Il y a 10 ans, DanBred a été le premier programme de sélection porcine au monde à utiliser la sélection génomique. Aujourd’hui, les informations génomiques sont utilisées par la plupart des programmes de sélection porcine internationaux. Depuis son introduction, la sélection génomique a révolutionné la sélection porcine, car elle assure un gain génétique plus élevé. Les méthodes et technologies spécifiques ont continué à être développées au fil des ans, et de nouvelles technologies de sélection sont mises au point pour augmenter le gain génétique à long terme.
Par Tage Ostersen, chef de département, et Lizette Vestergaard Pedersen, consultante, Centre danois de recherche porcine.
Augmentation du gain génétique
L’information génomique a révolutionné l’élevage porcin car elle permet de prédire de manière plus précise les valeurs génétiques, et donc d’augmenter le gain génétique. Elle a été déterminante dans l’obtention du gain génétique élevé de DanBred ces dernières années. Dans le programme de sélection DanBred, nous estimons que la sélection génomique augmente le gain génétique de 30 %, lorsque tous les porcs sont génotypés. Ces améliorations génétiques sont cumulatives et se traduisent par une augmentation du résultat économique des producteurs de porcs année après année.
Le concept de sélection génomique a été introduit pour la première fois en 2001 par le professeur Theo Meuwissen puis mis en œuvre dans le secteur de l’élevage relativement rapidement. Le principe de base de la sélection porcine reste le même. Les données relatives aux pedigrees et aux performances restent capitales, mais les informations génomiques constituent une source d’information supplémentaire, plus précise, qui peut être utilisée pour calculer les valeurs génétiques.
Prévision précise des valeurs génétiques
La valeur génétique d’un reproducteur porcin exprime l’effet attendu sur les performances moyennes (ou le phénotype) de sa progéniture. Pour calculer la valeur génétique avant qu’un reproducteur ne se soit reproduit, nous utilisons des modèles statistiques qui combinent les performances avec des informations généalogiques. Cela permet de déterminer quelle partie des performances exprime le niveau génétique d’un animal et quelle partie est juste aléatoire.
Avant la mise en place de la sélection génomique, les relations généalogiques utilisées dans les modèles statistiques étaient basées sur le pedigree traditionnel. Les relations généalogiques supposent que deux animaux de la même portée sont toujours liés à 50 %. Cependant, nous savons que l’hypothèse d’une parenté de 50 % n’est pas tout à fait exacte, il s’agit juste d’une moyenne. C’est un fait que chaque parent transmet la moitié de ses gènes, mais dans certains cas, il est possible que deux animaux de la même portée reçoivent la même moitié de gènes de leurs parents, ce qui signifie qu’ils seraient liés à 100 %. Dans un autre cas extrême, il est possible que deux animaux de la même portée reçoivent la moitié de gènes opposée de leurs parents, ce qui signifie qu’ils seraient liés à 0 % (c’est-à-dire non liés).
Figure 1. La figure illustre un exemple simplifié du fait que deux animaux de la même portée peuvent être plus ou moins liés génétiquement. La truie et le verrat ont leurs propres gènes individuels, et chacun transmet exactement la moitié de ses gènes à sa progéniture. Mais la moitié qui est transmise à chaque porcelet est aléatoire. Dans cet exemple, le porcelet 1 a hérité d’une partie bleue de l’ADN du verrat et d’une partie orange de l’ADN de la truie, tandis que le porcelet 2 a hérité d’une partie verte de l’ADN du verrat et d’une partie rouge de l’ADN de la truie. Il est évident que les porcelets 1 et 2 ont tous deux hérité de la moitié des gènes du verrat et de la truie, mais les gènes hérités sont complètement différents. Par conséquent, les porcelets 1 et 2 sont liés à 0 % l’un à l’autre. Le porcelet 3 a hérité de la moitié de chaque partie colorée de l’ADN de la truie et du verrat, et est donc apparenté à 50 % au porcelet 1 et au porcelet 2.
Grâce aux informations génomiques, nous pouvons mesurer la parenté en fonction de la correspondance génétique, car nous utilisons des milliers de marqueurs sur l’ensemble du génome pour obtenir une mesure précise de la parenté génomique. Cette information est ensuite utilisée dans nos modèles statistiques pour distinguer la partie génétique du phénotype de la partie non génétique, c’est-à-dire pour calculer des valeurs génétiques plus exactes.
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L’équation génétique Des prédictions plus précises des valeurs génétiques permettent un gain génétique plus élevé. L’équation explique comment différents changements dans le schéma affecteront le gain génétique (∆G): ∆G= (r ∙i ∙s)/L r est la précision des valeurs génétiques, i est l’intensité de la sélection, s est l’écart-type génétique et L est l’intervalle de génération. La sélection génomique augmente la précision et, par conséquent, le gain génétique. |
Améliorer les caractéristiques difficiles à mesurer
La sélection génomique augmente le gain génétique pour tous les traits inclus dans l’objectif de sélection, mais surtout pour les traits difficiles à mesurer comme l’efficacité alimentaire et la taille de la portée. L’efficacité alimentaire est très coûteuse à mesurer, et seuls certains des reproducteurs sont soumis à des tests de performance en station (phénotypage). La taille de la portée est un trait peu héréditaire mesuré après la sélection des porcs pour la reproduction.
