Globale Genomforschung erhöht die Metadaten zur Tiergesundheit​

Globale Organisationen wie die Weltorganisation für Tiergesundheit (WOAH) und die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation (FAO) haben die Führung bei der Zusammenstellung von Daten zu Tierseuchenkennzahlen übernommen. Da jedoch die Genomdaten mit sinkenden Sequenzierungskosten zunehmen, können Metadaten im Zusammenhang mit Tiergesundheit und -krankheiten verwendet werden, um die vorhandenen GBAD-Daten zu ergänzen. Schätzungen gehen davon aus, dass jedes Jahr bis zu 40 Milliarden Gigabyte an Genomdaten generiert werden und dass die Genomforschung im nächsten Jahrzehnt zwischen 2 und 40 Exabyte an Daten generieren wird (Stephens et al. 2015). Das National Center for Biotechnology Information (NCBI) ist ein Beispiel für eine Reihe von Datenbanken, die Informationen zu GBADs enthalten. Da immer mehr Forscher genomische Untersuchungen an Nutztieren und anderen wirtschaftlich wichtigen Arten durchführen, werden Daten zu Rasse, Standort sowie individuellem Zustand und Krankheiten erfasst. Insbesondere speichert die BioSamples-Datenbank von NCBI die begleitenden Metadaten zu genetischen Sequenzen, die auf NCBI hochgeladen wurden. Da die Sequenzierung kosteneffizienter wird, werden Tiermetadaten anfallen, die von GBADs verwendet werden können. In den letzten sieben Jahren gab es einen bemerkenswerten Anstieg der Anzahl der Metadateneinträge zu Nutztieren (Abbildung 1). Diese Metadaten begleiten Genomstudien, die nicht nur von Universitäten, sondern auch von Organisationen auf der ganzen Welt durchgeführt werden. NCBI wurde bereits verwendet, um Datenbanken für andere Forscher zu erstellen (Hu et al. 2022). Die AnimalMetagenome DB (http://animalmetagenome.com) enthält metagenomische Daten für vier heimische Arten und eine Fülle wilder Arten.

Abbildung 1. NCBI-Einträge in der BioSample-Datenbank zu Arten, die in GBADs abgedeckt sind (Rinder, Schweine, Ziegen, Schafe, Hühner, Lamas, Equiden, Kamele). Diese Abbildung zeigt das Muster der Anzahl der Einträge seit 2005.

Geografische Verbreitung genomischer Daten​

Eines der Hauptziele von GBADs ist es, globale Datenlücken zur Tiergesundheit zu schließen. Um grundlegende Tiergesundheitsdaten länderübergreifend zu standardisieren, sind Standort- und Rassedaten unglaublich wichtig. Die Klassifizierung des globalen Tierspektrums wird dabei helfen, die Ausbreitung von Krankheiten zu verstehen, die von Tieren ausgehen. Benutzer können Standortdaten als Basisattribut in die BioSamples-Datenbank eingeben. Einträge können insbesondere den Standort des Einreichers, den Probenahmeort und sogar bestimmte Probenahmekoordinaten enthalten. Diese Daten können widerspiegeln, wo bestimmte Arten dicht besiedelt sind oder in welchen Ländern und Standorten ein Mangel an Daten besteht. Obwohl die Kosten für die DNA-Sequenzierung gesunken sind, handelt es sich immer noch um eine beträchtliche Anschaffung; Daher können diese Daten auch Aufschluss darüber geben, ob es bei der Durchführung von Genomproben in verschiedenen Ländern inhärente Verzerrungen gibt. Mithilfe von Rentrez, einem R-Paket für den Zugriff auf NCBI (Winter 2017), konnten wir Metadateneinträge für Genomstudien mit Nutztieren und anderen wirtschaftlich wichtigen Arten extrahieren. Abbildung 2 veranschaulicht die geografische Verteilung dieser Daten, wobei gezeigt wird, dass es in stark untersuchten Gebieten Datencluster gibt. Umgekehrt gibt es deutliche Datenlücken in ganz Afrika und Teilen Asiens (Abbildung 2).

Abbildung 2. Statischer Schnappschuss einer interaktiven Abbildung, die Probenahmestellen für Nutztiere und andere für GBADs relevante Arten basierend auf NCBI BioSample-Metadaten anzeigt.

Dies sind nun nur die Daten, die Standortinformationen für jeden Eintrag enthielten. Wie bereits erwähnt handelt es sich bei diesen Daten um wichtige Basisdaten zum weltweiten Artenvorkommen; Die BioSamples-Datenbank enthält jedoch auch Daten, die für GBADs relevanter sind, beispielsweise zu Krankheiten. Wir untersuchten die von NCBI ermittelten Metadaten und stellten fest, dass bei unseren Studienarten 98 Prozent der Einträge keine Daten zu lebensfähigen Krankheiten enthielten. Mit „lebensfähig“ meinen wir krankheitsbezogene Informationen, da viele Einträge zufällige Zeichen oder nicht verwandte Informationen enthielten. Die restlichen 2 Prozent der Daten enthielten Krankheiten und Krankheitserreger, die sich mit der Krankheitserregerliste der WOAH überschnitten (WOAH, persönliche Mitteilung eines internen Dokuments). Bei Rindern gab es beispielsweise 16 Krankheiten, die sich mit der WOAH-Liste überschnitten (Abbildung 3).

Abbildung 3. Statischer Schnappschuss einer interaktiven Abbildung, die Probenahmestellen für Rinder mit Krankheitsinformationen im NCBI-Eintrag anzeigt. Die aufgeführten Krankheiten überschneiden sich mit den Krankheiten, die WOAH überwacht.

Inkonsistente Benutzereingaben führen zu Datenlücken​

NCBI speichert Daten für eine Reihe von Organismen, von Bakterien bis hin zu Walen; Bei der Gewinnung von Daten zu Nutztieren und wirtschaftlich wichtigen Arten wurden jedoch fast 350.000 Einträge zurückgegeben. Das Sammeln von Daten für GBAD-Arten (Rinder, Hühner, Schweine, Schafe, Ziegen usw.) ergab Unterschiede in der Datenmenge. Die folgende Abbildung veranschaulicht diese Variation, wobei Rinder, Hühner und Schweine die meisten Daten lieferten. Die Vollständigkeit der Daten für diese zurückgegebenen Einträge war unterschiedlich; Sie machten jedoch den größten Anteil der GBADs-bezogenen Daten aus. Insbesondere Rindereinträge machten 27 % der Gesamteinträge aus. Die Kombination aus zwei anderen Arten, Lamas und Kamelen, machte weniger als 1 % der insgesamt zurückgegebenen Einträge aus.

