Overview of genetic evaluation in dairy cattle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT It is costly and time‐consuming to carry out dairy cattle selection on a large experimental scale. For this reason, sire and cow evaluations are almost exclusively based on field data, which are highly affected by a large array of environmental factors. Therefore, it is crucial to adjust for those environmental effects in order to accurately estimate the genetic merits of sires and cows. Index selection is a simple extension of the ordinary least squares under the assumption that the fixed effects are assumed known without error. The mixed‐model equations (MME) of Henderson provide a simpler alternative to the generalized least squares procedure, which is computationally difficult to apply to large data sets. Solution to the MME yields the best linear unbiased estimator of the fixed effects and the best linear unbiased predictor (BLUP) of the random effects. In an animal breeding situation, the random effects such as sire or animal represent the animal's estimated breeding value, which provides a basis for selection decision. The BLUP procedure under sire model assumes random mating between sires and dams. The genetic evaluation procedure has progressed a long way from the dam‐daughter comparison method to animal model, from single trait to multiple trait analysis, and from lactational to test‐day model, to improve accuracy of evaluations. Multiple‐trait evaluation appears desirable because it takes into account the genetic and environmental variance‐covariance of all traits evaluated. For these reasons, multiple‐trait evaluation would reduce bias from selection and achieve a better accuracy of prediction as compared to single‐trait evaluation. The number of traits included in multiple‐trait evaluation should depend upon the breeding goal. Recent advances in molecular and reproductive technologies have created great potential for quantitative geneticists concerning genetic dissection of quantitative traits, and marker‐assisted genetic evaluation and selection.
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.
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 découle