Development of genomic evaluation for methane efficiency in Canadian Holsteins
Notice bibliographique
Résumé
Reducing methane (CH 4 ) emissions from agriculture, among other sectors, is a key step to reduce global warming. There are many strategies to reduce CH 4 emissions in ruminant animals, including genetic selection, which yields cumulative and permanent genetic gains over generations. A single-step genomic evaluation for Methane Efficiency (ME) was officially implemented in April 2023 for the Canadian Holstein breed, aiming to reduce CH 4 emissions without impacting production levels. This evaluation was achieved by using milk mid-infrared (MIR) spectral data to predict individual cow CH 4 production. The genetic evaluation model included milk MIR predicted CH 4 (CH4 MIR ), along with milk yield (MY), fat yield (FY), and protein yield (PY), as correlated traits. Traits were expressed in kg/day (MY, FY, and PY) or g/day (CH4 MIR ). The MiX99 software was used to fit the single-step, 4-trait animal model. Genomic breeding values for CH4 MIR were then obtained by re-parameterization, using recursive genetic linear regression coefficients on MY, FY, and PY, giving a measure of ME that is genetically independent of the production traits. The estimated breeding values were expressed as Relative Breeding Values (RBV) with a mean of 100 and standard deviation of 5 for the genetic base population, where a higher value indicates the animal produces lower predicted CH 4 . This national genomic evaluation is another tool that will lower the dairy industry's carbon footprint by reducing CH 4 emissions without impacting production traits.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».