Using genomics to enhance selection of novel traits in North American dairy cattle,
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this paper were to briefly review progress in the genetic evaluation of novel traits in Canada and the United States, assess methods to predict selection accuracy based on cow reference populations, and illustrate how the use of indicator traits could increase genomic selection accuracy. Traits reviewed are grouped into the following categories: udder health, hoof health, other health traits, feed efficiency and methane emissions, and other novel traits. The status of activities expected to lead to national genetic evaluations is indicated for each group of traits. For traits that are more difficult to measure or expensive to collect, such as individual feed intake or immune response, the development of a cow reference population is the most effective approach. Several deterministic methods can be used to predict the reliability of genomic evaluations based on cow reference population size, trait heritability, and other population parameters. To provide an empirical validation of those methods, predicted accuracies were compared with observed accuracies for several cow reference populations and traits. Reference populations of 2,000 to 20,000 cows were created through random sampling of genotyped Holstein cows in Canada and the United States. The effects of single nucleotide polymorphisms (SNP) were estimated from those cow records, after excluding the dams of validation bulls. Bulls that were first progeny tested in 2013 and 2014 were then used to carry out a validation and estimate the observed accuracy of genomic selection based on those SNP effects. Over the various cow population sizes and traits considered in the study, even the best prediction methods were found, on average, to either under-evaluate observed accuracy by 0.20 or over-evaluate it by 0.22, depending on the approach used to estimate the number of independently segregating chromosome segments. In some instances, differences between observed and predicted accuracies were as large as 0.47. Indicator traits can be very useful for the selection of novel traits. To illustrate this, protein yield, body weight, and mid-infrared data were used as indicator traits for feed efficiency. Using those traits in conjunction with 5,000 cow records for dry matter intake increased the reliability of genomic predictions for young animals from 0.20 to 0.50.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».