Genetic effects of aging on fitness and nonfitness traits in laying hens housed three per cage
Notice bibliographique
Résumé
Three White Leghorn strains, their two-way crosses, and two commercial lines were used to study the effects of aging on several parameters related to performance of fitness and nonfitness traits during the first laying cycle of hens housed three per cage. Egg number of the survivors (EPF) and egg number including mortality and morbidity (EPM) were divided into 12 periods of 28 d each, starting at age at sexual maturity. Egg weight (EW), specific gravity (SG), and albumen height (AH) were measured at 240, 350, and 450 d of age. Mean heterosis was significant over time, except for AH, increasing in magnitude with age for EPF, EPM, EW, and AH. Reciprocal effects were more important for egg quality than for egg production traits and were influenced by age. The age-related changes in additive, Z-chromosome, and heterotic effects varied among strains, showing that strains differ in their genetic schemes in response to aging. Nonadditive, environmental, and phenotypic variances increased with age for all traits. Additive variance increased with age for EPF, EW, and AH. Z-chromosome variance increased with age for EW and AH. Heritabilities decreased with age, except for EPF and AH. On average, genetic variance increased with advancing age. Improvement in lifetime performance may be obtained by selecting birds at older ages. As the relative increase with age in additive variance was larger for egg production than for egg quality traits, selection for the latter could be performed at early stages.
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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 ».