Українська система селекції

[Мішаня Ukrainian Beekeeper]

19 хвилин тому, Dmutruk сказав:

10.pdf

https://www.researchgate.net/profile/Kaspar_Bienefeld

 Thenks

Тут є дуже багато інформації цінної, давайте почнемо по трохи перекладати і працювати, правда тут без 100 не розберешся)

 

[Dmutruk]

10 хвилин тому, MIM (Мішаня Майгутяк) сказав:

Тут є дуже багато інформації цінної

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0213270

[Мішаня Ukrainian Beekeeper]

Дані з: Порівняння нескінченно малої та кінцевої моделей локусу для тривалого моделювання селекції з прямими та материнськими ефектами на прикладі медоносних бджіл

Анотація

Стохастичні імітаційні дослідження тваринництва здебільшого спираються або на нескінченно малу генетичну модель, або на кінцеві полігенні моделі. У цьому дослідженні ми дослідили довгостроковий вплив обраної моделі на схеми розведення медоносних бджіл. Ми впровадили нескінченно малу модель, а також кінцеві моделі локусів, що мають 200 та 400 локусів генів та імітували популяції 300 та 1000 колоній на рік протягом 100 років. Вибір мав прямий та материнський вплив на ознаку спадковості для матері h?_m = 0,42, пряму спадковість h? d = 0,27 та негативну кореляцію між ефектами r_md = ?0,18. Інший набір моделювання був запущений з параметрами h?_m = 0,53, h?_d = 0,34 і r_md = ?0,53. Усі моделі демонстрували подібну поведінку протягом перших 20 років. Протягом усього дослідження ми спостерігали більш високий генетичний приріст безпосередньо, ніж у материнських ефектів, і менший приріст із сильнішою негативною коваріацією. Однак у довгостроковій перспективі лише нескінченно мала модель передбачала стійкий лінійний генетичний прогрес, тоді як моделі кінцевих локусів демонстрували підлінійну поведінку і через 100 років лише досягали між 58% і 62% середніх значень розведення у нескінченно малої моделі. Хоча нескінченно мала модель запропонувала зменшити генетичну дисперсію на 33% до 49% після 100 років, у кінцевих моделях локусу спостерігається більш різка втрата - 76% до 92%. Тому розробляючи стійкі стратегії розведення, слід не сліпо довіряти нескінченно малої моделі, оскільки прогнози можуть бути надмірно оптимістичними. Натомість слід віддавати перевагу більш консервативному вибору кінцевої моделі локусу. лише нескінченно мала модель передбачала стійкий лінійний генетичний прогрес, в той час як моделі кінцевих локусів демонстрували підлінійну поведінку і через 100 років лише нескінченно малої моделі досягали між 58% і 62% середніх значень розведення. Хоча нескінченно мала модель запропонувала зменшити генетичну дисперсію на 33% до 49% після 100 років, у кінцевих моделях локусу спостерігається більш різка втрата - 76% до 92%. Тому розробляючи стійкі стратегії розведення, слід не сліпо довіряти нескінченно малої моделі, оскільки прогнози можуть бути надмірно оптимістичними. Натомість слід віддавати перевагу більш консервативному вибору кінцевої моделі локусу. лише нескінченно мала модель передбачала стійкий лінійний генетичний прогрес, в той час як моделі кінцевих локусів демонстрували підлінійну поведінку і через 100 років лише нескінченно малої моделі досягали між 58% і 62% середніх значень розведення. Хоча нескінченно мала модель запропонувала зменшити генетичну дисперсію на 33% до 49% після 100 років, у кінцевих моделях локусу спостерігається більш різка втрата - 76% до 92%. Тому розробляючи стійкі стратегії розведення, слід не сліпо довіряти нескінченно малої моделі, оскільки прогнози можуть бути надмірно оптимістичними. Натомість слід віддавати перевагу більш консервативному вибору кінцевої моделі локусу. в нескінченно малої моделі було досягнуто лише між 58% і 62% середніх значень розведення. Хоча нескінченно мала модель запропонувала зменшити генетичну дисперсію на 33% до 49% після 100 років, у кінцевих моделях локусу спостерігається більш різка втрата - 76% до 92%. Тому розробляючи стійкі стратегії розведення, слід не сліпо довіряти нескінченно малої моделі, оскільки прогнози можуть бути надмірно оптимістичними. Натомість слід віддавати перевагу більш консервативному вибору кінцевої моделі локусу. в нескінченно малої моделі було досягнуто лише між 58% і 62% середніх значень розведення. Хоча нескінченно мала модель запропонувала зменшити генетичну дисперсію на 33% до 49% після 100 років, у кінцевих моделях локусу спостерігається більш різка втрата - 76% до 92%. Тому розробляючи стійкі стратегії розведення, слід не сліпо довіряти нескінченно малої моделі, оскільки прогнози можуть бути надмірно оптимістичними. Натомість слід віддавати перевагу більш консервативному вибору кінцевої моделі локусу.

