52 Genomic selection in the beef industry: Current achievements and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past decade, genomic testing of beef cattle has evolved from applications in research to a routine practice for many beef cattle seedstock breeders. Testing for lethal genetic conditions or parentage was many breeders’ first experience with genomic testing. While the American Angus Association (AAA) began utilizing 384 SNP genotypes in genetic evaluations in 2009, the adoption of genotyping with higher density (~50,000 SNP) arrays by AAA in 2010 launched large-scale genotyping of Angus cattle for genetic evaluation. AAA transitioned from semi-annual to weekly genetic evaluations in 2010, and cost of genotyping decreased from $139 per animal in 2011, to $37 in 2017. In fiscal year 2018, AAA members genotyped over 160,000 animals for genetic evaluation, and as of April 2019, the AAA and Canadian Angus Association joint genetic evaluation includes over 635,000 genotyped animals. Now genotyping arrays with Angus-specific SNP content are used. The primary benefit to Angus breeders has been increased accuracy of genetic prediction for young animals, especially for traits with limited phenotypic information such as carcass traits, feed intake and mature cow size. Future benefits from genotyping include identification and selection against embryonic lethal alleles, better characterization of inbreeding, and selection tools for additional traits relevant to or measured in unique environments. Electronic sensors and other novel approaches may yield previously unmeasurable phenotypes for health and efficiency traits, which can be extended to wider populations for selection using genomics. New techniques such as DNA pooling and genotyping by sequencing may reduce costs enabling widespread testing in commercial cow-calf and cattle feeding enterprises. The application of genomic selection has clearly been a significant advancement in genetic selection in Angus cattle in the past ten years. This early adoption will expedite subsequent genomic tools at an increasing rate and will foster innovation.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».