Genetik Parametreler ve Genomik Tahmin — Zeynel Cebeci Gökhan Gökçe

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir Tanıtım Bülteninden

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir Tanıtım Bülteninden

Bu kitap 1980 den günümüze BLUP tan GBLUP a ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir

Zeynel Cebeci tarafından kaleme alınan Genetik Parametreler ve Genomik Tahmin Nobel Akademik Yayıncılık eseri olarak okurlarla buluşuyor Genetik Parametreler ve Genomik Tahmin Zeynel Cebeci Kitap Özeti Bu kitap 1980den günümüze BLUPtan GBLUPa ve evrişimsel sinir ağlarına kadar varyans bileşenleri kalıtım derecesi ve genetik korelasyonlar gibi genetik parametreler ile damızlık değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılan yöntemleri uygulamalarıyla tanıtmayı amaçlamaktadır Kitabın birinci bölümünde soyağacı ve genomik tabanlı ıslah uygulamalarına genel bir giriş yapılmıştır İkinci bölümde ıslah çalışmalarında kullanılan frekansçı ve Bayesci doğrusal modellerin kuramsal temelleri ve model çeşitleri anlatılmaktadır Üçüncü bölümde ıslah uygulamalarında yaygın kullanılan doğrusal modeller ayrıntılı şekilde incelenmekte hayvan modeli baba modeli ve analık etkisi modelleri için yapılan işlemler örneklerle adım adım R kodlarıyla sunulmaktadır Böylece hayvan ve bitki ıslahı öğrenmede gerek tek özellik ve gerekse çok özellik için modelleme kavramının iyi anlaşılması hedeflenmektedir Kitabın dördüncü bölümünde WOMBAT Gremlin ve MCMCglmm gibi hızları ve yetenekleri itibarıyla profesyonel analizlerde de öne çıkan genetik parametre ve genomik tahmin yazılımları bütün yönleriyle ve farklı model türleriyle sunulmaktadır Bu bölümün önemli bir kısmını STAN olasılıksal programlama dili ve bununla ilgili rstan ve bmrs gibi R paketleriyle uygulamalar oluşturmaktadır Kolay kodlama ve esnekliği nedeniyle bitki ve hayvan ıslahında yeni bir altyapı sunan STAN her yönüyle tanıtılarak potansiyeli ortaya konulmakta araştırıcılara yeni araştırma konuları hakkında fikir sağlamak hedeflenmektedir Beşinci bölümde genomik seleksiyon için genomik BLUP ve Ridge regresyonla BLUP gibi genomik tahmin yöntemlerinin temelleri verilmekte ve uygulamaları sunulmaktadır Bu bölümde genomik veriye dayalı Bayesci analizlerde BGLR paketinin ıslah uygulamaları da verilmektedir Ayrıca tüm Bayesci yöntemleri birleştiren ve model oluşturmada önemli kolaylıklar sağlayan Hibayes paketi de geniş olarak anlatılmaktadır Kitapta genomik seleksiyon ve tahminde yapay zekâ algoritmaları uygulamalarla gösterilmektedir Kitabın son bölümü genotipik ve fenotipik veri benzetimine ayrılmıştır Bu bölümde Simer ve AlphaSimR gibi genomik veri benzetiminde öne çıkan R paketleri tek ve çok özellik için fenotipik ve genotipik veri benzetme araçları olarak tanıtılmaktadır Bu bölümde ayrıca farklı seleksiyon ve çiftleştirme senaryolarıyla çeşitli ıslah programlarının oluşturulması ve karşılaştırılması da gösterilmektedir Yayınevi Nobel Akademik Yayıncılık Yazar Zeynel Cebeci Sayfa 610 Sayfa Kağıt 1 Hamur Boyut 16 50x21 00 cm Basım Yılı Aralık 2023 Barkod 9786253979645 Kategori Tıp Bilimleri