Genetic parameter estimation and evaluation of Duroc boars for feed efficiency and component traits
Notice bibliographique
Résumé
MacNeil, M. D. and Kemp, R. A. 2015. Genetic parameter estimation and evaluation of Duroc boars for feed efficiency and component traits. Can. J. Anim. Sci. 95: 155–159. The objective of this research was to produce a genetic evaluation for traits related to feed efficiency of Duroc boars. Meeting this objective required partitioning phenotypic (co)variance into additive genetic and environmental components for feed intake and traits indicative of growth and body composition. Boars (N=3291) were housed in group pens of 22 to 24 animals with two electronic feeders per pen and feed intake was recorded for 8 to 14 wk. Body weight was recorded for each boar at the start and end of test, at approximately 100 kg and at up to three times during the test. The pedigree used contained sire and dam of each boar with at least one recorded phenotype (N=4651) and their maternal and paternal grandsires. Variance components were estimated by restricted maximum likelihood for animal models in a series of uni-variate and bi-variate analyses. Two multiple trait genetic evaluations were conducted to predict estimated breeding value for feed intake using animal models. The first evaluation included feed intake (h2=0.33±0.05), age at 100 kg (h2=0.31±0.04), and subcutaneous fat depth (h2=0.47±0.05). The second genetic evaluation included feed intake, average daily gain (h2=0.27±0.04), mid-test weight (h2=0.33±0.05), and subcutaneous fat depth. Genetic correlations of feed intake with age at 100 kg and fat depth were –0.80±0.05 and 0.57±0.08, respectively. Estimated breeding values for measures of feed efficiency (residual feed intake and residual gain) were calculated from the results of the second analysis and the associated additive genetic (co)variance components.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».