Current and future uses of genetic improvement technologies in livestock breeding programs

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:畜産遺伝改良の排出削減効果と導入障壁に関する実証的知見を提供。

🏢実務担当者:畜産経営における遺伝改良技術の導入判断に有用。

🏛政策担当者:途上国支援や遺伝子編集規制の政策設計に示唆。

• 遺伝的改良は畜産の持続可能性における重要な貢献要因となってきたが、こうした全体的な生産性と効率性の変化は普遍的ではなく、多くの低・中所得国（LMIC）では排出強度の高い生産システムを有している。 • LMICにおける費用対効果の高い遺伝的・飼料的・栄養的実践の採用と家畜の健康改善は、2050年までの動物性食品の需要増加予測に起因する排出削減のための最も有望な介入の一つと見なされている。 • 遺伝的改良は生産性向上の実績があり、実施後は永続的かつ累積的である。 • 遺伝子編集は、交雑育種による有用対立遺伝子の伝統的な遺伝子移入に通常伴う連鎖ドラッグを伴わずに、将来のウシ育種プログラムに有用な遺伝的変異を導入するアプローチを提供するが、その採用は、世界的な規制アプローチがGnEd動物由来の乳、肉、および生殖細胞系列の公衆受容と自由貿易を促進するかどうかに依存する可能性が高い。 • 遺伝子工学で起こったように、動物疾病のような他に解決困難な問題に取り組むための遺伝的改良技術へのアクセスを遅らせることは、実現されない利益という高い機会費用と関連する。 食料生産種の遺伝的改良は、畜産の持続可能性を向上させるための強力なツールである。推定育種価などの統計的予測法を用いた選抜育種から始まり、近年ではゲノミック選抜を用いる従来の選抜プログラムは、生殖技術（例：人工授精）との相乗的組み合わせにより、次世代の遺伝的に優れた親のより正確な選抜と集中的な利用を可能にし、遺伝的獲得率を加速させてきた。本稿の目的は、既存の遺伝的改良技術の現在の利用法と、乳および牛肉生産効率を改善するための機会を、低・中所得国（LMIC）の大規模なウシ集団に焦点を当ててレビューすることであった。次に、遺伝子編集（GnEd）から生じる将来の機会を考察し、既存のGnEd食用動物応用の規制状況と一般の認識にいくらか焦点を当てる。GnEdが採用されるためには、既存のウシ遺伝的改良スキームの運用に拡張可能かつ円滑に統合できなければならない。最後に、遺伝的改良技術の不作為と採用遅延の機会費用を動物育種の文脈で議論する。2022年には、世界のウシ（1,552億頭）とスイギュウ（2億510万頭）の個体群（図1）が、合わせて7,630万トンの牛肉と、それぞれ7億5,300万トンおよび1億4,400万トンの牛乳とスイギュウ乳を生産した。米国は2022年に世界のウシの6%（9,210万頭）で世界の牛肉の18.6%（1,290万トン）を生産した。世界のウシ個体群の15%（2億2,500万頭）を有するブラジルは牛肉の15%（1,040万トン）を生産したが、1億9,400万頭のウシと1億1,200万頭のスイギュウを有するインドは牛肉の5.8%（435万トン）のみを生産した。同様に、世界のウシのほぼ25%を有するアフリカ大陸は約9.0%の牛肉を生産した。これらの差異には無数の理由があり、ウシが乳、皮、糞尿、および役畜としても飼育されていること、またウシが牛肉産出という単一の指標では捉えられない宗教的およびその他の役割を果たしていることが含まれる。国別のウシとスイギュウの頭数2022年（FAO、2024）。ウシがどこでどのように飼育されるかは、牛肉および乳生産の効率と温室効果ガス（GHG）排出強度（製品単位あたりの排出量）に重要な影響を与える。多くのLMICは排出強度の高い生産システムを有しており（図2）、これは重要である。なぜならLMICは世界のウシ群の76%を有し、世界の反芻動物GHG排出量の75%に寄与しているからである。LMICにおける費用対効果の高い遺伝的・飼料的・栄養的実践の採用と家畜の健康改善は、2050年までの陸上動物性食品需要の増加予測に起因する排出削減のための最も有望な介入と見なされている（FAO、2023）。排出強度が将来一定に保たれるベースラインと比較して、排出削減可能性が最も大きい10か国（マダガスカル、モロッコ、ニジェール、南アフリカ、タンザニア）、アジア（中国、インド、イラン、トルコ）、および南米（ブラジル）における家畜生産効率の改善は、2050年までに世界の家畜排出削減量の60%から65%に寄与する可能性があると推定されている（Changら、2021）。2031年までの地域別の牛肉1kg生産あたりのGHG排出強度。OECDの計算はFAOSTAT-Emissions Totals、国際連合食糧農業機関（FAO）統計部、ローマに基づく（OECDおよびFAO、2022）。乳はウシが生産する総タンパク質の67%を構成する。インド、米国、および中国はウシからの生乳生産量の上位3か国であり、欧州連合は地域としてインドに次ぐ第2位である。ブラジルは世界最大のウシ群を有するにもかかわらず、第4位の乳生産国である。世界の乳生産は今後10年間に年率1.5%で成長し、2032年には10億3,900万トンになると予測されており、これは他の主要な農業商品のほとんどよりも速い。総乳生産量の増加の半分以上はインドとパキスタンから来ると予想され、2032年までに両国で世界生産量の32%以上を占めることになる。2022年のOECD報告書（OECDおよびFAO、2022）によれば、「世界レベルのGHG排出量は、インドおよびウシ個体群が多く粗放的生産を行う他の国々における効率向上に大きく依存するだろう」。飼養頭数の最大の増加はインド、パキスタン、およびアフリカで起こると予測されている。遺伝的改良は、実施後は永続的かつ累積的であるため、生産性向上への特に魅力的なアプローチである。多くの高所得国のウシ生産者が採用してきた比較的単純な技術の一つが、遺伝的に優れた雄を用いて選抜強度を高める人工授精（AI）である。1940年代初頭に初めて導入され（Foote、2002）、その利用は多くの国の酪農産業で広く採用されている。しかし、採用は普遍的ではなく、発情同期プロトコルの調整とウシへのAI実施が困難な粗放的肉牛生産システムでは特に低い。最大のウシ個体群を有する2か国であるブラジルとインド（図1）の採用レベルは、歴史的に低く（<20%）。しかし、両国での採用拡大に向けた最近の取り組みはある程度の成功を収めている。1997年、インドは世界最大の乳生産国となった。1951年から2019年の期間に、同国の乳生産量は1,100%以上増加したが、ウシ科動物の個体群の増加はウシで24%、スイギュウで153%であった。このウシ1頭あたりの乳量の増加は、一部はAIの採用によって可能になった遺伝的改良によるものであった（National Academy of Agricultural Sciences、2020）。交雑種乳牛の割合は1990〜1991年の17%から2021〜2022年には38.3%に増加し、総牛乳生産量に占めるそれらの割合は33.5%から61.2%に上昇した（ThakurおよびBirthal、2023）。それでもなお、インドの成雌ウシ1頭あたりの年間平均乳生産量は2019〜2020年には1頭あたりわずか1,777kgであり、世界平均の2,699kg（Mitraら、2023）および現在の米国平均のほぼ10,950kgと比較される。インドの酪農場における乳の炭素フットプリントは、年間乳量がウシ1頭あたり3,500kg未満の農場では、より高い乳量の農場と比較して2倍以上高い（Mechら、2023）。日乳量には州間で依然として大きなばらつきがあり、ウシで1.49〜13.31kg/日、スイギュウで1.61〜9.63kg/日の範囲であり、地域で利用可能な資源と技術を考慮すると乳量増加の余地がかなりあることを示唆している。AIにおけるX染色体保有「性選別」ソート精液の使用は、生まれる雌子牛の割合を増やすものであり、インドにおいて興味深い機会を提示する（ThakurおよびBirthal、2023）。