PSIV-26 Late-Breaking: Evaluation of a genome-based sorting system for feeder cattle.
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the use of molecular breeding values (MBVs) for carcass traits to sort steers into quality grid and lean meat yield groups. A training set of 2300 animals with genotypes and phenotypes was used to predict MBVs for lean meat yield (LMY) and marbling score (MBS) for 299 Angus, 181 Charolais and 638 Kinsella composite steers using the genomic best linear unbiased prediction method. Steers were placed into MBV-Quality, MBV-Lean, MBV-Marbling and MBV-Other groups on the basis of predicted MBV for LMY and MBS being jointly greater or less than the mean MBV values for both traits. Carcass phenotypes of the steers were then collected and evaluated for consistency with the assigned group using descriptive statistics. Also, the accuracy of genomic predictions was assessed as the additive genetic correlation from a bivariate animal model that fits the observed carcass phenotype and the predicted MBV. The number of steers that met the expected carcass outcome was counted to produce actual percentages for each MBV group. Results showed that on average, MBV-Quality and MBV-Marbling groups had heavier carcasses, greater backfat and more marbling across the three populations while MBV-Lean had leaner carcasses. For most traits, the coefficient of variation suggested less variability and uniform carcass in the MBV-Marbling followed by MBV-Lean and MBV-Quality groups. Greater than 70% of the steers in the MBV-Quality, MBV-Lean and MBV-Marbling groups reached the desired carcass outcome of 70:70 Quality Grid and Y1-lean meat yield in Angus and Charolais but not for Kinsella composite. The accuracy of genomic prediction showed that the MBVs could predict from 60 to 80% of the observed carcass trait values. Thus, genomic profiles can potentially help to streamline the feedlot-finishing process and improve the quality and consistency of beef carcasses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».