Estimated genetic trends for growth and carcass traits in two French pig breeds

Genetic trends for growth and carcass traits were estimated in the Large White (LW) and French Landrace (FL) pig breeds, using the records of 7529 LW and 4118 FL gilts reared in progeny-test stations between 1970 and 1981, and 34887 LW and 16779 FL boars reared in performance-test stations between 1969 and 1981. Three methods of estimation were used. Method 1 was the within-sire regression of progeny’s performance on time, taking into account the selection of sires on sons’ records in the boar performance-test data set. Sires and dams were grouped into cohorts according to year of birth, and the cohort effects were estimated either by a fixed linear model (method 2) or by a mixed linear model (method 3). Differences between sire and dam trends were seldom significant. Method 2 under-estimated the genetic gain when sires or dams were being selected on the records of their offspring on test. The results of methods 1 and 3 being pooled, the estimated annual genetic trends were 2.9 ± 0.8 (LW) and 1.0 ± 1.0 (FL) for average daily gain (ADG, g) in the boar performance-test (B.T.), data set - 4.7 ± 2.1 (LW) and 3.2 ± 2.7 (FL) for ADG in the progeny-test (P.T.) data set, -0.011 ± 0.002 (LW) and -0.008 ± 0.003 (FL) for food conversion ratio (FCR, kg feed/kg gain) in the B.T. data set, - 0.003 ± 0.007 (LW) and - 0.022 ± 0.008 (FL) for FCR in the P.T. data set,- 0.26 ± 0.02 (LW) and - 0.16 ± 0.02 (FL) for average backfat thickness (mm) in the B.T. data set, 0.42 ± 0.07 (LW) and 0.15 ± 0.10 (FL) for percentage lean in the P.T. data set. Carcass length increased as a correlated response to selection, whereas meat quality traits did not deteriorate. The main feature of this study, i.e. the higher yearly response in carcass traits (around 1 p. 100 of the mean) than in growth traits (around 0.3 p. 100 of the mean), is discussed.Les évolutions génétiques des performances de croissance et de carcasse ont été estimées chez le Large White (LW) et le Landrace Français (LF), en utilisant les données recueillies de 1970 à 1981 dans les stations de contrôle de descendance (C.D.) sur 7 529 femelles LW et 4 118 femelles LF et les données recueillies de 1969 à 1981 dans les stations de contrôle individuel (C.L) sur 34 887 verrats LW et 16 779 verrats LF. Trois méthodes d’estimation des évolutions génétiques ont été utilisées. La première méthode a été la régression intra-père des performances des descendants sur le temps, en tenant compte de la sélection des pères sur les performances de leurs fils en station de contrôle individuel. Les pères et les mères ont été regroupés en cohortes en fonction de leur année de naissance. Les effets « cohorte » ont été estimés par un modèle linéaire fixé (méthode 2) ou mixte (méthode 3). Les évolutions estimées chez les pères et les mères diffèrent rarement de façon significative. Les résultats de la méthode 2 sont sous-estimés lorsque les pères ou les mères sont sélectionnés sur les performances de leurs descendants en station. Les résultats des méthodes 1 et 3 ayant été combinés, les estimées des évolutions génétiques annuelles ont été 2,9 ± 0,8 (LW) et 1,0 ± 1,0 (LF) pour le gain moyen quotidien (GMQ, g) en C.I, -4,7 ± 2,1 (LW) et 3,2 ± 2,7 (LF) pour le GMQ en C.D., - 0,011 ± 0,002 (LW) et - 0,008 ± 0,003 (LF) pour l’indice de consommation (IC en kg d’aliment / kg de gain) en C.I, - 0,003 ± 0,007 (LW) et - 0,022 ± 0,008 (LF) pour l’IC en C.D., - 0,26 ± 0,02 (LW) et - 0,16 ± 0,02 (LF) pour l’épaisseur moyenne de lard dorsal (en mm) en C.I, 0,42 ± 0,07 (LW) et 0,15 ± 0,10 (LF) pour le pourcentage de muscle en C.D. La longueur de carcasse a augmenté en réponse à la sélection et l’évolution génétique de la qualité de la viande n’a pas été défavorable. Le fait que le progrès génétique annuel soit plus élevé pour les caractères de carcasse (autour de 1 p. 100 de la moyenne) que pour les caractères de croissance (autour de 0,3 p. 100 de la moyenne) est discuté

Message Passing Attention Networks for Document Understanding

Graph neural networks have recently emerged as a very effective framework for processing graph-structured data. These models have achieved state-of-the-art performance in many tasks. Most graph neural networks can be described in terms of message passing, vertex update, and readout functions. In this paper, we represent documents as word co-occurrence networks and propose an application of the message passing framework to NLP, the Message Passing Attention network for Document understanding (MPAD). We also propose several hierarchical variants of MPAD. Experiments conducted on 10 standard text classification datasets show that our architectures are competitive with the state-of-the-art. Ablation studies reveal further insights about the impact of the different components on performance. Code is publicly available at: https://github.com/giannisnik/mpad .Comment: Accepted at AAAI'2

Physiological studies on the sex-linked dwarfism of the fowl: a review on the search for the gene's primary effect

International audienc