10 ans de sélection génomique en Suisse - Mutterkuh...Bulldog, Gène culard Sans corne, couleur. | 30 Tares héréditaires grâce aux SNPs(extrait) BH1 Embryonaler Fruchttod BS BH2

www.qualitasag.ch | 1

10 ans de sélection génomiqueen Suisse

Plateforme des clubs de race

Vache Mère Suisse

15 décembre 2017

[email protected]

http://www.qualitasag.ch/


Un concept central dans l‘élevage...

Phénotype Génotype Environement

• Performances• Exterieur• Fitness• Comportement

• Génome • Détention• Affouragement

Concept



Amélioration de la prédisposition génétique des animaux pourdes critères déterminés en ce qui concerne la performance et la santé

Connaissance du génome des animaux d‘élevage le plus:• Tôt• Précis• Bon marché

?

?

But de l‘élevage



La manière „classique“:

• Performances (Données abattage, sevrage, etc.)

• Conduite du herdbook

• Estimation des valeurs d‘élevage basée là-dessus

La “nouvelle“ manière:

• Performances (Données abattage, sevrage, etc.)

• Conduite du herdbook

• Estimation des valeurs d‘élevage basée là-dessus

• Informations du génome

= sélection génomique

Prédisposition génétiqueComment se procurer les connaissances sur le génome?



• Directement c‘est difficile– Critères quantitatifs (beaucoup de gènes influencent un critère)– Peu de connaissance sur la location et l‘effet

• Sélection génomique travaille avec des marqueurs nommésSNP

• SNP: Single Nucleotide Polymorphism– Changement ponctuel dans le génome (1 bp de long)– Présents en grande quantité– Uniquement 2 variantes

• Les marqueurs nous montre l‘effet du gène puisqu‘ils se trouvent à proximité des gènes– Déséqulibre de liaison (Linkage Disequilibrium)

Découvrir les gènes – COMMENT?



SNP1

CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC








AAABBB AAAB BBBB AA ABBB

SNP2

SNP3

SNP4

SNP5

SNP6

SNP7

SNP8

SNP10

SNP9

.........

Estimation des effets?



1) Comparaison entre les valeurs d‘élevage avec les génotypes

– L‘estimation des effets se fait à l‘aide d‘une base de données SNP ainsi que les valeurs d‘élevageconventionnelles des taureaux* testés sur la descendance

– Population de référence (Population de calibrage, échantillon)

2) Estimation des valeurs d‘élevage génomiquespour d‘autres animaux à l‘aide de la formule 1)

* Parfois les vaches peuvent faire partir de la population de référence;ces animaux doivent être choisis aléatoirement

Estimation des effets - Principe



kg L

ait

BBABAA

Exemple à l‘aide d‘un SNP:

Effet SNP

L‘effet d‘unallèle-B supplémentaireapporte +10kg

Estimation des effets



Le calcul de la valeur d‘élevage est très simple, car on doitadditionner tous les effets des SNP

SNP1









Veau 1

AAABBB AAAB BBBB AA ABBB

SNP2

SNP3

SNP4

SNP5

SNP6

SNP7

SNP8

SNP10

SNP9

+1.3 -0.1 +0.5 +0 -0.4 +3.8 +38.3 +4.1 -5.7 +2.7

VE = 2*(+1.3)+1*(-0.1)+1*(+0.5)+0*(0)+0*(-0.4)+ 2*(+3.8)+2*(+38.3)+0*(+4.1)+2*(-5.7)+1*(+2.7)

VE = 81.2 = Valeur d‘élevage directe (DGZW)

Calcul de la VE génomique



20152010200520001995

Population de référence (taureaux testés sur la descendance)Candidats de

sélection


Somme des effetsSNP (DGZW)




2005

Population de référence


Somme des effetsSNP (DGZW)

Taureaux de validation

Validation:

Corrélation entre DGZW et VE

conventionnelle

2015201020001995

Sécurité VE génomique : Validation



Critère BV RH/HO

Production (Ekg) 49 % 56 %

Cellules 43 % 44 %

DL 43 %

(25 - 56) 43 % (21 - 61)

Fertilité 38 % 35 %

Durée d‘utilisation 27 % 42 %

Sécurité (B%) DGZW



Valeur d‘élevage (VE): „conventionnelle“ estime, sans les informations des marqueurs

Valeur d‘élevage directe genomique (DGZW) estimeuniquement l‘effet des marqueurs

Valeur d‘élevage génomique optimisée (GOZW) estimesur la base de données traditionnelles ainsi que les infomations des marqueurs (Combinaison de VE et DGZW).

