Моделирование действия кормовых добавок для коррекции микробиоты рубца крупного рогатого скота на примере гуматов

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-26-00234

НазваниеМоделирование действия кормовых добавок для коррекции микробиоты рубца крупного рогатого скота на примере гуматов

Руководитель Воробьев Николай Иванович, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии – МВА имени К.И. Скрябина" , г Москва

Конкурс №78 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 06 - Сельскохозяйственные науки; 06-203 - Ветеринария

Ключевые слова гуматы, микотоксины, коровы, продуктивность, качество молока, иммунитет, микрофлора рубца, математическая модель, фрактальный портрет

Код ГРНТИ68.39.29

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Макроорганизм и микрофлора желудочно-кишечного тракта коровы образуют целостную биосистему, в которой они взаимодействуют и решают сообща задачи развития и выживания. При изменении состава кормов микробная биосистема в рубце коров перестраивается, меняя свою конфигурацию и состав микробных генотипов, чтобы максимально эффективно трансформировать разнообразные растительные субстраты в питательные вещества. В связи с этим, частичное или полное участие генотипов микробиома в биосистемных процессах может рассматриваться как количественный показатель интенсивности и эффективности биохимических преобразований растительных субстратов в рубце и как уровень ее защищенности от патогенной микрофлоры. В настоящее время широко применяются различные кормовые добавки, корректирующие микробиоту рубца. К ним можно отнести как пробиотические и пребиотические добавки, фитобиотики и даже адсорбенты токсинов (в т.ч. микотоксинов). Существуют и добавки с комплексным действием. Оценка действия кормовых добавок-модификаторов микрофлоры является актуальной. Моделирование действия таких добавок стало возможным с развитием молекулярно-генетических методов анализа, таких как высокопроизводительное секвенирование (NGS), ПЦР в реальном времени. Проект направлен на разработку методики фрактального анализа частотно-таксономических профилей оперативных таксономических единиц (ОТЕ) микрофлоры рубца коров. Применение фрактальной методики позволяет вычислить индекс биоконсолидации микробиоты рубца, который характеризует биосистемную самоорганизацию микрофлоры и эффективность биохимических преобразований растительных субстратов в рубце жвачных. Полученные в рамках проекта данные позволят изучить влияние гумусовых веществ и композиционных препаратов на основе их повысить иммунную защиту организма крупного рогатого скота. Полученные при реализации проекта результаты позволят улучшить продуктивность, улучшить качественные показатели молока, снизить уровень заболеваемости животных, а также провести детоксикацию корма. В ходе выполнения проекта впервые будет изучено воздействие гуматов на микробиоту рубца крупного рогатого скота с применением молекулярно-генетического метода NGS. Благодаря возможностям метода NGS по выявлению полного состава микробиоты рубца, появляется возможность установления корреляций между вводом гуматов в рационы коров, показателями продуктивности и здоровья животных, составом микрофлоры рубца. Разработка методики фрактальных портретов микробиоты рубца позволит эффективно оценить как влияние микотоксинов на рубцовую микрофлору, так и действие средств профилактики микотоксинов – нейтрализаторов на основе гуматов.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Воробьев Н.И., Боголюбова Н.В., Платонов А.В., Никонов И.Н., Селина М.В., Гусельникова А.А., Сиднев Н.Ю. Effect of Feed Supplements on Blood Biochemical Parameters and Intensity of Metabolic Processes in Cows: the Neural Network Modeling Method International Journal of Chemical and Biochemical Sciences, IJCBS, 24 (4) (2023):165-170 (год публикации - 2023)

2. Воробьев Н.И., Боголюбова Н.В., Платонов А.В., Никонов И.Н., Селина М.В., Гусельникова А.А., Сиднев Н.Ю. Neural Network Analysis of Hematological Parameters in Cows and Assessment of Their Potential Milk Productivity International Journal of Chemical and Biochemical Sciences, Vol 24 No 5, 2023 (год публикации - 2023)

3. Воробьев Н. И., Селина М. В., Гусельникова А. А. Программирование для обработки результатов научных экспериментов в животноводстве Сельскохозяйственные технологии, Москва, 2023. – С. 524-525. (год публикации - 2023)

