Жекелендірілген метаболомика және биомаркерлерге негізделген үй жануарларының тамақтануы: жаңа зерттеулерге кешенді шолу

Жекелендірілген тамақтану, бұрын тек адамның дербестендірілген денсаулығымен шектеліп келген бағыт, үй жануарлары ғылымында жылдам дамып келе жатқан трансформациялық парадигмаға айналды. Метаболомика, микробиомды талдау, мультиомикалық деректерді біріктіру және жасанды интеллект (ЖИ) салаларындағы қазіргі жетістіктер жануардың метаболикалық бейініне бейімделген рациондарды жасауға бұрын-соңды болмаған мүмкіндіктер ашты. Бұл тәсіл дәстүрлі популяциялық нормаларға ғана сүйенбей, әр жануардың жеке қажеттіліктерін ескеруге мүмкіндік береді. Бұл шолуда 2020–2025 жылдар аралығындағы үй жануарлары метаболомикасының ең жаңа жетістіктері қарастырылады. Атап айтқанда, қан, несеп, нәжіс, сілекей, жүн және теріден алынатын метаболиттік биомаркерлерді анықтау, олардың жануар денсаулығы көрсеткіштерімен байланысы және иттер мен мысықтарға арналған биомаркер-негізді рациондарды әзірлеудегі маңызы талданады. Сонымен қатар метаболомиканың микробиом секвенирлеумен, тағатын биосенсорлармен, диеталық жауапты болжау алгоритмдерімен, ауру қаупін машиналық оқыту арқылы бағалау жүйелерімен және үй жануарларына арналған жекелендірілген тамақтанудың жаңа коммерциялық құралдарымен интеграциясы қарастырылды. Шолу зерттеу олқылықтары, реттеушілік талаптар және болашақ бағыттармен аяқталады. Олардың қатарында метаболомикалық паспорттар, рациондардың динамикалық оңтайландырылуы, аминқышқылдарының дәл теңгерімі, микробиомды модуляциялайтын формулалар және ЖИ арқылы басқарылатын дербестендірілген азықтандыру жүйелері бар. Жекелендірілген метаболомика алдағы онжылдықта үй жануарларының тамақтануына қатысты ғылыми және коммерциялық ландшафтты түбегейлі өзгертуге дайын.

1. Xie L, Xiao J, Liu J, et al. Fecal microbiota and metabolomics revealed the effect of long-term consumption of gallic acid on canine lipid metabolism and gut health. J Anim Physiol Anim Nutr (Berl). 2022;106(5):731–743.

2. Banton SJ, Hall JA, Jewell DE, et al. Whole pulse ingredient inclusion in macronutrient-balanced diets increased fecal concentrations of propionic acid in healthy adult large-breed dogs. J Anim Sci. 2023; (in press)

3. Richards JB, et al. Dietary Features Are Associated with Differences in the Urinary Microbiome in Clinically Healthy Adult Dogs. Animals (Basel). 2023;13(7):286.

4. Buff P, Kienzle E, Mandigers P, et al. Fecal metabolomic signature of a plant-based (vegan) diet compared to an animal-based diet in healthy adult pet dogs. J Anim Sci. 2024; (advance article).

5. Pilla R, Suchodolski JS, et al. Longitudinal fecal microbiome and metabolite data demonstrate rapid shifts and subsequent stabilization after an abrupt dietary change in healthy adult dogs. Animal Microbiome. 2022;4:46.

6. Menard J, Bagheri S, Menon S, et al. Noninvasive sampling of the small intestinal chyme for microbiome, metabolome and antimicrobial resistance genes in dogs, a proof of concept. Animal Microbiome. 2023;5:64.

7. Cohen A, Turjeman S, Levin R, Tal S, Koren O. Comparison of canine colostrum and milk using a multi-omics approach. Animal Microbiome. 2024;6:19.

8. Hall JA, Jackson MI, Vondran JC, Vanchina MA, Jewell DE. Serum Metabolomics of Senior Dogs Fed a Fresh, Human-Grade Food or an Extruded Kibble Diet. Metabolites. 2024;15(10):676.

9. Fritsch KA, Rindt H, Hill R, et al. Combined metagenomic and metabolomic pathway mapping in dogs with chronic diarrhea shows shift from putrefactive to saccharolytic fermentation. BMC Vet Res. 2022;18:245.

10. Hall JA, Suchodolski JS, et al. Microbiome function underpins the efficacy of a fiber-supplemented dietary intervention in dogs with chronic large bowel diarrhea. Gut Microbes. 2022; (metagenomic + metabolomic data)

11. El-Waseif M, et al. Fecal microbiota composition, serum metabolomics, and markers of inflammation in dogs fed a raw meat-based diet compared to those on a kibble diet. Front Vet Sci. 2024;11:1328513.

12. Beg M, Liu X, Yang Y, Wang X, Fadrosh DW, et al. Variations in gut microbiome and metabolites of dogs with acute diarrhea in poodles and Labrador retrievers. Microbiome. 2023;11:210.

13. Chang Y, Qin J, He X, et al. Insights into the interplay between gut microbiota and lipid metabolism in obesity management of canines and felines. J Anim Sci Biotechnol. 2024;15(1):114.

14. Ainslie P, et al. Insights into the interplay between gut microbiota and lipid metabolism in the obesity management of canines and felines. J Anim Sci Biotechnol. 2024;15(1):114.

