3.5. PredictionGenomic prediction i

3.5. Prediction
Genomic prediction is evolving into its own research
field (Daetwyler et al., 2013; de los Campos et al., 2013).
This is certainly an important area of research for animal
breeding because animals are selected based on predictions
of genetic merit and it is challenging to associate
phenotypes with genomic information. However, it would
be unfortunate if research on genomic prediction evolved
separate from other components of animal breeding. The
reason is that prediction is one of several components
determining long-term genetic gain, which makes it a little
concerning that increases in accuracy, the goal of genomic
prediction, is fast becoming the perceived goal of animal
breeding (de los Campos et al., 2013; Meuwissen et al.,
2013; Stock and Reents, 2013). We encourage prediction to
remain an integrated component of breeding schemes
because animal breeding needs models and validation
procedures that reflect individual breeding schemes.
In order to be useful for animal breeding, these models
and validation procedures are required to fulfil three
criteria. First, the models need to be aligned with selection
decisions. Prediction accuracies of the most-relevant selection
candidates, not average accuracies, are important for
breeding schemes as it is these accuracies that change
breeding decisions and increase long-term genetic gains.
Second, the validation procedures need to realise unbiased
accuracies. The most common validation procedures are
simulation studies and cross-validation analyses, which
can overestimate prediction accuracies. Prediction accuracies
from simulation studies tend to be higher than crossvalidation
analyses using empirical data, while accuracies
from cross-validation analyses are sensitive to the definition
of reference and test populations (Amer and Banos,
2010; Jannink et al., 2010; de los Campos et al., 2013,
Meuwissen et al., 2013). Third, the models and validation
procedures need to reflect the time horizon of individual
schemes. The ranking of prediction models can change
when assessed for genetic gains over different time horizons
because the models vary in the emphasis placed on
low-frequency alleles with positive effects (Muir, 2007;
Goddard, 2009; Jannink, 2010; Bastiaansen et al., 2012; Liu
et al., 2014). The longer the time horizon, the more
important it is that models account for genetic variation
not captured by SNP-markers (Muir, 2007; Goddard,
2009). For these reasons, it is likely that different models
will be best suited to different traits in different breeding
schemes, implying that individual schemes require their
own unique prediction models. Clearly, genomic prediction
is not an isolated optimisation problem and we
recommend that it remain a research field that is integrated
