Linear Models for the Prediction of the Genetic Merit of Animals (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: CABI Publishing, Wallingford, 2023
- Softcover
- Neu

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Paperback. Fundamental to any livestock improvement programme by animal scientists, is the prediction of genetic merit in the offspring generation for desirable production traits such as increased growth rate, or superior meat, milk and wool production. Covering the foundational principles on the application of linear models for the prediction of genetic merit in livestock, this new edition is fully updated to incorporate recent advances in genomic prediction approaches, genomic models for multi-breed and crossbred performance, dominance and epistasis. It provides models for the analysis of main production traits as well as functional traits and includes numerous worked examples. For the first time, R codes for key examples in the textbook are provided online. The book covers: - The relationship between the genome and the phenotype. - BLUP models for various livestock data and structure. - Incorporation of related ancestral parents and metafounders in prediction models. - Models for survival analysis and social interaction. - Advancements in genomic prediction approaches and selection. - Genomic models for multi-breed and crossbred performance. - Models for non-additive genetic effects including dominance and epistasis. - Estimation of genetic parameters including Gibbs sampling approaches. - Computation methods for solving linear mixed model equations. Suitable for graduate and postgraduate students, researchers and lecturers of animal breeding, genetics and genomics, this established textbook provides a thorough grounding in both the basics and in new developments of linear models and animal genetics. Covering the fundamental principles of the application of linear models for the prediction of genetic merit in livestock, this new edition incorporates advances in methods of genomic prediction for pure and cross-bred animals. It provides models for the analysis of main production traits and functional traits, and includes numerous worked examples. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781800620483
- Titel
- Linear Models for the Prediction of the Genetic Merit of Animals (Paperback)
- Autor
- Raphael A. Mrode
- Verlag
- CABI Publishing, Wallingford
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- new
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1800620489
- ISBN-13
- 9781800620483
- Auflage
- 4. Auflage
Covering the foundational principles on the application of linear models for the prediction of genetic merit in livestock, this new edition is fully updated to incorporate recent advances in genomic prediction approaches, genomic models for multi-breed and crossbred performance, dominance, and epistasis. It provides models for the analysis of main production traits as well as functional traits and includes numerous worked examples. For the first time, R codes for key examples in the textbook are provided online.
The book covers:
- The relationship between the genome and the phenotype.
- BLUP models for various livestock data and structure.
- Incorporation of related ancestral parents and metafounders in prediction models.
- Models for survival analysis and social interaction.
- Advancements in genomic prediction approaches and selection.
- Genomic models for multi-breed and crossbred performance.
- Models for non-additive genetic effects including dominance and epistasis.
- Estimation of genetic parameters including Gibbs sampling approaches.
- Computation methods for solving linear mixed model equations.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Ivan Pocrnic is an animal geneticist with a specific interest in the development of novel breeding methodologies and tools. This work involves a synergy between theoretical, quantitative genetics and practical animal breeding. His primary expertise is applying genomic selection on big datasets for various agricultural species and various models, with emphasis on single-step genomic prediction.
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