Définition

VE-Type conventionnelle

Déclaration GOZW Grouped‘animaux

VE-ascendance+ DGZW

GA Jeunes animaux

VE-CH G vaches, taureaux

VE-Interbull GI taureaux



−20 0 20 40 60 80

−20

020

40

60

80

konv. ZW Eiweiss kg 2012

konv.

ZW

Eiw

eis

s k

g 2

016

Korrelation: 0.54

−20 0 20 40 60 80

−20

020

40

60

80

DGZW Eiweiss kg 2012

konv.

ZW

Eiw

eis

s k

g 2

016

Korrelation: 0.7

−20 0 20 40 60 80

−20

020

40

60

80

GOZW Eiweiss kg 2012

konv.

ZW

Eiw

eis

s k

g 2

016

Korrelation: 0.72

Sécurité des valeurs d‘élevagegénomiques

Comparaison VE Proteine kg 2012 - 2016

−20 0 20 40 60 80

−20

020

40

60

80

konv. ZW Eiweiss kg 2012

konv.

ZW

Eiw

eis

s k

g 2

016

Korrelation: 0.54

−20 0 20 40 60 80

−20

020

40

60

80

DGZW Eiweiss kg 2012

konv.

ZW

Eiw

eis

s k

g 2

016

Korrelation: 0.7

−20 0 20 40 60 80

−20

020

40

60

80

GOZW Eiweiss kg 2012

konv.

ZW

Eiw

eis

s k

g 2

016

Korrelation: 0.72

VE-ascendance GOZW

con

v. V

E a

vec

de

sce

nd

ants r = 0.54 r = 0.72



Nombre de taureaux dans la populationde référence des Brunes

• Plus la population de référence est grande, plus les valeurs d‘élevage génomiques sont précises

• Vaches dans la population de référence?• Aujourd‘hui presque une population de référence

complète dans la Brune (Projet Intergenomics): env. 6‘500 Taureaux Ekg

Août 2011 Décembre 2011

n Training corr(DGZW,CHZW)n = 250

n Training corr(DGZW,CHZW)n = 360

Changement(%)

Mkg 2471 0.60 3300 0.65 + 4.7

Fkg 2162 0.60 3202 0.70 + 10.6

Ekg 1710 0.53 3254 0.65 + 11.2

ZZ 2188 0.70 2896 0.70 ± 0.0



Nombre de taureaux dans la population de référencedes Holstein au niveau mondial, 2 grands „Blocs“

Pourquoi est-ce que la Suisse a eu pendant longtempspas accès?

• Petites populations ne sont pas intéressantes

• Accès ouvert aux génotypes des taureaux étaitgênant

CDDR (élargi) EuroGenomics

USA France

Canada Allemagne

Italie Les Pays-Bas

La Grande-Bretagne Les Etats du Nord

Suisse (depuis 2016) Espagne

Pologne



• CDDR (Cooperative Dairy DNA Repository)

– Genotypes-Pool des IA d‘USA & CAN

• Premier échange en février 2016

– SNPs de 125‘000 taureaux HOL ont été obtenus

– 260‘000 animaux dans le pedigree sontrépertoriés

– 14 puces (chip) SNP différentes

– SNPs de 6000 taureaux HO/RH ont été livrés

– Mise à jour mensuel

– Nouveaux taureaux génotypisés

Echange de génotypes Holstein



●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●●

●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●● ●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●● ●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

−40 −20 0 20 40 60 80

−40

−2

00

20

40

60

80

DGZW ORG vs Wonderment

DGZWs ORG

DG

ZW

s W

on

derm

en

t

Mean24.82

Stdv

15.41

Mean

24.69

Stdv

15.4

Korrelation: 1Rangkorrelation: 1

DGZW (Estimation effet SANS taureau XY)

DG

ZW

(E

stim

atio

ne

ffe

tA

VE

Cta

ure

auX

Y) Taureau XY lui-même

Descendants

Petits-fils

Composition de la population de référence (Ex. BV Training avec/ sanstaureau XY)

Rapport plus étroitentre la population de référence et les candidats de sélection!

