Dettagli
- Settore ERC
- LS9 - Biotechnology and Biosystems Engineering
- Sottosettore ERC
- LS9_10 - Veterinary and applied animal sciences
- Data avvio progetto
- CUP
- D53D23021920001
- Sostegno finanziario ricevuto
- €84.258,00
Deep Whole Genome Sequencing of bulk milk for sustainable cattle productions (DeepMilk)
Descrizione e scopo
Il settore lattiero-caseario punta a standard più elevati di qualità, benessere e sicurezza per ridurre il proprio impatto sulla salute e sull'ambiente. Preservare la biodiversità è fondamentale per affrontare il cambiamento climatico e la scarsità delle risorse. Questo progetto combina i fenotipi del latte con il sequenziamento di nuova generazione del latte sfuso per sviluppare pipeline convenienti che forniscono dati su salute, sicurezza e tracciabilità, migliorando l'agricoltura e la conservazione della biodiversità.
Sito Web: https://site.unibo.it/deepmilk/en/the-project
Finalità
DeepMilk mira a sviluppare un metodo di monitoraggio della produzione lattiero-casearia integrando tecniche di routine con tecnologie avanzate: analisi del fenotipo del latte per la salute, la qualità della produzione casearia e la nutrizione, e analisi genomiche per valutare la variabilità genetica e la conservazione delle razze. L'obiettivo è un approccio facilmente implementabile nelle aziende agricole, testato su razze autoctone di piccole dimensioni come la Reggiana e razze cosmopolite come la Holstein italiana.
Risultati attesi
Protocolli e pipeline basati sul latte applicabili sul campo consentiranno una diagnosi precoce economicamente vantaggiosa, la gestione della mastite, il controllo microbiologico e la gestione dei dati genetici per il monitoraggio della razza e la qualità del prodotto. Il progetto identificherà i marcatori per la conservazione delle razze locali, la gestione delle mandrie, la resilienza e la resistenza alle malattie, nonché per la tracciabilità e l'autenticazione dei prodotti lattiero-caseari.
Risultati raggiunti
Sono stati analizzati il latte, la conta delle cellule somatiche e differenziali e le caratteristiche relative al formaggio; sono stati applicati metodi multivariati (PCA, PCoA, clustering gerarchico, t-SNE) per valutare la variabilità, individuare modelli di campioni e progettare pool rappresentativi dal latte sfuso. Questi approcci collegano le proprietà del latte alla qualità della lavorazione e forniscono strumenti pratici per il monitoraggio della salute delle mandrie e la valorizzazione dei prodotti lattiero-caseari.
Responsabile scientifico
Modificato il