Machine learning e tecnologie omics per migliorare la sostenibilità ambientale ed economica della filiera uova

Un progetto dell’IZSVe a supporto del settore avicolo mira a individuare marcatori predittivi della salute animale per ottimizzare la gestione sanitaria dell’allevamento ed elevare gli standard produttivi.

Promuovere un miglioramento sostanziale della sostenibilità ambientale ed economica della filiera uova, riducendo l’impatto delle emissioni e l’entità degli sprechi. È questo l’obiettivo di un progetto sviluppato dall’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie (IZSVe), nell’ambito del Contratto di Filiera “Sustainable Egg Supply Chain – SESC”, approvato dal Ministero dell’Agricoltura, della Sovranità Alimentare e delle Foreste (MASAF) – V bando PNC. Il programma dell’IZSVe, integrato nella proposta strategica presentata dall’Associazione Uovo Italiano (ASSOAVI), si inserisce in un quadro di investimenti multiregionali finalizzati all’innovazione dei comparti agroalimentari, con particolare attenzione alle fasi di allevamento e produzione. Il progetto ha ottenuto un finanziamento di 870mila euro.

Un progetto dell’IZSVe a supporto del settore avicolo mira a individuare marcatori predittivi della salute animale per ottimizzare la gestione sanitaria e il benessere delle galline ovaiole. Si baserà su analisi sulla matrice uovo, attraverso l’impiego di metodiche omiche basate sulla spettrometria di massa ad alta risoluzione ad introduzione diretta (DART-HRMS) e la fluorescenza a raggi X a riflessione totale (TXRF). Verrà implementato un sistema predittivo basato su tecniche di machine learning per rendere l’attività diagnostica più efficiente, riproducibile e scalabile. Il progetto è approvato dal Ministero dell’Agricoltura, della Sovranità Alimentare e delle Foreste (MASAF) e integrato nella proposta strategica presentata dall’Associazione Uovo Italiano (ASSOAVI).