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Enregistrement W2114143990 · doi:10.1071/an11117

Integration of genomic information into beef cattle and sheep genetic evaluations in Australia

2011· article· en· W2114143990 sur OpenAlex
Andrew Swan, D. J. Johnston, D. J. Brown, Bruce Tier, Hans-U. Graser

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnimal Production Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensInstitute of Genetics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomic selectionBeef cattleSelection (genetic algorithm)Genomic informationBiologySNPBiotechnologyGenetic gainSingle-nucleotide polymorphismBest linear unbiased predictionGenetic variationGeneticsComputational biologyGenomeComputer scienceGenotypeMachine learningGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genomic information has the potential to change the way beef cattle and sheep are selected and to substantially increase genetic gains. Ideally, genomic data will be used in combination with pedigree and phenotypic data to increase the accuracy of estimated breeding values (EBVs) and selection indexes. The first example of this in Australia was the integration of four markers for tenderness into beef cattle breeding values. Subsequently, the availability of high-density single nucleotide polymorphism (SNP) panels has made selection using genomic information possible, while at the same time creating significant challenges for genetic evaluation with regard to both data management and statistical modelling. Reference populations have been established in both the beef cattle and sheep industries, in which an extensive range of phenotypes have been collected and animals genotyped mainly using 50K SNP panels. From this information, genomic predictions of breeding value have been developed, albeit with varying levels of accuracy. These predictions have been incorporated into routine genetic evaluations using three approaches and trial results are now available to breeders. In the first, genomic predictions have been included in genetic evaluation models as additional traits. The challenges with this method have been the construction of consistent genetic covariance matrices, and a significant increase in computing time. The second approach has been to use a selection index procedure to blend genomic predictions with existing EBVs. This method has been shown to produce very similar results, and has the advantage of being simple to implement and fast to operate, although consistent genetic covariance matrices are still required. Third, in sheep a single-step analysis combining a genomic relationship matrix with a standard pedigree-based relationship matrix has been used to estimate breeding values for carcass and eating-quality traits. It is likely that this procedure or one similar will be incorporated into routine evaluations in the near future. While significant progress has been made in implementing methods of integrating genomic information in both beef and sheep evaluations in Australia, the major challenges for the future will be to continue to collect the phenotypes needed to derive accurate genomic predictions, and in managing much larger volumes of genomic data as the number of animals genotyped and the density of markers increase.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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