La base documentaire de l'IFIP

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Modélisation de l'évolution moyenne du poids vif après la mise bas selon l'âge chez des truies croisées Large White x Landrace

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 123-128, par Nathalie Quiniou

Le rang de portée et l'épaisseur de lard dorsal au début de la gestation sont deux critères utilisés par de nombreux éleveurs pour grouper les truies et choisir le niveau de rationnement appliqué à l'échelle de la case ou de l'individu. Ignorer la variabilité du poids vif et de l'âge à un rang de portée donné peut induire un accroissement de l’hétérogénéité dans l'état des réserves entre truies d’une même bande. Mieux ajuster la ration à la dynamique des changements de poids au cours de la carrière de la truie implique de peser les truies et de définir l’objectif de poids vif en fin de gestation en fonction de l'âge. A partir des données obtenues en station expérimentale sur 90 truies Large White x Landrace, nées entre 2012 et 2015 et suivies sur au moins six cycles, plusieurs modèles de croissance sont étudiés pour modéliser l’évolution du poids après la mise bas (PV) en fonction de l’âge (t). La précision de prédiction (hors primipares) est environ de 15 kg quand le poids (P1i) et l’âge (t1i) individuel à la première mise bas sont pris en compte (e.g. modèle de Weibull : P1i + (326,3 – P1i)(1 - exp(-(2,288/1000 x (t – t1i))1,041))) contre environ 16 kg quand ce n'est pas le cas (e.g. modèle de Brody : 331,4 x (1 - 0,821 x exp(-2,121/1000t))). L’évaluation de ces équations à partir de trois autres jeux de données obtenues dans le même élevage indique une évolution du PV avec l'âge similaire à celle du jeu initial. Le calibrage d’un modèle adapté à chaque élevage de production sera possible dans un futur proche dès lors que les truies seront pesées avec des bascules automatiques, développées dans une optique d’élevage de précision.

Modelling the relationship between body weight and age at farrowing in Large White x Landrace sow

Parity and backfat thickness are frequently used by farmers to group gestating sows and thereafter choose a feeding plan at the pen- or individual-scale. At a given parity, ignoring differences in body weight with age contributes to the increase in variability of body reserves at farrowing. Therefore, improving the adequacy of the feed allowance relies on better knowledge of the dynamic change in body weight over the productive lifetime. Data collected routinely on an experiment station from 90 crossbred Large White x Landrace sows were used to characterise the relationship between individual age (t) and body weight after farrowing (BW). Sows were born from 2012-2015 and studied over at least six parities. Accuracy of the prediction (without primiparous sows) was around 15 kg when the individual BW (P1i) and age (t1i) at first parity were considered (e.g., Weibull model: P1i + (326.3 – P1i)(1 - exp(-(2.288/1000 x (t – t1i))1.041))), otherwise 16 kg (e.g., Brody model : 331.4 x (1 – 0.821 exp(-2.121/1000t))). Models were evaluated using three other datasets obtained within the same herd from sows born over a period of 12 years. Relationships between BW and age obtained from these datasets were relatively similar to those of the initial dataset. It appeared that the more homogeneous the herd was, the more accurate was the prediction. Calibration of such models for a commercial herd should be possible in the near future from automatic BW measurement, using tools developed in the context of precision farming.

2019

Genomic data reveals large similarities among Canadian and French maternal pig lines

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Raphaël Boré et al., Canadian Journal of Animal Science, volume 98, n° 4, décembre, p. 809-817

Combiner des populations de référence provenant de différents pays ou de différentes races peut être un moyen abordable d’agrandissement de la taille de la population de référence pour les prédictions génomiques. Par conséquent, les principaux objectifs de cette étude sont d’évaluer la diversité génomique entre et au sein des deux races porcines françaises et canadiennes (Landrace et Yorkshire) ainsi que l’apparentement des populations afin d’évaluer la faisabilité de combiner les populations de référence des deux pays en une population de référence commune pour la sélection génomique porcine. Un total de 14,756 animaux ont été génotypés sur deux puces à ADN commerciales (~ 65K SNPs). L’analyse en composantes principales discrimine clairement les deux races Landrace et Yorkshire, et dans une moindre mesure les populations de chacun des deux pays. Le déséquilibre de liaison (LD) entre les SNPs adjacents est similaire dans les populations Yorkshire. En revanche, les niveaux de LD sont légèrement différents pour les populations Landrace. La persistance de phase gamétique entre les populations Yorkshire est très élevée (0.96 à une distance de 0.05 Mb) et élevée entre les populations Landrace (0.88 à une distance de 0.05 Mb). Ces persistances de phase gamétique élevées suggèrent que les lignées maternelles canadiennes et françaises sont génétiquement proches les unes des autres. Ces résultats sont prometteurs et indiquent que la précision des valeurs génomiques estimées pourrait augmenter avec une population de référence commune entre le Canada et la France.

