Всероссийский научно-исследовательский институт физиологии, биохимии и питания животных – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр животноводства – ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста»
БИОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ: ТЕХНИЧЕСКОЕ СРЕДСТВО ИЛИ СИСТЕМНЫЙ ПРОЕКТ?
- Номер: 3
- Год: 2015
- Страницы: 5-27
Журнал: Проблемы биологии продуктивных животных
Аннотация:
Важнейшей предпосылкой перехода к новому глобальному технологическому укладу является развитие информационных и когнитивных технологий. Научные основы современных селекционных и зоотехнических технологий разрабатываются в передовых странах на основе симбиоза биоинформатики, вычислительной и экспериментальной биологии, а также возникшего на этой основе нового научного направления − системной биологии, имеющей прямой выход в сферу управления. Под этим углом зрения рассмотрены состояние и перспективы исследований по проблемам кормления и регуляции продуктивности, количественного моделирования процессов роста, оптимизации выращивания животных на мясо, жизнеспособности и длительности использования высокопродуктивных животных, селекционно-племенной работы. Для ликвидации отставания от ведущих стран по этим направлениям предлагается осуществить модернизацию управления разработками на основе комплекса мер: 1) переход от административно-отраслевого к проектному принципу управления приоритетными комплексными исследованиями с выделением двух этапов: а) предпроектные + проектные разработки, включающие создание теорий, концепций, модельных вариантов и прогнозов, и б) сопровождение и внедрение (имплементация) их в практику; 2) организация эффективного взаимодействия академической и корпоративной науки, в том числе в форме кластеров: университет – академический институт − корпорация; 3) создание центров стратегического планирования для анализа точек роста, тенденций развития, разработки и осуществления процедур экспертной и финансовой поддержки приоритетных системных проектов; 4) организация полноценных лабораторий зоотехнического, физиолого-биохимического, селекционного и молекулярно-биологического профиля в национальных исследовательских центрах, а также системы координации таких работ в стране с формированием баз данных и компьютеризированных технологий по основным системным проектам.
Литература:
1. Баденко В.Л., Гарманов В.В., Иванов Д.А., Савченко А.Н., Топаж А.Г. Перспективы использования динамических моделей агроэкосистем в задачах средне- и долгосрочного планирования сельскохозяйственного производства и землеустройства // Российская сельскохозяйственная наука. − 2015. − № 1-2. − С. 72-76.
2. Василевский Н.В. Управление питанием с учётом вариабельности физиологических параметров животных (концепция) // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2015. − № 2. − С. 67-79.
3. Гавриленко А. Современное молочное животноводство Франции: секреты успеха // Perfect Agriculture. Специальный проект, 2014 «Животноводство». − Выпуск «Реализация генетического потенциала КРС». − С. 34-36. www.perfectagro.ru
4. Галочкин В.А., Черепанов Г.Г. Неспецифическая резистентность, продуктивных животных: трудности идентификации, проблемы и пути решения // Проблемы биологии продуктивных животных. – 2013. – № 1. – С. 5-29.
5. Захаров-Гезехус И.А., Столповский Ю.А., Уханов С.В., Моисеева И.Г. Сулимова Г.Е. Мониторинг генофондов популяций животных в связи с задачами селекции и изучении филогении. Биоразнообразие и динамика генофондов // В кн.: Динамика генофондов. – М.: ФИАН, 2007. − С. 122-124.
6. Колчанов Н.А., Лихошвай В.А., Гончаров С.С., Иванисенко В.А. (Ред.). − Системная компьютерная биология. − Новосибирск: Сибирское отделение РАН, 2008. − 768 с.
7. Кузнецов В.М. Разведение по линиям и голштинизация: методы оценки, состояние и перспективы. // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2013. − № 3. − С. 25-79.
8. Лискун Е.Ф. Разведение сельскохозяйственных животных. − М.-Л.: 1927, 264 с.
