Phenotypic investigation of fine milk components in bovine milk and their prediction using mid-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the phenotypic variation observed in fine milk components, the use of mid-infrared (MIR) spectroscopy to predict these components, and the correlations with other milk production traits. A total of 4116 milk samples were collected from 414 dairy cows from 44 Canadian herds. Overall 3117 samples were analyzed for casein micelle size, 986 and 937 for total and soluble calcium, respectively, and 2054 for lactoferrin. Individual milk MIR spectra were obtained. Linear mixed models with repeated records were used to test the effects of herd nested within breed, breed, days in milk class, parity, and season on milk components. Lactoferrin content in milk increased with stage of lactation and parity number. Prediction equations were developed by partial least squares regression to predict each milk component using MIR spectroscopy, with the greatest coefficient of determination achieved for lactoferrin (0.55). Pearson correlation coefficients for lactoferrin with somatic cell score and protein percentage were 0.49% and 0.40%, respectively. The estimated correlation increased to 0.53% for predicted lactoferrin and protein percentage. The examined fine milk components exhibited variation, but low accuracies for their MIR prediction may limit the utility of this technology for their phenotyping.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».