Genetic and phenotypic relationships of feed intake and measures of efficiency with growth and carcass merit of beef cattle1
Notice bibliographique
Résumé
Feed intake and efficiency of growth are economically important traits of beef cattle. This study determined the relationships of daily DMI, feed:gain ratio [F:G, which is the reciprocal of the efficiency of gain (G:F) and therefore increases as the efficiency of gain decreases and vice versa, residual feed intake (RFI), and partial efficiency of growth (efficiency of ADG, PEG) with growth and carcass merit of beef cattle. Residual feed intake was calculated from phenotypic regression (RFIp) or genetic regression (RFIg) of ADG and metabolic BW on DMI. An F1 half-sib pedigree file containing 28 sires, 321 dams, and 464 progeny produced from crosses between Alberta Hybrid cows and Angus, Charolais, or Alberta Hybrid bulls was used. Families averaged 20 progeny per sire (range = 3 to 56). Performance, ultrasound, and DMI data was available on all progeny, of which 381 had carcass data. Phenotypic and genetic parameters were obtained using SAS and ASREML software, respectively. Differences in RFIp and RFIg, respectively, between the most and least efficient steers (i.e., steers with the lowest PEG) were 5.59 and 6.84 kg of DM/d. Heritabilities for DMI, F:G, PEG, RFIp, and RFIg were 0.54 +/- 0.15, 0.41 +/- 0.15, 0.56 +/- 0.16, 0.21 +/- 0.12, and 0.42 +/- 0.15, respectively. The genetic (r = 0.92) and phenotypic (r = 0.97) correlations between RFIp and RFIg indicated that the 2 indices are very similar. Both indices of RFI were favorably correlated phenotypically (P < 0.001) and genetically with DMI, F:G, and PEG. Residual feed intake was tendentiously genetically correlated with ADG (r = 0.46 +/- 0.45) and metabolic BW (r = 0.27 +/- 0.33), albeit with high SE. Genetically, RFIg was independent of ADG and BW but showed a phenotypic correlation with ADG (r = -0.21; P < 0.05). Daily DMI was correlated genetically (r = 0.28) and phenotypically (r = 0.30) with F:G. Both DMI and F:G were strongly correlated with ADG (r > 0.50), but only DMI had strong genetic (r = 0.87 +/- 0.10) and phenotypic (r = 0.65) correlations with metabolic BW. Generally, the phenotypic and genetic correlations of RFI with carcass merit were not different from zero, except genetic correlations of RFI with ultrasound and carcass LM area and carcass lean yield and phenotypic correlations of RFI with backfat thickness (P < 0.01). Daily DMI had moderate to high phenotypic (P < 0.01) and genetic correlations with all the ultrasound and carcass traits. Depending on how RFI technology is applied, adjustment for body composition in addition to growth may be required to minimize the potential for correlated responses to selection in cattle.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».