PSX-A-8 Updating Pre-Existing Genetic Evaluations System to Evaluate High-Throughput Data in Purebred and Crossbred Beef Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-throughput technologies are available to aid producers in efficiently and sustainably raising many animals, including automated sensory technologies for phenotype measurement and genomic data. However, uptake of genetic selection by the beef cattle sector has been limited by segmentation of the industry. Therefore, easy to use genetic evaluations systems (GES) that can convert ‘big data’ into real-time and comprehensive results are needed, so that beef cattle producers can utilize the technologies that are becoming available to make accurate breeding decisions. The purpose of this study is to update a pre-existing purebred and crossbred beef cattle GES to become both flexible and efficient in its ability to evaluate high-throughput phenotypic data, and to assess the feasibility of including genotypes in a single-step genetic evaluation procedure (ssGBLUP). Firstly, computational operations required for the calculation of breeding values will be quantified and evaluated. A purebred and crossbred reference population will be assembled using data from Canadian beef breed associations purebred (n = 186,928) and commercial animals (n = 14,406). Multiple breeds will be considered (Angus, Charolais, Hereford, and Simmental), and multiple phenotypes analyzed (birth weight, weaning weight, yearling weight, and calving ease). Key component matrix operations with and without the use of Python Libraries (NumPy) will be evaluated. Computational performance of the different strategies will be compared, including CPU time, and memory allocation. Subsequently, a simulated ssGBLUP will be conducted using a population which mimics that observed in the preliminary analysis. Computational costs associated with the implementation of ssGBLUP will be compared to the existing GES. The results of this study will be directly applied to provide beef producers with the tools to improve the genetics of their own herds. This will facilitate the uptake of technology by the industry, thus increasing the economic value and sustainability of beef production.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».