การใช้ข้อมูลจีโนมิก (genomic data) เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความผันแปรทางพันธุกรรมกับฟีโนไทป์เพื่อระบุตำแหน่งในจีโนมที่มีหน้าที่สัมพันธ์กับลักษณะที่สนใจโดยไม่ต้องทำการผสมระหว่างประชากร การใช้ genomic data เหล่านี้ จะเป็นประโยชน์ต่อการศึกษา genome-wide association study (GWAS) การศึกษาในพืชโดยใช้ข้อมูล transcriptomic data และ proteomic data ของพืชที่ปลูกปกติ แล้วนำข้อมูลเหล่านี้มาเปรียบเทียบและหักลบกับข้อมูลชุดที่ได้มาจากพืชที่ปลูกในสภาวะเครียด จะสามารถทำให้ได้ข้อมูลของยีนที่ควบคุมการตอบสนองของพืชต่อความเครียดนั้นได้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ได้รับมาด้วยวิธีเหล่านี้มีจำนวนมาก ดังนั้น จะต้องมีการวิเคราะห์ทาง bioinformatics อย่างเหมาะสม เพื่อค้นหายีนที่เป็น candidate genes ที่ดีที่สุด สำหรับนำไปศึกษาคุณสมบัติต่อไป การเปรียบเทียบ metabolome ของต้นพืชที่ทน (tolerant) และไม่ทน (susceptible) ต่อความเครียด สามารถจะใช้ค้นหา metabolites ที่จำเพาะและมีความเกี่ยวข้องกับการทนต่อความเครียดทางกายภาพได้ และช่วยให้การศึกษา biosynthesis pathway ของสาร metabolites นั้นมีการตรวจสอบความเกี่ยวข้องของสารนั้นกับ pathway ได้อย่างถูกต้อง เมื่อได้ candidate genes สำหรับการทนต่อ abiotic stress การตรวจสอบความถูกต้อง (validation) ของหน้าที่ของยีนสามารถทำได้โดยใช้วิธีการศึกษา reverse genetics การวิเคราะห์ transcriptome หรือ proteome ของต้นพืชดัดแปลงพันธุกรรมเปรียบเทียบกับต้น wild type จะทำให้ทราบหน้าที่ของยีนในระดับโมเลกุล และนำไปสู่การศึกษาฟีโนไทป์อย่างเหมาะสมสำหรับการศึกษาคุณสมบัติของยีนเหล่านั้น
ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีจีโนมและ genome-wide association study ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในการปรับปรุงพันธุ์ปศุสัตว์ให้ทำได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ข้อมูลของ single nucleotide polymorphisms (SNP) ที่ระดับจีโนม เป็นประโยชน์สำหรับการศึกษาความผันแปรทางพันธุกรรมในประชากรและการสร้างแผนที่จีโนม การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง SNP กับลักษณะสำคัญทางเศรษฐกิจสามารทำได้ ถ้าความผันแปรทางพันธุกรรมมีความสัมพันธ์กับลักษณะเหล่านั้น นอกจากนี้ SNP ส่วนใหญ่อยู่ในบริเวณรหัส (coding area) ของดีเอ็นเอ ดังนั้น จึงมีผลกระทบโดยตรงต่อการทำงานของโปรตีน เครื่องหมายดีเอ็นเอชนิด SNP เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ทางพันธุศาสตร์แบบ high-throughput และเหมาะสำหรับการใช้เป็นเครื่องหมายดีเอ็นเอสำหรับการคัดเลือก (selection markers) เนื่องจาก SNP มีการถ่ายทอดไปสู่รุ่นลูกอย่างเสถียรกว่าเมื่อเทียบกับเครื่องหมายดีเอ็นเอชนิดอื่น ด้วยข้อดีเหล่านี้ของ SNP จึงมีการออกแบบ SNP chips จำนวนมาก และจำหน่ายทางการค้า โดยมี SNP ที่มีความเป็น polymorphic สูงในพันธุ์ปศุสัตว์จำนวนมาก
ข้อมูลจาก SNP ได้นำมาใช้ร่วมกับข้อมูลพันธุ์ประวัติ (pedigree) และข้อมูลฟีโนไทป์ของสัตว์แต่ละตัว เพื่อเพิ่มความถูกต้องในการทำนายทางพันธุกรรม การคัดเลือกในการปรับปรุงพันธุ์ให้ได้ลักษณะเป้าหมายสามารถทำได้ถูกต้องสูงในระยะที่สัตว์ยังอายุน้อย ข้อมูลเหล่านี้ได้แก่ pedigree ฟีโนไทป์ และ SNP จะช่วยทำให้ genome-wide association study เป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุงพันธุ์สัตว์ ปัจจุบันนี้ ข้อมูล genomic SNP ได้นำมาใช้ในการทำ genotyping และใช้ในโปรแกรมการปรับปรุงพันธุ์ปศุสัตว์ในหลายประเทศรวมทั้งในประเทศไทย เทคนิคใหม่ เช่น proteomics และ metabolomics ได้ถูกนำมาใช้ร่วมด้วย ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างยีนและการแสดงออกของยีนได้มากขึ้น และทำให้การปรับปรุงพันธุ์ปศุสัตว์ทำได้รวดเร็ว และเพิ่มประสิทธิภาพในการเพิ่มผลผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์จากปศุสัตว์
ที่มา: การประชุมวิชาการพันธุศาสตร์แห่งชาติ ครั้งที่ 20, 15-17 มิถุนายน 2560, โรงแรมโนโวเทล กรุงเทพฯ สุขุมวิท 20