La base documentaire de l'IFIP

La base documentaire de l'IFIP : des centaines de documents à télécharger ou bien à commander.

Résultats 1 à 20 de 116 résultats
Rechercher une documentation
Publication Annéetrier par ordre croissant

La cochette entre 30 et 110 kg n’est pas un porc charcutier

Consulter le resumé

Les porcs d’aujourd’hui sont le fruit d’une sélection de plus de 30 ans pour un gain de poids le plus maigre et le plus élevé possible. L’objectif de l’aliment charcutier est de maximiser la croissance musculaire tout en limitant le dépôt de gras, pour une bonne valorisation des carcasses et un indice de consommation le plus faible possible. Ces objectifs sont contreproductifs chez la cochette.

2016

Etude de la capacité immunitaire chez le porc Large White : recherche de marqueurs génétiques liés à l'expression des gènes dans le sang

Consulter le resumé

Poster.

FR

En élevage porcin, les schémas de sélection cherchent à produire des animaux plus robustes afin, notamment, de réduire l’usage des antibiotiques. Nous avons engagé des recherches qui visent à qualifier la compétence immunitaire des animaux et étudions l'architecture génétique de paramètres immuns dans des populations d'animaux cliniquement sains. Nous avons déjà montré que de nombreux paramètres immunitaires sont héritables (Flori et al. 2011) et que le transcriptome du sang est informatif pour quantifier certains d'entre eux (Mach et al. 2013). Notre objectif est maintenant d'identifier des marqueurs génétiques associés à la variation d'expression des gènes dans le sang.

ENG

Analysis of the immune capacity in Large White pigs: search for genetic markers linked to the variation of gene expression in the blood

Combining animal production performances and health traits is a main issue in livestock farming. Blood is emerging as a source of biological information linked to the health and physiological state of each individual. Furthermore, it is an interesting surrogate tissue for animal phenotyping because its sampling is almost non-invasive and reproducible. We have already shown that several immune parameters are heritable and that the blood transcriptome is informative to quantify some of them. In this study, our aim was to identify genetic markers associated with gene expression variations in the blood, based on an expression genome-wide association study (eGWAS) using 243 Large White pigs at 60 days of age. Each pig was genotyped with the Illumina iSelect 60K Chip and the blood transcriptome analysis was performed by using a custom gene expression 8X60K microarray (Agilent Technologies). 4,591 significant associations between one SNP and one probe were found, including 62% cis-associations (the associated SNP is in a window of 2Mb surrounding the probe). Among the 3,419 probes with at least one associated SNP (eQTL), 70% had a cis-eQTL and 89% could be assigned to a porcine gene. The eQTLs were found to be linked with the expression of one to 51 genes. The genomic regions surrounding the eQTLs correspond to candidate regions to further study the genetic architecture of immunity trait variations in pigs, and contribute to paving the way towards a qualification of the individual immune capacity for translational research in precision pig farming.

2016

Pedigree and genomic evaluation of pigs using a terminal-cross model

Consulter le resumé

In crossbreeding schemes, within-line selection of purebreds is performed mainly to improve the performance of crossbred descendants under field conditions. The genetic correlation between purebred and crossbred performance is an important parameter to be assessed because purebred performance can be a poor predictor of the performance of crossbred offspring. With the availability of high-density markers, the feasibility of using crossbred information to evaluate purebred candidates can be reassessed. This study implements and applies a single-step terminal-cross model (GEN) to real data to estimate the genetic parameters of several production and quality traits in pigs.

2016

Calcul des valeurs génétiques des populations porcines

Consulter le resumé

Fiche n° 057 : réduction des coûts d'élevage

La sélection génétique a pour but d’améliorer le niveau de performances moyennes des populations porcines sur des caractères d’intérêt économique.
Le travail de sélection consiste à repérer les meilleurs individus d’une génération qui seront gardés comme reproducteurs. Pour cela, des modèles statistiques prédisent la valeur génétique (VG) des candidats à la sélection à partir de leurs performances propres et de celles de leurs apparentés et contemporains.
Chaque semaine, 6 populations porcines (4 collectives : Large White lignée Femelle, Landrace, Piétrain et Large White lignée Mâle, et 2 autonomes :
Duroc ADN et Piétrain Horizon+) sont évaluées et les Valeurs Génétiques sont transmises aux sélectionneurs, organismes de sélection porcine (OSP), groupements d’éleveurs et centres d’insémination artificielle (CIA).

