با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
الگوریتم ژنتیک - Genetic Algorithm
سال انتشار:
2016
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
بهینه سازی بهره ی اثر ژنتیک اجتماعی تحت کنترل نژاد با استفاده از الگوریتم ژنتیک
عنوان انگلیسی مقاله:
Optimizing the gain of social genetic effect under the control of inbreeding using genetic algorithm
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Livestock Science 190 (2016) 70–75
نویسنده:
Pingxian Wu, Yanzhi Jiang, Li Zhu, Xuewei Li, Guoqing Tang
چکیده انگلیسی:
Social interactions among animals are widely existed in livestock population. However, some studies
showed that the selection of social genetic effect leaded to extra increase of inbreeding. In this study, two
optimization methods (SBLUPþGA1, SBLUPþGA2) based on genetic algorithm were used to obtain the
optimal genetic contributions of seedstocks and maximize the average genetic gains of direct and social
genetic component while minimizing the inbreeding. In SBLUPþGA1, only the contributions of sires
were optimized. In SBLUPþGA2, the contributions of sires and dams were optimized together. The results showed SBLUPþGA1 and SBLUPþGA2 resulted in 18.52% and 25.93% lower inbreeding rate than
common social genetic effect selection based on BLUP method (SBLUP) under base parameters, respectively. Under that situation, the average gains for direct, social and total genetic effect component in
SBLUPþGA1 were actually improved 3.59%, 10.02% and 4.32% relative to SBLUP, respectively. In
SBLUPþGA2, they were 1.28%, 10.00% and 2.02%, respectively. SBLUPþGA2 resulted in lower inbreeding
rate, but, obtained slightly less genetic gain than SBLUPþGA1.
Keywords: Blup | Genetic algorithm | Inbreeding | Optimization | Social genetic effect
چکیده فارسی:
تعاملات اجتماعی حیوانات به طور گسترده ای در جمعیت دامها وجود دارد. با این حال، برخی از مطالعات نشان داد که انتخاب اثر ژنتیک اجتماعی منجر به افزایش بیشتر یک نژاد می¬شود. در این مطالعه، دو روش بهینه سازی (SBLUP+GA1، SBLUP+GA2) مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای دستیابی به سهم ژنتیکی بهینه¬ی مجازی و افزایش میانگین سود ژنتیک جزئی ژنتیک مستقیم و اجتماعی استفاده شد در حالی که نژاد کاهش یافت. در SBLUP+GA1، تنها سهم جنس نر بهینه سازی شد. در SBLUP+GA2، مشارکت نر و ماده با هم بهینه سازی شد. نتایج نشان داد که SBLUP+GA1 و SBLUP+GA2 در 18.52 درصد و 25.93٪ نرخ پایین نژادی نسبت به انتخاب اثر ژنتیک اجتماعی رایج بر اساس روش BLUP (SBLUP) تحت پارامترهای پایه بود. تحت آن شرایط، متوسط سود برای اجزای اثر ژنتیکی مستقیم، اجتماعی و کل در SBLUP+GA1 واقعا بهبود یافت که به ترتیب 3.59٪، 10.02٪ و 4.32٪ نسبت به SBLUP بود. در SBLUP+GA2، به ترتیب 1.28٪، 10.00٪ و 2.02٪ بودند. SBLUP+GA2 حاصل در نرخ نژاد کمتر است، اما، اندکی الگوریتم ژنتیک از SBLUP+GA1 به دست آمد.
کلید واژه ها: BLUP | الگوریتم ژنتیک | نژاد | بهينه سازي | اثر ژنتیک اجتماعی
حجم فایل: 370 کیلوبایت
قیمت: 34320 تومان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0