Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


Ѕанк паспортных данных пшеницы (фрагмент)


«аписьоб образце состоит из названи€ сорта или линии, номера по каталогу (¬»–), родословной (см. раздел 7.4) или географического происхождени€ генотипа,признаков (идентифицированных аллелей) и некоторых дополнительных сведений (вид, разновидность, тип развити€, год районировани€ и др.). ¬ табл. 76 приведен фрагмент банка паспортных данных пшеницы, откуда видно, что за исключением вида и типа развити€ вс€ информаци€ о сортах представлена в естественном виде. ¬ид и тип (образ жизни) указаны сокращени€ми ј≈ (Tr.aestivum)Ч м€гка€ пшеница и S (Spring)Ч €рова€. –одословные сортов закодированы в специальном виде, удобном дл€ компьютерного представлени€ [4].

ƒл€ многих видов культурных растений разработаны единые международные символы генов. Ќапример, по –. ћак-»нтошу, у пшеницы гены обозначают одной или трем€ буквами и арабскими цифрами. ƒл€ обозначени€ генов чаще всего используют начальные буквы из названий генов (признаков) на латинском или английском €зыке. ƒоминантные аллели прин€то писать с заглавной буквы, рецессивные Ч со строчной. Ќапример, гены низкорослости (Reduced height) обозначают символом Rht; реакции на фотопериод (Response to photoperiod) Ч Ppd. ќбозначени€ всех локализованных генов есть в каталоге. «апись в каталоге содержит названи€ признака, символ гена, локализацию (хромосома, плечо) и название сорта-эталона, несущего данный аллель. “ака€ стандартизаци€ записи паспортных данных позвол€ет упростить ведение Ѕѕƒ и обмен между разными лаборатори€ми.

ѕакет программ, обслуживающих Ѕѕƒ, предоставл€ет следующие возможности:

а Ч ответы на простые информационные запросыЧ вывод упор€доченного (по алфавиту) списка названий заданых сортов; выдача полной информации по этому набору сортов (на печать выдаютс€ родословные, происхождение и идентифицированные аллели заданного набора сортов); подсчет общего числа имеющихс€ в Ѕѕƒ сортов и линий;

б Ч выборки или группировкиЧ вывести сорта, имеющие в родословной один и/или несколько заданных сортов, или сорта заданного происхождени€, или сорта с заданными аллел€ми. ¬озможны три варианта: вывод полной информации по сортам, только названий сортов, подсчет общего числа таких сортов. ћожно выбрать сорта с заданной комбинацией реквизитов. Ёта функци€ позвол€ет осуществить многоаспектный поиск сортов и форм, например, с заданными аллел€ми и происхождением. ƒанна€ функци€ может быть использована дл€ выбора наиболее подход€щих сортов-доноров нужного признака;

в Ч анализ родословных:

- развертывание родословных, т.е. автоматически подставл€ютс€ родословные родителей и прародителей заданного сорта до тех пор, пока не встрет€тс€ предки с неизвестной генеалогией (местные или стародавние сорта);

- вывести дендрограф (дендрограмму)Ч графическое изображение развернутой родословной вплоть до предков или сортов с неизвестными родословными; подсчитать ожидаемые доли прародителейв геноме заданного сорта;

- подсчитать матрицу коэффициентов родства (см. раздел 7.4) дл€ заданного набора сортов.

Ѕѕƒ может быть использован в селекции дл€ планировани€ скрещиваний (определение дивергентности родителей, выбор сортов-доноров, нахождение веро€тного генотипа сорта, вовлекаемого в скрещивани€). ќн посто€нно пополн€етс€ информацией, вз€той из каталогов, монографий, научных публикаций и дает возможность решени€ целого р€да задач:

- разработка новых подходов к описанию сортообразцов и использованию их в селекции дл€ более целенаправленного подбора родительских пар и оценки материала;

- вы€вление закономерностей географического распространени€ идентифицированных аллелей и экологической характеристики ключевых генов с целью подбора наиболее ценных аллелей и их сочетаний дл€ конкретной агроклиматической зоны;

- поиск генетических маркеров адаптивных систем, в частности, вы€вление генетических систем жаро- и засухоустойчивости.

