کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل میکروبیوم دام ها: رویکردی نوین در چارچوب سلامت یکپارچه

در سال های اخیر، میکروبیوم دام ها به عنوان یکی از عوامل اساسی در سلامت حیوانات، بهره وری تولید و بروز بیماری ها مورد توجه گسترده قرار گرفته است. جوامع میکروبی موجود در دستگاه گوارش، پوست و سایر بخش های بدن دام ها نقش مهمی در تنظیم متابولیسم، تقویت سیستم ایمنی و افزایش مقاومت در برابر عوامل بیماری زا دارند. پیشرفت فناوری های توالی یابی نسل جدید امکان مطالعه جامع این جوامع پیچیده را فراهم کرده است؛ اما حجم و پیچیدگی داده ها تحلیل آن ها را با روش های کلاسیک محدود می سازد. این مقاله مروری به بررسی کاربردهای نوین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل داده های میکروبیوم دام می پردازد و ارتباط آن را با سلامت دام، بهره وری تولید و رویکرد، سلامت یکپارچه تحلیل می کند. بر اساس جستجوی سیستماتیک منابع علمی معتبر تا دسامبر ۲۰۲۵، بیش از ۵۰ مقاله بررسی و ۲۵ مطالعه کلیدی انتخاب شد که در چهار محور اصلی طبقه بندی شدند: شناسایی مقاومت آنتی بیوتیکی با مدل هایی مانند Extra Trees، پایش محیطی و کاهش انتشار متان با Random Forest، پیش بینی بیماری های زئونوز با رویکردهای طولی، و مدل سازی یکپارچه زنجیره غذایی با استفاده از مدل های پیشرفته مانند ترنسفورمرها. یافته ها نشان می دهد که ترکیب داده های میکروبیومی با اطلاعات محیطی و مدیریتی می تواند پیش بینی دقیق تری از شیوع پاتوژن های غذایی نظیر Salmonella و Campylobacter ارائه دهد و منابع آلودگی محیطی، انتشار گازهای گلخانه ای و مسیرهای انتقال میکروبی را شناسایی کند. همچنین، تحلیل تغییرات زمانی میکروبیوم دام ها امکان پیش بینی زودهنگام بیماری های عفونی و زئونوز را فراهم می سازد. در مجموع، اگرچه چالش هایی مانند محدودیت داده و تعمیم پذیری مدل ها وجود دارد، هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای استخراج الگوهای پیچیده و بهبود مدیریت سلامت دام، ایمنی غذایی و پایداری اکوسیستم به شمار می رود.

کلیدواژه ها:

میکروبیوم دام ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، سلامت یکپارچه ، مقاومت آنتی بیوتیکی