The objective of this study was to

The objective of this study was to assess the
impact of the use of different REVs in a multi-trait
index on predicted financial and trait gains from
selection of sires of cows and on the choice of leading
Holstein bulls available in the UK.
Methodology
The selection index program MTIndex, used by
Cottle (2011) to study the sensitivity of genetic gains
to variations in genetic parameters, was modified to
also allow trait REV (ai) variance. The breeding
objective traits studied were milk yield, fat yield,
protein yield, lifespan, mastitis, non-return rate,
calving interval and lameness. Mammary composite
score and SCC were included as selection index traits
for mastitis, and the feet and leg composite score
was the selection index trait for lameness. These are
standard traits used by the national genetic evaluation
system for dairy cattle in the UK. The sires of
dams (SD) pathway was modelled assuming there
were 75 progeny records for each bull for the eight
selection index traits. The SD pathway is the most
important pathway for commercial dairy producers.
Genetic standard deviations and correlations
(Tables 1 and 2) were obtained from an analysis of
the predicted transmitting abilities (PTAs) of 712 (as
of June 2010) available Holstein bulls in the UK.
Heritability and phenotypic parameters were derived
from the literature (Stott et al. 2005; Wall et al.
2005), the Interbull website (http://www-interbull.
slu.se/national_ges_info2/framesida-ges.htm)
and unpublished dairy data analyses. The ‘true’ ai
values were derived from the bio-economic modelling
approach described by Santarossa et al. (2004).
These values are used in the computation of the UK
national index Profitable Lifetime Index (£PLI).
The ai of each trait was varied trait by trait by
small equal increments within the range )ai to 3*ai
so that percentage (or relative) REV inaccuracy
(PEVI) varied from )200 to +200% when the program
was run separately for each trait. When the ai
values were all varied together, their standard errors
were set at ai ⁄ 2 and these were multiplied by a Box
& Muller (1958) transformation, ()2logeU1)1 ⁄ 2.
sin2pU2, where U1 and U2 are independent random
variables from a density function on the interval
(0,1). This produced normally distributed REVs for
each trait. Responses to index selection (SDIndex)
were then calculated using the generated ai values
using 100 iterations for each trait in turn or 1000
iterations when all aj values were allowed to vary
together. The ai values resulting in the index with
the largest TEM gain from the 1000 random iterations
(opt ai) were used to focus in on the combination
of ai’s that resulted in the highest TEM. The
program calculated indexes with REVs stepping
through the range (opt ai + ai) ⁄ 2 up to 2*opt
ai ) (opt ai + ai) in five equal increments so that all
combinations of ai values were used (>37 000 iterations)
within these ranges. The ai values that
resulted from the ‘true’ REVs, and from the largest
SDIndex value from the random sampling and from
the best three indexes from the structured iterations
were then used to create ‘new’ index values for the
712 Holstein sires from their PTA values for all traits,
except mastitis and lameness which were not available.
The five new calculated index values for each
bull were compared with their existing £PLI value
by estimating the correlations between index values
and determining the top 10 bulls on each of the six
indexes. The high value indexes had ‘incorrect’
REVs, but they were within the normal distribution
of possible ai values.
Table 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการประเมินผลกระทบของ
การใช้งานของเครื่องยนต์ที่แตกต่างกันในหลายลักษณะ
ดัชนีคาดการณ์กำไรทางการเงินและลักษณะ
จากการเลือกตระกูลของวัวและกับทางเลือกของวัวชั้นนำ
โฮลที่มีอยู่ในสหราชอาณาจักร .