https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.1nh544n  - original

 

[Мішаня Ukrainian Beekeeper]

Вступ

Основне занепокоєння у програмах сталого розведення та збереження викликає збереження генетичної дисперсії в популяції [ 1 - 4 ]. Для оцінки розвитку генетичної дисперсії в різних умовах симуляції Монте-Карло широко застосовуються в генетиці розведення та збереження тварин з моменту впровадження комп'ютерів [ 5 , 6 ], і вони залишаються цінним інструментом [ 7 , 8 ]. В даний час два основні типи генетичних моделей використовуються для дослідження розвитку генетичної дисперсії за допомогою моделювання: нескінченно мала модель Фішера [ 9 , 10 ] та кінцеві моделі локусу [ 11 , 12]. Нескінченно мала модель передбачає, що на кількісні ознаки генетично впливає нескінченно велика кількість локусів, кожен з яких має однаковий нескінченно мало малий вплив. На відміну від цього, кінцеві моделі локусів припускають, що можливо велика, але кінцева кількість локусів сприяє ознаці та передбачає різну величину впливу відповідних локусів. В останніх симуляційних дослідженнях були використані як нескінченно мала модель [ 13 , 14 ], так і кінцеві моделі локусу [ 15 , 16 ].

Хоча існуюче програмне забезпечення, наприклад ADAM [ 17 ], може запускати моделювання на основі будь-якої моделі, порівняння властивостей двох моделей у стохастичних моделюваннях в літературі мало. Fournet-Hanocq & Elsen [ 18 ] порівнювали моделювання Монте-Карло на основі моделі кінцевого локусу з двома детермінованими моделюваннями, одне з яких спиралося на нескінченно малу модель, і виявило більші втрати генетичної дисперсії в моделях кінцевих локусів. Подальші дослідження були зосереджені лише на одній із моделей та виявили залежності результатів моделювання від чисельності популяції [ 19 ] або розподілу ефектів QTL [ 12 ]. В [ 20], було проведено моделювання за допомогою обох моделей. Однак у цьому дослідженні порівнювали точність різних методів оцінювання племінної вартості залежно від моделей, а не властивостей самих моделей. Нам не відомо жодне пряме порівняння моделювання Монте-Карло на основі відповідних моделей.

Оцінки довгострокових наслідків розведення тварин, особливо межі можливостей відбору, були введені в [ 21 ], пов'язуючи можливий загальний генетичний приріст із ефективним чисельністю популяції. Автори [ 19 ] вивчали багаторічну поведінку симуляцій Монте-Карло, що спиралися на нескінченно малу модель. Вони виявили проблему зменшення генетичної дисперсії у дуже малих популяціях та виявили зацікавленість у подібних дослідженнях із різними генетичними моделями. Дослідження довгострокових селекційних ефектів за допомогою кінцевої моделі локусу було проведено в [ 22]. Тут автори виявили можливість поліпшення довгострокових реакцій шляхом посилення вибору сприятливих мінорних алелей. Схеми розведення можуть вибирати або окремі ознаки, або кілька взаємопов'язаних ознак. Часто ці риси визначаються не лише окремими особами, а й їх сучасниками за допомогою непрямих наслідків [ 23 , 24 ]. Найпоширенішими з цих непрямих наслідків є, мабуть, так звані материнські ефекти, при яких генетичні властивості греблі впливають на продуктивність її потомства [ 25 - 27 ].

Симуляційні дослідження вже вивчали ефекти селективного розведення для кількох ознак та виявили, що оцінка племінної вартості повинна враховувати співвідношення між різними ознаками [ 28 , 29 ]. Традиційно більшість цих досліджень ґрунтуються виключно на нескінченно малої моделі [ 28 , 30 , 31 ]. Більшість сучасних досліджень моделювання одинарних ознак на основі кінцевих моделей припускають, що існує сприятливий алель і припускають, що ефекти алеля слідують за важкохвостим розподілом, що часто реалізується гамма-розподілом. Ці припущення неможливо легко перенести на багатофакторну установку. Тим не менш, існує ряд багатозначних досліджень з кінцевими моделями локусу [ 29 ,32 , 33 ]. Однак поки що не було встановлено єдиної стандартної методології [ 34 ].