ヒンドゥー教ではウシが神聖視されているため、不妊のウシや雄子牛の淘汰または屠殺は禁止されており、その結果これらの動物は路上に放棄されたり、ゴシャラに送られたりすることが多い。性選別精液の広範な使用がない場合でも、過去30年間にインドのウシ個体群は雌の飼育へと大きくシフトしている（ThakurおよびBirthal、2023）。1992年から2019年にかけて、インドのウシ頭数は約1,000万頭減少したが、雌ウシの数は1億298万頭から1億4,591万頭に増加し、雄ウシは1億159万頭から4,760万頭に減少した。これは主に管理によって達成されたものであり、Xソート精液は2017年からインドで利用可能になったにすぎない。インド政府は性選別精液を生産できるAIステーションを設立し、農家向けの精液コストを補助することで採用を促進している。インドの商業酪農家の性選別精液への支払い意思額は、教育レベル、群規模、および公的普及システムに対する態度によって正の影響を受けた（Vermaら、2020）。インドとパキスタンにおいて遺伝的に優れた雄ウシからのAIとXソート性選別精液の採用を増やし、雌乳牛のみを生産することは、これらの大規模なウシ科動物個体群における不要な雄子牛の生産を抑制するアプローチを提供する。これにより、世界の総乳生産量の増加予測の半分を共同で生産する軌道にあるこれら2か国の酪農家の生計を損なうことなく、乳生産の排出強度を削減できる。ブラジルは世界最大の商業用ウシ群を約2億3,800万頭有し、43%が乳牛、57%が肉牛である。興味深いことに、AIは肉牛でより頻繁に使用されている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

• Genetic improvement has been a key contributor to the sustainability of animal agriculture, but these changes in overall production and efficiency have not been universal, and many low- and middle-income countries (LMIC) have production systems with high emission intensities. • The adoption of cost-effective, genetic, feed, and nutrition practices, and improving livestock health in LMIC are seen as one of the most promising interventions to reduce emissions resulting from projected increased demand for animal-source food through 2050. • Genetic improvement has a proven track record of productivity enhancements, and following implementation, genetic improvement is permanent and cumulative. • Gene editing offers an approach to introduce useful genetic variation into future cattle breeding programs in the absence of the linkage drag that typically accompanies traditional introgression of useful alleles through crossbreeding, although its adoption will likely depend on whether global regulatory approaches facilitate public acceptance and free trade of milk, meat, and germplasm derived from GnEd animals. • Delaying access to genetic improvement technologies to tackle otherwise intractable problems like animal disease, as happened with genetic engineering, is associated with a high opportunity cost of unrealized benefits. Genetic improvement of food-producing species is a powerful tool for improving the sustainability of animal agriculture. Conventional selection programs, beginning with selective breeding using statistical prediction methods, such as estimated breeding values and more recently genomic selection, in synergistic combination with reproductive technologies (e.g., artificial insemination), have accelerated the rate of genetic gain by enabling more accurate selection and intense utilization of genetically superior parents for the next generation. The aims of this article were to review the current uses and opportunities to use existing genetic improvement technologies to improve milk and beef production efficiencies, with an emphasis on the large cattle populations in low- and middle-income countries (LMIC). Then, future opportunities that might arise from gene editing (GnEd) are considered, with some focus on the regulatory status of extant GnEd food animal applications and public perception. For GnEd to be adopted, it must be able to scale and integrate smoothly into the operation of existing cattle genetic improvement schemes. Finally, the opportunity cost of inaction and delays in the adoption of genetic improvement technologies is discussed in the context of animal breeding. In 2022, the global cattle (155.2 billion) and buffalo (205.1 million) population (Figure 1) collectively produced 76.3 MMT of bovine meat and 753 and 144 MMT of cow and buffalo milk, respectively. The United States produced 18.6% (12.9 MMT) of