Genetic parameters and genotype × environment interaction for feed efficiency traits in steers fed grower and finisher diets1
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the genetic parameters and genetic correlations of feed efficiency traits in steers (n = 490) fed grower or finisher diets in 2 feeding periods. A bivariate model was used to estimate phenotypic and genetic parameters using steers that received the grower and finisher diets in successive feeding periods, whereas a repeated animal model was used to estimate the permanent environmental effects. Genetic correlations between the grower-fed and finisher-fed regimens were 0.50 ± 0.48 and 0.78 ± 0.43 for residual feed intake (RFI) and G:F, respectively. The moderate genetic correlation between the 2 feeding regimens may indicate the presence of a genotype × environment interaction for RFI. Permanent environmental effects (expressed in percentage of phenotypic variance) were detected in the grower-fed steers for ADG (38%), DMI (30%), RFI (18%), and G:F (40%) and also in the finisher-fed steers for ADG (28%), DMI (35%), metabolic mid-weight (23%), and RFI (10%). Heritability estimates were 0.08 ± 0.10 and 0.14 ± 0.15 for the grower-fed steers and 0.42 ± 0.16 and 0.40 ± 17 for the finisher-fed steers for RFI and G:F, respectively. The dependency of the RFI on the feeding regimen may have serious implications when selecting animals in the beef industry. Because of the higher cost of grains, feed efficiency in the feedlot might be overemphasized, whereas efficiency in the cow herd and the backgrounding segments may have less emphasis. These results may also favor the retention (for subsequent breeding) of cows whose steers were efficient in the feedlot sector. Therefore, comprehensive feeding trials may be necessary to provide more insight into the mechanisms surrounding genotype × environment interaction in steers.
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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 | 0,000 | 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 ».