Genome-Wide Selection for Improvement of Indigenous Pigs in Tropical Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Genetic improvement of indigenous pig populations in tropical developing countries can make a significant contribution to the conservation and utilization of local genetic resources. Designing a swine breeding program requires knowledge of genetic parameters for economically important traits. A meta-analysis of genetic parameters determined under tropical conditions and published from 1974 to 2009 was carried out to provide consensus estimates of genetic parameters. Given that the data recording and analysis infrastructure for implementing the conventional best linear unbiased prediction (BLUP) methods is generally lacking in developing countries, Genome-wide selection (GS) provides an approach for achieving faster genetic progress without developing a pedigree recording system. A simulation study was carried out to evaluate the option of using available 60 K single nucleotide polymorphism marker panel. The observed levels of linkage disequilibrium (LD) in the tropical pig populations were simulated and utilized. Genomic predictions were from ridge regression analysis. The results showed that expected accuracies of genomic breeding values (GBV) were in the range of 0.31 - 0.86 for the validation set. Genome-wide selection improved accuracy of GBVs over conventional BLUP method for traits with low heritability and in young animals with no performance data. Crossbred training populations had higher accuracy than purebred training populations. An assessment of the opportunities for GS in tropical pig breeding was conducted. Genome-wide selection performed better than conventional methods by increasing genetic gain and maintaining genetic variation while lowering inbreeding especially for traits with low heritability, by exploiting LD and the Mendelian sampling effects. Combining GS with repeated backcrossing of crossbreds to the selected exotic population in moderate LD promises faster improvements of the commercial population. A two-step selection strategy that involves the use of GS to pre-select candidates that entered the performance test station and for selecting replacement candidates in a nucleus swine breeding program was evaluated and compared to other conventional approaches. Genome-wide selection generated an increase of about 38% to 172% in annual returns compared to other conventional approaches for previously selected population in moderate LD and about 2% to 50% increases in return for unselected population in low LD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».