within the design of breeding plans.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.5 การคาดเดาทำนาย genomic จะพัฒนาเป็นงานวิจัยของตนเองฟิลด์ (Daetwyler et al., 2013 เดอลอส Campos et al., 2013)นี้เป็นพื้นที่สำคัญของการวิจัยในสัตว์พันธุ์เนื่องจากมีเลือกสัตว์ตามคาดคะเนบุญทางพันธุกรรมและเป็นความท้าทายที่การเชื่อมโยงฟีข้อมูล genomic อย่างไรก็ตาม มันจะมีงานวิจัยถ้าโชคร้ายของ genomic ทำนายพัฒนาแยกต่างหากจากส่วนประกอบอื่น ๆ ของการปรับปรุงพันธุ์สัตว์ ที่เหตุผลคือการคาดเดาส่วนประกอบหลายอย่างใดอย่างหนึ่งกำหนดได้รับพันธุกรรมระยะยาว ซึ่งทำให้มันเล็กน้อยเกี่ยวกับที่เพิ่มความแม่นยำ เป้าหมายของ genomicคาดเดา จะกลายเป็น เป้าหมายที่รับรู้ของสัตว์พันธุ์ (เดอลอส Campos et al., 2013 Meuwissen et al.,2013 หุ้นก Reents, 2013) แนะนำทำนายให้ยังคง เป็นส่วนประกอบที่รวมแผนการผสมพันธุ์เนื่องจากการเพาะพันธุ์สัตว์ต้องการรูปแบบและตรวจสอบขั้นตอนที่แสดงโครงร่างของแต่ละพันธุ์เพื่อเป็นประโยชน์สำหรับการผสมพันธุ์สัตว์ โมเดลเหล่านี้และขั้นตอนการตรวจสอบจะต้องตอบสนองสามเกณฑ์การ ก่อนอื่น ต้องจัดตำแหน่ง ด้วยการเลือกรูปแบบการตัดสินใจ Accuracies ทายผลของการเลือกมากที่สุดที่เกี่ยวข้องผู้สมัคร ไม่เฉลี่ย accuracies มีความสำคัญสำหรับพันธุ์ร่างเป็นมันเป็น accuracies เหล่านี้ที่เปลี่ยนแปลงตัดสินใจปรับปรุงพันธุ์และเพิ่มกำไรพันธุกรรมระยะยาวที่สอง ขั้นตอนการตรวจสอบจำเป็นต้องตระหนักถึงคนaccuracies มีกระบวนการตรวจสอบพบมากที่สุดศึกษาการจำลองและวิเคราะห์ตรวจสอบข้าม ที่สามารถ overestimate ทาย accuracies Accuracies ทายจากการจำลอง การศึกษามักจะสูงกว่า crossvalidationวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลประจักษ์ ในขณะที่ accuraciesจากการวิเคราะห์ตรวจสอบข้ามมีความไวต่อคำนิยามของประชากรอ้างอิงและทดสอบ (เอเมอร์และบานอส2010 Jannink et al., 2010 เดอลอส Campos et al., 2013Meuwissen et al., 2013) ภายนอก รูปแบบ และตรวจสอบขั้นตอนที่จำเป็นต้องสะท้อนขอบฟ้าเวลาของแต่ละบุคคลแผนงานการ สามารถเปลี่ยนการจัดอันดับของแบบจำลองการคาดการณ์เมื่อประเมินกำไรทางพันธุกรรมกว่าฮอลิซันส์เวลาแตกต่างกันเนื่องจากรูปแบบที่แตกต่างกันใน การเน้นไว้alleles ความถี่ต่ำ มีผลในเชิงบวก (Muir, 2007ก็อดเดิร์ด 2009 Jannink, 2010 Bastiaansen et al., 2012 เล่าร้อยเอ็ด al., 2014) ขอบฟ้าเวลาอีกต่อไป เพิ่มเติมสำคัญเป็นบัญชีที่รุ่นสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมไม่จับ โดย SNP-เครื่องหมาย (Muir, 2007 ก็อดเดิร์ด2009) . ด้วยเหตุนี้ หรือว่าเป็นรูปแบบที่แตกต่างกันจะดีที่สุดเหมาะสมกับลักษณะต่าง ๆ ในการเพาะพันธุ์ที่แตกต่างกันแผนงาน หน้าที่ว่า แต่ละแผนงานต้องการรูปแบบจำลองทำนายเฉพาะเอง ชัดเจน genomic ทำนายไม่มีปัญหาแยกคุณภาพและเราแนะนำว่า อยู่เขตวิจัยที่รวมในการออกแบบแผนการผสมพันธุ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.5 ทำนายทำนายจีโนมมีการพัฒนาในการวิจัยของตัวเองสนาม(DAETWYLER et al, 2013;.. เดอลอโปส et al, 2013). นี้แน่นอนเป็นพื้นที่สำคัญของการวิจัยสัตว์พันธุ์เพราะสัตว์จะเลือกขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ของบุญทางพันธุกรรมและมันเป็นสิ่งที่ท้าทายที่จะเชื่อมโยงphenotypes กับข้อมูลจีโนม แต่มันจะเป็นโชคร้ายถ้าการวิจัยเกี่ยวกับการคาดการณ์จีโนมการพัฒนาแยกออกจากส่วนประกอบอื่นๆ ของการปรับปรุงพันธุ์สัตว์ เหตุผลก็คือคำทำนายที่เป็นหนึ่งในองค์ประกอบหลายกำหนดทางพันธุกรรมกำไรในระยะยาวซึ่งจะทำให้มันเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับว่าการเพิ่มขึ้นในความถูกต้องเป้าหมายของจีโนมทำนายอย่างรวดเร็วกลายเป็นเป้าหมายของการรับรู้ของสัตว์พันธุ์(เดอลอโปส et al, 2013; Meuwissen, et al. 2013; หุ้นและ Reents 