Работа посвящена моделированию геномной селекции на примере вигны. Подбор и адаптация алгоритма для моделирования процесса селекции на примере параметров о времени цветения вигны. Используем 2 метода для моделировании селекции : AlphaMate - оптимизация селекционной программы ; AlphaSim - имитационное моделирование селекции. Подготовим входные данные для применения методов и настройки параметров. 1.Генетическая информация: Данные SNP Вигна. 2.Фенотипическая информация: Данные о времени цветения вигны. В работе были рассмотрены методы оптимизации программы селекции на примере AlphaMate и имитационного моделирования скрещивания в процессе селекции на примере AlphaSim.Расчеты проводились на примере данных о времени цветения вигны. AlphaMate нашли действующий и оптимальный план выбора скрещивания , более высокий генетический эффект и менее вероятности потери разнообразия. AlphaSim для каждого поколения вычислили фенотип и проверили корреляцию старой и новой модели. Проведение оптимизации программы селекции и имитационного моделлирования скрещивания требует достаточно большого количества данных о биологическом объекте, а также их аккуратной подготовки. В результате применения рассмотреных методов были получены решения для создавания генотипов с заданным целевым значением фенотипа.

The work is devoted to simulation of genomic selection on the example of vigna. Selection and adaptation of an algorithm to simulate the selection process using vigna flowering time data as an example. Let's use 2 methods for modeling of selection: AlphaMate - optimization of selection program; AlphaSim - simulation modeling of selection. Let's prepare input data for applying methods and setting parameters. 1.Genetic information : Vigna SNP data. 2.Phenotypic information: Vigna flowering time data. In this work we considered methods of optimization of selection program on the example of AlphaMate and simulation modeling of interbreeding in the selection process on the example of AlphaSim.Calculations were performed on the example of vigna flowering time data. AlphaMate found a valid and optimal crossing selection plan, a higher genetic effect and less chance of diversity loss. AlphaSim calculated the phenotype for each generation and checked the correlation between the old and new model. Conducting optimization of selection program and simulation modeling of inbreeding requires a sufficiently large amount of data on the biological object, as well as their careful preparation. As a result of applying the considered methods, solutions for creating genotypes with a given target phenotype value were obtained.