Predicting stress sensitivity of laying hens by identifying genetic, incubation and rearing factors
Notice bibliographique
Résumé
Genetic differences exist in performance and adaptive capacity of chickens, for instance between brown and white strains. Effects of genetic, animal related and environmental factors on technical performance, health, and welfare of laying hens were determined during incubation, rearing, and laying. Hatchability was affected by strain, breeder age, egg weight uniformity, length of egg storage and season, but egg weight loss did not have a significant effect on hatchability. Predicted hatchability of brown strains was higher than that of the white strains (on average Δ = 2.02%). During the (maternal) laying phase, clutch size (CS) was included as a factor determining rearing success, while in the rearing phase of the offspring, three rearing traits (first week mortality (FWM), rearing abnormalities (RA), natural death (ND)) were included. RS was defined as the percentage of animals that survived to the laying barn relative to the number of chicks that hatched from a batch. Genetic parameters for each trait were estimated, using a Linear Mixed Model. Additionally, a Genome Wide Association Study (GWAS) was done to scan the genomes of the breeders to reveal Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) associated with these traits. GWAS revealed 12 different SNPs having a significant effect on RS. To further confirm the existence of these SNPs, Bayesian network analysis (BN) was used to analyze these traits and the SNPs. The results of the BN disclosed 28 SNPs associated to the traits, ten distinct SNPs each were associated with CS and RA, a single SNP with ND and seven different SNPS with FWM. It can be concluded that animal related and environmental factors are important in predicting hatchability in laying hens while CS, FWM, RA and ND are all relevant traits in investigating RS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».