Genetic Evaluation for Resistance to Metabolic Diseases in Canadian Dairy Breeds
Notice bibliographique
Résumé
Genetic evaluation was developed for resistance to metabolic disease traits in Canadian Ayrshire, Holstein and Jersey breeds, with the first official release scheduled for December 2016. The model is a 9-trait animal linear model including producer-recorded data on clinical ketosis ( CK ) and displaced abomasum ( DA ), sub-clinical ketosis ( SCK ) defined as a level of milk β-hydroxybutyrate, and 2 indictor traits: fat to protein ratio ( F:P ) and first lactation body condition score ( BCS ) from the conformation classification. First and later (up to the 5 th ) lactations are considered as different (but correlated) traits. Genetic parameters were estimated using a subset (records on 35,575 cows) of the Holstein data. Heritabilities for CK and DA ranged from 0.02 to 0.06. Higher heritabilities were estimated for SCK and indicator traits, from 0.08 (SCK in later lactations) to 0.30 (BCS). Genetic correlations of clinical disease traits between first and later lactations were strong (0.70 for CK and 0.79 for DA), correlations for SCK and F:P were 0.50 and 0.70, respectively. First lactation CK was strongly correlated with DA (0.77) and SCK (0.68); lower correlations were estimated with BCS (-0.56) and F:P (0.42). Genetic links between DA in first and lactations and indicator traits were weaker. EBVs for CK, DA and SCK are published as relative breeding values, with a mean of 100 and standard deviation of 5, where higher values are desirable. The overall Metabolic Disease Resistance ( MDR ) index includes SCK, CK and DA, with weights of 50%, 25% and 25%, respectively, and the component EBVs are the averages of first and later lactation EBV for each trait. The MDR index is standardized in the same way as EBVs for individual metabolic disease traits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».