L’étape préliminaire à l’étude d’un caractère quantitatif est la modélisation statistique des observations, c’est-à-dire la représentation mathématique d’une réalité biologique, cohérente avec le modèle génétique. Ce modèle décrit très généralement chaque observation comme étant la somme d’effets du milieu et d’effets génétiques. Différentes façons de modéliser chacune de ces parties sont possibles en fonction des objectifs de l’étude, et ont des conséquences diverses sur les hypothèses requises pour l’obtention de résultats fiables. Ainsi, il est essentiel d’inclure dans l’analyse uniquement les facteurs du milieu ayant un effet important sur la performance observée, mais sans en omettre aucun. On peut ne faire intervenir dans la partie génétique du modèle que des animaux apparentés aux animaux "auteurs" des observations. Des simplifications importantes notamment calculatoires peuvent en découler, mais les résultats peuvent alors être fortement biaisés si certaines hypothèses qu’il faut faire ne sont pas vérifiées. Enfin, selon qu’une connaissance a priori des caractéristiques statistiques des effets est disponible et utilisée, il est possible de distinguer trois types de modèles (à effets fixés, aléatoires ou mixtes) auxquels correspondent des méthodes différentes d’estimation des paramètres étudiés.

L’étape préliminaire à l’étude d’un caractère quantitatif est la modélisation statistique des observations, c’est-à-dire la représentation mathématique d’une réalité biologique, cohérente avec le modèle génétique. Ce modèle décrit très généralement chaque observation comme étant la somme d’effets du milieu et d’effets génétiques. Différentes façons de modéliser chacune de ces parties sont possibles en fonction des objectifs de l’étude, et ont des conséquences diverses sur les hypothèses requises pour l’obtention de résultats fiables. Ainsi, il est essentiel d’inclure dans l’analyse uniquement les facteurs du milieu ayant un effet important sur la performance observée, mais sans en omettre aucun. On peut ne faire intervenir dans la partie génétique du modèle que des animaux apparentés aux animaux "auteurs" des observations. Des simplifications importantes notamment calculatoires peuvent en découler, mais les résultats peuvent alors être fortement biaisés si certaines hypothèses qu’il faut faire ne sont pas vérifiées. Enfin, selon qu’une connaissance a priori des caractéristiques statistiques des effets est disponible et utilisée, il est possible de distinguer trois types de modèles (à effets fixés, aléatoires ou mixtes) auxquels correspondent des méthodes différentes d’estimation des paramètres étudiés.

Le Département de Génétique Animale a été précurseur de l’informatique à l’INRA sous l’impulsion de J. Poly, B. Vissac et M. Poutous dans les années 50 ; à cette époque ils réalisaient des calculs sur IBM-704 et 705 et faisaient gérer des fichiers importants sur cartes perforées. En octobre 1962, les premiers équipements de calculs internes sont installés sous forme d’un IBM 1620 qui traite non seulement les données zootechniques mais également des données administratives. En janvier 1968, grâce aux crédits de la nouvelle loi sur l’élevage, est installé l’IBM 360-50, ordinateur de haut de gamme pour l’époque car répondant par exemple aux importants besoins informatiques d’organismes financiers comme la Caisse des Dépôts et Consignations qui en fut dotée au même moment. Associés à du personnel spécialisé regroupé dans une Unité du Département, dénommée Centre de Traitement de l’information génétique (CTIG), ces moyens modernes de calcul permettaient au Département de remplir ses missions au bénéfice des acteurs de l’Amélioration Génétique. Les biométriciens de l’INRA auront également accès à ce matériel avant d’être dotés de moyens propres en 1979. Le Département de génétique animale a donc joué un rôle moteur dans le développement des moyens informatiques de l’Institut. Cela lui permet aujourd’hui, en partenariat avec les Instituts techniques et le ministère de l’Agriculture, de disposer des outils nécessaires pour améliorer les méthodes de gestion et de sélection des populations d’animaux domestiques.

