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Evaluations génétiques et génomiques des populations porcines

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Sandrine Schwob, Alban Bouquet et Pauline Brenaut, Bilan 2019, éditions IFIP, mai 2020, p. 108

Le travail de sélection a pour but d’améliorer le niveau moyen des performances des populations porcines sur des caractères d’intérêt économique pour l’ensemble de la filière porcine française. Ce travail d’amélioration génétique consiste à repérer les meilleurs individus d’une génération pour les garder comme reproducteurs. Pour cela, des modèles statistiques prédisent la valeur génétique/génomique (VG) des candidats à la sélection à partir de leurs performances propres et de celles de leurs apparentés et contemporains. L’information du génome des animaux est également prise en compte dans les lignées maternelles Large White (LW) et Landrace (LR). Chaque semaine, les meilleurs candidats de ces populations sont génotypés sur puces ADN basse ou haute densité. Puis les génotypages haute densité sont reconstitués par imputation, pour tous les animaux évalués.

PDF icon Sandrine Schwob, Alban Bouquet et Pauline Brenaut, Bilan 2019, éditions IFIP, mai 2020, p. 108
2020

Purebred and crossbred genomic evaluation and mate allocation strategies to exploit dominance in pig crossbreeding schemes

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David González-Diéguez (Inrae) et al., Genes Genomes Genetics (G3), 2020, volume 10, n° 8, 5 août, p. 2829-2841

We investigated the effectiveness of mate allocation strategies accounting for non-additive genetic effects to improve crossbred performance in a two-way crossbreeding scheme. We did this by computer simulation of 10 generations of evaluation and selection. QTL effects were simulated as correlated across purebreds and crossbreds, and (positive) heterosis was simulated as directional dominance. The purebred-crossbred correlation was 0.30 or 0.68 depending on the genetic variance component used. Dominance and additive marker effects were estimated simultaneously for purebreds and crossbreds by multiple trait genomic BLUP. Four scenarios that differ in the sources of information (only purebred data, or purebred and crossbred data) and mate allocation strategies (mating at random, minimizing expected future inbreeding, or maximizing the expected total genetic value of crossbred animals) were evaluated under different cases of genetic variance components. Selecting purebred animals for purebred performance yielded a response of 0.2 genetic standard deviations of the trait “crossbred performance” per generation, whereas selecting purebred animals for crossbred performance doubled the genetic response. Mate allocation strategy to maximize the expected total genetic value of crossbred descendants resulted in a slight increase (0.8%, 4% and 0.5% depending on the genetic variance components) of the crossbred performance. Purebred populations increased homozygosity, but the heterozygosity of the crossbreds remained constant. When purebred-crossbred genetic correlation is low, selecting purebred animals for crossbred performance using crossbred information is a more efficient strategy to exploit heterosis and increase performance at the crossbred commercial level, whereas mate allocation did not improve crossbred performance.

source : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7407463/pdf/2829.pdf

2020

Cinquante années d’amélioration génétique du porc en France : bilan et perspectives

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Jean-Pierre Bidanel (Inrae) et al., Inra Productions Animales (FRA), 2020, volume 33, n° 1, janvier, p. 1-16

Cette synthèse fait le point sur les principales évolutions de l’amélioration génétique du porc en France depuis la loi sur l’élevage de 1966.
Elle évoque rapidement les 20 premières années, qui ont fait l’objet d’une synthèse en 1986, puis décrit plus en détail les évolutions ultérieures. Les objectifs de sélection, initialement limités aux caractères de production, se sont complexifiés avec la prise en compte de la qualité de la viande, puis de la prolificité et enfin des aptitudes maternelles des truies. La mise en place d’une évaluation génétique utilisant la méthodologie du « BLUP – modèle animal » au milieu des années 1990 et le développement de l’insémination artificielle ont profondément changé le travail des sélectionneurs. Une nouvelle évolution majeure, la sélection génomique, a récemment été mise en place. La sélection a conduit à des améliorations importantes des performances pour les principaux caractères de l’objectif de sélection depuis 1970 : plus de 200 g de gain moyen quotidien, plus de 0,5 point d’indice de consommation, plus de 12 points de taux de viande maigre dans la carcasse, jusqu’à près de six porcelets nés vifs par portée supplémentaires. Ces évolutions favorables ont réduit l’empreinte environnementale de la production, mais ont également eu des effets défavorables : une augmentation la mortalité des porcelets avant sevrage et une plus grande hétérogénéité des performances. Les enjeux pour l’avenir en termes d’objectifs d’amélioration génétique (prise en compte de caractères liés au bien-être, à la robustesse et à l’adaptation…), de méthodes et d’outils sont ensuite discutés.