the world’s beef with 6% (92.1 million) of the world’s cattle in 2022. Brazil with 15% (225 million) of the world’s cattle population produced 15% (10.4 MMT) of the beef, whereas India with 194 million cattle and 112 million buffalo produced only 5.8% (4.35 MMT) of bovine meat. Similarly, the African continent with almost 25% of the world’s cattle produced around 9.0% beef. There are a myriad of reasons for these differences including the fact that cattle are also raised for milk, hides, manure, and draught power and that cattle serve religious and other roles not captured by the single metric of beef output. Cattle and buffalo numbers by country 2022 (FAO, 2024). Where and how cattle are raised has important implications on the efficiency and greenhouse gas (GHG) emissions intensity (emissions produced per unit of product) of beef and milk production. Many LMICs have production systems with high emission intensities (Figure 2), and this is important because LMICs are home to 76% of the global cattle herd and contribute 75% of the global ruminant GHG emissions. The adoption of cost-effective, genetic, feed, and nutrition practices, and improving livestock health in LMIC are seen as the most promising interventions to reduce emissions resulting from projected increased terrestrial animal-source food demand through 2050 (FAO, 2023). It has been estimated that as compared to a baseline where emission intensities are held constant in the future, improving livestock production efficiencies in the 10 countries with the largest emission reduction potential (Madagascar, Morocco, Niger, South Africa, Tanzania), Asia (China, India, Iran, Turkey) and South America (Brazil) could contribute 60% to 65% of the global reduction in livestock emissions by 2050 (Chang et al., 2021). GHG emissions intensity per kg beef produced per region through 2031. OECD calculations based on FAOSTAT-Emissions Totals, Statistical Division of the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Rome (OECD and FAO, 2022). Milk constitutes 67% of the total protein produced by cattle. India, the United States of America, and China are the top three countries in terms of raw milk production from cattle, with the European Union as a region being second only to India. Brazil is the fourth largest milk producer, despite having the world’s largest cattle herd. World milk production is projected to grow at 1.5% p.a. over the next decade to 1,039 MMT in 2032, faster than most other main agricultural commodities. Over half of the increase in total milk production is anticipated to come from India and Pakistan, which will jointly account for over 32% of world production by 2032. According to a 2022 OECD report (OECD and FAO, 2022), “the global level of GHG emissions will largely depend on efficiency gains in India and other countries with high cattle populations and extensive production.” The biggest gains in inventory are predicted to occur in India, Pakistan, and Africa. Genetic improvement is a particularly attractive approach to productivity enhancements, as following implementation genetic improvement is permanent and cumulative. One relatively simple technology that has been adopted by cattle producers in many high-income countries is artificial insemination (AI) to increase the intensity of selection by using genetically superior males. First introduced in the early 1940s (Foote, 2002), its use is widely adopted by the dairy industries in many countries. However, adoption has not been universal and is particularly low in extensive beef production systems where it