Estrus and Data Science: Implications to the Pre-implantation Endometrium Biology and Genomic Selection

发情和数据科学:对植入前子宫内膜生物学和基因组选择的影响

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-05433
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2020-01-01 至 2021-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The major aim of my research program is to maximize the use of big data from precision sensor technologies and construct tools to unveil specific biological mechanisms in the endometrium of lactating dairy cows associated with estrus strength, and to propose strategies that enhance estrous expression, embryonic survival, and the genetic selection of dairy cows. In a series of recent studies using different automated activity monitoring systems, cows displaying estrus events of greater intensity had a 35% increase in fertility compared with estrus events of low intensity. The novel proposition is that detailed and accurate relative increase, duration and overall pattern of estrus display have only been possible on large number of cows in recent years with the adoption of sensor technologies in dairy farms. The use of peak intensity, duration, and other digital measurements could assist in the prediction of fertility and improve decision-making of reproductive programs used in the dairy industry. Moreover, there is true potential to use automated monitor systems as an objective digital tool to select animals of superior fertility, while improving phenotype collection precision. Data science tools and artificial intelligence have now the capability to explore large datasets coming from activity monitors in order to find more precise measurements associated with fertility and other key physiological events. To date, there is limited literature using estrous expression characteristics as phenotypes for genomic selection. The selection of genetic markers associated with digital characteristics of estrus could accelerate the selection of cows with superior fertility, decrease reliance on reproductive hormones in the dairy industry, and improve the data science capabilities to create digital phenotypes in precision dairy. In order to answer some of the mechanistic questions associated with estrous expression, we chose to study the endometrium during the pre-implantation stage, a period known for the high rates of embryonic loss. In previous studies by our group we found that transcripts affected by estrous detection in the endometrium belong to the immune system and adhesion molecule family (e.g. MX1, MX2, MYL12A, MMP19, CXCL10, IGLL1, SLPI, PTX3, IDO, MUC1, MUC4, SELL), as well as those related with prostaglandin synthesis (ER, OTR and COX-2). The studies have shown a 2-fold increase in conceptus size at the filamentous stage coming from cows that displayed estrus. Our group has been particularly interested in those three biological functions, comprised of around 150 transcripts, as they have been consistently modified by estrus, and should be further investigated in depth using a more varied and sophisticated cellular and molecular biology techniques. No study to date, however, have been performed using detailed information of digital phenotypes related with the behavioural strength of estrus on mechanistic functions of the endometrium.
我的研究计划的主要目的是最大限度地利用来自精密传感器技术的大数据,并构建工具来揭示与发情强度相关的泌乳奶牛子宫内膜中的特定生物学机制,并提出增强发情表达,胚胎存活和奶牛遗传选择的策略。 在最近一系列使用不同自动活动监测系统的研究中,与低强度发情事件相比,显示更高强度发情事件的奶牛生育力增加了35%。新的命题是,详细和准确的相对增加,持续时间和发情显示的整体模式,只有在近年来在奶牛场采用传感器技术的大量奶牛才有可能。使用峰值强度,持续时间和其他数字测量可以帮助预测生育率,并改善乳制品行业中使用的生殖计划的决策。此外,使用自动化监测系统作为客观的数字工具来选择具有上级生育力的动物,同时提高表型收集精度,是真正有潜力的。数据科学工具和人工智能现在有能力探索来自活动监测器的大型数据集,以便找到与生育力和其他关键生理事件相关的更精确的测量值。到目前为止,有有限的文献使用发情的表达特性作为表型的基因组选择。选择与发情数字特征相关的遗传标记可以加速选择具有上级生育力的奶牛,减少乳制品行业对生殖激素的依赖,并提高数据科学能力,以创建精准乳制品中的数字表型。 为了回答一些与发情表达相关的机制问题,我们选择研究着床前阶段的子宫内膜,这一阶段以胚胎丢失率高而闻名。在我们小组以前的研究中,我们发现受子宫内膜动情检测影响的转录物属于免疫系统和粘附分子家族(例如MX 1,MX2,MYL 12 A,MMP 19,CXCL 10,IGLL 1,SLPI,PTX 3,IDO,MUC 1,MUC 4,SELL),以及与前列腺素合成相关的转录物(ER,OTR和考克斯-2)。研究表明,发情母牛的丝状阶段孕体大小增加了2倍。我们的团队一直对这三种生物学功能特别感兴趣,包括大约150个转录本,因为它们一直被发情期修饰,并且应该使用更多样化和复杂的细胞和分子生物学技术进行深入研究。然而,迄今为止还没有研究使用与发情期行为强度有关的数字表型的详细信息对子宫内膜的机械功能进行研究。

项目成果

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