La recherche de QTL par régression des phénotypes sur les probabilités de transmission (modèle Haley-Knott) est une méthode très largement utilisée quand on dispose de grandes familles phénotypées par des caractères gaussiens. L'objectif de cette thèse d'un point de vue méthodologique, est de proposer une méthode de détection de QTL qui prend en compte des effectifs de familles petits d'une part, et l'existence de caractères discrets d'autre part. Ainsi, nous proposons, pour répondre à la première question, une approche de détection de QTL intégrant dans le calcul du mérite génétique des individus marqués, les performances calculées sur n générations de descendants. L'obtention d'un mérite génétique dérégressé comme substitut de phénotypes, proposé notamment par Weller et al (1990) et Tribout et al (2008), est donc généralisée. Ensuite, sont présentés les résultats de comparaisons d'un modèle supposant la normalité des données à un modèle à seuils faisant l'hypothèse d'une distribution continue sous jacente à la distribution observée dans la détection de QTL des caractères discrets. Nous démontrons ici que le modèle discret est plus précis et plus puissant quand le caractère étudié possède trois modalités distribuées de façon déséquilibrée dans la population.Dans la deuxième partie de la thèse, l'analyse des données du protocole GENECAN a été réalisée. Il s'agit d'identifier les régions du génome ou locus à caractère quantitatif (QTL), associées à des caractères d'intérêt mesurés sur des canards mulards gavés. Le canard mulard est un hybride interspécifique obtenu par croisement d'une cane commune (Anas platyrhynchos) et d'un canard de Barbarie (Cairina moschata). Trois cents quarante deux canes communes conçues en back-cross (BC) ont été générées par croisement d'une lignée de canard Kaiya et d'une lignée de canard Pékin lourd. Ces femelles BC ont été accouplées avec des canards de Barbarie pour produire 1600 canards mulards sur lesquels sont effectuées des mesures de croissance, de métabolisme au cours de la période de croissance et du gavage, d'aptitude au gavage et de qualités du magret et du foie gras. La valeur phénotypique des femelles BC marquées a été estimée, pour chaque caractère, comme étant la valeur moyenne des phénotypes de sa progéniture et pondérée par un coefficient de détermination (CD) fonction du nombre de descendants et de l'héritabilité du caractère étudié. Une carte génétique de 91 marqueurs microsatellites réparties sur 16 groupes de liaison (GL) et couvrant un total de 778 cM a été utilisée. Dans le cadre de l'analyse uni-caractère, vingt-deux QTL significatifs à 1% au niveau du chromosome ont été cartographiés. Ces QTLs sont pour la plupart impliqués dans la variabilité de la qualité du magret et du foie gras. Les zones chromosomiques d'intérêt, identifiées dans le cadre de cette étude devront dans le futur, être densifiées en marqueurs pour faire l'objet d'une cartographie fine. / QTL detection using the regression of phenotypes on transmission probability is largely used when large families phenotyped for Gaussian trait are available. The aim of this thesis from a methodological point of view, is to propose a method for detection of QTL that takes into account the small number of families on the one hand, and the existence of discrete traits on the other. Thus, we propose to answer the first question, an QTL detection approach, integrating in the calculation of genetic merit of genotyped individuals, the performances calculated over n generations of descendants. The use of a ‘de-regressed proof' as a phenotype to be analysed, proposed by Weller et al. (1990) and Tribout et al. (2008) is generalized. Next, we present the results of comparisons of a model assuming normality of the data to a thresholds model assuming a continuous distribution underlying the observed distribution in the QTL detection of discrete traits. Here we demonstrate that the discrete model is more accurate and more powerful when the studied trait has three modalities distributed unevenly in the population.In the second part of the thesis, the data analysis of GENECAN protocol was performed. This is to identify genomic regions or quantitative trait locus (QTL) associated with interest traits measured on over-feed mule ducks. The mule duck is an hybrid duck from a female Common duck (Anas Platyrhynchos) and a Muscovy drake (Cairina moschata). Three hundred forty two common ducks designed by back-cross (BC) were generated by crossing a line of Kaiya duck and a heavy line of Pekin duck. These BC females were mated with Muscovy ducks to produce 1600 mules ducks which undergo measures of growth, metabolism during the growth and over-feeding periods, over-feeding, of breast muscle and fatty liver qualities. The phenotypic value of genotyped BC females was estimated for each trait as the average phenotypes of their offspring and weighted by a coefficient of determination (CD) function on the number of offspring and heritability of the studied trait. The genetic map comprised 91 microsatellite markers aggregated into 16 linkage groups (LG) and representing 778 cM. For the uni-trait analysis, twenty-two QTL significant at 1% threshold in chromosome-wide have been mapped. These QTLs are mostly involved in the variability of the breast muscle and fatty liver qualities. Chromosomal regions of interest identified in the framework of this study should be in the future be densified to markers to do the fine mapping.

