PSIII-13 Genetic parameters and the purebred–crossbred genetic correlation for growth, carcass, and meat quality traits in pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growth, meat quality, and carcass traits are of economic importance in swine breeding. Understanding their genetic basis in commercial crossbred pigs and purebred-crossbred genetic correlations are necessary for a successful breeding program. The objectives of this study were to 1) estimate genetic parameters for growth, meat quality and carcass traits in a purebred sire line and related commercial crossbred pigs and 2) estimate the corresponding genetic correlations between purebreds and crossbreds (rpc). We analyzed 115266, 10927 and 43057 purebred records for growth, meat quality (n = 4) and carcass traits (n = 7), respectively. For crossbreds, there were 2000 pigs with growth records, with 900 of them having meat quality and carcass data. A series of univariate and bivariate analyses were used to estimate genetic parameters and rpc. Growth showed moderate heritability (0.20 ± 0.10 to 0.25 ± 0.01) in both purebreds and crossbreds. Heritability estimates for meat quality traits ranged from 0.21 ± 0.03 to 0.42 ± 0.04 in purebreds and from 0.17 ± 0.14 to 0.47 ± 0.15 in crossbreds. Carcass traits had higher heritability estimates in purebreds compared to crossbreds, except for hot carcass weight (0.10 ± 0.02 vs. 0.24 ± 0.16). Genetic correlations among meat quality traits were variable in both populations, whereas genetic correlations among carcass traits were similar in purebreds and crossbreds. Estimates of rpc were high for growth (0.99 ± 0.5) and for meat quality traits (0.94 ± 0.39 to 0.99 ± 0.2), except for Minolta color (-0.48 ± 0.56). Carcass traits had moderate to high estimates of rpc (0.64 ± 0.4 to 0.92 ± 0.3). Carcass fat had a negative estimate of rpc (-0.1 ± 0.5). However, ultrasound fat as an indicator trait for carcass fat had a high positive estimate of rpc (0.88 ± 0.14). Our results indicate that selection in purebreds can be efficient to improve these traits in both purebreds and crossbreds but for some traits, genetic gain can be improved by applying combined crossbred and purebred selection. Funding provided by Genome Canada and the National Research Council.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».