Genomic selection in French dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Genomic selection is implemented in French Holstein, Montbéliarde, and Normande breeds (70%, 16% and 12% of French dairy cows). A characteristic of the model for genomic evaluation is the use of haplotypes instead of single-nucleotide polymorphisms (SNPs), so as to maximise linkage disequilibrium between markers and quantitative trait loci (QTLs). For each trait, a QTL-BLUP model (i.e. a best linear unbiased prediction model including QTL random effects) includes 300–700 trait-dependent chromosomal regions selected either by linkage disequilibrium and linkage analysis or by elastic net. This model requires an important effort to phase genotypes, detect QTLs, select SNPs, but was found to be the most efficient one among all tested ones. QTLs are defined within breed and many of them were found to be breed specific. Reference populations include 1800 and 1400 bulls in Montbéliarde and Normande breeds. In Holstein, the very large reference population of 18 300 bulls originates from the EuroGenomics consortium. Since 2008, ~65 000 animals have been genotyped for selection by Labogena with the 50k chip. Bulls genomic estimated breeding values (GEBVs) were made official in June 2009. In 2010, the market share of the young bulls reached 30% and is expected to increase rapidly. Advertising actions have been undertaken to recommend a time-restricted use of young bulls with a limited number of doses. In January 2011, genomic selection was opened to all farmers for females. Current developments focus on the extension of the method to a multi-breed context, to use all reference populations simultaneously in genomic evaluation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».