Visualización de Corridas de Homocigosidad y Clasificación Usando Redes Neuronales Convolucionales
Autores: Bakoev, Siroj; Kolosova, Maria; Romanets, Timofey; Bakoev, Faridun; Kolosov, Anatoly; Romanets, Elena; Korobeinikova, Anna; Bakoeva, Ilona; Akhmedli, Vagif; Getmantseva, Lyubov
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Visualización de Corridas de Homocigosidad y Clasificación Usando Redes Neuronales Convolucionales
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Biología
Palabras clave
Propuestos
Oportunidades
Roh
Fenotipos
Cnn
Datos genéticos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 15
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, proponemos nuevas oportunidades para estudiar los ROH y su asociación con fenotipos. Transformar datos genéticos en imágenes y analizarlos utilizando CNN permite capturar patrones complejos de homocigosis que son inaccesibles a través de métodos tradicionales. Este enfoque se puede aplicar en la cría de animales para una identificación precisa de razas, así como para estudiar la relación entre los ROH y las enfermedades tanto en humanos como en animales (por ejemplo, defectos hereditarios, resistencia a enfermedades infecciosas, predisposición a trastornos autoinmunes y otros fenotipos complejos), mejorando el diagnóstico y la predicción de riesgos al analizar patrones complejos de homocigosis en datos genéticos.
Descripción
En este artículo, proponemos nuevas oportunidades para estudiar los ROH y su asociación con fenotipos. Transformar datos genéticos en imágenes y analizarlos utilizando CNN permite capturar patrones complejos de homocigosis que son inaccesibles a través de métodos tradicionales. Este enfoque se puede aplicar en la cría de animales para una identificación precisa de razas, así como para estudiar la relación entre los ROH y las enfermedades tanto en humanos como en animales (por ejemplo, defectos hereditarios, resistencia a enfermedades infecciosas, predisposición a trastornos autoinmunes y otros fenotipos complejos), mejorando el diagnóstico y la predicción de riesgos al analizar patrones complejos de homocigosis en datos genéticos.