Genetic and phenotypic associations of type traits and body condition score with dry matter intake, milk yield, and number of breedings in first lactation Canadian Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to estimate genetic parameters of milk yield (MY), intake traits, type traits, body condition score (BCS), and number of breedings (NOB) in first lactation Canadian Holsteins with a focus on the possibility of using type traits as an indicator of feed intake. Data were obtained from the Canadian Dairy Network and Valacta. A mixed linear model was fitted under REML for the statistical analysis. The multivariate (five traits) model included the fixed effects of age at calving, stage of lactation, and herd-round-classifier for type traits; age at calving, stage of lactation, and herd–year–season of calving (HYS) for BCS; age at calving and HYS for MY, feed intake, and NOB. Animal and residual effects were fitted as random effects for all traits. Estimates of heritabilities for MY, dry matter intake (DMI), angularity, body depth, stature, dairy strength, final score, BCS, and NOB were 0.41, 0.13, 0.24, 0.30, 0.50, 0.30, 0.22, 0.20, and 0.02, respectively. Genetic correlations between type traits and DMI ranged from 0.16 to 0.60. Results indicate that type traits appear to have the potential to predict DMI as a combination/index of two or more traits.
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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 ».