https://www.nrcresearchpress.com/doi/pdf/10.1139/cjas-2017-0103

Genomic data reveals large similarities among Canadian and French maternal pig lines

Combining reference populations from different countries and breeds could be an affordable way to enlarge the size of the reference populations for genomic prediction of breeding values. Therefore, the main objectives of this study were to assess the genetic diversity within and between two Canadian and French pig breeds (Landrace and Yorkshire) and the genomic relatedness among populations in order to evaluate the feasibility of an across-country reference population for pig genomic selection. A total of 14,756 pigs were genotyped on two SNP chip panels (~65K SNPs). A principal component analysis clearly discriminated Landrace and Yorkshire breeds, and also, but to a lesser extent, the Canadian and French purebred pigs of each breed. Linkage disequilibrium (LD) between adjacent SNPs was similar within Yorkshire populations. However, levels of LD were slightly different for Landrace populations. The consistency of gametic phase was very high between Yorkshire populations (0.96 at 0.05 Mb) and high for Landrace (0.88 at 0.05 Mb). Based on consistency of gametic phase, Canadian and French pig maternal lines are genetically close to each other.
These results are promising, as they indicate that the accuracy of estimated genomic breeding values may increase by combining reference populations from the two countries.

https://www.nrcresearchpress.com/doi/pdf/10.1139/cjas-2017-0103

2018

Relationship between age and body weight at farrowing over 6 parities in Large White × Landrace sow

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Nathalie Quiniou, 69th Annual meeting of the european federation of animal science (EAAP), Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018 

At the beginning of the gestation, parity and back fat (BT) thickness are frequently used by farmers to choose among different feeding plans the most adapted one to feed each sow if individual feeding is possible. Otherwise, BT is used to allocate the sows to one of the available pens and to adapt the feed allowance at the group level. Usually a single target of BT at farrowing is retained at the herd scale, and each sow is expected to make up its BT for the difference between the target and its own initial BT. According to the factorial approach used to assess nutrient requirements, achieving an expected BT gain implies that enough energy is supplied above maintenance. Based on equation published by Dourmad et al., expected energy retention is obtained by the difference between the initial (calculated from measured BT and BW) and the final amount of energy (calculated from expected BT and BW).
When no information is collected on BW during the gestation, the expected final BW is also used to assess daily BW and corresponding maintenance requirement and to take into account impacts of housing conditions (temperature, activity level). Then, adequacy of the energy supply depends not only on initial and final BT, but also on initial BW and final BW. Individual BW have been collected over successive parities in the IFIP facilities (n=6,288 from Large White × Landrace sows born since 2000). Data of 90 sows born between 2012 and 2015, studied over at least 6 parities and group-housed from the 28th to the 108th day of gestation, were used to characterize the relationship between age and BW after farrowing based on BW at the first farrowing (BW_P1) and BW gain afterwards, with BW at the 6th parity considered as the mature BW: BWi(Age), kg = 145.6 + 0.171 × Age_P1i+ 111.4 × (1 – exp(- 1.453/1000 × (Age-Age_P1i)1.084)), RMSEP=16 kg; with Age_P1i: the individual age at the first farrowing used to adjust the mean BW_P1. Based on this equation, the individual expected BW gain (both growth and recovering parts) can be calculated and, combined with BT gain, used to assess the corresponding energy requirement for precision feeding during gestation. Its calibration for other lines or farms will require specific measurements due to interactions with management.

PDF icon Nathalie Quiniou, 69th EAAP, Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018
2018

Relationship between age and body weight at farrowing over 6 parities in Large White × Landrace sow

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Nathalie Quiniou, 69th Annual meeting of the european federation of animal science (EAAP), Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018 

