Genetic parameter estimates and targeted association analyses of growth, carcass, and meat quality traits in German Merinoland and Merinoland-cross lambs1
Notice bibliographique
Résumé
In this study, genetic parameters of nine growth, carcass, and meat quality (MQ) traits were estimated, and targeted association studies were conducted using mixed models. Phenotypic information was collected on 1,599 lambs, including both purebred Merinoland (ML) animals and five different F1 crosses. The F1 lambs were produced by mating rams of the meat-type breeds Charollais, Ile de France, German Blackheaded Mutton (Deutsches Schwarzköpfiges Fleischschaf), Suffolk, and Texel with ML ewes. Between four and six sires were used per sire breed. In total, 29 sires and 298 purebred ML sheep were genotyped with the Illumina OvineSNP50 BeadChip. All F1 individuals were genotyped for 289 SNPs located on the chromosomes 1, 2, 3, 18, and 21. These SNPs were used to impute SNPs on five chromosomes of the Illumina Ovine chip in the F1 individuals. Several Bonferroni-corrected significant associations were identified for shoulder width. A number of additional significant associations were found for other traits. Genetic parameters were estimated and single-marker association analyses were performed with breed-specific effects. Moderate heritability estimates were found for average daily gain (0.23), kidney fat weight (0.19), carcass length (0.15), shoulder width (0.33), subcutaneous fat thickness (0.22), and cutlet area (0.36). While heritability for cooking loss was found to be low (0.07), shear force (0.17) and dressing percentage (0.20) showed moderate heritability, and thus might be candidate traits to be included in the selection index in the population. In general, low phenotypic and low or moderate genetic correlations were detected between the traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».