The investigation of ultrasound technology to measure breast muscle depth as a correlated trait to breast meat yield in turkey (Meleagris gallopavo)
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound measurements of muscle depth were analyzed to determine if these traits could be used to increase the rate of genetic gain in breast meat yield (BMY). Two measurements of breast depth, one taken horizontally across both breast lobes and one parallel to the keel, were captured using ultrasound. Heritabilities of muscle depth traits ranged from 0.35 to 0.70. These values were greater than heritabilities of conformation scores, which ranged from 0.25 to 0.47 within sex and line. The ultrasound traits also showed strong genetic correlations to BMY, ranging from 0.43 to 0.75, indicating that selection, using ultrasound depth as a correlated information source, could result in improved BMY. Including each ultrasound trait in a linear regression model predicting BMY increased the proportion of variation explained by the models by 0.08 to 0.17, relative to using conformation score as the only in vivo estimate. Based on results from a simulated turkey breeding program with selection pressure only on BMY, the ultrasound measures could increase the accuracy of a selection index for BMY by 0.02 to 0.16. As a result, ultrasound technology has the potential to improve the rate of genetic gain in BMY in a breeding program.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».