邀请审查:利用来自传感器和其他精准农业技术的数据来提高乳牛育种计划的可持续性

科学领域:

• 动物遗传学和育种
• 精准畜牧业
• 农业中的数据科学

背景情况:

• 乳牛行业越来越多地采用传感器技术实时监测动物健康,福利和生产力.
• 数字技术的进步产生了对遗传和基因组评估至关重要的高频率,客观和大规模的表型数据.
• 目前将传感器数据集成到育种计划中受到碎片化,缺乏标准化和数据可访问性问题的限制.

研究的目的:

• 审查传感器数据的潜力,以改善乳牛的遗传和基因组评估.
• 概述在乳品养殖中实施传感器技术的关键挑战,机遇和方法.
• 在基因评估和可持续基因进步中有效使用传感器数据的路线图.

主要方法:

• 审查有关传感器技术及其在乳牛养殖中的应用的现有文献.
• 从传感器数据中获得的新特征的遗传概率估计.
• 分析与数据协调,标准化和共享相关的挑战和机会.

主要成果:

• 传感器数据有很大的潜力提高遗传评估,特别是与动物福利,健康,弹性和效率相关的特征.
• 主要挑战包括数据碎片化,缺乏标准化,数据可访问性和治理问题.
• 基于传感器的新型特征的遗传性估计已经编制,表明它们的遗传基础.

结论:

• 数据协调,标准化协议和强有力的质量控制对于利用传感器数据至关重要.
• 发展现象学,整合多源数据,是加速遗传进步的关键.
• 集中的数据基础设施,透明的共享协议和利益相关方的合作 (例如ICAR) 对于全球标准和有效实施至关重要.