503 Late-Breaking: Using Random Regression Models to Estimate Genetic Parameters for Milk Production Traits under Different Levels of Heat Stress in Canadian Holstein Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetically selecting animals that are heat tolerant can help to maintain production efficiency of the dairy industry under thermal challenges. During the summer months in Canada, dairy cows could be under thermal stress. For instance, in Ontario, cows are expected to be 105 days under thermal stress. The objective of this study was to estimate genetic parameters for milk production traits under heat stress in Canadian Holstein cows. A total of 604,050 test-day records for milk, fat, and protein yields from 78,516 first-lactation Holstein cows were used in this study. The production data was combined with daily maximum temperature-humidity index (THI; ranging from 30 to 83) calculated based on meteorological records from public weather stations. In total, 58 weather stations were located within a maximum distance of 20 km from each of the 1,284 herds included in this study. Single-trait random regressions on THI, fitting linear splines to describe the random additive genetic and permanent environmental effects, were used in the genetic analyses. Based on preliminary analyses, the knots of the spline functions were set to THI = 70, 57, and 58 for milk, fat, and protein yields, respectively. Therefore, the models assumed a linear effect of heat stress beyond the THI threshold, allowing to estimate the additive genetic effect under thermal comfort and at different levels of heat stress. The genetic correlations estimated between thermal comfort and heat stress were -0.09, -0.33, and -0.21 for milk, fat, and protein yields, respectively. This indicates an antagonistic relationship between level of production and heat tolerance. However, small differences in heritability estimates were observed above the THI thresholds (they ranged from 0.20 to 0.22 for milk, 0.18 to 0.15 for fat, and 0.14 to 0.15 for protein yields). This study demonstrates the possibility of genetically selecting for more heat-tolerant animals in Canada.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».