Le Département de Génétique Animale a été précurseur de l’informatique à l’INRA sous l’impulsion de J. Poly, B. Vissac et M. Poutous dans les années 50 ; à cette époque ils réalisaient des calculs sur IBM-704 et 705 et faisaient gérer des fichiers importants sur cartes perforées. En octobre 1962, les premiers équipements de calculs internes sont installés sous forme d’un IBM 1620 qui traite non seulement les données zootechniques mais également des données administratives. En janvier 1968, grâce aux crédits de la nouvelle loi sur l’élevage, est installé l’IBM 360-50, ordinateur de haut de gamme pour l’époque car répondant par exemple aux importants besoins informatiques d’organismes financiers comme la Caisse des Dépôts et Consignations qui en fut dotée au même moment. Associés à du personnel spécialisé regroupé dans une Unité du Département, dénommée Centre de Traitement de l’information génétique (CTIG), ces moyens modernes de calcul permettaient au Département de remplir ses missions au bénéfice des acteurs de l’Amélioration Génétique. Les biométriciens de l’INRA auront également accès à ce matériel avant d’être dotés de moyens propres en 1979. Le Département de génétique animale a donc joué un rôle moteur dans le développement des moyens informatiques de l’Institut. Cela lui permet aujourd’hui, en partenariat avec les Instituts techniques et le ministère de l’Agriculture, de disposer des outils nécessaires pour améliorer les méthodes de gestion et de sélection des populations d’animaux domestiques.

L’utilisation de marqueurs génétiques polymorphes en amélioration génétique des animaux est discutée dans deux situations : dans une population issue du croisement entre deux races bien différenciées, ou dans le cadre d’une sélection intra-familiale. En général, il y aurait peu de gain à espérer par rapport à la sélection sur performances pour des caractères d’héritabilité assez élevée et faciles à mesurer. En revanche cette forme de sélection semble indiquée dans les cas suivants : sélection précoce des candidats à la reproduction, optimisation de l’introgression d’un gène marqueur, contrôle de caractères faiblement héritables ou difficiles à mesurer. Dans le cas d’une sélection intra-familiale il semble que la combinaison d’une sélection sur performances avec une sélection sur marqueurs ne soit efficace que si un très petit nombre de marqueurs (un à trois) sont simultanément pris en compte. Dans tous les cas, les effectifs d’animaux à mesurer ou à typer demeurent du même ordre de grandeur que ceux nécessités par les contrôles sur performances habituels.

National audience | L’utilisation de marqueurs génétiques polymorphes en amélioration génétique des animaux est discutée dans deux situations : dans une population issue du croisement entre deux races bien différenciées, ou dans le cadre d’une sélection intra-familiale. En général, il y aurait peu de gain à espérer par rapport à la sélection sur performances pour des caractères d’héritabilité assez élevée et faciles à mesurer. En revanche cette forme de sélection semble indiquée dans les cas suivants : sélection précoce des candidats à la reproduction, optimisation de l’introgression d’un gène marqueur, contrôle de caractères faiblement héritables ou difficiles à mesurer. Dans le cas d’une sélection intra-familiale il semble que la combinaison d’une sélection sur performances avec une sélection sur marqueurs ne soit efficace que si un très petit nombre de marqueurs (un à trois) sont simultanément pris en compte. Dans tous les cas, les effectifs d’animaux à mesurer ou à typer demeurent du même ordre de grandeur que ceux nécessités par les contrôles sur performances habituels.

