Размер рынка генетики животных по генетическому материалу (эмбрион, сперма), продукту и услуге (тип животного, генетический материал, тип услуги), типу тестирования (типирование ДНК, тесты на генетические заболевания, тестирование генетических признаков), типу животного (собаки, свиньи, домашняя птица, крупный рогатый скот) - тенденции роста, региональная доля, конкурентная разведка, прогнозный отчет на 2025-2037 годы

Сектор генетики животных: факторы роста и проблемы

Драйверы роста

• Увеличение инвестиций в НИОКР. – В области генетики животных наблюдается всплеск инвестиций как со стороны биотехнологических компаний, так и со стороны исследовательских институтов, что стимулирует инновации и разработку новых продуктов. Эта тенденция подпитывается растущим спросом на улучшение здоровья и продуктивности скота, а также необходимостью решать экологические проблемы и удовлетворять растущие потребности потребителей. В результате значительное внимание уделялось генетическим исследованиям и разработкам, при этом особое внимание уделялось выявлению и отбору признаков, которые могут улучшить продуктивность, здоровье и благополучие животных. Это привело к разработке новых методов селекции, передовых технологий редактирования генов, а также инновационных генетических инструментов и тестов, которые помогают развивать область генетики животных и способствуют устойчивому росту животноводческой отрасли.
• Появление точного животноводства. – Использование методов точного земледелия, таких как генетика, датчики и анализ данных, может помочь фермерам повысить эффективность животноводства, снизить затраты и принимать обоснованные решения о распределении ресурсов и планах лечения. Это также улучшает использование корма и воды, сокращает отходы и сводит к минимуму воздействие на окружающую среду, что приводит к более устойчивой и прибыльной работе. По аналитическим данным, в ближайшие 15 лет спрос на мясо, молоко и другие продукты животного происхождения в мире может вырасти на 40%. Это окажет положительное влияние на рынок генетики животных.
• Изменение потребительских предпочтений. – Потребительские предпочтения сместились в сторону продуктов животного происхождения, соответствующих определенным критериям. Они все чаще требуют высококачественной продукции, соответствующей этическим и устойчивым практикам. Чтобы оправдать эти ожидания, животноводство обратилось к генетическому усовершенствованию. Это предполагает селективное разведение животных для проявления желаемых качеств, таких как улучшение качества мяса, более высокая продуктивность и снижение воздействия на окружающую среду. Генетически улучшая животноводство и аквакультуру, отрасль может удовлетворить спрос потребителей на продукцию, которая не только имеет высочайшее качество, но и производится с соблюдением этических и устойчивых норм. Этот сдвиг принесет пользу как сельскохозяйственному сектору, так и потребителям, которые получают доступ к более здоровым и добросовестным продуктам, которые адаптируются к меняющимся рыночным тенденциям.

Задачи

• Устойчивость экономики региональных пород. – Для реализации инициатив по генетическому улучшению региональных пород необходимы крупные финансовые обязательства. Большие суммы денег должны быть потрачены на создание инфраструктуры, которой не хватает в местах, где распространены местные породы. Эти инвестиции часто рассматриваются как имеющие небольшую ценность из-за их результатов и экономической жизнеспособности. Например, из-за эффекта масштаба искусственное осеменение в небольших местных популяциях животных обходится дороже за дозу спермы, чем в больших популяциях животных. Во многих ситуациях анализ затрат и выгод дает худшие или отрицательные результаты по сравнению с многочисленными необходимыми инвестициями. Учитывая эту ситуацию, одной из основных проблем на рынке является растущая потребность в повышении продуктивности местных пород, а также в повышении доступности и жизнеспособности программ генетического развития этих пород.
• Выведение превосходных пород животных требует масштабных инвестиций в исследования и разработки.
• Управление огромными наборами генетических данных и их интерпретация могут быть сложными и требовать дополнительных вычислительных ресурсов.