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 24 résultats
Rechercher une documentation
Publication Annéetrier par ordre croissant

Utilisation d’une puce très basse densité (1 100 SNP) pour la sélection génomique chez 3 races porcines françaises

Consulter le resumé

Céline  Carillier-Jacquin (Inrae) et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, p. 45-46, poster

Poster.

Le coût actuel des puces SNP constitue une limite au développement de la sélection génomique dans les populations porcines (Badke et al., 2014; Wellmann et al., 2013). Afin de réduire les coûts de génotypage, une puce SNP basse densité (LD), conçue en 2016, est utilisée en routine. Ce panel LD d'environ 1100 SNP a été optimisé pour maximiser la précision d'imputation dans la population de porcs Landrace français. Dans la présente étude, nous avons proposé d’étudier l’impact de l’utilisation de ce panel pour deux autres grandes races de porc françaises, le Large White et le Piétrain. 

ENG

Poster.

Design of a very low density chip (1 100 SNP) for genomic selection in 3 French pig breeds 

To reduce genotyping costs for genomic selection, a Low-Density SNP (LD) chip, designed in 2016, is now used routinely. This panel is composed of approximately 1 100 equidistant SNPs. The relevance of this chip has been studied in French populations of the Landrace, Large White and Pietrain pig breeds. The quality of imputation was estimated by the correlation between actual and imputed genotypes and error rates. The impact of imputation on the genomic evaluations was estimated by the correlation between the genomic values obtained for the candidates with imputed genotypes, and those obtained with the high-density genotypes. Average error rates of imputation estimated on all the chromosomes were 0.03, 0.11 and 0.14 for Landrace, Large White and Pietrain, respectively. The estimated correlations between actual and imputed genotypes were relatively high at 0.93, 0.92 and 0.88 for Landrace, Large White and Pietrain populations, respectively. Correlations between genomic breeding values predicted with highdensity genomic data or imputed genomic data from the LD SNP panel ranged from 0.89-0.97 for Large White and Landrace populations for reproductive traits. They were higher than those obtained for the Pietrain population (0.80 and 0.97 for production traits, respectively). In conclusion, despite the limited number of SNPs on the low-density panel used in this study, the imputation accuracy is sufficient to use the imputed genotypes in the genomic evaluations. In practice, genotyping candidates with a LD chip is a solution for selecting future breeding pigs at lower cost.

PDF icon Céline Carillier-Jacquin (Inrae) et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, p. 45-46, poster
2020

Impact de l’information génomique sur les choix de reproducteurs préconisés par la méthode des contributions optimales appliquée à une population Landrace

Consulter le resumé

Eva Reucheron (Ifip / Ecole Supérieure d'Agricultures,d'Angers), 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, poster

Poster.

La préservation de la diversité génétique des populations en sélection est indispensable pour maintenir le progrès génétique sur le long terme. La méthode de sélection selon les contributions optimales (ou OCS) fait référence pour maximiser le progrès génétique tout en limitant l’augmentation de la consanguinité. La disponibilité de données génomiques pour l’ensemble des reproducteurs en sélection pourrait être valorisée dans la méthode OCS pour affi ner les choix de reproducteurs et leur utilisation en sélection. 

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2020

Utilisation d’une puce basse densité pour la sélection génomique chez 3 races porcines françaises

Consulter le resumé

Céline Carillier-Jacquin (Inrae) et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, poster

Poster.

Document réservé Espace Pro, veuillez vous identifier
2020

Impact de l’information génomique sur les choix de reproducteurs préconisés par la méthode des contributions optimales appliquée à une population Landrace

Consulter le resumé

Eva Reucheron (Ifip / Ecole Supérieure d'Agricultures,d'Angers), 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, p. 47-48, poster

Poster.

