Estimation of additive and dominant variance of egg quality traits in pure-line layers

Improved performances are partly due to heterosis effects. One of the basis of heterosis is dominance, which cannot be inherited.However, it can be exploited to boost the total genetic merit of the animals. This has a special interest in avian selection schemeswhere commercial animals are crossbred. In this study, we have estimated additive and dominance genetic variances for severalegg quality traits in pure-line layers.Around 10,500 egg quality performances were used, collected from 1,148 female Rhode Island layers, phenotyped at 70 weeksold and genotyped using a 600K high density SNP chip. Five egg quality traits were analysed: egg weight (EW), egg shell color(ESC), egg shell strength (ESS), albumen height (AH) and egg shell shape (ESShape). Additive and dominance genetic varianceswere estimated via EM-REML with univariate models. That included an inbreeding coefficient and an additive and a dominancerandom effect. Dominance variance explained a small fraction of the phenotypic variance (between 2 to 4 % across all traits).However, it represented a relevant fraction of the total genetic variance for some of the traits (16%, 10%, 35%, 2.4% and 15% ofthe total genetic variance for EW, ESC, ESS, AH, ESShape, respectively).Further research will estimate additive and dominance genetic correlations between the traits to maximize the total genetic gainof these traits simultaneously. In addition, a genomic BLUP with dominance effects is envisaged for the joint analyses of purebredand crossbred performances, to evaluate the potential to generate superior crossbred performances

Interest of Genotyping-by-Sequencing technologies as an alternative to low density SNP chips for genomic selection in layer chicken

To reduce the cost of genomic selection, low density SNP chip can be used in combination with imputation for genotyping the selection candidates instead of using high density (HD) SNP chip. Concurrently, next-generation sequencing (NGS) techniques has been increasingly used in livestock species but remain expensive to be routinely used in selection. An alternative and costefficient solution is the Genotyping by Genome Reducing and Sequencing (GGRS) techniques to sequence only a fraction of the genome by using restriction enzymes. This approach was simulated from sequences of 1027 individuals in a pure layer line, using four enzymes (EcoRI, TaqI, AvaII and PstI). Imputation accuracy on HD genotypes was assessed as the mean correlation between true and imputed genotypes. Egg weight, egg shell color, egg shell strength and albumen height were evaluated with single-step GBLUP methodology. The impact of imputation errors on the genomic estimated breeding values (GEBV) was also investigated.AvaII or PstI led to the detection of more than 10K SNPs in common with the HD SNP chip resulting in imputation accuracy higher than 0.97. The impact of imputation errors on the ranking of the selection candidates was reduced with Spearman correlation (between GEBV calculated on true and imputed genotypes) higher than 0.97 for AvaII and PstI. Finally, the GGRS approach can be an interesting alternative to low density SNP chip for genomic selection. However, with real data, heterogeneity between individuals with missing data has to be taken into account

Letter from Sarah Forrer, Dayton, OH to Augusta Bruen, 1862 July 6

Use of data from crossbred animals for a genomic evaluation of pure line layer. XIth European symposium on poultry genetics (ESPG

Etude du déséquilibre de liaison dans des lignées de poules de types génétiques "ponte" et "chair"

