La sélection génomique substitue à la connaissance de la généalogie celle des séquences d’ADN et connait un succès spectaculaire dans la sélection des bovins laitiers. En équin, le gain de précision pour les valeurs génétiques en CSO a été estimé faible entre la généalogie et la génomique, éventuellement à cause des particularités des populations d’apprentissage et de validation. L’objectif est de définir pour les races équines les conditions d’efficacité et de fonctionnement de la sélection génomique. La partie théorique de la thèse a consisté en une méta-analyse afin de comprendre le lien entre précision théorique et observée en fonction des paramètres des populations. L’étude a montré l’importance du nombre efficace de marqueurs Me. Ce paramètre spécifique de la population, de la structure génomique et de la parenté doit être évalué, au même titre que l’héritabilité en génétique classique. D’un point de vue pratique, la 1ère voie d’amélioration était de rechercher des gènes à effet majeur sur l’aptitude au concours de saut d’obstacles (CSO) ou au concours complet. Aucun gène majeur n’a été localisé malgré des détections significatives. Le 2nd levier pour améliorer l’estimation des valeurs génétiques en CSO était d’utiliser le Single-Step, méthode qui combine l’information génomique des étalons génotypés et la généalogie de l’ensemble des chevaux non génotypés utilisés pour l’indexation. L’évaluation pour le CSO a donc été revisitée. Malgré le re-calcul de l’héritabilité et l’application des points sur toute la période, le gain en précision reste faible. La sélection génomique a également été testée sur des chevaux d’endurance, mais comme pour le CSO les précisions obtenues pour le moment ne sont pas assez élevées pour justifier une utilisation de la sélection génomique. Récemment, un gène majeur agissant sur l’aptitude à trotter (DMRT3) a été identifié. Malgré l’effet très négatif d’un allèle sur la qualification et les performances précoces, le Trotteur français (TF) est polymorphe pour le gène à cause d’un effet positif de ce même allèle sur les performances tardives. La sélection classique et la sélection génomique ont été comparées en incluant ou non dans le modèle un marqueur lié à DMRT3, nous permettant d’identifier la meilleure combinaison de modèle et de méthode à utiliser pour estimer les valeurs génétiques du TF. Enfin, le paramètre Me a été estimé dans les populations de chevaux utilisées au cours de la thèse, et les résultats des évaluations génomiques ont été comparés en fonction de Me et des autres paramètres influant sur la précision de la sélection génomique. Deux nouveaux projets prévoyant de génotyper des chevaux de CSO d’une part et des TF d’autre part devraient permettre respectivement d’améliorer la précision de l’évaluation génomique en CSO et de confirmer l’intérêt de la prise en compte de DMRT3 dans l’évaluation génomique des TF. / Genomic selection uses genotypes information instead of pedigree information for the estimation of breeding values. In dairy cattle, the selection schemes were greatly improved with this method. In horses, a first attempt of genomic selection showed that the evaluation accuracy was not much improved when using genotypes information compared to classic evaluation, possibly because of the structure of the reference and validation populations. The objective of the thesis was to define the theoretical and practical conditions for the use of genomic selection in horses. The theoretical work of the thesis consisted in a meta-analysis to understand the relation between observed and theoretical accuracy depending on the parameters of the population. We proved the importance of the effective number of independent segments in the genome Me. This parameter is specific of the population and of the genomic structure and relationship structure. We recommend to estimate this parameter before genomic evaluation, just like heritability that is estimated before genetic evaluation. Regarding practical tasks of the thesis, the first solution to improve the breeding values estimation for jumping performances was to look for genes having a major effect on performances in jumping competitions and three-day’s events, but no major gene was evidence in spite of significant detections. The 2nd solution was to perform a single-step evaluation. This method combines information from genotyped stallions and from the pedigree of the whole population. Even if the heritability was re-estimated and points distributed to all horses to have a homogeneous criteria, the accuracy of genomic evaluation was not much improved. Genomic selection was also tested on horses running endurance races, but as for jumping the accuracy was not high enough. Recently, a major gene having a huge effect on the ability of horses to trot was evidenced (DMRT3). Even if one allele has a negative effect on qualification and early earnings, French Trotter (FT) is still heterozygote because of a positive effect of this allele on late performances. Genetic and genomic evaluations were compared with or without using in the model a SNP linked to DMRT3 as a fixed effect. This study allowed identifying the best combination of model and method to use for estimation of FT breeding values. Finally, the parameter Me was estimated in the populations of horses used in the thesis. The results of genomic evaluations were compared according to Me and the other parameters having an influence on the accuracy of genomic evaluations. Two new projects will genotype more jumping horses and FT, they should allow to improve the accuracy of genomic evaluation for jumping horses and to acknowledge the interest of using DMRT3 in the genomic evaluation of FT.