Імітаційні дослідження, що включають непрямі ефекти, майже виключно базуються на нескінченно малої моделі [ 35 - 39 ]. Було встановлено, що непрямі ефекти повинні бути правильно вирішені в оцінці племінної вартості для отримання оптимальних результатів і що негативна кореляція між прямими та непрямими ефектами може сильно утруднювати генетичний прогрес [ 35 , 36 ]. Крім того, було встановлено зв'язок між наявністю непрямих генетичних ефектів та підвищенням швидкості інбридингу [ 38 ]. У дослідженнях, що досліджували потенціал геномного відбору у медоносних бджіл, Gupta та співавт. Були здійснені кінцеві симуляції локусу, що включають в себе ефекти для матері. [ 40 , 41].

Стратегії, що використовуються для вирішення проблеми невизначеного батьківства в декількох схемах розведення, були вперше розроблені в [ 42 ] та [ 43 ]. Реалізуючи комп’ютерне моделювання на основі нескінченно малої моделі, Салліван [ 44 ] виявив явний негативний вплив непевного батьківства на успіх селекції. Cardoso & Tempelman [ 45 ] проводили симуляційні дослідження з невизначеним батьківством, включаючи риси, що безпосередньо впливають на материнське життя, і показали, що на них однаково впливає відсутність батьківської інформації. Нещодавно було проведено дослідження, проведене Tonussi et al. [ 46] досліджено вплив невідомих сир на оцінку значення геномної селекції на основі моделі кінцевих локусів. Це дослідження також виявило подальші наслідки невідомого батьківства в традиційних умовах BLUP, включаючи завищення генетичних параметрів.

Біологія та сучасні схеми розмноження медоносних бджіл свідчать про вищезазначені особливості. Вони поєднують негативно корельовані материнські (королева) та прямі (робітничі) наслідки з непевним батьківським походженням та сильною потребою у підтримці генетичного різноманіття, що загрожує дебристичною депресією [ 47 , 48 ]. Комерційні особливості, такі як вироблення меду або стійкість до вароа , можуть по-материнському впливати королевою через її частоту відкладання яєць або виділення феромону, а також безпосередньо працівників (наприклад, за допомогою збору нектару або гігієнічної поведінки). У двох аспектах материнські та прямі наслідки для медоносних бджіл незначно відрізняються від відповідних аналогів на ссавців.

Безпосередній ефект стосується не окремої людини, а колективу працівників колонії. Таким чином, це часто сприймається як їх середній ефект [ 49 ].

Материнський ефект королеви спрямований не на наступне покоління королеви, а на її робочу групу, організацію, яка безпосередньо не бере участь у процесі відбору. Отже, відбір для материнських ефектів не страждає від недоступності інформації останнього покоління, що призводить до зниження потенціалу селекції для ознак, що постраждали від матері у інших видів [ 50 ].

Тим не менш, поняття материнських та прямих наслідків у медоносних бджіл дуже нагадує відповідні поняття у інших сільськогосподарських тварин, і їх регулярно розглядають як їх еквіваленти [ 49 , 51 , 52 ]. Це робить медоносну бджолу ідеальним модельним видом для кількісної оцінки впливу раніше не досліджених факторів.

Більше того, існує конкретна сучасна причина для вивчення бджільництва. Через відсутність відбору невеликі раси медоносних бджіл в Європі все більше замінюються двома вибраними підвидами [ 53 ]. Незабаром будуть створені нові програми розведення для цих рас, що перебувають під загрозою зникнення, і розробляються нові протоколи тестування продуктивності [ 54 - 57 ]. Тому на даний момент потрібні стійкі довгострокові стратегії розведення.

Після встановлення оцінки племінної вартості на основі БЛУП [ 52 , 58 ] була розроблена нова методологія, специфічна для виду [ 49 , 59 ]. Первинні симуляційні дослідження були проведені з використанням нескінченно малої моделі [ 49 ], або з кінцевими моделями локусу [ 40 , 41 ]. У цій роботі ми пояснимо методологічну концепцію, яка також переноситься на інші види, та встановимо методи моделювання схем розведення медоносних бджіл. Ми порівнюємо багаторічну поведінку моделювання Монте-Карло на основі нескінченно малих та кінцевих моделей локусу для полегшення надійного вибору моделі для майбутніх досліджень, що стосуються конкретної популяції.

