326 Genetic evaluation of lamb survival in Canadian sheep using a random regression model.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving lamb survival is essential for sustainable sheep production, particularly because high prolificacy can lead to increased mortality. The objective of this study was to implement a random regression model to evaluate lamb survival (LS) and estimate genetic parameters across different survival ages, from 1 to 50 days (weaning age). The dataset analyzed included 1,951,084 animals, progeny of 409,304 ewes and 35,118 rams, raised in 2,208 flocks across Canada between 1986 to 2024. A single-trait Bayesian random regression model (RRM), which included the systematic effects of year-month of lambing and age of the dam-class of sex of lambs born, and the random effects of flock-year-management group, litter of birth dam, direct animal additive genetic, animal permanent environment, maternal genetic, and maternal permanent environment. Third-degree Legendre orthogonal polynomials were used to fit the longitudinal direct animal additive genetic, animal permanent environment, maternal genetic random effects and year-month of lambing systematic effect. A homogeneous residual variance across ages was assumed. The average heritability estimates for LS across ages ranged from 0.15 to 0.20 and were consistently higher than when analyzing survival as a categorical trait with five categories (heritability= 0.05), i.e. death at birth: mummified (1) or stillborn (2), between birth and 10 days (3), between 10 and 50 days (4), and survival until weaning at 50 days (5), which is currently the model used to evaluate LS in the Canadian sheep evaluation. Maternal heritability estimates were high across all ages (ranged from 0.52 to 0.53), showing a significant and consistent genetic maternal influence on survival across all ages. This highlights the importance of considering maternal traits in breeding and management strategies to improve lamb survival. The estimated direct genetic correlations across ages ranged from moderate to high (0.75 to 0.90), while the maternal genetic correlations were slightly higher (0.88 to 0.95). These findings suggest that LS between 1 and 50 days of age has a common genetic background indicated by similar heritabilities and moderate to high genetic correlation across ages. Genetic selection based on RRM breeding values is expected to yield greater selection responses for improving lamb survival in Canadian sheep compared to the current evaluation based on a categorical LS trait.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».