27 Machine Learning Algorithms Based on Haplotype Libraries for Classification of Stillbirth Susceptibility in Holstein Cows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reduced fertility is one of the main causes of economic losses in dairy farms. The cost of a stillbirth is estimated in US$ 938 per case in Holstein herds. Machine learning (ML) is gaining popularity in the livestock sector as a mean to identify hidden patterns and due to its potential to address dimensionality problems. Here we investigate the application of ML algorithms for the prediction of cows with higher stillbirth susceptibility in two scenarios: cows with >25% and >33.33% of stillbirths among birth records. These thresholds correspond to percentiles 75 (still_75) and 90 (still_90), respectively. A total of 10,570 cows and 50,541 birth records were collected to perform a haplotype-based genome-wide association study. Five-hundred significant pseudo single nucleotide polymorphisms (pseudo-SNPs) (False-Discovery Rate< 0.05) were used as input features of ML-based predictions to determine if the cow is in the top-75 and top-90 percentiles. Table 1 shows the classification performance of the investigated ML and linear models. The ML models outperformed linear models for both thresholds. In general, still_75 showed higher F1 values compared to still_90, suggesting a lower misclassification ratio when a less stringent threshold is used. We observe that accuracy of the models in our study is higher when compared to ML-based prediction accuracies in other breeds, e.g. compared to the accuracies of 0.46 and 0.67 that were achieved using SNPs for body weight in Brahman and fertility traits in Nellore, respectively. Xgboost algorithm shows the highest balanced accuracy (BA; 0.625), F1-score (0.588) and area under the curve (AUC; 0.688), suggesting that xgboost can achieve the highest predictive performance and the lowest difference in misclassification ratio between classes. The ML applied over haplotype libraries is an interesting approach for the detection of animals with higher susceptibility to stillbirths due to highest predictive accuracy and relatively lower misclassification ratio.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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; 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 ».