Applicability of single-step genomic evaluation with a random regression model for reproductive traits in turkeys (Meleagris gallopavo)
Notice bibliographique
Résumé
Fertility and hatchability are economically important traits due to their effect on poult output coming from the turkey hatchery. Traditionally, fertility is recorded as the number of fertile eggs set in the incubator (FERT), defined at a time point during incubation by the identification of a developing embryo. Hatchability is recorded as either the number of fertile eggs that hatched (hatch of fertile, HOF) or the number hatched from all the eggs set (hatch of set, HOS). These traits are collected throughout the productive life of the bird and are conventionally cumulated, resulting in each bird having a single record per trait. Genetic evaluations of these traits have been estimated using pedigree relationships. However, the longitudinal nature of the traits and the availability of genomic information have renewed interest in using random regression (RR) to capture the differences in repeatedly recorded traits, as well as in the incorporation of genomic relationships. Therefore, the objectives of this study were: 1) to compare the applicability of a RR model with a cumulative model (CUM) using both pedigree and genomic information for genetic evaluation of FERT, HOF, and HOS and 2) to estimate and compare predictability from the models. For this study, a total of 63,935 biweekly FERT, HOF, and HOS records from 7,211 hens mated to 1,524 toms were available for a maternal turkey line. In total, 4,832 animals had genotypic records, and pedigree information on 11,191 animals was available. Estimated heritability from the CUM model using pedigree information was 0.11 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m1"><mml:mo>±</mml:mo></mml:math> 0.02, 0.24 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m2"><mml:mo>±</mml:mo></mml:math> 0.02, and 0.24 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m3"><mml:mo>±</mml:mo></mml:math> 0.02 for FERT, HOF, and HOS, respectively. With random regression using pedigree relationships, heritability estimates were in the range of 0.04–0.09, 0.11–0.17, and 0.09–0.18 for FERT, HOF, and HOS, respectively. The incorporation of genomic information increased the heritability by an average of 28 and 23% for CUM and RR models, respectively. In addition, the incorporation of genomic information caused predictability to increase by approximately 11 and 7% for HOF and HOS, respectively; however, a decrease in predictability of about 12% was observed for FERT. Our findings suggest that RR models using pedigree and genomic relationships simultaneously will achieve a higher predictability than the traditional CUM model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».