2021年美国农业排放概述[数据来自EPA (2023)]。肠内甲烷占来自农业的5.98亿公吨二氧化碳当量(MCE)的约33%。畜牧系统(母牛-小牛和家畜)减少30%的CH4排放，将比完全消除育肥牛的排放和减少74%的奶牛排放抵消更多的CH4排放。鸣谢:动物前沿(2025)。DOI: 10.1093/af/vfae025

美国农业部农业研究服务局(ARS)和爱荷华州立大学(ISU)的一项新研究显示，生殖人工智能(AI)可以帮助加快寻找减少畜牧业中奶牛引起的肠道甲烷排放的解决方案，这种排放占美国农业的33%和美国温室气体排放总量的3%。这项研究发表在《动物前沿》杂志上。

“开发解决甲烷排放的方案动物农业是至关重要的优先事项。我们的科学家继续使用创新和数据驱动的策略来帮助养牛者实现减排目标，这将保护环境，促进农业更可持续的未来，”ARS管理员Simon Liu说。

这些创新的解决方案之一始于奶牛的胃，其中的微生物有助于肠道发酵，并导致奶牛在正常消化过程中打嗝。科学家小组发现了一组能够抑制奶牛四个胃腔中最大的一个胃腔——瘤胃——产生甲烷的化合物分子，可以通过测试来帮助减少甲烷排放。

特别是一种分子，即天然存在于海藻中的溴仿，已被科学界鉴定为具有在饲喂给牛时可导致牛肠道甲烷产量减少80-98%的特性。不幸的是，已知溴仿是一种致癌物，出于食品安全原因，限制了其在牛中的潜在用途。

因此，科学家们继续寻找具有类似潜力的分子来抑制肠道甲烷。然而，这种类型的研究提出了特别耗时和昂贵的挑战。

为了应对这些挑战，ARS牲畜营养管理研究小组和ISU化学和生物工程系的一组科学家将生成式人工智能与大型计算模型结合起来，开始寻找溴仿分子，这种分子可以在没有毒性的情况下完成同样的工作。

“我们正在使用先进的分子模拟和人工智能来识别新的甲烷抑制剂，这些抑制剂基于以前研究的抑制剂(如溴仿)的特性，但它们是安全的，可扩展的，并具有抑制甲烷排放的巨大潜力，”马修·贝克说，他是一名研究动物的科学家，在研究完成时在ARS工作，现在在德克萨斯A&M大学动物科学系工作。

“爱荷华州立大学正在领导计算机模拟和人工智能工作，而ARS则通过结合体外(实验室)和体内(活牛)研究，在识别化合物和验证它们的真实性方面处于领先地位。”

公开可用的数据库包含从以前的奶牛瘤胃研究中收集的科学数据，用于建立大型计算模型。人工智能和这些模型一起被用来预测分子的行为，并识别那些可以在实验室进一步测试的分子。的结果实验室测试为人工智能提供计算机模型，以进行更准确的预测，创建一个被称为图表的反馈循环过程神经网络.

“我们的图形神经网络是一个机器学习模型，它学习分子的属性，包括原子和原子的细节化学键这样可以保持住它们，同时保留关于分子特性的有用信息，帮助我们研究它们在牛胃中可能的表现，”ISU助理教授Ratul Chowdhury说。

“我们研究了它们的生化指纹，以确定是什么使它们成功地完成了这项工作，而不是潜伏在奶牛瘤胃中的其他五万种分子，但它们不会主动停止甲烷的产生。”

“这项研究成功地证明了15个分子在我们所谓的‘功能性甲烷生成抑制空间’中彼此非常接近，这意味着它们似乎与溴仿具有相同的肠道甲烷抑制潜力、化学相似性和细胞渗透性，”Chowdhury补充道。

科学家认为人工智能可以在理解已知分子如何与蛋白质和瘤胃微生物群落相互作用方面发挥重要作用，从而发现新的分子以及瘤胃微生物群中潜在的关键相互作用。这种类型的预测模型对动物营养学家特别有帮助。

“目前有其他可行的策略来减轻肠道疾病甲烷美国农业部农业研究中心的研究负责人亚采克·科兹尔说。

“这就是为什么将人工智能与实验室研究相结合，通过迭代改进，是一种有价值的科学工具。人工智能可以快速推进研究，加速动物营养学家、研究人员和公司可以追求的几条途径，让我们更接近一个非常雄心勃勃的目标，即限制温室气体排放，帮助缓解气候变化。”

这项研究还提出了在每个分子的基础上进行这项研究的总计算和货币成本细目。进行此分析是为了显示此研究的潜在成本和可预见缺陷的估计。这一估计可用于指导完全在实验室中进行的这类研究的投资决策。

乔杜里、贝克和科兹尔是这篇论文的合著者，还有内森·弗雷泽(ARS)和洛根·汤普森(堪萨斯州立大学)。国际空间大学的研究生Mohammed Sakib Noor正在与Chowdhury合作开发图形神经网络。