299 Validation of genomic evaluation on some economically important traits of Canadian purebred pigs.
Notice bibliographique
Résumé
This study was performed to validate the accuracy of Genomic Estimated Breeding Values (GEBV) in comparison to traditional EBV calculation for prediction of future performance of pigs on some economically important traits. The traits studied were total number of piglets born (TPB), backfat thickness (BFT), growth rate (age to 100 kg live weight, AGE) and loin depth (adjusted to 100 kg live weight, LDP). Animals were genotyped with Illumina and Affymetrix high-density SNP panels and the number of remaining SNPs after the quality control and excluding the SNPs on the sex chromosomes were 44507, 45364 and 44967 for Duroc, Landrace, and Yorkshire pig breeds, respectively. All genotypes were imputed to the Illumina 70K SNP panel using the FImpute software. The gebv software was used to compute the GEBVs following the equivalent model of VanRaden. GEBVs of validation animals estimated before performance testing in September 2017 were correlated with the de-regressed national EBVs of March 2018 after performance testing. Except for AGE in Yorkshire and Landrace, the GEBV of September 2017 showed 12–63% higher correlation with adjusted phenotypes of March 2018 than September 2017 EBVs. The validation shows very promising results (Table 1) though there needs to be further investigation into the validation of AGE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».