Основной результат работы – это создание панели маркеров, которая позволит проводить информативную молекулярно-генетическую оценку животных при низкой стоимости генотипирования.
Как подчеркнул ректор СКФУ Дмитрий Беспалов, на сегодняшний день в России готовых коммерческих модулей для генотипирования овец путем секвенирования еще не существует.

«Использование предлагаемого модуля позволит существенно снизить стоимость генотипирования овец и увеличить охват обследуемого поголовья. Мы полагаем, что эти технологии позволят получить высококачественное сельскохозяйственное сырье, а также увеличить количество и качество продукции при снижении экономических затрат. Это подразумевает повышение продуктивности существующих и выведение новых высокопродуктивных пород животных. Уверен, что это исследование станет научным заделом для использования методов генетики в практической работе племенных хозяйств, приведет к увеличению количества баранины на рынке и снижению стоимости продукции для жителей России. Увеличение экспорта баранины также благоприятно отразится на развитии региона за счет повышения доходов производителей и увеличения налоговых отчислений в бюджет», – отмечает Дмитрий Беспалов.

Исследования проводятся совместно с Северо-Кавказским федеральным научным аграрным центром. Уже в ближайшее время на базе имеющейся базовой кафедры генетики и селекции медико-биологического факультета СКФУ при ФНАЦ будет создана научно-исследовательская лаборатория молекулярно-генетической экспертизы для реализации этого направления.

Добавим, что в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» исследования СКФУ ориентированы на потребности агропромышленного комплекса Северного Кавказа. В частности, научные школы университета запустили ряд междисциплинарных проектов, таких как разработка интеллектуальной производственной технологии контроля спелости и сбора томатов и огурцов в тепличных комплексах с использованием группы мобильных манипуляционных робототехнических платформ и методов искусственного интеллекта, создание информационной системы определения физико-химических параметров почвы и состояния растений на основе технологии беспроводных сенсорных сетей и беспилотных летательных аппаратов, а также исследования технологий получения эффективных ветеринарных средств на основе биологического сырья.