Tính toàn vẹn của dữ liệu và hệ thống đánh giá di truyền

Bởi: Everestus Akanno, Tiến sĩ, Nhà di truyền học, Genesus Inc.

Sự thành công của các chương trình cải tiến gen lợn phụ thuộc nhiều vào việc tiếp tục tạo, thu thập và phân tích dữ liệu toàn ngành từ cả môi trường hạt nhân và môi trường thương mại.

Những dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm các cơ sở kiểm tra thế hệ con cháu, nhà máy đóng gói, các kho hạt nhân và thương mại, và các phòng thí nghiệm DNA (Hình 1) thường được đặc trưng bởi môi trường làm việc nhịp độ nhanh, nơi việc tạo và thu thập dữ liệu diễn ra nhanh chóng và liên tục và mọi người có thể không coi độ chính xác của dữ liệu là ưu tiên hàng đầu của họ, do đó, tạo ra chỗ cho các lỗi có thể xảy ra. Ngoài ra, những tiến bộ trong công nghệ và tính toán đã cho phép tự động hóa việc tạo và tích hợp dữ liệu vào cơ sở dữ liệu từ xa có thể giảm thiểu các lỗi tiềm ẩn. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại các câu hỏi về chất lượng và tính hợp lệ của dữ liệu toàn ngành để so sánh các nhóm, đánh giá thành tích di truyền và đưa ra quyết định lựa chọn.

Toàn vẹn dữ liệu là gì?

Trong bối cảnh của các chương trình cải thiện di truyền, tính toàn vẹn của dữ liệu được định nghĩa là mức độ dữ liệu thu thập được về một cá nhân là hoàn chỉnh, nhất quán, chính xác và đáng tin cậy cho các mục đích đánh giá di truyền. Theo hướng dẫn của Hội đồng quốc tế về ghi chép động vật (ICAR, 2018), một bản ghi đầy đủ và chính xác về động vật phải có các thuộc tính sau:

Nhận dạng động vật - Động vật phải được xác định đúng cách bằng bất kỳ phương pháp nhận dạng thích hợp nào.
Xác minh nguồn gốc - Nguồn gốc của cá nhân phải được xác minh và có thể theo dõi.
Ngày ghi - Ngày sinh và ngày đo phải đầy đủ và chính xác.
Giá trị kiểu hình - Giá trị của hồ sơ động vật về sản lượng hoặc mức năng suất phải nằm trong các đường cơ sở được công bố cho phép đối với các tính trạng và giống.
Ảnh hưởng có hệ thống - Các yếu tố được biết đến có liên quan đến hồ sơ thành tích của một cá nhân cần được ghi nhận và ghi lại một cách thích hợp.

Các vấn đề về tính toàn vẹn của dữ liệu trong chăn nuôi lợn

Việc thu thập và giải thích dữ liệu là nền tảng cho nhiều quyết định được đưa ra trong ngành chăn nuôi lợn. Việc tạo ra một lượng lớn dữ liệu đã trở thành một phần bình thường của hoạt động kinh doanh cải tiến gen lợn, đặc biệt là với sự ra đời của công nghệ gen. Tuy nhiên, lỗi của con người và sự cố của hệ thống tự động có thể ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu. Ví dụ về các vấn đề tiềm ẩn với tính toàn vẹn của dữ liệu bao gồm nhưng không giới hạn ở những điều sau:

Ghi nhãn sai mẫu (ví dụ: cho mục đích định kiểu gen).
Xử lý mẫu không tốt trong quá trình bảo quản có thể làm thiếu dữ liệu.
Nhận dạng động vật không chính xác.
Chỉ định huyết thống không chính xác.
Lỗi khi nhập dữ liệu.
Lỗi trong các hệ thống đo lường tự động dẫn đến các phép đo không chính xác hoặc các phép đo thời gian bị gián đoạn (ví dụ: thiết bị lấy thức ăn riêng lẻ).
Ghi âm siêu âm không chính xác từ các kỹ thuật viên thiếu kinh nghiệm hoặc chưa được đào tạo

Những nỗ lực để giảm thiểu những vấn đề này sẽ là một chặng đường dài để cải thiện chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng để đánh giá di truyền, do đó, dẫn đến ước tính chính xác hơn về giá trị di truyền.

Các biện pháp cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu trong hệ thống đánh giá di truyền

Như đã lưu ý trước đây, những sai lầm trong việc phân bổ nguồn gốc và liên kết dữ liệu (kiểu gen hoặc kiểu hình) với đúng động vật trong hệ thống ghi chép có thể rất tai hại và làm suy yếu khả năng dự đoán của hệ thống đánh giá di truyền. Chìa khóa quan trọng nhất cho tính toàn vẹn của dữ liệu là con người. Nhân viên quan tâm và hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng là nguồn tài nguyên quý giá nhất để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Do đó, tính toàn vẹn của dữ liệu cần được theo dõi thường xuyên bằng cách theo dõi chặt chẽ các lĩnh vực sau:

Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cần được xác minh và thẩm vấn trước khi tích hợp vào cơ sở dữ liệu.
Tất cả các phần mềm hỗ trợ thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và báo cáo dữ liệu cần phải được xác nhận thường xuyên.
Quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu nên được giới hạn cho các cá nhân chịu trách nhiệm thu thập và quản lý dữ liệu.
Tất cả những người liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu phải được đào tạo và duy trì chứng chỉ, nếu thích hợp.
Cần có các biện pháp kiểm soát chất lượng và tự động hóa để xác định các lỗi tiềm ẩn trong việc nhập dữ liệu.
Việc sử dụng và phân tích dữ liệu nên bao gồm các bước để xác định, hiển thị và lọc dữ liệu sai.

Là một công ty hàng đầu về gen lợn toàn cầu, Genesus Inc. rất coi trọng tính toàn vẹn của dữ liệu. Đội ngũ nhân viên tận tâm của chúng tôi coi tính toàn vẹn của dữ liệu là ưu tiên cao nhất. Chúng tôi liên tục theo dõi tính toàn vẹn của dữ liệu và đã thiết lập các biện pháp để xác định và loại trừ dữ liệu sai sót xâm nhập vào cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, Nhóm Di truyền Genesus liên tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp tiếp cận mới để cải thiện chất lượng dữ liệu được sử dụng trong việc ước tính thành tích di truyền, do đó, mang lại di truyền tốt nhất cho khách hàng của chúng tôi.