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Enregistrement W2125349087 · doi:10.2527/jas.2010-3361

Accuracy of genomic breeding values for residual feed intake in crossbred beef cattle1

2011· article· en· W2125349087 sur OpenAlexafffund
Fidalis D. N. Mujibi, J. D. Nkrumah, Obioha N Durunna, Paul Stothard, Jennifer Mah, Z. Wang, J. A. Basarab, Graham Plastow, D. H. Crews, S. S. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilUniversity of AlbertaAlberta Beef Producers
Mots-clésSireBest linear unbiased predictionResidual feed intakeCrossbreedStatisticsBeef cattlePopulationBiologyLinear regressionResidualRegressionRandom effects modelGenomic selectionAnimal scienceMathematicsSelection (genetic algorithm)GeneticsSingle-nucleotide polymorphismBody weightFeed conversion ratioComputer scienceGenotypeMedicineMachine learningMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefit of using genomic breeding values (GEBV) in predicting ADG, DMI, and residual feed intake for an admixed population was investigated. Phenotypic data consisting of individual daily feed intake measurements for 721 beef cattle steers tested over 5 yr was available for analysis. The animals used were an admixed population of spring-born steers, progeny of a cross between 3 sire breeds and a composite dam line. Training and validation data sets were defined by randomly splitting the data into training and testing data sets based on sire family so that there was no overlap of sires in the 2 sets. The random split was replicated to obtain 5 separate data sets. Two methods (BayesB and random regression BLUP) were used to estimate marker effects and to define marker panels and ultimately the GEBV. The accuracy of prediction (the correlation between the phenotypes and GEBV) was compared between SNP panels. Accuracy for all traits was low, ranging from 0.223 to 0.479 for marker panels with 200 SNP, and 0.114 to 0.246 for marker panels with 37,959 SNP, depending on the genomic selection method used. This was less than accuracies observed for polygenic EBV accuracies, which ranged from 0.504 to 0.602. The results obtained from this study demonstrate that the utility of genetic markers for genomic prediction of residual feed intake in beef cattle may be suboptimal. Differences in accuracy were observed between sire breeds when the random regression BLUP method was used, which may imply that the correlations obtained by this method were confounded by the ability of the selected SNP to trace breed differences. This may also suggest that prediction equations derived from such an admixed population may be useful only in populations of similar composition. Given the sample size used in this study, there is a need for increased feed intake testing if substantially greater accuracies are to be achieved.

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 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)0,001
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 enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,295
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations63
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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