Zusätzlich zu den Arteninformationen ermöglicht NCBI Benutzern auch die Eingabe von Rassedaten. Da Rasseinformationen hilfreich sein können, um die Prävalenz und Ausbreitung von Krankheiten zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, welche Rassen den Großteil der Daten ausmachen. Abbildung 4 zeigt den Anteil spezifischer Rassen für jede Art, die für GBADs erfasst wurden, wobei jeder unterschiedliche Farbbalken eine andere Rasse anzeigt. Wie in der Grafik dargestellt, enthielten die meisten Einträge keine Informationen zur Rasse. Dies ist eine wichtige Erkenntnis, da Rasseinformationen einer der wichtigsten gemeldeten Parameter sein sollten, insbesondere für wirtschaftlich wichtige Arten. Dieses Diagramm zeigt auch mögliche Lücken in den im NCBI gespeicherten Daten, da bestimmte Rassen in den Daten nicht so häufig vorkommen. Dies kann Erkenntnisse darüber liefern, wo Ressourcen, Zeit und Finanzmittel eingesetzt werden sollten, um die Daten über Rassen und Arten hinweg anzugleichen.

Abbildung 4. Balkendiagramm, das den Anteil verschiedener Rassen veranschaulicht, die für jede in der NCBI-BioSamples-Datenbank untersuchte Art gemeldet wurden. Das Rosa gibt die Anzahl der Einträge ohne Rasseinformationen an. Alle anderen Farben geben den Anteil verschiedener Rassen für jede Art an.

Nächste Schritte zur Nutzung dieser Daten​

Basierend auf unserem ersten Blick auf die verfügbaren Metadaten zu NCBI gibt es einige Aufgaben, die den Prozess rationalisieren könnten. Darüber hinaus würden die folgenden Schritte die Metadaten für sekundäre Verwendungen erhöhen.

1. Parameter standardisieren. Die Standardisierung von Parametern würde den Datenbereinigungsprozess verbessern und dazu beitragen, Daten zwischen verschiedenen Institutionen anzugleichen. Derzeit macht die Freitext-Einrichtung der BioSample-Datenbank den Vergleich zwischen Einträgen sehr schwierig, da Rechtschreibfehler und zusätzliche Zeichen den Vergleich erschweren können. Wie an anderer Stelle diskutiert (Goncalves und Musen 2019), wird die Stärkung der zugrunde liegenden Infrastruktur der NCBI BioSamples-Datenbank dazu beitragen, Daten zu standardisieren und diese Daten für Forscher für sekundäre Verwendungen außerhalb der Genomik zugänglicher zu machen.

2. Mehr Fokus auf Metadaten. Es gibt große Datenlücken, die von kleineren Details wie der Krankheitsprävalenz bis hin zu wichtigen Parametern wie Rasse oder Standort reichen. Da auf NCBI immer mehr Metadaten zugegriffen werden, ist es unerlässlich, dass Benutzer so viele Daten wie möglich eingeben. Grundlegende Daten wie Art, Rasse und Standort sollten für Benutzer obligatorisch einzugeben sein.

3. Hochladen von Preprint-Daten. Derzeit gibt es eine Verzögerung zwischen der Probenahme und der DNA-Sequenzierung sowie dem Hochladen dieser Daten in öffentliche Datenbanken wie NCBI. Diese Verzögerung kann zwischen einigen Monaten und Jahren variieren. Daher könnten Daten, die in Sekundärprojekten wie diesem verwendet werden könnten, erst einige Jahre nach der Probenahme veröffentlicht werden. Daher empfehle ich, Genomdaten mit den dazugehörigen Metadaten so bald wie möglich oder bei der Einreichung von Vorabdrucken auf NCBI hochzuladen.

NCBI und andere Genomdatenbanken enthalten Daten, die nicht nur für Genomprojekte nützlich sein können. Für GBADs können diese Daten wertvolle Informationen über das Vorkommen lokaler Rassen an normalerweise nicht beprobten Standorten sowie über das Auftreten von Krankheiten bei beprobten Personen liefern. Darüber hinaus bietet es einen ersten Einblick in die Frage, wie Genomprojekte das Ziel der GBADs, Daten und Kennzahlen zur Tiergesundheit zu sammeln, ergänzen können.

Verweise:

Goncalves R, Musen MA (2019) Die variable Qualität von Metadaten über biologische Proben, die in biomedizinischen Experimenten verwendet werden. Wissenschaftliche Daten, 6, 190021.

Hu R, Yao R, Li L, et al. (2022) Eine Datenbank tierischer Metagenome. Wissenschaftliche Daten, 9, 312.

Stephens ZD, Lee SY, Faghri, F, et al. (2015) Big Data: Astronomisch oder genomisch? PLoS Biology, 3, 1002195.

Winter, DJ (2017) rentrez: Ein R-Paket für die NCBI eUtils API. Das R Journal, 9, 520-526.

Abbildung 1: Der Fahrplan zur Reproduzierbarkeit

„Der springende Punkt der Wissenschaft, der Art und Weise, wie wir etwas wissen, besteht nicht darin, dass ich Isaac Newton vertraue, weil ich denke, dass er ein großartiger Kerl war. Der springende Punkt ist, dass ich es selbst tun kann … Zeigen Sie mir die Daten, zeigen Sie mir den Prozess, zeigen Sie mir die Methode, und wenn ich möchte, kann ich sie dann reproduzieren.“

[Brian Nosek](https://www.washingtonpost.com/news/looking-of-science/wp/2015/08/27/trouble-in-science-massive-effort-to-reproduce-100-experimental-results -succeeds-only-36-times/) – Washington Post¹

Reproduzierbare Wissenschaft erfordert gut dokumentierte Methoden, Code und die Bereitstellung von Daten. Es bedeutet, während des gesamten wissenschaftlichen Prozesses Transparenz darüber zu schaffen, was Sie tun, um das Vertrauen in den Prozess und die Ergebnisse zu stärken und anderen die Möglichkeit zu geben, frühere Arbeiten zu nutzen. Für den wissenschaftlichen Skeptiker ist kein Platz, wenn Ihre Forschung reproduzierbar ist.