15. Kumar R, Goswami M, Pathak V. Innovations in pet nutrition: investigating diverse formulations and varieties of pet food: mini review. MOJ Food Process Technols. 2024;12(1):86‒89. DOI: 10.15406/mojfpt.2024.12.00302

16. Kumar R, Goswami M. Harnessing poultry slaughter waste for sustainable pet nutrition: a catalyst for growth in the pet food industry. J Dairy Vet Anim Res. 2024;13(1):31‒33. DOI: 10.15406/jdvar.2024.13.00344

17. Kumar, R. (2024). Promoting Pet Food Sustainability: Integrating Slaughterhouse By-products and Fibrous Vegetables Waste. Acta Scientific Veterinary Sciences, 6, 07-11. http://dx.doi.org/10.31080/ASVS.2024.06.0871

18. Kumar, R., & Goswami, M. (2024). Exploring Palatability in Pet Food: Assessment Methods and Influential Factors. International Journal of Livestock Research, 14(4).

19. Kumar, R., & Goswami, M. (2024). Feathered nutrition: unlocking the potential of poultry byproducts for healthier pet foods. Acta Scientific Veterinary Sciences. (ISSN: 2582-3183), 6(4).

20. Kumar, R., & Goswami, M. (2024). Optimizing Pet Food Formulations with Alternative Ingredients and Byproducts. Acta Scientific Veterinary Sciences (ISSN: 2582-3183), 6(4).

21. Kumar, R., & Sharma, A. (2024). A Comprehensive Analysis and Evaluation of Various Porcine Byproducts in Canine Diet Formulation. Asian Journal of Research in Animal and Veterinary Sciences, 7(3), 236-246. https://doi.org/10.9734/ajravs/2024/v7i3308

22. Kumar, R., & Sharma, A. (2024). Deciphering new nutritional substrates for precision pet food formulation. International Journal of Veterinary Sciences and Animal Husbandry. https://doi.org/10.22271/veterinary,202(4),v9.

23. Kumar, R., & Sharma, A. (2024). Prebiotic-driven Gut Microbiota Dynamics: Enhancing Canine Health via Pet Food Formulation. International Journal of Bio-resource and Stress Management, 15(Jun, 6), 01-15. https://doi.org/10.23910/1.2024.5359

24. Kumar, R., & Sharma, A. (2024). Review of Pet Food Packaging in the US Market: Future Direction Towards Innovation and Sustainability. Annual Research & Review in Biology, 39(6), 16-30. https://doi.org/10.9734/arrb/2024/v39i62085

25. Kumar, R., Goswami, M. and Pathak, V. (2023). Enhancing Microbiota Analysis, Shelf-life, and Palatability Profile in Affordable Poultry Byproduct Pet Food Enriched with Diverse Fibers and Binders. J. Anim. Res., 13(05): 815-831. DOI: 10.30954/2277-940X.05.2023.24

26. Kumar, R., Goswami, M., & Pathak, V. (2024). Gas Chromatography Based Analysis of fatty acid profiles in poultry byproduct-based pet foods: Implications for Nutritional Quality and Health Optimization. Asian Journal of Research in Biochemistry, 14(4), 1-17. https://doi.org/10.9734/ajrb/2024/v14i4289

27. Kumar, R., Goswami, M., Pathak, V., & Singh, A. (2024). Effect of binder inclusion on poultry slaughterhouse byproducts incorporated pet food characteristics and palatability. Animal Nutrition and Feed Technology, 24(1), 177-191. DOI: 10.5958/0974-181X.2024.00013.1

28. Kumar, R., Goswami, M., Pathak, V., Bharti, S.K., Verma, A.K., Rajkumar, V. and Patel, P. 2023. Utilization of poultry slaughter byproducts to develop cost effective dried pet food. Anim. Nutr. Technol., 23: 165-174. DOI: 10.5958/0974-181X.2023.00015.X

29. Kumar, R., Goswami, M., Pathak, V., Verma, A.K. and Rajkumar, V. 2023. Quality improvement of poultry slaughterhouse byproducts-based pet food with incorporation of fiber-rich vegetable powder. Explor. Anim. Med. Res., 13(1): 54-61. DOI:10.52635/eamr/13.1.54-61

30. Kumar, R., Thakur, A., & Sharma, A. (2023). Comparative prevalence assessment of subclinical mastitis in two crossbred dairy cow herds using the California mastitis test. J Dairy Vet Anim Res, 12(2), 98-102 http://dx.doi.org/10.15406/jdvar.2023.12.00331

31. Kim S-H, Hong H-S, Lee H-J, et al. Amino acid nutrition and metabolism in domestic cats and dogs. J Anim Sci Biotechnol. 2022;13(1):103.

32. Sanderson SL. Characteristics of Nutrition and Metabolism in Dogs and Cats. Vet Clin North Am Small Anim Pract. 2023;53(4):625-640.

33. Parsons CM, Hall JA, Jewell DE. Serum Metabolomics of Senior Dogs Fed a Fresh, Human-Grade Food or an Extruded Kibble Diet. Metabolites. 2024;15(10):676.

34. Li Y, Lin L, Yin G, et al. Gut Metabolome in Companion Animal Nutrition—Linking Diets to Health. Animals. 2025;15(5):651.

35. Rankovic N, Jewell DE, Liu XJ, et al. Serum metabolomics reveals one-carbon metabolism differences between lean and obese cats not affected by L-carnitine or choline supplementation. J Anim Sci. 2023;101 (12): skaf298.

36. Hall JA, Jackson MI, Vondran JC, Vanchina MA, Jewell DE. Comparison of circulating metabolite concentrations in dogs and cats when allowed to freely choose macronutrient intake. Biol Open. 2018;7(11): bio036228.

37. Baltzer WI, et al. Recent Advances in the Nutrition and Metabolism of Dogs and Cats. Annu Rev Anim Biosci. 2024; 12:325–350.

38. Swanson KS, Dowd SE, Suchodolski JS, Middelbos IS, Vondran JS. The Effects of Nutrition on the Gastrointestinal Microbiome of Cats and Dogs: Impact on Health and Disease. Front Microbiol. 2020; 11:1266.