La base documentaire de l'IFIP

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Multi-varietal genomic selection in French pig populations

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visuel de Céline Carillier-Jacquin et al., 67e  EAAP, 31 août 2016, Belfast, Irlande du nord, session 35 : advances in genomic selection, theatre 13, 19 pages.

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2016

Quelles sont les relations génétiques entre des caractères mesurés sur des animaux purs ou croisés issus de Piétrain ?

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Poster.

FR

La sélection des populations porcines françaises se fait en mesurant des animaux de race pure, en ferme ou en station de contrôle. Cependant, l’un des objectifs de la sélection est d’améliorer la performance des animaux croisés. L’estimation des corrélations génétiques entre ces performances permet d’évaluer l’efficacité de la sélection sur des caractères déjà sélectionnés ou potentiellement à sélectionner dans l’avenir pour améliorer la qualité des produits ou le bien-être des animaux.

ENG

What are the genetic relationships between traits measured either on purebred or crossbred Piétrain pigs ?

In pig breeding schemes, the traits of interest are measured in the grandparent or parent populations on purebred animals. However, the progress in these pure breeds should be expressed in the crossbred offspring. It is generally expected that the genetic relationships between traits measured on purebred and crossbred animals are high for growth traits and body composition. The purpose of the study was to estimate the genetic correlations between performances recorded in pure and crossed animals on a large number of traits related to production, quality, welfare and health, i.e. growth rate, carcass composition, meat quality including boar taint, sex hormones, blood parameters, bodily injury and leg weakness. About 1,600 animals were included in the study, either purebred Piétrain or crossbred Piétrain x Large White. For the majority of production traits such as growth and carcass composition, genetic correlations between purebred and crossbred were close to 1 (between 0.7 and 1, with a standard error between 0.05 and 0.20). Some traits had lower correlation parameters such as the number of leukocytes (rg = 0.5 ± 0.30) or the number of injuries at the beginning of fattening (rg = -0.14 ± 0.40).

2016

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

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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

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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

Animation technique auprès de l’Agence de Sélection Porcine

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Fiche n° 064 : animation de réseaux partenariaux

L’Agence de la Sélection Porcine (ASP), organe de représentation des professionnels de la génétique, est amenée à traiter des dossiers techniques à la demande de ses adhérents ou du Ministère chargé de l’Agriculture. Depuis 2005, au sein d’une convention de partenariat, l’ASP confie l’animation et/ou la maîtrise d’oeuvre de ses travaux à l’IFIP. La Direction Générale de la performance économique et environnementale des entreprises (DGPE) confie à l’ASP l’expertise des agréments zootechniques des Organismes de Sélection Porcine (OSP) : conformité aux exigences réglementaires, suivi de l’activité des OSP et centres de collecte de sperme (CIA) ; mise à disposition des utilisateurs de références. En parallèle, la Direction Générale de l’Alimentation (DGAL) confie à l’ASP un suivi de l’encadrement sanitaire des élevages de sélection et multiplication.

PDF icon fiche_bilan2015_064.pdf
2016

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

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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.

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2015

Pedigree and genomic evaluation of pigs using a terminal cross model

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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

Précision de l’imputation de génotypages haute densité à partir de puces basse densité pour des individus de race pure et croisés Piétrain

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L’objectif de cette étude est d’évaluer la précision d’une méthode d’imputation pour reconstruire les génotypages haute‐densité (HD) d’animaux de race pure et croisés issus de verrats Piétrain à partir de puces basse‐densité (BD). Les données analysées proviennent du projet ANR Utopige et incluent le génotypage sur le panel Illumina PorcineSNP60 de 792 animaux Piétrain et 733 F1 Piétrain x Large White (LW). Les génotypages HD de 491 individus LW et 219 Piétrain, antérieurs au projet Utopige, ont été inclus dans l’analyse. Pour un échantillon de 100 individus Piétrain et 100 F1, des puces BD ont été créées in silico en conservant les génotypes situés tous les 5, 10, 25, 50, 75 et 100 marqueurs de la puce HD. Les génotypes manquants ont été imputés avec le logiciel BEAGLE en considérant l’information HD des autres individus de race pure 1) Piétrain ou 2) Piétrain et LW. Pour les individus Piétrain échantillonnés, 99% des génotypes sont correctement imputés pour les puces BD comportant au moins 10% des marqueurs de la puce HD. Pour les individus croisés, l’imputation s’est révélée peu précise lorsque les génotypages HD des animaux LW ne sont pas inclus dans l’analyse. Lorsque les génotypages HD des deux populations parentales sont pris en compte dans l’analyse, la précision de l’imputation augmente significativement pour les croisés et est comparable à celle des individus Piétrain si la densité des panels BD est suffisante.