La méthode de sélection selon les contributions génétiques optimales (OCS) développée par Meuwissen (1997) fait consensus dans la communauté scientifique pour préserver au mieux la diversité génétique dans les populations sélectionnées tout en maximisant le progrès génétique réalisé. Cette méthode, basée sur un algorithme d’optimisation, recommande un nombre d’accouplements à réaliser pour chaque reproducteur qui maximise le progrès génétique attendu dans la descendance en respectant une contrainte d’augmentation de la consanguinité. Aujourd’hui, tous les reproducteurs utilisés dans le schéma de sélection Landrace sont génotypés. Cette nouvelle information pourrait permettre d’affiner les choix de reproducteurs avec l’OCS et favoriser l’utilisation des individus contribuant le plus à la diversité génétique. Cette étude propose ainsi d’évaluer les conséquences d’intégrer l’information génomique pour estimer les contributions génétiques optimales (OCSGeno) des reproducteurs de la population Landrace de l’entreprise de sélection Nucléus par rapport à un scénario de référence dans lequel le pedigree est utilisé (OCSPed).

ENG

Poster.

Impact of genomic information on choices of breeding animals when applying optimal contribution selection to a Landrace population

Optimal contribution selection (OCS) is a method that estimates the optimal number of matings for each breeding animal to maximize genetic gain while limiting the increase in inbreeding to a given level. The objective of this study was to assess the effect of including genomic data in the OCS method on usage recommendationsfor breeding animals in a Landrace population. The OCS method was applied considering 975 top breeding females and 102 breeding boars using at first only pedigree data to evaluate kinship among all breeding animals, and then genomic data. In both cases, the breeding values used in the optimization were those from routine genomic evaluations. The same limit in the increase in inbreeding was considered (0.1%/5 months). Including genomic data in the OCS changed the list of boars to be used only marginally: 38 in the pedigree OCS vs. 37 in the genomic OCS. The number of recommended matings was identical for 31 of the boars, which represented 83% of the matings. Three boars were used only in the genomic OCS, while 4 boars were used only in the pedigree OCS. Finally, only three boars had different contributions when genomic data were integrated in OCS. Both OCS scenarios led to the same expected genetic level of progeny. To conclude, the impact of including genomic data in the OCS is negligible in this Landrace population given the set of constraints considered. Further research is needed to assess if genomic OCS would be more relevant if higher levels of constraint are placed on preserving genetic diversity.

PDF icon Eva Reucheron (Ifip / ESA), 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, p. 47-48, poster
2020

Mise en place de la sélection génomique dans le schéma de sélection de la population Landrace Français

Consulter le resumé

Alban Bouquet et al., 49es Journées de la Recherche Porcine, Paris, 31 janvier et 1er février 2017, p. 31-36

La sélection génomique est un nouvel outil permettant d’augmenter la précision du choix des reproducteurs porcins par la prise en compte de l’information de leur génome dans l’évaluation génétique. Une population de référence de 1348 reproducteurs génotypés sur puces SNP haute-densité (panels Illumina 60K et GeneSeek Genomic Profiler Porcine HD) a été constituée dans la population collective Landrace Français. A partir de ces données, une étude de validation a permis de mettre en évidence des gains de précision substantiels dans le choix des reproducteurs à l’issue du contrôle en ferme par rapport à l’évaluation génétique conventionnelle de type BLUP Modèle Animal. Les gains de fiabilité des valeurs génétiques, de l’ordre de 30% à 50%, ont été estimés pour des critères de reproduction clés comme le nombre de porcelets nés vivants, le nombre de porcelets sevrés ou le poids moyen des porcelets à la naissance. En effet, sur ces critères, aucune performance propre n’est disponible pour les candidats au moment de la sélection. L’information génomique se révèle donc être une information importante pour identifier les meilleurs reproducteurs. Sur la base de ces résultats, la sélection génomique a été déployée dans le schéma de sélection Landrace en 2016. Chaque semaine, une évaluation génomique combinant performances, généalogies et génotypages est réalisée. Les candidats à la sélection sont d’abord triés sur valeur génétique conventionnelle avant d’être génotypés pour choisir sur valeur génomique les reproducteurs à conserver pour le noyau de sélection.