4. Воробьев Н. И., Никонов И.Н., Селина М. В., Гусельникова А. А., Сиднев Н.Ю., Платонов А.В., Боголюбова Н.В. Нейросетевая диагностика состояния здоровья коров по показателям их крови Сельскохозяйственные технологии, Москва, 2023. – С. 83-89. (год публикации - 2023)

5. Воробьев Н.И., Гусельникова А.А., Селина М.В. Особенности биохимических показателей крови коров дойного стада при применении кормовой добавки на основе гуминовых веществ ТРУДЫ КУБАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА (год публикации - 2023)

6. Воробьев Н.И., Ильина Л.А., Лаптев Г.Ю., Селина М.В., Гусельникова А.А. Нейросетевой анализ качества силосованных кормов по индексу биоконсолидации биосистемы молочнокислых бактерий МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВЕСТНИК ВЕТЕРИНАРИИ (год публикации - 2024)

7. Воробьев Н.И., Селина М.В., Гусельникова А.А. Neural network visualization of stochastic dependence of weight gain processes on dairy productivity of cows Journal of Global Innovations in Agricultural Sciences (год публикации - 2024)

8. Воробьев Н. И., Селина М. В., Никонов И. Н. Нейросетевой анализ самоорганизации генной биосистемы кур-несушек при инфицировании бактериями Salmonella enteritidis Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов, Москва, Материалы III Международной научно-практической конференции, Москва, 12–13 декабря 2024 года. – Москва: Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов, 2024. – С. 155-163. (год публикации - 2024)
10.18720/SPBPU/2/z24-19

9. Воробьев Н. И., Селина М. В., Сиднев Н.Ю. Нейросетевой анализ возрастных изменений в биосистеме кишечной микробиоты бройлеров ООО "Издательство "Сельскохозяйственные Технологии", Москва, Сборник трудов 3-й Научно-практической конференции, Москва, 28 июня 2024 года. – Москва: ООО "Издательство "Сельскохозяйственные Технологии", 2024. – С. 493-494. – EDN MEFRZQ. (год публикации - 2024)

10. Воробьев Н.И., Селина М.В., Гусельникова А.А. Нейросетевая визуализация проблемных стохастических связей между разнородными показателями состояния здоровья животных Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», Москва, Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции Актуальные проблемы ветеринарной медицины, зоотехнии и биотехнологии, посвященной 105-летию со дня основания ФГБОУ ВО МГАВМИБ – МВА имени К. И. Скрябина, 14-15 ноября 2024 года: – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2024. С.371-375 (год публикации - 2024)

11. Воробьев Н.И., Лаптев Г.Ю., Большаков В.Н., Селина М.В., Гусельникова А.А., Сиднев Н.Ю. Neural Network Ranking of Feed Additives According to the Index of Milk Productivity and Biochemical Parameters of Cow Blood Journal of Global Innovations in Agricultural Sciences, Vorobyov, N.I., G.Y. Laptev, V.N. Bolshakov, M.V. Selina, A.A. Guselnikova and N.Y. Sidnev. 2024. Neural Network Ranking of Feed Additives According to the Index of Milk Productivity and Biochemical Parameters of Cow Blood / Journal of Global Innovations in Agricultural Sciences 12(x) (год публикации - 2024)
https://doi.org/10.22194/JGIAS/24.1490

12. Воробьев Н.И., Лаптев Г.Ю., Селина М.В., Гусельникова А.А., Сиднев Н.Ю. Neural Network Analysis of Age-Related Changes in the Biosystem of the Intestinal Microbiota of Broiler Chickens Journal of Global Innovations in Agricultural Sciences , Vorobyov, N.I., G.Y. Laptev, V.N. Bolshakov, M.V. Selina, A.A. Guselnikova and N.Y. Sidnev. 2024. Neural Network Ranking of Feed Additives According to the Index of Milk Productivity and Biochemical Parameters of Cow Blood / Journal of Global Innovations in Agricultural Sciences 12(x) (год публикации - 2024)
https://doi.org/10.22194/JGIAS/24.1521

