Genotype × Environment Interaction for Milk Production in Guernsey Cattle
Notice bibliographique
Résumé
International genetic evaluations that use national genetic evaluation results as input need to acknowledge country boundaries. The current model for international evaluation treats each country as a genetically separate trait, i.e., assumes milk production to be similar within country, but different between countries. The use of cow performance records does not require such restriction, and allows for other statistical models to consider genotype x environment interaction. First-lactation records from 40,000 Guernsey cows in four countries (Australia, Canada, United States, and South Africa) were used to detect and describe genotype x environment interaction for milk production traits. Five statistical models were considered: single-trait across-county (ST), single-trait across-country with heterogeneous residual variance (SThet), multiple-trait across-country (MT), multiple-trait herd cluster model (HC), and reaction norm model (RR). For the herd cluster model, herds were clustered into groups based on information on herd management, genetic composition, and climate. Reaction norms describe the phenotype expressed by a genotype as a function of the environment, and was modeled by random regression on the herd average for peak milk yield as the descriptor of production environment. Gibbs sampling was used to make inferences about the parameters of interest, and models were compared based on goodness of fit and deviance information criterion. Posterior mode of the heritability for the single-trait model was 0.32, and ranged from 0.15 to 0.53 for models SThet and MT. Posterior mode of the genetic correlations between countries estimated with model MT were generally high (0.78 to 0.90). However, posterior SD were high (up to 0.15 for Australia-South Africa), and values near unity for the genetic correlations were not unlikely. Model HC gave more precise inferences but lower goodness of fit compared with model MT. Results from model RR provided evidence for heterogeneity of genetic variances. This model was least supported by the data, probably because heterogeneity of residual variances was not considered. Among the models in this study, the one with homogeneous genetic and heterogeneous residual variances across countries fitted best to the data, and we expect a model for which the assumption of homogeneous genetic variance is relaxed to show an even better fit to the data.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».