Modeling genetic components of hatch of fertile in broiler breeders
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive efficiency such as fertility and hatch of fertile (HoF) are of economic importance and concern to breeding companies becaue of their effects on chick output. Similar to other traits of economic importance in poultry breeding, the rate of response for HoF is largely dependent on the use of an appropriate model for evaluating the trait. Therefore, the objectives of this study were to estimate genetic parameters from cumulative, repeatability, fixed regression, random regression, and multitrait models for HoF from a pure-line broiler breeder. The data available for this study consisted of weekly HoF records from 11,729 hens with a total pedigree record of 38,260. Estimates of heritability from the various models ranged from 0.04 to 0.22 with the highest estimate obtained from the cumulative model and the lowest from the repeatability model. Responses to selection estimated for the different models ranged from 0.03 to 0.08% gain per year of the phenotypic mean. In general, the cumulative and the repeatability models underestimated response to selection. The multitrait and random regression models gave similar results for response to selection at 0.08 percentage change in phenotypic mean. In conclusion, the cumulative model is not optimal for modeling HoF, and likewise, the repeatability model. The random regression and multitrait models should be considered instead as they offered a higher response to selection. However, if a multitrait analysis is to be considered, it is recommended to split up the production period in such a way as to avoid computational constraints due to overparameterization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».