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Short communication: Use of genomic and metabolic information as well as milk performance records for prediction of subclinical ketosis risk via artificial neural networks

Ehret, A., Hochstuhl, D., Krattenmacher, N., Tetens, J., Klein, M. S., Gronwald, Wolfram und Thaller, G. (2015) Short communication: Use of genomic and metabolic information as well as milk performance records for prediction of subclinical ketosis risk via artificial neural networks. Journal of dairy science 98 (1), S. 322-329.

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Zusammenfassung

Subclinical ketosis is one of the most prevalent metabolic disorders in high-producing dairy cows during early lactation. This renders its early detection and prevention important for both economical and animal-welfare reasons. Construction of reliable predictive models is challenging, because traits like ketosis are commonly affected by multiple factors. In this context, machine learning methods ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:Januar 2015
Institutionen:Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Funktionelle Genomik (Prof. Oefner)
Identifikationsnummer:
WertTyp
25465566PubMed-ID
10.3168/jds.2014-8602DOI
Stichwörter / Keywords:artificial neural network; prediction; ketosis; milk metabolite
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Zum Teil
Eingebracht am:06 Feb 2015 10:50
Zuletzt geändert:14 Jan 2016 13:00
Dokumenten-ID:31294
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