Intérêt de la sélection génomique dans les programmes de sélection porcins : cas d'une lignée mâle de grande taille

The aim of this work was to evaluate the interest of implementing genomic evaluations in pig breeding schemes. Stochastic simulation was used. The simulated population was a pig sire line containing 1,050 breeding females and 50 boars. The line was selected for 10 years for a breeding goal including two uncorrelated traits, recorded on, respectively, 13,770 candidates per year (trait1) and 270 relatives per year born in 10% of the litters (trait2). In the reference breeding scheme (BLUPAM), the selection was based on pedigree-based BLUP estimated breeding values (EBVs). In a first study, we compared the BLUPAM scenario to an alternative genomic breeding scheme with the same phenotyping capacities, where all candidates for selection were genotyped. The genomic breeding values for trait1 and trait2 were estimated using two training populations (TP). The first one (TP1) was made up of selection candidates (phenotyped for trait1) and the second one (TP2) of relatives phenotyped for trait2. The size of TP1 and TP2 increased, respectively, from 13,770 to 55,080 and from 1,000 to 3,430 over time. Our results show that genomic evaluations significantly improve the accuracy of the EBVs of the candidates for both traits and therefore the annual genetic trends for the global breeding goal (+27% to +33% depending on trait heritability), while significantly reducing the inbreeding rate. A second genomic scenario was simulated, in which the candidates were no longer phenotyped for trait1, and the genomic breeding values were estimated with one single TP made up of relatives phenotyped for both traits. In that case, the accuracy of EBVs and the annual genetic trends for trait1 are significantly lower than in the reference (BLUPAM) scenario. This shows that a large TP is required to outperform the current schemes for traits recorded on the candidates. The implementation of genomic evaluations requires the genotyping of a large number of animals, and therefore generates additional costs compared to BLUPAM breeding schemes. In a second study, we showed that genotyping a subset of candidates that have been pre-selected according to their parental EBV allows to significantly reduce the extra costs of a genomic breeding scheme while preserving most of its superiority in terms of genetic trends and inbreeding over the BLUPAM breeding scheme. For instance, reducing the number of genotyped candidates by 40% only reduced by 3 to 4% the global annual genetic trend. We also showed that even a very marked increase in the number of relatives phenotyped for trait2 in a BLUPAM scenario does not allow to be as efficient as a genomic scenario when the number of genotyped candidates is large. Finally, we showed that the economic interest of genetic selection can be characterized by an additional cost threshold; below this threshold, it is preferable to maintain pedigree-based BLUP evaluations and increase the number of relatives, while implementing genomic evaluation is more efficient above this threshold. The value of this threshold depends on the cost of phenotyping additional relatives and on genotyping costs.Our results suggest that implementing genomic evaluations in a large size pig sire line can be a valuable strategy. This strategy could for instance easily be applied to the French Piétrain population, which resembles the nucleus population simulated in this study.L'objectif de ce travail de thèse était d'évaluer l'intérêt de mettre en place des évaluations génomiques dans les programmes de sélection porcins. Des simulations stochastiques ont été réalisées dans le cas d'un programme de sélection d'une lignée mâle de grande taille contenant 1 050 femelles reproductrices et 50 verrats, sélectionnée pendant 10 ans pour améliorer un objectif de sélection combinant 2 caractères, respectivement mesurés sur 13 770 candidats par an (Car1) et sur 270 collatéraux par an (Car2) issus de 10% des portées. Dans la situation de référence, les valeurs génétiques étaient estimées selon la méthodologie du BLUP-Modèle Animal (BLUPMA). Dans une première étude, nous avons comparé le scénario BLUPMA à un scénario génomique dans lequel tous les candidats étaient génotypés. Les évaluations génomiques s'appuyaient sur deux populations de référence (PR) initialement constituées de 13 770 candidats pour Car1 et de 1 000 collatéraux pour Car2, et dont les tailles respectives augmentaient annuellement, en considérant les mêmes capacités de phénotypage que dans le scénario BLUPMA. Les résultats montrent que des évaluations génomiques améliorent nettement la précision d'estimation des valeurs génétiques des candidats pour les deux caractères et le progrès génétique réalisé annuellement sur l'objectif global de sélection (+27% à +33% selon les héritabilités considérées), tout en réduisant significativement l'augmentation de la consanguinité dans la population. Un second scénario génomique a été simulé, dans lequel les candidats n'étaient plus phénotypés et les évaluations génomiques s'appuyaient sur une PR uniquement constituée de collatéraux phénotypés pour Car1 et Car2. Dans ce cas, la précision des valeurs génomiques estimées et la réponse à la sélection pour Car1 sont nettement plus faibles que dans le scénario BLUPMA, montrant que la sélection génomique ne permet pas de mettre fin au phénotypage des animaux. La mise en place d'évaluations génomiques nécessitant de génotyper un grand nombre d'individus, elle entraîne un surcoût important par rapport au scénario BLUPMA. Dans une seconde étude, nous avons montré que ce surcoût peut être largement réduit en présélectionnant les candidats à génotyper sur la base de leur valeur génomique estimée sur ascendance. Il est ainsi possible de réduire de manière significative le nombre de candidats à génotyper tout en préservant une grande partie de l'avantage de la sélection génomique par rapport à la sélection conventionnelle BLUPMA. Ainsi, une diminution de 40% du nombre de candidats génotypés ne réduit que de 3 à 4% le progrès génétique annuel sur l'objectif global. Nous avons également montré qu'au-delà d'un certain seuil d'investissement, une dépense supplémentaire pour améliorer l'efficacité du programme de sélection est plus efficacement investie dans la mise en place d'évaluations génomiques que dans l'augmentation de la capacité de phénotypage des collatéraux dans le dispositif conventionnel. Ce seuil d'intérêt de mise en place d'un programme génomique est d'autant plus bas que le coût du génotypage est faible et que le coût de phénotypage des collatéraux est élevé. L'ensemble de nos résultats suggère qu'il serait intéressant de mettre en place des évaluations génomiques dans un programme de sélection d'une lignée porcine mâle de grande taille, notamment dans la population Piétrain collective française, dont la structure est proche de celle de la population simulée dans nos études

