乳牛におけるメタン焦点の遺伝的選抜シナリオのモンテカルロシミュレーションデータ、2025–2050

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a simulation framework and data for modeling methane mitigation via genetic selection, useful for livestock GHG research.

🏢実務担当者:Dairy breeding companies can use the adoption and economic parameters to assess potential benefits of methane-inclusive breeding programs.

🏛政策担当者:Offers scenario-based evidence for integrating methane reduction targets into agricultural climate policies.

タイトル: 乳牛におけるメタン焦点型遺伝的選抜シナリオのモンテカルロシミュレーションデータ（2025年～2050年） 概要： 本データセットには、2025年から2050年までの世界の乳製品部門における温室効果ガス削減へのメタン包含型遺伝的選抜の潜在的貢献を評価するために使用された、完全な入力パラメータ、シミュレーション出力、要約統計量、および再現可能なコードが含まれています。 シミュレーションフレームワークは、モンテカルロ法を用いて、メタン焦点型家畜育種プログラムに関連する生物学的、遺伝的、人口統計学的、導入、および経済的パラメータの不確実性を組み込んでいます。年間および累積の温室効果ガス削減量、生産者導入率、実現された1頭当たりのメタン削減量、および回避されたメタン排出による経済的便益を推定するために、合計10,000回のシミュレーション反復が実施されました。 科学的背景： 反芻家畜からの腸内メタン排出は、世界中の農業由来温室効果ガス排出の主要な発生源となっています。メタンフェノタイピング、ゲノミック選抜、および気候スマート育種の最近の進歩により、メタン排出を家畜育種目標に直接組み込む機会が生まれています。本データセットの目的は、さまざまな生物学的および政策的シナリオの下で、メタン包含型遺伝的選抜の長期的な気候および経済的影響を評価するための、透明で再現可能なフレームワークを提供することです。 方法論の概要 シミュレーションフレームワークは以下を組み合わせています： 生物学的パラメータ ・メタン形質の遺伝率 ・遺伝的応答 ・世代間隔 ・更新率 ゲノムパラメータ ・ゲノム予測精度 ・選抜強度 集団パラメータ ・世界の乳牛集団サイズ ・集団成長率 導入パラメータ ・ロジスティック生産者導入関数 ・改良された遺伝子の普及 経済パラメータ ・動的炭素価格 ・炭素価値評価シナリオ 不確実性は、モンテカルロサンプリングを用いてすべてのモデル構成要素に伝播されました。 想定される用途： 本データセットは以下の用途に使用される可能性があります： メタン遺伝学研究 家畜育種研究 気候スマート農業研究 温室効果ガス予測 炭素価値評価分析 持続可能性評価 政策評価 教育目的 制限事項： 本データセットは、決定論的予測ではなくシナリオベースのシミュレーションを表しています。 結果は以下の前提に依存します： メタン形質の遺伝率 ゲノム予測精度 生産者導入 炭素価格 集団成長 更新率 実際の結果は、将来の生物学的、技術的、経済的、および政策的発展によって異なる可能性があります。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Title: Monte Carlo Simulation Data for Global Methane-Focused Genetic Selection Scenarios in Dairy Cattle (2025–2050) Summary : This dataset contains the complete input parameters, simulation outputs, summary statistics, and reproducible code used to evaluate the potential contribution of methane-inclusive genetic selection to greenhouse gas mitigation in the global dairy sector from 2025 to 2050.  The simulation framework uses Monte Carlo methods to incorporate uncertainty in biological, genetic, demographic, adoption, and economic parameters associated with methane-focused livestock breeding programs.  A total of 10,000 simulation iterations were conducted to estimate annual and cumulative greenhouse gas mitigation, producer adoption rates, realized per-cow methane reductions, and economic benefits resulting from avoided methane emissions. Scientific Background : Enteric methane emissions from ruminant livestock represent a major source of agricultural greenhouse gas emissions worldwide. Recent advances in methane phenotyping, genomic selection, and climate-smart breeding have created opportunities to incorporate methane emissions directly into livestock breeding objectives.  The purpose of this dataset is to provide a transparent, reproducible framework for evaluating the long-term climate and economic impacts of methane-inclusive genetic selection under a range of biological and policy scenarios. Methodological Overview The simulation framework combines: Biological Parameters ·          Methane-trait heritability ·          Genetic response ·          Generation interval ·          Replacement rate Genomic Parameters ·          Genomic prediction accuracy ·          Selection intensity Population Parameters ·          Global dairy population size ·          Population growth rate Adoption Parameters ·          Logistic producer adoption function ·          Dissemination of improved genetics Economic Parameters ·          Dynamic carbon pricing ·          Carbon valuation scenarios Uncertainty was propagated through all model components using Monte Carlo sampling.   Intended Uses: This dataset may be used for: methane genetics research livestock breeding studies climate-smart agriculture research greenhouse gas forecasting carbon valuation analyses sustainability assessments policy evaluation educational purposes  Limitations : The dataset represents scenario-based simulations rather than deterministic forecasts. Results depend upon assumptions regarding: methane-trait heritability genomic prediction accuracy producer adoption carbon pricing population growth replacement rates Actual outcomes may differ depending on future biological, technological, economic, and policy developments.

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