Derin sinir ağları ile genomik tahminler: Deneysel yaklaşım
Genomic predictions with deep neural networks: Experimental approach
Yazar: ANIL KASAKOLU
Danışman: DOÇ. DR. SEYRANİ KONCAGÜL ; PROF. DR. RUKİYE DAĞALP
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Damızlık değeri = Breeding value ; Derin öğrenme = Deep learning

Özet:
Kantitatif özellikleri tahmin etmek için geniş genomik veri setlerinin kullanılması, hayvan ıslahında önemli bir kilometre taşını temsil etmektedir. Çeşitli tahmin yöntemleri arasında, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri öne çıkan ve giderek daha etkili bir yaklaşım olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışma çeşitli yönleri araştırmayı amaçlamaktadır: İlk olarak, beş farklı derinlikte sinir ağı yapısı incelenmiş ve daha yoğun yapıların daha seyrek olanlara kıyasla daha tarafsız tahminler verdiği görülmüştür. İkinci olarak, iki optimizasyon algoritması karşılaştırılmış (SDG ve Adamax) ve Adamax algoritmasının hem ortalama hesaplama süresi (115,00'e karşın 139,00 saniye) hem de ortalama tahmin yanlılığı (0,916'ya karşın 0,757) açısından SGD'den daha iyi performans gösterdiği sonucuna varılmıştır. Üçüncü olarak, derin sinir ağı (DSA) modelleri için iki kalıtım derecesi (h2=0,33 veya 0,50) altında popülasyon büyüklüğünün ve genomik ilişkilerin etkisi incelenmiş ve ana-yavru ikililerinin fenotipleri ve genotipleri kullanıldığında tahmin yeteneklerinin orta derecede kalıtım derecesine sahip özellikler (%43,75) için yüksek derecede kalıtım derecesine sahip özelliklere (%26,00) kıyasla daha fazla arttığı ortaya çıkmıştır. Ayrıca, popülasyon büyüklüğü iki katına çıktıkça (n'den 2n'e), sinir ağları için maksimum hesaplama süresi de iki katına çıkmış (t'den 2t'ye) ve değerlendirme için 282,49 saniye sürmüştür, ancak geleneksel GBLUP neredeyse kübik olarak artmış (t'den 7t'ye) ve modelin yakınsaması 24 saatten fazla sürmüştür. Son olarak, sinir ağlarından elde edilen tahminler ile GBLUP arasındaki korelasyonlar erken dönemde seleksiyon tercihinde bulunabilmek amacıyla validasyon veri seti (seleksiyon adayları) için araştırılmış ve sonuçlar DSA algoritmalarının (%83 ile %96 arasında değişmektedir) genomik seleksiyon programları için uygulanabilir olduğunu ortaya koymuştur.

Abstract:
The usage of expansive genomic datasets to predict quantitative traits represents a significant milestone in animal genetics. Among various prediction methods, machine learning has emerged as a prominent and increasingly influential approach. This study aimed to explore several aspects: Firstly, five different depths of neural network structures was investigated, and found that deeper structures yielded more unbiased predictions compared to denser ones. Secondly, two optimization algorithms were compared (SDG and Adamax), and concluded that the Adamax algorithm outperformed SGD in terms of both average computational time (115.00 vs 139.00 seconds) and average predictive bias (0.916 vs 0.757). Thirdly, the impact of population size and genomic relationships under two heritabilities (h2=0.33 or 0.50) for deep neural network (DNN) models were examined, and revealed that predictive abilities increased more for moderately heritable traits (43.75%) compared to highly heritable traits (26.00%) when using dam-offspring duos' phenotypes and genotypes. Furthermore, as the population size doubled, the maximum computational time for neural networks was also doubled (t to 2t) and lasted 282.49 seconds for evaluate, however, conventional GBLUP nearly cubically increased (t to 7t), and model lasted over 24 hours to converge. Lastly, correlations between predictions from neural networks and GBLUP were explored for validation dataset (selection candidates) results reveals (ranged from 83% to 96%) that DNN algorithms highly capable for genomic selection programs. Therefore, these findings propose a novel insight for incorporating DNN tasks for genomic evaluation programs in terms of moderately and highly heritable traits, enabling faster and accurate decision-making processes.