Looking Ahead: Applying new Genomic Technologies to Accelerate Genetic Improvement in Beef Cattle
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, producers have combined the use of phenotypic appraisal and the estimation of breeding values (PTA or EPD) to make genetic selection decisions in beef and dairy cattle that have resulted in a steady genetic gain of 2% per year. However, the most extensive application of genomics has occurred in dairy with the estimation of molecular breeding values that has increased selection efficiency to a much higher order of magnitude. Despite a growing molecular and physiological understanding of complex traits, little is known about the genes determining the traits and their precise function, and a significant unexplained source of variation of phenotypes remains in livestock. Within this context, a more complete understanding of the genes and regulatory pathways and networks involved in economically important traits (i.e. feed efficiency and methane emissions, meat quality and carcass traits) in beef cattle will provide knowledge to help improve genetic selection and reproductive management. Therefore, high throughput -OMICS technology (i.e., transcriptomics, metagenomics, metabolomics, as well as epigenetics and gene networks amongst several others), will complement these tools and further advance identification of functional genes within a systems biology approach.
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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 ».