데이터 무결성 및 유전 평가 시스템

게시자 : Everestus Akanno, PhD., Geneticist, Genesus Inc.

돼지 유전자 개선 프로그램의 성공 여부는 핵과 상업적 환경 모두에서 산업 전반에 걸친 데이터의 지속적인 생성, 수집 및 분석에 크게 좌우됩니다.

이러한 데이터는 자손 테스트 시설, 포장 공장, 핵 및 상업 헛간, DNA 실험실 (그림 1)을 비롯한 다양한 출처에서 가져옵니다. 일반적으로 데이터 생성 및 수집이 빠르고 지속적으로 이루어지는 빠른 작업 환경을 특징으로합니다. 사람들은 데이터 정확성을 최우선 순위로 삼지 않을 수 있으므로 오류 가능성이 있습니다. 또한 기술과 계산의 발전으로 데이터 생성과 원격 데이터베이스 통합을 자동화하여 잠재적 인 오류를 줄일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 코호트 비교, 유전 적 장점 평가 및 선택 결정을위한 산업 전반 데이터의 품질과 유효성에 대한 의문이 여전히 존재합니다.

데이터 무결성이란 무엇입니까?

유전자 개선 프로그램의 맥락에서 데이터 무결성은 개인에 대해 수집 된 데이터가 유전자 평가 목적을 위해 완전하고 일관 적이며 정확하고 신뢰할 수있는 정도로 정의됩니다. 국제 동물 기록 협의회 (ICAR, 2018)에서 제공 한 지침에 따라 동물에 대한 완전하고 정확한 기록은 다음과 같은 속성을 가져야합니다.

동물 식별 – 동물은 적절한 식별 방법을 사용하여 적절하게 식별되어야합니다.
친자 관계 확인 – 개인의 친자 관계를 확인하고 추적 할 수 있어야합니다.
기록 날짜 – 생년월일과 측정 날짜는 완전하고 정확해야합니다.
표현형 값 – 동물의 생산 기록 또는 성능 수준의 값은 형질 및 품종에 대해 허용되는 게시 된 기준선 내에 있어야합니다.
체계적인 효과 – 개인의 성과 기록과 관련된 것으로 알려진 요소를 기록하고 적절하게 문서화해야합니다.

돼지 생산의 데이터 무결성 문제

데이터 수집 및 해석은 돼지 산업에서 내린 많은 결정의 기초를 형성합니다. 특히 게놈 기술의 출현과 함께 상당한 양의 데이터 생성이 돼지 유전자 개선 사업의 정상적인 부분이되었습니다. 그러나 사람의 실수와 자동화 된 시스템의 실패는 데이터 무결성을 손상시킬 수 있습니다. 데이터 무결성과 관련된 잠재적 인 문제의 예에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

샘플의 잘못된 라벨링 (예 : 유전형 분석 목적).
저장 중 샘플 취급 불량으로 데이터 누락이 발생할 수 있습니다.
동물 식별이 잘못되었습니다.
친자 관계가 잘못 지정되었습니다.
데이터 입력 오류.
자동화 된 측정 시스템의 실패로 인해 부정확 한 측정이 발생하거나 시간 측정이 중단됩니다 (예 : 개별 사료 섭취 장비).
경험이 없거나 훈련되지 않은 기술자의 부정확 한 초음파 기록

이러한 문제를 완화하기위한 노력은 유전자 평가에 사용되는 데이터의 품질과 무결성을 개선하는 데 큰 도움이 될 것이며, 따라서 유전 적 장점을보다 정확하게 평가할 수 있습니다.

유전자 평가 시스템에서 데이터 무결성을 개선하기위한 조치

이전에 언급했듯이, 부모 할당의 실수와 기록 시스템의 올바른 동물에 대한 데이터 (유전형 또는 표현형) 연결의 실수는 매우 비참하고 유전 평가 시스템의 예측력을 약화시킬 수 있습니다. 데이터 무결성의 가장 중요한 열쇠는 사람입니다. 양질의 데이터의 중요성에 대해 깊은 관심과 이해를 갖고있는 직원은 데이터 무결성을 보장하는 가장 귀중한 자원입니다. 따라서 다음 영역을 면밀히 주시하여 데이터 무결성을 자주 모니터링해야합니다.

다양한 소스의 데이터를 데이터베이스에 통합하기 전에 확인하고 조사해야합니다.
데이터 수집, 데이터 처리 및 데이터보고를 지원하는 모든 소프트웨어는 정기적으로 검증되어야합니다.
데이터베이스에 대한 액세스는 데이터 수집 및 관리를 담당하는 개인으로 제한되어야합니다.
데이터 수집 및 분석과 관련된 모든 사람은 교육을 받아야하며 적절하게 인증을 유지해야합니다.
데이터 입력에서 잠재적 인 오류를 식별하기 위해 품질 관리 조치가 마련되어 있고 자동화되어야합니다.
데이터 사용 및 분석에는 잘못된 데이터를 식별, 시각화 및 필터링하는 단계가 포함되어야합니다.

선도적 인 글로벌 돼지 유전자 회사 인 Genesus Inc.는 데이터 무결성을 매우 중요하게 생각합니다. 전담 직원은 데이터 무결성을 최우선으로 생각합니다. 데이터 무결성을 지속적으로 모니터링하고 잘못된 데이터를 식별하고 데이터베이스에 입력하지 못하도록 방지하기위한 조치를 수립했습니다. 또한 Genesus Genetic Team은 유전 적 가치 평가에 사용되는 데이터의 품질을 향상시키기위한 새로운 접근법을 지속적으로 연구 개발하여 고객에게 최고의 유전학을 제공하고 있습니다.