Методи

Загальні припущення

Колонії медоносних бджіл були змодельовані як такі, що складаються з єдиної королеви та її потомства (групи бджіл-робітників, що не відтворюються). Окрім диплоїдних королеви та робітників, гаплоїдні дрони були модельовані індивідуально. Після їх створення юні королеви негайно спарені з 12 дронами кожна. Потім генетична інформація королеви та 12 трутнів була використана для створення робочої групи та дочок-королеви. Дрони отримали генетичну інформацію тільки від відповідних маток греблі.

Відповідно до загальної селекційної практики (див. [ 55 ] та [ 60 ] для більш детальних пояснень), королеви, що виробляють дрони (DPQ), та потенційні дамби королеви наступного покоління (племінні королеви, BQ) утворювали дві взаємовиключні групи. Колекція з восьми DPQ формувала так звану спаровувальну станцію. 12 безпілотників, з якими пов'язувалася окрема королева, завжди походили з однієї єдиної спарової станції. DPQ на спаровій станції були змодельовані для поділу загальної греблі BQ. У теорії розведення медоносних бджіл такі станції спарювання часто розглядаються як аналог сирам у інших сільськогосподарських тварин [ 49 , 52]. У ситуаціях, коли ця аналогія застосовується, ми називаємо їх псевдосирками. Великі зусилля з обслуговування безпечних станцій спарювання насправді призводять до порівняно невеликої кількості псевдосировин у схемах розведення медоносних бджіл. Наші симуляції охопили період часу 100 років. Ми імітували невелику кількість населення, в якій щороку створювали 300 BQ та чотири псевдосирії, а також більшу кількість населення з 1000 BQ та 10 псевдосир.

Кожен модельований рік, як правило, характеризувався такими подіями, які будуть детальніше обговорені:

Королева виробництва, в т.ч.

Вибір греблі

Успадкування справжніх племінних цінностей

Королева спаровування

Випробування на виробництво та експлуатацію колоній

Оцінка вартості розведення на наступний рік

Останні дві події відбулися лише у другому та наступних роках.

Основні симуляції були реалізовані на C, тоді як створення початкового генетичного розподілу та статистичний аналіз результатів були записані в R [ 61 ]. Вихідний код програми, а також вихід моделювання та сценарій статистичного аналізу зберігаються в Дріаді [ 62 ].

Вибір греблі

У кожному з перших двох років 300 (відповідно 1000 для більшої кількості населення) було створено без визначених батьків. Передбачалося, що ці базові штатні групи не пов'язані. Аналогічно, у кожному з перших трьох років було створено чотири (відповідно 10) псевдосиреї без вказаних батьків. Кожна псевдосистема складала вісім DPQ. Ніяких відносин між DPQ або між DPQ та BQ не передбачалося протягом перших трьох років. Починаючи з третього року, дворічні BQ були доступні, і їхні колонії мали оцінені показники розведення. Оцінка племінної вартості за теорією, розробленою в [ 49 ], у маток та їхніх робітничих груп були отримані прямі та материнські розрахункові значення селекції, де сума обох племінних значень робочої групи становила критерій відбору (SC) (див. [ 49, 63 ] для детальної мотивації СК). Шляхом вибору усікання на основі КС було обрано 60 (відповідно 200) дворічних штатних офісів, які служать дамбами для наступного покоління КВ. Кожна з відібраних дамб дала п’ять нових племінних маток. На четвертому році і щороку після цього чотири (відповідно 10) трирічні КБ були обрані дамбами нового покоління DPQ. BQ були обрані шляхом відбору усікання на основі SC, і кожен з них вмикав налаштування однієї спарової станції (див. Також фіг.1 для огляду схеми розведення).

 

Рис. 1. Схема розведення малої популяції.

Щороку з'являється 300 нових племінних маток (BQ), з яких найкращі 60 виробляють наступне покоління BQ (інтервал генерації: два роки). Кожен з чотирьох найкращих BQ виробляє псевдосистему щороку (інтервал генерації: три роки). Для більшої кількості населення (300, 60, 4) треба замінити на (1000, 200, 10).

