An alternative approach to modeling genetic merit of feed efficiency in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Genetic improvement of feed efficiency (FE) in dairy cattle requires greater attention given increasingly important resource constraint issues. A widely accepted yet occasionally contested measure of FE in dairy cattle is residual feed intake (RFI). The use of RFI is limiting for several reasons, including interpretation, differences in recording frequencies between the various component traits that define RFI, and potential differences in genetic versus nongenetic relationships between dry matter intake (DMI) and FE component traits. Hence, analyses focusing on DMI as the response are often preferred. We propose an alternative multiple-trait (MT) modeling strategy that exploits the Cholesky decomposition to provide a potentially more robust measure of FE. We demonstrate that our proposed FE measure is identical to RFI provided that genetic and nongenetic relationships between DMI and component traits of FE are identical. We assessed both approaches (MT and RFI) by simulation as well as by application to 26,383 weekly records from 50 to 200 d in milk on 2,470 cows from a dairy FE consortium study involving 7 institutions. Although the proposed MT model fared better than the RFI model when simulated genetic and nongenetic associations between DMI and FE component traits were substantially different from each other, no meaningful differences were found in predictive performance between the 2 models when applied to the consortium data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».