Using Random Regression Models to Genetically Evaluate Functional Longevity Traits in North American Angus Cattle
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to propose novel longevity indicators by comparing genetic parameters for traditional (TL; i.e., the cow's lifespan after the first calving) and functional (FL; i.e., how long the cow stayed in the herd while also calving; assuming no missing (FLa) or missing (FLb) records for unknown calving) longevity, considering different culling reasons (natural death, structural problems, disease, fertility, performance, and miscellaneous). Longevity definitions were evaluated from 2 to 15 years of age, using single- and multiple-trait Bayesian random regression models (RRM). The RRM fitting heterogenous residual variance and fourth order Legendre polynomials were considered as the optimal models for the majority of longevity indicators. The average heritability estimates over ages for FLb (from 0.08 to 0.25) were always higher than those for FLa (from 0.07 to 0.19), and higher or equal to the ones estimated for TL (from 0.07 to 0.23), considering the different culling reasons. The average genetic correlations estimated between ages were low to moderate (~0.40), for all longevity definitions and culling reasons. However, removing the extreme ages (i.e., 2 and >12 years) increased the average correlation between ages (from ~0.40 to >0.70). The genetic correlations estimated between culling reasons were low (0.12 and 0.20 on average, considering all ages and ages between 3 and 12 years old, respectively), indicating that longevity based on different culling reasons should be considered as different traits in the genetic evaluations. Higher average genetic correlations (estimated from 3 to 12 years old) were observed between TL and FLb (0.73) in comparison to TL and FLa (0.64), or FLa and FLb (0.65). Consequently, a higher average proportion of commonly-selected sires, for the top 1% sires, was also observed between TL and FLb (91.74%), compared to TL and FLa (59.68%), or FLa and FLb (61.01%). Higher prediction accuracies for the expected daughter performances (calculated based on the pedigree information) were obtained for FLb in comparison to TL and FLa. Our findings indicate that FLb is preferred for the genetic evaluation of longevity. In addition, it is recommended including multiple longevity traits based on different groups of culling reasons in a selection sub-index, as they are genetically-different traits. Genetic selection based on breeding values at the age of four years is expected to result in greater selection responses for increased longevity in North American Angus cattle.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».