[Dmutruk]

2 хвилини тому, MIM (Мішаня Майгутяк) сказав:

Основні симуляції були реалізовані на C, тоді як створення початкового генетичного розподілу та статистичний аналіз результатів були записані в R [ 61 ]. Вихідний код програми, а також вихід моделювання та сценарій статистичного аналізу зберігаються в Дріаді [ 62 

нас цікавить код)

[Мішаня Ukrainian Beekeeper]

Успадкування справжніх племінних цінностей

Генетика бджіл була змодельована за трьома різними моделями: (i) кінцева модель локусу з 200 несполученими локусами, (ii) модель кінцевого локусу з 400 непов'язаними локусами та (iii) нескінченна мала модель. Ми будемо називати три моделі FL200, FL400 та INF відповідно. Для моделювання ми вирішили нормально розподілену ознаку з початковою прямою генетичною дисперсією адекватної (робочої) добавки , початковою генетичною дисперсією адекватної матері (королевою) та залишковим ефектом із варіацією . Проведено два набори моделювання з різними негативними кореляціями між материнськими та прямими ефектами. У першому випадку ми вибрали помірну негативну коваріацію , а у другому - більш сильну негативну коваріацію. Ці числа відображають початкові спадкові наслідки для матері , відповідно. , а також наслідок прямого ефекту , респ. , з генетичними кореляціями r md = ?0,18, респ. r md = ?0,53. Ці співвідношення знаходяться в широкій відповідності з параметрами розведення, визначеними різними дослідженнями для кількох ознак [ 47 , 63 - 65 ]. Зауважимо, що, як описано в роботі [ 65 ], спадковість прямого ефекту вимірює кількість фенотипічної дисперсії, яку можна віднести до робочих груп. Однак це не відображає можливості для відповіді на вибір при виборі незайманих королева відповідно до теорії, розробленої в [66 ]. Ніякого домінування чи епістатичних ефектів не моделювали.

Ми називаємо матрицю початкових генетичних параметрів як(1)

Матриця ? A виконала три цілі в моделюванні.

Він визначав дисперсійну структуру племінних значень базової популяції.

У ній описано припущені генетичні коваріації в оцінці значення племінного значення BLUP. (? A не оновлювався для цього під час моделювання, хоча генетичні параметри зміщувалися через дрейф та селекцію в кінцевих моделях локусу)

У ній описана дисперсія менделівського відбору проб у спадкуванні племінних значень у нескінченно малої моделі. Також для цієї мети ? A залишався постійним до виправлень батьківського інбридингу під час моделювання, оскільки відбір не впливає на дисперсію вибірок Менделя в нескінченно малої моделі [ 67 , 68 ].

Далі ми посилаємось на різні комбінації генетичної моделі (FL200, FL400 та INF), генетичні кореляції ( r md = ?0,18 та r md = ?0,53) та розміри популяції (300 BQ та 1000 BQ на рік), додаючи генетичні кореляції як підписники та розміри популяції як надписи до генетичної моделі (див. табл. 1 ).

Кінцева модель локусу.

У кінцевих моделях локусів ми припускали, що ознака генетично визначається 200 (FL200), відповідно 400 (FL400), неспорідненими біаллевими локусами, кожен з яких має ефект королеви та робочого. Відповідно до [ 67 ], ми вирішили використовувати U-подібний ? (0,5,0,5) -розподіл для частот алелів у базовій сукупності. Розподіл ефектів алелів зазвичай вважається великим хвостом. Популярними розподілами для моделювання таких ефектів є гамма та експоненціальні чи розподіли Лапласа [ 69 , 70 ], тоді як [ 71 ] аргументує суміш розподілів. В [ 15], для опису ефектів QTL була використана суміш між Лапласом та нормальним розподілом з вагою 0,95 та 0,05. Оскільки це припущення дозволяє прямо узагальнити багатовимірний випадок, ми також обрали розподіл ефектів QTL, в яких переважав розподіл Лапласа.

Генетичні установки для базової популяції були створені наступним чином:

Нехай 1 і 2 будуть два можливих алелів в локусі з частотами р 1 і р 2 , відповідно. Нехай n - загальна кількість локусів. Тоді аллель ефекти і аллели 1 і 2 були визначені в наступних кроках:

Утворіть випадковий вектор e після розподілу(2)деіпозначають багатоваріантний Лаплас і нормальний розподіл відповідно.

Отримайте попередні алельні ефекти(3)

З цієї трансформації, очікуване значення для ефекту аллель в кожному локусі одно нуль, а очікувана аддитивная генетична дисперсія , породжена все локусами ? . При реалізації конкретної, однак, отримана аддитивная генетична дисперсія , як правило , відрізняється від Й А . Таким чином, після того, як попередні ефекти аллель були обчислені для всіх локусів, ми застосували ще один крок після корекції для отримання ефектів алелів і гарантувати , що добавка генетичної дисперсія по всім локусами ? .