L'ambition de cette thèse était de proposer un nouvel élan pour la création variétale chez la vigne, incluant les connaissances et les derniers outils de la recherche. En effet, la viticulture française comme d'autres filières agricoles doit aujourd'hui faire face à 3 grands défis: la réduction des intrants phytosanitaires (plan Ecophyto 2018), les changements climatiques, et de nouveaux concurrents, notamment les pays du Nouveau Monde. La création variétale, qui a été peu exploitée chez la vigne, peut être une des solutions pour répondre à ces défis.S'appuyant sur un génotypage dense, plusieurs outils et concepts innovants – réunis sous le terme de sélection génomique (GS) – ont vu le jour ces dernières années en sélection animale, qui permettent de prédire les phénotypes des individus seulement génotypés.Afin d'atteindre notre but, nous avons évalué et comparé l'efficacité de la GS et de la sélection assistée par marqueur (SAM) « classique », basée sur la génétique d'association « genome-wide » (GWAS) chez la vigne. Le potentiel théorique des deux méthodes a été évalué dans une étude de simulation, puis sur des données réelles.Nous montrons que la GS est plus pertinente que la SAM « classique » pour prédire les phénotypes et ce pour des caractères complexes et / ou structurés. Cependant la GS couplée aux résultats issus de la GWAS semble être une méthode intéressante lorsque le marquage moléculaire est non limitant. Finalement, nous discutons des conditions d'utilisation de la GS en termes économiques et d'efficacité au cours du temps. Nous proposons trois scénarios fonction de l'investissement de départ et des besoins en termes de création variétale. / The aim of this PhD project was to provide a new impulse for grapevine breeding, applying the latest knowledge and research tools on this species. Indeed, French viticulture, as well as various other agricultural sectors, faces today three major challenges: how to reduce phytosanitary inputs (Ecophyto 2018), impact of climatic changes and new competitors on the market, especially New World countries. Plant breeding in grapevine has not been much exploited until today, but could be a solution to these challenges.Several innovative tools and concepts have seen the light in animal breeding in the last decade. Using high density genome-wide marker information and advanced statistical models, phenotypes can be predicted for individuals that were merely genotyped. The method termed genomic selection (GS) is implementing this type of approach.To achieve our aim, we evaluated and compared the efficiency of GS and “classical” marker-assisted selection (MAS), based on genome-wide association study (GWAS) for grapevine. The theoretical potential of the two methods was evaluated in a simulation study but also on real data.We show that GS is more relevant than “classical” MAS to predict phenotypes of complex and / or structured traits. However, the combination of GS with results from GWAS seems to be of particular interest if the number of molecular markers available is adequate. Finally, we discuss GS implementation in terms of economic aspects and efficiency over time; we propose three scenarios differing by the initial investment required and the breeding objectives to be reached.

