Genetic evaluation of dairy cattle for conformation traits using random regression models
Notice bibliographique
Résumé
Summary Random regression models were applied to eight conformation traits (i.e. stature, rump angle, thurl width, rear leg set, rear udder width, rear udder height, udder depth, and fore udder attachment) of Holstein cows from the northeastern United States. Covariates for fixed and random regressions included age and age‐squared for six of the traits, and two additional covariates were included for rear udder width and rear udder height. Other effects in the model were herd—year‐classifier and months in milk. Fixed covariates were nested within year of birth of the cow. Variance components were estimated using Bayesian theory and Gibbs sampling procedure. Estimated breeding values from the random regression models were compared to two single trait models. The first model utilized only the first classification record of the cow in first lactation, and the second model utilized all classifications of the cow in a simple repeatability model. Additive genetic merit for conformation traits changed with the age of the animal. Some traits were affected by age more than others. The single trait, single record model and the simple repeatability model were not appropriate in predicting breeding values at mature ages for rear udder width and rear udder height.
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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 | 0,000 |
| 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 ».