Estimation of Genetic Parametersand Evaluation of Sires for Growth and Fleece Yield Traits Using Animal Model in Chokla Sheep
Notice bibliographique
Résumé
The data on 1 214 animals progeny of 110 sires of Chokla sheep maintained at CSWRI, Avikanagar, Rajasthan were used in the present study considering the traits birth weight, weaning weight, 6 months weight and first greasy fleece yield. The least squares means were (2.81±0.02) kg, (12.12±0.11) kg, (16.91±0.13) kg and (0.95±0.01) kg under model 2 and (2.82±0.02) kg, (11.87±0.10) kg, (16.86±0.12) kg and (0.96±0.01) kg, respectively, under model 8 for birth, weaning and 6 month weight and first greasy fleece yield. Multivariate REML analysis has estimated slightly higher coefficient of variation than the univariate and model 8 analyses. The fixed effect of year had highly significant (P<0.01) effect on all the traits studies under model 2 and model 8 analysis. The differences in body weight traits at birth, weaning and at 6 month of age due to sex were highly significant (P<0.01). On first greasy fleece weight, sex had significant (P<0.05) effect under model 8. Male lambs were heavier than female lambs at all ages and produced more wool than females. The sire effect accounted for more variation under model 2 than model 8 for all traits except birth weight. The coefficients of multiple determination under model 8 were, 13.32%, 30.80%, 33.52% and 26.11%, respectively, for birth, weaning, 6 month and first greasy fleece weights. The higher variation at 6 month weight suggests applying intense selection pressure at the age of 6 month. The sires have evaluated and ranked on the basis of solutions obtained through univariate and multivariate REML using animal model and BLUP value for sire effects under model 8. The superiority of the best sires were around 5% for the body weight traits under BLUP1 but above 17% under BLUP2 and BLUP3. In BLUP2 and BLUP3, more than 64% animals were superior to the population mean for body weight traits. The superiority of the best animals (as per cent of the raw mean) was above 19% under BLUP2 and BLUP3 for body weight traits but this value was 18.21% (BLUP2) and 15.18% (BLUP3) for first greasy fleece yield. From these results, it was observed that the REML using animal model could be used to evaluate the animals along with their sires and dams.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».