At the beginning of the gestation, parity and back fat (BT) thickness are frequently used by farmers to choose among different feeding plans the most adapted one to feed each sow if individual feeding is possible. Otherwise, BT is used to allocate the sows to one of the available pens and to adapt the feed allowance at the group level. Usually a single target of BT at farrowing is retained at the herd scale, and each sow is expected to make up its BT for the difference between the target and its own initial BT. According to the factorial approach used to assess nutrient requirements, achieving an expected BT gain implies that enough energy is supplied above maintenance. Based on equation published by Dourmad et al., expected energy retention is obtained by the difference between the initial (calculated from measured BT and BW) and the final amount of energy (calculated from expected BT and BW).
When no information is collected on BW during the gestation, the expected final BW is also used to assess daily BW and corresponding maintenance requirement and to take into account impacts of housing conditions (temperature, activity level). Then, adequacy of the energy supply depends not only on initial and final BT, but also on initial BW and final BW. Individual BW have been collected over successive parities in the IFIP facilities (n=6,288 from Large White × Landrace sows born since 2000). Data of 90 sows born between 2012 and 2015, studied over at least 6 parities and group-housed from the 28th to the 108th day of gestation, were used to characterize the relationship between age and BW after farrowing based on BW at the first farrowing (BW_P1) and BW gain afterwards, with BW at the 6th parity considered as the mature BW: BWi(Age), kg = 145.6 + 0.171 × Age_P1i+ 111.4 × (1 – exp(- 1.453/1000 × (Age-Age_P1i)1.084)), RMSEP=16 kg; with Age_P1i: the individual age at the first farrowing used to adjust the mean BW_P1. Based on this equation, the individual expected BW gain (both growth and recovering parts) can be calculated and, combined with BT gain, used to assess the corresponding energy requirement for precision feeding during gestation. Its calibration for other lines or farms will require specific measurements due to interactions with management.

PDF icon Nathalie Quiniou, 69th EAAP, Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018, visuels
2018

Genomic mating allocation model with dominance to maximize overall genetic merit in Landrace pigs

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D. Gonzalez-Dieguez et al., 69th Annual meeting of the european federation of animal science (EAAP), Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018

Mating allocation strategies that account for dominance can be of interest for maximizing the overall genetic merit of future offspring. In a genomic context, accounting for dominance effects in genetic evaluations is easier than in a classical pedigree-based context. The objective of the present study was to evaluate, in terms of genetic gain, the efficiency of a genomic mating allocation model accounting for dominance in a Landrace pig population. Genetic variance components were estimated for three traits (age at 100 kg, backfat depth and average piglets weight per litter) using an additive and dominance GBLUP model with inbreeding. The estimated additive and dominance genetic variances were used to obtain additive and dominant SNP effects using a BLUP-SNP model. Then, additive breeding values (BV) and total genetic values (TGV, those including dominance) were predicted for the offspring of all possible matings between 40 boars and around 1,500 sows (the number of available sows depended on the trait). Following a traditional breeding scheme, the best matings resulting from 40 boars and 600 sows, were selected based either on BV or TGV using linear programming. The expected genetic gain was calculated as the difference between the mean BV (or the mean TGV) of selected matings and the mean BV (or the mean TGV) of all possible matings. Results show that, for the analysed traits, mating allocation is a feasible and a potential strategy to improve the productive performance of the offspring (i.e. to improve their TGV) without compromising the additive genetic gain in this Landrace pig population.

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2018

Using 1K SNP panel for genomic selection in 3 French pig breeds: Accuracy of Imputation and estimation of genomic breeding values using 1K SNP panel, designed for several breeds in French pig populations

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Céline Carillier-Jacquin (Université de Toulouse, INRA, INPTet ENVT)  et al., World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Auckland, Nouvelle-Zélande, 11–16 février 2018, p. 294-298

The current cost of medium density SNP chips is a limit to the development of genomic selection in pig populations (Badke et al., 2014; Wellmann et al., 2013). To reduce the cost of genotyping, a low density (LD) SNP chip was designed in 2016 and has been used in routine.
This LD panel of around 1100 SNP was optimized for imputation accuracy in the French Landrace (Land) pig population using equally spaced SNP with minor allele frequency (MAF) larger than 0.2. In the present study, we proposed to adapt the panel to two other major French pig breeds i.e. Large White (LW) and Pietrain (PI) lines. Imputation accuracy as well as the impact on genomic estimated breeding value (GEBV) were estimated in the three breeds using this new SNP chip design.

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2018

Quelles génétiques dans les élevages porcins français ?

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Claire Hassenfratz, Tech Porc (FRA), 2017, n° 36, juillet-août, p. 36-37

Les tendances dans le choix des reproducteurs évoluent constamment. Désormais les croisements de cochettes parentales se concentrent en deux types, alors qu’en parallèle les alternatives au Piétrain en verrat terminal augmentent.