La France présente une grande diversité de conditions pédoclimatiques et par conséquent des systèmes d'élevage très variés. Pourtant, les schémas de sélection actuels en bovins laitiers considèrent que les meilleurs reproducteurs sont les mêmes quel que soit le type de système d'élevage, c'est-à-dire qu'il n'existe pas d'interactions Génotype*Milieu. L'objectif de cette thèse est de mesurer les interactions Génotype*Milieu en France sur les caractères laitiers et fonctionnels dans les 3 races bovines laitières principales (Normande, Montbéliarde, Holstein).Un point crucial dans ce type d'étude est la façon de définir le milieu. L'innovation de cette thèse est l'utilisation des profils Troupeau-Jour de Contrôle. Ce sont des coproduits du modèle génétique basé sur les contrôles élémentaires. Ils reflètent la production permise par la conduite de troupeau au cours du temps. Ils présentent l'avantage d'être disponibles à partir des bases de données nationales et d'être uniquement le reflet de la conduite, contrairement à d'autres définitions qui mêlent effet génétique et effet d'environnement au sein de la définition du milieu ou qui se focalisent sur certains points précis de la conduite sans prendre en compte son effet global. La description des profils Troupeau-Jour de Contrôle de plus de 15000 élevages normands, montbéliards et holsteins par des méthodes de lissage de séries temporelles, d'analyses factorielles et de classification a permis de créer 2 définitions du milieu en vue de l'étude des interactions Génotype*Milieu : des milieux définis comme des groupes d'élevages aux conduites distinctes ou un milieu défini comme un continuum à travers une ou des variables synthétiques.L'importance des interactions Génotype*Milieu a été estimées à partir de 2 types de modèles : un modèle multicaractères qui valorise la définition du milieu sous forme de groupes d'élevages et un modèle de norme de réaction qui valorise, quant à lui, le milieu défini comme un continuum. Les avancées méthodologiques proposées dans cette thèse concernent les modèles de normes de réaction. Des approches permettant de prendre en compte plusieurs variables d'environnement au sein d'un même modèle et de les résumer au sein d'une matrice génétique de rang réduit sont mises en avant.Aucun reclassement n'a été mis en évidence : les meilleurs reproducteurs sont les mêmes quel que soit le système d'élevage. Les schémas des sélections actuels sont donc performants. Il existe tout de même une interaction Génotype*Milieu significative sous forme d'effet d'échelle : la variabilité des valeurs génétiques des animaux est plus importante dans les systèmes d'élevage plus intensifs. Cet effet d'échelle ne sera pas pris en compte dans les modèles d'évaluation génétique, en revanche, il est possible d'imaginer un indicateur utilisable sur le terrain pour mesurer les écarts de performances, dus à cet effet, auxquels il faut s'attendre.

La recherche de QTL par régression des phénotypes sur les probabilités de transmission (modèle Haley-Knott) est une méthode très largement utilisée quand on dispose de grandes familles phénotypées par des caractères gaussiens. L'objectif de cette thèse d'un point de vue méthodologique, est de proposer une méthode de détection de QTL qui prend en compte des effectifs de familles petits d'une part, et l'existence de caractères discrets d'autre part. Ainsi, nous proposons, pour répondre à la première question, une approche de détection de QTL intégrant dans le calcul du mérite génétique des individus marqués, les performances calculées sur n générations de descendants. L'obtention d'un mérite génétique dérégressé comme substitut de phénotypes, proposé notamment par Weller et al (1990) et Tribout et al (2008), est donc généralisée. Ensuite, sont présentés les résultats de comparaisons d'un modèle supposant la normalité des données à un modèle à seuils faisant l'hypothèse d'une distribution continue sous jacente à la distribution observée dans la détection de QTL des caractères discrets. Nous démontrons ici que le modèle discret est plus précis et plus puissant quand le caractère étudié possède trois modalités distribuées de façon déséquilibrée dans la population.Dans la deuxième partie de la thèse, l'analyse des données du protocole GENECAN a été réalisée. Il s'agit d'identifier les régions du génome ou locus à caractère quantitatif (QTL), associées à des caractères d'intérêt mesurés sur des canards mulards gavés. Le canard mulard est un hybride interspécifique obtenu par croisement d'une cane commune (Anas platyrhynchos) et d'un canard de Barbarie (Cairina moschata). Trois cents quarante deux canes communes conçues en back-cross (BC) ont été générées par croisement d'une lignée de canard Kaiya et d'une lignée de canard Pékin lourd. Ces femelles BC ont été accouplées avec des canards de Barbarie pour produire 1600 canards mulards sur lesquels sont effectuées des mesures de croissance, de métabolisme au cours de la période de croissance et du gavage, d'aptitude au gavage et de qualités du magret et du foie gras. La valeur phénotypique des femelles BC marquées a été estimée, pour chaque caractère, comme étant la valeur moyenne des phénotypes de sa progéniture et pondérée par un coefficient de détermination (CD) fonction du nombre de descendants et de l'héritabilité du caractère étudié. Une carte génétique de 91 marqueurs microsatellites réparties sur 16 groupes de liaison (GL) et couvrant un total de 778 cM a été utilisée. Dans le cadre de l'analyse uni-caractère, vingt-deux QTL significatifs à 1% au niveau du chromosome ont été cartographiés. Ces QTLs sont pour la plupart impliqués dans la variabilité de la qualité du magret et du foie gras. Les zones chromosomiques d'intérêt, identifiées dans le cadre de cette étude devront dans le futur, être densifiées en marqueurs pour faire l'objet d'une cartographie fine.

