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1 Étude de l’évolution de la Étude de l’évolution de la vitesse de course chez les vitesse de course chez les trotteurs Standardbred trotteurs Standardbred suédois. suédois. Agrapart Virginie Aymard Emilie Azria Olivier Travail d’hygiène, génétique et biostatistique 2ème doctorat en médecine vétérinaire, année 2003-2004

Étude de l’évolution de la vitesse de course chez les trotteurs Standardbred suédois

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Étude de l’évolution de la vitesse de course chez les trotteurs Standardbred suédois. Agrapart Virginie Aymard Emilie Azria Olivier Travail d’hygiène, génétique et biostatistique 2ème doctorat en médecine vétérinaire, année 2003-2004. Introduction. - PowerPoint PPT Presentation

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Étude de l’évolution de la Étude de l’évolution de la vitesse de course chez les vitesse de course chez les

trotteurs Standardbred suédois.trotteurs Standardbred suédois.Agrapart VirginieAymard EmilieAzria Olivier

Travail d’hygiène, génétique et biostatistique

2ème doctorat en médecine vétérinaire, année 2003-2004

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IntroductionIntroduction Étude réalisée sur les performances

sportives de trotteurs standardbred, chevaux sélectionnés sur des critères sportifs.

Paramètre d’étude : ki = temps de courses.

Objectif de l’étude : Évolution du paramètre au cours du temps vers une valeur seuil. Mise en place d’un modèle mathématique pour décrire cette évolution. Corrélation des résultats avec un modèle génétique adapté.

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Protocole de l’étudeProtocole de l’étudeAnimaux : • Swedish Standardbred

trotteurs • Du même âge • Du même sexe

Temps d’étude : 19 ans Mesure : • Des meilleurs performances.

• Des moins bonnes performances • Des moyennes

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Les données de Les données de l’étude.l’étude.

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ReprésentatioReprésentation graphique n graphique des résultats des résultats

observés.observés.

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DiscussionDiscussion

Problématique : les ki observés = distribution asymétrique => inutilisable pour un modèle génétique.

Solution : passage à l’échelle logarithmique pour obtenir une distribution normale des données yi = ln (ki-x)

avec : ki = valeurs observées x = limite asymptotique des ki

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Représentation Représentation graphique des graphique des

résultats à résultats à l’échelle l’échelle

logarithmique.logarithmique.

Même évolution des yi par rapport aux ki observés

Modèle acceptable

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Détermination de la limite Détermination de la limite asymptotique : xasymptotique : x

Méthode empirique.

Basée sur deux paramètres : skewness et kurtosis.

Résultats :

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Modèle mathématique Modèle mathématique d’estimation de K en fonction d’estimation de K en fonction

du temps.du temps. Modèle proposé :

K = x(1+e-pt)avec x = limite asymptotique

t = année de naissance – z p et z = constantes à déterminer par

la méthode de !a somme des moindres carrés en comparaison avec les résultats observés.

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ReprésentatioReprésentation graphique n graphique du modèle.du modèle.

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Interprétation génétiqueInterprétation génétiquePhénotype étudié : la vitesseModèle génétique classique : P = G + E

avec G = NA + Aici A = valeur additive à la vitesse.

kSi A = Σ i=1 ai /n alors P

Avec a = 1 k Modèle génétique proposé :

k

A = Σ i=1 ai x avec a < 1avec x = n(1-a)/a(1-an)

ici BV = ax (ak-1)/n (a-1) 1 k

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Représentation graphique Représentation graphique génétique génétique

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Applications et limites du Applications et limites du modèle.modèle.

Conséquences sur la sélection.

Limites du modèle : • Modèle non applicable avec n

gènes• Ne prend pas en compte les

autres paramètres influençant les performances sportives et leurs interaction.

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BibliographieBibliographieTrends and asymptotic limits for

racing speed in standardbred trotters.Liverstock Production Science 72 (2001) 135-145 Th. Arnason