
В эпоху активного развития цифровых технологий в животноводстве всё большую актуальность стали приобретать современные методы молекулярной генетики, позволяющие диагностировать целый комплекс хозяйственно полезных признаков у животных. Вместе с тем, маркер-ориентированная селекция открывает возможности для прогнозирования предрасположенности к различным заболеваниям, наносящим значительный экономический ущерб. Незаразные заболевания крупного рогатого скота, такие как: кетоз, жировой гепатоз, остеодистрофия и другие, представляют собой существенную проблему на предприятиях самых разных объёмов производственной мощности: от малых ферм до крупных промышленных животноводческих комплексов. Исследование у крупного рогатого скота генетических маркеров, обуславливающих различные аспекты обмена веществ и энергии в организме, и последующее установление ассоциативных связей между различными аллельными вариантами этих генов с заболеваниями метаболизма позволит выделить как предпочтительные генотипы, пригодные к дальнейшему разведению, так и нежелательные для этой цели. В конечном итоге это даст возможность вести целенаправленную селекционно-племенную работу на усиление генетической устойчивости животных к возникновению метаболических нарушений в условиях интенсивной эксплуатации и, следовательно, к увеличению эффективности продуктивного животноводства в целом. Поскольку на обмен веществ и энергии в организме оказывают влияние множество генов, то и генетических маркеров устойчивости к нарушениям метаболизма должно быть несколько. Многими учёными в качестве потенциальных маркерных генов, участвующих в метаболизме, и предположительно, влияющих на устойчивость животных к возникновению заболеваний обмена веществ, предлагаются LEP и IGF1 и APOBR1. Изучение ассоциативных связей этих генов с устойчивостью крупного рогатого скота к возникновению ряда нарушений метаболизма позволит определить конкретные генотипы, связанные с риском развития заболеваний обмена веществ, и в последующем разработать профилактические меры по их предотвращению. In the era of the active development of digital technologies in animal husbandry, modern methods of molecular genetics began to acquire more relevance, making it possible to diagnose a whole range of economic characters in animals. At the same time, marker-oriented selection opens up opportunities for predicting predisposition to various diseases that cause significant economic damage. Non-contagious diseases of cattle, such as ketosis, fatty hepatosis, osteodystrophy and others are a significant problem at enterprises of various volumes of production capacity: from small farms to large industrial livestock complexes. The study of genetic markers in cattle that cause various aspects of metabolism and energy in the body, and the subsequent establishment of associations between different allelic variants of these genes with metabolic diseases, will make it possible to identify both preferred genotypes suitable for further breeding and undesirable for this purpose. Ultimately, this will make it possible to conduct targeted selection and breeding work to increase the genetic resistance of animals to the occurrence of metabolic disorders in conditions of intensive exploitation and, therefore, to increase the efficiency of productive animal husbandry in general. Since metabolism and energy in the body are influenced by many genes, there should be several genetic markers of resistance to metabolic disorders. LEP and IGF1 and APOBR1 are proposed by many scientists as potential marker genes involved in metabolism and presumably affecting animal resistance to the onset of metabolic diseases. The study of the associations of these genes with the resistance of cattle to a number of metabolic disorders will make it possible to determine specific genotypes associated with the risk of developing metabolic diseases, and subsequently develop preventive measures to prevent them.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
