The genetic parameters of feed efficiency and its component traits in the turkey (Meleagris gallopavo)
Notice bibliographique
Résumé
Residual feed intake (RFI) and feed conversion ratio (FCR) can be incorporated into a breeding program as traits to select for feed efficiency. Alternatively, the direct measures used to calculate RFI and FCR can be analyzed to determine the underlying variation in the traits that impact overall efficiency. These constituent traits can then be appropriately weighted in an index to achieve genetic gain. To investigate feed efficiency in the turkey, feed intake and weight gain were measured on male primary breeder line turkeys housed in individual feeding cages from 15 to 19 weeks of age. The FCR and RFI showed moderate heritability values of 0.16 and 0.21, respectively. Feed intake, body weight, and weight gain were also moderately heritable (0.25, 0.35, and 0.18, respectively). Weight gain was negatively correlated to feed conversion ratio and was not genetically correlated to RFI. Body weight had a small and positive genetic correlation to RFI (0.09) and FCR (0.12). Feed intake was positively genetically correlated to RFI (0.62); however, there was no genetic correlation between feed intake and FCR. These estimates of heritability and the genetic correlations can be used in the development of an index to improve feed efficiency and reduce the cost of production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».