วิธีการโปรแกรม mtindex ดัชนีการเลือกใช้โดย
cottle (2011) เพื่อศึกษาความไวของกำไรทางพันธุกรรม
การเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์ทางพันธุกรรมมีการปรับเปลี่ยนไป
ยังอนุญาตให้ลักษณะการหมุนรอบ (AI) ความแปรปรวน พันธุ์
ลักษณะวัตถุประสงค์ศึกษาคือปริมาณน้ำนมผลผลิตไขมัน
โปรตีนผลผลิตอายุ, โรคเต้านมอักเสบอัตราผลตอบแทนที่ไม่ใช่
หลุดช่วงเวลาและความอ่อนแอ นมผสม
คะแนนและ SCC ถูกรวมเป็นลักษณะการเลือกดัชนี
กับโรคเต้านมอักเสบและเท้าและขาประกอบด้วยคะแนน
เป็นลักษณะการเลือกดัชนีความอ่อนแอ เหล่านี้เป็น
ลักษณะมาตรฐานที่ใช้ในการประเมินผลทางพันธุกรรมโดย
ระบบของประเทศสำหรับโคนมในสหราชอาณาจักร ตระกูลของ
เขื่อน (SD) ทางเดินเป็นรูปแบบสมมติว่ามี
เป็น 75 บันทึกลูกหลานสำหรับวัวสำหรับลักษณะแปด
ดัชนีการเลือก sd ของทางเดินเป็นทางเดิน
ส่วนใหญ่ที่สำคัญสำหรับผู้ผลิตนมในเชิงพาณิชย์.
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานทางพันธุกรรมและความสัมพันธ์
(ตารางที่ 1 และ 2) ที่ได้รับจากการวิเคราะห์
ความสามารถในการคาดการณ์ (PTAs) 712 ส่ง (ตาม
มิถุนายน 2010) วัวโฮลที่มีอยู่ในสหราชอาณาจักร
พันธุกรรมและฟีโนไทป์พารามิเตอร์ได้มาจากวรรณกรรม
. (ตอทท์และอัล 2005.. ผนังและอัล
2005) เว็บไซต์ interbull (http://www-interbull. slu.se/national_ges_info2/framesida-ges.htm
)
และที่ไม่ได้เผยแพร่ข้อมูลการวิเคราะห์นม 'true' ai
ค่าที่ได้รับจากการสร้างแบบจำลองทางเศรษฐกิจชีวภาพ
วิธีการอธิบายโดย santarossa ตอัล (2004).
ค่าเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในการคำนวณของดัชนี
uk ชาติดัชนีอายุการใช้งานที่มีกำไร (PLI £).
ไอของแต่ละลักษณะแตกต่างกันเป็นลักษณะโดยลักษณะโดย
เพิ่มขึ้นเท่ากับขนาดเล็กอยู่ในช่วง) ai ที่ 3 * ไอ
ดังนั้นเปอร์เซ็นต์ที่ (หรือญาติ) ไม่ถูกต้องหมุนรอบ
(pevi) แตกต่างกัน) จาก 200-200% เมื่อโปรแกรม
ดำเนินการแยกต่างหากสำหรับแต่ละลักษณะ เมื่อไอ
ค่าทั้งหมดที่แตกต่างกันได้ร่วมกันข้อผิดพลาดของพวกเขามาตรฐาน
ถูกตั้งค่าไว้ที่ไอ / 2 และสิ่งเหล่านี้คูณด้วยกล่อง
&มุลเลอร์ (1958) การเปลี่ยนแปลง () 2logeu1) 1/2.
