47 Genomic Studies of Reproductive Performance in American Mink
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving reproductive efficiency is one of the main breeding goals in mink farming. Understanding the genetics of reproductive performance is essential for the development of effective breeding programs in mink. The objectives of this study are to 1) estimate the phenotypic and genetic parameters for litter sizes (LS), mortality rate at birth. (MB) and gestation-length (GL) traits; 2) perform genome-wide association studies (GWAS) for these reproductive traits; 3) implement GWAS results in the selection of mink for reproductive performance; 4) explore the potential for genomic selection in mink. The detailed reproductive performance on 3,500 female mink has been collected at the Canadian Center for Fur Animal Research at Dalhousie University (Truro, NS, Canada), in which, 1,000 of them will be genotyped with Affymetrix 50k SNP panel. A series of univariate and bivariate analyses were implemented in ASREML software to estimate the genetic and phenotypic parameters. Heritability estimates (±SE) were low-to-moderate, ranged from 0.06±0.02 for total number born to 0.23±0.03 for GL. High positive genetic correlations (±SE) were observed between LS traits, ranged from 0.59±0.18 to 0.85±0.11. There was a moderate genetic correlation (±SE) between MB and total number of kits born (0.46±0.15). However, MB had a favorable strong negative genetic correlation (±SE) with the number of weaned kits (–0.75±0.16). These estimated genetic parameters can be incorporated into Canadian mink breeding programs. Considering the low-to-moderate heritability of reproduction traits, the availability of the mink reference genome and genotyping panel will provide opportunities to accelerate mink breeding through genomics. The results of this project will contribute significantly to the current genetic knowledge of reproductive traits and identify the opportunities for genetic improvement through the application of genomics. The overall project aim is to develop a cost-effective, low-density panel of markers for the implementation of genomic selection for reproductive performance in mink.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».