Analyses of genetic diversity in five <scp>C</scp>anadian dairy breeds using pedigree data
Notice bibliographique
Résumé
The issue of loss of animal genetic diversity, worldwide in general and in Canada in particular, has become noteworthy. The objective of this study was to analyze the trend in within-breed genetic diversity and identify the major causes of loss of genetic diversity in five Canadian dairy breeds. Pedigrees were analyzed using the software EVA (evolutionary algorithm) and CFC (contribution, inbreeding, coancestry), and a FORTRAN package for pedigree analysis suited for large populations (PEDIG). The average rate of inbreeding in the last generation analyzed (2003 to 2007) was 0.93, 1.07, 1.26, 1.09 and 0.80% for Ayrshire, Brown Swiss, Canadienne, Guernsey and Milking Shorthorn, respectively, and the corresponding estimated effective population sizes were 54, 47, 40, 46 and 66, respectively. Based on coancestry coefficients, the estimated effective population sizes in the last generation were 62, 76, 43, 61 and 76, respectively. The estimated percentage of genetic diversity lost within each breed over the last four decades was 6, 7, 11, 8 and 5%, respectively. The relative proportion of genetic diversity lost due to random genetic drift in the five breeds ranged between 59.3% and 89.7%. The results indicate that each breed has lost genetic diversity over time and that the loss is gaining momentum due to increasing rates of inbreeding and reduced effective population sizes. Therefore, strategies to decrease rate of inbreeding and increase the effective population size are advised.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».