Haritalama Çalışmalarındaki Popülasyonların ve Markörlerin Zaman İçindeki Trendleri

İlişkilendirmeHaritalaması (Association Mapping), yönteminin kullanılarak oluşturulduğu GenomÇapında İlişkilendirme Çalışmaları (GWAS) ve Bağlantı Haritalaması (LinkageMapping), yöntemiyle oluşturulan Kantatif Karakter Lokus (QTL) Haritalama sonyılların önemli gelişmelerindendir. Haritalama çalışmaları kullanılarak bitkiboyu, verim, protein ve yağ oranı gibi kantatif; kuraklığa, sıcaklığa, zararlıyakarşı direnç gibi kalitatif birçok özellikle ilişkilendirilmiş çeşitli genbölgeleri tanımlanmıştır. Doğru bir haritalama çalışması yapmak için gerekli önşartlar; genotipleme, haritalanan popülasyonun fenotiplenmesi ve istatikselanalizlerdir bunun yanında bunların etkin kullanımı da oldukça önemlidir.Dolayısıyla bu tür çalışmalar uzun soluklu, doğru ve yüksek sayıda örneklemli,maliyetli çalışmalardır.Genotipleme aşamasındakullanılan genetik markörler arasında RFLP, RAPD, AFLP gibi markörler olduğugibi SSR, SNP gibi markörler de yer alır. Kolay çalışılabilir, erişilebilir vehızlı uygulanmasının yanında polimorfizm oranının yüksek olması markörlerdetercih sebeplerinden en önemlileridir. Fenotipleme aşamasında kullanılacakörneklem, doğal popülasyonlar veya haritalama popülasyonları olabilir. Doğalpopülasyonlarda örneklem kendi kendine çaprazlanarak oluşmuş bireylerdir. Haritalamapopülasyonlarında ise örneklem araştırmacılar tarafından çaprazlanıp üretilmişpopülasyonlardır. Son yıllarda haritalama çalışmalarında çalışılanpopülasyonlar ile yüksek polimorfizm ve çözünürlüğü yakalamak için farklıharitalama popülasyonları kullanılmaya başlamıştır. Çalışmamız, bu gelişenve değişen genotipleme ve fenotipleme stratejilerinin zaman içerisindedeğişimlerini ve birbirleri arasındaki etkileşimlerini anlamaya yöneliktir. Buamaç doğrultusunda, Elsevier veritabanından Scopus indeksli yayın verileritoplanmış ve analiz edilmiştir. Her bir haritalanan popülasyon ve genotiplemetürü ve makalesi yıllara göre araştırılmış ve değişimler gözlenmiştir. Bitkilerdehem QTL hem GWAS çalışmalarının yapıldığı görülürken, hayvanlarda GWASçalışmalarının yoğunlukta olduğu bulunmuştur. Bunun en önemli sebeplerindenbiri GWAS yaparken kullanılan örneklemdir, çalışmada sadece aileler kullanılmaklakalmaz, aynı zamanda rastgele bireyler de kullanılabilir. Bu sebeple insan gibiyüksek organizmalarda daha sıklıkla kullanılır. Verilerde gözlemlenen bir başkasonuç ise F2 ve RIL popülasyonlarının kullanım sıklığıdır. Detaylı sonuç verenpopülasyonlar olan MAGIC ve NAM’ın kullanımları keşiflerinden itibarenartmıştır ancak yine de klasik popülasyonlara yaklaşamamıştır. Bunun sebebininise bu popülasyonların oluşturulmasında gereken zaman ve maliyettir.</p

Yield prediction through integration of genetic, environment, and management data through deep learning

Accurate prediction of the phenotypic outcomes produced by different combinations of genotypes, environments, and management interventions remains a key goal in biology with direct applications to agriculture, research, and conservation. The past decades have seen an expansion of new methods applied toward this goal. Here we predict maize yield using deep neural networks, compare the efficacy of 2 model development methods, and contextualize model performance using conventional linear and machine learning models. We examine the usefulness of incorporating interactions between disparate data types. We find deep learning and best linear unbiased predictor (BLUP) models with interactions had the best overall performance. BLUP models achieved the lowest average error, but deep learning models performed more consistently with similar average error. Optimizing deep neural network submodules for each data type improved model performance relative to optimizing the whole model for all data types at once. Examining the effect of interactions in the best-performing model revealed that including interactions altered the model’s sensitivity to weather and management features, including a reduction of the importance scores for timepoints expected to have a limited physiological basis for influencing yield—those at the extreme end of the season, nearly 200 days post planting. Based on these results, deep learning provides a promising avenue for the phenotypic prediction of complex traits in complex environments and a potential mechanism to better understand the influence of environmental and genetic factors