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Enregistrement W2761730640

Options for incorporating feed intake into national selection indexes

2017· article· en· W2761730640 sur OpenAlexaff
Stefan Meyer, P.R. Amer, Christine F. Baes, F. Miglior, Caeli Richardson, E. Wall, M.P. Coffey

Notice bibliographique

RevueBulletin - International Bull Evaluation Service/Interbull bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual feed intakeSelection (genetic algorithm)Context (archaeology)Feed conversion ratioBiotechnologyBiologyStatisticsGenomic selectionProduction (economics)Index selectionAnimal scienceMathematicsBody weightComputer scienceGenotype
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feed costs are a significant proportion of total costs in most dairy production systems and there is strong evidence for substantial genetic variation in total feed intake. However, a large component of this variation is unfavorably correlated with important maintenance and production functions of the animal. Ideally, selection indexes for improved feed efficiency would consider total feed intake that explicitly accounts for the feed required for valuable energy sinks such as milk production, high fertility and adequate body reserves. Residual feed intake (RFI), which is defined at the phenotypic level as the difference between actual feed intake and predicted feed intake, is a potential selection criterion to improve efficiency of feed utilization. However, there are other potential approaches that might have desirable attributes when considered in the context of well-established genetic evaluation systems with breeding objective definitions that are accepted by industry. In this study, we used simulations to unravel the complex inter-relationships among traits such as milk production, live weight and total feed intake. Feed intake phenotypes were simulated as a composite of simulated component phenotypes, so that the underlying genetic relationships between total feed intake and other traits of interest in dairy production systems could be specified precisely. Genetic variance components were then estimated on animals simulated from a simple pedigree structure and estimated breeding values (EBVs) were populated into several selection indexes with and without feed intake components included. The performance of each index was measured by comparing the index predictions against the true observed merit of simulated sires. Additionally, we examined how feed intake-based selection indexes would perform when only limited feed records are available because feed intake is not routinely recorded in dairy systems. Our results show that selection indexes that explicitly account for feed intake were more strongly correlated with the true observed merit than a selection criterion that is only parameterized with EBVs for milk production. All indexes that included feed intake parameters were more accurate than our base index (i.e. without feed intake) even under poor data conditions with limited feed intake recording (e.g. when only 10% of daughters were phenotyped for feed intake). Including wasted feed by adjusting total feed intake EBVs for other traits that represent known energy sinks while accounting for differences in EBV reliability would be very simple to deploy and we found that such an index was almost as efficient as our selection indexes for feed intake.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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