양적 형질 최적화로 정확도 높은 QTL 마커 선발

GBS 기술 양적 형질 최적화로 정확도 높은 QTL 마커 선발

양적 형질 최적화로 정확도 높은 QTL 마커 선발이 가능합니다.

SEEDERS Quick Marker (SQM) 파이프라인 : AL Marker selection

씨더스 생물정보분석팀은 양적형질의 복잡성을 극복하여 정확도 높은 형질 연관 마커를 선발합니다.

머신러닝(Machine Learning) 기술과 씨더스만의 마커 선발 알고리즘을 적용하였습니다.

매운맛 형질 연관 마커 선발 결과 사례를 소개드립니다.

양적 형질 마커의 구분능을 Adjust R² 값으로 판단할 수 있는데요,

기존의 GWAS 결과에서는 0.13 을 보였던 데이터가 씨더스 AI-SQM 기술을 적용하였을 때 1개 마커로는 0.61, 2개 마커를 활용하면 0.75 값을 도출하였습니다.

이는 기존 GWAS 기술의 5배 이상 향상된 것입니다.

씨더스는 연구자 분들의 연구 목적에 부합하며 최상의 결과를 도출하기 위해

생물 정보 분석 팀에서 지속적으로 유전체 분석 기술을 업그레이드하고 있습니다.

위 기술과 관련된 문의, 상세 상담, 무료 방문 컨설팅 및 세미나도 가능하오니 언제든 연락주세요.

감사합니다.

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