source : https://productions-animales.org/article/view/3092/11035

ENG

Fifty years of pig breeding in France: outcomes and perspectives

This synthesis reviews the main changes that have occurred in the pig breeding sector in France since the 1966 breeding act. It briefly discusses the first 20 years, which were the subject of a review in 1986. It describes in more detail the subsequent changes. Breeding goals, initially limited to production traits, have then integrated meat quality traits, sow prolificacy and maternal abilities. The implementation of a genetic evaluation using the BLUP animal model methodology in the mid-1990s and the development of artificial insemination, have profoundly changed the breeders’ work. A new major evolution, genomic selection, has recently been implemented. Large genetic gains have been obtained since 1970 for the main components of the breeding goal: they have exceeded 200 g/d for on-test average daily gain, -0.5 points for feed conversion ratio and 12 points of percentage for carcass lean content, and approached six piglets born alive per litter. These gains have allowed to reduce the environmental footprint of pig production, but also had some detrimental effects: an increase in piglet preweaning mortality and a larger heterogeneity of performances. Issues for future breeding goals (inclusion of traits related to welfare, robustness and adaptation…), methods and tools are then discussed.

https://productions-animales.org/article/view/3092/11035

2020

SNP-based mate allocation strategies to maximize total genetic value in pigs

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David González‑Diéguez (Inrae et Université de Toulouse) et al., Genetics Selection Evolution (G3), 2019, volume 51, n° 55, septembre, p. 55-64

Background: Mate allocation strategies that account for non-additive genetic effects can be used to maximize the overall genetic merit of future offspring. Accounting for dominance effects in genetic evaluations is easier in a genomic context, than in a classical pedigree-based context because the combinations of alleles at loci are known. The objective of our study was two-fold. First, dominance variance components were estimated for age at 100 kg (AGE), backfat depth (BD) at 140 days, and for average piglet weight at birth within litter (APWL). Second, the efficiency of mate allocation strategies that account for dominance and inbreeding depression to maximize the overall genetic merit of future offspring was explored.

Results: Genetic variance components were estimated using genomic models that included inbreeding depression with and without non-additive genetic effects (dominance). Models that included dominance effects did not fit the data better than the genomic additive model. Estimates of dominance variances, expressed as a percentage of additive genetic variance, were 20, 11, and 12% for AGE, BD, and APWL, respectively. Estimates of additive and dominance single nucleotide polymorphism effects were retrieved from the genetic variance component estimates and used to predict the outcome of matings in terms of total genetic and breeding values. Maximizing total genetic values instead of breeding values in matings gave the progeny an average advantage of - 0.79 days, - 0.04 mm, and 11.3 g for AGE, BD and APWL, respectively, but slightly reduced the expected additive genetic gain, e.g. by 1.8% for AGE.

Conclusions: Genomic mate allocation accounting for non-additive genetic effects is a feasible and potential strategy to improve the performance of the offspring without dramatically compromising additive genetic gain.

source : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6764135/pdf/12711_2019_Article_498.pdf

2019

Evaluations génétiques et génomiques des populations porcines

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Sandrine Schwob, Alban Bouquet et Pauline Brenaut, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 84

Le travail de sélection a pour but d’améliorer le niveau moyen des performances des populations porcines sur des caractères d’intérêt économique pour l’ensemble de la filière porcine française. Ce travail d’amélioration génétique consiste à repérer les meilleurs individus d’une génération pour les garder 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. L’information du génome des animaux est également prise en compte dans les lignées femelles Large White (LW) et Landrace français (LF). Chaque semaine, les meilleurs candidats LW et LF sont génotypés sur puces ADN basse densité. Puis les génotypages haute densité sont reconstitués par imputation, permettant ainsi d’optimiser les coûts. Pour consolider les populations de référence, les reproducteurs les plus utilisés en sélection sont de nouve

PDF icon Sandrine Schwob, Alban Bouquet et Pauline Brenaut, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 84
2019

Evaluations génétiques et génomiques des populations porcines

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Sandrine Schwob, Alban Bouquet et Pauline Brehaut, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 53

Le travail de sélection a pour but d’améliorer le niveau moyen des performances des populations porcines sur des caractères d’intérêt économique pour l’ensemble de la filière porcine française. Ce travail d’amélioration génétique consiste à repérer les meilleurs individus d’une génération pour les garder 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, cinq populations porcines (4 collectives : Large White lignée femelle, Landrace français, Piétrain et Large White lignée mâle, et 1 autonome : Duroc Axiom) sont évaluées et les VG sont transmises aux sélectionneurs, organismes de sélection porcine (OSP), groupements d’éleveurs et centres d’insémination animale (CIA).

