نقش و کاربردهای متنوع یادگیری ماشین در ژنتیک و اصلاح نژاد و بیوتکنولوژی دام و طیور

هدف: یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به طور منحصر به فردی برای مقابله با چالش‌های حوزه ژنتیک و اصلاح نژاد و بیوتکنولوژی دام و طیور بسیار مناسب است. با استفاده از الگوریتم‌هایی که می‌توانند الگوها را از داده‌ها یاد بگیرند، یادگیری ماشین پیش‌بینی‌های دقیق، تصمیم‌گیری خودکار و راه‌حل‌های نوآورانه برای مسائل پیچیده در علوم حیوانات را امکان‌پذیر می‌کند. برخلاف روش‌های آماری سنتی، که اغلب خطی بودن و استقلال را در بین متغیرها فرض می‌کنند، یادگیری ماشین قادر است روابط و تعاملات غیرخطی بین عوامل ژنومی، محیطی و فنوتیپی را ثبت کند. لذا، هدف این پژوهش بررسی انواع رایج الگوریتم‌های یادگیری ماشین که در پرورش دام و طیور استفاده می‌شوند، بیان مزایا و معایب آن‌ها و نیز بیان مثال‌های کاربردی برای این الگوریتم‌ها در حوزه ژنتیک و اصلاح نژاد و بیوتکنولوژی دام و طیور بود.مواد و روش‌ها: در این پژوهش با بررسی پایگاه‌های داده و مجلات مربوطه، مطالعات مربوط به یادگیری ماشین در حوزه ژنتیک و اصلاح نژاد و بیوتکنولوژی دام و طیور با استفاده از کلمات کلیدی جستجو شدند. این مطالعات بر اساس طراحی، روش شناسی، نتایج و ارتباط آنها ارزیابی شد و یافته ها و مفاهیم اساسی از آن‌ها استخراج گردید. نتایج: نتایج نشان داد که روش‌های یادگیری ماشین به طور قابل‌توجهی از روش‌های مرسوم بهتر عمل می‌کنند. به طوری که روش‌های یادگیری ماشین دقت پیش‌بینی را بهبود می‌بخشند و میانگین مربعات خطا (mse) و میانگین خطای مطلق (mae) کوچک‌تری را در همه سناریوها به همراه دارند. یافته‌ها همچنین پتانسیل ترکیب روش‌های بیوانفورماتیک کلاسیک با تکنیک‌های یادگیری ماشین را برای بهبود پیش‌بینی ژنومی در آینده نشان می‌دهد. نتایج الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به عنوان ابزاری امیدوارکننده برای بهبود تصمیم‌گیری برای دامپروران پیشنهاد می‌کند. تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین روش‌های نظارت را بهبود می‌بخشد و به دامپروران می‌کند تا حیواناتی را که احتمالاً در آینده مشکلاتی داشته باشند از قبل شناسایی کنند.نتیجه‌گیری: این مطالعه نشان می‌دهد که استفاده از روش‌های یادگیری ماشین در حوزه ژنتیک و اصلاح نژاد و بیوتکنولوژی دام و طیور رو به افزایش است و با این افزایش کیفیت روش‌های یادگیری ماشین استفاده شده نیز رو به بهبود است. لذا، یادگیری ماشین می‌تواند در توسعه پایدار دامپروری و ارائه مزایایی مانند افزایش بهره‌وری در این حوزه نقش مهم و پررنگی را ایفا کند.

the role and diverse applications of machine learning in genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry

objectivemachine learning is a subset of artificial intelligence that is uniquely suited to address challenges in the fields of genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry. by using algorithms that can learn patterns from data, machine learning enables accurate predictions, automated decision-making, and innovative solutions to complex problems in animal science. unlike traditional statistical methods, which often assume linearity and independence among variables, machine learning is able to capture nonlinear relationships and interactions between genomic, environmental, and phenotypic factors. therefore, the purpose of this study was to review the common types of machine learning algorithms used in livestock and poultry breeding, to outline their advantages and disadvantages, and to provide practical examples for these algorithms in the fields of genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry. materials and methodsin this study, by reviewing relevant databases and journals, studies related to machine learning in the field of genetics and breeding and biotechnology of livestock and poultry were searched using keywords. these studies were evaluated based on their design, methodology, results and relevance, and the main findings and concepts were extracted from them. resultsthe results showed that machine learning methods significantly outperform conventional methods. so that machine learning methods improve prediction accuracy and have smaller mean square error (mse) and mean absolute error (mae) in all scenarios. the findings also show the potential of combining classical bioinformatics methods with machine learning techniques to improve genomic prediction in the future. the results suggest machine learning algorithms as a promising tool to improve decision-making for livestock farmers. machine learning analysis improves monitoring methods and allows livestock farmers to identify animals that are likely to have problems in the future. conclusionsthis study shows that the use of machine learning methods in the field of genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry is increasing, and with this increase, the quality of machine learning methods used is also improving. therefore, machine learning can play an important and prominent role in the sustainable development of livestock farming and provide benefits such as increased productivity in this field. therefore, this study recommends that the use of machine learning methods and algorithms be promoted among the activists in the field of genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry to identify and predict problems earlier and more accurately and prevent problems and economic losses.