Information combinée des porcs purs et croisés pour l’évaluation génomique

par Tao Xiang

Thèse de doctorat en Génétique animale

Sous la direction de Ole Christensen et de Andrés Legarra.

Le président du jury était Bernt Guldbrandsten.

Le jury était composé de Bernt Guldbrandsten, Mario Calus, Jörn Bennewitz, Zulma Vitezica, Ask Birgitte.

Les rapporteurs étaient Bernt Guldbrandsten, Mario Calus, Jörn Bennewitz.


  • Résumé

    Cette thèse de doctorat a donc deux objectifs : Premièrement, l’application de la méthode en une seule étape pour l’évaluation génomique du rendement des animaux de pure race et des hybrides dans de différentes scénarios, en appliquant des recensements de données et génotypes de Dansk Landrace, Yorkshire et F1 populations de croisement de porc; Deuxièmement, l’examen du résultat des effets génétiques non-additifs sur l’évaluation génomique du rendement des hybrides.Dans le chapitre 2, les rendements sur l’imputation génotypique des panneaux à SNP [SNP-panels] à basse densité sont comparés en utilisant différentes stratégies d’imputation pour les populations de pure race et des populations d’hybrides. Ce chapitre démontre que l’imputation d’animaux hybrides fonctionne aussi bien que l’imputation d’animaux de pure race, si les deux races parentales sont inclues dans la population de référence. Après ces étapes, les génotypes furent accessibles à la même densité pour l’ensemble des trois populations et pour l’analyse ultérieure de cette thèse.Dans le chapitre 3, la méthode GBLUP en une seule étape est appliquée sur un jeu de données combiné, incluant des animaux de pure race et des hybrides, et en focalisant sur l’évaluation de la valeur génétique au croisement pour la taille de portée. Des effets additifs et génétiques en hybrides sont divisés en deux effets gamétiques et spécifiques de la race. L’analyse confirme l’existence d’une corrélation modérée, positive et génétique entre le rendement des animaux de pure race et des hybrides en ce qui concerne la taille de porté. Les modèles avec information génomique provenant particulièrement d’hybrides améliorent la précision du modèle pour le rendement hybride de verrats de pure race, et améliorent également la précision de prédiction pour hybrides dans une population de validation. Cette méthode demande une détection de l’origine de race des allèles en hybrides, ce qui peut être un désavantage.Dans le chapitre 4, ce jeu de données est analysé encore une fois avec un modèle trivariate, dans lequel fait partie un concept de méta-fondateur. Avec ce concept de méta-fondateur, il est possible d’utiliser des méthodes habituelles pour construire et inverser la matrice de parenté généalogique avec seulement de modestes modifications. En outre, les parentés génomiques et les parentés généalogiques seront automatiquement compatibles avec la méthode ssGBLUP en une seule étape. En utilisant cette méthode, il n’est pas nécessaire de tracer l’origine de race des allèles dans des hybrides. Les estimations de paramètres génétiques correspondent à celles décrites dans le chapitre 3, et la capacité de prédiction pour le rendement des hybrides est au moins aussi bonne qu’en chapitre 3. Les chapitres 3 et 4 indiquent que la méthode en une seule étape pour le rendement combiné des animaux de pure race et des hybrides est applicable pour l’évaluation génomique.Dans le chapitre 5, l’évaluation génomique, dans laquelle on applique un modèle incluant les effets de dominance et la dépression de consanguinité, est examinée dans un jeu de données précorrigé d’animaux génotypés. Les effets non-additifs et génétiques jouent un rôle important dans des hybrides, mais il n’est toujours pas possible de les implémenter dans les approches GBLUP en une seule étape. Les corrélations estimées entre les effets de substitution d’allèles de marqueurs pour des races différentes sont ainsi documentées pour la première fois dans cette thèse. Les résultats indiquent que le nombre total de petits cochons nés est peu affecté par la dominance génétique, et les capacités de prédiction ne seront pas améliorées en incluant des effets de dominance dans le modèle. Par contre, les effets de dépression de consanguinité sont d’importance, même dans des hybrides. En les incluant dans le modèle, la capacité de prédiction est améliorée.

  • Titre traduit

    Combined purebred and crossbred information for genomic evaluation in pig


  • Résumé

    This PhD thesis has two aims: first, apply single-step genomic evaluation method for purebred and crossbred performances in different scenarios with data records and genotypes in Danish Landrace, Yorkshire and F1 crossbred pig populations; second, investigate the impact of non-additive genetic effects on genomic evaluation for crossbred performance. In chapter 2, performances of genotype imputation in low density SNP-panels were compared in both purebred and crossbred populations. Imputation for crossbreds worked as well as for purebreds if both parental breeds were included in the reference population. In chapter 3, the single-step GBLUP method was applied to a combined purebred and crossbred dataset, focusing on evaluating genetic ability for crossbred performance of total number of piglets born (TNB). Additive genetic effects in crossbred animals were split into two breed-specific gametic effects. The analysis confirmed the existence of a moderate, positive genetic correlation between purebred and crossbred performances for TNB. Models with genomic information, especially from crossbred animals, improved model-based reliabilities for crossbred performance of purebred boars and also improve predictive abilities on crossbred animals in a validation population. This method requires tracing the breed origin of crossbred alleles, which may be inconvenient. Therefore, in chapter 4, this dataset was reanalysed using a single relationship matrix with metafounders to relate all the involved animals in the three populations. This method did not need tracing the breed origin of crossbred alleles. Estimates of genetic parameters were similar to those in chapter 3 and the predictive abilities for crossbred performance were at least as good as in chapter 3. Both chapters 3 and 4 indicate that the single-step method for combined purebred and crossbred performances is applicable for genomic evaluation. In chapter 5, genomic evaluation using a model including dominance effects and inbreeding depression was investigated for genotyped animals in GBLUP context. The estimated correlations between allele substitution effects of markers for different breeds were reported for the first time. Results indicated that the accuracies of predictions were not improved by including dominance effects in the model, but inclusion of genomic inbreeding depression effects did improve the performance of prediction.


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