Аннотация

 

Проект решает вопросы создания технологической платформы в рамках нового уклада сельскохозяйственного производства – «животноводство без присутствия человека». При выполнении проекта будет создана технология обеспечивающая более чем 100 кратное снижение затрат времени на проведении оценки крупного рогатого скота. Проект направлен на решение задач в рамках плана мероприятий Министерства сельского хозяйства РФ и Национального Союза производителей говядины по реализации «Концепции устойчивого развития мясного скотоводства России на период до 2030 года», предполагающей создание до 1 млн. рабочих мест в мясном скотоводстве и трехкратное увеличение производства продукции.

Предполагаемый проект направлен на разработку новых подходов к прижизненной оценке крупного рогатого скота путем 3D-визуализации хозяйственно-биологических и генетических особенностей животных, а также новой технологии на основе машинного обучения, компьютерного зрения и полногеномного SNP-генотипирования. В рамках проекта будут решены следующие научные задачи: получить полногеномные SNP-генотипы для молодняка крупного рогатого скота, оцененных прижизненно с помощью классических методов оценки экстерьера (взвешивание, промеры) и методов 3D-визуализации; провести полногеномные ассоциативные исследования с выявлением связей между генотипами и параметрами экстерьера, оцененными с использованием классических методов и 3D-визуализации, а также мясными качествами и качеством туш; выполнить идентификацию геномных регионов, ассоциированных с изучаемыми фенотипическими показателями; выполнить функциональную аннотацию генов, участвующих в формировании хозяйственно-полезных признаков, оцениваемых классическими методами, методами 3D-визуализации, с учетом мясной продуктивности животных; дать предложения по повышению точности прижизненной оценки хозяйственно-биологических особенностей животных на основе использования геномных методов; создать трехмерную математическую модель формы движущихся животных на основе мультисенсорных данных (камер глубины RGB-D); построить системы для автоматического измерения морфологических характеристик движущихся животных по математической модели с точностью, превосходящей существующие системы измерений; выявить ассоциации аллельных сочетаний, детерминирующих экспрессию признаков продуктивности; обобщить 3D модели животных с данными полногеномного SNP- генотипирования и качеством полученной от них продукции (prime, top choice, choice, select); создать математические модели «идеальных» высокопродуктивных животных; создать технологию прогнозирования продуктивности животных на основе технологии машинного обучения, и в частности глубоких нейронных сетей; разработать технологию и систему автоматической прижизненной оценки коммерческой стоимости крупного рогатого скота.

Разрабатываемая технология не имеет аналогов, так как не существует готовых систем оценки и прогнозирования продуктивности крупного рогатого скота путем 3D-визуализации хозяйственно-биологических и генетических особенностей животных. Анализ патентной базы США и ряда стран Европейского Союза демонстрирует абсолютный приоритет данной разработки.

Реализация задач проекта будет выполнена посредством прорывных научных исследований и разработок мирового уровня в области информационных и генетических технологий.

Результаты проекта позволят получить фундаментальные знания о взаимосвязях хозяйственно-биологических и генетических особенностей животных и внесут вклад в создание современных конкурентоспособных технологий в животноводстве.