International audienceLa structure du déséquilibre de liaison (DL) au sein des populations en sélection impacte fortement la précision obtenue lors des études de cartographie de QTL ou lors de l'évaluation génomique des reproducteurs. Chez les oiseaux, la structure hétérogène du génome nécessite de décrire précisément le DL pour optimiser la sélection. L'utilisation des puces SNP haute densité pour le génotypage des populations de volailles est une opportunité pour approfondir notre connaissance de la structure du DL de ces populations. L'objectif de cette étude est d'acquérir une connaissance haute résolution de la structure du DL au sein de populations de poules de types ponte et chair. Nous avons analysé les génotypes (puce 600 K Affymetrix® Axiom® HD SNP) de 1541 animaux issus de 3 populations. L'étendue et le niveau du DL ont été estimés par le r 2 moyen à distance physique donnée entre SNP. Cette étude met en évidence des différences importantes de structure du DL entre lignées et entre chromosomes. L'étendue et le niveau du DL sont plus importants dans les lignées de type ponte ou pour les macro-chromosomes et le chromosome Z. Ce niveau important de DL peut faciliter la détection de QTL sur ces chromosomes, mais peut également compliquer la localisation fine de polymorphismes causaux. A l'inverse, le faible niveau de DL observé sur les micro-chromosomes nécessite l'utilisation d'une forte densité de SNP pour détecter une association avec un phénotype, mais devrait permettre la cartographie fine d'un polymorphisme causal. Ces différences sont à prendre en considération pour définir une stratégie de génotypage économique et efficace pour la cartographie fine de QTL ou l'évaluation génomique. ABSTRACT A Linkage disequilibrium study in layers and broiler commercial chicken populations. Knowledge of the linkage disequilibrium (LD) pattern is useful in animal genetic studies as it underlies mapping studies and genomic selection. This is all the more important in birds given the heterogeneous structure of the avian karyotype. Recently, the availability of the high density 600 K Affymetrix® Axiom® HD SNP genotyping array allowed to assess an in-depth knowledge of the LD pattern in chicken genome. The aim of the present study was to assess a higher resolution of the LD pattern in chicken genome in layer and broiler lines. In this study, we analyzed genotypes of 1541 animals from layers and broiler commercial populations to characterize their LD pattern. LD was measured by the average r 2 value at a given physical distance between SNP. LD extended over a larger region for layer lines than for broiler line. Most differences between lines appeared at small interval distances (< 0.5Mb). LD extent and decay differed considerably between chromosomes categories. Average r 2 values were higher for Z chromosome than for macro, intermediates and micro-chromosomes. The extent of useful LD observed for autosomal chromosomes was at least tenfold longer for layer lines than for broiler. Finally, this study shed light on high LD for Z chromosome. The differences in LD pattern observed between chromosomes and chicken lines should be taken into account to define an economically efficient genotyping strategy

PhénoFinLait, programme national de génotypage et phénotypage des composants fins du lait : Bilan et premières valorisations de la phase de collecte des données ovines laitières

Diplôme : Diplôme d'Ingénieu

Création d’une puce basse-densité pour la sélection génomique en poule pondeuse

La sélection génomique utilise des informations sur les polymorphismes de l’ADN, notamment SNP, en complément des mesures de performances, afin de choisir les futurs reproducteurs parmi un ensemble de candidats à la sélection. Depuis 2013, une puce commerciale de génotypages à haute densité (600 000 marqueurs) de l’espèce poule a permis le développement de la sélection génomique dans les filières ponte et chair. Toutefois, les coûts de génotypages avec cette puce restent élevés pour une utilisation en routine sur un grand nombre de candidats à la sélection. Un des enjeux actuels de la sélection génomique est donc le développement de puces de génotypage de basse densité (dites puces LD) à plus faible coût. Il s’agit pour cela de sélectionner un panel de marqueurs SNP permettant une imputation (prédiction) des génotypes manquants sur puce haute densité (puce HD). Dans cette optique, différentes études ont été menées afin de choisir la stratégie de génotypages basse densité la mieux adaptée à une lignée de poule pondeuse. Différentes densités de génotypages, plusieurs scenarii de populations et deux logiciels ont été testés. Les puces basse densité ont été construites selon deux stratégies : choix des SNP selon un clustering basé sur un seuil de déséquilibre de liaison ou choix de SNP à intervalles réguliers. Trois critères d’efficacité des imputations ont été comparés : taux d’erreur génotypique, taux d’erreur allélique et corrélation entre génotypes imputés et réels. Le taux d’erreur génotypique s’est révélé un critère plus discriminant que les autres. Le logiciel FImpute apparaît plus intéressant que le logiciel Beagle car c’est un meilleur compromis entre efficacité de l’imputation et temps de calcul. L’étude des différentes puces basse densité montre que les imputations sont meilleures lorsque la densité des SNP augmente, lorsque le seuil de DL augmente et lorsque des SNP avec une faible MAF (Fréquence Allélique Mineure) sont pris en compte. Les études de populations montrent que les imputations sont meilleures lorsque la taille de la population de référence augmente. L’influence du degré d’apparentement entre population de référence et candidats ainsi que l’impact sur la précision des évaluations génomiques restent à approfondir.Genomic selection uses information on DNA polymorphisms, in particular SNP, in addition of performance measures, in order to choose breeders of the next generation among a set of selection candidates. Since 2013, a commercial high density genotyping chip (600000 markers) for chicken allowed the implementation of genomic selection in layer and broiler breeding. However, genotyping costs with this chip still remain high for a routine use on a large number of selection candidates. Consequently, one of the current stakes of genomic selection is the development at a lower cost of low density genotyping chips (LD chips). To do so, a set of SNP markers has to be selected to enable an imputation (prediction) of missing genotypes on a high density chip (HD chip). [br/] In this regard, various studies were conducted to choose the low density genotyping strategy the best suited to laying hens line. Different genotyping densities, several population scenarii and two software were tested. Low density genotyping chips were built according to two strategies: a choice of SNP depending on a clustering based on linkage disequilibrium threshold or a choice of SNP at regular intervals. Three criteria of imputation accuracy were compared: genotypic error rate, allelic error rate and correlation. The genotypic error rate appeared to be a criterion more discriminating than the others. FImpute software is preferred to Beagle software because FImpute is a better compromise between imputation accuracy and calculation time. The study of different low density genotyping chips shows that imputations improve with SNP density, when the LD threshold increases and when SNP with low MAF (Minor Allele Frequency) are considered. Population studies show that imputations are better when the size of the reference population increases. The influence of the kinship degree between reference population and target population, and the impact on accuracy of genomic evaluations still remain to be deepened