Correcting for base-population differences and unknown parent groups in single-step genomic predictions of Norwegian Red cattle

publishedVersio

Detection of quantitative trait loci for reproduction and production traits in Large White and French Landrace pig populations (Open Access publication)

A genome-wide scan was performed in Large White and French Landrace pig populations in order to identify QTL affecting reproduction and production traits. The experiment was based on a granddaughter design, including five Large White and three French Landrace half-sib families identified in the French porcine national database. A total of 239 animals (166 sons and 73 daughters of the eight male founders) distributed in eight families were genotyped for 144 microsatellite markers. The design included 51 262 animals recorded for production traits, and 53 205 litter size records were considered. Three production and three reproduction traits were analysed: average backfat thickness (US_M) and live weight (LWGT) at the end of the on-farm test, age of candidates adjusted at 100 kg live weight, total number of piglets born per litter, and numbers of stillborn (STILLp) and born alive (LIVp) piglets per litter. Ten QTL with medium to large effects were detected at a chromosome-wide significance level of 5% affecting traits US_M (on SSC2, SSC3 and SSC17), LWGT (on SSC4), STILLp (on SSC6, SSC11 and SSC14) and LIVp (on SSC7, SSC16 and SSC18). The number of heterozygous male founders varied from 1 to 3 depending on the QTL

Meta-analysis of genome-wide association studies for cattle stature identifies common genes that regulate body size in mammals

