287 Genomic prediction for residual feed intake and its component traits based on 50K and imputed 7.8
Notice bibliographique
Résumé
Genomic prediction has the potential to accelerate the genetic improvement rate for feed efficiency traits in beef cattle. In this study, we evaluated genomic prediction accuracies for residual feed intake (RFI) and its component traits dry matter intake (DMI), average daily gain (ADG), and metabolic body weight (MWT) based on genotyped 50K and imputed 7.8 million whole genome sequence SNPs in multiple Canadian beef cattle populations. The populations included purebred Angus (N=1,162), purebred Charolais (N=717), Kinsella (N=1,506), Elora (N=775), PG1 (N=1,911), and TX (N=1,502). Animals from the six populations were combined into a single reference population and genomic prediction was conducted using GBLUP based on 50K (50K-GBLUP) and 7.8 million imputed SNPs (seqGBLUP) with 5-fold cross validation of each population. In addition, a weighted GBLUP (w-seqGBLUP) was performed for the 7.8 million imputed SNPs using a G matrix constructed by weighting SNPs of nine functional classes with their weighting factors obtained based on the average square of estimated marker effects of each functional class from GWAS. The results showed that both seqGBLUP and w-seqGBLUP yielded similar accuracies for all the traits of all breed populations. For crossbred populations, seqGBLUP and w-seqGBLUP improved the prediction accuracy by 4.1%, or from the realized genomic prediction accuracy of 0.363 to 0.378 for RFI of the Kinsella population, to 16.4% or from 0.311 to 0.362 for ADG of the Elora population in comparison to the 50K-GBLUP. However, both seqGBLUP and w-seqGBLUP had a 6.6% to 11.6% lower prediction accuracy than that of 50K-GBLUP for purebred Angus. A reduction of 1.3% and 1.5% on genomic prediction accuracy was also observed for MWT and RFI, respectively, for purebred Charolais. On-going studies are being undertaken to further improve genomic prediction accuracies for feed efficiency traits in Canadian beef cattle.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».