Use of maternal information for QTL detection in a (grand)daughter design

In a (grand)daughter design, maternal information is often neglected because the number of progeny per dam is limited. The number of dams per maternal grandsire (MGS), however, could be large enough to contribute to QTL detection. But dams and MGS usually are not genotyped, there are two recombination opportunities between the MGS and the progeny, and at a given location, only half the progeny receive a MGS chromosomal segment. A 3-step procedure was developed to estimate: (1) the marker phenotypes probabilities of the MGS; (2) the probability of each possible MGS haplotype; (3) the probabilities that the progeny receives either the first, or second MGS segment, or a maternal grandam segment. These probabilities were used for QTL detection in a linear model including the effects of sire, MGS, paternal QTL, MGS QTL and maternal grandam QTL. Including the grandam QTL effect makes it possible to detect QTL in the grandam population, even when MGS are not informative. The detection power, studied by simulation, was rather high, provided that MGS family size was greater than 50. Using maternal information in the French dairy cattle granddaughter design made it possible to detect 23 additional QTL genomewise significant

Genomic selection: an opportunity for improving farm animal health

Genomic selection relies on the evaluation of the genetic potential of candidates based on numerous genetic markers spanning the whole genome. The analysis of a reference (or training) population including many animals with known genotypes and phenotypes provides prediction equation, which are then used thereafter to predict the breeding values of candidates genotyped but without phenotypes. Genomic selection can be applied early and cheaply, for any trait, provided the cost of genotyping remains relatively low compared to phenotyping. Knowing the phenotype on many animals is necessary to build prediction equations, but they do not need to be measured on candidates to selection. If there is some genetic variability in the resistance to diseases, genomic selection will provide new selection opportunities in terms of animal health while keeping candidates unexposed at risk. This requires a sufficiently large number of animals exposed to the risk of disease, clinically characterized, and genotyped. The next challenge is therefore to build these reference populations and several examples are describedLa sélection génomique repose sur une évaluation du potentiel génétique d’animaux candidats à partir de nombreux marqueurs génétiques répartis dans tout le génome. L’analyse d’une population de référence constituée de nombreux animaux, pour laquelle on dispose à la fois de phénotypes et de génotypes, permet d’établir des équations de prédiction de la valeur de candidats sans phénotype à partir de leur génotype. La sélection génomique peut être précoce, peu coûteuse si le génotypage est bon marché, efficace sur tous les caractères dès lors que la prédiction est suffisamment précise. Les phénotypes sont nécessaires pour l'établissement des formules de prédiction, mais n'ont plus besoin d'être mesurés chez les candidats à la sélection. S’il existe une variabilité génétique de la résistance aux maladies, la sélection génomique offre donc des possibilités nouvelles de sélection sur la santé des animaux tout en gardant les candidats indemnes. Il faut pour cela disposer d’un nombre suffisant d’animaux exposés au risque de maladie, cliniquement caractérisés et génotypés. L’enjeu est donc de constituer ces populations de référence et divers exemples sont décrit

What future for farm animal breeding?

Genomic selection which relies on a genetic evaluation of the breeding value of candidates from genetic markers spanning the whole genome, will strongly develop in the future, likely in all species but to a various extent according to their respective economic conditions. Genomic selection is especially interesting when generation interval is long, individual animal value is high, and phenotyping is difficult or costly. Important challenges for the future are the following: to reduce costs for large scale use; to broaden the range of selected traits, especially for health; to develop methods robust to low relationships between candidates and the reference population; on a longer term, to account for interactions between genes and between genes and environment. New applications will be developed beyond selection for the mating plan or to limit the loss in genetic variability. From the organizational point of view, more integration is expected between selection and phenotype production. More competition and differentiation between players is expected, especially for new traits, as well as more collaboration to increase efficiency for conventional traitsLa sélection génomique qui repose sur une évaluation du potentiel des candidats à partir de marqueurs moléculaires couvrant tout le génome se développera fortement à l’avenir, sans doute dans toutes les espèces mais à des degrés divers en fonction de son intérêt économique. L’intérêt est d’autant plus important que l’intervalle de génération est long, la valeur d’un reproducteur élevée et le phénotypage difficile ou coûteux. Les principaux enjeux dans le futur sont les suivants : réduire les coûts pour favoriser le développement à grande échelle ; élargir le panel de caractères sélectionnés, particulièrement les caractères de santé ; développer des méthodes présentant une bonne robustesse de prédiction au manque d’apparentement entre population de référence et candidats à la sélection ; à terme prendre en compte les interactions entre gènes et les interactions génotype x milieu. Des applications naîtront au-delà de la sélection au sens strict, par exemple dans la gestion du plan d’accouplement ou la minimisation de la perte de variabilité. D’un point de vue organisationnel, une plus grande intégration est attendue entre sélection et production des phénotypes. On observera à la fois plus de compétition et de différenciation entre acteurs mais aussi des collaborations nouvelles pour gagner en efficacit