peer-reviewedH.D.D., A.J.C., P.J.B. and B.J.H. would like to acknowledge the Dairy Futures Cooperative Research Centre for funding. H.P. and R.F. acknowledge funding from the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) within the AgroClustEr ‘Synbreed—Synergistic Plant and Animal Breeding’ (grant 0315527B). H.P., R.F., R.E. and K.-U.G. acknowledge the Arbeitsgemeinschaft Süddeutscher Rinderzüchter, the Arbeitsgemeinschaft Österreichischer Fleckviehzüchter and ZuchtData EDV Dienstleistungen for providing genotype data. A. Bagnato acknowledges the European Union (EU) Collaborative Project LowInputBreeds (grant agreement 222623) for providing Brown Swiss genotypes. Braunvieh Schweiz is acknowledged for providing Brown Swiss phenotypes. H.P. and R.F. acknowledge the German Holstein Association (DHV) and the Confederación de Asociaciones de Frisona Española (CONCAFE) for sharing genotype data. H.P. was financially supported by a postdoctoral fellowship from the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) (grant PA 2789/1-1). D.B. and D.C.P. acknowledge funding from the Research Stimulus Fund (11/S/112) and Science Foundation Ireland (14/IA/2576). M.S. and F.S.S. acknowledge the Canadian Dairy Network (CDN) for providing the Holstein genotypes. P.S. acknowledges funding from the Genome Canada project entitled ‘Whole Genome Selection through Genome Wide Imputation in Beef Cattle’ and acknowledges WestGrid and Compute/Calcul Canada for providing computing resources. J.F.T. was supported by the National Institute of Food and Agriculture, US Department of Agriculture, under awards 2013-68004-20364 and 2015-67015-23183. A. Bagnato, F.P., M.D. and J.W. acknowledge EU Collaborative Project Quantomics (grant 516 agreement 222664) for providing Brown Swiss and Finnish Ayrshire sequences and genotypes. A.C.B. and R.F.V. acknowledge funding from the public–private partnership ‘Breed4Food’ (code BO-22.04-011- 001-ASG-LR) and EU FP7 IRSES SEQSEL (grant 317697). A.C.B. and R.F.V. acknowledge CRV (Arnhem, the Netherlands) for providing data on Dutch and New Zealand Holstein and Jersey bulls.Stature is affected by many polymorphisms of small effect in humans1. In contrast, variation in dogs, even within breeds, has been suggested to be largely due to variants in a small number of genes2,3. Here we use data from cattle to compare the genetic architecture of stature to those in humans and dogs. We conducted a meta-analysis for stature using 58,265 cattle from 17 populations with 25.4 million imputed whole-genome sequence variants. Results showed that the genetic architecture of stature in cattle is similar to that in humans, as the lead variants in 163 significantly associated genomic regions (P < 5 × 10−8) explained at most 13.8% of the phenotypic variance. Most of these variants were noncoding, including variants that were also expression quantitative trait loci (eQTLs) and in ChIP–seq peaks. There was significant overlap in loci for stature with humans and dogs, suggesting that a set of common genes regulates body size in mammals