13. Воробьев Н.И., Лаптев Г.Ю., Большаков В.Н., Селина М.В., Гусельникова А.А., Сиднев Н.Ю. Нейросетевая диагностика молочной продуктивности коров по биохимическим показателям крови Сборник тезисов международного научного форума «Современные достижения и проблемы физиологии и кормления животных», посвященного 120-летию со дня рождения академика А.Д. Синещёкова и 100-летию со дня рождения профессора В.А. Крохиной, ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста, 21— 24 мая 2024 года, пос. Дубровицы, Сборник тезисов международного научного форума «Современные достижения и проблемы физиологии и кормления животных», посвященного 120-летию со дня рождения академика А.Д. Синещёкова и 100-летию со дня рождения профессора В.А. Крохиной, ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста. С. 81-83. ISBN 978-5-902483-76-2 (год публикации - 2024)

14. Воробьев Н. И., Селина М. В., Гусельникова А. А. Нейросетевая диагностика потенциальной молочной продуктивности коров по биохимическим показателям крови Сборник трудов 3-й Научно-практической конференции, Москва, 28 июня 2024 года. – Москва: ООО "Издательство "Сельскохозяйственные Технологии", Сборник трудов 3-й Научно-практической конференции, Москва, 28 июня 2024 года. – Москва: ООО "Издательство "Сельскохозяйственные Технологии", 2024. – С. 492-493. – EDN KOYUIL (год публикации - 2024)

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Исследование было направленно на моделирование действия гуминовых кормовых добавок (как пример) на микробиоту рубца крупного рогатого скота. Было изучено влияние гуматов на состав и численности микробиоты рубца коров при применении гуминовых кормовых добавок к основным рационам коров с применением молекулярно-генетических методов. Изучено генетическое разнообразие микроорганизмов рубца коров. Численности микроорганизмов в общих родах у контрольных и опытных групп коров различаются по величине Разработана методика построения фрактального портрета профиля кишечной микробиоты животных для получения информации об уровне биоконсолидации кишечной микробиоты животных и качества микробно-организменных взаимодействий при переваривании кормов в кишечнике животных. Разработана методика построения фрактальных портретов профилей ОТЕ (оперативно-таксономических единиц молекулярной генетики) кишечной микробиоты животных для последующей обработки фрактальных портретов вычислительной нейросеть и методика для вычисления индекса биоконсолидации микробных сообществ, используя нейросеть и фрактальные портреты профилей ОТЕ. Созданы нейросетевые программы (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023662779, 2024614895) для вычислительного преобразования показателей крови и молекулярно-генетических данных кишечной микробиоты животных в индексы, представляющие масс-накопительные и иммунно-защитные биохимические процессы в организме животных. Используя нейросетевую программу (акт внедрения программы), удается оценить влияние кормовых добавок на внутренние биохимические и микробиологические процессы в организмах животных и определять по результатам анализа оптимальную антибиотическую нагрузку на организмах животных и оптимальные рационы кормления животных, обеспечивающих их производительное долголетие. Определены статистические характеристики вариабельности показателей животных с применением RStudio. В скрипте прописано создание отдельных директорий под каждый раздел анализа. Для визуализации данных: построены тепловые матрицы корреляций; графики для выявления более высокого показателя корреляция по группам и плотности распределения значений.

Публикации

Возможность практического использования результатов
Исследования и результаты полученные в рамах реализации проект представляет собой серьезную научную разработку имеющую как фундаментальную теоретическую основу, так и перспективу практического использования. Результаты проекта могут быть востребованы и производителями кормовых добавок, премиксов, комбикормов, что будет способствовать не только новым предложениям на кормовом рынке, но и импортозамещению: большая доля адсорбентов и нейтрализаторов микотоксинов на российском рынке произведена за рубежом. Разработанные методики позволяют проводить научные исследования по кормовым добавкам и кормовым рационам животных, повышающим интенсивность иммунных процессов в организме животных и удлиняющим производительное долголетие животных. Разработанные методики анализа биохимических и микробиологических процессов в организме животного позволяет оценивать индивидуальные особенности животных и выбирать оптимальный рацион их кормления.