Breeding values and index creation for health and behavior traits in Labrador Retriever guide dogs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Genomic breeding values and multi-trait selection indices have significantly advanced genetic improvement in livestock but remain underutilized in guide dog breeding. This study developed a genomically informed selection framework for a population of Labrador Retrievers by integrating health (e.g., dental, ocular, and dermatological conditions) and behavioral (e.g., trainability, distraction level, pace) traits into a "Behavior Score," "Health Score," and "Total Score" index by applying Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) to estimate breeding values. Results: Phenotypic and genotypic data were collected from 844 dogs over 26 years at The Seeing Eye guide dog school. Predictive performance was evaluated via five-fold cross-validation and correlation-based metrics. Results showed that some dentition related health traits exhibited moderate to high Area Under Receiving Operating Characteristic (AUROC) values (0.79-0.87), indicating potential for immediate use for genetic improvement. In contrast, most other health traits demonstrated weak to moderate predictive accuracy. Behavioral traits exhibited lower predictive accuracy but showed a stronger association with training success. Models were commonly unable to correctly classify individuals for binary or ordinal traits yet performed well in ranking individuals, likely due to lower heritability or strong environmental influences of traits or limitations of the dataset itself. The behavior-focused Total Score (AUROC ~0.72) outperformed health-based indices as a fixed effect in predicting breeding success despite the weaker predictive ability of individual behavioral traits. Incorporating parental scores as fixed effects modestly improved breeding values for success, indicating the importance of integrating additional data sources where available. Discussion: While these findings underscore the utility of genomic selection for guide dog breeding, they also highlight constraints stemming from small, genetically homogeneous populations and variable phenotyping. Ultimately, we provide the first usable individual and multi-trait genomic approaches to enhance both health and performance outcomes in working dog programs and a foundation to expand upon the reference population and behavioral trait assessment to improve prediction accuracy in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».