Interest of genomic selection in a pig sire line breeding scheme

L'objectif de ce travail de thèse était d'évaluer l'intérêt de mettre en place des évaluations génomiques dans les programmes de sélection porcins. Des simulations stochastiques ont été réalisées dans le cas d'un programme de sélection d'une lignée mâle de grande taille contenant 1 050 femelles reproductrices et 50 verrats, sélectionnée pendant 10 ans pour améliorer un objectif de sélection combinant 2 caractères, respectivement mesurés sur 13 770 candidats par an (Car1) et sur 270 collatéraux par an (Car2) issus de 10% des portées. Dans la situation de référence, les valeurs génétiques étaient estimées selon la méthodologie du BLUP-Modèle Animal (BLUPMA). Dans une première étude, nous avons comparé le scénario BLUPMA à un scénario génomique dans lequel tous les candidats étaient génotypés. Les évaluations génomiques s'appuyaient sur deux populations de référence (PR) initialement constituées de 13 770 candidats pour Car1 et de 1 000 collatéraux pour Car2, et dont les tailles respectives augmentaient annuellement, en considérant les mêmes capacités de phénotypage que dans le scénario BLUPMA. Les résultats montrent que des évaluations génomiques améliorent nettement la précision d'estimation des valeurs génétiques des candidats pour les deux caractères et le progrès génétique réalisé annuellement sur l'objectif global de sélection (+27% à +33% selon les héritabilités considérées), tout en réduisant significativement l'augmentation de la consanguinité dans la population. Un second scénario génomique a été simulé, dans lequel les candidats n'étaient plus phénotypés et les évaluations génomiques s'appuyaient sur une PR uniquement constituée de collatéraux phénotypés pour Car1 et Car2. Dans ce cas, la précision des valeurs génomiques estimées et la réponse à la sélection pour Car1 sont nettement plus faibles que dans le scénario BLUPMA, montrant que la sélection génomique ne permet pas de mettre fin au phénotypage des animaux. La mise en place d'évaluations génomiques nécessitant de génotyper un grand nombre d'individus, elle entraîne un surcoût important par rapport au scénario BLUPMA. Dans une seconde étude, nous avons montré que ce surcoût peut être largement réduit en présélectionnant les candidats à génotyper sur la base de leur valeur génomique estimée sur ascendance. Il est ainsi possible de réduire de manière significative le nombre de candidats à génotyper tout en préservant une grande partie de l'avantage de la sélection génomique par rapport à la sélection conventionnelle BLUPMA. Ainsi, une diminution de 40% du nombre de candidats génotypés ne réduit que de 3 à 4% le progrès génétique annuel sur l'objectif global. Nous avons également montré qu'au-delà d'un certain seuil d'investissement, une dépense supplémentaire pour améliorer l'efficacité du programme de sélection est plus efficacement investie dans la mise en place d'évaluations génomiques que dans l'augmentation de la capacité de phénotypage des collatéraux dans le dispositif conventionnel. Ce seuil d'intérêt de mise en place d'un programme génomique est d'autant plus bas que le coût du génotypage est faible et que le coût de phénotypage des collatéraux est élevé. L'ensemble de nos résultats suggère qu'il serait intéressant de mettre en place des évaluations génomiques dans un programme de sélection d'une lignée porcine mâle de grande taille, notamment dans la population Piétrain collective française, dont la structure est proche de celle de la population simulée dans nos études.The aim of this work was to evaluate the interest of implementing genomic evaluations in pig breeding schemes. Stochastic simulation was used. The simulated population was a pig sire line containing 1,050 breeding females and 50 boars. The line was selected for 10 years for a breeding goal including two uncorrelated traits, recorded on, respectively, 13,770 candidates per year (trait1) and 270 relatives per year born in 10% of the litters (trait2). In the reference breeding scheme (BLUPAM), the selection was based on pedigree-based BLUP estimated breeding values (EBVs). In a first study, we compared the BLUPAM scenario to an alternative genomic breeding scheme with the same phenotyping capacities, where all candidates for selection were genotyped. The genomic breeding values for trait1 and trait2 were estimated using two training populations (TP). The first one (TP1) was made up of selection candidates (phenotyped for trait1) and the second one (TP2) of relatives phenotyped for trait2. The size of TP1 and TP2 increased, respectively, from 13,770 to 55,080 and from 1,000 to 3,430 over time. Our results show that genomic evaluations significantly improve the accuracy of the EBVs of the candidates for both traits and therefore the annual genetic trends for the global breeding goal (+27% to +33% depending on trait heritability), while significantly reducing the inbreeding rate. A second genomic scenario was simulated, in which the candidates were no longer phenotyped for trait1, and the genomic breeding values were estimated with one single TP made up of relatives phenotyped for both traits. In that case, the accuracy of EBVs and the annual genetic trends for trait1 are significantly lower than in the reference (BLUPAM) scenario. This shows that a large TP is required to outperform the current schemes for traits recorded on the candidates. The implementation of genomic evaluations requires the genotyping of a large number of animals, and therefore generates additional costs compared to BLUPAM breeding schemes. In a second study, we showed that genotyping a subset of candidates that have been pre-selected according to their parental EBV allows to significantly reduce the extra costs of a genomic breeding scheme while preserving most of its superiority in terms of genetic trends and inbreeding over the BLUPAM breeding scheme. For instance, reducing the number of genotyped candidates by 40% only reduced by 3 to 4% the global annual genetic trend. We also showed that even a very marked increase in the number of relatives phenotyped for trait2 in a BLUPAM scenario does not allow to be as efficient as a genomic scenario when the number of genotyped candidates is large. Finally, we showed that the economic interest of genetic selection can be characterized by an additional cost threshold; below this threshold, it is preferable to maintain pedigree-based BLUP evaluations and increase the number of relatives, while implementing genomic evaluation is more efficient above this threshold. The value of this threshold depends on the cost of phenotyping additional relatives and on genotyping costs.Our results suggest that implementing genomic evaluations in a large size pig sire line can be a valuable strategy. This strategy could for instance easily be applied to the French Piétrain population, which resembles the nucleus population simulated in this study

L'antibiothérapie (de son utilisation à son actuelle nécessaire maîtrise)

[Résumé en français] Les antibiotiques représentent une des avancées thérapeutiques les plus importantes du XXème siècle. Malheureusement, l'émergence et la diffusion actuelles de bactéries pathogènes résistantes aux antibiotiques deviennent un problème de santé publique préoccupant. Ainsi, dans une première partie, sont évoqués les principaux antibiotiques utilisés en thérapeutique humaine et l'origine, ainsi que les mécanismes, de la résistance de bactéries aux antibiotiques. Dans la deuxième partie, sont développés l'évolution des résistances bactériennes en prenant pour exemples significatifs et révélateurs, deux bactéries: une bactérie de la ville et une bactérie de l' hôpital ; puis sont étudiées les causes et conséquences de cette évolution des résistances. Certaines des mesures visant à améliorer la situation actuelle sont détaillées dans une troisième partie et aboutissent à la présentation, en quatrième partie, de la réponse mise en place en Lorraine pour relever ce défi de l'accroissement des résistances bactériennes aux antibiotiques: le réseau Antibiolor, avant de terminer par un bilan en cinquième partie.[Résumé en anglais] Antibiotics represent one of the most important therapeutic progresses of the 20th century. Unfortunately, the present emergence and spreading of pathogenic and antibiotic-resistant bacterium is becoming a worrying issue of public health.Thus, in a 1st part, the main antibiotics used in human therapy and also the origin and the mechanisms of bacterial resistance to antibiotics will be tackled. Then, in a 2nd part, the evolution of bacterial resistances till nowadays will be developed. Two meaningful and relevant examples: an "urban" bacterium and a "hospital" bacterium will iIIustrate this part. Moreover, the causes and the consequences of this evolution of resistances will also be studied. Some of the measures taken to improve the current situation will be evoked in a 3rd part, thus leading, in a 4th part, to the presentation of the solution implemented in Lorraine to fight the growth of bacterial resistances to antibiotics, which is called Antibiolor, before concluding in a 5th part.NANCY1-SCD Medecine (545472101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Paramètres génétiques du nombre de porcelets nés vivants par portée et relations avec les caractères du contrôle en ferme dans les populations porcines Large White type femelle et Landrace français.