PDF icon Claire Hassenfratz, Tech Porc (FRA), 2017, n° 36, juillet-août, p. 36-37
2017

Faire évoluer les outils de sélection pour préparer l'avenir

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Tech Porc (FRA), 2017, n° 34, mars-avril, p. 43-45, par Joël Bidanel

Les organismes de sélection vont toujours plus loin dans l'optimisation de leurs outils, à l'exemple de Nucléus, qui consolide sa pyramide de sélection en investissant dans un élevage de 170 truies Landrace. Les index génomiques ont permis de choisir les meilleurs reproducteurs issus de trois élevages d'un très haut statut sanitaire. Cet outil permettra de tester des nouvelles méthodes de sélection pour répondre aux attentes des éleveurs.

PDF icon Tech Porc (FRA), 2017, n° 34, mars-avril, p. 43-45, par Joël Bidanel
2017

Calcul des valeurs génétiques des populations porcines

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Fiche n° 057 : réduction des coûts d'élevage

La sélection génétique a pour but d’améliorer le niveau de performances moyennes des populations porcines sur des caractères d’intérêt économique.
Le travail de sélection consiste à repérer les meilleurs individus d’une génération qui seront gardés 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, 6 populations porcines (4 collectives : Large White lignée Femelle, Landrace, Piétrain et Large White lignée Mâle, et 2 autonomes :
Duroc ADN et Piétrain Horizon+) sont évaluées et les Valeurs Génétiques sont transmises aux sélectionneurs, organismes de sélection porcine (OSP), groupements d’éleveurs et centres d’insémination artificielle (CIA).

PDF icon fiche_bilan2015_057.pdf
2016

Suivi et animation des schémas de sélection

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Fiche n° 058 : progrès génétiques

La gestion d’un schéma de sélection suppose une prise de décisions au quotidien. Ces décisions peuvent être de nature stratégique : pour définir un objectif de sélection, raisonner un investissement, etc…, ou opérationnelle pour le choix des reproducteurs et la réalisation des accouplements par exemple.
Il est donc important de fournir aux entreprises de sélection des outils pour faciliter et fiabiliser les prises de décision.
De tels outils sont actuellement développés par l’IFIP pour optimiser le progrès génétique réalisé dans les schémas des lignées porcines inscrites aux livres généalogiques porcins collectifs (LGPC).
Les outils mis en place en 2013-2014 ont permis de définir de nouveaux objectifs de sélection pour les lignées porcines des LGPC et de réaliser un suivi fin de l’efficacité des schémas de sélection.

PDF icon fiche_bilan2014_058.pdf
2015

Nouveaux objectifs de sélection des lignées femelles

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Les objectifs de sélection des lignées collectives Large-White femelle et Landrace ont été récemment réactualisés par France Génétique Porc. Ils répondent aux objectifs fixés par les éleveurs et la filière et intègrent de nouveaux caractères de qualités maternelles.

PDF icon techporc_bidanel_n21_2015.pdf
2015

Profil nutritionnel Inraporc n° 55 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

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FICHE N° 55

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 53 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

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FICHE N° 53

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 59 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des femelles

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FICHE N° 59

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 56 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

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FICHE N° 56

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 54 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

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FICHE N° 54

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 60 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

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FICHE N° 60

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 58 : (LWxLD) x (LWxPP) Profil des mâles castrés

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FICHE N° 58

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 17 : Landrace lignée collective profil des mâles castrés

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FICHE N° 17

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

Profil nutritionnel Inraporc n° 16 : Landrace (lignée collective) profil des mâles castrés

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FICHE N° 16

Fiches « Profils nutritionnels » selon la population génétique.
Le logiciel InraPorc estime les besoins nutritionnels des porcs à partir de la connaissance de leur évolution du poids en fonction de l’âge et de la consommation d’aliment.
Dans le contexte français de production porcine, il existe un grand nombre de croisements génétiques utilisés en élevage.
Cette multiplicité des types de croisement est associée à des profils de croissance et de consommation eux aussi très divers. L’IFIP a mis en place dans la station de Romillé, un programme de caractérisation des profils de porcs obtenus à partir de truies LWxLD et de différents types de verrats. Ce travail inclut l’analyse des données acquises dans les stations de testage du Rheu et Mauron à partir d’animaux de race pure.
Une fois ces profils caractérisés, le logiciel InraPorc est utilisé pour déterminer les besoins moyens de ces différentes populations. Les résultats moyens obtenus pour chaque population de porcs sont diffusés sous forme de fiches.

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2013

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