Dans un contexte de réduction des intrants agricoles, la création de variétés de blé qui utilisent l’azote de manière plus efficiente est aujourd’hui nécessaire. Cette thèse, issue d'un partenariat public-privé entre l'Institut National de la Recherche Agronomique et Biogemma, avait pour but d'apporter des outils nécessaires à la création de variétés répondant à cette exigence. Pour ce faire, nous avons analysé 225 variétés commerciales génotypées avec 24K SNP et testées dans huit combinaisons d’année, lieu et régime azoté. Nous avons montré que même si la sélection a amélioré l’efficience d’utilisation de l’azote en condition optimale et sub-optimale, ce progrès génétique doit être accéléré et mieux réparti entre les différents traits. Nous proposons pour cela de mixer sélection phénotypique et sélection assistée par marqueurs. Dans ce sens, nous avons développé une méthode pour définir les régions chromosomiques associées à nos 28 traits. Parmi les 333 régions identifiées, nous avons notamment localisé le gène NAM-A1 et avons pu caractériser ses variants naturels. Nous avons aussi montré que la sélection génomique pourrait être plus efficace si les SNP étaient présélectionnés en fonction de leurs significativités en génétique d’association multi-environnementale. Les réseaux d’interactions épistatiques furent aussi étudiés, mettant en évidence un sous-réseau particulièrement intéressant. Nos résultats et méthodes sont discutés au regard des stratégies d’amélioration variétale et de découverte de gènes. Des pistes de recherche complémentaires et des améliorations ont aussi été suggérées. / In a context of fertiliser reduction, breeding for enhanced nitrogen use efficiency in bread wheat is necessary. This PhD thesis resulting from private-public collaboration between the French National Institute for Agricultural Research and Biogemma aimed providing necessary tools. Analyses were conducted using a dataset of 225 commercial varieties genotyped with 24K SNP and tested in eight combinations of year, location, and nitrogen regimes. We showed that even if past selection increased nitrogen use efficiency at high and moderate nitrogen regimes, genetic progresses need to be accelerated and better balanced between traits. This could be achieved by mixing phenotypic and marker assisted selections. In this sense, we developed a method to define quantitative trait locus from genome-wide association study: 333 chromosomal regions involved in 28 NUE-related traits have been identified. The NAM-A1 gene was located in one of these regions and its natural variants were characterized. We also showed that genomic selection could be improved by pre-selecting SNP based on their significance in a multi-environmental genome-wide association study. Networks of epistasis interactions were also studied and an interesting sub-network was identified. Results and methods are discussed regarding breeding and gene discovery strategy. Further investigations and improvements are suggested.

Les aptitudes du lait à la transformation en fromage sont étroitement liées à sa composition, notamment en protéines. Ces caractères, difficiles à mesurer directement, ont été prédits à partir des spectres moyen infrarouge (MIR) du lait pour la composition en protéines dans les 3 races bovines Montbéliarde, Normande et Holstein (projet PhénoFinlait) et pour 9 aptitudes fromagères et la composition fine du lait en race Montbéliarde (projet From’MIR). La méthode Partial Least Squares (PLS) a fourni des prédictions MIR plus précises que les méthodes bayésiennes testées.Une analyse génétique a été réalisée pour ces caractères prédits à partir de plus de six millions de spectres MIR de plus de 400 000 vaches.Les caractères fromagers et de composition du lait sont modérément à fortement héritables. Les corrélations génétiques entre caractères fromagers (rendements et coagulation) et avec la composition du lait (protéines, acides gras et minéraux) sont élevées et favorables.Les génotypes de 28 000 vaches ont été imputés jusqu’à la séquence complète grâce aux données du projet 1000 génomes bovins.Des analyses d’association (GWAS) révèlent de nombreux gènes et variants avec des effets forts sur la fromageabilité et la composition du lait. Un réseau de 736 gènes, par ailleurs associé à ces caractères, permet d’identifier des voies métaboliques et des gènes régulateurs fonctionnellement liés à ces caractères.Un prototype d’évaluation génomique a été mis en place en race Montbéliarde. Un modèle de type contrôles élémentaires, incluant les variants détectés par les GWAS et présumés causaux, donne les estimations des valeurs génomiques les plus précises. La simulation d’une sélection incluant les caractères fromagers montre qu’il est possible d’améliorer la fromageabilité du lait avec un impact limité sur le gain génétique des autres caractères sélectionnés.Les travaux présentés dans cette thèse ont abouti 1) à la détection de gènes (dont certains jamais décrits auparavant) et de variants candidats pour la composition et la fromageabilité du lait et 2) à la mise en place d’une évaluation génomique de la fromageabilité du lait en race Montbéliarde dans la zone AOP Comté. / The ability of milk to be processed into cheese is closely linked to its composition, in particular in proteins. These traits, which are difficult to measure directly, were predicted from milk mid-infrared (MIR) spectra for protein composition in 3 cattle breeds Montbéliarde, Normande and Holstein (PhénoFinlait project) and for 9 milk cheese-making properties (CMP) and composition traits in Montbéliarde cows (From’MIR project). The Partial Least Squares method provided more accurate predictions than the Bayesian methods tested.A genetic analysis was performed on these traits, predicted from more than six million MIR spectra of more than 400,000 cows.Milk CMP and composition traits are moderately to highly heritable. Genetic correlations between CMP (cheese yields and coagulation) and with milk composition (proteins, fatty acids and minerals) are high and favorable.The genotypes of 28,000 cows were imputed to whole genome sequences using the 1000 bovine genome reference population.Genome wide association studies (GWAS) reveal many genes and variants in these genes with strong effects on CMP and milk composition. A network of 736 genes, associated with these traits, enable the identification of metabolic pathways and regulatory genes functionally linked to these traits.A pilot genomic evaluation was set up in Montbéliarde cows. A test-day model, including variants detected by GWAS, provides the most accurate genomic value estimates. Simulation of a selection shows that it is possible to improve the cheesability of milk with a limited impact on the genetic gain of the traits that currently make up the breeding objective.The work presented in this thesis led to 1) the detection of genes (some of which have never been described before) and candidate variants for milk CMP and composition traits and 2) the implementation of a genomic evaluation of CMP predicted from MIR spectra in Montbéliarde cows of the Comté PDO area.

