Modelling and optimizing of sequential selection schemes: A poultry breeding application

French. Un schéma de sélection, séquentiel, où les animaux sont classés à l’aide d’un indice BLUP multicaractère a été modélisé. Les générations sont chevauchantes, et la réduction des variances génétiques sous l’effet de la sélection est pris en compte, afin de prédire le progrès génétique asymptotique. Les reproducteurs choisis sont ceux dont la descendance a, en espérance, la plus forte valeur génétique additive (sélection des meilleurs couples parmi tous ceux déjà formés). Cette procédure permet l’utilisation optimale de l’information recueillie au moment du choix des reproducteurs. Les effets de la sélection sur la moyenne et la variance des caractères sont pris en compte par les formules de Tallis, tandis qu’une formule matricielle est utilisée afin de calculer simultanément le progrès génétique et les écarts de niveau entre cohortes. Les applications numériques portent sur un schéma « dinde» et étudient l’influence de la pondération relative donnée au poids et à la ponte dans l’objectif de sélection sur le progrès génétique attendu pour les sept caractères inclus dans l’objectif (poids mâles et femelles mesurés à 12 et 16 semaines, et trois pontes partielles), et des paramètres démographiques du schéma. Différentes stratégies de sélection sont ainsi comparées. Quand les caractères de ponte sont prépondérants dans l’objectif de sélection, il est préférable d’augmenter le nombre de femelles mesurées en ponte, et de pratiquer une sélection des couples, plutôt que de chercher à réduire l’intervalle de génération en n’utilisant que les plus jeunes mâles. Cette modélisation constitue, malgré l’absence de prise en compte de la consanguinité, un outil utile pour le sélectionneur, afin de prévoir les conséquences, à long terme, de sa politique de sélection.

English. A sequential selection scheme, where candidates are ranked using a multiple trait BLUP selection index, was modelled deterministically. This model accounts for overlapping generations and for the reduction of genetic variances under selection, in order to predict the asymptotic genetic gain. Sires and dams are selected among the pairs already created whose progeny have maximum expected average genetic merit. This procedure allows for an optimal use of the available information when the pairs are selected. Effects of selection on the mean and variance of the traits measured on selected animals are accounted for using the Tallis formulae, while a matrix formula is used in order to simultaneously derive genetic lags and gains. The evolution of inbreeding rate was not modelled. Numerical applications were related to a turkey breeding plan. The impact of the relative weight given to growth (male and female body weight, measured at 12 and 16 weeks) and reproduction traits (three partial egg number records) on the expected genetic gains was investigated. Influence of demographic parameters was also studied. Different selection strategies were compared. When the selection objective is mainly to improve laying ability, it is more relevant to increase the amount of information on laying performance, and to apply selection of best mated pairs, rather than to reduce generation intervals by only using the youngest sires. This modelling can be viewed as a useful tool, in order to foresee the consequences of any change in the breeding plan for the long-term genetic gain.