PDF icon Sandrine Schwob, Alban Bouquet et Pauline Brehaut, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 53, fiche n° 24
2018

Evaluations génétiques des populations porcines

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Fiche n° 055 : progrès génétiques

La sélection génétique a pour but d’améliorer le niveau de performances moyennes des populations porcines sur des caractères d’intérêt économique en mesurant les performances des animaux sur ces caractères.
Le travail de sélection consiste à repérer les meilleurs individus d’une génération qui seront gardés comme reproducteurs. Pour cela, des modèles statistiques estiment la valeur génétique des candidats à partir de leurs performances propres et de celles de leurs apparentés et contemporains.
Chaque semaine, les valeurs génétiques des animaux de 8 populations porcines (4 collectives : Large White lignée Femelle, Landrace, Piétrain et Large White lignée Mâle, et 4 autonomes : Duroc Gène+, lignée sino-européenne de Gène+ Taï-Zumu, Duroc ADN et Piétrain Horizon+) sont calculées et transmises aux sélectionneurs, organismes de sélection porcine (OSP) et centres d’insémination artificielle (CIA).

PDF icon fiche_bilan2014_055.pdf
2015

Evaluations du système d'information génétique

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Fiche n° 47 : Progrès génétiques

La circulation de l’information est une composante importante dans l’efficacité des programmes  de sélection. Les performances mesurées dans les élevages ou dans les stations de contrôle de performances sont chargées en continu dans la base de données nationale génétique (BANAPOG). Chaque semaine, elles servent à l’estimation de valeurs génétiques actualisées des animaux qui sont transmises aux éleveurs sélectionneurs afin de les aider pour le renouvellement des animaux. Les échanges entre les logiciels de terrain ayant un module génétique et la base de données nationale se fait sous forme d’un fichier normalisé au format XML. Ce vecteur informatique sert également à la gestion des mouvements d’animaux, du catalogue des verrats d’IA et a la diffusion des valeurs génétiques.

Les évolutions apportées dans le système d’informations sont centralisées et coordonnées par l’IFIP qui assure également la maitrise d’ouvrage pour la base de données nationale génétique BANAPOG ainsi que différentes applications en étroite relation avec celle-ci, à savoir :

DeltaG : logiciel de gestion génétique utilise dans les élevages de sélection et quelques élevages de multiplication mâle ;

Porcia : base de données des verrats en CIA qui sert de support a la diffusion du catalogue des verrats aux acteurs génétiques (CIA, OSP, sélectionneurs, multiplicateurs) avec possibilité de la fournir également à des producteurs. L’application de gestion des verrats d’IA est utilisée maintenant par la plupart des Organisations de Sélection ayant une activité sur le territoire;

Porsta : logiciel de collecte des performances mesurées sur les animaux élevés dans les stations de contrôle des performances;

• L’application de concentration/diffusion qui, d’une part, récupère et vérifie la structure des fichiers apportes par les éleveurs et les structures contenant les performances zootechniques et génétiques et, d’autre part, génère et distribue les fichiers de valeurs génétiques et/ou le catalogue des verrats d’IA aux utilisateurs.

Les développements informatiques pour l’année 2013 ont permis l’amélioration du circuit général de l’information ainsi que l’ajout de nouvelles données que ce soit pour l’alimentation de la base nationale Banapog que pour la diffusion de nouveaux caractères génétiques évalués.

L’automatisation des échanges a été également améliorée et l’optimisation et le renouvellement de matériel informatique a permis d’améliorer considérablement les temps d’intégration des données dans la base nationale.

PDF icon fiche_bilan2013_47.pdf
2014

Evaluations génétiques des populations porcines

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Fiche n° 48 : Progrès génétiques

Les meilleurs animaux d'une génération sont sélectionnés parmi les candidats à la sélection pour devenir de futurs reproducteurs.

Le potentiel génétique d'un animal est évalué en considérant ses propres performances ainsi que celles de tous ses contemporains et apparentés.

Chaque semaine, les valeurs génétiques des animaux des populations collectives et de certaines populations autonomes collectives et de certaines populations autonomes sont calculées et transmises aux sélectionneurs, organismes de sélection porcine (OSP) et centres d'insémination artificielle.

PDF icon fiche_bilan2013_48.pdf
2014

Evaluations génétiques des populations porcines

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Les meilleurs animaux d’une génération sont choisis parmi les candidats à la sélection pour devenir de futurs reproducteurs.