Design of a low density SNP chip for genomic selection in layer chicken

Design of a low density SNP chip for genomic selection in layer chicken. 10. European Symposium on Poultry Genetics (ESPG

Design of low density SNP chips for genotype imputation in layer chicken

Background[br/] The main goal of selection is to achieve genetic gain for a population by choosing the best breeders among a set of selection candidates. Since 2013, the use of a high density genotyping chip (600K Affymetrix (R) Axiom (R) HD genotyping array) for chicken has enabled the implementation of genomic selection in layer and broiler breeding, but the genotyping costs remain high for a routine use on a large number of selection candidates. It has thus been deemed interesting to develop a low density genotyping chip that would induce lower costs. In this perspective, various simulation studies have been conducted to find the best way to select a set of SNPs for low density genotyping of two laying hen lines.[br/] Results[br/] To design low density SNP chips, two methodologies, based on equidistance (EQ) or on linkage disequilibrium (LD) were compared. Imputation accuracy was assessed as the mean correlation between true and imputed genotypes. The results showed correlations more sensitive to false imputation of SNPs having low Minor Allele Frequency (MAF) when the EQ methodology was used. An increase in imputation accuracy was obtained when SNP density was increased, either through an increase in the number of selected windows on a chromosome or through the rise of the LD threshold. Moreover, the results varied depending on the type of chromosome (macro or micro-chromosome). The LD methodology enabled to optimize the number of SNPs, by reducing the SNP density on macro-chromosomes and by increasing it on micro-chromosomes. Imputation accuracy also increased when the size of the reference population was increased. Conversely, imputation accuracy decreased when the degree of kinship between reference and candidate populations was reduced. Finally, adding selection candidates' dams in the reference population, in addition to their sire, enabled to get better imputation results.[br/] Conclusions[br/] Whichever the SNP chip, the methodology, and the scenario studied, highly accurate imputations were obtained, with mean correlations higher than 0.83. The key point to achieve good imputation results is to take into account chicken lines' LD when designing a low density SNP chip, and to include the candidates' direct parents in the reference population

Intérêt de l’utilisation de l’imputation pour l’évaluation génomique en poule pondeuse

