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Enregistrement W3205914249 · doi:10.1093/jas/skab235.438

PSVIII-4 Genetic evaluation of functional heifer longevity in north American angus cattle

2021· article· en· W3205914249 sur OpenAlexaff
Hinayah Rojas de Oliveira, Stephen P. Miller, Luiz F. Brito, Flávio S. Schenkel

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce calvingDeviance information criterionBiologyTraitSelection (genetic algorithm)Maternal effectRandom effects modelHeritabilityAdditive genetic effectsHerdBeef cattleMixed modelStatisticsSireGenetic modelAnimal scienceLongevityOffspringBayesian inferenceBayesian probabilityLactationGeneticsMathematicsPregnancyInternal medicineMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The goals of this study were to develop a genetic evaluation system for a novel trait called functional heifer longevity (FHL), and determine if this novel trait is heritable. The FHL trait was defined as binary, in which the heifers received the code 1 if they had calved by the end of their third year (n = 377,938), or 0 if they were culled/sold during this period (n = 368,308). Analysis were performed using linear animal models and Bayesian inference. The significant systematic effects included in the statistical models are born by embryo transfer, year-season of birth, and age at calving (in months). Three models, differing according to their random effects (i.e., reduced model, which included only herd-year-season and additive genetic random effects; maternal genetic model, which added maternal genetic effects; and complete model, which further added maternal permanent environmental effects), were compared based on the deviance information criterion (DIC) and the estimates of genetic parameters. The reduced model was preferred according to the DIC values. However, high maternal heritabilities were estimated using the maternal genetic (0.51) and complete (0.36) models, indicating that maternal effects can impact the selection of heifers for breeding. Similar additive genetic heritabilities were estimated among the three models (0.24, 0.27, and 0.25 using the reduced, maternal genetic, and complete models, respectively), and no significant re-ranking of selection candidates were observed based on their additive genetic breeding values. Total heritabilities and correlations estimated between additive genetic and maternal genetic effects were 0.37 and -0.28 for the maternal genetic, and 0.31 and -0.27 for the complete model, respectively. This study shows that FHL is heritable, and that including maternal effects in the statistical models might be important. These results contribute to a larger project studying the genetics of female longevity in Angus cattle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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