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Enregistrement W3131453270 · doi:10.1093/jas/skab049

Genetic and phenotypic parameters for body weights, harvest length, and growth curve parameters in American mink

2021· article· en· W3131453270 sur OpenAlexaff
Duy Ngoc, Guoyu Hu, Siavash Salek Ardestani, Younes Miar

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinkGrowth curve (statistics)Inflection pointAnimal scienceBody weightHeritabilityBiologyMathematicsGrowth modelAnimal modelGrowth rateStatisticsGeneticsEndocrinologyGeometryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,412

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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