Обчисліть E 1 і E 2 як(4)

Сценарій створення цих можливих алелей на QTL був написаний в R [ 61 ], використовуючи пакети MASS [ 72 ] і L1pack [ 73 ] для створення відповідно багатоваріантних нормальних і розподілених векторів Лапласа [ 62]]. Після створення можливих аллелей, королеви базової популяції були оснащені двома алелями на кожному локусі, де алелі були виведені випадковим чином на основі заданих частот. Королеви пізніших поколінь успадкували свої гени, отримавши один з двох алелів греблі та єдиний алель сирського дрона на кожному локусі гена. Дрони успадкували один з двох алелів дамби навмання. Ніяких мутацій не моделювали при успадкуванні алелів. Для окремої королеви її справжнє племінне значення (TBV) розраховували як суму алельних ефектів усього її геному. Для отримання порівнянних значень для TBV гаплоїдних безпілотників та диплоїдних маток справжнє племінне значення дрона було визначено вдвічі від суми алельних ефектів його геному.74 ]. Група робітників W королеви Q отримала в якості свого племінного значення середнє значення Q 's TBV і середнє значення TBV трутнів, з якими Q спарювалося, як показано в наступному рівнянні:(5)

Нескінченно мала модель.

У нескінченно малої моделі (INF) всі королеви з базової популяції отримали свої справжні селекційні значення як реалізацію нормально розподіленого випадкового вектора з очікуванням (0, 0) ? та дисперсією ? A , як пояснено в роботі [ 75 ]. Успадкування справжніх племінних цінностей від батьків до потомства слідувало теорії [ 76 ] з необхідними пристосуваннями до гаплоїдії трутнів. Зокрема, успадкування ТБВ від племінної королеви В та безпілотника Д дочірній цариці Q було реалізовано як(6)де Менделівська вибірки ? була реалізація нормально розподіленого випадкового вектора з очікуванням (0, 0) ', і дисперсією ? A . F В позначає інбридингу коефіцієнт B . In vivo , точні оцінки взаємозв'язків та коефіцієнтів інбридингу важко отримати, оскільки спорідненість двох потомств однієї греблі може змінюватись в межах 0,25 - 0,75 [ 52 ]. Однак у силіконі дрони змоделювались індивідуально, тому ми могли відслідковувати точні зв’язки між побратимами та, отже, між усіма людьми. Розрахунок відносин проводили, як зазначено в [ 77]. Тому в цей момент для моделювання не потрібно було покладатися на наближені обчислення F B, як описано в [ 52 ] або [ 49 , 59 ]. Успадкування від DPQ Q до безпілотника D було усвідомлено як(7)де знову Менделівська вибірки ? була реалізація нормально розподіленого випадкового вектора з очікуванням (0, 0) 'і дисперсією ? A . Робоча група W королеви Q отримала свою племінну цінність, як у кінцевих моделях локусу згідно рівняння 5 .

Королева спаровування

Коли всі королеви року були створені, БК були відведені до псевдосир. Квітки з тією ж дамбою були відправлені на ту саму станцію спарювання. Розподіл сестринських груп на псевдосирії було випадковим. Коли королеву було призначено до псевдосистеми, було виготовлено 12 трутнів, де дамба кожного безпілотника була обрана випадковим чином серед 8 DPQ мінних станцій. Дані про дрони (алелі, у випадку з кінцевими моделями локусу, і TBV, у випадку нескінченно малої моделі) відтепер зберігалися разом із даними королеви.

Випробування на виробництво та експлуатацію колоній

Після спарювання новоспечених БК однорічних БК було призначено до колонії. Колонія отримала справжні селекційні значення згідно рівняння 5 . Модельовану продуктивність колонії розраховували як суму справжньої материнської племінної цінності королеви ( ), справжнього значення прямого розведення робочої групи ( ), а випадковий залишковий ефект - це реалізація нормально розподіленої випадкової величини з середнє значення нуля та дисперсія . Оскільки сума визначає генетичну частку результату тесту на ефективність, головна мета відбору - максимізувати це значення з часом. Тому ми називаємо цю суму критерієм ефективності (ПК).