Les verrats ayant conçu des portées de petite taille sont détectés au Centre de Traitement de l’Information Général de l’INRA (CTIG) selon un procédé dérivé du programme national de Gestion technique des troupeaux de truies. Les verrats qui engendrent moins de 8 porcelets nés totaux en moyenne par portée, sur au moins 6 mise bas sont considérés hypoprolifiques et leur caryotype est examiné. Depuis 1979 neuf translocations originales ont été découvertes chez des verrats hypoprolifiques. Chez la truie, les translocations n’ont pas d’effet sur l’intervalle sevrage-oestrus ni sur le taux d’ovulation. Par contre l’intervalle sevrage-fécondation est significativement augmenté. La réduction de la taille des portées des verrats porteurs est provoquée par la formation de gamètes à caryotype déséquilibré qui fécondent mais produisent des embryons non viables. Les anomalies chromosomiques peuvent être utilisées comme marqueurs dans les travaux de cartographie génique et pour le tri de chromosomes par la cytométrie en flux.

Les verrats ayant conçu des portées de petite taille sont détectés au Centre de Traitement de l’Information Général de l’INRA (CTIG) selon un procédé dérivé du programme national de Gestion technique des troupeaux de truies. Les verrats qui engendrent moins de 8 porcelets nés totaux en moyenne par portée, sur au moins 6 mise bas sont considérés hypoprolifiques et leur caryotype est examiné. Depuis 1979 neuf translocations originales ont été découvertes chez des verrats hypoprolifiques. Chez la truie, les translocations n’ont pas d’effet sur l’intervalle sevrage-oestrus ni sur le taux d’ovulation. Par contre l’intervalle sevrage-fécondation est significativement augmenté. La réduction de la taille des portées des verrats porteurs est provoquée par la formation de gamètes à caryotype déséquilibré qui fécondent mais produisent des embryons non viables. Les anomalies chromosomiques peuvent être utilisées comme marqueurs dans les travaux de cartographie génique et pour le tri de chromosomes par la cytométrie en flux.

Pour étudier la génétique du cheval de course ou de concours le premier problème qui se pose est une mesure objective de leur performance. Celle-ci n’est pas mesurable directement par un critère physique objectif. On en est donc réduit à n’étudier que le résultat des épreuves constitué par les classements des chevaux entre eux. Chaque cheval réalise une performance physique non mesurable et c’est la hiérarchie de ces performances qui donnent la seule observation possible : le classement. Selon la valeur génétique des chevaux et la valeur des effets de milieu chaque classement a une certaine probabilité de réalisation. En maximisant les probabilités de réalisation de toutes les épreuves on obtient une estimation des valeurs génétiques et des effets de milieu.

Pour étudier la génétique du cheval de course ou de concours le premier problème qui se pose est une mesure objective de leur performance. Celle-ci n’est pas mesurable directement par un critère physique objectif. On en est donc réduit à n’étudier que le résultat des épreuves constitué par les classements des chevaux entre eux. Chaque cheval réalise une performance physique non mesurable et c’est la hiérarchie de ces performances qui donnent la seule observation possible : le classement. Selon la valeur génétique des chevaux et la valeur des effets de milieu chaque classement a une certaine probabilité de réalisation. En maximisant les probabilités de réalisation de toutes les épreuves on obtient une estimation des valeurs génétiques et des effets de milieu.

Même s’il n’existe pas de corps de doctrine officialisée, l’évaluation de la diversité génétique domestique animale est un exercice auquel se sont livrés et se livrent encore de nombreux auteurs. Une telle démarche est évidemment fondamentale en phylogénie, sélection et gestion rationnelle des ressources génétiques de la planète. En ces quelques pages il ne peut être question d’épuiser le sujet, mais de dégager quelques notions de base.

Même s’il n’existe pas de corps de doctrine officialisée, l’évaluation de la diversité génétique domestique animale est un exercice auquel se sont livrés et se livrent encore de nombreux auteurs. Une telle démarche est évidemment fondamentale en phylogénie, sélection et gestion rationnelle des ressources génétiques de la planète. En ces quelques pages il ne peut être question d’épuiser le sujet, mais de dégager quelques notions de base.

