Symposium review: Exploiting homozygosity in the era of genomics—Selection, inbreeding, and mating programs
Notice bibliographique
Résumé
The advent of genomic selection paved the way for an unprecedented acceleration in genetic progress. The increased ability to select superior individuals has been coupled with a drastic reduction in the generation interval for most dairy populations, representing both an opportunity and a challenge. Homozygosity is now rapidly accumulating in dairy populations. Currently, inbreeding depression is managed mostly by culling at the farm level and by controlling the overall accumulation of homozygosity at the population level. A better understanding of how homozygosity and recessive load are related will guarantee continued genetic improvement while curtailing the accumulation of harmful recessives and maintaining enough genetic variability to ensure the possibility of selection in the face of changing environmental conditions. In this review, we present a snapshot of the current dairy selection structure as it relates to response to selection and accumulation of homozygosity, briefly outline the main approaches currently used to manage inbreeding and overall variability, and present some approaches that can be used in the short term to control accumulation of harmful recessives while maintaining sustained selection pressure.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».