292 Genetic trend for feed efficiency, growth and carcass traits in three Canadian beef cattle populations involved in the Kinsella breeding project.
Notice bibliographique
Résumé
Genomic selection for feed efficiency in beef cattle offers an opportunity to reduce feed costs and greenhouse gas (GHG) emissions while increasing profitability and environmental sustainability in beef production. Data from a selection experiment using three beef cattle populations maintained at the University of Alberta Roy Berg Kinsella Research Ranch namely, the Kinsella beef composite (KC - split into efficient and control lines), purebred Angus (AN), and purebred Charolais (CH) were analyzed following three years of selection (2013–2016) to obtain an evaluation of selection responses. Selection was carried out using multiple trait selection indexes based on molecular breeding values (MBVs). For the KC and AN population, a maternal profitability index (MPI) for improved feed efficiency, i.e. low residual feed intake (RFI), higher direct (DWWT) and maternal weaning weights (MWWT) was applied, while for the CH population a feedlot profitability index (FPI) for low RFI, low dry matter intake (DMI), higher average daily gain (ADG), greater carcass marbling (CMAR), greater hot carcass weight (HCW), increased lean meat yield (LMY), and increased average back fat thickness (AFAT) was applied. Across the three populations, average estimated breeding values (EBVs) obtained from a multivariate animal model showed significant differences at P<0.05 between the 2013 and 2016 born calves for some traits in the selection indexes. In the KC population, the 2016 KC-Efficient herd had a significantly lower average EBV for RFI of -0.004 ± 0.015 Kg DMI/d and a higher average MWWT of 0.018 ± 0.003 kg in comparison to 0.121 ± 0.014 kg DMI/d for RFI and 0.011 ± 0.003 kg for MWWT in the 2016 KC-Efficient calves. Average EBVs for DWWT and MWWT increased in the AN population from -2.071 ± 0.987 to 1.949 ± 0.948 kg and -0.76 ± 0.38 to 1.722 ± 0.317 kg respectively across years. In the CH population, LMY increased from -0.448 ± 0.156 to 0.004 ± 0.117% while CMAR decreased from 16.61 ± 3.247 to 1.377 ± 2.153.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».