Depuis les années 2000, le développement de la génomique, permettant une connaissance étendue de l’ADN des êtres vivants, transforme la façon dont ceux-ci sont évalués, sélectionnés (sélection génomique des plantes et animaux) et mis en marché. Couplée à des changements politiques et règlementaires, cette technologie contribue à faire évoluer les arrangements institutionnels dans le champ étudié ici de l’amélioration génétique animale, aussi bien au niveau des dispositifs nationaux que des pratiques des acteurs. La libéralisation en cours questionne notamment la dimension collective de la production du progrès génétique et les droits de propriétés sur les ressources génétiques. Dans une perspective comparative entre la France, l’Irlande et les Pays-Bas, cette thèse a pour objectif d’analyser la pluralité des arrangements institutionnels établis dans le champ de la sélection génomique de la race bovine Holstein. Elle mobilise les évolutions récentes de la théorie néo-institutionnelle s’intéressant à l’hétérogénéité organisationnelle et à la matérialité des institutions. Premièrement, elle met en évidence trois régimes institutionnels qui révèlent des arrangements différents notamment entre organisations publiques et privées. Deuxièmement, cette diversité d’arrangements est précisée par l’analyse des instruments contractuels entre entreprises de sélection et éleveurs via des modèles d’organisation de la production et des échanges de ressources génétiques (sous leurs formes biologiques et informationnelles). Ces modèles illustrent la diversité des formes de propriété dont ces ressources génétiques font l’objet entre éleveurs et entreprises et, montrent que les rôles respectifs de ces acteurs sont redéfinis. Ces résultats permettent de mieux comprendre le développement d’une logique libérale (Pays-Bas) en dualité avec le renforcement (Irlande) ou la fragilisation (France) d’une logique coopérative de production du progrès génétique. / Since the early 2000s, the development of genomics, which enables extensive knowledge of the DNA of living entities, has transformed the way in which living entities are evaluated, selected (genomic selection of plants and animals) and marketed. Coupled with political and regulatory changes, this technology contributes to modify the national institutional arrangements in the targeted field of animal genetic improvement, practices of actors. The current liberalization process questions both the collective dimension of genetic progress and the property rights of the genetic resources. In a comparative perspective between France, Ireland and The Netherlands, the objective of this thesis is to analyze the plurality of institutional arrangements pertaining to the Holstein cattle breed’s genomic selection. This thesis is situated within the recent evolutions of the neo-institutional theory focused on organizational heterogeneity and materiality of institutions. Firstly, it highlights three institutional regimes that reveal different arrangements particularly between public and private organizations. Secondly, this diversity of arrangements is completed by an analysis of contractual tools between breeding companies and animal breeders through models of production strategies and exchanges related to genetic resources (both biological and informational forms). These models emphasize a variety of property forms of genetic resources between companies and breeders and also show that actors’ roles in genetic selection activities are redefined. These results provide a better understanding of the development of a liberal logic (The Netherlands) in duality with the reinforcement (Ireland) or weakening (France) of a cooperative logic for the production of improved animal genetics.

