Reducing GHG emissions through genetic improvement for feed efficiency: effects on economically important traits and enteric methane production
Notice bibliographique
Résumé
Genetic selection for residual feed intake (RFI) is an indirect approach for reducing enteric methane (CH4) emissions in beef and dairy cattle. RFI is moderately heritable (0.26 to 0.43), moderately repeatable across diets (0.33 to 0.67) and independent of body size and production, and when adjusted for off-test ultrasound backfat thickness (RFI fat) is also independent of body fatness in growing animals. It is highly dependent on accurate measurement of individual animal feed intake. Within-animal repeatability of feed intake is moderate (0.29 to 0.49) with distinctive diurnal patterns associated with cattle type, diet and genotype, necessitating the recording of feed intake for at least 35 days. In addition, direct measurement of enteric CH4 production will likely be more variable and expensive than measuring feed intake and if conducted should be expressed as CH4 production (g/animal per day) adjusted for body size, growth, body composition and dry matter intake (DMI) or as residual CH4 production. A further disadvantage of a direct CH4 phenotype is that the relationships of enteric CH4 production on other economically important traits are largely unknown. Selection for low RFI fat (efficient, -RFI fat) will result in cattle that consume less dry matter (DMI) and have an improved feed conversion ratio (FCR) compared with high RFI fat cattle (inefficient; +RFI fat). Few antagonistic effects have been reported for the relationships of RFI fat on carcass and meat quality, fertility, cow lifetime productivity and adaptability to stress or extensive grazing conditions. Low RFI fat cattle also produce 15% to 25% less enteric CH4 than +RFI fat cattle, since DMI is positively related to enteric methane (CH4) production. In addition, lower DMI and feeding duration and frequency, and a different rumen bacterial profile that improves rumen fermentation in -RFI fat cattle may favor a 1% to 2% improvement in dry matter and CP digestibility compared with +RFI fat cattle. Rate of genetic change using this approach is expected to improve feed efficiency and reduce enteric CH4 emissions from cattle by 0.75% to 1.0% per year at equal levels of body size, growth and body fatness compared with cattle not selected for RFI fat.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».