مشخصات پژوهش

عنوان	پیشنویس مقایسه عملکرد روش های تجزیه مؤلفه های اصلی و شبکه عصبی مصنوعی در شناسایی نشانگرهای تفکیک در نژادهای مختلف اسب دنیا
نوع پژوهش	مقاله چاپ‌شده
کلیدواژه‌ها	آنالیز تعیین نژاد آنالیز مؤلفه های اصلی ساختار ژنتیکی شبکه عصبی مصنوعی نژادهای اسب
چکیده	هدف این پژوهش مقایسه کارایی و عملکرد روش پیشرفته شبکه عصبی مصنوعی نسبت به تجزیه مؤلفه­های اصلی در تفکیک نژادهای مختلف اسب بود. بنابراین، برای شناسایی یک زیرمجموعه از نشانگرهای SNP با بالاترین قدرت تفکیک نژادی و بررسی نحوه اختصاص حیوانات به گروه­های نژادی خود از دو روش شبکه عصبی پرسپترون (الدن) و روش کلاسیک تجزیه مؤلفه­های اصلی (PCA) استفاده شد. نتایج حاصل نشان داد روش شبکه عصبی (الدن) قادر است که 37 نژاد اسب موردمطالعه در این پژوهش کنونی را، با زیرمجموعه کوچکی از نشانگرهای SNP (8000 نشانگر) و با قدرت تفکیک مشابه با تمام نشانگرهای ژنوم (صحت 98 درصدی)، از همدیگر مجزا و تفکیک کند. روش انتخاب PCA تنها توانست نژادهایی که دارای خاستگاه­های متفاوت بودند را شناسایی و تفکیک کند. با توجه به نتایج به­دست آمده، روش PCA دارای خطا و ایراد بوده و برای اجرا روی داده­های ژنومی نیاز به تغییرات و اصلاحات دارد. نتایج این پژوهش، رویکردهای عملی را در طراحی آرایه­های اقتصادی در تفکیک نژادهای مختلف اسب ارائه می­دهد.
پژوهشگران	مهدی کاظمی بنچناری (نفر چهارم)، امیر حسین خلت آبادی فراهانی (نفر دوم)، محمد حسین مرادی (نفر سوم)، سیاوش منظوری (نفر اول)