Genetic improvement of litter size in sheep. A comparison of selection methods

French. Cet article discute l’intérêt du taux d’ovulation (OR) pour accroître le progrès génétique sur la taille de portée (LS) et étudie à cet effet divers critères de sélection combinant OR et le taux de survie embryonnaire (ES). On a examiné par simulation les réponses à la sélection en 5 générations dans une population de 20 et 600 reproducteurs mâles et femelles avec 50 réplications par méthode. On a considéré 2 races, de prolificité faible (Mérinos) et moyenne (Lacaune). Les performances ont été générées à partir d’un modèle bicaractère à seuils. Les héritabilitiés d’OR et ES ont été supposées constantes sur l’échelle sous-jacente dans les 2 races et prises égales respectivement à 0,35 et 0,11 avec une corrélation génétique entre ces 2 caractères de - 0,40. Quatre méthodes d’évaluation génétiques ont été comparées : i) Blup unicaractère basé sur LS (b-LS) ; ii) Blup unicaractère basé sur OR (b-OR) ; iii) Blup bicaractère basé sur OR et LS (b-ORLS) ; iv) Prédicteur du maximum a posteriori bicaractère d’un modèle linéaire généralisé où OR est traité comme un caractère continu et ES comme un caractère à seuils (t-ORES). Les réponses observées étaient très voisines avec b-LS, b-ORLS et t-ORES, alors que b-OR donne une réponse significativement inférieure. La réponse sur OR était maximum avec b-OR et minimum avec b-LS, tandis que la réponse sur ES était maximum avec b-LS. Cette étude pose la question de savoir pourquoi la sélection basée sur des indices combinant OR et ES ne donne pas de résultats significativement supérieurs à la sélection sur LS.

English. The objectives of this work were to examine the usefulness of measuring ovulation rate (OR) in order to improve genetic progress of litter size (LS) in sheep and to study different selection criteria combining OR and prenatal survival (ES) performance. Responses to selection for 5 generations within a population of 20 male and 600 female parents were compared using Monte-Carlo simulation techniques with 50 replicates per selection method. Two breeds with low (Merino) and medium (Lacaune) prolificacy were considered. Records were generated according to a bivariate threshold model for OR and ES. Heritabilities of OR and ES in the underlying scale were assumed constant over breeds and equal to 0.35 and 0.11, respectively, with a genetic correlation of -0.40 between these traits. Four methods of genetic evaluation were compared: univariate best linear unbiased prediction (BLUP) using LS records only (b-LS); univariate BLUP on OR records (b-OR); bivariate BLUP using OR and LS records (b-ORLS); and a maximum a posteriori predictor of a generalised linear model whereby OR was analysed as a continuous trait and ES as a binary threshold trait (t-ORES). Response in LS was very similar with b-LS, b-ORLS and t-ORES, whereas it was significantly lower with b-OR. Response in OR was maximum with b-OR and minimum with b-LS. In contrast, response in ES was maximum with b-LS. This study raised the question as to why selection based on indices combining information from both OR and ES did not perform better than selection using LS only.