Genetic analysis of subclinical mastitis in early lactation of heifers using both linear and threshold models
Notice bibliographique
Résumé
Subclinical mastitis (SCM) causes economic losses for dairy producers by reducing milk production and leading to higher incidence of clinical mastitis and premature culling. The prevalence of SCM in first-lactation heifers is highest during early lactation. The objective of this study was to estimate genetic parameters for SCM in early lactation in first-parity Holsteins. Somatic cell count test-day records were collected monthly in 91 Canadian herds participating in the National Cohort of Dairy Farms of the Canadian Bovine Mastitis Research Network. Only the first test-day record available between 5 and 30 d in milk was considered for analysis. The final data set contained 8,518 records from first lactation Holstein heifers. Six alternative traits were defined as indicators of SCM, using various cutoff values of SCC, ranging from 150,000 to 400,000 cells/mL. Both linear and threshold animal models were used. Overall prevalence of SCM using the 6 traits ranged from 13 to 24%. Heritability estimates (standard error) from linear and threshold models ranged from 0.037 to 0.057 (0.015 to 0.018) and from 0.040 to 0.051 (0.017 to 0.020), respectively. We found strong genetic correlations (standard error) among alternative SCC traits, ranging from 0.90 to 0.99 (0.013 to 0.069), indicating that these 6 traits were genetically similar. Despite low heritability, based on estimated breeding values (EBV) predicted from both models, we noted exploitable genetic variation among sires. Higher EBV of SCM resistance corresponded to sires with a higher percentage of daughters without SCM. Based on a linear model (all 6 traits), percentage of daughters with SCM ranged from 5 to 13% and from 19 to 33% for the top 10% and worst 10% of 69 sires with minimum 20 daughters in at least 5 herds, respectively. Spearman's rank correlations among EBV of sires predicted from linear (from 0.75 to 0.95) and threshold (from 0.74 to 0.95) models were moderate to high, respectively. Very high rank correlations (0.98 to 0.99) between EBV predicted for the same trait from linear and threshold model indicated that reranking of sires based on model used was minimal. In conclusion, despite low heritability, we found utilizable genetic variation in early lactation of heifers. Hence, genetic selection to improve genetic resistance to SCM in early lactation of heifers was deemed possible.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».