Die von GBADs verwendeten Daten stammen aus vielen verschiedenen Quellen und werden in Modellen verwendet, die dann weitere Datensätze erzeugen und als Eingaben für andere Modelle dienen. Diese Verkettung von Daten-Modell-Daten-Modell-Daten ist nicht auf die Arbeit eines einzelnen Wissenschaftlers beschränkt; Wir haben Mitarbeiter, die auf der ganzen Welt arbeiten. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die zugrunde liegenden Daten verfügbar sind und alle unsere Methoden reproduzierbar sind, damit wir auf der Arbeit der anderen aufbauen und es anderen ermöglichen können, unsere Schätzungen sicher zu verwenden.

Mit dem Ziel, alle unsere Prozesse reproduzierbar und transparent zu machen, startet GBADs die „Roadmap to Reproducibility“. In diesem Blogbeitrag laden wir Sie ein, mit uns den Weg zur Reproduzierbarkeit zu beschreiten. Schnallen Sie sich an, während wir den feurigen Flammen der „Reproduzierbarkeitskrise“ entgehen, bevor wir uns auf den Weg zu unserem endgültigen Ziel machen, der „Datenutopie“!

Die „Reproduzierbarkeitskrise“​

Im Jahr 2016 ergab eine Umfrage von Nature unter 1.576 Forschern, dass es in der wissenschaftlichen Gemeinschaft eine „Krise der Reproduzierbarkeit“ gibt². Von den Teilnehmern „haben mehr als 70 % der Forscher versucht, das Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren, und mehr als die Hälfte hat es nicht geschafft, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren.“ Viele Faktoren tragen zur nicht reproduzierbaren Forschung bei (Abbildung 2), wobei Veröffentlichungsdruck und selektive Berichterstattung zu den am höchsten bewerteten Faktoren zählten. Allerdings wurden auch nicht verfügbare Rohdaten und nicht verfügbare Methoden oder nicht verfügbarer Code als Hauptverursacher eingestuft. Während der Druck zur Veröffentlichung einen Kulturwandel in der Forschung erfordert, sind nicht verfügbare Rohdaten und Methoden oder Code Probleme, die wir lösen können.

Abbildung 2: Faktoren, die zu nicht reproduzierbarer Forschung beitragen. Abbildung aus Baker, 2016².

Auf dem Weg zur Reproduzierbarkeit​

Stopp 1: Menschen und Prozesse​

Die Verfügbarkeit von Code und Daten ist wichtig für die Reproduzierbarkeit. Hinter dem Code und den Daten stehen jedoch Menschen, die an Prozessen arbeiten, um sie reproduzierbar zu machen.

Daher haben wir Prozesse und Best Practices für die Nutzung von Daten in GBADs etabliert, die im Data Governance Handbook kommuniziert werden ) und auf unserer Dokumentationsseite. Diese Prozesse umfassen Folgendes:

1. Dokumentation von Datenänderungen und Datenbereinigungspraktiken
2. Dokumentation der Metadatenstandards, die zur Bereitstellung von Informationen über die Daten verwendet werden
3. Wo und wie Daten und Metadaten gespeichert und wie sie verbreitet werden
4. Best Practices für die Dokumentation von Code in GitHub-Repositories

Wir verlassen uns auch darauf, dass die Menschen die von uns festgelegten Prozesse einhalten. Da einige der von GBADs verwendeten Daten keine Metadaten enthalten, sind wir auf die Einrichtung einer Kontaktstelle für die Datenquelle angewiesen, um sicherzustellen, dass wir einen Kontext darüber erhalten, wie Daten gesammelt wurden, wie sie verwendet werden können, von wem, und für welche Zwecke und welche Kategorien in den Daten dargestellt werden.

Stopp 2: Erfassung und Aufnahme von Daten​

Zur Datengewinnung identifizieren wir Daten, die für die Schätzung von Modellen relevant sind. Beispielsweise sind der Viehbestand nach Land und Art sowie das Lebendgewicht Eingaben für die Berechnung der Biomasse.

Die Art und Weise, wie wir Daten erfassen, hängt vom Format ab, in dem sie verfügbar sind. Es gibt drei Hauptmethoden zur Erfassung und Aufnahme von Daten:

• Wenn Daten über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) verfügbar sind, werden die Daten direkt von der Quelle erfasst und transformiert, bevor sie über die GBADs-API verfügbar gemacht werden.
• Wenn Daten per Direktdownload verfügbar sind, werden die Daten heruntergeladen und in Datenbanktabellen formatiert, bevor sie über die GBADs-API verfügbar gemacht werden.
• Wenn Daten in PDF-Tabellen verfügbar sind, extrahieren Web-Scraping-Skripte Daten aus Tabellen und stellen sie über CSV-Dateien zur Verfügung, bevor sie in Datenbanktabellen formatiert und über die GBADs-API verfügbar gemacht werden.

Jeder dieser Prozesse wird dokumentiert. Die Herkunft der Daten wird in einer Graphdatenbank verfolgt, um sicherzustellen, dass wir alle Änderungen an den Daten nachvollziehen und unsere Prozesse transparent und reproduzierbar machen können.

Stopp 3: Datenqualität​

Wir überprüfen die Qualität jeder Datenquelle, die von GBADs erfasst wird. Manchmal gibt es interne Fehler bei der Aggregation von Kategorisierungen, wenn Unterkategorien keine „Superkategorie“ ergeben. Wenn Geflügel beispielsweise in Hausgeflügel und Nutzgeflügel unterteilt wird, sollten diese Kategorien zusammengenommen „Geflügel“ ergeben. In anderen Fällen kann es zu einem plötzlichen Anstieg der Tierzahl in einem Land kommen. In diesem Fall müssen wir dies untersuchen, indem wir den Wert mit anderen Datenquellen vergleichen.

Sämtliche Qualitätsprüfungen und entsprechende Änderungen werden protokolliert. Sobald die Daten „bereinigt“ wurden, wird die „bereinigte“ Version über die API und Dashboards der GBADs bereitgestellt. Auf diese Weise sind die Qualitätsbewertungen konsistent und nicht jeder Mitarbeiter führt dies unabhängig durch. Dies stellt die Konsistenz der Ergebnisse sicher und verbessert die Reproduzierbarkeit der Schätzungen und Daten der GBADs insgesamt.

Stopp 4: Code​

Code, der zum Erfassen und Einspeisen von Daten, zum Bereinigen von Daten und zum Erstellen von Modellen verwendet wird, ist über die GitHub-Repositorys der GBADs verfügbar. Der Code ist gut dokumentiert und es gibt Informationen darüber, wie der Code ausgeführt wird, welche Datensätze verwendet wurden und wer an der Entwicklung beteiligt war.