Imputation accuracy of high density genotypings using low density panels in purebred and twoway crossbred Pietrain pigs

The aim of this study was to assess the accuracy of imputation techniques to reconstruct high density (HD) genotyping using low density (LD) marker panels for purebred and crossbred pigs sired by Pietrain boars. Analysed data were collected in the Utopige project and included HD genotypings on the Illumina PorcineSNP60 beadchip for 792 purebred Pietrain animals and 733 Pietrain x Large White (LW) crossbreds. Genotypic data of 491 LW and 219 Pietrain older individuals were also taken into account. Low density panels were designed in silico from HD genotypic data for a sample of 100 purebred and 100 crossbred animals. To create these panels, 1 genotype was kept every 5, 10, 25, 50, 75 and 100 markers; all other marker data were removed. Discarded genotypes were imputed with the Beagle software using HD genotypic information from other 1) purebred Pietrain and 2) Pietrain and LW individuals. For the sample of purebred Pietrain, 99% of missing genotypes on the LD panel were correctly imputed when at least 10% of marker data were kept on the LD chip. For crossbreds, HD genotypings were imputed with low accuracy when HD genotypings of LW animals were not included in the reference population. When HD genotypings of both parental populations were included in the analysis, the accuracy of imputation significantly increased for crossbreds and was similar to the one achieved for purebred animals when LD panels considered for genotyping were sufficiently dense.

PDF icon jrp2015-genetique-bouquet.pdf
2015

Pedigree and genomic evaluation of pigs using a terminal cross model

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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

De nouveaux objectifs de sélection en lignée collective Piétrain

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Les objectifs de sélection de la lignée collective Piétrain ont été récemment réactualisés. Ils intègrent désormais de nouveaux caractères, notamment pour affiner le travail de sélection sur les aspects de qualité de viande.

PDF icon techporc_bouquet_n17_2014.pdf
2014

Paramètres génétiques et objectif de sélection adapté à la production de porcs Piétrain Label Rouge

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Poster. L’objectif final de cette étude est de mettre en place une évaluation génétique de type BLUP modèle animal pour une lignée Piétrain autonome appartenant à l’organisme de sélection porcine Horizon+ et valorisée sous un cahier des charges Label Rouge.

Les efforts de sélection sont orientés sur des caractères de qualité de viande, de croissance et de composition de la carcasse.

L’effet du génotype halothane est pris en compte dans le modèle d’évaluation génétique.

PDF icon jrp2014-genetique-schwob-poster.pdf
2014

Paramètres génétiques et objectif de sélection adapté à la production de porcs Piétrain Label Rouge

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Poster.

La société de génétique Horizon+ a été créée dans le but d’optimiser la production d’un porc Piétrain correspondant au cahier des charges Label Rouge de l’entreprise Vallégrain : porc charcutier ¾ Piétrain engraissé sur paille, nourri à volonté, abattu à 182 jours minimum et présentant un pH ultime (pHu) compris entre 5,7 et 6,2. Après quelques années de sélection massale, les responsables d’Horizon+ souhaitent mettre en place une évaluation génétique de type BLUP modèle animal.

Ils ont choisi de focaliser leurs efforts de sélection sur descritères de qualité de viande, de croissance et de composition de la carcasse, avec la volonté de prendre en compte l’effet du génotype halothane dans l’évaluation génétique. Le travail réalisé dans cette étude a pour but de proposer aux responsables d’Horizon+ un objectif de sélection conforme à leurs attentes, étape préliminaire indispensable à la mise en place d’une évaluation génétique.

PDF icon Poster de Héloïse Voisin et al.
2014

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

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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.

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2013

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

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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.

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2013

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

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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.

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2013

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

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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.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 59 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

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FICHE N° 59

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.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 57 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

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FICHE N° 57

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.

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2013

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

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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.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 66 : Piétrain Profil des femelles

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FICHE N° 66

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.

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2013

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