转移学习符合家畜基因组学
彼得大圣彼得堡理工大学(SPbPU)的研究人员开发了一种新的计算方法,可以预测哺乳动物物种中的有害突变。随着越来越多的畜牧生产者使用基因测试来改善其畜群,这种方法将有助于优化和指导动物育种计划,以及提高牲畜的盈利能力和产量。该方法在进化应用中发表,密切关注人类基因组学最新创新的脚步,并将人类遗传学风险因素的知识转化为伴侣动物,从而具有遗传学和家畜物种基因组学的变革潜力。
农场动物的高效选择将产生具有理想表型的后代并确保对激素和抗生素的依赖性降低,这已成为许多家畜基因组和基因编辑项目的焦点。然而,它们的成功受到基因组变体产生的未知效应的阻碍。由教授领导的科学家。Maria Samsonova,Sergey Nuzhdin和Lev Utkin(数学生物学和生物信息学实验室和机器学习小组)充分利用有关具有有害潜力的人类变异的现有信息,并使用转移学习方法对其他哺乳动物物种的破坏性突变进行分类。该方法使用狗和小鼠模型进行了广泛验证。“开发的方法可用于识别其他农场动物基因组中有害的,不需要的突变,从而促进精细调整的代谢途径的设计,使动物能够在各种条件下茁壮成长,”实验室负责人Maria Samsonova说。数学生物学和生物信息学SPbPU。
从最早的动物驯化开始,人类已经选择了牲畜中所需的特征或性状,相反,选择了针对不良表型的选择。受控育种的副作用是有害突变的快速积累,因为具有负潜力的基因组变体不会受到来自外部群体的“好”基因的流入的抵消。随着时间的推移,这会导致牛和其他农场动物的健康状况整体下降。可持续农业和工业为人类提供更高质量,更健康和更低成本的农产品的能力在很大程度上依赖于由天然存在或技术引入的突变引起的功能效应的知识以及我们从未来品种中消除有害物质的能力。
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