Estimating Direct and Maternal Effects on Residual Metabolizable Energy Intake in Holstein Calves
Notice bibliographique
Résumé
Two of the largest expenses in the dairy industry are the animals’ feed and the rearing of heifers. While in many countries feed efficiency in lactating cows has already been integrated into the genetic evaluation, studies in dairy calves are still scarce. Because maternal effects are known to influence important traits measured early in life, they may play an important role in dairy calf feed efficiency. The objective of this study was to estimate genetic parameters of feed efficiency in pre-weaned dairy calves and investigate the significance of maternal genetic effects on feed efficiency. Residual metabolizable energy intake (RMEI) of 471 Canadian Holstein calves in two time periods<br/>(RMEI1: first month of age; RMEI2: second month of age) was used as a measure for feed efficiency. Statistical analysis using animal models including maternal effects was performed with ASReml. Maternal effects significantly (p-value= 0.04) improved model fitting of RMEI1, with high negative genetic correlations between direct and maternal effects (-0.88±0.02). Without considering maternal effects, heritability estimates for RMEI1 and RMEI2 were 0.19±0.11 and 0.32±0.12, respectively. RMEI1 the direct heritability was 0.15±0.13, the maternal heritability was 0.27±0.12 and a total heritability of 0.02. The estimated genetic correlation between RMEI1 and RMEI2 (0.77±0.36) indicated that RMEI in the two periods may be considered separate traits. Further studies with more animals and herds, as well as an investigation on the potential relationships with other important traits should be carried out to understand whether and how RMEI could be incorporated in selection decisions. Despite the limited dataset used in this study, moderate heritability estimates indicate that selection for more feed efficient calves is possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».