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Enregistrement W6991260539

Genetic variability of test-day urea nitrogen and lactose in milk of Jersey, Brown Swiss and Ayrshire cattle breeds in Quebec

2013· dissertation· en· W6991260539 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritabilityLactoseBrown SwissRegressionRandom effects modelHerdRegression analysisDairy cattleLegendre polynomialsGenetic correlation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large dataset of test-day milk records for cows having calved between January 2000 and May 2007, was obtained from the Quebec Dairy Herd Improvement Programme, Valacta, Quebec, Canada. This dataset contained 919,814 test-day milk yield records from 45520 Ayrshire cows on 956 dairy farms, 133,690 records from 7493 Jersey cows on 910 dairy farms, and 118,996 records from 5693 Brown Swiss on 476 dairy farms. Test-day records from the first three parities after editing served in the estimation of genetic parameters using a Restricted Maximum Likelihood method. The genetic parameters of six milk yield traits — milk, fat, lactose and protein yields, somatic cell score, and milk urea nitrogen (MUN) — were estimated using various random regression test-day models in the first three parities separately. Random regression test-day animal models for a single trait with Legendre polynomials of 2nd to 4th order and the Wilmink function with an exponential term of 0.01 to 0.09 with a step size of 0.02 were used for the estimation of daily heritability of the traits. Bivariate random regression test-day animal models with Legendre polynomials as regression coefficients served to estimate genetic and permanent environmental correlations among the milk yield traits. Single-trait random regression models were compared using BIC, AIC, residual sum of squares and mean absolute error. The models using Legendre polynomials for the fixed and random effects were among the best models; the Wilmink function resulted in unrealistic heritability estimates for some of the traits. For Ayrshire cows, mean heritability estimates were 0.39, 0.30 and 0.41 for MUN and 0.39, 0.20 and 0.33 for lactose yield, in the 1st, 2nd and 3rd parities, respectively. For Brown Swiss cows, mean heritability estimates were 0.28, 0.26 and 0.13 for MUN, and 0.30, 0.20 and 0.42 for lactose yields, in the 1st, 2nd and 3rd parities, respectively. Likewise, for Jersey cows, mean heritability estimates were 0.26, 0.20 and 0.14 for MUN, and 0.42, 0.51 and 0.12 for lactose yield, in the 1st, 2nd and 3rd parities, respectively. The largest heritability estimates were obtained for the Ayrshire breed in the first parity and the lowest estimates were obtained for the Jersey and Brown Swiss breeds, particularly in the later parities. Genetic correlations of MUN with other yield traits were negative and near zero in the 1st parity for Ayrshire cows, with the exception of SCS, where the genetic correlation was positive and near zero. In the 2nd parity the genetic correlations of MUN with other yield traits were positive and low. In the 3rd parity the genetic correlations of MUN with other yield traits were positive and low, except the genetic correlations with SCS, which was positive and moderate. The genetic and permanent environmental correlations between MUN and other yield traits were close to zero. The genetic and permanent environmental correlations among milk fat, protein and lactose yields were positive and high in the first three parities for the three breeds. The genetic correlation and permanent environment correlation between SCS and all other traits were negative and moderate to high except in the 1st and 2nd parity for the Jersey breed, where genetic correlations between MUN and SCS were positive and near zero.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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