Avec la sélection génomique, cependant, des informations supplémentaires sont utilisées pour estimer avec précision les valeurs génétiques à un stade plus précoce, ce qui conduit à des gains génétiques plus élevés – en particulier dans le cas de ces traits difficiles, coûteux à mesurer ou qui auraient progressé lentement pour éventuellement atteindre le même niveau que celui atteint en utilisant la sélection génomique.
L’évolution de la sélection génomique
Au début, le coût du génotypage était élevé, et une faible proportion des porcs étaient génotypés. Le coût était 10 à 15 fois plus élevé en 2010 qu’aujourd’hui, et cette dépense n’a pas été compensée par un gain génétique correspondant pour les traits les plus importants sur le plan économique. Par conséquent, des stratégies de génotypage avancées ont été développées afin de réduire les coûts. Ces stratégies visaient à maximiser le gain génétique par un équilibre entre les animaux génotypés prometteurs pour la sélection et les animaux qui pourraient améliorer la prédiction des valeurs d’autres animaux – c’est-à-dire devenir des « animaux de référence ». Nous avons donc génotypé en partie les reproducteurs les plus performants et en partie ceux pour lesquels nous avions de nombreuses informations sur les tests de performance.
Aujourd’hui, le prix du génotypage a baissé à un niveau tel que tous les programmes d’élevage internationaux génotypent la majorité de leurs candidats, ce qui a réduit la nécessité de développer des stratégies de génotypage. Le processus de génotypage lui-même a également été développé et amélioré au point que les avantages en termes de gain génétique justifient l’inclusion de cette étape et de ce coût supplémentaire. DanBred a commencé à génotyper 10 % de tous les candidats à la sélection dès 2010, et depuis 2017, DanBred génotype 100 % des candidats. Cela représente plus de 100 000 porcs par an.
Une puissance de calcul de pointe
Le programme de sélection DanBred a été le premier à utiliser la sélection génomique en génétique porcine. Par conséquent, DanBred a souvent été le premier à faire face à de nouveaux défis, notamment ceux liés à la croissance exponentielle du nombre de porcs génotypés. Au cours des dix premières années de la sélection génomique, le nombre total de porcs génotypés a doublé à peu près tous les deux ans. Cela a entraîné des défis en termes de puissance de calcul. Avec les méthodes de sélection génomique standard, un doublement du nombre de porcs génotypés augmente la charge de calcul d’un facteur compris entre quatre et huit. La charge de calcul a donc augmenté de façon exponentielle depuis que DanBred a commencé à utiliser la sélection génomique.
Figure 2. Le graphique montre le nombre cumulé de porcs DanBred génotypés au fil des ans. Depuis 2017, DanBred génotype 100 % de tous les candidats à la sélection.
Pour relever ces défis, DanBred a doublé à plusieurs reprises la puissance de calcul et a mis en œuvre de nouvelles méthodes pour réduire la charge de calcul. Plus récemment, DanBred a mis en place le système Linear Models Toolbox (LMT), qui est un cadre logiciel généralisé de modèles linéaires mixtes développés et entretenus par le Centre de génétique quantitative et de génomique (QGG) de l’université d’Aarhus, et qui est le successeur de son logiciel populaire DMU. Nous sommes la première entreprise de sélection à remplacer DMU par LMT et cela a permis à DanBred de réduire le temps de calcul d’environ 90 %.
La métabolomique est la prochaine étape pour la sélection porcine
La sélection génomique a considérablement amélioré les outils à disposition des sélectionneurs, contribuant ainsi à accroître le gain génétique à long terme. Elle est encore en développement et d’autres outils de sélection intéressants commencent à apparaître. La sélection métabolomique est une technologie de sélection qui utilise des données de résonance magnétique nucléaire (ou RMN).
La métabolomique par RMN mesure l’ensemble des métabolites d’un échantillon provenant d’un individu. Cet ensemble complet de métabolites (appelé données métabolomiques globales) est associé au niveau d’activité physiologique dans les voies biologiques qui sont initiées au niveau de l’ADN et qui aboutissent à l’expression des traits (performance). Le niveau d’activité physiologique est, à son tour, régulé par les gènes qu’un individu a hérité de ses parents, ainsi que par les influences de son environnement. Ce lien entre les données du métabolome complet et les gènes hérités peut être exploité pour augmenter le potentiel génétique des traits souhaitables tels que l’efficacité alimentaire chez les porcs.
Pour explorer cette prochaine étape pour la sélection porcine, DanBred, le Centre danois pour la recherche porcine (SEGES), Nordic Seed et l’université d’Aarhus se sont associés dans un nouveau projet de R&D en métabolomique, dans le cadre duquel des données métabolomiques complètes combinées à des données phénotypiques, généalogiques et génomiques seront utilisées pour étudier plus précisément l’efficacité alimentaire et la qualité de viande. Par la suite, les experts effectueront une analyse métabolomique, développeront des modèles statistiques et planifieront la mise en œuvre des résultats dans le programme de sélection DanBred. Le projet est partiellement financé à hauteur d’environ 1,1 million d’euros par le programme de développement durable et de démonstration du ministère de l’environnement et de l’alimentation du Danemark.
C’est un exemple de la manière dont les experts s’associent pour développer la prochaine étape de la génétique porcine, rendant ainsi la production porcine mondiale plus efficace et plus durable.