National audienceGenetic parameters of number of piglets born alive per litter recorded in first, second and third parity litters (NNVI1, NNVI2, NNVI3, respectively), as well as their genetic (rg) and phenotypic correlations with age and average backfat thickness at 100 kg live weight measured on-farm on young candidates (A100 and L100, respectively) were estimated in Large White female line (LWf) and French Landrace (FL) pig breeds. REML procedures applied to a multiple trait animal model were used. The data consisted of 110 026 LWf and 82 496 FL litters, and 255 934 LWf and 194 270 FL records for A100 and L100. Heritability estimates for litter size at birth ranged from 0.10 ± 0.01 to 0.13 ± 0.01. NNVI2 and NNVI3 showed genetic correlations close to 1 (rg = 0.94 ± 0.03 in FL and 0.95 ± 0.02 in LWf ), but were genetically correlated to a lesser extent with NNVI1 (rg ≈ 0.70 ± 0.04), indicating that reproductive performance in first parity litters should be regarded as a trait different from reproductive performance in later parities. Low unfavourable genetic correlations between L100 and the litter size at birth were estimated, the relation reinforcing for increasing parity (e.g., rg augmented from 0.09 ± 0.02 to 0.20 ± 0.01 from the first to the third parity in LWf ). A stronger genetic antagonism was found between A100 and the number of piglets born alive per litter (rg ranged from 0.28 ± 0.03 to 0.32 ± 0.03). Paramètres génétiques du nombre de porcelets nés vivants par portée et relations avec les caractères du contrôle en ferme dans les populations porcines Large White type femelle et Landrace Français Thierry TRIBOUT, Jean-Pierre BIDANEL INRA, UR337 Station de Génétique Quantitative et Appliquée, 78352 Jouy-en-Josas [email protected] 2008. Journées Recherche Porcine, 40, 113-118.Les paramètres génétiques du nombre de porcelets nés vivants par portée en 1ère, 2ème et 3ème portées (NNVI1, NNVI2 et NNVI3, respectivement) ainsi que les corrélations génétiques (rg) et phénotypiques avec l’âge et l’épaisseur de lard ajustés à 100 kg mesurés en élevages de sélection sur les jeunes candidats à la reproduction (A100 et L100, respectivement) ont été estimés dans les populations maternelles Large White type femelle (LWf) et Landrace Français (LF) à l’aide d’une procédure REML appliquée à un modèle animal multicaractère. Les données de 110 026 portées LWf, de 82 496 portées LF, et les performances de production de 255 934 candidats LWf et de 194 270 candidats LF enregistrées entre 1997 et 2006 ont été considérées dans les analyses. Les résultats obtenus sont très proches dans les deux populations. Les héritabilités estimées pour la taille de la portée à la naissance varient entre 0,10 ± 0,01 et 0,13 ± 0,01. NNVI2 et NNVI3 sont très fortement corrélés entre eux (rg = 0,94 ± 0,03 en LF et 0,95 ± 0,02 en LWf ), mais présentent des corrélations génétiques plus faibles avec NNVI1 (rg de l’ordre de 0,70 ± 0,04). Un léger antagonisme génétique, semblant se renforcer avec le rang de la portée, a été observé entre L100 et la prolificité (rg = 0,09 ± 0,02 avec NNVI1 et rg = 0,20 ± 0,01 avec NNVI3 en LWf ). Un antagonisme génétique plus marqué a été trouvé entre A100 et le nombre de porcelets nés vivants par portée (rg comprises entre 0,28 ± 0,03 et 0,32 ± 0,03)

Conséquences du changement de système de classement des porcs à l'abattoir sur l'évaluation génétique des reproducteurs.

National audienc