La France présente une grande diversité de conditions pédoclimatiques et par conséquent des systèmes d'élevage très variés. Pourtant, les schémas de sélection actuels en bovins laitiers considèrent que les meilleurs reproducteurs sont les mêmes quel que soit le type de système d'élevage, c'est-à-dire qu'il n'existe pas d'interactions Génotype*Milieu. L'objectif de cette thèse est de mesurer les interactions Génotype*Milieu en France sur les caractères laitiers et fonctionnels dans les 3 races bovines laitières principales (Normande, Montbéliarde, Holstein).Un point crucial dans ce type d'étude est la façon de définir le milieu. L'innovation de cette thèse est l'utilisation des profils Troupeau-Jour de Contrôle. Ce sont des coproduits du modèle génétique basé sur les contrôles élémentaires. Ils reflètent la production permise par la conduite de troupeau au cours du temps. Ils présentent l'avantage d'être disponibles à partir des bases de données nationales et d'être uniquement le reflet de la conduite, contrairement à d'autres définitions qui mêlent effet génétique et effet d'environnement au sein de la définition du milieu ou qui se focalisent sur certains points précis de la conduite sans prendre en compte son effet global. La description des profils Troupeau-Jour de Contrôle de plus de 15000 élevages normands, montbéliards et holsteins par des méthodes de lissage de séries temporelles, d'analyses factorielles et de classification a permis de créer 2 définitions du milieu en vue de l'étude des interactions Génotype*Milieu : des milieux définis comme des groupes d'élevages aux conduites distinctes ou un milieu défini comme un continuum à travers une ou des variables synthétiques.L'importance des interactions Génotype*Milieu a été estimées à partir de 2 types de modèles : un modèle multicaractères qui valorise la définition du milieu sous forme de groupes d'élevages et un modèle de norme de réaction qui valorise, quant à lui, le milieu défini comme un continuum. Les avancées méthodologiques proposées dans cette thèse concernent les modèles de normes de réaction. Des approches permettant de prendre en compte plusieurs variables d'environnement au sein d'un même modèle et de les résumer au sein d'une matrice génétique de rang réduit sont mises en avant.Aucun reclassement n'a été mis en évidence : les meilleurs reproducteurs sont les mêmes quel que soit le système d'élevage. Les schémas des sélections actuels sont donc performants. Il existe tout de même une interaction Génotype*Milieu significative sous forme d'effet d'échelle : la variabilité des valeurs génétiques des animaux est plus importante dans les systèmes d'élevage plus intensifs. Cet effet d'échelle ne sera pas pris en compte dans les modèles d'évaluation génétique, en revanche, il est possible d'imaginer un indicateur utilisable sur le terrain pour mesurer les écarts de performances, dus à cet effet, auxquels il faut s'attendre. / Because of the diversity of pedoclimatic conditions in France, dairy farms have very diversified herd management systems. For this reason, some breeders question the efficiency of the existing breeding schemes for their own management system. To overcome these concerns, a genotype by environment interaction study at the French national level has been considered necessary. The aim of this thesis is to assess the presence of genotype by environment interactions in Normande, Montbéliarde and Holstein breeds for production and functional traits.A tricky point in genotype by environment interaction studies is the environmentdefinition. The innovation of this thesis deals with the use of Herd-Test Day profiles.They are co-products of the French test day model. They reflect the production dueto herd management over time. They are available in national databases and only reflect herd management effect contrary to other definitions in which there is a confusion between genetic and environmental effects in the environment definition or which focus on specific features of the herd management without taking into account its global effect. Herd Test Day profiles of more than 15,000 herds have been studied through time series smoothing, factor analysis and clustering methods. It led to 2 definitions of the environment for the genotype by environment interaction study : environments defined as herd groups or one to several environmental gradients.Genotype by environment interactions were assessed with 2 models : the multitrait model and the reaction norm model. The first one uses herd groups as definition of the environment whereas reaction norm model considers the environment as a gradient. Several methodological improvements have been suggested for reaction norm models : taking into account several environmental gradients in a reaction norm model and summarizing them through a reduced rank genetic matrix.No reranking has been shown : the best parents are the same whatever the herd management system. Consequently, current breeding schemes are relevant. However, a scale effect exists : the variability of animal breeding values is higher in intensive herds. Genetic models will not account for this scale effect. However, a tool useful for breeders could indicate the deviation between expected performances and actual performances due to this scale effect.