PDF icon fiche_bilan2015_057.pdf
2016

Genome-wide association studies in purebred and crossbred entire male pigs

Consulter le resumé

A total of 654 purebred Piétrain entire male pigs and 716 crossbred Piétrain × Large White entire male pigs issued from about 70 Piétrain sires were tested in a French test station for production traits (feed intake, feed efficiency, growth rate, carcass composition and meat quality). All were genotyped with the 60K Porcine SNPchip. Genome wide association studies were run using linear mixed models with a genomic kinship matrix to account for relatedness between individuals, and the fixed effect of each SNP was tested separately. In a first step, separate analyses of the two populations showed suggestive results (P<0.0001) for almost all traits in the two populations. For production traits, eight 1-Mb regions affected multiple correlated traits in the purebred pigs, and only one in the crossbred pigs. Only two regions with P<0.0001 were detected in common in purebred and crossbred individuals after correction for the halothane mutation, on SSC1 and SSC2. Breed differences in linkage disequilibrium between markers and causal variants, or different gene effects due to the purebred vs crossbred polygenic background could explain these discrepancies. Genotypes were phased and chromosome breed origins were identified in all progeny. Analyses were thus run to estimate within breed allelic effects in the crossbred population, and combining the two populations. After accounting for differences in allele frequencies in the two populations, only few SNP estimates showed significantly different allelic effects depending on the genetic background. If confirmed in a larger design, this suggests that genes affecting production traits act similarly in purebred and crossbred commercial pigs, as suggested by high genetic correlations between purebred and crossbred pigs for these traits.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2015

Pedigree and genomic evaluation of pigs using a terminal cross model

Consulter le resumé

This study presents a single-step terminal-cross model (GEN) to estimate genetic parameters of growth rate and pH of longissimus dorsi in pigs. The model is compared in terms of parameter estimates and breeding value accuracies with a pedigree-based terminal-cross model (PED) and 2 univariate single-step models (GEN_UNI) for purebred (PB) and crossbred (CB) performance. Ninety Piétrain sires were mated with 306 Piétrain and 306 Large White dams leading a total of 654 PB and 716 CB male piglets. Sires and PB offspring were genotyped using the 60K SNP chip. PB and CB performances were jointly analyzed as 2 traits. The PB animals were accounted for through an animal model, whereas the additive genetic effect of a CB individual was decomposed into its sire and dam allelic contribution effects plus a Mendelian sampling confounded with the residual. Genetic correlation between the PB and the sire contribution for CB performance was estimated. The inverse of a matrix combining both genomic and pedigree relationship matrices was used in the mixed model equations for the Piétrain line as in a single-step procedure. The PED model was of the same form as GEN but accounted only for pedigree information. The GEN_UNI models contained same effects as the GEN model for either the PB or CB performance. (Co)variance components were estimated by Gibbs sampling. Genetic correlations [HPD95%] between PB and CB traits obtained with the GEN model were close to unity: 0.84 [0.45, 1.00] and 0.97 [0.83, 1.00] for growth rate and pH, respectively, suggesting that PB line selection is already successful to improve CB performance. Genotyped animals obtained higher breeding value accuracies with the GEN model than with the PED and GEN_UNI models. Accounting for PB and CB information together with genomic information improves the precision of the genetic evaluation in breeding programs based on crossbreeding.

PDF icon tusell et al., 66th EAAP, Varsovie, Pologne, 31 aout-4 septembre 2015, abstract
2015

Suivi et animation des schémas de sélection

Consulter le resumé

Fiche n° 058 : progrès génétiques

La gestion d’un schéma de sélection suppose une prise de décisions au quotidien. Ces décisions peuvent être de nature stratégique : pour définir un objectif de sélection, raisonner un investissement, etc…, ou opérationnelle pour le choix des reproducteurs et la réalisation des accouplements par exemple.
Il est donc important de fournir aux entreprises de sélection des outils pour faciliter et fiabiliser les prises de décision.
De tels outils sont actuellement développés par l’IFIP pour optimiser le progrès génétique réalisé dans les schémas des lignées porcines inscrites aux livres généalogiques porcins collectifs (LGPC).
Les outils mis en place en 2013-2014 ont permis de définir de nouveaux objectifs de sélection pour les lignées porcines des LGPC et de réaliser un suivi fin de l’efficacité des schémas de sélection.

