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지역별 맞춤 설정
26-03-05 23:28
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지역별 맞춤 설정
특정 지리적 지역에 맞춘 품종 선택은 기후 변화 시대에 장기적인 지속가능성을 향상시키는 데 중요한 전략이 될 수 있습니다. 92 고수율, 저배출, 내열성 또는 내스트레스성이 뛰어난 품종을 선호하는 표적 유전적 선택은 다양한 환경에서 생산성을 유지하면서 온실가스 배출량을 줄일 수 있습니다. 이러한 개념을 바탕으로 유럽연합(EU)은 2022년에 GenTORE 프로젝트를 시작했습니다. 93 이 프로젝트 는 지역별 조건에서 유전자형과 환경 간의 상호작용을 명시적으로 모델링하여 성능 예측을 개선하는 것을 목표로 합니다. 인공지능(AI)은 생산성과 배출량 모두에 관련된 유전자형과 표현형 특성 간의 복잡한 관계를 밝혀냄으로써 이 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 특성에는 착유 행동, 94 사료 효율, 95 반추 시간, 96 및 번식 행동이 포함됩니다. 97 , 98 전체 게놈 데이터를 활용하는 AI는 개별 동물의 성능을 예측하고 바람직한 특성과 관련된 주요 게놈 특징을 식별할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 99 , 100 이러한 AI 기반 예측 및 선택은 기후 변화에 탄력적이고 저탄소 배출 목표에 부합하는 차세대 품종 개량 전략을 위한 데이터 기반 토대를 제공합니다.