Investigating Genomic Methods to Improve the Productivity of Canadian Dairy Goats
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian dairy goat sector has rapidly expanded in the last decade to meet increasing market demand for goat milk products. However, the productivity of Canadian dairy goats varies and increasing production efficiency is critical to the competitiveness of both individual farming operations and the sector. Genetic selection is one proven method of increasing the production efficiency of livestock populations that has been underutilized in the Canadian dairy goat sector. This thesis explored the application of quantitative genomic methodologies to improve genetic selection for milk production and conformation traits in the Canadian Alpine and Saanen dairy goat breeds. Specifically, these studies investigated the potential benefits of incorporating genomic information in the Canadian Dairy Goat Genetic Improvement Program and provided insight into the underlying genetic architecture of these traits in Canadian dairy goat populations. The results indicate that the implementation of single-step genomic evaluations could increase theoretical accuracy of genetic evaluations for selection candidates, does without records and bucks without daughter records, by an average of 35 to 54% for milk production traits and 50 to 82% for conformation traits. Results from single- and multiple-breed analyses were similar for the milk production traits, but the use of multiple-breed analyses was beneficial for the less heritable conformation traits, especially for the Saanen breed for which fewer phenotypic records were available. Furthermore, significant single nucleotide polymorphisms (SNP) were identified, corresponding to both previously reported (e.g., CSN1S1, DGAT1, ZNF16) and novel (e.g., DCK, MOB1B, and RPL8) positional and functional candidate genes, providing greater insight into the genetic architecture of milk production and conformation traits in these populations. Overall, these results suggest that genomic methodologies can be used to improve the production efficiency of Canadian dairy goat populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».