PSIV-24 Genetic analysis of the service sire effect on survival of swine from birth to market weight.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mortality from birth to market weight in swine imposes substantial economic losses on pork production systems and raises critical animal welfare concerns. While genetic selection has predominantly targeted maternal and direct genetic effects, the role of service sires in shaping offspring survival remains poorly characterized, limiting opportunities for optimizing breeding strategies. Quantifying the genetic contribution of service sires to offspring survival may provide an opportunity to improve selection for survival traits. Thus, this study aimed to estimate the heritability of service sires on seven survival-related traits from birth to market weight. The studied traits included total number of piglets born (TNB), total number of piglets born alive (NBA), survival rate at birth (SRB), total number weaned (TNW), survival rate from birth to weaning (SRW), total number of individuals reaching market weight (TNM), and survival rate from weaning to market weight (SRM), The dataset included records from 9,828 litters of the Canadian Landrace breed. The phenotypic records of litter originated from a total of 4,067 dams and 788 service sires. The significance of fixed effects (herd-year-season and number of services), covariates (inbreeding of litter and dam, parity, farrowing age of dam within parity, lactation length of previous parity, previous weaning to conception interval), and random effects (additive genetic effects of dam and sire, permanent environmental effect of dam, and common litter effect of dam) were determined using univariate models in ASReml 4.2. Only the significant effects were retained in the final model for variance component estimation for each trait. The estimated heritabilities (±SE) for the service sire were low at 0.066±0.009 for TNB, 0.059±0.008 for NBA, 0.018±0.005 for SRB, 0.049±0.008 for TNW, 0.014±0.004 for SRW, 0.032±0.006 for TNM, and 0.026±0.006 for SRM. On average, the difference in the estimated EBVs between the top and bottom 10% of service sires corresponded to an increase of 3.77 TNB, 3.44 NBA, 0.03 SRB, 2.58 TNW, 0.04 SRW, 1.96 TNM, and 0.10 in SRM per litter. These results indicate that sire selection could be used to improve piglet survival, although direct genetic gains may be limited due to the low heritability of the traits. However, the low heritabilities highlight the potential for genomic selection, which leverages genome-wide markers to capture additive genetic variance beyond what is detected by pedigree-based methods and offers a viable strategy to improve pre- and post-weaning survival. Further research should explore integrating genomic information to refine selection strategies for service sires on these critical yet low-heritability survival traits.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».