Use of Milk Infrared Spectral Data as Environmental Covariates in Genomic Prediction Models for Production Traits in Canadian Holstein
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to provide a procedure for the inclusion of milk spectral information into genomic prediction models. Spectral data were considered a set of covariates, in addition to genomic covariates. Milk yield and somatic cell score were used as traits to investigate. A cross-validation was employed, making a distinction for predicting new individuals' performance under known environments, known individuals' performance under new environments, and new individuals' performance under new environments. We found an advantage of including spectral data as environmental covariates when the genomic predictions had to be extrapolated to new environments. This was valid for both observed and, even more, unobserved families (genotypes). Overall, prediction accuracy was larger for milk yield than somatic cell score. Fourier-transformed infrared spectral data can be used as a source of information for the calculation of the 'environmental coordinates' of a given farm in a given time, extrapolating predictions to new environments. This procedure could serve as an example of integration of genomic and phenomic data. This could help using spectral data for traits that present poor predictability at the phenotypic level, such as disease incidence and behavior traits. The strength of the model is the ability to couple genomic with high-throughput phenomic information.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».