ПРИМЕНЕНИЕ СПОСОБОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРАВИЛ АССОЦИАЦИИ В НАБОРАХ ДАННЫХ РАСТЕНИЙ И ЖИВОТНЫХ, СОДЕРЖАЩИХ В СЕБЕ МОЛЕКУЛЯРНЫЕ ГЕНЕТИЧЕСКИЕ МАРКЕРЫ, СОПРОВОЖДАЕМОЕ КЛАССИФИКАЦИЕЙ ИЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИЗНАКОВ, СОЗДАННЫХ ПО ЭТИМ ПРАВИЛАМ АССОЦИАЦИИ

1. Способ извлечения набора данных, который содержит, по меньшей мере, один признак, созданный из, по меньшей мере, одного основанного на растении молекулярного генетического маркера, для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и использования одного или более признаков, созданных по этим правилам ассоциации, для классификации или прогнозирования касательно одного или более целевых признаков.
2. Способ по п.1, в котором правила ассоциации включают в себя пространственные и временные правила ассоциации, которые определяют самоорганизующимися картами.
3. Способ по п.1, в котором набор данных выбирают из группы, состоящей из данных окружающей среды, данных о фенотипе, данных последовательности ДНК, данных микроматрицы, биохимических данных, метаболических данных или их комбинации.
4. Способ по п.1, в котором одно или более правил ассоциации, определенных одним или более алгоритмами извлечения правил ассоциации, используют для классификации или прогнозирования с одним или более алгоритмами машинного обучения, выбранными из группы, состоящей из алгоритмов оценки признаков, алгоритмов отбора поднабора признаков, байесовских сетей, алгоритмов, основанных на примерах, машин опорных векторов, алгоритма голосования, чувствительного к стоимости классификатора, алгоритма укладки, правил классификации и деревьев решений.
5. Способ по п.4, в котором один или более алгоритмов извлечения правил ассоциации выбирают из группы, состоящей из алгоритма APriori, алгоритма FP-growth, алгоритмов извлечения правил ассоциации, которые могут обрабатывать большое количество признаков, алгоритмов извлечения огромных шаблонов, алгоритма извлечения прямых различительных шаблонов, деревьев решений, неточных множеств.
6. Способ по п.4, в котором алгоритм извлечения правил ассоциации является алгоритмом самоорганизующейся карты (SOM).
7. Способ по п.5, в котором алгоритмы извлечения правил ассоциации, которые могут обрабатывать большое количество признаков, включают в себя, но не в качестве ограничения, CLOSET+, CHARM, CARPENTER и COBBLER.
8. Способ по п.5, в котором алгоритмы, которые могут находить прямые различительные шаблоны, включают в себя, но не в качестве ограничения, DDPM, HARMONY, RCBT, CAR и PATCLASS.
9. Способ по п.5, в котором алгоритмы, которые могут находить огромные шаблоны, включают в себя, но не в качестве ограничения, алгоритм слияния шаблонов.
10. Способ по п.4, в котором алгоритм оценки признаков, выбранный из группы, состоящей из алгоритма прироста информации, алгоритма Relief, алгоритма ReliefF, алгоритма RReliefF, алгоритма симметричной неопределенности, алгоритма отношений прироста и алгоритма ранжировщика.
11. Способ по п.4, в котором алгоритм отбора поднабора признаков выбирают из группы, состоящей из алгоритма основанного на корреляции отбора признаков (CFS) и алгоритма упаковки в ассоциации с любым другим алгоритмом машинного обучения.
12. Способ по п.4, в котором алгоритм машинного обучения является алгоритмом байесовской сети, включающим в себя наивный алгоритм Байеса.
13. Способ по п.4, в котором основанный на примерах алгоритм выбирают из группы, состоящей из основанного на примерах алгоритма 1 (IB1), основанного на примерах алгоритма k ближайших соседей (IBK), KStar, алгоритма облегченных правил Байеса (LBR) и алгоритма локально взвешенного обучения (LWL).
14. Способ по п.4, в котором алгоритм машинного обучения является алгоритмом машины опорных векторов.
15. Способ по п.14, в котором алгоритм машины опорных векторов является алгоритмом регрессии по методу опорных векторов (SVR).
16. Способ по п.14, в котором алгоритм машины опорных векторов использует алгоритм последовательной минимальной оптимизации (SMO).
17. Способ по п.14, в котором алгоритм машины опорных векторов использует алгоритм последовательной минимальной оптимизации для регрессии (SMOReg).
18. Способ по п.4, в котором дерево решений выбирается из группы, состоящей из алгоритма дерева логистической модели (LMT), алгоритма дерева переменных решений (ADTree), алгоритма M5P и алгоритма REPTree.
19. Способ по п.1, в котором один или более целевых признаков выбирают из группы, состоящей из непрерывного целевого признака и дискретного целевого признака.
20. Способ по п.1, в котором дискретный целевой признак является двоичным целевым признаком.
21. Способ по п.1, в котором, по меньшей мере, один основанный на растениях молекулярный генетический маркер происходит из популяции растений.
