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Une base de données phénotypiques : un prérequis pour la mise en place de programmes de sélection des races locales

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Poster présenté par Marie-José Mercat et al., aux 51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019

Peu de races locales porcines disposent de programmes de sélection.Si les généalogies sont disponibles, les phénotypes font souvent défaut pour définir un objectif de sélection. Dans le cadre du programme européen TREASURE, une base de données et un site web ont été développés afin de promouvoir la collecte et l’enregistrement de phénotypes, prérequis pour la mise en place de programmes de sélection (Figure1).

PDF icon Marie-José Mercat et al., 51e JRP, 5 et 6 février 2019, poster
2019

Une base de données phénotypiques : un prérequis pour la mise en place de programmes de sélection des races locales

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 243-244, par Marie-José Mercat et al., poster

Poster. 

Peu de races locales porcines ont des programmes de sélection. En plus des généalogies déjà disponibles, mettre en place de tels programmes exige des phénotypes pour définir des objectifs de sélection puis estimer les valeurs génétiques des animaux. Dans le cadre du programme européen TREASURE, une base de données et un site web ont été développés afin de promouvoir la collecte et l’enregistrement de phénotypes et de mieux caractériser les races, viandes et produits.

An online phenotype database: a prerequisite for breeding programs in local pig breeds

Currently, breeding programs exist only for few local pig breeds in Europe. For some of them, no or very few phenotypes are recorded. To promote phenotyping, a dedicated database and a website were developed as part of the TREASURE H2020 project. This is the first step towards implementing breeding programs in European local pig breeds, based on standardised recording of growth, carcass and meat quality traits. First, the required variables were collected for six local breeds: Basque (FR), Bísara (PT), Crna slavonska (HR), Gascon (FR), Krškopolje (SI) and Schwäbisch-Hällisches (DE). In total, 74 variables were identified representing animal herdbook information (10), rearing and growth (22), carcass (22) and meat quality (20) attributes. The database is compatible with the various identifiers (IDs) used in the different countries: animal IDs, breed, farm, etc. codifications. Great attention was paid to describing methods for measuring traits. Thus, each carcass and meat quality phenotype is associated with a method description representing 35 additional variables. The website can be easily translated into several languages: English, Croatian, French, German and Slovenian languages are already available, and other languages can be easily included. Stakeholders of all the breeds studied in TREASURE are free to use these tools. Data can be hosted in a common database or in duplicate partner-specific databases. Once enough data have been recorded, genetic parameters (heritabilities, genetic correlations between traits) can be estimated and selection objectives defined for each local breed.

PDF icon 51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 243-244, poster
2019

Etude de la réponse immunitaire des porcs français de race Large White et analyse conjointe du transcriptome des leucocytes du sang périphérique

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L’espèce porcine a bénéficié depuis 20 ans d’un programme de sélection génétique qui a ciblé des caractères de production et cette sélection, accompagnée du respect de règles sanitaires strictes incluant vaccination et antibiothérapie préventive, a permis une nette amélioration des performances zootechniques. Or, dans une perspective de respect accru du bien-être animal et de la sécurité du consommateur, les normes européennes visent une réduction des mesures prophylactiques médicamenteuses.
PDF icon Etude de la réponse immunitaire des porcs français de race Large White et analyse conjointe du transcriptome des leucocytes du sang périphérique
2008

Dynamique temporelle de la diversité génétique dans des lignées commerciales de porc

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Simon Boitard (Inrae) et al., 3rd International Seminar of CRB-Anim Infrastructure Domestic Animals, Biobanks and Biodiversity, 26 Novembre 2019 

La détection des locus sous sélection positive dans le génome d'une population est une alternative intéressante aux approches de détection de QTLs. Elle permet d’identifier des zones du génome fonctionnellement importantes sans a priori sur le phénotype concerné. Cette détection se base le plus souvent sur des données génétiques observées chez des individus contemporains et consiste à rechercher des régions du génome présentant une diversité génétique atypique, peu compatible avec une évolution sous neutralité. Cependant, l’analyse rétrospective d’échantillons conservés en cryobanque permet d’accéder plus directement à la dynamique temporelle récente des fréquences alléliques. La détection mais aussi l’annotation des événements de sélection sont ainsi améliorées. Nous présentons ici les résultats d’une analyse rétrospective de ce type dans le cas des lignées commerciales françaises de porcs Large White lignée mâle et Large White lignée femelle, créées en 1995 à partir d’une même population et sélectionnées depuis avec des objectifs différents. Dans le cadre du projet LW_DivSeq financé par CRB Anim, nous avons séquençé le génome de 13 animaux contemporains (nés entre 2012 et 2016) dans chacune de ceslignées et de 10 animaux nés en 1977 issus de la population ancestrale. En comparant les génotypes de ces différents échantillons, nous avons évalué l’érosion de la diversité génétique intervenue dans les deux lignées depuis 1977 et avons identifié 30 régions sous sélection. Plusieurs de ces régions semblent avoir été sélectionnées de manière convergente dans les deux lignées, comme par exemple la région du gène IGF2. D’autres montrent des signatures de sélection spécifiques à une lignée. Dans quelques rares régions, comme par exemple celle du gène SOX5, la sélection semble avoir été divergente avec un haplotype différentsélectionné dans chaque lignée. Une analyse plus détaillée des gènes inclus dans les régions candidates est actuellement en cours ; la comparaison de ces gènes avec les objectifs de sélection poursuivis depuis 1977 devrait permettre d’affiner l’annotation fonctionnelle de ces régions..

ENG

Time trends in genomic variation for commercial pig lines

Detecting the loci under positive selection in a population is a promising alternative to QTL detection approaches, which allows identifying functionally relevant genomic regions without focusing on a pre‐defined phenotype. Such detection is generally based on the observation of genetic data from contemporary individuals and looks for genomic regions whose genetic diversity is not consistent with neutral evolution. However, the retrospective analysis of samples stored in cryobanks provides a more direct access to the recent temporal dynamics of allele frequencies, which improves the detection and the annotation of past selection events. Here we illustrate this approach by considering the case of the French dam and sire Large White breeding lines, which have been created in 1995 from a single ancestral population and have been selected since then using different objectives. Whole genome sequences from 13 contemporary animals of each line (born from 2012 to 2016) and 10 animals from the ancestral population (born in 1977) were produced thanks to a CRBAnim funding (project LW_DivSeq). The comparison of genotypes from these three populations allowed quantifying the decrease of genetic diversity from 1977 to current lines and detecting 30 regions under selection. Several of these regions, including the one around IGF2, showed a signature of convergent selection between lines. Some other were most likely selected only in one line. Finally, a few regions including the one around SOX5 showed evidence of divergent selection with distinct haplotypes selected in the two lines. A more detailed study of the genes included in candidate regions is ongoing; the comparison of these genes with the selection objectives applied in the two Large White lines is expected to improve the functional annotation of these regions.

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2019