Камалдинов Евгений Варисович, доктор биологических наук, доцент, заведующий кафедрой прикладной биоинформатики, руководитель стратегических проектов.
Почетное звание, награды: лауреат государственной премии Новосибирской области; отмечен грамотой Министерства образования РФ
Информация об имеющихся достижениях, 0,5 стр. (научное направление, защита диссертаций под руководством, учебники, патенты, монографии, гранты, конкурсы)
Ключевым научным направлением является цифровая трансформация селекционно-племенной работы с сельскохозяйственными животными. Исследования лежат в области применения прикладной биоинформатики, математического моделирования и многомерных статистических методов для повышения эффективности селекции крупного рогатого скота. Разработаны уникальные программные инструменты и подходы для автоматизации производственных процессов, включая отбор родительских пар, оценку генеалогического сходства, а также методы исключения выбросов для повышения достоверности данных первичного зоотехнического учёта. Активно применяются алгоритмы машинного обучения для предсказания признаков с нелинейным характером изменчивости. Результаты исследований опубликованы в 122 научных работах, посвященных генетике и селекции, в том числе в 3 монографиях, 9 патентах на изобретения и 2 свидетельствах о регистрации баз данных. Значительная часть работ (20) представлена в ведущих международных журналах, индексируемых в базах данных Web of Science и Scopus. Цитируемость (индекс Хирша в РИНЦ – 22, общее число цитирований – 1701). Квалификация подтверждается активной экспертной деятельностью: является научным экспертом РАН, экспертом научно-технического совета МСХ НСО, членом двух диссертационных советов (35.2.025.03 и 35.1.001.01), председателем проблемного совета по селекционно-племенной работе при СО РАН, а также председателем научно-производственной платформы «Технологии ускоренной селекции растений и животных, ветеринарные технологии» СиббиоНОЦ.
Наиболее значимые публикации:
• Petrov A.F., Bogdanova O.V., Narozhnykh K.N., Kamaldinov E.V. etc. Clustering of countries based on dairy productivity characteristics of Holstein cattle for breeding material selection // Veterinary World. - 2024. - Vol. 17, № 5. - P. 1108-1118.
• Богданова О.В., Гарт В.В., Куликова С.Г., Камалдинов Е.В. и др. Различия между странами по признакам линейной оценки экстерьера крупного рогатого скота голштинской породы // Достижения науки и техники АПК. - 2023. - Т. 37. - № 8. - С. 59-64.
• Chen J., Ni P., Tran Thi T.N., Kamaldinov E.V etc. Selective constraints in cold-region wild boars may defuse the effects of small effective population size on molecular evolution of mitogenomes // Ecology and Evolution. – 2018. – №8(16). – P. 8102-8114.
Информация об актуальных научных проектах, 0,5 стр. Описание разрабатываемого продукта, технологии, услуги и т.д. Эффект (ценность) от внедрения. Имеющийся индустриальный партнер (при наличии). Фото, схема продукта/прототипа, технологии и т.д.
В настоящее время руководит стратегическим проектом по созданию «Племенного Агрегатора» – флагманского IT-решения для сельского хозяйства.
Описание продукта: единая цифровая платформа для крупномасштабной селекции крупного рогатого скота (КРС), предназначенная для интеграции данных из племенных хозяйств, лабораторий и научных центров стран ЕАЭС (Россия, Беларусь, Кыргызстан, Казахстан). Платформа решает проблему импортозамещения зарубежного ПО и генетического материала, создавая суверенный аналог международной системы Interbull. Она включает модули для сбора данных, их верификации с помощью искусственного интеллекта, интеллектуального отбора лучших животных и аналитики. Система позволяет проводить комплексную оценку племенной ценности с учётом региональных особенностей и современных биометрических методов. Параллельно в рамках госзадания ведется разработка прикладного ПО для экстерьерной оценки животных с интеллектуальным контролем данных, что является важным компонентом общей цифровой экосистемы.
Эффект (ценность) от внедрения: внедрение цифровой платформы позволит повысить точность оценки племенной ценности животных на 10-15%, увеличить молочную продуктивность на 3-7% и снизить зависимость от импортного генетического материала и ПО, сократив затраты на 15-20%. Проект создает единое доверенное цифровое пространство для практической селекции и науки в рамках ЕАЭС, что ускоряет генетический прогресс и укрепляет продовольственную безопасность стран-участниц. Индустриальные партнеры: проект имеет поддержку и реализуется в рамках широкого консорциума, включающего ключевых отраслевых и технологических лидеров: ВНИИплем (научная методология), АО «ГЦВ» (заказчик), ведущие племенные заводы Новосибирской, Кемеровской и Московской областей.
Международное партнерство включает НАН Беларуси, Министерство сельского хозяйства Кыргызстана и республиканские палаты молочных пород Казахстана.
