Ученый использует генетику КРС и данные микробиома для прогнозирования производительности
Кандидат на получение докторской степени в Университете Небраски-Линкольна Дрю Лакамп изучает, влияет ли генетика животного на его микробиом. Эта информация может быть использована для прогнозирования производительности крупного рогатого скота и снижения заболеваемости крупного рогатого скота посредством генетического отбора, согласно пресс-релизу университета.
Лакамп родом из Нью-Берлина, штат Иллинойс, и изучает разведение животных и генетику. После окончания университета Лакамп надеется совмещать преподавание, исследования и работу с производителями в университете, получившем земельный грант.
Лакамп заинтересовался генетикой еще ребенком, когда он выставлял крупный рогатый скот. Покупать высококачественный выставочный скот дорого. Лакамп обнаружил, что дешевле покупать сперму и яйца, чем живое животное. Хотя ему так и не удалось создать выставочную линию своей мечты, это осознание определило его жизненный путь. Лакамп знал, что хочет получить докторскую степень в области разведения животных, и приехал заканчивать свое образование в UNL, потому что он считает, что там одна из лучших программ по исследованию говядины. Лакамп работает под руководством Мэтта Спэнглера, профессора зоотехники.
Микробиом — это популяция микроорганизмов, которые живут в животном или на нем. Многие микробы находятся в мутуалистических отношениях со своим хозяином. Хозяин предоставляет им безопасное место для жизни и пищу, а взамен микробы делают что-то полезное, например, переваривают растительную пищу, которую животное не может, или стимулируют иммунную систему. Другие микробы не выполняют никакой конкретной функции, но и не причиняют вреда хозяину. Если им дать шанс, некоторые микробы могут вызвать заболевание.
Одним из аспектов исследования Лакампа является изучение микробиома в глазах крупного рогатого скота. Цель этого аспекта — выяснить, влияет ли генетика теленка на пропорции различных бактерий, живущих в глазах теленка. Если это так, Лакам полагает, что конъюнктивит можно уменьшить с помощью генетического отбора.
Другим направлением исследований является изучение микробиома кишечника крупного рогатого скота, выявление связи между микробиомом и генетикой животного и использование этой информации для прогнозирования того, как это животное будет себя вести в будущем.
Существуют данные, которые показывают прямую связь между составом микробиома и производительностью, а также отдельные данные, показывающие прямую связь между генетикой и производительностью. В целом, исследование Лакампа изучает, можно ли использовать производительность животных и микробиом или генетические данные для прогнозирования производительности животного с доступными микробиомными или генетическими данными.
«Из мазка из полости рта можно получить информацию о генетике теленка и о том, какие бактерии, археи, грибки и все остальное живут в его рубце, или грубое приближение к этому», — сказал Лакамп. «В будущем можно будет предсказывать производительность животных на основе информации из их генома, микробиома и фактических данных о производительности родственных животных. Это означает, что мы могли бы с определенной степенью точности предсказать, каким будет средний суточный привес теленка, который еще не попал на стадию откорма».
Если исследование Лакампа покажет, что микробиом животного зависит от его генетики, животных можно будет селективно разводить, чтобы ограничить количество выживающих в организме животного болезнетворных агентов.
Лакамп радуется тому, что приближается к возможности передать фенотипическое предсказание в руки производителей. Эта информация помогает им принимать решения относительно своей деятельности и использовать точное управление скотом.
Лакамп рассматривает большие данные, или тонны информации, как вызов и возможность.
«Когда микробиолог передает мне информацию, у меня есть 43 миллиона точек данных для каждого животного», — сказал Лакамп. «Это очень много данных, и это не считая геномных данных, которые у меня тоже есть. Так как же вы с этим справляетесь?»
Работать с таким объемом данных сложно, но как только система будет разработана для работы с многочисленными точками данных, ученые смогут оптимизировать объем информации, которую они получают из данных, и преобразовать ее в полезные элементы, которые могут использовать производители.
Источник: Университет Небраски-Линкольна
