Quantitative study of genetic gain for growth, carcass, and morphological traits of Nelore cattle
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the genetic variability, genetic and phenotypic associations, and genetic gains of birth (BW), weaning (WW), and yearling (YW) weights, loin muscle area (LMA), backfat thickness (BF), rump fat thickness (RF), scores of body structure (BS), finishing precocity (FS), and muscling (MS) in Nelore cattle. Genetic parameters were obtained through Bayesian inference using BLUPF90 programs. All studied traits showed genetic variability, with heritability ranging from 0.29 to 0.47. In all studied ages, weights presented positive genetic correlations with LMA (ranging from 0.13 to 0.53), being generally stronger in comparison with the other carcass traits analyzed (BF and RF). Similarly, weights were higher genetic associated with BS (0.47–0.92) than with FS (0.18–0.62) and MS (0.22–0.65), respectively. The BF and RF showed positive and moderate genetic associations with FS and MS (0.31–0.36). Genetic trends were significant (P < 0.05) and favorable for WW, YW, and visual scores. Selection for increasing BW, WW, YW, and LMA will result in modest or no change in BF and RF (correlated response ranging from −0.04 to 0.07 mm per generation). In this population, carcass traits must be included in the selection indexes to obtain genetic gains in carcass quality, if desired.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».