sin2pu2 ที่ u1 และ u2 จะสุ่ม
ตัวแปรอิสระจากฟังก์ชั่นความหนาแน่นในช่วง
(0,1)นี้ผลิตเครื่องยนต์ตามปกติสำหรับการกระจาย
แต่ละลักษณะ การตอบสนองต่อการเลือกดัชนี (sdindex)
ถูกคำนวณแล้วใช้สร้างไอค่า
100 ซ้ำสำหรับแต่ละลักษณะในทางกลับกันหรือ 1000
ซ้ำเมื่อค่า AJ ทั้งหมดได้รับอนุญาตให้แตกต่างกันไปด้วยกัน
ค่าไอส่งผลให้ดัชนีเพิ่มขึ้นด้วย
Tem ที่ใหญ่ที่สุดจาก 1000 ซ้ำสุ่ม
(เลือกไอ) ถูกนำมาใช้เพื่อมุ่งเน้นในการรวมกัน
ของเอไอที่มีผลในการ Tem สูงสุด
โปรแกรมคำนวณดัชนีด้วยเครื่องยนต์
ก้าวผ่านช่วง (เลือกไอไอ) / 2 ถึง 2 * เลือกไอ
) (เลือกไอไอ) ในห้าเพิ่มขึ้นทีละเท่ากันเพื่อให้ทุก
ชุดของค่าไอถูกนำมาใช้ (> 37 000 ซ้ำ)
ภายในช่วงนี้ ค่าไอที่เกิดจากการ
'true' เครื่องยนต์และจากที่ใหญ่ที่สุด
ค่า sdindex จากการสุ่มตัวอย่างและจาก
ที่ดีที่สุดสามดัชนีจากการแสดงโครงสร้าง
ถูกนำมาใช้แล้วในการสร้างใหม่ของค่าดัชนี
712 ตระกูลโฮลจากค่าพีทีเอของพวกเขาสำหรับทุกลักษณะ
ยกเว้นโรคเต้านมอักเสบและความอ่อนแอที่ไม่ได้ มี.
ห้าใหม่ค่าดัชนีที่คำนวณได้สำหรับแต่ละ
วัวถูกเมื่อเทียบกับค่า PLI £ของพวกเขาที่มีอยู่
โดยการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนี
และการกำหนดด้านบน 10 วัวในแต่ละหก
ดัชนี ดัชนีที่มีมูลค่าสูงได้ 'ที่ไม่ถูกต้อง'
เครื่องยนต์ แต่พวกเขาภายในการกระจายปกติท​​ี่เป็นไปได้
ai ค่า.
ตารางที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้เป็นการ ประเมิน
ผลกระทบของการใช้ REVs แตกต่างกันในหลายติด
ดัชนีบนเส้นทางการเงิน และกำไรติดจาก
เลือกพ่อพันธุ์โค ของวัว และที่นำ
โฮลชไตน์โกบูลส์ใน UK
วิธี
เลือกดัชนีโปรแกรม MTIndex ใช้
Cottle (2011) เพื่อศึกษาความไวของกำไรพันธุ
ไปในพารามิเตอร์ทางพันธุกรรม, ล่าสุดไป
ยัง อนุญาตให้ติดเรฟ (ไอ) ต่างกัน การผสมพันธุ์
นมผลตอบแทน ผลตอบแทนไขมัน มีลักษณะวัตถุประสงค์ศึกษา
ผลผลิตโปรตีน อายุ mastitis อัตราผลตอบแทนไม่ใช่,
calving ช่วงและความอ่อนแอ คอมโพสิตทางหน้าอก
คะแนนและ SCC ถูกรวมเป็นลักษณะเลือกดัชนี
mastitis เท้า และขาคะแนนรวม
ถูกติดดัชนีของตัวเลือกสำหรับความอ่อนแอ เหล่านี้
ลักษณะมาตรฐานที่ใช้ โดยการประเมินพันธุกรรมแห่งชาติ
ระบบสำหรับนมสหราชอาณาจักร พ่อพันธุ์โคของ
ทางเดินสาย (SD) เป็น modelled สมมุติว่ามี
ได้ 75 ลูกหลานระเบียนสำหรับแต่ละวัวสำหรับแปด
เลือกดัชนีลักษณะ ทางเดิน SD เป็นที่สุด
ทางเดินสำคัญสำหรับธุรกิจโคนมผลิต
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทางพันธุกรรมและความสัมพันธ์
(ตารางที่ 1 และ 2) ได้รับจากการวิเคราะห์ของ
ความคาดการณ์ส่งสามารถ (PTAs) ของ 712 (เป็น
มิถุนายน 2553) มีโฮลชไตน์โกบูลส์ใน UK
มา Heritability และพารามิเตอร์ไทป์
จากวรรณคดี (Stott et al. 2005 ผนัง et al.
