Genomic evaluation for feed efficiency in Canadian Holsteins
Notice bibliographique
Résumé
Genomic evaluation was developed for feed efficiency for Canadian Holsteins, with the first official release in April 2021. The model defines all traits in two periods of first lactation: 5-60 and 61-305 days in milk. Traits are: a) Metabolic Body Weight (MBW), calculated as (body weight) 0.75 ; b) Energy Corrected Milk (ECM), calculated as 0.25*Milk + 12.2*Fat + 7.7*Protein; and c) Dry Matter Intake (DMI). All traits are weekly averages expressed in kg/day (ECM and DMI) or kg 0.75 (MBW). Single-step method is used to fit the multiple-trait linear animal model for 6 traits (ECM, MBW, and DMI, in two DIM intervals) with genotypic information, using the MiX99 software. GEBV of DMI are re-parameterized using linear regressions of DMI on ECM and MBW, giving a measure of feed efficiency (RFI) genetically independent of ECM and MBW. Genetic parameters were estimated using 99,713 weekly records on 4,952 cows. Heritability of RFI was 0.10 and 0.05 for early and later periods in first lactation, respectively, and were smaller than estimates for DMI (0.29 and 0.27). By definition, RFI and the energy sink traits were genetically uncorrelated. Correlations between DMI and RFI were 0.50 and 0.37 for first and second DIM intervals, respectively. Finally, RFI in 5-60 DIM was genetically less correlated with RFI in 61-305 DIM compared to DMI between these two DIM intervals (0.63 vs. 0.88). Estimated breeding values (GEBV) for RFI are reversed in sign and proofs are expressed as RBV (mean = 100 and SD = 5, for base bulls). Proofs for RFI in 61 – 305 DIM, labeled as Feed Efficiency (FE), are considered a principal selection criterion for feed efficiency in Canadian Holsteins. Average reliability of FE for young genomic bulls was 0.41.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».