Cet article traite de la génétique d’un caractère quantitatif déterminé par plus de deux locus, sur la base du modèle polygénique classique incluant des effets génétiques additifs, de dominance et épistatiques. Par simplifications successives on définit un modèle polygénique additif (sans épistasie et un modèle polygénique additif strict (sans dominance ni épistasie). Le modèle polygénique additif conduit à définir pour un ensemble de plusieurs caractères les paramètres génétiques d’une population. Ceux-ci conditionnent le comportement de ces caractères dans un programme de sélection. Il s’agit d’un modèle avant tout opérationnel, auquel il est souvent fait le reproche de ne pas approcher d’assez près la réalité biologique. Il existe cependant des caractères quantitatifs qui répondent à un déterminisme génétique additif impliquant un nombre élevé de locus. Des méthodes existent par ailleurs pour évaluer le nombre minimum de locus impliqués dans un caractère et plusieurs expériences sur animaux de laboratoires indiquent que ce nombre est au moins de l’ordre de quelques dizaines pour la plupart des caractères.

Cet article traite de la génétique d’un caractère quantitatif déterminé par plus de deux locus, sur la base du modèle polygénique classique incluant des effets génétiques additifs, de dominance et épistatiques. Par simplifications successives on définit un modèle polygénique additif (sans épistasie et un modèle polygénique additif strict (sans dominance ni épistasie). Le modèle polygénique additif conduit à définir pour un ensemble de plusieurs caractères les paramètres génétiques d’une population. Ceux-ci conditionnent le comportement de ces caractères dans un programme de sélection. Il s’agit d’un modèle avant tout opérationnel, auquel il est souvent fait le reproche de ne pas approcher d’assez près la réalité biologique. Il existe cependant des caractères quantitatifs qui répondent à un déterminisme génétique additif impliquant un nombre élevé de locus. Des méthodes existent par ailleurs pour évaluer le nombre minimum de locus impliqués dans un caractère et plusieurs expériences sur animaux de laboratoires indiquent que ce nombre est au moins de l’ordre de quelques dizaines pour la plupart des caractères.

Cet article fait le point sur les modalités d’exploitation par le croisement de la variabilité génétique entre races. Le croisement ou accouplement d’animaux issus de populations différentes permet de tirer parti des différences additives entre races, de bénéficier des effets d’hétérosis et de complémentarité et peut dans certains cas conduire à un accroissement de la variabilité génétique. Le croisement recouvre en fait un grand nombre de modalités appelées systèmes ou plans de croisement. Ceux-ci diffèrent entre eux par le nombre de populations impliquées et le mode de renouvellement des reproducteurs, mais également par l’utilisation des différences entre races, des effets d’hétérosis et de complémentarité. Le choix d’un plan de croisement dépend des caractéristiques biologiques de l’espèce, des conditions socio-économiques de production et bien entendu de son efficacité économique. Celle-ci est fonction des effectifs et des performances moyennes des différents types génétiques produits. Ces performances moyennes peuvent être prédites à un instant t à partir des paramètres du croisement (effets additifs et d’hétérosis directs et maternels). La valeur additive d’un type génétique se calcule aisément comme la somme des effets additifs de chaque race pondérés par leur proportion relative dans le génotype considéré. La prédiction des effets d’hétérosis peut s’avérer plus complexe, car elle dépend de la nature des effets d’hétérosis (dominance ou épistasie). Par contre, pour pouvoir prédire la performance moyenne d’un type génétique au cours du temps, il est nécessaire de prendre en compte les effets conjoints de la sélection et du croisement.

