Estimates of genetic parameters for rumination time, feed efficiency, and methane production traits in first-lactation Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
The large-scale recording of traits such as feed efficiency (FE) and methane emissions (ME) for use in genetic improvement programs is complex, costly, and time-consuming. Therefore, heritable traits that can be continuously recorded in dairy herds and are correlated with FE and ME traits could provide useful information for genetic evaluation. Rumination time has been suggested to be associated with FE, methane production (MeP; ME in g/d), and production traits at the phenotypic level. Therefore, the objective of this study was to investigate the genetic relationships among rumination time (RT), FE, methane and production traits using 7,358 records from 656 first-lactation Holstein cows. The estimated heritabilities were moderate for RT (0.45 ± 0.14), MeP (0.36 ± 0.12), milk yield (0.40 ± 0.08), fat yield (0.29 ± 0.06), protein yield (0.32 ± 0.07), and energy-corrected milk (0.28 ± 0.07), but were low and nonsignificant for FE (0.15 ± 0.07), which was defined as the residual of the multiple linear regression of DMI on energy-corrected milk and metabolic body weight. A favorable negative genetic correlation was estimated between RT and MeP (-0.53 ± 0.24), whereas a positive favorable correlation was estimated between RT and energy-corrected milk (0.49 ± 0.11). The estimated genetic correlation of RT with FE (-0.01 ± 0.17) was not significantly different from zero but showed a trend of a low correlation with dry matter intake (0.21 ± 0.13). These results indicate that RT is genetically associated with MeP and milk production traits, but high standard errors indicate that further analyses should be conducted to verify these findings when more data for RT, MeP, and FE become available.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».