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Optimisation de modèles permettant de réduire l'incidence d'une maladie par l'introduction de nouveaux critères de sélection liés à de(s) gène(s) de résistance chez les animaux domestiques / Optimization of models allowing to reduce disease incidence, using new selection criteria associated with resistance genes in livestock animalsCostard, Anne 10 November 2010 (has links)
Les moyens mis en oeuvre chez les animaux domestiques pour lutter contre les maladies dépendent de leur vitesse de propagation, de leur virulence et surtout de leur capacité à passer la barrière d'espèce. Certaines maladies entraînent des pertes économiques importantes chez l'animal(des centaines de milliers de vaches ont été abattues pendant l'épidémie de BSE). Bien plus, dans le cas des zoonoses, maladies transmissibles à l'homme, il convient d'appliquer des mesures de lutte extrêmement onéreuses s'organisant dans les élevages mais aussi à l'échelle des populations. Plusieurs stratégies de prévention et/ou de traitement des maladies infectieuses sont possibles: les traitements chimiques, la vaccination, la désinfection des bâtiments d'élevage et la conduite des troupeaux, le contrôle sanitaire et la traçabilité des produits alimentaires,l'abattage partiel ou total des troupeaux infectés. Ces mesures peuvent être très onéreuses et parfois peu efficaces. Ces maladies peuvent être mono ou multifactorielles. Quand une maladie est en partie régulée par une prédisposition génétique, il est possible de choisir des reproducteurs les plus résistants et diminuer ainsi l'incidence de la maladie. Si cette prédisposition est monogénique, ou pour le moins sous l'influence d'un gène à effet majeur, comme par exemple dans la tremblante ovine,la sélection assistée par gène peut être une stratégie complémentaire aux stratégies déjà existantes. Mais cette sélection ne peut se faire indépendamment de celle des caractères traditionnels de production qui ont permis d'améliorer par exemple la quantité de lait en races laitières ou le nombre et la croissance des animaux en races bouchères. La question qui se pose alors est d'arriver le plus rapidement possible à une incidence quasi nulle de la maladie en créant une population essentiellement porteuse des allèles de résistance au gène sélectionné tout en évitant de perdre le gain génétique acquis sur les caractères traditionnels de production. L'objectif de cette thèse a été de répondre à cette question en proposant une approche paramétrique permettant de modéliser et d'optimiser la stratégie de sélection. Le paramétrage du modèle permet de décrire de manière détaillée les caractéristiques du/des gène(s) de résistance sélectionné(s) et celles du schéma de sélection sur les caractères de production, souvent complexes chez les animaux domestiques. Les sorties du modèle sont l'évolution des distributions des caractères de production (moyennes, variabilités) et des fréquences des allèles de résistance / sensibilité. Afin de prendre en compte le processus de sélection, une modélisation dynamique a été utilisée. Des approches déterministe et stochastique ont été développées et ont été optimisées à l'aide d'un algorithme génétique. La stratégie optimale difficile à promouvoir sur le terrain a été alors considérée comme référence pour la mise en place de stratégies de sélection acceptables et efficaces. Il est possible ainsi d'évaluer différents scénarios concernant par exemple l'organisation du génotypage (pour le gène de résistance) dans la population sélectionnée, le choix des conjoints selon leur génotype, ainsi que la méthode de diffusion des reproducteurs vers les élevages de production. La méthodologie développée lors de ce travail a été appliquée au cas de la tremblante du mouton, un exemple possible parmi d'autres maladies. Différentes stratégies proches de l'optimale ont été combinée à un modèle épidémiologique afin d'analyser l'impact de ces dernières sur l'évolution de la maladie. / The resources to be used in domestic animals to fight against the diseases depend on their diffusion speed, their virulence and especially their ability to pass the species barrier. Some diseases cause significant economic losses in animals (hundreds of thousands of cows were culled during the BSE epidemic). Moreover, in the zoonotic case, diseases transmissible to humans, measures to be implemented are generally extremely expensive both at the farm and population levels. Several strategies for the prevention and / or treatment of infectious diseases are possible : chemical treatments, vaccination, disinfection of livestock buildings and herd management, health monitoring and traceability of food products, or partial or full slaughtering of herds . These measures can be very costly and sometimes ineffective. These diseases can be mono or multifactorial. In the case of genetic diseases (most often single gene such as sheep scrapie), gene-assisted selection can be a complementary strategy to existing strategies. But this selection can not be done independently of the selection of the traditional production traits such as the quantity of milk in dairy breeds or the number and the growth of animals in beef breeds. The question that arises is how to reach as quickly as possible an almost zero incidence of the disease by creating a population displaying a high proportion of the resistant allele at the gene of interest while minimizing the loss of genetic progress on traditional production traits. The objective of this thesis was to answer this question by proposing a parametric approach to model and optimize the selection strategy. The parametrization of the model allowed to describe in detail the characteristics of the gene (s) selected for resistance (s) and those of the breeding scheme on production traits, often complex in domestic animals. The model outputs were the evolution of distributions of production traits (means, variability) and allele frequencies of resistance / sensitivity. To take into account the selection process, a dynamic model was used. Deterministic and stochastic approaches have been developed and have been optimized using a genetic algorithm. The optimal strategy may be difficult to apply. The optimal strategy may be taken as a reference for the development of selection strategies. It is thus possible to evaluate different scenarios such as the genotyping organization (for the resistance gene) in the selected population, the choice of the mating according to their genotype, the method of dissemination of reproducers to the production farms. The methodology developed in this work has been applied to the scrapie case, a possible example among other diseases. Different strategies close to optimal have been combined with an epidemiological model to analyze their impact of the spread of the disease.
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