Генетический анализ на основе нейросетей поможет в селекции сельскохозяйственных животных

Исследователи из Донского государственного аграрного университета (Ростовская область) и Всероссийского научно-исследовательского института племенного дела (Московская область) объединили геномный анализ, визуализацию и глубокое обучение нейросетей, предложив новый инструмент для изучения сложных генетических паттернов. Метод открывает перспективы для селекции высокопродуктивных здоровых животных.

В рамках исследования авторы проанализировали генетические данные двух пород свиней — крупной белой (568 животных) и дюрок (600 животных). Для свиней крупной белой породы дополнительно оценили наличие или отсутствие дефектов конечностей, разделив их на две группы: с патологией и здоровых особей.

На первом этапе с использованием программы для анализа геномов PLINK ученые выявили участки гомозиготности. Затем их классифицировали по длине: от коротких (менее 2 миллионов пар нуклеотидов) до очень длинных (более 16 миллионов). Каждый сегмент визуализировали в виде цветной полосы на хромосоме, создав индивидуальные карты гомозиготных участков для каждого животного.

На втором этапе исследователи обучили сверточную нейронную сеть распознавать уникальные паттерны на картах гомозиготных участков. Модель продемонстрировала точность 100% при классификации пород, подтвердив, что архитектура участков гомозиготности содержит породоспецифичные последовательности.

При прогнозировании дефектов на конечностях свиней крупной белой породы модель продемонстрировала точность 78,6%, что указывает на связь гомозиготных участков с фенотипическими аномалиями. Несмотря на то, что показатель ниже, чем в задаче классификации пород, он показывает, что с помощью нового метода можно отслеживать даже сложные признаки, зависящие от множества факторов.