DNA-based Paternity Analysis in Multi-bull Breeding Programs on Beef Cattle Operations in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
A 3-yr study was conducted to evaluate deoxyribonucleic acid (DNA)-based paternity analysis on commercial beef ranches managing multi-bull breeding systems. Five commercial ranches in central Saskatchewan Canada participated in the study with a total of 22 breeding groups. All bulls (n = 75) and calves (n = 2243) were sampled to determine parentage. Number of calves sired per bull ranged from 1 to 87 (23 ± 15.9). The value of a calculated index of bull prolificacy (BPI) ranged from 0.05 to 3.83. Older bulls had a BPI averaging 1.10, 2-yr old bulls 1.00, and yearling bulls 0.76 (p > 0.05). Strong positive (r = 0.93, n = 74, p = 0.01) correlation was observed between total calves born per bull and calves born in the first 21 days BPI, between total calves born per bull and calves born in week-3 BPI (r = 0.69, n = 74, p = 0.01). Bull age was shown to play a significant role when determining prolificacy, with older bulls siring more calves than younger bulls. Bull number per breeding group influenced the number of calves sired. As number of bulls per breeding group increased so did the variation in the number of calves sired by each bull. Conducting DNA parentage testing only on calves born in the first 21 d or in week 3 of the calving season may provide an opportunity to decrease costs and turn-around time for laboratory results and decisions made, prior to the next breeding season.
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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 | 0,002 |
| 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 ».