Применение новых технологий для ускорения генетического прогресса. Примеры из практики

Ускорение генетического прогресса.

В настоящее время генетические инновации играют важную роль в создании современного, эффективного и устойчивого свиноводства. В последние годы использование технологических достижений в селекционных программах позволило ускорить генетический прогресс в племенных популяциях животных, тем самым увеличивая прибыльность производителей.

Применение технологических достижений в селекционных программах не является чем-то новым. С момента своего основания в 1962 году PIC стремится к технологическим инновациям, постепенно внедряя новые технологии для непрерывного генетического улучшения различных показателей и характеристик в селекционной программе. Инвестиции в геномную селекцию в сочетании с обширным сбором коммерческих данных, расширением элитной популяции и высокой интенсивностью селекции привели к самым высоким темпам генетического улучшения, которые когда-либо существовали в PIC. С коммерческой точки зрения эти улучшения выражается в увеличении количества свиней и повышении их качества и крепости, в более быстрых эффективных темпах роста и высокой ценности туши. В целом геномная программа PIC только в 2020 году предположительно принесла стоимость в размере 3,45 евро на убойную голову.

Рисунок 1:
Генетический прогресс благодаря технологическим инновациям

Несмотря на достигнутый прогресс, мы понимаем, что у нас все еще нет свинкии с идеальными качествами. По этой причине и следуя нашей философии «ПОСТОЯННОЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ», PIC инвестирует в самые инновационные технологии и старается найти им практическое применение в генетическом улучшении животных. Среди доступных технологий выделяются технологии, непосредственно связанные с генетикой, такие как редактирование генов и полное секвенирование генома, которые, скорее всего, ближайшие годы будут означать в свиноводстве период «до» и «после». С другой стороны, параллельно с вышесказанным, инвестиции в сбор данных растут в геометрической прогрессии в последние годы до такой степени, что применение новых разработок в области искусственного интеллекта и его отрасли, известной как машинное обучение, уже стало реальностью. Эта статья посвящена технологиям фенотипирования, показывая конкретные примеры того, как применение искусственного интеллекта в свиноводстве приведет к революции в способах измерения фенотипов и выбора поставщиков племенного поголовья.

Прикладная технология разведения

В настоящее время селекция терминальных линий сосредоточена на:

  • Быстрые и эффективные темпы роста
  • Крепость
  • Качество туши и мяса

Из всех этих признаков, традиционно сложнее всего повлиять генетически на показатель крепости. Для этого есть несколько причин: большая сложность идентификации конкретного признака, который должен быть выбран, и / или объективного измерения признака с достаточными объемами, и / или из-за низкой наследуемости признака.

Типичный пример, когда эти трудности происходят одновременно – попытки отбора животных на основе критериев поведения. Таким образом, хотя и ожидается, что технический прогресс по сбору данных повлияет в большей или меньшей степени на все цели селекции, первоначальное влияние может быть больше для характеристик крепости, поскольку они позволяют описывать и объективно измерять новые характеристики, чтобы их использование можно было оценить для генетического улучшения.

Применение искусственного интеллекта в свиноводстве

Под искусственным интеллектом понимается область изучения, разработки и применение компьютерных технологий с целью позволить машинам приобретать определенные навыки, аналогичные человеческому интеллекту. Концепция машинного обучения заключается в машинном обучении, которое позволяет компьютеру работать с огромным объемом данных, которые в последствии обрабатываются и анализируются. При этом мы можем буквально обучать машины, чтобы они помогали нам отбирать свиней.

Одно из наиболее широко используемых направлений исследований сегодня — это сочетание камер, которые записывают видео жизнедеятельности животных 24 часа 7 дней в неделю, и машинного обучения. Действительно, объем данных, генерируемых камерами, настолько велик, что одному человеку или даже группе людей пришлось бы потратить огромное количество времени на анализ полученного материала. И даже если бы это было возможно, их измерения имели бы некоторую степень субъективности, что сделало бы использование таких данных для разведения менее эффективным. Напротив, сочетая сбор больших объемов данных с искусственным интеллектом, мы можем генерировать ценную информацию для селекции племенных животных, как показано в следующих примерах.