«а рубежом более 10 лет создаютс€ и обновл€ютс€ международные компьютерные Ѕƒ по признакам, геномам, гендонорам, коллекци€м и т.п. различных видов сельскохоз€йственных растений. ¬сего их более 100. Ѕольшинство Ѕƒ представлено в международной компьютерной сети InterNet. Ќекоторые из них: GrainGenes Ц по зерновым культурам, MaizeDB Ц по кукурузе, RiceGenes Ц по рису, SolGenes Ц по семейству Solanaceae. ¬ InterNet доступны различные сайты, где объединены Ѕƒ различных направлений биологии, генетики, сельского хоз€йства и т.д. ¬ частности, сайт ЂUK CropNetї (адрес http://ukcrop.net/) позвол€ет проводить поиск в нескольких Ѕƒ, содержащих сведени€ о результатах селекционно-генетических исследований различных сельскохоз€йственных культур.

¬ качестве примера рассмотрим возможности одного из этих Ѕƒ - SolGenes, объедин€ющего биологическую и, прежде всего, генетическую информацию из научных журналов за последние 50 лет по основным культурам семейства пасленовых. Ќиже перечислены некоторые разделы Ѕƒ (всего их больше 30):

2 point data Ц 304 записи о парном расположении локусов на отдельных хромосомах различных видов. ќни, в частности, св€зывают положение морфологических маркеров с молекул€рными.

Allele Ц аббревиатуры 441 аллел€, литературные с указанием коллекций, где они имеютс€.

Autor Ц 11032 фамилии авторов статей, ссылки на которые есть в Ѕƒ.

Collection Ц названи€, координаты и фамилии кураторов 10 основных коллекции сортов, мутантных, диких и других форм семейства Solanaceae.

Colleague Ц 1730 фамилий специалистов по генетике и селекции пасленовых с их координатами.

DNA Ц 4785 описаний нуклеотидных последовательностей ƒЌ  с указанием расположени€ в геноме вида. »нформаци€ представлена в графическом виде

Environment Ц описание экспериментов (методика, изученные признаки, литературные ссылки и пр.) с образцами пасленовых, проведенные в 15 научных центрах.

Gene product Ц описание 1553 клеточных продуктов, которые кодируютс€ конкретными участками ƒЌ , и определ€емых типом, размером кодирующей области и т.п.

Germplasm Ц описание 8759 образцов пасленовых с указанием коллекций (название, вид, идентифицированные гены образца и пр.).

Image Ц 322 изображени€ (фотографии, схемы, рисунки) Ц результатов генетических и селекционных экспериментов с пасленовыми. ѕример на рис. 42.

(–»—”Ќќ  42)

Introgressed region Ц 50 карт хромосом томата с указанием положени€ локусов количественных признаков (QTL Ц см. раздел 4.1) и зондами дл€ идентификации.

Journal Ц название 556 научных журналов с информацией, использованной в Ѕƒ.

Keyword Ц 5400 ключевых слов и словосочетаний из статей, использованных в Ѕƒ.

Locus Ц сведени€ о 6317 локусах (AFLP, RFLP, морфологических и др.) со ссылками на карты.

Map Ц 290 генетических и физических (молекул€рных) карт различных культур с обозначени€ми и рассто€ни€ми между локусами и литературными ссылками дл€ каждого из них.

MultiMap Ц40 схемЦсопоставлений карт хромосом дл€ двух и более видов с указанием гомологичных участков.

Paper Ц сведени€ (включа€ аннотации) о 7138 стат€х, использованных в Ѕƒ.

Pathology Ц сведени€ о 23 болезн€х, вирусах и других патогенах со ссылками на информацию о генах устойчивости.

Species Ц кратка€ информаци€ о 225 видах пасленовых.

Trait Ц перечислены 70 изученных признаков с указанием видов.

¬се разделы имеют перекрестные ссылки, позвол€ющие найти всю сопр€женную информацию о любом объекте, упом€нутом в Ѕƒ SolGenes. ƒл€ этого существуют различные способы поиска информации. Ќаиболее простой Ц пр€мой просмотр в открывающихс€ окнах с помощью компьютерной мыши. Ѕолее сложные - с помощью специальных €зыков запросов. ¬ основе Ѕƒ программное обеспечение ACEBD (http://www.acdbe.org/)

