Genetic parameters for egg quality traits in Pekin ducks
Notice bibliographique
Résumé
Pekin duck (Anas platyrhynchos domesticus) is the most widely consumed duck protein with nearly 35 million animals produced annually in the United States and exported worldwide. Pekin ducks are primarily utilized in meat production, so very little information is available about their heritability estimates and genetic correlations for traits related to egg quality. Genetically improving duck populations together with the implementation of more efficient nutritional and management strategies is paramount for the long-term sustainability of the US duck industry. There is a potential opportunity to increase meat duck productivity by improving hatching egg quality. The main objectives of this study were to estimate heritability and genetic correlations for various egg quality traits in a commercial population of Pekin ducks. Egg quality traits for 612 Pekin duck females were measured through 3 time points over 2 generations (GEN) [30, 32, and 35 wk of age (WOA)]. GEN 2 had an additional sampling occurring at 40 WOA. Genetic correlations and heritability estimates were calculated for all the traits using the BLUPF90 software, the Restricted Maximum Likelihood (REML) method, and a pedigree containing 9,418 individuals. All egg quality traits evaluated are moderately to highly heritable ranging from 0.20 for Haugh Unit (HU) and Vitelline Membrane Strength (VMS) to 0.71 for shell ratio (SR). Heritability estimates were calculated for each age of collection and in general heritability increased up to 35 WOA. Genetic correlations between egg quality traits showed a wide range of positive and negative relationships with correlation strengths ranging of -0.80 [yolk ratio (YR) and albumin ratio (AR)] to 0.99 [egg volume (EV) and egg weight (EW)]. The results of this study highlight the potential to improve hatching egg quality within Pekin ducks using a multi-trait selection scheme through direct genetic selection.
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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 | 0,000 |
| 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 ».