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Enregistrement W2107085369 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(06)72589-9

Genetic Analysis of Milk Production Traits of Polish Black and White Cattle Using Large-Scale Random Regression Test-Day Models

2006· article· en· W2107085369 sur OpenAlexaff
T. Strabel, J. Jamrozik

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom effects modelIce calvingHerdLactationAnimal scienceGenetic correlationStatisticsGibbs samplingHeritabilityTraitBiologySelection (genetic algorithm)Restricted maximum likelihoodMathematicsDairy cattleBayesian probabilityGenetic variationMaximum likelihoodInternal medicineGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic parameters for milk, fat, and protein yield and persistency in the first 3 lactations of Polish Black and White cattle were estimated. A multiple-lactation model was applied with random herd-test-day effect, fixed regressions for herd-year and age-season of calving, and random regressions for the additive genetic and permanent environmental effects. Three data sets with slightly different edits on minimal number of days in milk and the size of herd-year class were used. Each subset included more than 0.5 million test-day records and more than 58,000 cows. Estimates of covariance components and genetic parameters for each trait were obtained by Bayesian methods using the Gibbs sampler. Due to the large size and a good structure of the data, no differences in estimates were found when additional criteria for record selection were applied. More than 95% of the genetic variance for all traits and lactations was explained by the first 2 principal components, which were associated with the mean yield and lactation persistency. Heritabilities of 305-d milk yield in the first 3 lactations (0.18, 0.16, 0.17) were lower than those for fat (0.12, 0.11, 0.12) and protein (0.13, 0.14, 0.15). Estimates of daily heritabilities increased in general with days in milk for all traits and lactations, with no apparent abnormalities at the beginning or end of lactation. Genetic correlations between yields in different lactations ranged from 0.74 (fat yield in lactations 1 and 3) to 0.89 (milk yield in lactations 2 and 3). Persistency of lactation was defined as the linear regression coefficient of the lactation curve. Heritability of persistency increased with lactation number for all traits and genetic correlations between persistency in different lactations were smaller than those for 305d yield. Persistency was not genetically correlated with the total yield in lactation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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