Згодом було проведено оцінку величини розмноження BLUP, використовуючи програмне забезпечення BLUPF90 [ 78 ], залежність між BQ та колоніями, обчислена, як описано в [ 59 ]. Оцінка племінної величини ґрунтувалася на параметрах і ? A, як зазначено у рівнянні 1 . Оцінка параметрів не проводилася в рамках моделювання, і параметри BLUP не коригувались, щоб відображати генетичні зміни через дрейф та вибір у налаштуваннях FL200 та FL400.

Повторення

Симуляції за допомогою моделі INF повторювались 100 разів для отримання надійних результатів. У моделюванні з обмеженою кількістю локусів ми створили 10 наборів алельних частот і алельних ефектів для кожного з параметрів кінцевого локусу. З кожним із цих наборів моделювання для обох розмірів населення повторювалося 100 разів.

Після цього ми провели дослідження повторень, необхідних для майбутніх симуляцій, виходячи з розбіжності результатів у відповідних повторах. Виходячи з [ 79 ], ми оцінили кількість необхідних повторень моделювання з відхилень у результатах. Якщо стандартне відхилення результату повторів дорівнює s , а допустима помилка в оцінці для середнього значення дорівнює e , то з мінімальною кількістю повторень(8)існує рівень безпеки 1 - ?, що обчислене середнє значення відрізняється від справжнього очікування менше, ніж e . Тут z посилається на кванти стандартного нормального розподілу.

Оскільки результати моделювання залежать від обраної моделі та відхилення між результатами моделювання та можливі спостереження in vivo через неточність моделі, ми вирішили допустити рівень помилок до 10%. Далі ми дослідили, скільки повторень потрібно, щоб потрапити нижче цього рівня помилок із рівнем довіри 99%.

[Мішаня Ukrainian Beekeeper]

3 хвилини тому, Dmutruk сказав:

нас цікавить код)

https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.1nh544n - значить потрібно буде шукати, там 21гб  набір даних, ще плюс до самої статті є посилання на комп'ютерну інформацію. Мабуть буде краще вже завтра на свіжу голову читати, перекладати, вивчати, аналізувати , застосовувати)

Ще раз дякуємо Вам за посилання 

[Kumpel (Ігор Довгуник)]

8 годин тому, MIM (Мішаня Майгутяк) сказав:

https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.1nh544n - значить потрібно буде шукати, там 21гб  набір даних, ще плюс до самої статті є посилання на комп'ютерну інформацію. Мабуть буде краще вже завтра на свіжу голову читати, перекладати, вивчати, аналізувати , застосовувати)

Ще раз дякуємо Вам за посилання 

Михайле, то Ви найближчим часом нас покидаєте ?

Ні, ковтнути оту 21 гігу Вам вдасться, але коли почнете її переварювати, то якось трохи за Вас лячно .

Але то нічого. Десь за рік будете у нас крутим фахівцем з математичного моделювання генетичних процесів у селекції .

Пртмітка:

До того часу дружина може вигнати з хати 

[rudakov]

3 минуты назад, Kumpel (Ігор Довгуник) сказал:

Михайле, то Ви найближчим часом нас покидаєте ?

Ні, ковтнути оту 21 гігу Вам вдасться, але коли почнете її переварювати, то якось трохи за Вас лячно .

Але то нічого. Десь за рік будете у нас крутим фахівцем з математичного моделювання генетичних процесів у селекції .

Пртмітка:

До того часу дружина може вигнати з хати 

Ну або тараканчики в голові все-таки захоплять владу 

[Kumpel (Ігор Довгуник)]

35 хвилин тому, rudakov сказав:

Ну або тараканчики в голові все-таки захоплять владу 

Та ні, не захоплять. Там буде кілька вузькоспеціалізованих груп і вони не зможуть поділити владу 

[Александр К.]

Это все интересно но что вам даст даже очень хорошая программа селекции если в ней будет регистрироваться 15-20 % от общего количества матководов ?? Что заставит\заинтересует всех регистрироваться???

[rudakov]

26 минут назад, Kumpel (Ігор Довгуник) сказал:

Та ні, не захоплять. Там буде кілька вузькоспеціалізованих груп і вони не зможуть поділити владу 

http://1c.ua/ua/v8/prod-ua/43404/ є ось таке рішення для свиней, можливо її можна переробити для бджіл 

[Kumpel (Ігор Довгуник)]

17 хвилин тому, rudakov сказав:

http://1c.ua/ua/v8/prod-ua/43404/ є ось таке рішення для свиней, можливо її можна переробити для бджіл 

Це лише система обліку, без прогнозування.