—оздание подобного Ѕƒ, например, на основе информации о новой коллекции научного учреждени€, это сложный, длительный и дорогосто€щий процесс. ќн требует участи€ не только селекционеров и генетиков, но также высококвалифицированных специалистов по разработке Ѕƒ. ¬ св€зи с этим на кафедре генетики ћ—’ј предложен новый Ђкумул€тивныйї подход к развитию информационного компьютерного обеспечени€ научных исследований на примере работы с генетической коллекцией томата. ¬место разработки Ѕƒ предлагаетс€ создание и встраивание в давно существующие и посто€нно пополн€емые Ѕƒ минимального информационного Ђфильтраї - упрощенной базы данных о новой коллекции. «а счет доступного в InterNet программного обеспечени€, например ACEBD, и данных из InterNet Ѕƒ по той же культуре информацию о новой коллекции можно объединить с обширными сведени€ми о ее генах, признаках и т.п. ¬ результате возникает возможность автоматизированного получени€ из объединенного Ѕƒ сечений информации, сопр€женной с данными об образцах новой коллекции. ѕеред встраиванием УфильтраФ в Ѕƒ последний целиком переноситс€ из InterNet в компьютер пользовател€.

»спользу€ этот принцип, была создана упрощенна€ компьютерна€ база данных Mutant, содержаща€ минимальные сведени€ об 372 образцах идентифицированной маркерной коллекции томата кафедры генетики ћ—’ј. Ёта база данных встроена и объединена с InterNet Ѕƒ SolGenes.

 

 

14.2. ѕодсистема регистрации и документации экспериментального материала

 

ѕодсистема регистрации и документации, вход€ща€ в систему компьютерного сервиса, представл€ет собой совокупность экспериментальных данных, хран€щихс€ на магнитных дисках компьютера, и набор прикладных программ обработки этих данных. ѕо существу така€ подсистема €вл€етс€ Ѕƒ, который может содержатьс€ информацию по многим культурам (озима€ и €рова€, м€гка€ и тверда€ пшеницы, кукуруза, просо и т.д.) и обслуживать все лаборатории научного центра, т.е. быть интегрированным.

Ѕƒ хранит данные, получаемые в процессе селекционно-генетических исследований определенного научного центра. —юда входит информаци€ о характеристиках образцов из коллекций, скрещивани€х, испытании и отборах в гибридных попул€ци€х, результатах изучени€ отборов (линий) в селекционном и контрольном питомниках, предварительном и конкурсном испытани€х. »нформационное содержание такой базы, или концептуальна€ модель, приведено на рис. 43. Ќапример, метод педигри требует детального изучени€ семей и такой формы записи данных, котора€ позвол€ет прослеживать взаимосв€зь родителей и потомков. «десь оказываютс€ весьма полезными компьютеры, которые способны хранить и быстро перерабатывать огромные массивы информации.

(–»—”Ќќ  43)

¬ некоторых селекционных программах —Ўј на компьютере осуществл€ют автоматическое продвижение (т.е. дополнение) родословных дл€ каждого цикла скрещивани€ и отбора.  омпьютеры также широко используют в западных селекционных учреждени€х дл€ планировани€ полевых и лабораторных опытов, печати полевых журналов, дел€ночных этикеток, записи, хранени€, интерпретации данных.

Ќапример, подсистема регистрации и документации селекционного материала, используема€ в программе селекции картофел€ ‘редериктонской опытной станции ( анада), предназначена дл€ подбора родителей и выбора лучших селекционных номеров. —истема позвол€ет хранить информацию о селекционных образцах за неограниченное число лет, пополн€ть и корректировать имеющиес€ данные, выдавать родословные, проводить поиск и выдачу упор€доченного списка образцов, удовлетвор€ющих выбранному критерию по заданному числу признаков (их может быть более 40) количественных и качественных, измер€вшихс€ в течение четырех лет.  ритерий отбора может быть основан на заданной величине признака, средней стандартного сорта, средней отбираемой части попул€ции. ¬ системе реализован метод селекционных индексов и другие методы отбора по комплексу признаков.  роме того, система включает пакет программ дл€ статистической обработки данных экспериментов различными методами.

»нтегрированный Ѕƒ, включающий информацию об изучении 160 сельскохоз€йственных культур на всех государственных сортоиспытательных участках, создан в √оскомиссии –‘ по испытанию и охране селекционных достижений. Ѕƒ содержит данные испытаний, начина€ с 1982 г., по урожайности, качеству продукции, устойчивости к болезн€м, вредител€м и другим неблагопри€тным факторам Ч всего около 100 показателей. Ѕƒ позвол€ет сравнивать изучаемые сортообразцы со стандартом или лучшим сортом (гибридом), делать всевозможные выборки в разрезе культур, лет испытани€, хоз€йственных признаков. ќн содержит паспортные данные об изучаемом материале, учреждени€х-оригинаторах и €вл€етс€ мощной информационно-справочной системой.