Selection of cattle: situation and perspectives

Cet article présente la sélection bovine dans les deux filières bovines laitière allaitante qui ont chacune leurs particularités, en particulier la place de l’insémination animale ou le développement de la base de sélection, mais aussi des propriétés communes, pour la plupart issues de la Loi sur l’Élevage qui a défini l’organisation de la sélection. Progressivement, les objectifs de sélection ont évolué vers la prise en compte d’un nombre croissant de caractères et la diminution du poids de la productivité au profit des caractères fonctionnels. La Loi d’orientation agricole de 2006 et l’émergence de la sélection génomique à partir de 2009 ont profondément modifié l’organisation de la sélection avec l’abandon du testage sur descendance, la mise en place de populations de référence, la concentration des acteurs économiques, une mutualisation nationale moindre au profit d’initiatives d’entreprises mais aussi d’accords internationaux. Un nouveau changement majeur est attendu avec la mise en application en 2018 du Règlement Zootechnique Européen qui modifie le cadre organisationnel de la sélection.This paper presents an overview of selection in both dairy and beef cattle in France. Both branches have their own particularities such as the extent of insemination use or the level of performance recording development, but also common properties derived from the Breeding Law (1966) which defined the major management characteristics of cattle breeding in France. Gradually, breeding objectives have included an increasing number of traits and been reoriented from productivity to functional traits. The Agriculture Orientation Law in 2006 and the emergence of genomic selection in 2009 deeply modified the selection procedures with the end of progeny testing, the implementation of reference populations for accurate genomic prediction, but also larger companies, a lower national influence replaced by company driven strategies and some international initiatives. A new major change is expected with the application of the European Regulation on Animal Selection in 2018

Alternative models for QTL detection in livestock. I. General introduction

In a series of papers, alternative models for QTL detection in livestock are proposed and their properties evaluated using simulations. This first paper describes the basic model used, applied to independent half-sib families, with marker phenotypes measured for a two or three generation pedigree and quantitative trait phenotypes measured only for the last generation. Hypotheses are given and the formulae for calculating the likelihood are fully described. Different alternatives to this basic model were studied, including variation in the performance modelling and consideration of full-sib families. Their main features are discussed here and their influence on the result illustrated by means of a numerical exampleDans une série d’articles scientifiques, des modèles alternatifs pour la détection de (QTLs chez les animaux de ferme sont proposés et leurs propriétés sont évaluées par simulation. Ce premier article décrit le modèle de base utilisé, qui concerne des familles indépendantes de demi-germains de père, avec des phénotypes marqueurs mesurés sur deux ou trois générations et des phénotypes quantitatifs mesurés seulement sur la dernière génération. Les hypothèses sont données et l’expression de la vraisemblance décrite en détail. À partir de ce modèle de base, différentes alternatives ont été étudiées, incluant diverses modélisations des performances et la prise en compte de structures familiales avec de vrais germains. Leurs principales caractéristiques sont décrites et une illustration est donné

Alternative models for QTL detection in livestock. III. Heteroskedastic model and models corresponding to several distributions of the QTL effect

This paper describes two kinds of alternative models for QTL detection in livestock: an heteroskedastic model, and models corresponding to several hypotheses concerning the distribution of the QTL substitution effect among the sires: a fixed and limited number of alleles or an infinite number of alleles. The power of different tests built with these hypotheses were computed under different situations. The genetic variance associated with the QTL was shown in some situations. The results showed small power differences between the different models, but important differences in the quality of the estimations. In addition, a model was built in a simplified situation to investigate the gain in using possible linkage disequilibrium.Ce papier décrit deux types de modèles alternatifs pour la détection de QTL dans les populations animales : un modèle hétéroscédastique d’une part, et des modèles correspondants à différentes hypothèses sur la distribution de l’effet de substitution du QTL pour chaque mâle : un nombre fixe et limité d’allèles ou au contraire un nombre infini d’allèles. Les puissances des différents tests construits avec ces hypothèses sont calculées dans différentes situations. L’estimation de la variance génétique liée au QTL est donnée dans certaines situations. Les résultats montrent de faibles différences de puissance entre les différents modèles, mais des différences importantes dans la qualité des estimations. De plus, on construit un modèle dans une situation simplifiée pour étudier le gain que l’on peut obtenir en utilisant un éventuel déséquilibre de liaison

Genetics Selection Evolution reviewer acknowledgement 2013

CONTRIBUTING REVIEWERS: The Genetics Selection Evolution Editors-in-Chief would like to thank all of our reviewers who contributed to peer review for the journal in 2013