A landscape of the heritability of Fourier-transform infrared spectral wavelengths of milk samples by parity and lactation stage in Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
Fourier-transform near- and mid-infrared (FTIR) milk spectral data are routinely collected in many countries worldwide. Establishing an optimal strategy to use spectral data in genetic evaluations requires knowledge of the heritabilities of individual FTIR wavelength absorbances. Previous FTIR heritability estimates have been based on relatively small sample sizes and have not considered the possibility that heritability may vary across parities and stages of the lactation. We used data from ∼370,000 test-day records of Canadian Holstein cows to produce a landscape of the heritability of FTIR spectra, 1,060 wavelengths in the near- and mid-infrared spectrum (5,011–925 cm −1 ), by parity and month of the lactation (mo 1 to 3 and mo 1 to 6, respectively). The 2 regions of the spectrum associated with absorption of electromagnetic energy by water molecules were estimated to have very high phenotypic variances, very low heritabilities, and very low proportion of variance explained by herd-year-season (HYS) subclasses. The near- or short-wavelength infrared (SWIR: 5,066–3,672 cm −1 ) region was also characterized by low heritability estimates, whereas the estimated proportion of the variance explained by HYS was high. The mid-wavelength infrared region (MWIR: 3,000–2,500 cm −1 ) and the transition between mid and long-wavelength infrared region (MWIR-LWIR: 1,500–925 cm −1 ) harbor several waves characterized by moderately high (≥0.4) heritabilities. Most of the high-heritability regions contained wavelengths that are reported to be associated with important milk metabolites and components. Interestingly, these 2 same regions tended to show more variability in heritabilities between parity and lactation stage. Second parity showed heritability patterns that were distinctly different from those of the first and third parities, whereas the first 2 mo of the lactation had clearly distinct heritability patterns compared with mo 3 to 6.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».