PDF icon fiche_bilan2014_058.pdf
2015

Nouveaux objectifs de sélection des lignées femelles

Consulter le resumé

Les objectifs de sélection des lignées collectives Large-White femelle et Landrace ont été récemment réactualisés par France Génétique Porc. Ils répondent aux objectifs fixés par les éleveurs et la filière et intègrent de nouveaux caractères de qualités maternelles.

2015

Pedigree and genomic evaluation of pigs using a terminal cross model

Consulter le resumé

Poster.

In a terminal cross, individuals from purebred parental lines are selected to produce crossbred individuals. Up to now, the inclusion of crossbred information for selecting parental lines has not led to a clear advantage compared to within line selection. Can this scenario change with the use of genomic information?

PDF icon tusell2014.pdf
2014

Gut microbiota composition in swine: genetic parameters and links with immunity traits

Consulter le resumé

Poster.

The intestinal microbiome plays a major role in host's physiology and homeostasis. It participates in the immunological barrier against infections, helps to develop and mature the immune system, and contributes to extract nutrients and energy from food. Despite large scale studies in human, little is known on gut microbiota composition and potential associations with individual traits in livestock species. The objective of this study was to estimate the genetic parameters of the gut microbiota composition and analyze its links with immunity traits in French Large White pigs. A cohort of 60 days old piglets was assessed for fecal microbiota composition by pyrosequencing the 16S rRNA gene. First results on 299 piglets showed a predominance of Prevotella followed by Oscillibacter, Dialister, Roseburia and Treponema. Among a set of 63 genera, 7 had low (0.1<h2<0.2), 15 medium (0.2<h2<0.4) and 8 high (h2>0.4) heritabilities for abundance variations. At the genetic level, the relative abundance of Prevotella, Oribacterium, Selenomonas, Dialister and Megasphaera were found positively correlated with each other and tended to be negatively correlated to other genera. Finally, regularized canonical correlations (rCCA) and sparse Partial Least Squares (sPLS) analyzes highlighted both positive and negative correlations between various immunity traits (e.g. monocytes, eosinophils, platelets) and genera such as Prevotella, Roseburia and Dialister. In this report we demonstrate for the first time that the gut microbiota composition in swine is influenced by the genetics of the host. In addition, we have found covariations between microbiota composition and immunity traits. These results pave the way for studying the microbiota as a new component of phenotype construction in pigs. Microbiota parameters together with zootechnical and immunity traits will help to better decipher the driving forces that shape animal performances and robustness.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2014

Conséquences d’une sélection sur l’homogénéité du poids des porcelets à la naissance sur la productivité numérique des truies Large White et Landrace Français

Consulter le resumé

L’objectif de cette étude est d’évaluer l’intérêt d’intégrer des critères d’homogénéité du poids des porcelets à la naissance dans les objectifs de sélection des lignées maternelles Large White (LW) et Landrace (LR) Français pour améliorer la productivité numérique des truies au sevrage. Les paramètres génétiques de six caractéristiques pondérales de la portée ont été estimés à partir des pesées individuelles à la naissance de porcelets issus respectivement de 9925 et 4010 portées de race pure LW et LR. Les variables analysées sont l’écart‐type (ETPN), le coefficient de variation (CVPN) et l’amplitude des poids de naissance intra‐portée, le poids moyen de la portée (PMN), le poids du porcelet le plus lourd (MAX) et le taux de petits porcelets dans la portée. Cette analyse a été complétée par l’étude de quatre variables de productivité numérique des truies à la naissance et au sevrage : le nombre de porcelets nés vivants (NVIV), sevrés de et sevrés par la truie, ainsi que le taux de porcelets sevrés par la truie. Des héritabilités faibles ont été estimées pour les caractères de productivité numérique (≤ 0,10) et de variabilité pondérale (≤ 0,17). Des héritabilités plus élevées ont été estimées pour PMN et MAX (0,32 à 0,37). La modélisation du schéma de sélection de ces populations avec le logiciel ZPlan+ a permis d’évaluer les réponses attendues pour une sélection selon un indice qui intègre NVIV et ETPN ou CVPN. Dans les deux cas, sélectionner sur ETPN et CVPN conduit à homogénéiser le poids des porcelets. Toutefois, le choix du critère de variabilité pondérale influence notablement les réponses observées sur les autres caractéristiques de la portée.

Sélectionner sur ETPN permet d’accroître le progrès génétique sur la prolificité mais réduit le poids moyen des porcelets.