2005), เว็บไซต์ Interbull ยกเลิกการ (http://www-interbull.
slu.se/national_ges_info2/framesida-ges.htm)
and ประกาศวิเคราะห์ข้อมูลโคนม ไอ 'จริง'
ได้มาจากแบบจำลองเศรษฐกิจชีวภาพ
วิธีที่อธิบายไว้โดย Santarossa et al. (2004) .
ค่าเหล่านี้จะใช้ในการคำนวณของ UK
ชาติดัชนีกำไรชีวิตดัชนี (£PLI) .
ไอติดแต่ละแตกต่างกันโดยติดโดยติด
ทีเท่าภายในช่วง) อายไป 3 * ไอ
ให้เปอร์เซ็นต์ (หรือญาติ) REV inaccuracy
(PEVI) ที่แตกต่างกันจาก) 200 200% เมื่อโปรแกรม
รันแยกต่างหากสำหรับแต่ละติด เมื่อผสมผสาน
ค่ามีทั้งหมดร่วมกัน หลากหลายของข้อผิดพลาดมาตรฐาน
ถูกตั้งค่าที่ไอ⁄ 2 และเหล่านี้ได้ด้วยเครื่อง
&แปลงมูลเลอร์ (1958) 2logeU1 ()) 1 ⁄ 2.
sin2pU2, U1 และ U2 อิสระสุ่ม
แปรจากฟังก์ชันความหนาแน่นในการ interval
(0,1) นี้ผลิต REVs กระจายปกติสำหรับ
ติดละกัน ตอบเลือกดัชนี (SDIndex)
ถูกคำนวณโดยใช้ค่าอายสร้าง
ใช้ครบ 100 ครั้งติดแต่ละใน หรือ 1000
ซ้ำเมื่อค่า aj ทั้งหมดได้รับอนุญาตให้เปลี่ยนแปลง
กัน ไอค่าดัชนีกับผล
กำไรยการที่ใหญ่ที่สุดจากแผนสุ่ม 1000
(เลือกอาย) ก็จะมาในชุด
ของไอของที่ทำให้เกิดยการสูงสุด ที่
โปรแกรมคำนวณดัชนี REVs ก้าว
ช่วง (เลือกไอไอ) ⁄ 2 ถึง 2 * เลือก
ไอ) (เลือกไอไอ) ในห้าเท่าเพิ่มขึ้นเพื่อให้ทั้งหมด
ใช้ชุดของค่าไอ (> ซ้ำ 37 000)
ในช่วงนี้ ไอค่าที่
ผล จาก REVs 'จริง' และใหญ่ที่สุด
ค่า SDIndex จากการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม และ
ดัชนีสามสุดจากแผนโครงสร้าง
แล้วใช้เพื่อสร้าง 'ใหม่' ค่าดัชนีสำหรับการ
พ่อพันธุ์โคโฮลชไตน์ 712 จากค่า PTA ในลักษณะทั้งหมด,
ยกเว้น mastitis และความอ่อนแอที่ไม่ว่าง
ห้าใหม่คำนวณค่าดัชนีสำหรับแต่ละ
วัวถูกเปรียบเทียบกับค่าของ PLI £อยู่
โดยการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนี
และกำหนดวัว 10 อันดับในแต่ละ 6
ดัชนี ดัชนีมูลค่าสูงได้ 'ถูกต้อง'
REVs แต่พวกเขาได้ภายในการแจกแจงปกติ
ของไอได้ค่า
1 ตาราง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยมีวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้เป็นการประเมินที่
ซึ่งจะช่วยส่งผลกระทบต่อการใช้ที่แตกต่าง revs ในหลายลักษณะ
ดัชนีที่คาดว่าทางการเงินและคุณสมบัติจาก
ทางเลือกของ sires ของวัวและในทางเลือกของผู้นำวัว
HOLSTEIN FRIESAIN มีอยู่ในสหราชอาณาจักร.