Автоматическая оценка конечностей

В группе признаков крепости, проблемы с копытами и ногами представляют собой одну из основных причин непроизвольной выбраковки, как для хряков, так и для племенных свинок. Традиционно оценка структуры ног проводится профессиональными сотрудниками, которые производят оценку, полезную для фенотипического отбора и генетического улучшения. Однако их оценки неизбежно связаны с субъективным восприятием человеческим глазом. Разрабатываемая нами технология анализа изображений и машинного обучения позволяет нам генерировать автоматизированную оценку конечностей для получения гораздо большего объема объективных результатов оценки конечностей на элитных фермах с дополнительными преимуществами, заключающимися в облегчении работы на фермах и повышении точности данных. (Рисунок 2)

Рисунок 2:
Автоматизированная оценка конечностей

Оценка поведения животных

Гораздо более сложным является сбор данных о поведении животных. Круглосуточный учет свиней, выращенных в коммерческих условиях, — это уникальная возможность для сбора данных для анализа поведения свиней. В экспериментальных участках PIC (рисунок 3) мы обучаем машины для анализа этих видеозаписей. Результаты позволяют индивидуально записывать такие аспекты, как время отдыха и подвижности, время у кормушек и поилок, а также изучать их поведение и социальное взаимодействие в различных условиях окружающей среды и т. д. Благодаря разработке конкретных алгоритмов эта технология позволяет описывать новые признаки, которые можно улучшить генетически. Кроме того, полученная информация предоставляет ценные ноу-хау для технической поддержки производителей свинины. Например, представьте себе анализ поведенческих изменений, связанных с различными условиями окружающей среды, такими как кормление, плотность посадки или вентиляция.

Рисунок 3:
Автоматически фиксируемая активность и поведение животных

Технлогия Фертибор (FertiBoar)

В то время как приведенные выше технологии все еще находятся в процессе разработки для коммерческого внедрения, технология FertiBoar уже стала реальностью.
Технология FertiBoar позволяет ранний отбор хряков в зависимости от качества их семени. Используя ультразвуковое сканирование семенников (Рисунок 4) и автоматический анализ изображений с помощью искусственного интеллекта (Рисунок 5), мы разработали специальный алгоритм, который позволяет нам надежно прогнозировать качество семени молодых хряков уже на ферме их происхождения и, следовательно, до их ввода в стадо на станции искусственного осеменения или селекционных центрах. Преимущества использования такого семени заключаются в том, что не нужно содержать собственный карантин, а качество семени будет значительно выше, за счет более высокого процента замены хряков.

Рисунок 4:
Схема ультразвукого исследования семенников
Рисунок 5: Пример автоматического анализа ткани семенником на основе изображений

Эта технология представляет собой успешное сотрудничество между академическими учреждениями (IFN Schönow, Германия) и PIC. В рамках совместного исследовательского проекта в 2017-2020 гг. были собраны и проанализированы ультразвуковые изображения и данные о качестве семени от более чем 1000 хряков. Высокий уровень данного исследования привел к появлению научных публикаций и признанию этой технологии на отраслевых мероприятиях, например, выставка животноводства FIGAN в Испании), а также к быстрому внедрению технологии в цепочку поставок хряков PIC.

Первые хряки породы PIC®408, протестированные с помощью технологии Fertiboar, уже были поставленные в один из центров искусственного осеменения в Испании, что доказывает успешность применения данной технологий на практике.

Выводы

  • Инновации – это конкурентное преимущество. Для PIC это часть основополагающих ценностей компании, и с 1962 года наши исследования и разработки направлены на то, чтобы эффективность и прибыльность производителей свинины постоянно.
  • Для достижения дальнейшего генетического прогресса требуются постоянные инвестиции в технологиии в таких масштабах и объемах, которые необходимы для развития отрасли.
  • Влияние терминальных хряков на товарное поголовье (отвечает за 50% генов) быстро передается и имеет решающее значение, что представляет прекрасную возможность для применения инноваций.

Автор: Хуан Мануэль Херреро, Генетическая Поддержка PIC Южная Европа