Endgültiges Ziel: Datenutopie​

In der Daten-Utopie können Daten harmonisiert und für nachfolgende Modelle oder Zwecke wiederverwendet werden. Die Idee dabei ist, dass alle Mitglieder von GBADs dieselben Daten verwenden und keine doppelten Datenbereinigungs-, Aufnahme- oder Datenerfassungsbemühungen erforderlich sind. Indem die Daten und Methoden zur Reinigung reproduzierbar gemacht werden, sind die zugrunde liegenden Daten konsistent und sofort einsatzbereit. In unserer Utopia werden Daten über Dashboards visualisiert und verfügbar und können über die API abgerufen werden. Die Dashboards verfügen außerdem über eine Registerkarte „Metadaten“, auf der Informationen zu Methodik, Code und Herkunft bereitgestellt werden, um sicherzustellen, dass alle Mitglieder auf den Code und die Rohdaten zugreifen können, die in den Dashboards angezeigt und verfügbar sind.

Hinweis: Wir nehmen zur Kenntnis, dass nicht alle Daten zur Verfügung gestellt werden können. Während wir derzeit mit offenen Regierungsdaten arbeiten, rechnen wir mit der kontrollierten Verwaltung privater und sensibler Daten, die ohne Erlaubnis des Dateninhabers gemäß Datenvereinbarungen und Lizenzen nicht in Rohform offen verfügbar sein werden.

Verweise:

GBADs Informatik hat im Jahr 2022 viele neue Experten hervorgebracht, die über ein breites Spektrum an Talenten und Interessen verfügen. Gemeinsam treibt die „Herde“ aus 7 studentischen Entwicklern, 2 Doktoranden und 4 Postdoktoranden und wissenschaftlichen Mitarbeitern unsere Ziele in GBADs voran und erforscht neue Wege, um GBADs zu verbessern und den Nutzen des Programms auf kreative Weise zu steigern. Schauen Sie sich unser aktuelles Team im Abschnitt Über der Website an und lesen Sie weiter unten mehr über die Arbeit unseres Teams im Frühjahrssemester!

Das A und O der Wissensmaschine

Kassy hat eine Graphendatenbank aufgebaut, um die Auffindbarkeit von Daten zu verbessern und die Interoperabilität der zu analysieren Datenquellen, die GBADs sammelt. Außerdem war sie damit beschäftigt, Studierende bei ihrer Arbeit zu unterstützen, sich mit anderen Themen zu befassen, um den Fortschritt aufrechtzuerhalten, und als Datasphere Initiative Fellow die Bekanntheit von GBADs und FAIR-Daten zu verbreiten – sehen Sie sich einige ihrer jüngsten Präsentationen auf unseren [Highlights] an (http:/ /gbadskedoc.org/highlights) oder unsere Präsentationen und Veröffentlichungen.

Amardeep hat einen modularen Ansatz zur Dashboard-Erstellung entwickelt und Tutorials erstellt, damit jeder lernen kann, wie man ein einfaches Dashboard im GBADs-Stil erstellt. Sie können auf seine Tutorials im Abschnitt docs dieser Website zugreifen.

Nitin hat an der Infrastruktur für Berechtigungen und Zugriffsbeschränkungen gearbeitet, die erforderlich ist, um sicherzustellen, dass GBADs-Daten sicher sind, und dass wir Zugriffsbeschränkungen für verschiedene Benutzer anwenden können, die auf das Datenportal der Wissensmaschine zugreifen möchten. Diese Infrastruktur wird für die Aufrechterhaltung der Sicherheit privater Daten von entscheidender Bedeutung sein.

Rehan ist unser Experte für Viehbestandsdaten geworden, die aus den PDF-Berichten der Zentralen Statistikbehörde Äthiopiens stammen. Er hat diese Daten zum ersten Mal in einer Datenbank verfügbar gemacht und arbeitet an der Entwicklung von Berichten, um Trends auf regionaler und nationaler Ebene zu vergleichen und Datendiskrepanzen zu identifizieren. Er hat auch daran gearbeitet, diese Daten mit globalen Daten zu vergleichen. Berichte folgen in Kürze. Sehen Sie sich an, wie Sie über unsere [API] (http://gbadske.org/api/dataportal/) auf Details zugreifen können!

Polieren unserer Produkte

Matthew hat viel Arbeit in die Entwicklung und Einführung dieser Website zur Dokumentation der GBAD-Ressourcen, Tutorials, Dokumentationen und Präsentationen gesteckt. Die Seite wird ständig weiterentwickelt und es wird immer mehr Material hinzugefügt. Schauen Sie also regelmäßig vorbei!

Kurtis begann mit uns zusammenzuarbeiten, um das Design unserer Dashboards und Visualisierungen zu verbessern und einen zusammenhängenden visuellen Standard zur Verwendung in allen GBADs zu entwickeln. Seine Styleguides wurden über andere Themen hinweg und mit externen Partnern wie First Analytics geteilt.

(GIF mit freundlicher Genehmigung von Kurtis Sobkowich)

Themenübergreifende Zusammenarbeit

Grace arbeitete mit dem Thema „Menschliche Gesundheit“ zusammen, um einen Ansatz zu entwickeln, um Veränderungen der Nutztiergesundheit mit den Auswirkungen auf die menschliche Ernährung zu verknüpfen. Sie schrieb auch einen Blog über die Herausforderungen bei der Quantifizierung gesundheitliche Auswirkungen des Verzehrs tierischer Lebensmittel.

William passte schnell ein Python-Modul für die Expertenermittlung (Anduryl) an, um in R zu funktionieren. Er teilte dies dem Team mit, das an der äthiopischen Fallstudie arbeitete und es in ihren jüngsten Workshops einsetzte. Sein Tutorial zur Software finden Sie hier.

Le konnte sich schnell über die Fortschritte bei der Graphdatenbank und der Ontologie informieren und arbeitete mit dem Thema „Ontologie und Attribution“ zusammen, um Möglichkeiten zur Verbesserung der Interoperabilität von Daten aus verschiedenen wichtigen Datenquellen zu entwickeln. Sie arbeiten auch daran, Ontologien auf Datenbanken abzubilden.

Kassy und Deb arbeiteten mit Yin aus dem Thema Populationen und Produktionssysteme zusammen, um ihre Biomasseberechnungen und den Code für die Verwendung mit verschiedenen Datenquellen und für die Einbindung in die Wissensmaschine zu strukturieren.