22. Способ по п.21, в котором популяция растений является структурированной или неструктурированной популяцией растений.
23. Способ по п.21, в котором популяция растений содержит инбредные растения.
24. Способ по п.21, в котором популяция растений содержит гибридные растения.
25. Способ по п.21, в котором популяцию растений выбирают из группы, состоящей из кукурузы, сои, сахарного тростника, сорго, пшеницы, подсолнечника, риса, канола, хлопка и просо.
26. Способ по п.21, в котором популяция растений содержит от приблизительно 2 до приблизительно 1000000 членов.
27. Способ по п.1, в котором количество молекулярных генетических маркеров находится в диапазоне от приблизительно 1 до приблизительно 1000000 маркеров.
28. Способ по п.1, в котором признаки содержат один или более из простой повторяющейся последовательности (SSR), расщепленных амплифицированных полиморфных последовательностей (CAPS), полиморфизма длин простой последовательности (SSLP), полиморфизма длин рестрикционных фрагментов (RFLP), маркера произвольной амплифицированной полиморфной ДНК (RAPD), полиморфизма одиночных нуклеотидов (SNP), полиморфизма длины произвольного фрагмента (AFLP), вставки, удаления или любого другого типа молекулярного генетического маркера, выведенного из ДНК, РНК, белка или метаболита, гаплотипа, созданного из двух или более из описанных выше молекулярных генетических маркеров, выведенных из ДНК, и их комбинации.
29. Способ по п.1, в котором признаки содержат один или более из простой повторяющейся последовательности (SSR), расщепленных амплифицированных полиморфных последовательностей (CAPS), полиморфизма длин простой последовательности (SSLP), полиморфизма длин рестрикционных фрагментов (RFLP), маркера произвольно амплифицированной полиморфной ДНК (RAPD), полиморфизма одиночных нуклеотидов (SNP), полиморфизма длины произвольного фрагмента (AFLP), вставки, удаления или любого другого типа молекулярного генетического маркера, выведенного из ДНК, РНК, белка или метаболита, гаплотипа, созданного из двух или более из описанных выше молекулярных генетических маркеров, выведенных из ДНК, их комбинацию в соединении с одним или более измерений фенотипа, данных микроматрицы, аналитических измерений, биохимических измерений или относящихся к окружающей среде измерений в качестве признаков.
30. Способ по п.1, в котором один или более целевых признаков являются численно представимыми особенностями фенотипа, включающими в себя устойчивость к болезням, урожайность, зерновой выход, прочность пряжи, белковый состав, содержание белка, устойчивость к насекомым, влагосодержание зерна, содержание масла в зерне, качество зерновых масел, засухоустойчивость, устойчивость к корневому полеганию, высота растения, высота колоса, содержание белка в зерне, содержание аминокислот в зерне, цвет зерна и устойчивость к стеблевому полеганию.
31. Способ по п.1, в котором один или более целевых признаков являются численно представимыми особенностями фенотипа, включающими в себя устойчивость к болезням, урожайность, зерновой выход, прочность пряжи, белковый состав, содержание белка, устойчивость к насекомым, влагосодержание зерна, содержание масла в зерне, качество зерновых масел, засухоустойчивость, устойчивость к корневому полеганию, высота растения, высота колоса, содержание белка в зерне, содержание аминокислот в зерне, цвет зерна и устойчивость к стеблевому полеганию, установленные с использованием статистических способов, способов машинного обучения или любой их комбинации.
32. Способ по п.1, в котором генотип выборочной популяции растений для одного или более маркеров определяют экспериментально прямым секвенированием ДНК.
33. Способ извлечения набора данных с, по меньшей мере, одним признаком, созданным из, по меньшей мере, одного основанного на растении молекулярного генетического маркера, для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и использования признаков, созданных из этих правил ассоциации, для классификации или прогнозирования касательно одного или более целевых признаков, причем способ содержит этапы, на которых:
(a) выявляют правила ассоциации;
(b) создают новые признаки на основании выводов этапа (a), и добавляют новые признаки в набор данных;
(c) выполняют оценку признаков;
(d) выбирают поднабор признаков из признаков в наборе данных; и
(e) разрабатывают модель для прогнозирования или классификации касательно одного или более целевых признаков с, по меньшей мере, одним признаком, созданным по правилам ассоциации, выявленным на этапе (a).
34. Применение способа по п.33 для отбора инбредных линий, отбора гибридов, ранжирования гибридов, ранжирования гибридов для определенной географии, отбора родителей новых инбредных популяций, нахождения участков для интрогрессии в элитные инбредные линии или любой их комбинации.
35. Способ по п.33, в котором, по меньшей мере, один из перечисленных этапов (a)-(e) выполняется с использованием алгоритма машинного обучения.
36. Способ по п.33, в котором этап (a) заключается в том, что выявляют правила ассоциации, пространственные и временные ассоциации с использованием самоорганизующихся карт.
37. Способ по п.33, в котором, по меньшей мере, один признак по этапу (e) является поднабором признаков, выбранных на этапе (d).