Population de référence - Sélection



Pour résumer:Génotypes sont un miroirde la population

Simmental a peu de liensavec la population de référence:Validation insuffisantepour beaucoup de critères

Structure population de référence(HO/SI)



• Brune orginiale fonctionne avec unepopulation de référence mélangée (avecBV/BS)– Taureau max. 95% BS – Vache avec pourcentage OB > 50% augmente la

sécurité

• Simmental: seulement lait + cellules (VE-ITB), autres critères/viande en développement

• Augmentation du nombre de SNP‘s (50‘000 800‘000) n‘augmente pas la sécurité

Sélection génomiquepour les petites populations



X X XFaisabilité Limousin

Nombre de taureaux Limousin avec une sécuritépour valeur d‘élevage > 50% et avec ADN actuellement (contrôle ascendance)

• Qualité de l‘ADN doit être en ordre• Population de référence avec 1’500 taureaux

= Investissement CHF 150’000.-



Faisabilité Angus

X X XXX

Nombre de taureaux Angus avec une sécuritépour valeur d‘élevage > 50% et avec ADN actuellement (contrôle ascendance)



Collaboration internationale

• Seulement avec un modèle Win – Win

• Coopération internationale importante(Interbeef, Echange de génotypes)

• Pays/population spécifiqueAdaptations/développement nécessaire

• Défi: nouvelle méthode pour les racesavec de petits effectifs sont nécessaire

• Commercialisation de phénotypes, génotypes et méthodes

• Plus les investissements sont „opaques“ dans unprogramme d‘élevage, plus grand est l‘intérêt des investisseurs entreprises commerciales avec l‘élevage



Un plus grand progrès génétique...

• Puisque la sécurité des valeurs d‘élevage est plus précise (surtout les jeunes animaux) et unintervalle entre générations plus court

• Parce que les critères „difficile“ peuvent êtremieux travailler (par ex. fertilité)

• Parce que l‘on peut travailler sur de nouveauxcritères (par ex. Santé du bétail)

Elevage avec la sélection génomique



Intervalle entre générations USA



Index total des taureaux provenant de l‘échangede génotypes Holstein

- Index total ISET- Degré de consanguinité F



Consanguinité

• Dépression de la consanguinité = Moins de performances et de santé

• Apparition de tares héréditaires

• Diminution de la variance génétique = Mise en danger du progrès génétique avenir



Optimum genetic contribution

• Optimiser le progrès génétique par uneaugmentation de consanguinité définie

• Recherche des animaux avec des valeursd‘élevage élevées et un degré de parenté bas par rapport à la population



Bénéfices supplémentaires

• Contrôle d‘ascendance pour les races chezVache Mère Suisse AN, BV, DR, LM et SM

• Tares héréditaires/tests supplémentairesBulldog, Gène culardSans corne, couleur



Tares héréditaires grâce aux SNP‘s (extrait)

BH1 Embryonaler Fruchttod BS

BH2 Lebensschwache Kälber BS,FV

CD Durchfall HO

FH1 Zwergwuchs FV

FH2 Minderwuchs (Leberproblem) FV, OB

FH4 Embryonaler Fruchttod FV

FH5 Herzschwäche, Tod innert 48h pp FV

HH1 Embryonaler Fruchttod HO





JH1 Embryonaler Fruchttod JE

MH1 Embryonaler Fruchttod MO

MH2 Embryonaler Fruchttod MO

Embryonaler Fruchttod = mort de l‘embryon

Lebensschwache Kälber= veau manquant de vitalité

Durchfall = diarrhée

Zwergwuchs = nanisme

Herzschwäche = insuffisance cardiaque



Strategie avec les tares héréditaires

• Beaucoup de nouvelles tares héréditairesdécouvertes

• Nouvelles stratégies indispensables

– Exclusion d‘animaux porteurs n‘est pasraisonable

– Evitement d‘accouplement entre animalporteur x animal porteur (Faisabilité avecsaillie?)

