人工知能はブラジルの繁殖に役立ちます

研究グループは、生産コストを下げながら収量を増やすために、この在来種の遺伝子改良にしばらく取り組んできた。

サンパウロ州研究支援財団

画像: ブラジル人が開発したソフトウェアは、人工知能を使用して自動的にパカスを測定します。 丸い体（上部）と楕円形の体を持つ標本。 右側は機械学習によりプログラムによって選択された部品もっと見る

クレジット: ディオゴ・ハシモト/ユネスコ

パカス (Piaractus mesopotamicus) でいっぱいの網を見た場合、たとえば、どの個体がより高い切り身収量やより速い体重増加の子孫を残すかを肉眼では区別できません。

成長は巻尺で監視したり、秤で重さを量ったりできます。 データは表にして比較することができます。 しかし、適切な特性を持つ個体群全体を繁殖させるには、世代ごとに約 2,000 匹の魚の計測と重量測定が必要で、その作業には数日かかる場合があります。

ブラジルでは、サンパウロ州立大学 (UNESP) の研究者らが、人工知能を使用してリアルタイムで正確な測定を行うソフトウェアを開発することで、この問題を解決しました。 結果は次のとおりです出版された雑誌「アクアカルチャー」に掲載されました。

研究グループは、生産コストを下げながら収量を高めるために、この在来種の遺伝子改良にしばらく取り組んできました（詳細は以下をご覧ください：agencia.fapesp.br/36492）。

「手動で魚を測定すると、貴重な時間がかかるだけでなく、魚にストレスがかかり、病気が伝染して大発生につながる可能性があるため、得られるデータが少なくなります。私たちはプロセスを自動化し、パクスの写真で機械をトレーニングし、頭と体にラベルを付けました」 、骨盤帯とヒレ。私たちは今、現場に持ち込んでこれを迅速に行い、最良の動物を分類できるポータブルデバイスを手に入れました」と述べた。Diogo Hashimoto 、記事の最後の著者。 ジャボティバルにあるユネスコ水産養殖センターの教授である橋本氏がプロジェクトを率いるFAPESPによるサポート。

研究者らは、最新の種類の機械学習の 1 つであるディープ ラーニングを使用しました。ディープ ラーニングには、他の利点の中でも特に、はるかに高速に結果が得られます。 このイノベーションの利用は、Huawei do Brasil Telecomunicaçõesが部分的に資金提供し、主導したプロジェクトによって可能になりました。ホセ・レモ・フェレイラ・ブレガ、バウルにあるユネスコ科学部のコンピューティング学科の教授であり、この記事の最後から2番目の著者です。

最新の研究では、研究者らは丸い体のパカスと楕円体のパクスを区別することに着手した。 この種は野生では丸い体をしており、この特徴が消費者の購入決定に影響を与えていると考えられています。 養殖業者は、パクーやタンバキなどの在来魚の消費者が好む部位であるロースとリブでより高い収量を得るために、理想的な高さと幅の比率を持つ個体を選択することによってこの魚を入手しています。agencia.fapesp.br/38000）。

骨盤サイズや頭胴比などの他の測定値は、フィレの収量、成長速度、体重増加などの指標として使用できます。

遺伝子の改善

ブリーダーは、鶏、肉牛、豚からの動物性タンパク質の生産において世界のリーダーであるブラジルの農場部門全体で、遺伝的改善のために表現型選択を使用しています。 しかし、魚の養殖では、この種の技術が利用できるのはサケとティラピアだけであり、どちらも外来種で世界中で大量生産されており、イノベーションのほとんどは海外から来ています。

ブラジルのティラピア生産チェーンには研究開発が含まれていますが、在来種の改良は初期段階にあります。 しかし、研究者らがpacu用に作成したソフトウェアは、ティラピアなど他の種で利用可能な表現型選択技術よりも回復力が高いことが証明された。

「私たちのプログラムは、底部の視覚的汚染や光の状態が変化するタンクの側面であっても、パクーのさまざまな部分を認識し、測定することができます。ティラピア用に開発されたシステムは、制御された光と標準化された底部を使用しています」と橋本氏は述べた。

大規模なデータベースで pacu 表現型を体系化することで、ブリーダーはより正確に動物を選択できるようになり、ジャボティカバル グループと2021年に出版 。 この記事では、pacu と tambaqui (Colossoma Macropomum) の単純ヌクレオチド多型 (SNP) について説明します。 これらの遺伝暗号の変異は、望ましいと考えられる形質のゲノムマッピングに使用でき、選択と改善を促進します。

たとえば、ヒレ肉やロース肉の収量を測定するために使用される従来の方法では、動物を安楽死させ、その部位の重量を量る必要があります。 その結果、個体は失われ、遺伝的に似ているが必ずしも必要な特性を持っているわけではない兄弟だけが残されます。

「私たちのソフトウェアとゲノムデータを統合する利点は、必要な情報を収集し、選択プロセス中に繁殖体として使用するために目的の動物を生きたままにしておくことができることです」と橋本氏は述べた。

サンパウロ研究財団（FAPESP）について

サンパウロ研究財団 (FAPESP) は、ブラジル、サンパウロ州の高等教育および研究機関に関連する研究者に奨学金、フェローシップ、助成金を授与することで、あらゆる知識分野の科学研究を支援するという使命を持った公的機関です。 FAPESP は、最高の研究は国際的に最高の研究者と協力することによってのみ実現できることを認識しています。 そのため、質の高い研究で知られる他国の資金提供機関、高等教育、民間企業、研究機関とのパートナーシップを確立し、その助成金で資金提供を受けた科学者が国際協力をさらに発展させるよう奨励してきた。 FAPESP の詳細については、www.fapesp.br/en でご覧いただけます。また、FAPESP 通信社 (www.agencia.fapesp.br/en) にアクセスすると、FAPESP が多くのプログラム、賞、研究センターを通じて達成できる最新の科学的進歩に関する最新情報を入手できます。 http://agencia.fapesp.br/subscribe で FAPESP 通信社を購読することもできます。

水産養殖

10.1016/j.aquaculture.2022.738847

動物

パクー (Piaractus mesopotamicus) の繁殖プログラムに体型を含めるための深層学習によるハイスループット表現型解析

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