Sélectionner sur CVPN permet de stabiliser le poids des porcelets mais au prix d’un progrès génétique plus faible sur la prolificité.

PDF icon jrp2014-genetique-bouquet-1.pdf
2014

A genome-wide association study of production traits in a commercial population of Large White pigs: evidence of haplotypes affecting meat quality

Consulter le resumé

Background
Numerous quantitative trait loci (QTL) have been detected in pigs over the past 20?years using microsatellite markers. However, due to the low density of these markers, the accuracy of QTL location has generally been poor. Since 2009, the dense genome coverage provided by the Illumina PorcineSNP60 BeadChip has made it possible to more accurately map QTL using genome-wide association studies (GWAS). Our objective was to perform high-density GWAS in order to identify genomic regions and corresponding haplotypes associated with production traits in a French Large White population of pigs.

Methods
Animals (385 Large White pigs from 106 sires) were genotyped using the PorcineSNP60 BeadChip and evaluated for 19 traits related to feed intake, growth, carcass composition and meat quality. Of the 64 432 SNPs on the chip, 44 412 were used for GWAS with an animal mixed model that included a regression coefficient for the tested SNPs and a genomic kinship matrix. SNP haplotype effects in QTL regions were then tested for association with phenotypes following phase reconstruction based on the Sscrofa10.2 pig genome assembly.

Results
Twenty-three QTL regions were identified on autosomes and their effects ranged from 0.25 to 0.75 phenotypic standard deviation units for feed intake and feed efficiency (four QTL), carcass (12 QTL) and meat quality traits (seven QTL). The 10 most significant QTL regions had effects on carcass (chromosomes 7, 10, 16, 17 and 18) and meat quality traits (two regions on chromosome 1 and one region on chromosomes 8, 9 and 13). Thirteen of the 23 QTL regions had not been previously described. A haplotype block of 183?kb on chromosome 1 (six SNPs) was identified and displayed three distinct haplotypes with significant (0.0001?<?P?<?0.03) associations with all evaluated meat quality traits.

Conclusions
GWAS analyses with the PorcineSNP60 BeadChip enabled the detection of 23 QTL regions that affect feed consumption, carcass and meat quality traits in a LW population, of which 13 were novel QTL. The proportionally larger number of QTL found for meat quality traits suggests a specific opportunity for improving these traits in the pig by genomic selection.

2014

A genome-wide association study points out the causal implication of SOX9 in the sex-reversal phenotype in XX pigs

Consulter le resumé

Among farm animals, pigs are known to show XX sex-reversal. In such cases the individuals are genetically female but exhibit a hermaphroditism, or a male phenotype. While the frequency of this congenital disease is quite low (less than 1%), the economic losses are significant for pig breeders. These losses result from sterility, urogenital infections and the carcasses being downgraded because of the risk of boar taint. It has been clearly demonstrated that the SRY gene is not involved in most cases of sex-reversal in pigs, and that autosomal recessive mutations remain to be discovered. A whole-genome scan analysis was performed in the French Large-White population to identify candidate genes: 38 families comprising the two non-affected parents and 1 to 11 sex-reversed full-sib piglets were genotyped with the PorcineSNP60 BeadChip. A Transmission Disequilibrium Test revealed a highly significant candidate region on SSC12 (most significant p-value<4.65.10-10) containing the SOX9 gene. SOX9, one of the master genes involved in testis differentiation, was sequenced together with one of its main regulatory region Tesco.
However, no causal mutations could be identified in either of the two sequenced regions. Further haplotype analyses did not identify a shared homozygous segment between the affected pigs, suggesting either a lack of power due to the SNP properties of the chip, or a second causative locus. Together with information from humans and mice, this study in pigs adds to the field of knowledge, which will lead to characterization of novel molecular mechanisms regulating sexual differentiation and dysregulation in cases of sex reversal. 

2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 55 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

Consulter le resumé

FICHE N° 55

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 60 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

Consulter le resumé

FICHE N° 60

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 53 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

Consulter le resumé

FICHE N° 53

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 58 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

Consulter le resumé

FICHE N° 58

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 56 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

Consulter le resumé

FICHE N° 56

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 65 : Large White (Lignée mâle) Profil des mâles castrés

Consulter le resumé

FICHE N° 65

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 54 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

Consulter le resumé

FICHE N° 54

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2013

Pages