Проект направлен на возрождение крупномасштабной селекции в России для обеспечения продовольственного суверенитета. В рамках проекта создаются IT-решения для перевода племенного животноводства на качественно новый уровень с использованием инструментов прикладной биоинформатики и методов многомерного математического моделирования. К таким решениям можно отнести инструменты автоматизации отбора и подбора, верификации исходных данных, а также программное обеспечение, позволяющее строить уточненные родословные животных вплоть до родоначальников линий. Одним из промежуточных звеньев для достижения поставленной цели проекта, стало создание базы данных, включающей информацию по голштинскому скоту (несколько млн. животных) мировой популяции. Созданные инструменты позволяют проводить углубленный анализ и последующий прогноз генетического потенциала скота. Текущие разработки — промежуточный этап работы над созданием информационно-аналитической системы комплексной поддержки цифровых решений в селекции и генетике.
Creation of a regional system for assessing the genetic potential of black-and-white cattle of Siberian breed
The project is aimed at reviving large-scale selection in Russia to ensure food sovereignty. The project features IT solutions to transfer livestock breeding to a qualitatively new level using applied bioinformatics tools and multidimensional mathematical modeling methods. Such solutions include tools for automating selection and breeding, verification of initial data, as well as software that allows building refined pedigrees of animals up to the founders of the lines. One of the intermediate links in achieving the stated goal of the project was the creation of a database including information on Holstein cattle (several million animals) of the world population. The created tools allow for in-depth analysis and subsequent forecasting of the genetic potential of livestock. Current developments are an intermediate stage of work on the creation of an information analysis system for comprehensive support of digital solutions in selection and genetics.
Исполнители