Neue Grenzen erkunden

Cassandre hat NCBI nach genomischen Daten über Nutztierarten durchsucht, die zur Klassifizierung von Produktionssystemen verwendet werden könnten. Sie können sich ihr Seminar über ihre Arbeit [hier] ansehen (https://www.youtube.com/watch?v=5mwC4ngvxmc). Sie durchsucht auch andere Datenbanken, die nach ähnlichen Informationen zu Rassemerkmalen wie Größe und Gesundheitsmerkmalen durchsucht werden könnten.

Neila arbeitet an der Zukunft des Tierschutzes in GBADs. Sie hat mit Kollegen aus Liverpool zusammengearbeitet, um einen Vorschlag zur Einbeziehung dieses Themas in künftige Iterationen von GBADs zu entwickeln, Netzwerke mit Tierschutzexperten auf der ganzen Welt aufzubauen und das bestehende Datenökosystem zum Tierschutz zu erkunden. Lesen Sie ihre Einführung in die Tierschutzgesetzgebung in ihrem aktuellen Blog.

Zu guter Letzt leisteten Deb und Theresa weiterhin ihren Beitrag zur GBAD-Planung und führten die Herde zum Erfolg! Sie sind von entscheidender Bedeutung für die Problemlösung, die Verbindung mit Partnern und die Entwicklung unserer Roadmap für die Zukunft der GBAD-Informatik.

Sommervorschau

Halten Sie Ausschau nach einem Update zu unseren Sommeraktivitäten, zu denen auch die Einführung zahlreicher Dashboards gehört, dank des von Amardeep entwickelten Ansatzes:

• Sky erstellt aktualisierte Dashboards für Bevölkerungs- und verschiedene Biomassestatistiken
• Matthew und William arbeiten an einem Dashboard, um Berechnungen des wirtschaftlichen Gesamtwerts des weltweiten Viehbestands anzuzeigen, die im Rahmen des PPS-Themas erstellt wurden
• Äthiopien-Datenstory-Dashboard von Rehan, Sky und Grace

Willkommen auch bei unserem neuesten Herdenmitglied Faraz, der an der „Datenheilung“ von OIE-Populationsdaten arbeitet. Willkommen auch bei Emily, die sich für den Sommerspaß der Herde angeschlossen hat!

Die Herde einholen

Wenn Sie GBADs Informatics in Aktion sehen möchten, stehen Ihnen zwei Möglichkeiten zur Verfügung. Schauen Sie sich die GBADs-Sitzung auf der SciDataCon am 22. Juni an, wo Deb, Kassy, und Le wird zusammen mit seinem Ontologie- und Attributionskollegen Stephen Kwok einen Vortrag halten. Das Thema Informatik wird an einer Sondersitzung zu GBADs teilnehmen und vom 7. bis 12. August drei Vorträge und vier Poster auf der ISVEE präsentieren. Wir werden eine Reihe von Themen behandeln, darunter metaontologische Rahmenbedingungen, Tierschutz, Lebensmittelsystemmodelle, interdisziplinäre Arbeit im Kontext von OneHealth, Auswirkungen von Datendiskrepanzen, Diagrammdatenbanken und eine Übersicht über wichtige Initiativen zur Datenaggregation. Wir hoffen, dich dort zu sehen!

Mit der wachsenden menschlichen Bevölkerung ist in den letzten Jahrzehnten auch die Zahl der als Nahrungsmittel gehaltenen Tiere erheblich gestiegen. Die Welt produzierte 2018 800 Millionen Tonnen Milch, 340 Millionen Tonnen Fleisch (Abbildung 1) und 2019 86,67 Millionen Tonnen Eier ¹.

Abbildung 1: Weltweite Fleischproduktion nach Tierart von 1961 bis 2018. (Quelle:Our World in Data )

Nutztiere werden in verschiedenen Produktionssystemen gezüchtet, in denen die ordnungsgemäße Unterbringung, Bewirtschaftung, Ernährung, Krankheitsvorbeugung und -behandlung, Handhabung und Schlachtung in der Verantwortung des Menschen liegt. Es gibt eine große Vielfalt an Produktionssystemen², aber zu den bekanntesten zählen das Intensivsystem, das die Tiere in großer Zahl auf relativ kleinem Raum einsperrt, und das Extensivsystem, das den Tieren Weidemöglichkeiten bietet. In fast allen Produktionssystemen können Tiere mit einer Reihe von Bedingungen konfrontiert werden, die ihr allgemeines Wohlbefinden beeinträchtigen können. Die Untersuchung des physischen, physiologischen und mentalen Zustands eines Tieres wird als Tierschutz bezeichnet ³. Laut der Weltorganisation für Tiergesundheit ist Tierschutz „der physische und psychische Zustand eines Tieres im Verhältnis zu den Bedingungen, unter denen es lebt und stirbt“⁴. Basierend auf dem Tierschutzgesetz der Europäischen Union⁵ und dem britischen Tierschutzgesetz von 2006⁶ ist die Verringerung des Leidens von Tieren durch die Möglichkeit, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, bevor Leiden entsteht, der wichtigste Punkt, der bei der Definition des Tierschutzes hervorgehoben wird. Obwohl Schritte unternommen wurden, um das Problem anzugehen, leiden Nutztiere immer noch unter Problemen, darunter chronische Angst und Schmerzen, Verletzungen und Krankheiten sowie Bewegungsmangel, um nur einige zu nennen. Es hat lange gedauert, bis wir zu einer klaren Definition des Tierschutzes und Möglichkeiten zu dessen Verbesserung auf Betriebsebene gelangten. In diesem Blog werde ich die wichtigsten Ereignisse untersuchen, die das Konzept des Tierschutzes beeinflusst haben, und wie Menschen dieses Thema bei Nutztieren untersuchen. Ich werde auch einen Überblick darüber geben, wie wir versuchen, das Konzept des Tierschutzes in die analytische Struktur des Programms „Global Burden of Animal Diseases (GBADs)“ einzubinden.

Wichtige Zeitpunkte in der Geschichte des Tierschutzes

Seit Jahrhunderten spielen domestizierte Tiere eine wichtige Rolle im Leben der Menschen. Durch traditionelle landwirtschaftliche Techniken haben diese Tiere den Menschen seit jeher bei Aktivitäten im Zusammenhang mit Landwirtschaft, Transport und Handel unterstützt. Mit Beginn der Industrialisierung bestand das Hauptziel der landwirtschaftlichen Systeme darin, die Produktivität zu steigern, um eine arme, aber wachsende menschliche Bevölkerung zu ernähren. Dies führte zur Entwicklung von Haltungstechnologien, um mehr Tiere einzusperren und die Produktivität durch die Bereitstellung von qualitativ hochwertigem Futter zu steigern. Das Einsperren von Tieren in überfüllten Umgebungen führte jedoch zunehmend zu einem schlechten Körperzustand mit dem Auftreten von Verletzungen, Lahmheiten und Krankheiten. Mit der Veröffentlichung des Buches „Animal Machines“⁷ von Ruth Harrison im Jahr 1964 wurden Schritte in einer Reihe von Ereignissen unternommen, um das Konzept des Tierschutzes als öffentliches Anliegen zu fördern (Abbildung 2).

