A Method for Accuracy of Genetic Evaluation by Utilization of Canadian Genetic Evaluation Information to Improve Heilongjiang Holstein Herds
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to set up a new genetic evaluation procedure to predict the breeding values of Holstein herds in Heilongjiang Province of China for milk and fat production by utilizing Canadian pedigree and genetic evaluation information and to compare the breeding values of the sires from different countries. The data used for evaluating young sires for the Chinese Holstein population consisted of records selected from 21 herds in Heilongjiang Province. The first lactation records of 2 496 daughters collected in 1989 and 2000 were analyzed. A single-trait animal model including a fixed herd-year effect, random animal and residual effects was used by utilizing Canadian pedigree and genetic evaluation information of 5 126 sires released from the Canadian Dairy Network in August 2000. The BLUP procedure was used to evaluate all cattle in this study and the Estimated Breeding Values (EBV)for milk and fat production of 6 697 cattle (including 673 sires and 6 024 cows) were predicted. The genetic levels of the top 100 sires originated from different countries were compared. Unlike the BLUP procedure that is being used in conjunction with the single-trait sire model in Heilongjiang Province of China now, the genetic evaluation procedure used in this study not only can be used simultaneously to evaluate sires and cows but also increase the accuracy of evaluation due to using the relationships and genetic values of the Canadian evaluated sires with more daughters. The results showed that the new procedure was useful for genetic evaluation of dairy herds and the comparison of the breeding values of these sires imported from different countries showed that a significant genetic improvement has been achieved for milk production of the Heilongjiang Holstein dairy population by importing sires from foreign countries, especially from the United States due to the higher breeding values.
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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 ».