114 Accuracy of genomic predictions using single and multiple-trait machine learning methods in Canadian beef cattle population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The advancement in various machine learning (ML) methods provides tools to extract features from a large data set of complex traits and to predict the outcome of the target trait. In this study, we assessed the genomic prediction accuracy using single trait models based on kernel ridge regression (ST_KRR) and linear support vector regression (STLinearSVR) for female feed intake, feed efficiency and fertility traits of Canadian crossbreed beef cattle (n = 2,834 genotyped with 83,875 single nucleotide polymorphisms) and compared their prediction performances to a single trait genomic best linear unbiased prediction (STGBLUP) method. We also evaluated the performances of multiple-trait genomic prediction methods including MAK-based KRR, MAK-based LinearSVR (MAK_MTLinearSVR), and multiple-trait genomic best linear unbiased prediction (MTGBLUP). For the single trait methods, we found that the ST_KRR model was 1.86% to 26.86% more accurate for feed intake and fertility traits including residual feed intake adjusted for backfat thickness (RFIfat), daily dry matter intake (DMI), feeding event duration (DUR), age of first calving (AFC), pre-breeding backfat at first parity (PBBF), and pre-breeding weight at first parity (PBWT) than the STGBLUP method, which had an average accuracy of 0.39 for the traits investigated. For growth and development traits including julian date of birth (JulianDt), weaning weight adjusted to 200 d (WT200d), and birth weight (BRWT) of heifers, STLinearSVR yielded a 5.44% to 9.92% greater accuracy than STGBLUP. As for the multiple trait methods, MAK_MTLinearSVR had a 1.1% to 20.42% greater accuracy for PBWT, AFC, WT200d, DUR, RFIfat, and BRWT than the single trait model of STLinearSVR, while MTGBLUP had a 0.42% to 32.64% greater accuracy for AFC, RFIfat, WT200d and PBBF than the single trait model of STGBLUP. Our results demonstrate the potential application of ML-based multiple-trait models in beef cattle to improve the effectiveness of genomic selection programs, in particular for traits with low heritability.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».