Estimation of genetic effects in the presence of multicollinearity in multibreed beef cattle evaluation1
Notice bibliographique
Résumé
Breed additive, dominance, and epistatic loss effects are of concern in the genetic evaluation of a multibreed population. Multiple regression equations used for fitting these effects may show a high degree of multicollinearity among predictor variables. Typically, when strong linear relationships exist, the regression coefficients have large SE and are sensitive to changes in the data file and to the addition or deletion of variables in the model. Generalized ridge regression methods were applied to obtain stable estimates of direct and maternal breed additive, dominance, and epistatic loss effects in the presence of multicollinearity among predictor variables. Preweaning weight gains of beef calves in Ontario, Canada, from 1986 to 1999 were analyzed. The genetic model included fixed direct and maternal breed additive, dominance, and epistatic loss effects, fixed environmental effects of age of the calf, contemporary group, and age of the dam x sex of the calf, random additive direct and maternal genetic effects, and random maternal permanent environment effect. The degree and the nature of the multicollinearity were identified and ridge regression methods were used as an alternative to ordinary least squares (LS). Ridge parameters were obtained using two different objective methods: 1) generalized ridge estimator of Hoerl and Kennard (R1); and 2) bootstrap in combination with cross-validation (R2). Both ridge regression methods outperformed the LS estimator with respect to mean squared error of predictions (MSEP) and variance inflation factors (VIF) computed over 100 bootstrap samples. The MSEP of R1 and R2 were similar, and they were 3% less than the MSEP of LS. The average VIF of LS, R1, and R2 were equal to 26.81, 6.10, and 4.18, respectively. Ridge regression methods were particularly effective in decreasing the multicollinearity involving predictor variables of breed additive effects. Because of a high degree of confounding between estimates of maternal dominance and direct epistatic loss effects, it was not possible to compare the relative importance of these effects with a high level of confidence. The inclusion of epistatic loss effects in the additive-dominance model did not cause noticeable reranking of sires, dams, and calves based on across-breed EBV. More precise estimates of breed effects as a result of this study may result in more stable across-breed estimated breeding values over the years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».