2013) เราขอแนะนำให้การคาดการณ์ที่จะยังคงเป็นแบบบูรณาการองค์ประกอบของรูปแบบการเพาะพันธุ์เพราะการเพาะพันธุ์สัตว์ต้องการการตรวจสอบรูปแบบและวิธีการที่สะท้อนให้เห็นถึงรูปแบบการเพาะพันธุ์ของแต่ละบุคคล. เพื่อที่จะเป็นประโยชน์สำหรับการเพาะพันธุ์สัตว์รูปแบบเหล่านี้และขั้นตอนการตรวจสอบจะต้องเพื่อตอบสนองความสามเกณฑ์ที่ แรกรุ่นจะต้องมีความสอดคล้องกับการเลือกการตัดสินใจ ทำนายความถูกต้องของการเลือกมากที่สุดที่เกี่ยวข้องกับผู้สมัครที่ไม่ถูกต้องโดยเฉลี่ยแล้วมีความสำคัญสำหรับแผนการปรับปรุงพันธุ์มันเป็นความถูกต้องเหล่านี้ที่มีการเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจการเพาะพันธุ์และเพิ่มระยะยาวกำไรทางพันธุกรรม. ประการที่สองขั้นตอนการตรวจสอบต้องตระหนักเป็นกลางความถูกต้อง การตรวจสอบขั้นตอนการพบมากที่สุดคือการศึกษาแบบจำลองและการวิเคราะห์การตรวจสอบข้ามซึ่งสามารถประเมินความถูกต้องทำนาย ความถูกต้องทำนายจากการศึกษาแบบจำลองมีแนวโน้มที่จะสูงกว่า crossvalidation วิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์ในขณะที่ความถูกต้องจากการวิเคราะห์ตรวจสอบข้ามมีความไวต่อความหมายของการอ้างอิงและประชากรทดสอบ(อาเมอร์และ Banos, 2010. Jannink et al, 2010; เดอลอโปส et al., 2013 Meuwissen et al., 2013) ประการที่สามรูปแบบและการตรวจสอบขั้นตอนจำเป็นต้องสะท้อนให้เห็นถึงระยะเวลาของแต่ละรูปแบบ การจัดอันดับของแบบจำลองการคาดการณ์สามารถเปลี่ยนแปลงเมื่อประเมินกำไรทางพันธุกรรมมากกว่ากรอบเวลาที่แตกต่างกันเพราะรูปแบบแตกต่างกันในการเน้นที่วางอยู่บนอัลลีลความถี่ต่ำที่มีผลในเชิงบวก(มูเยอร์ปี 2007 ก็อดดาร์ด 2009; Jannink 2010; Bastiaansen, et al. 2012; หลิว. et al, 2014) อีกต่อไประยะเวลาให้มากขึ้นที่สำคัญก็คือว่ารูปแบบการบัญชีการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมไม่ได้บันทึกโดยSNP-เครื่องหมาย (มูเยอร์ปี 2007 ก็อดดาร์ด2009) ด้วยเหตุผลเหล่านี้ก็มีแนวโน้มว่ารูปแบบต่าง ๆจะเหมาะที่สุดที่จะมีลักษณะที่แตกต่างกันในการปรับปรุงพันธุ์ที่แตกต่างกันรูปแบบหมายความว่าแผนการของพวกเขาแต่ละคนต้องมีรูปแบบที่ไม่ซ้ำกันการทำนายของตัวเอง เห็นได้ชัดว่าการคาดการณ์จีโนมไม่ได้เป็นปัญหาที่แยกการเพิ่มประสิทธิภาพและเราขอแนะนำให้มันยังคงเป็นสาขาการวิจัยที่ถูกนำมารวมในการออกแบบแผนการผสมพันธุ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.5 . คำทำนาย
จีโนมการทำนายพัฒนาเป็นสนามวิจัย
ของตัวเอง ( daetwyler et al . , 2013 ; de Los Campos et al . , 2013 ) .
นี้แน่นอนที่สำคัญในพื้นที่ของการวิจัยเพื่อปรับปรุงพันธุ์สัตว์ เพราะสัตว์จะเลือก

ตามการคาดการณ์ของทางบุญ และมันเป็นความท้าทายที่จะเชื่อมโยง
เกิดกับข้อมูล จีโนม . แต่มันจะ
น่าเสียดายถ้าวิจัยแบบจำลองจีโนมวิวัฒนาการ
แยกต่างหากจากส่วนประกอบอื่น ๆของการปรับปรุงพันธุ์สัตว์
เหตุผลก็คือการทำนายเป็นหนึ่งในหลายองค์ประกอบ
กำหนดได้รับพันธุกรรมในระยะยาวซึ่งทำให้มันน้อย
เกี่ยวกับที่เพิ่มขึ้นในความถูกต้อง เป้าหมายของการพยากรณ์จีโนม
, เป็นอย่างรวดเร็วกลายเป็น การรับรู้เป้าหมายของการปรับปรุงพันธุ์สัตว์
( De Los Campos et al . , 2013 ; meuwissen et al . ,
2013 ; หุ้นและ reents 2013 ) เราสนับสนุนให้เดา

ยังคงเป็นองค์ประกอบรวมของแผนการปรับปรุงพันธุ์
เพราะพันธุ์สัตว์ความต้องการรูปแบบและตรวจสอบกระบวนการที่สะท้อนให้เห็นถึงแผนการผสมพันธุ์

ในแต่ละที่ เพื่อที่จะเป็นประโยชน์สำหรับการปรับปรุงพันธุ์สัตว์ , โมเดลเหล่านี้และขั้นตอนการตรวจสอบจะต้องเติมเต็ม
3
เกณฑ์ ครั้งแรก นางแบบต้องสอดคล้องกับการตัดสินใจเลือก