Генетический анализ на основе нейросетей поможет в селекции c.-х. животных
14.05.2025
Исследователи Донского государственного аграрного университета в сотрудничестве с Всероссийским научно-исследовательским институтом племенного дела разработали и успешно апробировали инновационный метод анализа гомозиготных участков генома с применением технологий глубокого обучения. Новый подход основан на визуализации последовательностей ДНК и их классификации с использованием сверточных нейронных сетей.
Разработанная методика позволяет точно распознавать породные особенности и прогнозировать сложные признаки у животных, что открывает широкие перспективы для совершенствования селекционной работы. В частности, модель продемонстрировала 100% точность при определении породной принадлежности свиней, а также высокую достоверность (78,6%) при прогнозировании патологий конечностей у животных крупной белой породы.
Исследование охватило данные по более чем 1100 свиньям двух пород — крупной белой и дюрок. Гомозиготные участки генома визуализировались в виде цветных карт, индивидуальных для каждого животного, и классифицировались по длине. Полученные изображения стали основой для обучения нейросетевой модели, способной выявлять уникальные генетические паттерны.
Особое внимание было уделено интерпретации результатов. С помощью карт значимости исследователи определили ключевые регионы генома, наиболее влияющие на предсказания модели. Это позволяет не только точно диагностировать признаки, но и углубить понимание биологических основ наследственности.
«Предложенный метод — это шаг в сторону цифровой трансформации генетической диагностики в животноводстве. Мы планируем расширить его применение на крупный рогатый скот и овец», — отмечает руководитель проекта, кандидат сельскохозяйственных наук Мария Колосова.
«Созданные карты гомозиготных участков позволяют контролировать инбридинг и повышать эффективность селекционных программ. Ведущие селекционно-племенные центры уже начали их апробацию», — добавил соавтор проекта, кандидат сельскохозяйственных наук Тимофей Романец.
Проект выполнен при поддержке гранта Российского научного фонда. Результаты опубликованы в журнале Biology и представлены на официальном сайте РНФ и в ряде ведущих научно-популярных изданий.
