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Enregistrement W3019427358 · doi:10.1590/0001-3765202020180697

Genetic parameters for performance and carcass traits in a paternal 1 lineage of broiler

2020· article· pt· W3019427358 sur OpenAlexfundno aff
Valdecy Aparecida Rocha da Cruz, Natália Vinhal Grupioni, Gabriela Geraldi Mendonça, Guilherme Costa Venturini, Mônica Corrêa Ledur, J. de O. Peixoto, Danísio Prado Munari

Notice bibliographique

RevueAnais da Academia Brasileira de Ciências · 2020
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual PaulistaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEmpresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversity of Guelph
Mots-clésHeritabilityBiologyGenetic correlationRestricted maximum likelihoodSelection (genetic algorithm)BroilerGenetic gainWeight gainAnimal scienceFeed conversion ratioGenetic variationStatisticsBody weightGeneticsMaximum likelihoodMathematicsGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to estimate variance components for performance and carcass traits in a paternal broiler line. The (co)variance components were estimated by the restricted maximum likelihood method applied to the animal model, including the fixed effect of group (sex and hatch) and additive genetic and residual as random effects. Estimated heritability for performance traits ranged from 0.09 to 0.42. The genetic correlations between traits ranged from -0.50 to 0.97. The heritability estimates of feed intake, weight gain, and feed conversion from 35 to 41 days of age were of low magnitude. The genetic correlations among them were favorable to genetic selection. These results suggest that moderate genetic gain can be obtained to the feed intake and weight gain when the selection criterion is the body weight and prime cuts traits. The feed conversion that had low heritability estimation and low genetic correlation with the body weight and prime cut traits needs to pay greater attention due to the economic importance in the high-meat production lineage breeding programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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