Ученые Курчатовского геномного центра НИЦ «Курчатовский институт» совместно с компаниями «Иннопрактика» и «Мираторг» разработали систему оценки крупного рогатого скота, которая с помощью учета генетических факторов позволит выводить коров с улучшенными признаками, такими как количество и качество молока. Об этом сообщил ТАСС руководитель центра Максим Патрушев.
Ученый отметил, что сегодня при выращивании крупного рогатого скота подбор особей для скрещивания чаще всего осуществляется без учета генетических факторов: к примеру, селекционеры не принимают во внимание некоторые признаки быков и коров, которые передаются теленку и в дальнейшем влияют на состояние взрослой особи. Следовательно, высокие объемы производства молока у конкретной коровы не гарантируют такие же показатели у потомства, пояснил Патрушев. Система оценки позволит повысить эффективность выведения особей за счет снижения рисков развития у них заболеваний или появления других негативных признаков на этапе подбора пары.
«Эта система, которая, как мы надеемся, должна стать национальной, представляет собой IT-инфраструктуру. В ней собираются данные о каждом племенном животном, используемом в производстве. С помощью специальных алгоритмов она анализирует все параметры — не только генетику, но и рацион, условия содержания. За счет обработки данных о сотнях тысяч животных решение позволит, к примеру, добиваться нужного экономического эффекта в виде объемов производства молока с каждой будущей коровы на этапе планирования пары для селекции», — сказал Патрушев, добавив, что расчеты оптимальных пар будут вестись с применением технологий искусственного интеллекта.
Авторы уже работают с двумя наиболее распространенными породами — голштинской и айрширской. При выведении особей с помощью системы будут учитываться 14 заболеваний, лечение которых заставляет выводить особей из цикла производства молока. Завершение всех этапов наполнения базы и отбора ИИ-алгоритмов для обработки данных намечено на 2026 год. Аналогичное решение разрабатывается для свиней, уточнил ученый.