Ќа основе коллекций ¬Ќ»» растениеводства им. Ќ.». ¬авилова создан интегрированный Ѕƒ генетических ресурсов, который включает данные о морфологии, происхождении и хоз€йственных признаках по дес€ткам тыс€ч образцов дл€ каждой из сельскохоз€йственных культур.

 

 

14.3. ѕрикладные программы анализа данных

 

 роме отдельных компьютерных программ, реализующих конкретные методы анализа экспериментальных или модельных данных, в последние дес€тилети€ созданы пакеты программ, относ€щиес€ к разным предметным област€м. ƒл€ компьютерного сервиса селекционно-генетических исследований растений особый интерес представл€ют пакеты генетико-попул€ционных, биометрико-генетических и селекционно-ориентированных программ.

¬ частности, сайт ЂPhylogeny programsї содержит информацию о 217 пакетов и отдельных программ по попул€ционной и эволюционной генетике, биоинформатике и пр. (http://evolution.genetics.washington.edu/phylip/software.html) —реди них пакет ARLEQUIN, в котором реализован широкий спектр попул€ционно-генетических методов. ƒокументаци€ этого пакета доступна по адресу http://acasun1.unige.ch/arlequin/.

¬ р€де Ќ»» генетического, сельскохоз€йственного и биологического профил€ –оссии установлен пакет AGROS, разработанный в “вери —.ѕ.ћартыновым. ќриентированный на специфику селекционно-генетических исследований, пакет AGROS включает в себ€ большое число программ, охватывающих традиционные методы прикладной статистики, а также р€д биометрико-генетических программ, специализированных дл€ обработки результатов селекционно-генетических экспериментов в растениеводстве. ѕакет AGROS функционирует в среде MS DOS, выполнен также его перенос в операционную систему Windows 95/98/NT. “акой вариант пакета получил название BIOGEN.

¬се программы представл€ют собой полностью самосто€тельные модули, поэтому возможно формирование специализированных комплексов, исход€ из специфики экспериментальной работы. ѕомимо стандартных статистических методов, используемых дл€ обработки селекционно-генетических экспериментов (сортоиспытание с частым контролем, коэффициент наследуемости, кросс-коррел€ции Ђродители-потомкиї и т.п.) в пакете AGROS имеютс€ реализации большинства биометрико-генетических методов, изложенных в учебнике:

- метод ѕедерсона,

- евклидово рассто€ние,

- двукомпонентный метод планировани€ скрещиваний,

- метод скольз€щей средней,

- анализ диаллельных скрещиваний по √риффингу, ’ейману, —авченко,

- анализ расщеплений по c 2,

- проверка сопр€женности качественных признаков,

- дисперсионный анализ качественных признаков,

- построение селекционных индексов и др.

¬ институте генетики и цитологии Ќациональной академии наук Ѕеларуси созданы пакеты прикладных программ –»ЎќЌ и јЅ-—“ј“ дл€ планировани€ и статистического анализа биологических, генетических и селекционных экспериментов. ¬ пакет вход€т более 60 программ по различным методам анализа:

- традиционные статистические методы параметрической и непараметрической статистики, в т.ч. многомерные и многофакторные;

- генетические методы диаллельного анализа, оценки стабильности генотипов, коэффициентов путей;

- селекционные блок программ дл€ планировани€ скрещиваний, оценки образцов по комплексу признаков, учета пестроты почвенного плодороди€ и др.

»митационное моделирование.  ак уже отмечалось во введении, под математической моделью понимают приближенное математическое описание процесса или €влени€. »митационное моделирование селекционно-генетических экспериментов включает упрощенное воспроизведение в компьютере этого сложного процесса с последующим анализом множества вариантов его проведени€, задаваемых исследователем. ¬ основе имитационной модели лежит описание отдельных этапов и всего процесса €зыком, воспринимаемым компьютером. јдекватность математической модели определ€етс€ тем, что она опираетс€ на весь имеющийс€ опыт Ч как экспериментальные данные, так и теоретические представлени€. “ем не менее, компьютерный эксперимент может не учесть р€да неизвестных исследователю факторов. ѕоэтому об€зательное условие вычислительного имитационного эксперимента Ч сопоставление получаемых результатов с практикой и в случае необходимости уточнение модели.

