Genetic Parameter Estimation for Milk Yield over Multiple Parities and Various Lengths of Lactation in Danish Jerseys by Random Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to test for heterogeneity of genetic and environmental variance among completed and extended records from different lactations or different days in milk (DIM) and to build a model that accounts for this heterogeneity. A total of 147,457 305-d milk yield records from Danish Jersey cows calving between 1984 and early 1999 from two regions of Denmark were used in this study. Results showed that DIM and parity influenced parameters estimated from an animal model with repeated records. Therefore, the data were analyzed using random-regression models that allow the covariance between measurements to change gradually with DIM and parity. Random regressions were fitted for additive genetic effects and permanent environmental effects using second- or third-order normalized Legendre polynomials for DIM and parity. Variances of random-regression coefficients associated with all orders of the polynomials were significant. Based on these parameter estimates, a covariance function (CF) was defined. The CF showed that the heritability decreases over parities, but within each parity heritability increases with DIM, whereas variance of permanent environmental effects increases over parities and decreases with DIM. Generally, genetic correlations were higher between records with similar DIM and parity. The results indicate that there are problems with the extension procedure used to predict 305-d milk yields. Using the covariance functions estimated in this study, breeding values could be predicted that take into account the covariance structure between records from different parities and different DIM.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».