Abbildung 2: Wichtigste Ereignisse, die dazu beigetragen haben, den Tierschutz als öffentliches Anliegen in Europa und der Welt zu etablieren.

Ein weiteres wichtiges Ereignis war die Bildung des Brambell-Komitees durch die britische Regierung, dessen Aufgabe es war, über die Tierschutzbedingungen in der britischen Viehhaltung zu berichten. Im Jahr 1965 veröffentlichte das Komitee seinen Bericht zur Untersuchung des Wohlergehens von Tieren, die in Systemen der intensiven Viehhaltung gehalten werden ⁸. Dieser Bericht ebnete den Weg für die Veröffentlichung einer Liste von Bedenken, von denen das Tier frei sein sollte, um einen angemessenen Wohlergehenszustand zu gewährleisten. Diese Liste wurde als die fünf Freiheiten⁹ bezeichnet und nach der Gründung des Farm Animal Welfare Council im Jahr 1979 veröffentlicht. Diese Freiheiten sind:

1. Freiheit von Hunger und Durst: durch einfachen Zugang zu frischem Wasser und einer ausgewogenen und nahrhaften Ernährung.
2. Freiheit von Unbehagen: durch die Bereitstellung einer geeigneten Umgebung, einschließlich Unterschlupf und Ruhebereich.
3. Freiheit von Schmerzen, Verletzungen oder Krankheiten: durch Prävention oder schnelle Diagnose und Behandlung.
4. Freiheit von Angst und Stress: durch die Gewährleistung von Wohn- und Verwaltungsbedingungen, die psychisches Leiden verhindern.
5. Freiheit, normales Verhalten auszudrücken: Durch die Bereitstellung von ausreichend Raum für Selbstpflege (Pflege, Staubbaden, Strecken) und Nisten werden Möglichkeiten für soziales Verhalten mit Tieren ihrer Art geschaffen.

Die Produktion von mehr Fleisch zu geringeren Kosten geht heute mit einem gesellschaftlichen Druck hinsichtlich der Lebensqualität der Tiere einher. Dies ebnete den Weg für nationale, regionale und internationale Tierschutzvorschriften, private Kodizes und Praktiken¹⁰. Die Fünf Freiheiten wurden häufig als Grundlage für die Entwicklung von Tierschutzrichtlinien, Bewertungsprotokollen und Audits verwendet. Nach der Einführung eines Protokolls zum Tierschutz im Amsterdamer Vertrag¹¹ im Jahr 1997 war die Europäische Union (EU) die erste, die Tierschutzrichtlinien veröffentlichte, um sicherzustellen, dass alle Mitgliedsländer Mindestrichtlinien für die Haltung von Tieren zur Lebensmittelproduktion übernehmen (Richtlinie 98/ 581)⁵. Später wurden artenspezifische EU-Richtlinien sowie spezifische Vorschriften für den Tiertransport (Richtlinie 1/20059)¹² und die Schlachtung (Richtlinie 1099/2009)¹³ veröffentlicht. Was internationale Organisationen betrifft, so veröffentlichte die OIE erstmals 2004 ihre Tierschutzstandards⁴ für Land- und Wassertiere. Nationale und internationale Gruppen wie die Royal Society for the Prevention of Cruelty to Animals (RSPCA) haben ihre eigenen Richtlinien und Protokolle verabschiedet, um sie bereitzustellen ein Audit- und Endproduktkennzeichnungsservice.

Die jüngsten Initiativen zum Tierschutz finden in Europa statt. „End the Cage Age“¹⁴ ist ein von der Europäischen Kommission vorgeschlagenes Instrument zur Verbesserung der direkten Beteiligung der Bürger an der Politikgestaltung. Es wurde 2018 mit der Hauptforderung ins Leben gerufen, den Einsatz von Käfigen in der Tierhaltung zu verbieten und den Tieren die Möglichkeit zu geben, normales Verhalten zu zeigen. Die Europäische Kommission wird Rechtsvorschriften vorschlagen, um die Verwendung von Käfigen für Legehennen, Junghennen, Masthähnchen und Legehennen, Wachteln, Enten, Gänse und Kaninchen zu verbieten. Dies zusätzlich zum Verbot von Abferkelbuchten und Sauenställen sowie einzelnen Kälberställen, sofern dies nicht bereits verboten ist. Eine weitere europäische Initiative ist die Strategie „Vom Hof ​​auf den Tisch“¹⁵, die darauf abzielt, den Übergang Europas zu einem nachhaltigen Lebensmittelsystem zu beschleunigen. Neben der Förderung neutraler oder positiver Auswirkungen auf die Umwelt kündigte die Kommission an, dass die bestehenden Tierschutzgesetze bis 2023 vollständig überarbeitet werden neueste wissenschaftliche Erkenntnisse.

All diese Ereignisse prägen weiterhin die Art und Weise, wie wir als Bürger und Verbraucher mit dem Tierschutz umgehen. Neben nationalen und internationalen Richtlinien zum Schutz von Nutztieren arbeiten Tierschutzorganisationen und -bewegungen daran, das Bewusstsein der Verbraucher für den Tierschutz zu schärfen. Wenn wir erkennen, wo wir als Gesellschaft bei der Bereitstellung der besten Umgebung und des besten Managements für Nutztiere scheitern, werden wir beginnen, die Auswirkungen eines schlechten Tierschutzes auf die globale Gesellschaft und Wirtschaft zu erkennen.

Tierschutz im Rahmen der GBADs

Zusätzlich zu der Tatsache, dass Tierseuchen eine gewisse Beeinträchtigung des Tierwohls darstellen, wird die Belastung des Tierschutzes letztendlich in die wirtschaftlichen Schätzungen der GBADs einbezogen. Dies wird durch eine Analyse der Wohlfahrtsfaktoren, die zum Auftreten einer Krankheit beitragen, einerseits und eine Schätzung der Wohlfahrtsbeeinträchtigung nach Krankheitsentstehung andererseits angegangen. Während die Methodik entwickelt wird, werden spezifische Punkte von Interesse untersucht:

• Die Auswirkungen der Tierschutzpolitik auf die landwirtschaftliche Wirtschaft auf nationaler und regionaler Ebene.
• Die Auswirkungen des Produktionssystems (einschließlich Haltung und Management) auf das Tierwohl und seine wirtschaftlichen Folgen.
• Produktionssysteme, Verhaltensergebnisse und ihr Zusammenhang mit Krankheiten.

