Genetic and phenotypic parameters for body weights, harvest length, and growth curve parameters in American mink
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the genetics underlying growth curve is important for selection of animals with better growth potential, but little is known about the genetics of growth curve parameters in mink. This study estimated the genetic parameters for body weights (BWs), harvest length (HL), and growth parameters derived from the Richards model. For this purpose, individual BW of 1,088 mink measured seven times in 3-wk intervals (weeks 13 to 31 of life) were used for growth curve modeling using the Richards model. The BW traits included BW at week 13 (BW13), 16 (BW16), 19 (BW19), 22 (BW22), 25 (BW25), 28 (BW28), and 31 (BW31). Univariate analyses indicated that sex and birth-year had significant effects (P < 0.05) on BW, HL, asymptotic weight (α), growth rate at mature (k), shape parameter (m), weight at the inflection point (WIP), and age at the inflection point (AIP). In contrast, the color type had only significant effect (P < 0.05) on BW31 and HL. Estimated heritabilities (±SE) were ranged from 0.36 ± 0.13 (BW13) to 0.46 ± 0.10 (BW22) for BW and were 0.51 ± 0.09, 0.29 ± 0.09, 0.30 ± 0.09, 0.33 ± 0.1, 0.44 ± 0.10, and 0.47 ± 0.10 for HL, α, k, m, WIP, and AIP, respectively. The parameter α had non-significant (P > 0.05) genetic correlations (±SE) with k (-0.21 ± 0.23) and m (-0.10 ± 0.22), suggesting that changing shape parameters (k and m) will not influence asymptotic weight (α). Strong significant (P < 0.05) phenotypic (from 0.46 ± 0.03 to 0.60 ± 0.03) and genetic (0.70±0.13 to 0.88±0.09) correlations were observed between HL and different BW measures. The α, AIP, and WIP parameters had significant (P < 0.05) genetic correlations with HL indicated that selection for higher α, AIP, and WIP values would increase HL. Parameters k and m had nonsignificant (P > 0.05) genetic correlations with HL, indicating the change of the curve shape could not influence HL. Overall, the results suggest that growth curve parameters are heritable and can respond to genetic or genomic selection for optimizing the performance in mink.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».