2023 Fiscal Year Annual Research Report
肉用牛における肥育状態の生体評価法の開発と産肉制御の分子機構の解明
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20H03134
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
松本 和也 近畿大学, 生物理工学部, 教授 (20298938)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
根本 充貴 近畿大学, 生物理工学部, 講師 (10451808)
松橋 珠子 近畿大学, 先端技術総合研究所, 講師 (60504355)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | バイオマーカータンパク質 / 枝肉形質 / 機械学習 / 肉用牛 / 生体評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（研究課題A）黒毛和種肥育牛（去勢）の産肉形質を生体評価する予測モデルの構築：
供試サンプルとして①黒毛和種肥育牛（去勢）の生後9ヶ月から28ヶ月齢の間で採材したサンプル、②生後1ヶ月～6ヶ月の子牛の間で採材したサンプル、を供試して、既に確立した定量プロテオミクスSWATH法による血清タンパク質135種類の多項目同時定量解析で得た定量情報と経時的な動態情報のデータを用いたデータ解析を実施した。枝肉成績（枝肉重量・ロース芯面積・バラの厚さ・皮下脂肪の厚さ・歩留基準値・脂肪交雑・オレイン酸濃度）を目的変数として、構築する予測モデルにあった特徴量（説明変数）を作成し、回帰タスクを実施して予測モデルの構築を行なうとともに、データ前処理（欠損値補完）による予測精度向上を実施した。欠損値補完には、AI機械学習を用いて従来の分散を損なわない形での欠損値補完を実施することで、解析に用いるデータポイントを確保し、精度向上が図られた。
（研究課題B）肥育期間中の産肉形質の発育シミュレーションモデルの構築：
令和４年度から継続して、研究課題Aで構築された生体評価予測モデルで予測精度の高いモデル中の特徴量（説明変数）（同定された血清バイオマーカータンパク質）の生理学的機能を、公共データベース（令和３年度に導入したIPAソフトウェア含む）を用いたバイオインフォマティクス解析によって推測した。得られた血清バイオマーカータンパク質の推定される生理学的機能情報とその動態と、血清生化学値の動態を入力データとして、黒毛和種肥育牛（去勢）の肥育期間中の産肉形質の発育シミュレーションモデル（β版）を構築し、飼養管理技術への応用について検討した。産地・飼養管理方法の異なる牛群において、枝肉重量やBMSナンバーの向上に関連していると考えられる因子が複数発見された。
以上、当初に設定した本研究の目的を達成した。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
ISSN 2436-9578 独立行政法人農畜産業振興機構(alic）の発行する畜産の情報 2023年10月号 P.69-75に依頼原稿として「リキッド・バイオプシー生体予測診断技術”AIビーフ”の事業化」が掲載されました。
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