ENG

Implementation of genomic selection in the breeding scheme of the French Landrace pig population

Genomic selection is a new selection method that enhances the selection accuracy of breeding animals by accounting for information of their genome in genetic evaluation models. A reference population made up of 1348 boars and sows genotyped on high-density SNP panels (Illumina Porcine 60K Beadchip panel and GeneSeek Genomic Profiler Porcine HD panel) was created in the French Landrace pig population. A validation study suggested large gains in selection accuracy when choosing breeding animals among candidates after on-farm testing compared with conventional genetic evaluation procedures (animal model BLUP). The reliability of genomic breeding values was increased by 30% to 50% for important traits such as the number of piglets born alive, the number of piglets weaned or the mean birth weight of piglets. Indeed, no own performance is available at the time of selection of young candidates. Genomic information is then crucial to identify the best breeding animals within and between litters. Given these results, genomic selection was implemented in the Landrace breeding scheme in 2016. Each week, a genomic evaluation combining performances, pedigree and genotyping results is run. The best candidates in each batch, selected according to breeding values based on pedigree, are then genotyped to identify the breeding animals to keep for the breeding nucleus.

PDF icon Alban Bouquet et al., 49es Journées de la Recherche Porcine, Paris, 31 janvier et 1er février 2017, p. 31-36
2017

Accuracy of genomic selection to improve litter traits in the French Landrace pig population

Consulter le resumé

Poster.

• To assess gains in accuracy due to integration of genomic information in genomic evaluations of pigs,
• Focus on litter traits and on the French Landrace dam line.

PDF icon poster ifip de Alain Bouquet et al., 67th EAAP Meeting, 29/08-02/09/2016, Belfast, Irlande, Royaume-Uni, session 67, poster 23
2016

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

Sélection de truies d'hyperqualités

Consulter le resumé

Initié en 1975, le programme "hyper" a permis de gains considérables de la prolificité des races Large White lignée femelle et Landrace français. La collecte des poids des porcelets à la naissance généralisée dans les élevages de sélection permet de progresser sur l'homogénéité des porcelets à la naissance et de sélectionner sru la production laitière des truies. L'ère des truies d'hyperqualités est née.

PDF icon techporc_do_delaunay_n9_2013.pdf
2013

Les races porcines en France. Les races sélectionnées. Les races locales

Consulter le resumé

Affiche représentant les différentes races sélectionnées et les races locales

Poster
PDF icon Les races porcines en France. Les races sélectionnées. Les races locales
2010

Genetic parameters for litter traits including farrowing duration and piglet survival up to weaning in the French Large White and Landrace sows

Consulter le resumé

PDF icon Genetic parameters for litter traits including farrowing duration and piglet survival up to weaning in the French Large White and Landrace sows
2010

Variabilité inter-races des poids des pièces de carcasse et corrélations génétiques avec les critères de qualité de la viande chez le porc

Consulter le resumé

Les poids de longe, jambon, poitrine, épaule et bardière ont été enregistrés sur les demi‐carcasses d’animaux contrôlés en stations publiques entre 1999 et 2008. Les données concernent 10 759 animaux Large White femelle (LWF), 6 293 Landrace Français (LF), 2 429 Large White mâle (LWM) et 2 253 Piétrain (PP). Le Piétrain se distingue nettement des autres races avec, en particulier, un poids de bardière inférieur et un poids de jambon supérieur.
PDF icon Variabilité inter-races des poids des pièces de carcasse et corrélations génétiques avec les critères de qualité de la viande chez le porc
2010

Recherche de QTL pour des caractères de production et de reproduction dans les populations porcines Large White et Landrace Français à l'aide d'un dispositif grand-parental

Consulter le resumé

Une recherche de QTL pour des caractères de production et de reproduction a été réalisée sur l’ensemble du génome dans les populations porcines collectives Large White et Landrace Français. Cette étude s’appuyait sur un dispositif grand parental incluant 239 individus génotypés (166 mâles et 73 femelles), répartis dans 8 familles de demi-frères et demi-soeurs de père (5 familles Large White et 3 familles Landrace Français) identifiées grâce à la base de données
PDF icon Recherche de QTL pour des caractères de production et de reproduction dans les populations porcines Large White et Landrace Français à l'aide d'un dispositif grand-parental
2007

Detection of quantitative trait loci for reproduction and production traits in Large White and French Landrace pig populations

