P5064 Accuracy of genome-wide predictions of heterosis in beef cattle using 50K genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Commercial beef cattle production makes use of crossbreeding to exploit heterosis and breed complementarity. Developing a reliable method of heterosis prediction would greatly improve the efficiency of crossbreeding schemes. Also, there is potential for improving accuracy of crossbred breeding values by accounting for heterosis in the genetic evaluation model. The objective of this study was to evaluate the accuracy of genomic prediction of heterosis using a cross-validation approach and to test the impact on genomic estimated breeding value (GEBV) accuracies in beef cattle. A total of 6794 multi-breed and crossbred beef cattle with phenotype and Illumina BovineSNP50 (50K) genotype data were used. Details of breed description, population structure and data editing were reported by [1]. The studied traits included growth and carcass traits as defined in Table 1. Three methods that utilized genome-wide SNP data were applied to predict heterosis: 1) average heterozygosity across loci (H), 2) dominance deviations from dominance relationship matrix (D) and 3) deviation of crossbred phenotype from mid-parent value using information from genomic breed proportions (HV) obtained from the admixture software [2]. A mutually exclusive random sampling of all animals was performed to form 5-groups replicated 5 times with an average of 1359 animals per group. In each analysis within a replicate, one group was dedicated as the validation set while the remaining four groups were combined to form the reference set. The phenotype of the animals in the validation set was assumed to be unknown, thus it resulted in every animal having heterosis predicted without using its own phenotype, allowing their phenotype to be used for validation. The same approach was applied for testing the accuracy of GEBV when accounting for heterosis predicted from the three methods. Our results showed that the best predictor of genomic heterosis for beef carcass and growth traits was HV (Table 1) with accuracy ranging from 0.46 to 0.99. Inclusion of heterosis from the HV method in genomic evaluation improved accuracy of GBV up to 20%. Thus, the opportunity exists for predicting heterosis, improving accuracy of genomic selection and subsequently, optimizing crossbreeding program in beef cattle. [1.] Lu, D., Akanno, E. C. Crowley, J. J., Plastow, G., et al. 2016. J. Anim. Sci. doi:10.2527/jas.2015-0126. [2.] Alexander, D. H., Novembre, J., and Lange, K. 2009. Genome Research, 19:1655–1664.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».