О нас пишут

Достоверность данных и системы генетической оценки

Эверест Аканно, доктор наук, генетик Genesus Inc.

 
Успех программ генетического улучшения свиней в значительной степени зависит от постоянного формирования, накопления и анализа внутриотраслевых данных не только от племенных ферм-нуклеусов, но и от площадок по производству товарного поголовья свиней.

Эти данные поступают из различных источников, включая центры по проверке качества потомства, мясоперерабатывающие предприятия, племенные фермы и товарные производства, а также лаборатории по анализу ДНК (рисунок 1), для всех этих объектов как правило характерна часто меняющаяся рабочая среда, где формирование, накопление и сбор данных идут быстро и непрерывно, следовательно есть вероятность того, что занятые в этих различных производствах люди не относят точность сбора данных к своим приоритетам, тем самым создавая пространство для возможных ошибок. При этом, достижения в области технологий и компьютеризации позволили автоматизировать сбор данных и их перенос в удаленную базу данных, снижая вероятность возникновения ошибок. Тем не менее, все еще есть вопросы относительно качества и достоверности сбора внутриотраслевых данных при сравнении компаний, выведении индексов племенной ценности и принятии решений по отбору ремонтного молодняка.

Что такое достоверность данных?

В контексте программ генетического улучшения достоверность данных определяется как область, в которой собранные об особи данные являются полными, последовательными, точными и надежными для выполнения поставленной задачи, а именно проведения оценки качества генетики. Согласно директивным материалам Международного совета по регистрации животных (ICAR, 2018), полная и точная запись о животном должна иметь следующие параметры:

1. Идентификация животного – животное должно быть правильно идентифицировано при использовании любых подходящих методов идентификации.
2. Подтверждение подлинности родословной – родословная особи должна быть подлинной и прослеживаемой.
3. Даты записей – даты рождения и даты проведения измерений должны быть полными и точными.
4. Фенотипические параметры – данные по продуктивности или уровень производственных показателей животного должны быть в пределах допустимых и опубликованных базовых показателей по фенотипическим признакам и породе.
5. Общесистемное воздействие – факторы, общеизвестно ассоциируемые с записями производственных показателей особи, должны быть отмечены и как следует задокументированы.

Проблемы с достоверностью данных в свиноводстве

Сбор данных и их интерпретация формируют основу для принятия многих решений в отрасли свиноводства. Сбор больших объемов данных стал обычной частью бизнеса по улучшению генетического качества свиней, особенно с внедрением геномных технологий. Тем не менее, ошибки, возникающие из-за человеческого фактора или сбои в автоматизированных системах, могут нарушить целостность или достоверность данных. Примеры потенциальных проблем с достоверностью данных включают, но не ограничиваются следующими моментами:

1. Неправильная маркировка образцов (например, для проведения генотипирования).
2. Неправильное обращение с образцами во время хранения, что может привести к утере данных.
3. Неправильная идентификация животного.
4. Неправильное определение родословной.
5. Ошибки при вводе данных.
6. Сбои в работе автоматизированных систем измерения, приводящие к неточным измерениям или временным перерывам в измерениях (например, оборудование по измерению индивидуального уровня потребления корма).
7. Неточные записи результатов или ошибки при проведении ультразвуковых исследований из-за неопытных или необученных техников, выполнявших данную процедуру.

Усилия, направленные на преодоление этих проблем, будут иметь большое значение для улучшения качества и достоверности данных, используемых для проведения генетической оценки, что позволит рассчитывать более точный индекс племенной ценности животного.

Меры по улучшению достоверности данных в системах генетической оценки

Как уже отмечалось ранее, ошибки при определении родословной и в привязке данных (генотип и фенотип) к правильным животным в системах учета могут нести катастрофические последствия и подрывать способность прогнозирования и саму работу системы генетической оценки племенной ценности животного. Самый важный ключ к достоверности данных – это люди. Искренне заинтересованный и понимающий всю важность качества и точности данных персонал – это самый важный ресурс для обеспечения достоверности и целостности данных. Следовательно, достоверность данных необходимо часто контролировать, внимательно следя за следующими областями:

1. Данные от различных источников должны быть проверены и детально изучены до того, как они будут внесены в общую базу данных.
2. Необходимо регулярно проверять все программное обеспечение, которое поддерживает сбор, обработку и передачу данных.
3. Доступ к базе данных должен быть ограничен для лиц, ответственных за сбор данных и управление.
4. Все лица, занимающиеся сбором и анализом данных, должны быть обучены и иметь соответствующие сертификаты.
5. Должны быть внедрены и автоматизированы меры контроля качества для выявления потенциальных ошибок при вводе данных.
6. Использование и анализ данных должны включать шаги по выявлению, визуализации и фильтрации ошибочных данных.

Являясь одной из ведущих генетических компаний в области свиноводства, Genesus очень серьезно относится к целостности и достоверности данных. Наши преданные своему делу сотрудники считают точность данных высшим приоритетом. Мы постоянно следим за их достоверностью и разработали меры для выявления и исключения ошибочных сведений из нашей базы данных. Кроме того, команда генетиков Genesus постоянно исследует и разрабатывает новые подходы для улучшения качества и точности данных, используемых при проведении оценки племенной ценности, тем самым предоставляя нашим клиентам лучшую генетику.



Ссылки:
ICAR (2018). The Global Standard for Livestock Data.
https://www.icar.org/index.php/icar-recording-guidelines/
Назад в раздел

О нас пишут