Genetic Parameter Estimation and Selection for Resistance to Gastrointestinal Nematode Parasites in Sheep—A Review
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal nematodes (GINs) are a major problem affecting sheep production systems worldwide. The flocks infected with GINs can undergo significant economic losses due to a decrease in productivity, the animals' deaths, and the costs associated with treatments. The over-reliance on anthelmintics in the past years to eliminate GINs has resulted in the development of resistance against the available commercial anthelmintics. Genetically resistant animals can be used in mating systems to improve the overall flock resistance. This review aimed to summarize the estimated genetic parameters for resistance traits and genetic gains through the use of genetic/genomic selection for resistance to GINs in sheep. Heritability estimates from the literature ranged from 0.00 to 0.46 for fecal egg counts, 0.12 to 0.37 for packed cell volume/hematocrit, 0.07 to 0.26 for FAffa MAlan CHArt (FAMACHA©), from 0.10 to 0.37 for blood parameters, and 0.19 for Immunoglobulin A. Genetic correlations between traits measuring resistance to GINs and production traits ranged from negative to positive values in the literature. Genetic gains are possible when genetic/genomic selection for GIN resistance is applied. Therefore, genetic/genomic selection can be used to improve flocks' resistance to GINs as a sustainable approach in sheep production systems.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».