Selection for lean growth rate and correlated responses in litter traits in a synthetic line of Yorkshire-Meishan pigs
Notice bibliographique
Résumé
Selection for lean growth rate (LGR) was conducted for four generations in a synthetic line of Yorkshire-Meishan pigs to study the effectiveness of selection for LGR and correlated responses in litter traits. Lean growth rate was estimated from ultrasound measurements of 10th-rib backfat thickness and longissimus muscle area. In the selection line, 7 boars and 20 gilts with the highest LGR were selected to produce the next generation. The generation interval was 13 mo and the average selection differential per generation was 1.1 phenotypic standard deviation units. A contemporaneous control line was maintained by randomly selecting 5 boars and 15 gilts. Data from a total of 1057 pigs sired by 58 boars and out of 133 sows were available from the two lines. Selection responses were estimated from deviations of the selection line from the control line using least squares (LS) and by multiple trait derivative-free restricted maximum likelihood analysis using an animal model (AM). The estimate of response to selection per generation using LS was 9.4 ± 0.95 g d –1 for LGR. The corresponding estimate from the AM was 9.8 ± 0.51 g d –1 . Correlated responses in litter traits were regressed on generation. For the LS method, regression coefficients were negative but not significant (P > 0.05) for total number born, number born alive, and number at 21 d and at 42 d. Significant, positive correlated responses occurred in 42-d litter weight and 21-d piglet weight (P < 0.05). For the AM method, the regression coefficients were also negative, but were not significant (P > 0.05) for numberalive at birth, at 21 d, and at 42 d. A significant positive correlated response occurred only for 42-d litter weight (P < 0.05). Although results are based on a population of limited size, it can be concluded that selection for LGR in a synthetic line is effective and should have little effect on litter traits. Key words: Pigs, selection, lean growth rate, correlated response
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».