Molecular basis for residual feed intake in beef cattle1
Notice bibliographique
Résumé
Feed provision is one of the greatest costs of beef production and, with the increasing costs of feed, will remain so for the foreseeable future. Improvement in efficiency has the potential to not only increase profits for cattle producers, but also to decrease the environmental footprint of beef cattle production. Both are important in addressing the challenges of increasing feed costs and land pressure. Residual feed intake (RFI) has increasingly become the measure of choice when evaluating feed efficiency in beef cattle, especially because it is independent of growth and BW. The main inhibitor to adoption of RFI remains the cost and technical difficulty in measuring the trait. This makes RFI a prime candidate for marker-assisted selection because the trait is moderately heritable and DNA or other predictive markers could be used in selection schemes. Although multiple markers have been described over several studies, no major gene affecting RFI has been found. However, a combination of genetic markers, when examined jointly, can explain a large proportion of the genetic variation. Two main barriers remain before full adoption of markers for genetic evaluation and marker-assisted selection can be implemented. First, the genetic interaction of genes affecting RFI on other traits is, as yet, not fully understood. Second the numbers of animals with high quality estimates of RFI remains small. However, current developments indicate that these challenges will soon be overcome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».