Accounting for uncertainty in QTL location in marker‐assisted pre‐selection of young bulls prior to progeny test
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate whether the efficacy of marker assisted selection (MAS) could be improved by considering a confidence interval (CI) of QTL position. Specifically, MAS was applied for within‐family selection in a stochastic simulation of a closed nucleus herd. The location and effect of the QTL were estimated by least squares interval mapping with a granddaughter design and marker information was then used in a top down scheme. Three approaches were used to select the best bull within full sibships of 3 or 40 bulls. All three were based on the probability of inheriting the favorable allele from the grandsire (PROB). The first method selected the sib with the highest PROB at the location with the highest F‐ratio (MAX). The other two approaches were based on sums of estimated regression coefficients weighted by PROB at each cM within a 95% CI based on either bootstrapping (BOOT) or approximate LOD scores (LOD). Accounting for CI increased the relative genetic gain in all scenarios. The average breeding value (BV) of the selected bulls was increased by 2.00, 2.60 and 2.59% when MAS was applied using MAX, BOOT and LOD, respectively, compared to random selection (h 2 =0.30). Selected bulls carried the correct allele in 63.0, 68.5, 67.6 and 50.1% of the cases for MAX, BOOT, LOD and random selection, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».