National audienceWith the availability of the 600K Affymetrix® Axiom® high-density (HD) single nucleotide polymorphism (SNP) chip, genomic selection has been implemented in broiler and layer chicken. However, the cost of such HD SNP chip is still too high to genotype all selection candidates. A solution is to develop low density SNP chip, at a lower price, and to impute all missing markers before doing a genomic evaluation. However, the impact of the direct use of low density SNP chip on genomic evaluation accuracy is not well documented. In this perspective, the interest of using or not imputation in genomic selection was studied in a pure layer line. An equidistant methodology was used to design low density SNP chips. Egg weight and egg shell strength were evaluated with ssGBLUP methodology. The impact of imputation errors or the absence of imputation on the ranking of the selection candidates was assessed with a genomic evaluation based on ancestry. To do so, genomic estimated breeding values (GEBV), with imputed or not imputed genotyping from the low density SNP chip, were compared to the GEBV obtained with the HD SNP chip. The accuracy of GEBV was also investigated by considering as reference the GEBV estimated on offspring. With imputed HD genotyping, the ranking was slightly more correlated to that with HD genotyping than that with low density genotyping. However, Spearman correlations were above 0.95 with more than 5K SNPs. Thus the reordering of the breeders was limited. Finally, the GEBV accuracy estimated on ancestry was equivalent with or without imputation for a SNP density superior to 2K. But this accuracy tended to be decreased for some traits with less than 2K SNPs.La disponibilité en 2013 d’une puce à SNP commerciale haute densité (600 000 marqueurs) pour l’espèce poule a permis la mise en place de la sélection génomique dans les filières ponte et chair. Toutefois, le coût de cette puce reste élevé pour génotyper en routine l’ensemble des candidats à la sélection. L’un des enjeux est le développement de puces SNP basse densité (BD) de moindre coût. L’objectif est d’imputer l’ensemble des génotypes manquants pour revenir à une information 600K SNP avant de réaliser l’évaluation génomique. Toutefois, l’impact de l’utilisation directe des génotypages BD sur la précision des évaluations génomiques a été peu décrit. L’objectif est donc de juger de l’intérêt de l’imputation des génotypages BD pour l’évaluation génomique dans une lignée de poule pondeuse. Les puces BD ont été construites selon une méthodologie équidistante. Les évaluations génomiques ont été réalisées sur le poids d’oeuf et sur la force de fracture, avec une méthodologie ssGBLUP. L’impact des erreurs d’imputation, ou de l’absence d’imputation, sur le classement des candidats à la sélection lors d’une évaluation génomique sur ascendance a été évalué. Pour cela, les valeurs génomiques obtenues (GEBV), avec les génotypages imputés ou non depuis la puce BD, ont été comparées aux GEBV obtenues avec la puce haute densité (HD). La précision des GEBV a également été étudiée en prenant en référence les GEBV estimées sur descendance. Le classement des candidats à la sélection avec les génotypages BD imputés est plus corrélé avec celui basé sur les génotypages HD que sans imputation. Toutefois, les corrélations sont toutes supérieures à 0.95 pour une densité supérieure à 5K SNP. L’impact de l’imputation sur le classement des individus est donc faible. Par ailleurs, la précision des GEBV estimées sur ascendance est équivalente entre les différentes stratégies (avec ou sans imputation) dans le cas du poids d’oeuf pour une densité supérieure à 2K SNP, mais tend à se dégrader pour de très basses densités de SNP dans le cas de la force de fracture. L’utilisation de l’imputation est possible sans diminution significative de la précision des évaluations génomiques par ssGBLUP. L’absence d’imputation est également possible mais la dégradation observée sur la précision des GEBV semble dépendre des caractères

Apport des informations sur des croisées dans le cadre de l’évaluation génomique sur la qualité des œufs chez la poule

National audienceAvian breeders are currently putting in place genomic selection in their selection schemes. One key parameter to optimize selection schemes, and so genetic gain of selected populations, is to correctly predict the accuracy of genomic evaluation. In a previous study, it has been shown that genomic selection at birth was a very promising strategy for breeders selection in purebred. As crossbred between pure lines is commonly used in avian selection schemes, raises the question about the use of crossbred offspring in breeders evaluation, and their impact on evaluation accuracy. In this study, we had 2 goals. First, estimation of genetic correlation, for the same egg quality trait, between performance from pure line, and cross line layers. Then, estimation of the differences in evaluation accuracy, by adding crossbred information to pure line evaluation. Results shown that genetic correlation between purebred and crossbred trait is strong, but did not allow to consider that it is the same trait. Adding crossbred performances into evaluations allowed to obtain better results, globally, than in separated evaluations.Depuis quelques années, la sélection génomique commence à se mettre en place dans la filière avicole. Dans le but d’optimiser les schémas de sélection, et donc le progrès génétique des populations sélectionnées, il est important de connaître la précision de l’évaluation génomique, comparativement à l’évaluation génétique. Dans une étude précédente, il avait été observé que l’usage de la sélection génomique à la naissance était une stratégie très prometteuse pour la sélection des reproducteurs en race pure. Le croisement entre lignées pures étant utilisé à large échelle par les schémas de sélection avicoles, il s’est posé la question de l’utilisation des données des descendantes croisées sur l’évaluation des reproducteurs, et de leur influence sur la précision de l’évaluation. Dans le cadre de cette étude, 2 objectifs ont été poursuivis. Tout d’abord, estimer la corrélation génétique, pour un même caractère de qualité d’œuf, entre la performance exprimée par des poules de lignée pure, et celle des poules croisées. Ensuite, estimer les différences de précision apportées par l’intégration des données des croisées à l’évaluation en lignée pure. Les résultats ont montré que la corrélation génétique entre caractère pur et croisé est forte, mais ne permet pas de considérer qu’il s’agit du même caractère. L’ajout des performances de croisées aux évaluations a permis d’obtenir des résultats globalement meilleurs qu’en évaluations séparées