Les évaluations génomiques apportent une information précoce et suffisamment précise pour choisir les jeunes taureaux dans les schémas de sélection des bovins laitiers, incitant à remplacer le long processus de testage sur descendance par une étape de sélection génomique.Dès lors, seuls les candidats sélectionnés ont des filles avec performances et participent aux évaluations génétiques classiques. Cependant, toutes les informations ayant servi à la sélection ne sont plus incluses dans l’analyse et l’estimation des valeurs génétiques par la méthode du BLUP (Best Linear Unbiased Prediction) peut être incorrecte.Les évaluations génétiques classiques restent indispensables pour l’évaluation des animaux non génotypés, pour la comparaison des taureaux à l’échelle mondiale, et pour le calcul des futures prédictions génomiques. Compte-tenu de la rapide intégration de la génomique dans les schémas de sélection des bovins laitiers, il était important d’en étudier les conséquences sur les évaluations génétiques classiques.A l’échelle nationale, nos simulations ont montré que les valeurs génétiques des taureaux retenus sur information génomique étaient systématiquement sous-estimées et moins précises quand l’étape de sélection génomique n’était pas prise en compte dans le modèle statistique. Pour éviter ce biais, une méthode a été testée avec succès : pour l’ensemble des candidats à la sélection, des pseudo-performances sont calculées à partir des index génomiques et analysées par le BLUP. Suivant la prise en compte ou non de l’étape de sélection génomique, les pays participant aux évaluations internationales peuvent fournir des données biaisées et/ou incomplètes, au risque de pénaliser fortement leurs propres taureaux dans les classements internationaux. La diversité des pratiques à l’échelle mondiale et l’interaction des possibles sources de biais dans les évaluations internationales rendent sa propagation incontrôlable et fortement dommageable.Il est donc nécessaire et urgent d’adapter les évaluations génétiques classiques pour prendre en compte l’information génomique et ses pratiques associées. Diverses approches récentes sont discutées afin de proposer des alternatives faciles à mettre en place dans les centres d’évaluation, permettant de maintenir des évaluations non biaisées mais aussi plus précises. / With the fast and wide development of genomic evaluations in dairy cattle, the design of breeding schemes has been modified and the long process of progeny testing is being replaced by an early and accurate genomic selection step.In the future, only selected candidates will get performances to be evaluated by the classical method of Best Linear Unbiased Prediction (BLUP). After a genomic selection step, information about the selection process is no longer complete, BLUP assumptions are violated and solutions, i.e., estimated breeding values, are feared to be incorrect.The aim of the thesis study was to consider the consequences of genomic selection on the classical genetic evaluations at the national and international levels.First, bias in national breeding values was assessed by repeated simulations. Estimated breeding values were systematically underestimated and less accurate after a genomic selection step not accounted for in genetic evaluation models.Secondly, a statistical procedure, a BLUP model with genomic pseudo-performances, was investigated to eliminate, with success, bias in estimated breeding values.In a third part, the consequences of genomic selection on international evaluations were studied by simulations. Bulls from the country sending incomplete and/or biased breeding values were the most penalized in international rankings.In conclusion, it is not only necessary but also urgent to prevent from bias in classical evaluations and therefore avoid harmful impacts on international comparisons, on future genomic evaluations, and more generally on selection efficiency. Alternative approaches were thus discussed to propose short and long term strategies for routine evaluations. Nevertheless, a main consequence of bias corrected breeding values is that all genetic predictions will include some genomic information in a near future: adaptations of evaluation methods are still required to optimally benefit from all types of information.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2011AGPT0073 |
| Date | 09 December 2011 |
| Creators | Patry, Clotilde |
| Contributors | Paris, AgroParisTech, Ducrocq, Vincent |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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