Génétique

Métier génétique

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Amont
Titre de présentation: 
génétique
Prix
25,00 €

Les chiffres clés les plus récents des filières porcines dans le monde et l’UE (production, consommation, cheptel...) et de la filière porcine en France ; les données utiles pour se repérer tout au long de l’année et à avoir toujours sous la main : un outil indispensable à tous !

  • les échanges (import/export),
  • les élevages de porcs (cheptel/régions, commerce et signes de qualité),
  • les coûts des bâtiments, le secteur de l’aliment pour porc,
  • la sélection (truies, insémination, évolutions génétiques),
  • l’abattage (entreprises, classement des carcasses, paiement au TMP),
  • le secteur de la charcuterie (entreprises et produits),
  • la consommation des viandes et la distribution des produits du porc

sous forme de tableaux, cartes, graphiques.

Un fichier powerpoint contenant les principaux graphiques complète la brochure ; les visuels présentant chaque maillon de la filière peuvent directement servir à la préparation d’interventions techniques. Il vous sera envoyé sur simple demande : ifip@ifip.asso.fr

Edition IFIP, 39 pages, 16 X 24

Prix
95,00 €

Nouvelle version du Mémento de l’éleveur de porcs (7ème Edition) actualisée par les experts de l’Ifip, des nouvelles connaissances acquises ces 10 dernières années. Ouvrage de référence, compilation de connaissances de base, accessible et pédagogique particulièrement adapté aux étudiants (tarif réduit sur demande), apprentis et nouveaux venus du secteur porcin. Indispensable à tous les acteurs et professionnels de l’élevage porcin français. Au sommaire :

Prix
107,00 €

Le recueil des JRP permet la diffusion rapide des résultats de la recherche francophone sous forme d’articles de 6 pages ou 2 pages, comprenant tous un résumé en anglais.

Fichier en format PDF à télécharger.

Au Sommaire :

Prix
65,00 €

Boris Duflot et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, Paris, p. 221-226

Eva Reucheron (Ifip / Ecole Supérieure d'Agricultures,d'Angers), 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, poster

Poster.

La préservation de la diversité génétique des populations en sélection est indispensable pour maintenir le progrès génétique sur le long terme. La méthode de sélection selon les contributions optimales (ou OCS) fait référence pour maximiser le progrès génétique tout en limitant l’augmentation de la consanguinité. La disponibilité de données génomiques pour l’ensemble des reproducteurs en sélection pourrait être valorisée dans la méthode OCS pour affi ner les choix de reproducteurs et leur utilisation en sélection. 

Eva Reucheron (Ifip / Ecole Supérieure d'Agricultures,d'Angers), 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, p. 47-48, poster

Poster.

La méthode de sélection selon les contributions génétiques optimales (OCS) développée par Meuwissen (1997) fait consensus dans la communauté scientifique pour préserver au mieux la diversité génétique dans les populations sélectionnées tout en maximisant le progrès génétique réalisé. Cette méthode, basée sur un algorithme d’optimisation, recommande un nombre d’accouplements à réaliser pour chaque reproducteur qui maximise le progrès génétique attendu dans la descendance en respectant une contrainte d’augmentation de la consanguinité. Aujourd’hui, tous les reproducteurs utilisés dans le schéma de sélection Landrace sont génotypés. Cette nouvelle information pourrait permettre d’affiner les choix de reproducteurs avec l’OCS et favoriser l’utilisation des individus contribuant le plus à la diversité génétique. Cette étude propose ainsi d’évaluer les conséquences d’intégrer l’information génomique pour estimer les contributions génétiques optimales (OCSGeno) des reproducteurs de la population Landrace de l’entreprise de sélection Nucléus par rapport à un scénario de référence dans lequel le pedigree est utilisé (OCSPed).

ENG

Poster.

Impact of genomic information on choices of breeding animals when applying optimal contribution selection to a Landrace population

Optimal contribution selection (OCS) is a method that estimates the optimal number of matings for each breeding animal to maximize genetic gain while limiting the increase in inbreeding to a given level. The objective of this study was to assess the effect of including genomic data in the OCS method on usage recommendationsfor breeding animals in a Landrace population. The OCS method was applied considering 975 top breeding females and 102 breeding boars using at first only pedigree data to evaluate kinship among all breeding animals, and then genomic data. In both cases, the breeding values used in the optimization were those from routine genomic evaluations. The same limit in the increase in inbreeding was considered (0.1%/5 months). Including genomic data in the OCS changed the list of boars to be used only marginally: 38 in the pedigree OCS vs. 37 in the genomic OCS. The number of recommended matings was identical for 31 of the boars, which represented 83% of the matings. Three boars were used only in the genomic OCS, while 4 boars were used only in the pedigree OCS. Finally, only three boars had different contributions when genomic data were integrated in OCS. Both OCS scenarios led to the same expected genetic level of progeny. To conclude, the impact of including genomic data in the OCS is negligible in this Landrace population given the set of constraints considered. Further research is needed to assess if genomic OCS would be more relevant if higher levels of constraint are placed on preserving genetic diversity.

Céline Carillier-Jacquin (Inrae) et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, poster

Poster.

Céline  Carillier-Jacquin (Inrae) et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, p. 45-46, poster

Poster.

Le coût actuel des puces SNP constitue une limite au développement de la sélection génomique dans les populations porcines (Badke et al., 2014; Wellmann et al., 2013). Afin de réduire les coûts de génotypage, une puce SNP basse densité (LD), conçue en 2016, est utilisée en routine. Ce panel LD d'environ 1100 SNP a été optimisé pour maximiser la précision d'imputation dans la population de porcs Landrace français. Dans la présente étude, nous avons proposé d’étudier l’impact de l’utilisation de ce panel pour deux autres grandes races de porc françaises, le Large White et le Piétrain. 

ENG

Poster.

Design of a very low density chip (1 100 SNP) for genomic selection in 3 French pig breeds 

To reduce genotyping costs for genomic selection, a Low-Density SNP (LD) chip, designed in 2016, is now used routinely. This panel is composed of approximately 1 100 equidistant SNPs. The relevance of this chip has been studied in French populations of the Landrace, Large White and Pietrain pig breeds. The quality of imputation was estimated by the correlation between actual and imputed genotypes and error rates. The impact of imputation on the genomic evaluations was estimated by the correlation between the genomic values obtained for the candidates with imputed genotypes, and those obtained with the high-density genotypes. Average error rates of imputation estimated on all the chromosomes were 0.03, 0.11 and 0.14 for Landrace, Large White and Pietrain, respectively. The estimated correlations between actual and imputed genotypes were relatively high at 0.93, 0.92 and 0.88 for Landrace, Large White and Pietrain populations, respectively. Correlations between genomic breeding values predicted with highdensity genomic data or imputed genomic data from the LD SNP panel ranged from 0.89-0.97 for Large White and Landrace populations for reproductive traits. They were higher than those obtained for the Pietrain population (0.80 and 0.97 for production traits, respectively). In conclusion, despite the limited number of SNPs on the low-density panel used in this study, the imputation accuracy is sufficient to use the imputed genotypes in the genomic evaluations. In practice, genotyping candidates with a LD chip is a solution for selecting future breeding pigs at lower cost.

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