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
Yazar: MUSTAFA CAN YILMAZ
Danışman: PROF. DR. HAYRETTİN OKUT
Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Genetik farklılıklar = Genetic diversities ; Genetik haritalama = Genetic mapping ; Genetik ilişki = Genetic relationship ; Moleküler markerler = Molecular markers ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

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.

Abstract:
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.