¬ажно отметить, что в реальном эксперименте изучают не объект или процесс в его чистом виде, а весьма запутанное и косвенное про€вление этого объекта или процесса. ¬ компьютерном имитационном эксперименте можно оценивать вли€ние на конечный результат заданных характеристик изучаемого процесса. ¬ полевом эксперименте механизмы такого воздействи€ могут быть не €сны. Ќапример, в реальной ситуации часто неизвестно, по каким локусам различаютс€ родительские формы.

¬ компьютерной же модели можно ввести практически любой генетический контроль селекционного признака (число локусов, число аллелей в локусе, эффекты генов, сцепление). ћодель опираетс€ на предшествующий опыт, т.е. на частную генетику конкретной сельскохоз€йственной культуры. ѕри недостатке информации о наследовании признака моделирование позвол€ет анализировать различные варианты генетической изменчивости признака. ¬ имитационной модели должно быть предусмотрена возможность задани€ благопри€тных или неблагопри€тных аллелей в каждом локусе. ћоделируют также случайное объединение пары гамет в зиготы потомка до получени€ заданного размера попул€ции. –азмеры попул€ции или выборку из нее при моделировании также можно варьировать, оптимизиру€ различные этапы селекционно-генетического эксперимента. —редовые модификации количественного признака ввод€т, например, с помощью конкретных значений коэффициента наследуемости.

÷елью имитационного эксперимента может быть, в частности, сравнение эффективности различных методов отбора у самоопыл€ющихс€ злаков или подбор схемы генетического эксперимента (минимально необходимые объемы скрещиваний, отборов, количество поколений и т.п.), гарантирующего получение мутантной формы, содержащей новое сочетание генов.

¬ частности, на кафедре генетики ћ—’ј была создана система программ дл€ имитационного и аналитического моделировани€ вли€ни€ rec -генов, мен€ющих частоту рекомбинации на маркированных участках хромосом (—мир€ев и др., 2000). ÷ель Ц подбор схем скрещивани€ и отбора мутантных форм томата, обеспечивающих достаточную веро€тность выделени€ высокорекомбинантных форм. –екомендации, полученные в процессе моделировани€ позволили в реальном многоэтапном эксперименте повысить частоту рекомбинации на маркированном участке II хромосомы томата на 40%.

«аключение. ¬ рамках системы компьютерного сервиса возможно резкое повышение методического уровн€ и эффективности селекционного процесса от разработки модели и планировани€ скрещиваний до интегральной оценки линий на заключительном этапе. ѕрименение системы компьютерного сервиса не ограничиваетс€ лишь информационным обслуживанием селекционной программы. ќна служит средством анализа данных по частной генетике сельскохоз€йственных культур и богатейшего опыта селекции, его вторичного использовани€.

ѕрименение системы компьютерного сервиса повысит эффективность исследований по частной генетике растений и селекционного процесса за счет следующих факторов:

- с помощью Ѕƒ исследователь будет владеть обширной генетической информацией об имеющемс€ исходном материале;

- прогноз перспективных гибридных комбинаций до проведени€ скрещиваний позволит увеличить объемы проработки перспективных кроссов без дополнительных затрат;

- информационно-поискова€ система регистрации и документации позволит рационально планировать селекционно-генетические эксперименты, что повысит их достоверность и объективность оценок;

- система программ имитационного моделировани€ может быть использована в качестве Ђтренажера селекционераї дл€ оценки различных методов отбора и систем скрещивани€ на этапе планировани€ селекционных и генетических программы.

 

 

 ќЌ“–ќЋ№Ќџ≈ ¬ќѕ–ќ—џ » «јƒјЌ»я

 

1. ¬ чем отличие Ѕƒ от экспериментальных или иных данных, записанных на магнитном диске компьютера?

2.  ак можно с помощью описанного в этой главе Ѕѕƒ пшеницы или другой культуры вы€вить закономерности географического распространени€ тех или иных аллелей?

3. „ем отличаетс€ пакет программ от набора программ, используемых в селекции растений?

4. ¬ чем заключаютс€ преимущества и недостатки имитационных экспериментов, выполн€емых на компьютере?

 



<== предыдуща€ лекци€ | следующа€ лекци€ ==>
в наборе из 15 сортов €ровой пшеницы | ќрганизации, выполн€ющие исследовани€ и разработки
ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-06; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 730 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

∆изнь - это то, что с тобой происходит, пока ты строишь планы. © ƒжон Ћеннон
==> читать все изречени€...

561 - | 449 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.033 с.