ซึ่งจะช่วยให้การเลือกวิธีการดัชนีโปรแกรม mtindex ,ใช้โดย
cottle ( 2011 )ให้กับการศึกษาความไวต่อแสงของยีนได้
ซึ่งจะช่วยในการเปลี่ยนแปลงในทางพันธุกรรมพารามิเตอร์,มีการเปลี่ยนแปลงในการอนุญาตให้ลักษณะ
ยังเร่ง( AI )ไม่เหมือนกัน คุณสมบัติการผสมพันธุ์
โดยมีเป้าหมายที่ศึกษาอยู่ให้ผลตอบแทนนมไขมันให้ผลตอบแทน
โปรตีนให้ผลตอบแทนอายุยืนการอักเสบของหัวนมและเต้านมไม่ใช่อัตราการคืน
calving ช่วงเวลาและพิการ เกี่ยวกับนมธุรกิจและ
คะแนนคอมโพสิตรวมอยู่ในทางเลือกดัชนีคุณสมบัติ
ซึ่งจะช่วยให้การอักเสบของหัวนมและเต้านมและเท้าและขาอีกข้างทำคะแนนแบบคอมโพสิต
ซึ่งจะช่วยเป็นลักษณะดัชนีการเลือกพิการ เหล่านี้เป็น
ตามมาตรฐานคุณสมบัติมาตรฐานโดยใช้การประเมินผลระดับชาติทางพันธุกรรม
ระบบสำหรับโคนมในสหราชอาณาจักร เส้นทางเดินของ sires
ซึ่งจะช่วยสร้างเขื่อน( SD )เป็นรูปแบบสันนิษฐานว่า
อยู่ 75 บันทึกลูกหลานสำหรับแต่ละจังหวัดปราจีนบุรีสำหรับคุณสมบัติดัชนีแปด
การเลือก เส้นทางเดิน SD เป็นจำนวนที่มากที่สุด
ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสำคัญทางการค้ากับผู้ประกอบการนม.
ทางพันธุกรรมและมาตรฐานตัวแปรสัมพันธ์เชิง
(โต๊ะ 1 และ 2 )ได้จากการวิเคราะห์ของ
ตามมาตรฐานคาดว่าความสามารถการส่ง( ptas )ของ 712 วัว HOLSTEIN FRIESAIN (เป็น
ในเดือนมิถุนายน 2010 )จัดให้บริการในอังกฤษ.
heritability และพารามิเตอร์ phenotypic นั้นได้มาจาก
จากวรรณกรรม( stott et al . 2005 กำแพง et al .
2005 )เว็บไซต์ interbull (การวิเคราะห์ข้อมูลนม http://www-interbull.
slu.se/national_ges_info2/framesida-ges.htm)
and. ราชกิจจานุเบกษาด้วย 'ทรูมูฟ' AI
ตามมาตรฐานได้ค่าได้จาก Bio - เศรษฐกิจการสร้างแบบจำลอง
แนวทางที่อธิบายไว้โดย santarossa et al . ( 2004 )..
เหล่านี้ค่าจะถูกใช้ในที่คำนวณของสหราชอาณาจักร
ซึ่งจะช่วยประเทศดัชนีทำกำไรดัชนีตลอดอายุการใช้งาน(ปอนด์พลี)..
