Imagining How to Break the Co-optation of a Consensus. A Response to “Imagining No Child Left Behind Freed from Neoliberal Hijackers”

Given that I share, mostly, Eugene Matusov’s passionate concerns, picking on his vocabulary might appear pedantic. However, the issues involved in labeling political movements and, even more, political practices, can be fundamental and address the very grounds on which social analysis must stand. Briefly, I am concerned with the label neo-liberal, particularly when it is used as an epithet and blinds us to actual processes. I end with some, perhaps optimistic, remarks about the rise of educational activities that are not already marked for measurement on any pass/fail scale

Évaluation génomique chez la poule pondeuse en interaction avec le régime alimentaire

Dans le cadre du volet avicole du programme ANR UtOpIGe, une expérience de sélection a été conduite, dans le cadre d’une collaboration entre l’INRA, le SYSAAF et la société NOVOGEN. Elle s’appuie sur l’évaluation génomique des performances de ponte de poules soumises à deux régimes alimentaires différant pour la quantité d’énergie métabolisable (2881 kcal pour le régime HE, «Haute énergie », vs. 2455 kcal pour le régime BE, « Basse énergie »). Quatre cent trente-huit mâles de la lignée A, issus de trois cheptels successifs (2010-1, 2010-2 et 2011-1), ont été génotypés à l’aide de la puce Affimetrix ® Axiom® HD 600k SNP afin de constituer la population de référence. Les phénotypes utilisés étaient les performances de ponte en élevage de production de 31381 de leurs filles croisées AxD conduites en cages collectives de 12 poules (3 ou 4 cages par coq dans chaque régime alimentaire). Six cents jeunes mâles, issus des 3 cheptels suivants (2011-2, 2012-1 et 2012-2), ont également été génotypés. Ces 600 candidats à la sélection n’avaient aucune fille mesurée pour la ponte au moment de l’évaluation de leur valeur génétique. Plusieurs caractères ont été évalués, dont le poids des œufs à 70 semaines (EW) pour lequel nous présentons ici quelques résultats. L’évaluation génomique a été menée avec la suite logicielle de I. Mizstal (renumf90 et gibbs2f90) qui permet une évaluation multicaractère par l’approche Single Step. Le modèle d’analyse considère le poids des œufs des poules croisées comme une performance répétée de leur père. Il corrige également pour les effets liés au positionnement de la cage dans le bâtiment. L’utilisation du Gibbs Sampling permet d’estimer un écart-type d’erreur pour les valeurs génétiques, dont on peut déduire un CD. L’évaluation a été réalisée en utilisant, soit la matrice de parenté pedigree (EBV), soit la matrice de parenté génomique (GEBV), en mono caractère ou en bicaractère (EWHE, EWBE). La distribution des performances n’est pas significativement différente entre les 2 régimes (60.6 g +/- 4.8 g en BE vs. 61.0 g +/4.9 g en HE) mais le classement des pères change en fonction du régime (la corrélation de rang étant de 0.73 entre performances les moyennes par père), ce qui laisse entrevoir des interactions GxE. Cependant la corrélation génétique entre les poids des œufs dans les deux régimes est élevée ( =0.95 dans l’analyse classique et =0.98 dans l’analyse génomique) Par comparaison aux EBV, les GEBV présentent un CD moyen plus élevé pour les cheptels 2011-2, 2012-1 et 2012-2, ce qui démontre l’intérêt d’une évaluation génomique permettant un choix précoce des mâles. Par ailleurs, 60 mâles parmi les candidats ont maintenant des filles croisées (AxB) mesurées en début de ponte qui constituent une première population de validation. Concernant le poids des œufs, la prédiction de la valeur génétique des mâles est meilleure avec la GEBV qu’avec l’EBV calculée pour l’évaluation génétique de routine en lignée pure

GWAS analyses reveal QTL in egg layers that differ in response to diet differences

Background: The genetic architecture of egg production and egg quality traits, i.e. the quantitative trait loci (QTL) that influence these traits, is still poorly known. To date, 33 studies have focused on the detection of QTL for laying traits in chickens, but less than 10 genes have been identified. The availability of a high-density SNP (single nucleotide polymorphism) chicken array developed by Affymetrix, i.e. the 600K Affymetrix® Axiom® HD genotyping array offers the possibility to narrow down the localization of previously detected QTL and to detect new QTL. This high-density array is also anticipated to take research beyond the classical hypothesis of additivity of QTL effects or of QTL and environmental effects. The aim of our study was to search for QTL that influence laying traits using the 600K SNP chip and to investigate whether the effects of these QTL differed between diets and age at egg collection. Results: One hundred and thirty-one QTL were detected for 16 laying traits and were spread across all marked chromosomes, except chromosomes 16 and 25. The percentage of variance explained by a QTL varied from 2 to 10 % for the various traits, depending on diet and age at egg collection. Chromosomes 3, 9, 10 and Z were overrepresented, with more than eight QTL on each one. Among the 131 QTL, 60 had a significantly different effect, depending on diet or age at egg collection. For egg production traits, when the QTL × environment interaction was significant, numerous inversions of sign of the SNP effects were observed, whereas for egg quality traits, the QTL × environment interaction was mostly due to a difference of magnitude of the SNP effects. Conclusions: Our results show that numerous QTL influence egg production and egg quality traits and that the genomic regions, which are involved in shaping the ability of layer chickens to adapt to their environment for egg production, vary depending on the environmental conditions. The next question will be to address what the impact of these genotype × environment interactions is on selection