大数据将改变基因评估的发展格局

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大数据将改变基因评估的发展格局

Chad Dechow

宾夕法尼亚州立大学动物科学系

AI时代正加速到来,在牧场,通过机器人挤奶系统、奶厅、活动监测或面部识别摄像头的使用,我们可以记录大量以天为基础的牛只数据。这些数据能够帮助我们更好地管理牛群,存在着被纳入遗传评估体系的巨大潜力。

本文讨论了如何利用这些丰富的数据信息,以及将其纳入牛群遗传改良计划中所面临的挑战。

日产奶量记录是采集范围最广泛的自动化数据,但其尚未被纳入国家遗传评估体系中。目前,我们主要依靠通过DHI每月收集一次的测定日产奶量来估算胎次总产量,用于产奶量性状的遗传评估。

毫无疑问,这种方法已非常成功地应用于选择更高产的奶牛,即使日产奶量数据将会提高胎次总产量估计的准确性,但如果想在提高遗传评估准确性方面取得进展,则十分有限。

每日数据的利用

更重要的是,从收集的日产奶量数据可以获得额外的益处,例如泌乳曲线是一个常规性状,但大数据可以增加其描述的准确性。

我们是否应该以及如何选育来改变泌乳曲线,要比许多人设想的更加微妙,但我们确实可以利用每日数据做到这一点。作者所在的研究小组目前正在评估奶牛群体中日产奶量每天的变化在不同个体之间的差异,而且他发现这种差异似乎确实受到遗传因素的影响,然而,这种差异是否重要还待研究。

每日数据可能会促使我们思考什么样的产量性状需要改变——是继续使用胎次总产量,还是转换为每日产量?此外,通过奶厅的记录还可以获得挤奶速度和奶流量等额外的性状。

乳成分情况

从奶厅收集的每日产量数据的局限性,在于我们无法以相同的频率收集到每日的乳成分数据。那么,混合使用每日的产量数据和每月的测定日乳成分数据也具有可行性。此外,如果使用更加先进的挤奶系统,可以实现每日检测乳脂率、乳蛋白率、体细胞数、乳糖率和其他的乳成分指标。

自动挤奶系统(机器人挤奶系统)记录了大量的数据,在某些国家,该数据已经被纳入国家遗传评估体系。

为了更高效、准确地找到奶牛的乳头,机器人记录了每头奶牛乳头位置的坐标,因此,机器人可以根据该坐标信息挖掘确定出乳房深度、乳区的平衡度和乳头位置等性状。常规遗传评估中对这些乳房性状进行的视觉评分(体型线性评分)有一定的益处,但将线性评分性状与自动化记录的数据进行结合,可以提供更准确的乳房形态评估。

机器人的潜力

自动挤奶系统记录的其他精密数据,也很值得深入挖掘,如奶牛每天的挤奶次数、奶牛每个乳区的产奶量、奶牛是否踢杯和奶牛的挤奶时间。

在公牛冻精销售市场上,可以改善女儿适应挤奶机器人系统的能力正在成为一种营销亮点。如果我们真的使用了机器人记录的数据,可能会给出更加客观和准确的评估结果。

活动监测系统的应用也在不断增加,虽然其在牧场重点用于监测发情,但其记录的繁殖数据对于调整现有的遗传评估提供了可能,其中可以考虑的性状有:奶牛产后开始发情的天数、发情周期的规律性、发情表现的强度以及从开始发情到妊娠的天数。

将这类数据与牛奶激素使用数据结合起来,很有可能会获得一个有关奶牛繁殖潜力的精确表型图,进而有助于更准确地进行繁殖性状的遗传评估。

关注健康情况

大多数活动监测系统还可以提供有关健康状况的指标,例如,一些系统可以提供反刍数据,反刍异常表现可作为真胃移位和酸中毒等疾病的指标;还有一些系统可以监控奶牛的体温。

牧场记录的有关健康状况的数据有益于对健康性状进行遗传评估,结合目前自动化数据将提高健康性状评估的准确性。通过结合自动化数据,酮病的遗传评估的就可以显著提高准确性。该工作已由硕腾公司(Zoetis)和奶牛育种委员会共同开展,但由于牛群之间数据记录的不一致性,导致其评估的遗传力较低。

酮病与β-羟基丁酸(BHB)和牛奶中的丙酮水平有很强的遗传相关,这两项指标可以进行定期记录。在牧场的酮病评估中,加入BHB和丙酮数据,可以提高北欧国家酮病抗性性状遗传评估的准确性。这是一条正确的通往未来的道路。

正在快速发展的牛体内部监测设备是另一种有潜力改变遗传选择标准的技术。例如,可监测瘤胃pH的设备,是诊断和评估亚临床瘤胃酸中毒的一个极好的工具。目前,这些设备对于常规管理来说,成本太高,但随着时间的推移,其成本应该会有所下降。即便在常规管理中这些手段过于昂贵,但是在基因组选择的参考群中,仍然可以考虑使用。

存在的挑战

列出“大数据”在遗传评估中的潜在用途很容易,但随着时间的推移,仍有一些挑战需要解决。

首先,分析这些数据需要使用大量的计算机资源,基于我们目前拥有的数据量和基因型数据,进行基因组评估需要花费一周以上的时间,为了保证评估结果发布的及时性,频繁更新数据将存在挑战。

其次,如何将数据从牧场传送到协会进行遗传评估?我们预计大部分数据将云储存,事实也是如此,奶牛数据库公司(Dairy Data Warehouse)和其他公司已经在投资从许多牧场管理平台收集和存储数据所需的基础设施,DHI相关的机构和公司若能在收集和维护大数据方面发挥作用,也十分值得期待。

也许,最大的问题是确定谁拥有数据的所有权,是牧场?是提供数据记录设备的公司?还是收集和编辑数据的第三方?育种公司利用这些数据的遗传评估结果进行遗传物质(冻精产品)的销售,牧场会因他们提供了原始数据而得到补偿吗?这些都是亟待解决的问题。

虽然我们现在有一个很棒的遗传评估体系,但仍需不断寻找改进的方法。

大数据时代已经到来,我们一定会看到其缓慢的进展,也一定会改变遗传评估的方式。希望在不久的未来,我们能够见到一些传统数据与自动化数据的初步混合分析,能够见证自动化数据为放牧系统、机器人挤奶系统等不同管理方式定制专门化的选育方案。

翻译:王封霞

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