Marker‐assisted selection based on a multi‐trait economic index in chicken: experimental results and simulation
Notice bibliographique
Résumé
A method proposed herein allows simultaneous selection for several production traits, taking into consideration their marginal economic values (i.e. the economic value of a trait's additional unit). This economic index-marker assisted selection (EI-MAS) method is based on the calculation of the predicted economic breeding value (BV), using information on DNA markers that have previously been found to be associated with relevant quantitative trait loci. Based on the proposed method, results with real birds showed that sire progeny performance was significantly correlated with expected performance (r = 0.61-0.76; P = 0.03-0.01). Simulation analysis using a computer program written specifically for this purpose suggested that the relative advantage of EI-MAS would be large for traits with low heritability values. As expected, the response to EI-MAS was higher when the map distance between the marker and the quantitative trait gene was small, and vice versa. A large number of distantly located markers, spread 10 cM apart, yielded higher response to selection than a small number of closely located markers spread 3 cM apart. Additionally, the response to EI-MAS was higher when a large number (ca.150) of progeny was used for the prediction equation.
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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 ».