9. Марзанов Н.С. К чему ведёт однотипность скота // Животноводство России. − 2007. − № 12. – С. 6-8.
10. Марзанов Н.С., Комкова Е.А., Малюченко О.П. и др. Характеристика аллелофонда романовской породы овец по различным типам генетических маркеров // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2015. − № 2. − С. 23-40.
11. Полуэктов Р.А. Динамические модели агроэкосистем. − Л.: Гидрометеоиздат, 1991. − 312 с.
12. Прошина О., Лоскутов Н. Воспроизводство стада: потерянная страница // Животноводство России. – 2011. – № 9. – С. 40-41.
13. Столповский Ю.А. Популяционно-генетические основы сохранения ресурсов генофондов доместицированных видов животных: автореф. дисс…. докт. биол. наук. – М., 2010. – 48 с.
14. Харитонов Е.Л. Методические и инструментальные подходы к изучению физиологических и биохимических процессов образования конечных продуктов переваривания у продуктивных жвачных животных // Проблемы биологиипродуктивных животных. – 2008. – № 4. – С. 42-71.
15. Черепанов Г.Г., Кузина И.Н. Количественный анализ процессов микробной ферментации и всасывания субстратов у коров (вычислительная модель) . − Сельскохозяйственная биология. − 1993. − № 4. – С. 118-131.
16. Черепанов Г.Г. Системно-кинетические принципы и модели в теории питания продуктивных животных. − Боровск: изд. ВНИИФБиП, 2002. − 163 с.
17. Черепанов Г.Г. Обоснование концепции о ключевой роли конститутивной резистентности для жизнеспособности и длительности использования высокопродуктивных животных // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2014. − № 4. − С. 5-34.
18. Baldwin R.L., France J., Gill M. Metabolism of lactating cow. I. Animal elements of a mechanistic model // J. Dairy Res. − 1987.− Vol. 54. − P. 77-105.
19. Beecher C.W.W. // In: Metabolic profiling: Its role in biomarker discovery and gene function analysis (G. George and R.G. Harrigan, eds). − New York: Springer. − Р. 311-335.
20. Black J.L., Davies G.T., Fleming J.F. Role of computer simulation in the application of knowledge to animal industries // Austr. J. Agr. Res. − 1993. – Vol. 44. – P. 541-555.
21. Cherepanov G.G. A morphophysiological conception and model of animal growth // J. Anim. Feed Sci. − 2001. – Vol. 10. – P. 385-397.
22. Cherepanov G.G., Agaphonov V.I. Estimation of substrate-energetic fluxes in the lactating cows // J. Anim. Feed Sci. − 2010. – Vol. 19. − No. 1. − P. 13-22.
23. Danfaer A.A. Dynamic model of nutrient digestion and metabolism in lactating dairy cows. − 671 Report from the National Institute of Animal Science, Denmark, 1990.
24. Ducrocq V., Casella G. A Bayesian analysis of mixed survival models // Genet. Sel. Evol. – 1996. – Vol. 28. – P. 505-529.
25. Jones J., Hoogenboom G., Porter C. et al. The DSSAT cropping system model // European Journal of Agronomy. − 2003. – Vol. 18. − No. 3-4. − P. 235-265.
26. Klipp E., Liebermeister W., Wierling C., Kowald A., Lehrach H., Herwig R... Systems Biology. Systems Biology. A Textbook. − Weinheim: Wiley-VCH, 2009. − 592 р.
27. Medvedev S., Topaj A. Crop simulation model registrator and polyvariant analysis // IFIP Advances in Information and Communication Technology. − 2011. − Vol. 539AICT. − P. 295-301
28. Petruzzi H., Danfaer A. A dynamic model of feed intake regulation in dairy cows. Model description // J. Anim. Feed Sci. − 2004. – Vol. 13. – P. 1-23.
29. Van Soest P.J., Sniffen C.J. et al. Rumen dynamics // In: Asp. Digest. Physiol. Rum. − Ithaka, London, 1988. – P. 21-42.