Спикер: Ali Pirani, главный биоинформатик, ведущий эксперт по геномной селекции в животноводстве компании Thermo Fisher Scientific.
Чтобы принять участие в практической международной конференции KSIDAY 2022, которая в этом году пройдёт 2 ноября, подавайте заявку на подключение к онлайн-трансляции мероприятия по ссылке: https://ksiday.ru/.
В работе мы применяем разные инструменты: гены, открытие новых генов, технология NCS, торрентовые технологии, валидация, исследования, рыночная оценка, на которую мы смотрим и анализируем, сама геномная селекция. У нас есть определённые целевые показатели, которых мы пытаемся достичь в ходе работы.
Когда мы говорим непосредственно о разведении животных, здесь могут применяться разные технологии, которые постоянно развиваются. Сейчас применяются самые новейшие из них, такие как GPS, и различные инструменты для оптимизации работы.
![](https://static.tildacdn.com/tild3664-6635-4061-b765-346564323464/3.jpg)
Поговорим о ценности генетики. Здесь достаточно понятные концепты: вот у нас есть производитель, самка, потомство. При традиционном подходе на 50% это потомство состоит в родственных отношениях — это средние показатели. Например, у второго и третьего отпрыска генетика очень похожа, но набор у этих отпрысков может быть разный. Это иллюстрация того, насколько могут быть похожи эти признаки у потомства от одного и того же производителя и самки.
Акцент на геномной селекции — проводим оценку и анализ генотипирования. Берём, например, референтную популяцию, смотрим на генотипирование и разрабатываем прогнозные уравнения. Благодаря десяткам тысяч генотипов, которые мы используем в работе, эти прогнозные уравнения позволяют сделать более оптимальные расчёты. Когда есть прогнозное уравнение, вы переходите к общей популяции, там тоже рассчитываются генотипы и используются те самые прогнозные уравнения. Таким образом получаем генетическую оценку для каждого индивидуального решения. Это позволяет нам принимать более взвешенное решение по разведению.
![](https://static.tildacdn.com/tild3930-3562-4231-b264-656438343931/5.jpg)
Массив данных, который был выработан для свиней, выглядит вот так. Мы интегрируем геномную селекцию и родословное происхождение. У нас есть ключевой контент, он состоит из трёх модулей:
- 55 тысяч маркёров — геномная селекция, нацеленная на коммерческие породы;
- 64 маркёра — родословная или происхождение;
- 42 маркёра — качество.
Когда мы разрабатывали эту программу, мы брали за основу 210 индивидуальных особей, у нас было в целом 80 проб из вариативности разных пород. Также были взяты пробы из традиционной вариативности для Европы, Англии, Италии и Азии.
Следующий шаг — отбор «снипов». Мы разработали массив данных с высокой плотностью, посмотрели на последовательность генов и отобрали больше 650 000 самых небольших маркёров. Они были равномерно распределены по геному. После этого мы провели генотипирование. Эти маркёры были разработаны для европейских пород, и были выбраны общие варианты. Массив был провалидирован и проанализирован.
![](https://static.tildacdn.com/tild3633-6438-4434-b566-646163383133/9.jpg)
В нашей классификации мы использовали так называемую автоматическую систему с одним кликом — она показывает производительность по каждому животному. «Снипы» классифицированы по шести категориям.
Например, один «снип» — это как одна проба, обозначенная в квадрате. Каждый «снип» прогенотипирован по трём категориям. Так мы видим, где выше продуктивность и эффективность. Высокое разрешение означает, что получены достаточно высокие показатели. Также на «снипе» можно видеть позиционирование. Похожие качества и свойства случаются, когда есть маркёры с низкой частотностью.
В более сложных категориях есть определённые пороговые значения и позиционирование между кластерами, что показывает, какие маркёры более эффективно и целесообразно использовать. Также у нас применяется специальный инструмент, который очищает эти данные.
Есть ещё один вариант, который мы используем: смотрим на «снип» сверху и снизу, сравнивая с теми целевыми показателями, которые у нас выбраны для него. Это так называемая нерасчётная категория, здесь может быть использован этот вариант как индикатор для конкретной пробы. Можно комбинировать эту группу с другой.
Шестую категорию мы не рекомендуем использовать. Часто сталкиваемся с тем, что большинство свойств находится ниже необходимых пороговых значений. В ней есть какие-то аспекты, которые стоит принимать во внимание, но работа с этой категорией усложнена.
![](https://static.tildacdn.com/tild3534-3336-4661-a337-646538303130/10.jpg)
Категории, выделенные зелёным цветом, являются категориями с наиболее высокой эффективностью, они предпочтительны к использованию. 83% маркёров — маркёры высокого качества. Оценка показывает, что в этих маркёрах получается результат, на 98% соответствующий последовательности, что является хорошим показателем.
У нас есть массив данных по свиньям с высокой точностью. Здесь мы проводим валидацию по разным популяциям. Есть ключевой контент, по которому мы строим работу, видим дистрибуцию и распределение по хромосомам. Это помогает с точки зрения уровня полиморфизма, мы его тоже оцениваем. Все эти больше 55 000 маркёров оптимизированы для геномной селекции, верифицированы, дают хорошие показатели и оптимизированы для нашей работы.
Есть также VIP-маркёры, которые связаны с важными признаками и чертами. Есть несколько признаков, которые мы используем для показателей, — например, маркёры, которые отвечают за качество свиного мяса.
Наша база хорошо кастомизирована, приспособлена под нужды клиента. Есть разные варианты в зависимости от того, с чем нам предстоит работать, — с каждым конкретным клиентом. У нас есть разлные реверсивные тренды, вычислительные механизмы для расчёта на основе базы данных значений, к которым хотят прийти клиенты. У нас много экспертиз по разным типам животных. Каждое мероприятие фиксируется в системе. У нас достаточно высокий уровень репродуктивности — показатели эффективности и местоположения кластеров сопоставимы. Также мы имеем возможность разрабатывать продвинутые программы по дизайну, работая с пробами, и по выбору соответствующих стратегий. Здесь мы можем приходить к результату более 76%, что является успехом.
Знание показателей, которых вы хотите достичь, — хорошая основа для дальнейшей работы.
В целом наше решение — правильное решение для программ разведения, племенных программ, хорошо зарекомендовавшие себя технологии, высокие конкретные результаты, небольшие затраты. Процесс может быть настроен под ваши желания, может быть масштабирован и конфигурирован.