Селекция птицы

Подходы, описанные в предыдущем посте подходят для селекции любых животных и растений. В зависимости от вида есть своя специфика. Например, в случае селекции утки нам нужно проводить селекцию по примерно 20 фенотипам. Среди них наиболее важные для нас фертильность и мясистость. Нам нужно получить утку, которая дает много качественных яиц из которых вырастают большие мясистые животные. Помимо большого количества фенотипов у нас есть трудность в том, что фенотипы, отвечающие за мясистость находятся в сильной отрицательной корреляции с фенотипами отвечающими за фертильность. Это означает, что, пытаясь вывезти мясистую утку, мы тем самым будем снижать ее фертильность. И наоборот, высоко-фертильная утка будет худой и костлявой. Выход нашли в том, что одновременно ведут селекцию двух линий животных: женскую (А и B на рисунке выше) и мужскую (C и D). Женская линия селектируется по таким признакам как как фертильность, количество яиц, вес яйца, прочность скорлупы и др. Мужская линия селектируется по таким признакам как масса и процент мяса груди, рост мышц, вес тела в разном возрасте, масса и процент подкожного жира и др. Далее скрещивают эти две линии и на выходе получают высоко-фертильную утку AB и селезня CD при скрещивании которых рождаются животные, быстро набирающие большой вес.

Здесь эксплуатируется такой хорошо известный эффект в генетике как гетерозис. Он заключается в том, что при скрещивании двух растений или животных, между которыми большая генетическая дистанция, потомок получается с производительностью намного выше той, что была у родителей. Это эффект обратный эффекту инбридинга, при котором близкородственное скрещивание дает низкопроизводительного потомка. Эффект гетерозиса наиболее ярко выражен в первом поколении и с последующими поколениями он быстро затухает. Поэтому для того, чтобы иметь возможность выращивать мясистую утку нужно постоянно покупать родительское стадо AB и CD. Ксати говоря, в России отсутсвует производство родительского стада и оно все закупается в Европе (пока еще).

Всех с Победой 🇷🇺!

Ура! Наша утиная история поедет на Startup Village в Москву!

Приходите на мою лекцию 23 мая в 17:00 в Точку Кипения новосибирского технопарка или подключайтесь онлайн. Буду рассказывать про генетические тесты, на чем они основаны, их точности и многое другое. Эта лекция не про медицинские тесты, которые назначил вам врач, а про те, о которых говорят “ради развлечения”. Стоят они дорого. Вот только “протестировать” себя можно совершенно бесплатно, используя лишь здравый смысл. Кликайте на ссылку ниже, регистрируйтесь и буду ждать вас и ваши вопросов 23 мая в 17:00!

Получил только что такое приятное письмо. Спасибо Точке Кипения Новосибирского Академпарка и персонально Алисе за организацию лекции по генетическим тестам.

Точное предсказание возраста по крови

На прошлой неделе опубликовали интересное исследование, где нашли 204 белка в плазме крови, позволяющие оценить (биологический) возраст человека с большой точностью. Корреляция между биологическим возрастом и хронологическим (по паспорту) составляет r = 0.94. Максимальная разница между биологическим и хронологическим - 6.3 года. То есть, только лишь используя информацию об этих 204 белках из плазмы крови можно с большой точностью определить возраст человека.

Еще более интересен другой факт. Разница между биологическим и хронологическим возрастом хорошо предсказывает смертность. На рисунке к этому посту показаны три кривые: голубая, оранжевая и зеленая. Каждая кривая соответствует смертности в последующие 10 лет. Синяя кривая - для людей чей биологический возраст примерно на 6 лет больше хронологического, зеленая - биологический возраст примерно на 6 лет меньше хронологического, оранжевая - биологический возраст и хронологический возраст совпадают. Горизонтальная ось - возраст человека, когда для него была произведена оценка по 204 белкам, вертикальная - сметртность в %. Видим, что, если человек в 65 лет биологически страше на шесть лет (синия кривая), то вероятность его смерти в следующие 10 лет равняется почти 60% .

Детали исследования: Измерили 2,897 белков в плазме крови у 45,441 участников возрастом 20-80 лет UKBB биобанка. Используя алгоритм отбора фич Boruta и SHAP, отобрали 204 с высокой предсказательной способностью.

Как я думаю, широкое использование похожих моделей позволит в ближайшем будущем существенно увеличить продолжительность жизни и сильно уменьшить затраты на здравоохранение. Точное предсказание смертности позволит дискриминировать людей с высоким риском и выделять больше ресурсов на поддержание их здоровье. Как известно лечение заболевание обходится намного дороже чем его предотвращение. А вы бы захотели измерить свой биологический возраст?

