ssGBLUP là viết tắt của “single-step Genomic Best Linear Unbiased Prediction” và là một phương pháp thống kê được sử dụng trong Chọn giống vật nuôi dựa trên thông tin di truyền để ước tính giá trị lai giống (EBV) của vật nuôi bằng cách sử dụng thông tin tổ tiên và thông tin di truyền. Trong ssGBLUP, ma trận quan hệ gen được kết hợp với ma trận quan hệ dựa trên tổ tiên để tạo ra một ma trận quan hệ duy nhất, sau đó được sử dụng để ước tính giá trị lai giống EBV của vật nuôi. Phương pháp này có lợi thế là kết hợp tất cả các thông tin di truyền có sẵn, từ cả con vật và các “người thân” của nó, dẫn đến dự đoán giá trị lai giống chính xác hơn. ssGBLUP đặc biệt hữu ích trong các tình huống khi dữ liệu gen chỉ có sẵn cho một phần nhỏ các con vật trong quần thể hoặc khi tổ tiên của chúng không đầy đủ.
Ưu điểm của ssGBLUP:
- Có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn và dữ liệu di truyền học đa chiều một cách hiệu quả.
- Có thể ước tính đồng thời ảnh hưởng của SNP và các tham số di truyền học.
- Có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán genomic bằng cách xem xét sự đa dạng di truyền và sự giao phối không ngẫu nhiên.
- Có thể tính toán cho các trường hợp thiếu dữ liệu.
Nhược điểm của ssGBLUP:
- Yêu cầu tài nguyên tính toán nhiều hơn so với các phương pháp khác.
- Nhạy cảm với sự lựa chọn của siêu tham số và các tham số điều chuẩn.
- Có thể gặp phải vấn đề quá khớp khi số lượng SNP lớn hơn kích thước mẫu.
- Giả định rằng tính trạng và SNP có tương quan tuyến tính.
LOBI Vietnam là công ty tiên phong trong lĩnh vực Đọc trình tự gen thế hệ mới NGS (Next Generation Sequencing) và Phân tích Tin sinh học. Liên hệ hotline/Zalo 092.510.8899 để biết thêm chi tiết.