Le potentiel génétique d’un animal est évalué en considérant ses propres performances ainsi que celles de tous ses contemporains et apparentés.

Chaque mois, les valeurs génétiques des animaux des populations collectives et de certaines populations autonomes sont calculées conjointement par l’INRA et l’IFIP.

Les valeurs génétiques sont ensuite transmises aux sélectionneurs, organismes de sélection et centres d’insémination artificielle.
PDF icon Evaluations génétiques des populations porcines
2011

Evaluation génétique des populations porcines

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Les meilleurs animaux d’une génération sont sélectionnés parmi les candidats à la sélection pour devenir de futurs reproducteurs.

Le potentiel génétique d’un animal est évalué en considérant ses propres performances ainsi que celles de tous ses contemporains et apparentés.

Chaque mois, les valeurs génétiques des animaux des populations collectives et de certaines populations autonomes sont calculées conjointement par l’INRA et l’IFIP.
PDF icon Evaluation génétique des populations porcines
2010

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

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2010

Genetic evaluation of the French Piétrain purebred population including the halothane genotype

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PDF icon Genetic evaluation of the French Piétrain purebred population including the halothane genotype
2010

Genetic parameters and genetic trends of the sino-european Tai Zumu composite line

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2010

Prise en compte du génotype halothane dans l’évaluation génétique de la population Piétrain

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Poster. Dans la population française Piétrain, les animaux sont sélectionnés, d’une part, selon leur génotype au locus Hal de la sensibilité à l’halothane (NN, Nn, ou nn) et, d’autre part, à l’aide d’un indice de sélection classique. Cette stratégie conduit à des résultats vraisemblablement sub‐optimaux.

L’objectif de cette étude, mise en place pour répondre aux attentes des sélectionneurs, est d’évaluer l’intérêt de la prise en compte du génotype halothane dans l’évaluation génétique de la population française Piétrain.
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2010

Effect of the halothane genotype on growth performances, carcase and meat quality traits in the Piétrain breed of the French national pig breeding program

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The halothane allele (n) is segregating in the French national Pietrain breed. Records from the three French central test stations were available for 1,557 Pietrain pigs of known halothane gene status (128 NN, 334 Nn and 1,095 nn). Production traits, carcase composition and meat quality measurements were studied to compare the three genotypes and assess the allele effects.
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2009

Genetic correlations between carcase length, fat and muscle depths and primal cut weights in the French Large White sire line

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Records for the French national Large White sire line were collected between 1999 and 2008 for 65,082 pigs on farm and for 2,429 carcases of siblings measured in three test stations. Ultrasonic measures of backfat and muscle depth were recorded in vivo on farm. In addition, fat and muscle depth as well as length were recorded on carcases of littermates. Weights of primal cuts included back leg, loin with the skin and fat trimmed as well as shoulder and belly weights.
PDF icon Genetic correlations between carcase length, fat and muscle depths and primal cut weights in the French Large White sire line
2009

Variation and trends for weight of individual carcase cuts

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The value of a pig carcase is determined by its weight, fatness level and muscularity but there are differences between genotypes in the weight of the loin, back leg, belly and shoulder. The results of this study show that selection on backfat and muscle depth in addition to estimated lean meat content does not improve conformation in the whole carcase.
PDF icon Variation and trends for weight of individual carcase cuts
2008

A comparison of vitality and growth performance before weaning of crossbred piglets obtained from Piétrain or crossbred Large White x Piétrain boars and Large White x Landrace sows

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PDF icon A comparison of vitality and growth performance before weaning of crossbred piglets obtained from Piétrain or crossbred Large White x Piétrain boars and Large White x Landrace sows
2007

Populations des Livres Généalogiques Porcins Collectifs. Evaluations génétiques BLUP 2001-2006.

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Les évolutions génétiques dans les 4 populations des Livres Généalogiques

Porcins Collectifs ont été calculées, pour les caractères de production, à partir

des valeurs génétiques des animaux contrôlés en ferme et en station, nés entre 2001 et 2006 (l'année 2001 étant fixée à 0). Pour l'évolution génétique sur la taille de portée, le calcul concerne les truies ayant eu des portées en sélection, nées entre 1995 et 2005 (l'année 1995 étant fixée à 0).

Ces données sont extraites du Porc par les Chiffres édition 2007 à paraître dès Juillet.
PDF icon Populations des Livres Généalogiques Porcins Collectifs. Evaluations génétiques BLUP 2001-2006.
2007

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