Cet article fait le point sur les modalités d’exploitation par le croisement de la variabilité génétique entre races. Le croisement ou accouplement d’animaux issus de populations différentes permet de tirer parti des différences additives entre races, de bénéficier des effets d’hétérosis et de complémentarité et peut dans certains cas conduire à un accroissement de la variabilité génétique. Le croisement recouvre en fait un grand nombre de modalités appelées systèmes ou plans de croisement. Ceux-ci diffèrent entre eux par le nombre de populations impliquées et le mode de renouvellement des reproducteurs, mais également par l’utilisation des différences entre races, des effets d’hétérosis et de complémentarité. Le choix d’un plan de croisement dépend des caractéristiques biologiques de l’espèce, des conditions socio-économiques de production et bien entendu de son efficacité économique. Celle-ci est fonction des effectifs et des performances moyennes des différents types génétiques produits. Ces performances moyennes peuvent être prédites à un instant t à partir des paramètres du croisement (effets additifs et d’hétérosis directs et maternels). La valeur additive d’un type génétique se calcule aisément comme la somme des effets additifs de chaque race pondérés par leur proportion relative dans le génotype considéré. La prédiction des effets d’hétérosis peut s’avérer plus complexe, car elle dépend de la nature des effets d’hétérosis (dominance ou épistasie). Par contre, pour pouvoir prédire la performance moyenne d’un type génétique au cours du temps, il est nécessaire de prendre en compte les effets conjoints de la sélection et du croisement.

Cet article rappelle les principales caractéristiques du modèle à seuils de Sewall Wright applicable aux variables discrètes binaires et polytomiques ordonnées ainsi que ses principaux domaines d’application notamment en génétique et sélection animale. En prenant l’exemple d’un caractère dichotomique, on montre que l’analyse statistique de ces caractères rentre dans le cadre de la théorie du modèle linéaire généralisé de Mc Cullagh et Nelder. On mentionne ensuite l’approche bayésienne de Gianola et Foulley d’évaluation des reproducteurs. Diverses extensions sont enfin discutées.

Cet article rappelle les principales caractéristiques du modèle à seuils de Sewall Wright applicable aux variables discrètes binaires et polytomiques ordonnées ainsi que ses principaux domaines d’application notamment en génétique et sélection animale. En prenant l’exemple d’un caractère dichotomique, on montre que l’analyse statistique de ces caractères rentre dans le cadre de la théorie du modèle linéaire généralisé de Mc Cullagh et Nelder. On mentionne ensuite l’approche bayésienne de Gianola et Foulley d’évaluation des reproducteurs. Diverses extensions sont enfin discutées.

Les exemples passés en revue incluent l’adaptation à des températures élevées, par des gènes influant sur la taille corporelle ou l’emplumement, ainsi que par l’apport de lignées locales. Vis-à-vis de l’intensité lumineuse, la réponse particulière du gène albinos lié au sexe en ce qui concerne la ponte est décrite. Des différences génétiques de réponse à la composition de l’aliment sont brièvement discutées, avec l’exemple d’un gène répandu dans les lignées de type "oeuf brun", responsable d’une odeur "de poisson" des oeufs en présence de tourteau de colza. Pour la résistance à des agents pathogènes spécifiques, en dehors des nombreuses études concernant le complexe majeur d’histocompatibilité ou d’autres gènes, l’apport de facteurs de résistance contenus dans des lignées locales est illustré dans le cas de la race égyptienne Fayoumi.

Les exemples passés en revue incluent l’adaptation à des températures élevées, par des gènes influant sur la taille corporelle ou l’emplumement, ainsi que par l’apport de lignées locales. Vis-à-vis de l’intensité lumineuse, la réponse particulière du gène albinos lié au sexe en ce qui concerne la ponte est décrite. Des différences génétiques de réponse à la composition de l’aliment sont brièvement discutées, avec l’exemple d’un gène répandu dans les lignées de type "oeuf brun", responsable d’une odeur "de poisson" des oeufs en présence de tourteau de colza. Pour la résistance à des agents pathogènes spécifiques, en dehors des nombreuses études concernant le complexe majeur d’histocompatibilité ou d’autres gènes, l’apport de facteurs de résistance contenus dans des lignées locales est illustré dans le cas de la race égyptienne Fayoumi.