Pedigri ve moleküler belirteçler ile fenotipik özellik tahmin performansının yapay sinir ağları ile karşılaştırılması
Comparison of predictive performance of phenotypic traits with pedigree and molecular markers through artificial neural networks
- Tez No: 418682
- Danışmanlar: PROF. DR. HAYRETTİN OKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu çalışmada, pedigri ve yoğun DArT belirteç haritalarının kompleks bir fenotipik özelliği tahminleme yeteneklerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, üç farklı çapraz doğrulama oranı (%90, %70, %50 öğrenim kalanı test veri seti olmak üzere on tekrar) ile gizli katmanındaki aktivasyon fonksiyonu ve nöron sayısına göre farklılaşan dört yapay sinir ağı mimarisi incelenmiştir. Çalışmanın uygulama materyalini, 599 buğday hattına ait bir kompleks fenotipik özellik (tane verimi), pedigri ve 1,279 DArT belirteç bilgisini içeren veri seti oluşturmuştur. Pedigri ile DArT belirteç bilgisi karşılaştırıldığında, belirteç genomik bilgisinden, doğrulama oranları ve ağ mimarilerinden bağımsız olarak, daha yüksek korelasyon katsayıları ve daha küçük efektif parametre sayıları ve hata kareler ortalamaları elde edilmiştir. Bu sonuçlara göre yoğun moleküler belirteç bilgisinin pedigriye göre tane veriminin tahmininde daha iyi bir performans gösterdiği söylenebilir. Ayrıca doğrusal olmayan sinir ağı mimarilerden doğrusal mimariler göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar, ıslah çalışmalarında, genomik belirteç haritaları ile pedigriye göre daha yüksek verim alınabileceğini göstermiştir. Bunun yanısıra, çok sayıda parametre ve doğrusal olmayan kompleks ilişkiler içeren yoğun belirteç haritalarının analizinde yapay sinir ağlarının etkili bir yöntem olduğu sonucuna varılabilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, predictive ability of pedigree and dense molecular markers on phenotypic traits was compared. For this comparison, artificial neural networks were used as statistical method. In the analysis, three different cross-validation ratio (90%, 70%, 50% learning data, left behind test data- ten times) and four network architectures differ from each other with their number of neurons and activation functions in hidden layer were tested. Data from 599 wheat lines with both phenotypic (grain yield) and genetic (pedigree and 1,270 DArT marker) information were used as study materials. Comparing genomic information with pedigree, in the results, higher correlation coefficients and less effective number of parameters and mean squared errors were obtained with marker information. From these results, it can be said that dense molecular marker information has showed better predictive performance than pedigree. In addition, better results were obtained from non-linear networks compare to linear networks. These results indicate that improving predictive efficiency in breeding studies could be accomplished through genomic marker maps. On the other hand, it can be concluded that artificial neural networks are efficient method at analyzing dense marker maps include great number parameters and complex relationships.
Benzer Tezler
- Farelerde canlı ağırlık ve yem tüketiminden sorumlu major gen varlığının segregasyon analizi ile incelenmesi
Investigation on the existence of major gene responsible for body weight and feed intake using a segregation analysis in a mice population
ISSAM MOSLEM
- Hibrit biber (Capsicum annuum L.) ıslahında biyolojik test ve moleküler işaretleyici yardımıyla hat ve aday hibritlerin geliştirilmesi
Improvement of inbred lines and candidate hybrids with biological test and molecular marker assisted selection in hybrid pepper (Capsicum annuum L.) breeding
RAMAZAN ÖZALP
Doktora
Türkçe
2019
BiyoteknolojiAkdeniz ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSİN POLAT
- Ailesel konjenital diş eksikliğinde sorumlu genin araştırılması
Investigation of the gene responsible for familial congenital absence of teeth
BİLGİN KÜTÜKCÜ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Diş HekimliğiHacettepe ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE NURTEN AKARSU
- Gençlikte ortaya çıkan erişkin tip diyabet (MODY) olgularında HNF4A, GCK, HNF1A, HNF1B gen mutasyonlarının klinik değerlendirilmesi
Clinical evaluation of HNF4A, GCK, HNF1A, HNF1B gene mutationson maturity onset diabetes of the young (MODY) cases
LAMİYA MARDAN HACIZADE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
GenetikAydın Adnan Menderes ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKAY BOZKURT
- Karya tipi koyunlarda mikrosatellit dna polimorfizmine dayalı ebeveyn tayini
Parentage analysis with microsatellites in karya type sheep
ONUR YILMAZ