Современные цифровые технологии для селекции свиней и гороха позволят российским сельхозпроизводителям повысить точность отбора животных и растений с нужными характеристиками. Эти проекты, реализуемые Башкирским ГАУ, были рассмотрены в Минсельхозе.
По итогам совещания Оксана Лут поручила сосредоточить усилия на достижении практических результатов и их внедрении в производство. Ключевые задачи включают улучшение точности цифровых моделей, расширение сотрудничества с промышленными партнерами, подготовку к пилотному запуску платформы «СвиГен» и дальнейшее развитие цифровых решений для селекции в растениеводстве.
В рамках первого проекта создается цифровая платформа «СвиГен», объединяющая информацию о внешних признаках животных, биохимических показателях, метаболическом профиле и генетической информации. Это поможет хозяйствам точнее определять племенную ценность свиней, прогнозировать их продуктивность и принимать обоснованные решения в селекционной работе.
Завершена подготовка инфраструктуры для цифрового фенотипирования. На базе индустриального партнера и университета оборудованы сенсорные зоны с камерами и датчиками для обработки видеоматериалов о животных. Специалисты оценивают такие параметры, как длина туловища и правильность постановки конечностей. Через систему прошло около 600 свиней, количество размеченных кадров превысило 62 тысячи. Разработаны первые модели машинного зрения, автоматически распознавающие два ключевых признака с текущей точностью примерно 70%. Планируется повысить этот показатель до 95% к ноябрю.
Одновременно формируется референсная база данных по биохимическому и метаболическому профилю свиней. Исследователи анализируют кровь для определения взаимосвязи между физиологическим состоянием животного, обменом веществ, эффективностью использования корма, продуктивностью и здоровьем. Эта информационная система войдет в состав платформы «СвиГен» и послужит основой для более точной оценки селекционной ценности животных.
Второй проект сосредоточен на создании цифровой платформы для геномной селекции гороха. Специалисты БашГАУ совместно с партнёрами исследуют коллекцию из 100 образцов этого растения. Проводятся описание внешних характеристик растений в пяти различных регионах высева, выделение ДНК, секвенирование и биоинформатический анализ. Планируется выявить генетические маркеры, связанные с такими признаками, как содержание белка, размер и форма зерна, цвет, гладкость или морщинистость. Этот метод позволит разрабатывать и отбирать сорта гороха, ориентируясь не только на урожайность, но и на внешний вид товарной продукции.
Также разрабатываются цифровые решения для автоматической оценки визуальных характеристик растений. Разработан прототип программного обеспечения для цифрового фенотипирования гороха, позволяющий автоматически выявлять важнейшие параметры, ранее определявшиеся вручную. Для обучения модели собрано уже 128 тысяч изображений гороха, планируется достичь точности распознавания ключевых признаков в 95%. В будущем проект предполагает расширение на другие сельскохозяйственные культуры, что послужит основой для создания центра цифрового фенотипирования.
Кроме того, университет разработал системы для цифрового фенотипирования в лабораторных условиях. Одна из установок обеспечивает съёмку растения с восьми различных ракурсов и создает его цифровую модель. Также создан роботизированный конвейерный фитотрон — климатическая камера с автоматизированной системой подачи, полива растений и цифровой фиксации изображений, что значительно повысит эффективность и скорость сбора данных для селекционных экспериментов.
