大数据运用
作者：Nick Boddicker，博士 遗传学家
数据收集和解释是猪遗传育种计划的重要组成部分。 没有数据和解释，基因的进步是不可能的。 随着技术的不断发展，收集新数据的能力不断涌现，一家成功的育种公司将充分利用这些新技术。 此外，随着技术的发展，技术成本下降。 例如，1980中每GB的存储成本是〜$ 500,000。 今天，这个成本低于$ 0.03（https://www.backblaze.com/blog/hard-drive-cost-per-gigabyte/）。 随着越来越多的数据被收集，这是一项巨大的成本节省。在猪遗传学方面，有数据收集波。 基本数据收集包括体重，出生总人数，活产数，断奶数，断奶间隔时间，奶头数等。这些都是不需要复杂技术收集的特征。 由于超声波技术的进步，现在收集了超声波背，，腰部深度和肌内脂肪。
多年来，胴体和肉质量的改进已经出现，包括客观测量pH，大理石花纹，颜色和嫩度的设备。 所有这些特征对于饮食质量都很重要。 自从820,000以来，Genesus已经收集了1998胴体和肉质量测量数据，而且这个数字还在不断增长。
猪业的另一个大型数据生成器是个体采食量和行为。 有许多系统可以在生产的成长阶段收集每个采食量事件。 到目前为止，在整理过程中，Genesus已经超过了43的单个采食记录。 此外，已经开发了测量妊娠或哺乳期间采食量的技术。 Genesus收集哺乳期饲料摄入量作为泌乳效率的一个组成部分，目前已超过21百万个采食量记录。
最近最大的数据生成器是用于基因组选择的基因型信息。 每个动物基因分型接收〜55,000数据点。 如果500动物每周进行基因分型，则每周将超过27百万个数据点，或者每年超过1.4十亿个数据点。 具有这些数据的文件不能用计算机上的典型软件打开或处理，因此育种公司必须开发特殊的程序来利用这些信息。
数据一直是遗传学计划不可分割的组成部分，收集的数据量呈指数级增长。 随着技术的发展和成本的降低，新的测量和数据将被收集。 未来将有一些领域将会扩大，将产生大量的数据，包括表观遗传学（可遗传基因表达的研究），蛋白质组学（蛋白质变体的研究）和大规模表型分析。 大规模表型分析程序的一个例子是小型耳朵植入物，它可以在一头猪的整个一天内收集体温数据。 这些数据可以用来识别猪生病的时间，或能量消耗的信息，或用于繁殖的热量检测。 另一个例子是笔中的猪的视频记录来监测活动和行为，这可能与能量消耗和效率有关。 我们大多数人都意识到1分钟视频剪辑在我们的智能手机上消耗的存储量。 设想在多个农场拍摄带有多个监视系统的24 / 7时生成的数量。
一个成功的育种公司将在紧跟技术进步和利用新技术育种计划方面发挥积极作用。 通过使用新的和增强的技术来增加遗传改良，Genesus一直积极地加强他们的育种计划。 这些投资最终有利于使用Genesus遗传学的生产者。
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这篇文章是由Genesus写的