AI ของแต่ละลายเป็นลายที่หลากหลายโดยลักษณะโดย
ซึ่งจะช่วยเพิ่มขนาดเล็กเท่ากับในช่วง) AI ถึง 3 * AI
ซึ่งจะช่วยทำให้เปอร์เซ็นต์(หรือญาติ) Rev
ไม่แน่นอน( pevi )ที่หลากหลายจาก) 200 ถึง 200% เมื่อโปรแกรม
รันแยกต่างหากสำหรับคุณสมบัติแต่ละ. เมื่อค่า AI
ซึ่งจะช่วยให้ได้ทั้งหมดที่หลากหลายร่วมกันมาตรฐานข้อผิดพลาด
ของพวกเขาได้รับการตั้งค่าที่ AI ⁄ 2 และเหล่านี้ทวีมากขึ้นโดยการปรับเปลี่ยนช่องทำเครื่องหมาย
& Muller ( 1958 )() 2 logeu 1 ) 1 ⁄ 2 .
เครื่องบูชาไถ่บาป 2 ปู 2 ที่ U 1 U และ 2 มีอิสระแบบสุ่ม
ตัวแปรจากหน้าที่ความหนาแน่นในช่วงเวลานี้
( 0,1 )โรงแรมแห่งนี้ได้ผลิต revs กระจายตามปกติสำหรับ
ลักษณะแต่ละ การตอบกลับการเลือกดัชนี( sdindex )
คำนวณโดยใช้ที่สร้าง AI ค่า
การใช้ 100 ออกแบบยูนิฟอร์มสำหรับลักษณะเด่นในการเปิดหรือ 1000
ซ้ำๆกันเมื่อค่า AJ ทั้งหมดได้รับอนุญาตให้แตกต่างกันไป
ร่วมกันแล้ว AI ค่าส่งผลให้ดัชนีในอัตราการขยายสัญญาณที่มีขนาดใหญ่ที่สุดพร้อมด้วย
(ประธาน)ชั่วคราวจาก 1000 ออกแบบยูนิฟอร์มแบบสุ่ม
(เลือก AI )ได้ถูกนำมาใช้เพื่อมุ่งเน้นในการผสมผสานที่
ของ AI (ประธาน)ชั่วคราวที่ส่งผลให้ในระดับสูงสุด
ซึ่งจะช่วยให้โปรแกรมคำนวณดัชนีชี้วัดพร้อมด้วย revs Stepping
ผ่านช่วง(เลือก AI AI )⁄ 2 ถึง 2 *เลือก
AI )(เลือก AI AI )ในห้าเท่ากับครั้งที่แล้วทั้งหมด
ซึ่งจะช่วยการรวมตัวกันของ AI ค่าจะถูกใช้(> 37000 ซ้ำๆกัน)
ภายใน เหล่านี้มีช่วง. AI
ซึ่งจะช่วยค่าที่เป็นผลมาจาก'ทรู' revs ที่มีขนาดใหญ่ที่สุดและจากที่
sdindex ค่าจากการสุ่มตัวอย่างและจาก
สามดัชนีชี้วัดที่ดีที่สุดจากที่มีโครงสร้างออกแบบยูนิฟอร์ม
ซึ่งจะช่วยได้ใช้ในการสร้าง'ใหม่'ดัชนีค่าสำหรับ
ซึ่งจะช่วย 712 HOLSTEIN FRIESAIN sires จาก PTA ค่าสำหรับทุกลักษณะ,
ยกเว้นการอักเสบของหัวนมและเต้านมและพิการซึ่งไม่ใช่มี
ห้าใหม่คำนวณดัชนีค่าสำหรับแต่ละจังหวัดบุรี
ซึ่งจะช่วยได้เมื่อเทียบกับปอนด์ของตนที่มีอยู่คุ้มค่าพลี
โดยการประเมินสัมพันธ์เชิงระหว่างค่าดัชนี
และการกำหนด 10 วัวที่ดีเยี่ยมบนหก
ดัชนีชี้วัดแต่ละตัว ดัชนีชี้วัดความคุ้มค่าเป็นอย่างสูงที่มี'ไม่ถูกต้อง'
revs แต่มันก็อยู่ในการกระจายสินค้าปกติ
ของ AI ได้ค่า.
ตารางที่ 1