Эпизод из Новой Зеландии
Около 10 лет назад работал я в компании Livestock Improvement Corporation в Новой Зеландии. Компания со 100-летней историей, разводит племенных быков, 80% новозеландского рынка осеменения коров, предприятие стратегического значения, контроль государства и тд. Мне предложили хорошую зарплату, купили билеты на самолет, сняли жилье, в аэропорту встретил человек от компании, дали корпоративную машину. Все серьезно. Мою кандидатуру согласовывали на уровне министерства сельского хозяйства Новой Зеландии. Офис у компании в загородном поместье. Прямо перед окнами офиса - пальмы, бассейн под открытым небом и теннисный корт. Казалось все шикарно. После устройства на работу, я пришел на встречу со своим менеджером по имени Энн, чтобы войти в курс дел и получить первую задачу. Встреча была короткой. На мой вопрос, что конкретно от меня ожидается в компании получил ответ: "Ты будешь анализировать данные". “Это все?” - спросил я. “Это все.” - ответила Энн. После нескольких секунд замешательства от столь краткой постановки задачи я спросил: “Где взять данные?” и получил ответ, что данные у девушки в соседнем кабинете. Девушка из соседнего кабинета молча переслала мне всю информацию. Затем повернулась ко мне и сказала следующее: “Максим, мы к тебе хорошо относимся только потому, что нас попросили к тебе хорошо относиться.“. Это был мой первый рабочий день в Новой Зеландии. Задачу я себе поставил и выполнил сам. Даже в местной газете про мою работу написали. Позже я понял причину такого отношения ко мне. В этой компании было две борющихся за власть группировки. Меня взял на работу генеральный менеджер возглавляющий одну группировку и отдал в подчинение другой. Забросил меня в самое логово врага 😂, чтобы они там себя дискомфортно чувствовали. Типичная корпорация.

В продолжении к предыдущей истории
Дабы “не нагнетать” я сделал вид, что все ок. Хотя, согласитесь, такое отношение неприятно. У меня на самом деле выбор был небольшой. Я поставил на эту компанию все, поэтому пути назад не было. В первый месяц я подготовил план работ на несколько лет и приступил к выполнению. Каждые две недели встречался с Энн и докладывал об успехах. Энн приходила на совещания, говорила привет и садилась рядом на стул. Следующие 10-15 минут говорил только я, а Энн сидела все это время и молчала. Через пару месяцев я про себя начал называть ее “мороженная рыба” из-за ее молчания и холодного неподвижного взгляда широко открытыми глазами куда-то в сторону. Возможно, мне стоило обсудить эту ситуацию с Генеральным, однако весь мой предыдущий опыт говорил, что ни в коем случае. Генеральный затеял игру. Я в ней пешка, а пешку при необходимости легко пускают в расход. Лучше пока сидеть тихо.

Следующие два года я активно делал свою работу: анализировал данные и искал гены, отвечающие за молочность коровы. Докладывал о результатах мороженной рыбе Энн и иногда на общих совещаниях департамента. Генеральный постоянно нахваливал меня. Иногда упоминал на общекорпоративных собраниях. Через два года я уже совсем освоился. Отсутствие доверия между мной и Энн стало создавать все больше проблем. На одном из совещаний я с ней завел разговор о том, что мне хотелось бы выстроить более эффективные рабочие отношения. Я очень-очень издалека, аккуратно подбирая слова, попытался донести до нее мысль о том, что мы вместе можем сделать отличную работу и, что я хочу заниматься только наукой и быть в стороне от их корпоративных конфликтов. Я в первый раз увидел как Энн оживилась, начала кивать головой и сказала, что подумает.

Однако, эффект был ровно противоположный тому, на который я надеялся. Примерно через неделю Генеральный назначает мне встречу. В положенное время захожу в кабинет. Там сидит сам Генеральный и начальник R&D департамента по имени Бевин - руководитель Энн и, соответственно, мой непрямой руководитель. Сажусь напротив них. Генеральный сухо рассказывает мне о том, что недавно разговаривал с Энн и рукой пододвигает мне листок А4 сложенный пополам. Беру листок, раскрываю. Там написано, что я проявил неуважение к своему менеджеру, компания просит меня так больше не делать и назначает мне нового менеджера в лице Бевина. “Вот тебе, бабушка, и Юрьев день” - подумал я. Корпоративные игры они такие. Вроде как пожурили меня, но с другой стороны бумага эта была не из отдела кадров и, поэтому дальше этого кабинета она не ушла. Позже я узнал, что Энн перевели на неполную ставку и обязали посещать психолога (офигеть, да?). Хитрый лис Генеральный понял, что его пешка пытается уклониться от своей роли пешки и щелкнул меня по носу. В то же время он воспользовался ситуацией и хоть и немного, но уменьшил влияние конкурирующей группировки через сокращение рабочего дня Энн. Этот небольшой эпизод - следствие очень давней конкуренции между Генеральным и Бевином, которая началась еще в 90-х.