Genetic evaluation of retail product percentage in Simmental cattle
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to estimate genetic parameters required for genetic evaluation of retail product percentage (RPP) in Simmental cattle. Carcass weight (HCW), subcutaneous fat thickness (FAT), longissimus muscle area (REA) and kidney, pelvic, and heart fat (KPH) records were available to compute RPP on steers (n = 5171) and heifers (n = 1400) from the American Simmental Association database; animals were sired by 561 Simmental bulls and out of 5886 crossbred dams. Genetic parameters were estimated using residual maximal likelihood and a four trait animal model for the components of RPP including fixed harvest contemporary group effects, random animal genetic effects, and a linear covariate for age at harvest. Heritability estimates were 0.51 +/- 0.05, 0.36 +/- 0.05, 0.46 +/- 0.05, and 0.18 +/- 0.05 for HCW, FAT, REA and KPH respectively. Non-zero genetic correlations were estimated between HCW and REA (rg = 0.51 +/- 0.06) and between REA and FAT (rg = -0.43 +/- 0.08), but other genetic correlation estimates among the component traits were low. As a linear function of its components, heritability and genetic correlations involving RPP were estimated using index methods. The heritability estimate for RPP was 0.41, and genetic correlations were -0.17, -0.83, 0.67, and 0.01 with HCW, FAT, REA and KPH respectively. Therefore, RPP was strongly associated with muscle and fat deposition, but essentially independent of carcass weight and internal body cavity fat. Genetic evaluation of RPP would be straightforward using multiple trait index methods and genetic regression, although the inclusion of KPH would be of marginal value.
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.
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 ».