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I sistemi di valutazione genetica nel mondo sono in rapido sviluppo. Attualmente, i programmi di selezione “tradizionale” basati su fenotipi e rapporti di parentela tra gli animali vengono integrati, e nel futuro potrebbero essere sostituiti, dalle informazioni molecolari. In questo periodo di transizione, questa tesi riguarda ricerche su entrambi i tipi di valutazioni: dall’accertamento sull’accuratezza degli indici genetici internazionali (tradizionali), allo studio di metodi statistici utilizzati per integrare informazioni genomiche nella selezione (selezione genomica). Tre capitoli valutano gli approcci per stimare i valori genetici dai dati genomici riducendo il numero di variabili indipendenti. In modo particolare, la correzione di Bonferroni e il test di permutazioni con regressione a marcatori singoli (Capitolo III), analisi delle componenti principali con BLUP (Capitolo IV) e indice Fst tra razze con BayesA (Capitolo VI). Inoltre, il Capitolo V analizza l’accuratezza dei valori genomici con BLUP, BayesA e Bayesian LASSO includendo tutte le variabili disponibili. I risultati di questa tesi indicano che il progresso genetico atteso dall’analisi dei dati simulati può effettivamente essere ottenuto, anche se ulteriori ricerche sono necessarie per ottimizzare l’utilizzo delle informazioni molecolari in modo da ottimizzare i risultati per tutti i caratteri sotto selezione. / Genetic evaluation systems are in rapid development worldwide. In most countries, “traditional” breeding programs based on phenotypes and relationships between animals are currently being integrated and in the future might be replaced by the introduction of molecular information. This thesis stands in this transition period, therefore it covers research on both types of genetic evaluations: from the assessment of the accuracy of (traditional) international genetic evaluations to the study of statistical methods used to integrate genomic information into breeding (genomic selection). Three chapters investigate and evaluate approaches for the estimation of genetic values from genomic data reducing the number of independent variables. In particular, Bonferroni correction and Permutation test combined with single marker regression (Chapter III), principal component analysis combined with BLUP (Chapter IV) and Fst across breeds combined with BayesA (Chapter VI). In addition, Chapter V analyzes the accuracy of direct genomic values with BLUP, BayesA and Bayesian LASSO including all available variables. The results of this thesis indicate that the genetic gains expected from the analysis of simulated data can be obtained on real data. Still, further research is needed to optimize the use of genome-wide information and obtain the best possible estimates for all traits under selection.

Flax (Linum usitatissimum L.) is a self-pollinated crop widely cultivated for fiber and oil production. Flaxseed is renowned for its health attributes but the presence of compounds, such as the heavy metal cadmium (Cd), is undesirable. Genomic studies in flax have produced large amounts of data in the last 15 years, providing useful resources to improve the genetic of this crop using genomics-based technologies and strategies. The goal of this thesis is therefore to capitalize on these advances to address the Cd problem and to propose solutions to improve breeding efficiencies. To find genomic-based solutions to Cd content, to the currently low breeding efficiency and to abiotic stress resistance in flax, this study utilized four major strategies: (1) genomic cross prediction, (2) gene family identification, (3) genome-wide association study (GWAS) and (4) genomic selection (GS). Characterization of the ATP-binding cassette (ABC) transporter and heavy metal associated (HMA) gene families was performed using the flax genome sequence. A total of 198 ABC transporter and 12 HMA genes were identified in the flax genome, of which nine were orthologous to Cd-associated genes in Arabidopsis, rice and maize. A transcriptomic analysis of eight tissues provided some support towards the functional annotation of these genes and confirmed the expression of these ABC transporter and HMA genes in flax seeds and other tissues. A diversity panel of 168 flax accessions was grown in the field at multiple locations and years and the seed content of 24 heavy metals (HMs) was measured. The panel was also sequenced and a single nucleotide polymorphism (SNP) dataset of nearly 43,000 SNPs was defined. A GWAS was conducted using these genotypic and phenotypic data and a total of 355 non-redundant quantitative trait nucleotides (QTNs) were identified for ten of the 24 metal contents. Overall, a total of 24 major and 331 minor effect QTNs were detected, including 11 that were pleiotropic. After allelic tests, 108 non-redundant QTNs were retained for eight of the ten metals and ranging from one for copper (Cu) to 70 for strontium (Sr). A total of 20 candidate genes for HM accumulation were identified at 12 of the 24 major QTN loci, of which five belonged to the ABC transporter family. Many of the metal contents, including Cd, appeared to be controlled by many genes of small effects; hence, GS is better suited than marker-assisted selection for application in breeding. To test this, predictive ability using ten GS statistical models was evaluated using trait-specific QTN and the random genome-wide 43K SNP datasets. Significantly higher predictive abilities were observed from the GS models built with the dataset made of QTNs associated with metal contents (70-80%) compared to that of the 43K dataset (10-25%). This study showed the feasibility of using GS to improve the predictive ability of polygenic traits such as metal content in seeds. GS can be applied in early generation selection to accelerate the improvement of abiotic stress resistance and either select low-Cd lines or discard high-Cd lines. These findings validate the use of a QTL-based strategy as a highly effective method for improving the efficiency of predictive ability of GS for highly complex traits such as resistance or tolerance to HM accumulation. Identification of both large and minor effect QTNs and/or pleiotropic effects hold potential for flax breeding improvement. Candidate gene functional validation can be performed using methods such as genome editing or targeting induced local lesions in genomes (TILLING).