– Genetic Load Index (fréquences, dommages, hérédité)



ChipNom

GGPLD v2 (9K)

GGPLD v3 (26K)

GGPLDv4 (30K)

50Kv1 (54K)

50Kv2 (54K)

GGPHD (80K)

GGPHD (150K)

HD (850K)

GGPLD v2 (9K)

8.762 92.9% 92.9% 92.6% 92.3% 92.1% 93.6% 95.8%

GGPLD v3 (26K)

26.151 99.8% 32.1% 31.9% 36.3% 95.0% 98.8%

GGPLD v4 (30K)

30.125 34.1% 35.9% 95.1% 97.2%

50K v1 (54K)

54.001 96.6% 52.4% 77.2% 90.2%

50K v2 (54K)

54.609 51.7% 75.8% 90.5%

GGPHD (80K)

76.999 95.9% 96.8%

GGPHD(150K)

139.481 96.3%

HD(850K)

777.962

Modèle puce (chip) SNP – Recouvrement



IMPUTING = Remplir les SNPs manquantes des animauxgénotypés avec un puce LDSource d‘informations:

– Pedigree

– Information de la population (Linkage Disequilibrium)

Imputing: données



Moyenne

% correct

Moyenne

% pas correct

Moyenne

correlation

imputé-vrai

Parents 98,6 1,4 0,98

Taureau + MGP 98,1 1,9 0,97

Taureau 97,6 2,4 0,96

Autres 97,3 2,7 0,95

Imputing LD par rapport 50k

Données: 3‘738 avec 50k animaux BV génotypisés

Hypothèse: les 723 jeunes animaux sont génotypisés avecla puce LD

Question: Quelle est la qualité de l‘estimation des SNPs manquantes?



Logistique de la sélection génomique



Prélèvement du poils





Génotypes par rapport aux mandataires

0

1000

2000

3000

4000

5000

BVCH SHZV shb weitere

2011 2012

2013 2014

2015 2016



Nombre de génotypes 2016

5679

1028 66

GGP LD

GGP HD

HD



Prix du labor pour les puces (Chip) chezGeneSeek

• GGPLDv4 (30K) $ 38.00• 50Kv2 (54K) $ 85.00• GGPHD (150K) $ 85.00• HD (770K) $ 165.00

Prix pour le génotypage aini que le traitement ADN

• Traitement des échantillons Qualitas CHF 5.- bis 17.-



Par concurrence / consommateur exigés!

• Santé, système immunitaire

• Conversion du fourrage, efficacité, émissions de gaz à effet de serre

• Bien-être des animaux, Comportement

• Qualité de la viande

La sélection génomique permet une disponibilitéplus rapide!

Sélection génomique pour les nouveauxcritères



• Nouveaux concepts pour les performances

• Exploitations de testage Exploitations souscontrat avec des données fiables pour les critèresintéressant dans l‘élevage

• Génotypage de femelles

– Plus de 1000 vaches avec de bons phénotypes

• Hauts investissements pour les éleveurs

– Coopération internationale

Sélection génomique pour les nouveauxcritères



Hauts investissements & augmentation de la commercialisation

• Développement de la population de référence / Problème de la grandeur de celle-ci / Propriété & Droit d‘utilisation des données SNP

• Combinaison de la sélection génomique – et des technologiesd‘insémination (Stations ET & doses sexées)

• Nouvelles technologies: édition du génome

• Doses des taureaux au Top sont uniquement en tant que sexésdisponibles

• Les top-femmes appartiennent à des entreprises commerciales

• Index génomique commercial(CLARIFIDE Plus; EvaLim)

Tendances dans l‘élevage bovin



• Sélection génomique fonctionne et est une partiedu programme de sélection dans le laitier

• Développement de la sélection génomiquecontinue, il y a encore beaucoup à faire

• Nouveaux critères (Fitness, santé, efficacité) gagnent en importance

• Augmentation de la commercialisation du bétaillaitier

• Les races à viande peuvent profiter de l‘expérience dans le domaine laitier

Conclusion



Merci pour votre attention!


Documents

10 ans de sélection génomique en Suisse - Mutterkuh...Bulldog, Gène culard Sans corne, couleur. | 30 Tares héréditaires grâce aux SNPs(extrait) BH1 Embryonaler Fruchttod BS BH2