38. Способ по п.33, в котором перекрестную проверку используют для сравнения алгоритмов и наборов значений параметров.
39. Способ по п.33, дополнительно содержащий использование кривых рабочих характеристик приемника (ROC) для сравнения алгоритмов и наборов значений параметров.
40. Способ по п.33, в котором один или более признаков выводят математически или вычислительным образом из других признаков.
41. Способ извлечения набора данных с, по меньшей мере, одним признаком, созданным из, по меньшей мере, одного основанного на растении молекулярного генетического маркера, для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и использования признаков, созданных из этих правил ассоциации, для классификации или прогнозирования касательно одного или более целевых признаков, причем способ содержит этапы, на которых:
(a) выявляют правила ассоциации;
(b) создают новые признаки на основании этапа (a), и добавляют эти новые признаки в набор данных;
(c) разрабатывают модель для прогнозирования или классификации касательно одного или более целевых признаков с, по меньшей мере, одним признаком, созданным на этапе (b).
42. Способ по п.41, в котором этапы по п.41 предваряют этапом, на котором:
(a) выбирают поднабор признаков из признаков в наборе данных.
43. Способ извлечения набора данных с одним или более признаками, причем способ содержит этапы, на которых извлекают набор данных с, по меньшей мере, одним основанным на растениях молекулярным генетическим маркером для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и используют признаки, созданные по этим правилам ассоциации, для классификации или прогнозирования, причем способ содержит этапы, на которых:
(a) выявляют правила ассоциации;
(b) создают новые признаки на основании выводов этапа (a), и добавляют эти признаки в набор данных;
(c) выбирают поднабор признаков из признаков в наборе данных.
44. Способ по п.41, в котором этап (a) включает в себя этап, на котором выявляют пространственные и временные ассоциации с использованием самоорганизующихся карт.
45. Применение способа по пп.1, 33 или 41 для прогнозирования характеристик гибрида.
46. Применение способа по пп.1, 33 или 41 для прогнозирования характеристик гибрида по различным географическим местоположениям.
47. Способ по пп.1, 33 или 41, в котором априорные знания учитывают на, по меньшей мере, одном из этапов.
48. Применение способа по пп.1, 33 или 41 для отбора инбредных линий, отбора гибридов, ранжирования гибридов, ранжирования гибридов для определенной географии, подбора родителей новых инбредных популяций, нахождения участков для интрогрессии в элитные инбредные линии или любой их комбинации.
49. Способ отбора, по меньшей мере, одного растения для одного или более интересующих целевых признаков из популяции растений, причем способ содержит этапы, на которых:
извлекают набор данных с, по меньшей мере, одним основанным на растении молекулярным генетическим маркером, для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и используют признаки, созданные из этих правил ассоциации, для классификации или прогнозирования касательно одного или более целевых признаков; и
выбирают, по меньшей мере, одно растение из популяции растений для одного или более интересующих целевых признаков на основании классификации или прогнозирования по правилам ассоциации.
50. Способ отбора родительских растений новых популяций растений, причем способ содержит этапы, на которых:
извлекают набор данных с, по меньшей мере, одним основанным на растении молекулярным генетическим маркером, для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и используют признаки, созданные из этих правил ассоциации, для классификации или прогнозирования касательно одного или более целевых признаков; и
выбирают, по меньшей мере, два растения из популяции растений, чтобы быть родителями новой популяции, на основании классификации или прогнозирования по правилам ассоциации.
51. Способ отбора участков ДНК из популяции растений, которые улучшают один или более особей из популяции растений, причем способ содержит этапы, на которых:
извлекают набор данных с, по меньшей мере, одним основанным на растении молекулярным генетическим маркером, для нахождения, по меньшей мере, одного правила ассоциации и используют признаки, созданные из этих правил ассоциации, для классификации или прогнозирования касательно одного или более целевых признаков; и
выбирают участок ДНК из популяции растений, который улучшает одну или более особей популяции растений, на основании классификации или прогнозирования по правилам ассоциации.
52. Способ по п.43, в котором результаты применяются для выявления одного или более локусов количественных признаков, присвоения важности одному или более локусам количественных признаков, положения одного или более локусов количественных признаков или любой их комбинации.
53. Способ по п.29, в котором относящиеся к окружающей среде измерения включают в себя, но не в качестве ограничения, климатические и почвенные характеристики поля, где культивируются растения.
54. Способ по пп.1, 33 или 42, в котором, по меньшей мере, один признак создают, по меньшей мере, из одного основанного на животном молекулярного генетического маркера.
55. Способ по пп.1, 33 или 42, в котором априорные знания составляют из предварительного исследования, количественных изучений генетики растения, генных сетей, анализов последовательностей или любой их комбинации.
56. Способ по пп.1, 33 или 42, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(a) понижают размерности заменой исходных признаков комбинацией одного или более признаков, включенных в одно или более из правил ассоциации;
(b) извлечения различительных и присущих часто встречающихся шаблонов посредством основанного на модели дерева поиска.
57. Способ по пп.1, 33, 41, 43, 49-51, который выполняют с использованием компьютера и программного обеспечения.