У мережі  можна знайти готові невеличкі програмки на алгоритмах BLUP. Вони дозволяють планувати селекційні процеси для окремих тварин, але не для бджіл.

[Віталій Овчарук]

1 година тому, Александр К. сказав:

Это все интересно но что вам даст даже очень хорошая программа селекции если в ней будет регистрироваться 15-20 % от общего количества матководов ?? Что заставит\заинтересует всех регистрироваться???

Зачем кого-то заставлять? Как только появится обязаловка сразу начнут делать для галочки или придумывпть схемы чтобы увильнуть. Оно нам надо? 

[Александр К.]

23 минуты назад, Виталий Овчарук сказал:

Зачем кого-то заставлять? Как только появится обязаловка сразу начнут делать для галочки или придумывпть схемы чтобы увильнуть. Оно нам надо? 

Я не утверждаю что заставлять я понять не могу почему люди будут регистрироваться.... В чем смысл для матковода?

[Dmutruk]

http://nce.ads.uga.edu/software/

ось посилання на той самий BLUP. під цю програму написана програма BeeSim, код якої в тому файлі(21Гб) тепер треба це якось зліпити, я не сильний в програмуванні, в школі вивчали лиш делфі і борланд... там є файли де описується принцип роботи програми подивіться хто сильний в цьому і розбирається

[Dmutruk]

2 хвилини тому, Александр К. сказав:

В чем смысл для матковода?

прочитайте ще раз назву теми) сенс в тому що програма дає оцінку племінної цінності для матки і прогнозує яким буде потомство, підбирає партнерів для обльоту і т.д. для матковода дійсно, сенсу нема, йому лиш би продати маток, це інструмент для селекціонерів

[Kumpel (Ігор Довгуник)]

3 хвилини тому, Dmutruk сказав:

... в школі вивчали лиш делфі і борланд... 

Ну ось один і знайшовся . Якщо в школі Ви вивчали Borland c++, то більшого і не треба .

[Dmutruk]

2 хвилини тому, Kumpel (Ігор Довгуник) сказав:

Якщо в школі Ви вивчали Borland c++, то більшого і не треба

Ні, шкільною програмою це не передбачено (нажаль), ми складалии примітивні програмки

[davolodya]

23 хвилини тому, Dmutruk сказав:

прочитайте ще раз назву теми) сенс в тому що програма дає оцінку племінної цінності для матки і прогнозує яким буде потомство, підбирає партнерів для обльоту і т.д. для матковода дійсно, сенсу нема, йому лиш би продати маток, це інструмент для селекціонерів

Всі ці дії чудово виконує бібрід, хоча і не для всіх порід, беріть і користуйтеся, навіщо видумувати ровер? 

 

[Віталій Овчарук]

40 хвилин тому, Александр К. сказав:

Я не утверждаю что заставлять я понять не могу почему люди будут регистрироваться.... В чем смысл для матковода?

В селекции смысл. 

Чем больше материала тем сложнее анализировать его и планировать работу, вот программы могут помочь в этом. 

11 хвилину тому, davolodya сказав:

Всі ці дії чудово виконує бібрід, хоча і не для всіх порід, беріть і користуйтеся, навіщо видумувати ровер? 

 

Может не всем туда дорога открыта? 

[Александр К.]

32 минуты назад, Виталий Овчарук сказал:

В селекции смысл. 

Чем больше материала тем сложнее анализировать его и планировать работу, вот программы могут помочь в этом. 

 

42 минуты назад, davolodya сказал:

Всі ці дії чудово виконує бібрід, хоча і не для всіх порід, беріть і користуйтеся, навіщо видумувати ровер? 

 

??

[Александр К.]

1 час назад, Dmutruk сказал:

прочитайте ще раз назву теми) сенс в тому що програма дає оцінку племінної цінності для матки і прогнозує яким буде потомство, підбирає партнерів для обльоту і т.д. для матковода дійсно, сенсу нема, йому лиш би продати маток, це інструмент для селекціонерів

Допустим но как тогда сейчас селекционеры у нас выходят из положения.... Так же и будут выходить дальше....

[Kumpel (Ігор Довгуник)]

1 година тому, Dmutruk сказав:

Ні, шкільною програмою це не передбачено (нажаль), ми складалии примітивні програмки

Так просто зіскочити Вам вже не вдасться . Будь-які складні задачі розбиваються на прості кусочки і вирішуються примітивними підпрограмками. А робити їх Ви вже навчені .

[rudakov]

Бібрід коштує грошей, і крім того окремим маткарям доступ туди закритий.