Obwohl diese Ziele ehrgeizig erscheinen, werden sie über einen langen Zeitraum erreicht. Das Generieren von Daten fällt derzeit nicht in den Geltungsbereich von GBADs. Grundlage unserer Analysen wird jedoch die Nutzung offener Datenquellen, privater Daten und/oder Expertenerhebungsdaten sein.

Verweise:

Begriff importieren aus „@docusaurus-terminology/term“;

(Grafik von Advancing Nutrition)

Lebensmittel tierischen Ursprungs in der globalen Ernährung

Nutztiere spielen seit langem eine wichtige kulturelle, soziale und wirtschaftliche Rolle und fungieren gleichzeitig als wichtige Nahrungsquelle. Allerdings haben moderne technologische Fortschritte zu einem explosionsartigen Anstieg der Tierproduktion und des Konsums von Lebensmitteln tierischen Ursprungs geführt. Der verbesserte Zugang zu ASPs war in vielerlei Hinsicht ein Segen für die menschliche Ernährungsgesundheit, doch moderne Tierproduktionssysteme sind oft schädlich für das Klima und werfen Bedenken hinsichtlich des Tierschutzes und der Nachhaltigkeit auf¹. In vielen Ländern mit hohem Einkommen (HICs) essen die Menschen oft mehr ASFs als empfohlen, während ASFs in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) immer noch rar sind¹. Globale Referenzdiäten plädieren für eine sehr begrenzte ASF-Aufnahme², aber dies ist für viele Menschen nicht gesund.

Wie schaffen wir es also, in einer Welt, in der ASPs für einige zu verfügbar und für andere zu selten sind und in der Nutztiere immer noch eine wichtige kulturelle Rolle spielen, die knappen Ressourcen unseres Planeten auszugleichen, um gerechte Ergebnisse in Bezug auf die Tierproduktion und die menschliche Gesundheit zu erzielen? Das ist Eine Frage, an deren Lösung das Programm „Global Burden of Animal Diseases (GBADs)“ (https://animalhealthmetrics.org/) arbeitet, indem es einen systematischen Prozess zur Bestimmung der Belastung der menschlichen Gesundheit und des Wohlbefindens durch Tierkrankheiten entwickelt. Ein Teil dieses Puzzles besteht darin, genauer zu verstehen, wie sich der ASF-Konsum in verschiedenen Kontexten auf die Gesundheit auswirkt.

(Grafik von Unsere Welt in Daten)

Rolle von ASPs für die Gesundheit

ASFs sind Quellen wichtiger Makronährstoffe (wie Protein und Fett) und Mikronährstoffe (wie Kalzium, Vitamin B12, Vitamin A, Eisen und Zink), von denen einige in pflanzlichen Quellen schwer zu finden oder weniger bioverfügbar sind³. Im Vergleich zu Nahrungsergänzungsmitteln enthalten Vollwertkost auch bioaktive Faktoren und Verbindungen, die die Nährstoffverfügbarkeit verbessern können.

ASPs sind während der gesamten Lebensspanne wichtig, insbesondere aber während der Kindheit, Schwangerschaft und Stillzeit sowie im Alter. Häufige Probleme, die mit einem niedrigen ASF-Konsum in diesen Bevölkerungsgruppen einhergehen, sind Anämie, Wachstumsverzögerung und Auszehrung, Mikronährstoffmangel und Funktionseinbußen (bei älteren Menschen). Insbesondere [Mikronährstoff- und Proteinmangel] (https://doi.org/10.1128/CMR.00119-16) kann zu einem Kreislauf beeinträchtigter Darmfunktion und verminderter Nährstoffaufnahme sowie einer verminderten immunologischen Funktion und einer erhöhten Anfälligkeit für Infektionen führen Krankheit⁴. Diese Erkrankungen sind auch nicht auf Menschen mit Unterernährung beschränkt – viele der 772 Millionen Menschen, die von Fettleibigkeit betroffen sind, leiden unter ähnlichen Mikronährstoffdefiziten und [damit verbundenen Gesundheitsproblemen](https://globalnutritionreport.org/reports/2021-global-nutrition-report /)⁵.


(Grafik aus Global Nutrition Report 2018)

Während Mikro- und Makronährstoffe mit bestimmten Gesundheitsergebnissen in Verbindung gebracht werden, ist unklar, in welcher Menge, wie häufig und wie lange sie konsumiert werden sollten, um in verschiedenen Bevölkerungsgruppen, die unter unterschiedlichen Bedingungen leben, dauerhafte Vorteile zu erzielen. Es gibt Ernährungsrichtlinien, empfohlene tägliche durchschnittliche Nährstoffzufuhren, Modelle zur Nährstoffversorgung und andere Instrumente für verschiedene Bevölkerungsgruppen, basieren jedoch manchmal auf Referenzpopulationen, die die betreffende Gruppe möglicherweise nicht repräsentieren. Selbst in Fällen, in denen klar ist, wie viel Nährstoff für eine bestimmte Bevölkerung benötigt wird, ist unklar, wie bestimmte Lebensmittel eingesetzt werden können, um diesen Bedarf zu decken. Der Gesundheitszustand einer Person beeinflusst auch ihre Fähigkeit, Nährstoffe aufzunehmen oder zu nutzen. Ihr Darmmikrobiom, ihre Darmgesundheit und der tatsächliche Nährstoffgehalt von Lebensmitteln, die auf unterschiedliche Weise angebaut und gelagert werden, tragen alle dazu bei, dass die prognostizierten Auswirkungen des ASP-Verzehrs von der (unzureichend) beobachteten Realität abweichen.

Stand der Evidenz zu ASF und Gesundheitsergebnissen

Die Evidenzbasis für die Auswirkungen des ASF-Konsums auf die Gesundheit, insbesondere bei wichtigen Risikogruppen und Lebensphasen, ist enttäuschend spärlich^3,1,[^ 6]^,7. Die gesundheitlichen Auswirkungen von Ernährungsumstellungen sind bekanntermaßen schwer zu erfassen. Ernährungsumstellungen haben größtenteils erst nach längerer Zeit langfristige Auswirkungen, und es ist schwierig, strenge randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) zu Diäten durchzuführen, die länger als ein paar Wochen dauern. Langzeit-Beobachtungskohortenstudien sind häufig mit hohen Kosten, geringen Teilnehmerbindungsraten und logistischen Problemen verbunden. Robuste epidemiologische Querschnittsstudien liefern Belege für Zusammenhänge zwischen Konsum und dem Risiko gesundheitlicher Folgen. Diese beschränken sich jedoch häufig auf HICs und können nicht für kausale Schlussfolgerungen herangezogen werden.

