Summary - Asymptotic genetic gains

Summary - Asymptotic genetic gains and lags are derived in French beef cattle breeding schemes for an objective including direct and maternal effects on growth. A simple general
method using matrix algebra is presented to simultaneously calculate asymptotic genetic
gains and lags, whatever the population structure. The heterogeneity of use of artificial
insemination (AI) in selection herds is considered. At the same overall rate of AI use, larger
asymptotic genetic gains can be obtained by concentrating AI in only a fraction of the herds
instead of keeping the same lower rate in all herds. An application concerns the Limousin
selection nucleus, where 23% of calves are bred by AI in only 50% of the herds. When an
aggregate breeding objective for growth is considered, positive annual asymptotic genetic
gains are expected in both direct (+ 0.13 genetic standard deviation) and maternal effects
(+ 0.05 genetic standard deviation) on growth, despite the negative estimates (around
- 0.2) of genetic direct-maternal correlations. The major part of the genetic gains in direct
and maternal effects are due to AI sire selection and dam selection respectively. Taking into account sampling uncertainty in estimates of preweaning genetic parameters leads
to the conclusion that the predicted asymptotic response in maternal effects is positive
with a very high probability. Nevertheless, strongly negative (around -0.6) estimates of
correlations between direct and maternal effects lead to negative responses in maternal
effects.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุป - กำไรพันธุ Asymptotic และล่าช้ามาในฝรั่งเศสเนื้อวัวพันธุ์โครงร่างวัตถุประสงค์รวมทั้งผลกระทบโดยตรง และมารดาเจริญเติบโต ทั่วไปง่ายแสดงวิธีใช้พีชคณิตเมทริกซ์พร้อมคำนวณ asymptotic ทางพันธุกรรมกำไรและล่าช้า ไม่ว่าโครงสร้างประชากร Heterogeneity ใช้ของเทียมถือเป็นการผสมเทียม (AI) ในฝูงการเลือก โดยรวมอัตราการใช้ AI ใหญ่สามารถได้รับกำไร asymptotic ทางพันธุกรรม โดยมุ่งเน้น AI ในส่วนเฉพาะของฝูงแทนที่จะเก็บอัตราเดียวกันในฝูงทั้งหมด โปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับลีมูแซ็งทางการเลือกนิวเคลียส ที่ 23% ของวัวมีพันธุ์ โดย AI ในเพียง 50% ของฝูง เมื่อมีวัตถุประสงค์รวมพันธุ์เจริญเติบโตคือ asymptotic พิจารณา บวกประจำทางพันธุกรรมคาดกำไรไว้ในตรง (+ 0.13 พันธุกรรมเบี่ยงเบนมาตรฐาน) และผลกระทบที่มารดา(+ ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.05 พันธุกรรม) เติบโต แม้ มีการลบประเมิน (รอบ-0.2) ของความสัมพันธ์มารดาตรงทางพันธุกรรม ส่วนใหญ่ของกำไรทางพันธุกรรมในตรงและมารดาผลเป็น เพราะ AI กรุณาเลือก และเขื่อนตัวเลือกตามลำดับ นำไปพิจารณาถึงความไม่แน่นอนของการสุ่มตัวอย่างบัญชีประมาณการของพารามิเตอร์ทางพันธุกรรม preweaningสรุปว่า การตอบสนอง asymptotic คาดการณ์ผลกระทบที่มารดาเป็นบวกด้วยความน่าเป็นสูงมาก อย่างไรก็ตาม ประเมินค่าลบอย่างยิ่ง (ประมาณ-0.6)ความสัมพันธ์ระหว่างผลกระทบโดยตรง และมารดานำไปสู่การตอบสนองเป็นค่าลบในมารดาผลกระทบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป - แหล่งพันธุกรรมกําไรและล่าช้าจะได้มาในแผนการปรับปรุงพันธุ์โคเนื้อภาษาฝรั่งเศสสำหรับวัตถุประสงค์รวมถึงผลกระทบโดยตรงและมารดาต่อการเจริญเติบโต ง่ายทั่วไปโดยใช้พีชคณิตเมทริกซ์แสดงพร้อมกันหาแหล่งพันธุกรรมกําไรและล่าช้า ไม่ว่าโครงสร้างประชากร . มีความหลากหลายของการใช้ปัญญาประดิษฐ์การผสมเทียม ( AI ) ในฝูงจะเลือกพิจารณา อัตราโดยรวมเดียวกันของ AI ใช้ขนาดใหญ่จากแหล่งพันธุกรรมสามารถได้รับ โดยมุ่งเน้นเฉพาะส่วนของ AI ในฝูงวัวแทนการรักษาเดียวกันลดอัตราในฝูงสัตว์ โปรแกรมเกี่ยวกับโอกแลนด์การเลือกนิวเคลียสที่ 23% ของลูกโคถูก bred โดยไอเพียง 50% ของฝูงสัตว์ เมื่อวัตถุประสงค์ของการเลี้ยงรวมสำหรับการเจริญเติบโตเป็นบวก แหล่งพันธุกรรมประผลประโยชน์ที่คาดว่าทั้งทางตรง ( + 0.13 พันธุกรรมส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ) และผลของมารดา( + 0.05 พันธุกรรมส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ) ในการเติบโต แม้ประมาณการลบๆ- 0.2 ) ของพันธุกรรมโดยตรงของมารดา สหสัมพันธ์ ส่วนหลักของกำไรพันธุกรรมโดยตรงและผลของมารดาเนื่องจากไอท่านเลือกและเลือกเขื่อน ตามลำดับ คำนึงถึงความไม่แน่นอนในการประเมินค่าพารามิเตอร์ทางพันธุกรรม preweaning ) นักจะได้ข้อสรุปว่าคาดการณ์เฉลี่ยในการตอบสนองต่อผลของมารดาที่เป็นบวกมีความเป็นไปได้สูงมาก อย่างไรก็ตาม ติดลบอย่างมาก ( ประมาณ 0.6 ) ประมาณการของความสัมพันธ์ระหว่างผลโดยตรงของนําไปสู่การตอบสนองเชิงลบในมารดาผลกระทบ