Genomische Selektion ist ein Routine-Verfahren bei verschiedenen Nutztierarten, aber noch nicht bei der Honigbiene wegen der Besonderheiten dieser Spezies. Für die Zuchtwertschätzung bei der Honigbiene ist eine spezielle genetische Verwandtschaftsmatrix erforderlich, da die Paarungsbiologie dieser Spezies ungesicherte Vaterschaft, diploide Königinnen und haploide Drohnen umfasst. Die Arbeit präsentiert einen neu-entwickelten Algorithmus zur effizienten Berechnung der Inversen der genetischen Verwandtschaftsmatrix und der Inzuchtkoeffizienten auf großen Datensätzen. Die Methode wurde zur Voraussage von genomischen und Stammbaum-basierten Zuchtwerten in einer Simulationsstudie genutzt. Die Genauigkeit und die Verzerrung der geschätzten Zuchtwerte wurden ausgewertet unter Berücksichtigung verschiedener Größen der Referenzpopulation. Außerdem wurde der Zuchtfortschritt im ersten Durchlauf von Zuchtprogrammen ausgewertet, die Zuchtschemata mit genomischer oder Stammbaum-basierter Selektion nutzten. Ein erheblich größerer Zuchtfortschritt als bei Stammbaum-basierter Selektion wurde mit genomischer Vorselektion erzielt, für die junge Königinnen genotypisiert wurden, und nur die Kandidaten mit den höchsten genomischen Zuchtwerten zur Anpaarung oder Leistungsprüfung zugelassen wurden. Für einen realen Datensatz von ungefähr 3000 genotypisierten Königinnen wurden Stammbaum-basierte und genomische Zuchtwerte für sechs wirtschaftlich bedeutende Merkmale vorhergesagt. Drei Merkmale zeigten eine signifikant höhere Vorhersagegenauigkeit bei genomischer Zuchtwertschätzung gegenüber Stammbaum-basierten Verfahren und die Unterschiede zwischen allen sechs Merkmalen konnten im Wesentlichen aus den genetischen Parametern der Merkmale und der begrenzten Größe der Referenzpopulation erklärt werden. Damit zeigt die Arbeit, dass die genomische Selektion bei der Honigbiene genutzt werden kann, den Zuchtfortschritt zu erhöhen. / Genomic selection is a routine practice for several important livestock species but not yet in honey bees, due to the peculiarities of this species. For honey bees, a specialized genetic relationship matrix is required for the prediction of breeding values, since their mating biology involves uncertain paternity, diploid queens, and haploid drones. The thesis presents a novel algorithm for the efficient computation of the inverse of the numerator relationship matrix and the coefficients of inbreeding on large data sets. The method was used to estimate genomic and pedigree-based breeding values in a simulation study. The accuracy and bias of the estimated breeding values were evaluated and various sizes of the reference population were considered. Subsequently, the genetic gain in the initial cycle of breeding programs was evaluated for several breeding schemes employing genomic or pedigree-based selection. A considerably higher genetic gain than with pedigree-based selection was achieved with genomic preselection, for which queens were genotyped early in life, and only the candidates of high genomic breeding value were admitted for mating or phenotyping. On a real data set of about 3000 genotyped queens, pedigree-based and genomic breeding values were predicted for six economically relevant traits. Three traits showed significantly higher prediction accuracy with genomic compared to pedigree-based methods, and the differences between all the six traits could be explained mainly from their genetic parameters and the limited size of the reference population. The results show that genomic selection can be applied in honey bees, and the thesis provides appropriate breeding schemes and mathematical methods for its implementation.

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