Consulter le resumé

During the last decade, many QTL detection experiments have been conducted in the pig, most of the time using experimental designs based on crosses between two distant breeds, as for example Meishan and Large White (Bidanel et al. 2001). Very few experiments have been conducted in pure breeds (e.g. Evans et al. 2003), even though the QTL detected in such populations should be more directly usable in breeding programs.
PDF icon Detection of quantitative trait loci for reproduction and production traits in Large White and French Landrace pig populations
2006

Gestion de la variabilité génétique au sein des populations collectives porcines : nouveaux outils et premières actions

Consulter le resumé

La variabilité génétique est un paramètre important à prendre en considération par les schémas de sélection. Cette diversité est à la base du progrès génétique à long terme et sa perte augmente la fréquence des anomalies génétiques et dégrade les performances techniques. Auparavant la variabilité était analysée annuellement au sein des quatre races collectives porcines. Depuis 2005, de nouveaux outils comme les bilans de consanguinité par élevage et les notes d’intérêt génétique (NIG) ont été mis en place. Ces outils permettent aux acteurs de la sélection un suivi et une maîtrise plus
PDF icon Gestion de la variabilité génétique au sein des populations collectives porcines : nouveaux outils et premières actions
2006

Impact de la taille du dispositif de contrôle de performances en station sur l'efficacité du schéma national de sélection en France

Consulter le resumé

L’effet du nombre de porcs contrôlés dans les stations de contrôle de performances sur l’efficacité du schéma national de

sélection en France a été étudié par simulation dans les quatre populations porcines y participant : les Large White

lignée femelle et lignée mâle, le Landrace Français et le Piétrain. Deux approches complémentaires ont été utilisées :

l’une basée sur l’estimation de la précision (coefficient de détermination) des valeurs génétiques estimées des jeunes verrats
PDF icon Impact de la taille du dispositif de contrôle de performances en station sur l'efficacité du schéma national de sélection en France
2006

Overview of the genetic variability in French selected livestock populations and management approaches

Consulter le resumé

Some results from pedigree analyses of French livestock breeds are reported. Results on both probabilities of gene origin and rates of inbreeding show that ‘large’ breeds may be small populations from a genetical point of view. Different management methods for selected populations are presented and the efficiency of optimized procedures is illustrated on cases of dairy cattle and pigs breeds. The easiness of application of such methods is discussed.
PDF icon Overview of the genetic variability in French selected livestock populations and management approaches
2005

Estimation, par utilisation de semence congelée en élevage de sélection, du progrès génétique réalisé entre 1977 et 2000 dans les races Large White et Landrace Français pour les caractères de croissance, de carcasse et de qualité de viande

Consulter le resumé

Une expérimentation visant à estimer le progrès génétique réalisé entre 1977 et 2000 dans les races Large White (LW) et Landrace Français (LF) a été réalisée dans 12 élevages de sélection. La descendance de 23 verrats LF et 21 verrats LW nés en 1977, dont la semence avait été congelée et conservée à cet effet, a été comparée à des descendants de verrats contemporains.
PDF icon Estimation, par utilisation de semence congelée en élevage de sélection, du progrès génétique réalisé entre 1977 et 2000 dans les races Large White et Landrace Français pour les caractères de croissance, de carcasse et de qualité de viande
2003

Analyse de la variabilité génétique des races porcines collectives et des races locales en conservation à partir de l'information généalogique

Consulter le resumé

L’analyse généalogique de quatre races porcines en sélection (Large White lignée femelle, Large White lignée mâle, Landrace français et Piétrain) et de cinq races locales en conservation (Basque, Gascon, Blanc de l’Ouest, Limousin et Bayeux) a été réalisée à partir de l’étude des pédigrees.
PDF icon Analyse de la variabilité génétique des races porcines collectives et des races locales en conservation à partir de l'information généalogique
2001

Bilan d'activité 1999 des CIA porcins

Consulter le resumé

PDF icon Bilan d'activité 1999 des CIA porcins
2000

Les Centres d'Insémination Artificielle porcine en France - Bilan 1998

Consulter le resumé

PDF icon Les Centres d'Insémination Artificielle porcine en France - Bilan 1998
1999

Pages