Aktuelle Übersichten haben die minimale und oft nicht schlüssige empirische Forschung zu den Auswirkungen des ASP-Konsums zusammengefasst. Untersuchungen zu älteren Bevölkerungsgruppen konzentrieren sich hauptsächlich auf die Proteinaufnahme bei HICs. Sie deuten darauf hin, dass Protein aus ASFs das Risiko eines Funktionsverlusts verringern kann und bei der Aufrechterhaltung der Muskelmasse pflanzlichem Protein vorzuziehen sein könnte^8,9. Eine weitere Rezension über die Auswirkungen von aus Nutztieren gewonnenen Lebensmitteln auf die Ernährungsgesundheit schwangerer Frauen konnte nicht einmal gefunden werden irgendwelche Studien zur Bewertung³. In derselben Überprüfung wurden trotz des bekannten Zusammenhangs zwischen Milchkonsum und wachstumsfördernden biologischen Faktoren gemischte Ergebnisse hinsichtlich der Auswirkung einer Milchergänzung in unterschiedlichen Mengen und Längen auf das lineare Wachstum von Kindern festgestellt. RCTs im Zusammenhang mit ASF-Konsum und Gesundheit wurden größtenteils bei Kindern in LMICs durchgeführt, doch eine systematische Überprüfung solcher Studien ergab inkonsistente Ergebnisse und insgesamt eine sehr geringe Studienlage Qualität¹⁰.

Das Lulun-Projekt veranschaulicht eine strenge und qualitativ hochwertige RCT und zeigt Schwierigkeiten bei der Bewertung der Auswirkungen des ASF-Konsums auf. Die Studie umfasste sechs Monate lang eine Eizellenergänzung bei 6–9 Monate alten Kindern in Ecuador, was zu einer erhöhten Gewichts- und Größenzunahme und einer deutlich verringerten Wachstumsverzögerung führte Risiko¹¹. Eine Wiederholung der Studie in Malawi ergab jedoch keinen solchen Effekt, möglicherweise aufgrund eines höheren Grundkonsums von ASFs oder einer stärkeren Exposition gegenüber Risikofaktoren für Magen-Darm-Erkrankungen[^12 ]. Sogar die in Ecuador beobachteten positiven Effekte haben möglicherweise nur minimale langfristige Auswirkungen – eine Folgestudie zwei Jahre später stellte ähnliche Wachstumsniveaus fest, die zwischen Intervention und Kontrolle ins Stocken gerieten Gruppen¹³. Interessanterweise korrelierte der Eierkonsum in beiden Gruppen nach Ende der Studie mit einem verringerten Wachstumsstillstand zum späteren Zeitpunkt der Nachuntersuchung, was darauf hindeutet, dass ein anhaltender Eierkonsum Vorteile mit sich brachte.

Ein verwandter Studienbereich befasst sich mit den Auswirkungen von Interventionen in der

(Vereinfachter Wirkungspfad für ernährungssensible landwirtschaftliche Interventionen. Grafik von FAO)

Einige Wege nach vorne

Es gibt viele Möglichkeiten, die Datenerfassung rund um die Auswirkungen von ASF auf die Gesundheit zu verbessern. Einige davon werden hier hervorgehoben. Für RCTs werden längere Nachbeobachtungszeiträume empfohlen, da unklar ist, wie lange die gesundheitlichen Vorteile von ASP-Konsuminterventionen anhalten. Die Verwendung verschiedener Studienendpunkte kann auch unser Verständnis darüber verbessern, wie der ASP-Konsum unseren Körper während und nach einem Eingriff verändert. Das Gewicht oder die zirkulierenden Mikronährstoffwerte können sich durch einen Eingriff kurzfristig erholen – aber verändern sich metabolische und immunologische Indikatoren im gleichen Zeitraum?

In den Bereichen ernährungssensible Landwirtschaft und Tierproduktion können interdisziplinäre Partnerschaften zwischen Forschern und Programmdurchführern dazu beitragen, Kostenbarrieren zu überwinden und sicherzustellen, dass angemessene Ernährungsergebnisse, wie z. B. Ernährungsvielfalt, von Anfang an in Programme eingebettet sind^{15, 16}.

Schließlich kann unser Verständnis der Auswirkungen des ASF-Verzehrs wachsen, indem wir verstehen, wie sich die Verarbeitung auf den Nährstoffgehalt von Lebensmitteln auswirkt, verstehen, wie Kultur und Verhaltensnormen den Verzehr beeinflussen, und indem wir genauere empfohlene Aufnahmemengen für verschiedene Bevölkerungsgruppen entwickeln.

GBADs‘ Rolle

Obwohl GBADs nicht direkt an der Verbesserung der Datenerhebung über die Auswirkungen von ASF auf die Gesundheit beteiligt sind, spielen sie eine Rolle bei der Berechnung, wie eine nachhaltige, gerechte Produktion und ein nachhaltiger, gerechter Konsum von ASF erreicht werden können, um die menschliche Gesundheit zu verbessern. GBADs werden

• Ineffizienzen in der Tierproduktion und in allen Wertschöpfungsketten aufzeigen

• Bereitstellung detaillierter Daten zu Produktionssystemen, um die effizientesten Systeme für einen bestimmten Kontext zu identifizieren

• Bereitstellung hochwertiger Schätzungen der ASP-Produktion nach Rohstoff und Standort, um festzustellen, wo der ASP-Zugang durch eine verbesserte Tiergesundheit verbessert werden könnte

• Quantifizieren Sie, wie eine schlechte Tiergesundheit zu einer schlechten menschlichen Gesundheit beiträgt

• Tragen Sie zur Stärkung der Verbindung zwischen der Tierproduktion und dem Ernährungssektor bei

Die Ergebnisse von GBAD werden für Experten aus den Bereichen Ernährung, Umweltwissenschaften und verwandten Disziplinen nützlich sein, um einen Ansatz für die Produktion und den Verbrauch von ASF zu entwickeln, der die Gesundheit von Menschen, Tieren und dem Planeten ins Gleichgewicht bringt.