공급 하에서 예상 수확량에 대해 우리가 계산한 통계(평균, 최소, 최대, 범위 및 표준 편차)의 이변량 분포를 보여줍니다.
Figure 4Figure 4Figure 4Figure 4그림 4
그림 4의 왼쪽에 보이는 데이터 필터 대시보드는 원하는 특성 값을 가진 자손을 생산할 가능성이 더 높은 교배를 선택하는 데 사용할 수 있습니다. 이 예에서는 규칙적이고 제한된 물 공급에서 높은 수확량을 보입니다.
이를 위해 규칙적이고 제한된 물 공급 하에서 시뮬레이션된 특성 평균 수율에 대한 임계값 막대를 이동했으며 그 결과 그림 5에 표시된 변경 사항이 표시되었습니다. 그림 4와 5를 빠르게 비교하면 산점도의 대부분의 점이 회색으로 변했음을 알 수 있습니다. 회색 점은 데이터 필터 대시보드에서 설정한 임계값을 기반으로 원치 않는 교차를 나타냅니다. 선택 임계값을 통과한 교배는 검은색으로 표시되며 이러한 교배를 생성한 근친교배 쌍은 데이터 필터 대시보드 아래에 표시됩니다. 우리는 근친 교배 계통 41이 다른 근교 계통과 잘 교배되어 규칙적이고 제한된 물 공급 하에서 높은 수확량으로 자손을 생산한다는 것을 쉽게 알 수 있습니다.
Figure 5Figure 5Figure 5Figure 5그림 5
두 번째 분석에서는 교차 평가를 설정하여 첫 번째 분석에서 식별된 최상의 교차를 선택하는 4주기(그림 6)를 만들었습니다.
Figure 6Figure 6Figure 6Figure 6그림 6
출력 중 하나가 그림 7에 나와 있습니다. 도표는 각 교차(x축)에 대한 4번 번식 세대에 걸쳐 모의 형질 결과(y축)의 추세를 보여줍니다. 우리는 선택이 모든 교배에 대해 세대에 걸쳐 특성의 가치를 높이는 데 효과적이라는 것을 빠르게 시각화합니다. x축의 교배는 특성 값이 낮은(왼쪽)에서 높은(오른쪽) 순으로 정렬되어 있기 때문에 41x148 교배는 정기적인 물 공급(상단 그림)에 대한 번식 잠재력이 더 높고, 41x2 교배는 번식 잠재력이 더 높다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 제한된 물 공급(낮은 플롯)에 특화되어 있으며 교배 41x138은 두 조건 모두에서 번식 가능성이 더 높습니다.
Figure 7Figure 7Figure 7Figure 7그림 7
이 게시물에서는 Cross Evaluation 도구의 몇 가지 옵션을 보았습니다. JMP 유전체학 빠르게 진행되는 육종 프로그램에서 육종가를 도울 수 있습니다. 그러나 이 도구에는 육종가가 특정 요구에 따라 최상의 육종 전략을 만들기 위해 탐색할 수 있는 다른 많은 옵션이 있습니다.
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