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Marker-assisted selection based on a multi-trait economic index in chicken: experimental results and
simulation
HAMM FloreHAXAIRE CécileLISKA ClaireMENDES Agnès
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PLAN
• 1) Objectif du travail• 2) Méthodes utilisées• 3) Partie IN VIVO
– Matériel– Résultats et conclusions
• 4) Partie INFORMATIQUE– Matériel– Résultats et conclusions
• 5) En pratique• 6) Critiques
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Objectif du travail
• But de cette étude: En utilisant la technique MAS, développer une approche d’élevage pour améliorer certains caractères de production.
• EI-MAS (economic index- marker assisted selection): méthode basée sur le calcul de BV prédites, en utilisant des marqueurs d’ADN associés aux loci recherchés.
• MAS: approche de sélection où la BV d’un parent est prédite en utilisant des marqueurs associés aux caractères.
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PLAN
• 1) Objectif du travail• 2) Méthodes utilisées• 3) Partie IN VIVO
– Matériel– Résultats et conclusions
• 4) Partie INFORMATIQUE– Matériel– Résultats et conclusions
• 5) En pratique• 6) Critiques
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Méthode: calcul de l’index économique
Caractère économique → gènes associés → µsatellites → calcul de la valeur économique de l’individu.
• EPij = (Pij – P.j)xMEj
• EIi = ∑j EPij
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Méthode : équation de prédiction
• Régression multiple:
Utilisation des valeurs EI et des génotypes de la première éclosion afin d’établir pour chaque GS une équation de prédiction de type:
y = bo + b1X + b2X²
(X=marqueurs)
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Méthodes utilisées
• Comparaison de 2 méthodes:
– Classique avec BV (modèle animal)
– Modèle assisté par marqueurs (modèle père mais équation différente)
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PLAN
• 1) Objectif du travail• 2) Méthodes utilisées• 3) Partie IN VIVO
– Matériel– Résultats et conclusions
• 4) Partie INFORMATIQUE– Matériel– Résultats et conclusions
• 5) En pratique• 6) Critiques
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Expérience in vivo
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Résultats in vivo
• 225 éclosions 1 • phénotypés pour 5 caractères• 32 µsatellites dont 5 pour GS28 et 4 pour GS26 (voir dia
svte)• 2ème éclosion: 10 S from GS26 et 9 S from GS28• Calcul BV grâce au génotypage (µsatellites) et à
l’équation de prédiction• Cette BV est utilisée pour EI-MAS• Ces 19 S x 100 ♀ → 400• Comparaison performance éco réelle et prédite• Calcul de BV réelle (phénotype)• Comparaison entre BV réelle et BV EI-MAS• Coef de corrélation
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• DONC:
La sélection d’individus sur base de leur phénotype diffère peu de la sélection grâce à EI-MAS.
• MAIS:
Minimum de 16 semaines pour EI-MAS
r = 1 - (6 x ∑d²) / (N³ - N)
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PLAN
• 1) Objectif du travail• 2) Méthodes utilisées• 3) Partie IN VIVO
– Matériel– Résultats et conclusions
• 4) Partie INFORMATIQUE– Matériel– Résultats et conclusions
• 5) En pratique• 6) Critiques
![Page 14: Marker-assisted selection based on a multi-trait economic index in chicken: experimental results and simulation HAMM Flore HAXAIRE Cécile LISKA Claire](https://reader036.vdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/551d9da7497959293b8d84d3/html5/thumbnails/14.jpg)
Simulation informatique
10 ♂ GS x 40 ♀ chacun ↓
12 ♂ avec chaque ♀ ↓ ↓6 ♂ pr estimer BV 6 ♂ pr la sélection
↓ ↓Chaque père produit 40 descendants sur lesquels est estimée la valeur économique
moyenne
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• Ici, EI-MAS basée sur 3 générations (in vivo: sur 2)
• Valeurs phénotypiques pour 5 caractères économiques (reliés à 20 gènes).
• Simplifications informatiques:– Distribution au hasard de l’effet de chaque
allèle– QTG placés chacun sur des chromosomes
différents– 1 marqueur par QTG– Les effets additifs expliquent la variation– Même h² pour les caractères– Distance constante entre marqueurs et QTG
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Résultats de la simulation
• Permet de repérer les erreurs à ne pas commettre in vivo car réponse meilleure à EI-MAS si:– h² faible
– Nombre d’individus élevé
– Faible distance entre marqueurs et gènes
– Nombre de marqueurs entre 10 et 16
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PLAN
• 1) Objectif du travail• 2) Méthodes utilisées• 3) Partie IN VIVO
– Matériel– Résultats et conclusions
• 4) Partie INFORMATIQUE– Matériel– Résultats et conclusions
• 5) En pratique• 6) Critiques
![Page 18: Marker-assisted selection based on a multi-trait economic index in chicken: experimental results and simulation HAMM Flore HAXAIRE Cécile LISKA Claire](https://reader036.vdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/551d9da7497959293b8d84d3/html5/thumbnails/18.jpg)
Usages possibles en pratique• Sélection de caractères à faible h² (difficile si
sélection phénotypique) • Améliorer les caractères de production• Possibilité de sélectionner au sein d’une famille
afin de mieux contrôler l’évolution de la consanguinité
• Sélectionner des individus possédant des allèles que l’on souhaite transférer
• Possibilité (pour tous types d’élevages) de fournir aux sélectionneurs des informations les plus précises possibles au niveau génétique sur de jeunes animaux sans performances propres (ex: résistance aux mammites, fertilité, production laitière)
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PLAN
• 1) Objectif du travail• 2) Méthodes utilisées• 3) Partie IN VIVO
– Matériel– Résultats et conclusions
• 4) Partie INFORMATIQUE– Matériel– Résultats et conclusions
• 5) En pratique• 6) Critiques
![Page 20: Marker-assisted selection based on a multi-trait economic index in chicken: experimental results and simulation HAMM Flore HAXAIRE Cécile LISKA Claire](https://reader036.vdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/551d9da7497959293b8d84d3/html5/thumbnails/20.jpg)
Critiques
• Méthode incertaine si appliquée après 3 générations car le taux de recombinaison augmente.
• L’utilisation pratique de cette méthode n’est pas envisagée dans cet article.
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Bibliographie
• Article de référence:T. LAHAV, G. ATZMON, S. BLUM, G. BEN-ARI, S. WEIGEND, A. CAHANER, U. LAVI, J. HILLEL. Marker-assisted selection based on a multi-trait economic index in chicken: experimental results and simulation. Animal Genetics, 37, 482-488. (2006)
• Méthodes statistiques en médecine vétérinaire (2000-2001) P.LEROY, F.FARNIR
• Photos: http://www.miquelavicola.com