WPSII-4 Population structure and Holstein ancestry analysis of modern Russian Black and White cattle for accurate genetic evaluation in Leningrad region.
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide popularity of Holstein (HOL) breed is based on high milk abilities and perfect genetic response. During early 1900th Soviet government registered new Russian Black and White (RBW) dairy breed made by crossing of local cows with imported Dutch, German and Latvian Frisian bulls. After 1950th semen and animals importation strategy was changed to pure breeding. Starting from 1990 in an attempt to gain milk production farmers start actively use US and Canadian Holstein bulls for mating purpose. Leningrad region (LR), as highest average milk producing region in Russia, intensively using North American semen and Europe young bulls for AI purpose. Process of moving forward from old official Contemporary Comparison to modern Single-Step SNP-BLUP evaluation model cause question: should be effect of heterosis accounted in the mixed model equation? Due to pedigree data pitfalls, accurate estimation of ancestry proportion between RBW and HOL breed sometimes was difficult. Aim of our research was to check population structure of modern RBW breed in LR using modern genomic tools. The study included 1100 cows and 400 bulls genotyped using illumina 50Kv2 SNP BeadChip and IBDv3 BeadChip by Weatherbys Scientific. Cows were randomly selected from 13 large (>700 milking cows) breeding herds placed in different parts of region. Population structure was estimated using Multi-dimensional scaling (MDS) analysis and Fst statistics in Plink 1.9, maximum likelihood estimation of individual ancestries from multilocus SNP genotype in Admixture software. According to MDS plot (Fig.1) on vector C1, 6 and 42 animals were respectively extremely (-0.4) and slightly (-0.3 to -0.1) outlying from main cluster. Admixture plot shown no critical difference between animals for all tested K (Fig.2). Calculated Fst was 0.008. Using thous evidences, we conclude there is no need to use multi-breed statement in genetic and genomic evaluation model. Supported by FASO state assignment AAAA-A18-118021590138-1.
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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) | 0,002 | 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 ».