Potential of Anogenital Distance as a Genetic Selection Trait in Canadian Holstein
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining optimal fertility in dairy cattle herds is a global challenge that is typically addressed through the genetic selection of fertility indicator traits. However, many of the traits currently implemented in breeding programs are heavily influenced by environmental factors, resulting in a slow rate of genetic improvement. Anogenital distance (AGD) has recently emerged as a promising fertility indicator trait due to its association with favorable reproductive outcomes and its higher heritability estimates compared with currently evaluated traits. This study aimed to enhance the understanding of AGD's genetic potential by estimating its genetic parameters in Canadian Holsteins, assessing the reliability of breeding values, comparing pedigree BLUP to single-step genomic BLUP approaches, and estimating the correlation between AGD breeding values and those of currently evaluated traits. The dataset used in this study comprised 5,541 Canadian Holstein cows and heifers from 20 herds, collected between 2015 and 2020. The final dataset consisted of 4,988 animals with AGD phenotypes after filtering. The pedigree-based heritability estimate for AGD was 0.39 ± 0.04, whereas the incorporation of genomics resulted in a lower estimate of 0.37 ± 0.03. The reliability of estimated breeding values ranged from 0.49 ± 0.03 for phenotyped animals to 0.81 ± 0.05 for proven sires with at least 30 phenotyped daughters. The integration of genomic information improved the reliability of breeding values, with gains ranging from 0.01 gain for proven sires to 0.14 relative gain for unproven sires. High gain in observed reliability for females without records was demonstrated when genomic information was included, using both split forward validation (0.26) and 5-fold cross-validation (0.14). The AGD breeding values showed moderate unfavorable correlations with relative breeding values of age at first service and production traits including milk yield, fat yield, and protein yield. This suggests that AGD may influence reproductive maturity in heifers but could also have an unfavorable association with production traits, highlighting the need for balanced breeding strategies that consider both fertility and production outcomes. Future studies should aim to expand phenotype data across lifetimes and breeds and estimate genetic correlations with traditional reproduction and production traits using multitrait models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».