Genetic parameters among growth and carcass traits of Canadian Charolais cattle
Notice bibliographique
Résumé
Genetic parameters for three growth and five carcass traits were estimated for Charolais using a combination of carcass progeny test, purebred field performance and pedigree data. Heritabilities and genetic and residual correlations were derived from variance components for birth weight (BWT, n = 54 221), 205-d weaning weight (WT205, n = 31 384), postweaning gain (PWG, n = 19 403), hot carcass weight (HCW, n = 6958), average subcutaneous fat thickness (FAT, n = 6866), longissimus muscle area (REA, n = 6863), marbling score (MAR, n = 6903) and estimated carcass lean yield percentage (PLY, n = 6852) with an animal model (n = 78 728) and restricted maximum likelihood. Breed of dam and contemporary group appropriate to each trait were included as fixed effects in the model, whereas random effects included direct genetic for all traits, maternal genetic for BWT and WT205, and maternal permanent environmental for WT205. Carcass traits were adjusted to a constant harvest age of 425 d. Heritability estimates of 0.53, 0.22, and 0.21 were obtained for direct components of BWT, WT205, and PWG, respectively, and maternal heritabilities were 0.16 and 0.10 for BWT and WT205, respectively. Direct × maternal genetic correlations for BWT (-0.49) and WT205 (-0.35) were negative. Heritabilities for HCW, FAT, REA, MAR, and PLY were 0.33, 0.39, 0.43, 0.34, and 0.46, respectively. Genetic correlations among direct effects for growth traits were moderately positive and generally uncorrelated with maternal effects across traits. Lean and fat deposition in the carcass generally had negative, unfavorable genetic correlations, although improvement in lean yield and marbling score may not be strongly antagonistic. Genetic correlations of direct and maternal components of growth traits with carcass traits suggested that selection for increased growth rate would not be antagonistic to improvement in carcass yield or meat quality. Key words: Carcass, Charolais, correlation, genetic parameters, growth
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».