Genetic parameters and breed differences for feed efficiency, growth, and body composition traits of young beef bulls
Notice bibliographique
Résumé
Genetic associations between feed efficiency, growth, and live ultrasound measured body composition traits were studied in purebred beef bulls of six breeds in Ontario bull test stations from 1991 to 2000. Feed traits included average daily feed intake (FI), feed conversion ratio (FCR), and residual feed intake [feed intake adjusted for production alone (RFIp) or production and backfat thickness (RFIb)]. Growth traits were average daily weight gain (ADG), mid-test metabolic weight (MW), hip height (HH), and scrotal circumference (SC). Body composition traits included ultrasound backfat thickness (BF), longissimus muscle area (LMA), and predicted percentage of intramuscular fat (IFAT). Bulls were measured every 28 d for weight and individual feed intake, and at the end of test for ultrasound body composition traits. Number of records per trait ranged from 2284 (FI) to 13 319 (ADG). Fixed effects of test group, breed and end of test age (within breed), and random effects of animal and herd of origin were modeled using REML bivariate analyses for all traits. Heritability estimates were moderate for all traits (0.30 to 0.55), except for IFAT (0.14). The genetic correlation between RFIp and RFIb was high (0.99) within breeds, but breeds ranked differently with respect to RFIp and RFIb. Genetic correlations of RFIb with ADG and backfat thickness were essentially zero, which indicate that selection on residual feed intake could be implemented to reduce feed intake and improve feed conversion without compromising growth or changing levels of subcutaneous fat. Key words: Central test, genetic correlation, heritability, residual feed intake
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».