is difficult to coordinate estrus synchronization protocols and perform AI on cows. The level of adoption of Brazil and India, the two countries with the largest cattle populations (Figure 1), has historically been low (<20%). However, recent efforts to increase adoption in both these countries have had some success. In 1997, India became the largest milk-producing country in the world. In the period from 1951 to 2019, the country’s milk production increased over 1100%, whereas the increase in the bovid population was 24% and 153% for cattle and buffalo, respectively. This increased milk yield per cow was partially due to genetic improvement enabled by the adoption of AI (National Academy of Agricultural Sciences, 2020). The proportion of crossbred dairy cows increased from 17% in 1990–1991 to 38.3% in 2021–2022, and their share in the total cow milk production rose from 33.5% to 61.2% (Thakur and Birthal, 2023). Even so, the average annual milk production per adult female cow in India was only 1777 kg per animal in 2019 to 2020, compared to the global average of 2699 kg (Mitra et al., 2023), and the current U.S. average of almost 10,950 kg. The carbon footprint of milk is more than 2-fold higher on Indian dairy farms with annual milk yield less than 3,500 kg per cow, as compared to farms with greater milk yield (Mech et al., 2023). There is still high variation across states in daily milk yield, ranging from 1.49 to 13.31 kg/day for cows and 1.61 to 9.63 kg/day for buffalo suggesting considerable scope for increasing yields given locally available resources and technologies. The use of X-chromosome-bearing “sexed” sorted semen in AI to increase the proportion of female calves born presents an intriguing opportunity in India (Thakur and Birthal, 2023). Given that cattle are revered in Hinduism, the culling or slaughter of infertile cows and male calves is prohibited, often resulting in these animals being abandoned on the streets or sent to gaushalas. Even absent the wide use of sexed semen, over the last three decades, the Indian cattle population has shifted significantly toward rearing more females (Thakur and Birthal, 2023). From 1992 to 2019, although Indian cattle numbers decreased by ~10 million head, the number of female cattle increased from 102.98 million to 145.91 million, while male cattle declined from 101.59 million to 47.6 million. This was achieved mainly through management, as X-sorted semen has only been available in India since 2017. The Indian government has established AI stations that can produce sexed semen and is helping to encourage uptake by subsidizing the cost of the semen for farmers. Indian commercial dairy farmers’ willingness to pay for sexed semen was positively influenced by education level, herd size and attitude towards public extension systems (Verma et al., 2020). Increased uptake of AI and X-sorted sexed semen from genetically superior bulls in India and Pakistan to produce only female dairy cattle offers an approach to curtail the production of unwanted male calves in these large bovid populations. This would reduce the emission intensity of milk production without disrupting the livelihoods of dairy farmers in these two countries that are jointly on track to produce half of the projected increase in total milk production globally. Brazil has the largest commercial cattle herd in the world at approximately 238 million head, with 43% dairy and 57% beef cattle. Interestingly, AI is more frequently used in the beef

• openalex https://doi.org/10.1093/af/vfae042first seen 2026-08-02 18:12:54