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Corrélations génétiques entre les performances à différentes distances de courses chez les pur sang.

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1 Corrélations génétiques entre les performances à différentes distances de courses chez les pur sang

2 Au brésil les pur-sang de courses courent sur différentes distances au cours de leur vie: 600à 4000 m ; avec la plupart des courses (90%) qui se concentrent du 1000 m au 1600 m. Plusieurs caractères ont été utilisés pour mesurer les performances en courses des chevaux comme le classement, les temps mais il existe des divergences pour savoir lequel est le plus approprié.

3 Plan dun hippodrome:

4 Elaboration de données Lutilisation de tel ou tel critère peut se baser uniquement sur la disponibilité des informations du pays dorigine ou de la race impliquée Moritsu et al.(1994) Et Oki et al.(1994) Estime que le temps de course est le seul paramètre direct de la vitesse et que cest une donnée quantitative appropriée qui peut être utilisée pour évaluer les performances génétiques des chevaux

5 Oki et al.(1995) : les temps de courses à différentes distances doivent être considérés comme différents caractères lors de lanalyse génétique et lestimation des paramètres génétiques de ces différentes distances est nécessaire pour élaborer un programme de sélection. Cependant lévaluation génétique à différentes distances altère la sélection quand des caractères additionnels sont considérés dans le processus. Cest pourquoi Oki et al.(1997) ont proposé lutilisation unique du caractère temps par 100m pour lévaluation génétique des pur- sangs au Japon en raison des corrélations génétiques élevées (0.85 entre les distances de 1000m à 2000m)

6 Les sélectionneurs brésiliens cherchant des animaux avec un bon potentiel sur plus dune distance, estiment que les corrélations génétiques entre les performances de courses à différentes distances sont fondamentales pour la surveillance de l'importance de changements corrélés qui se produisent pendant le processus de sélection

7 Le but de cette étude est destimer les corrélations génétiques entres les temps de courses sur différentes distances des pur sang brésiliens pour contribuer à lélaboration de programmes efficaces de sélection dans cette race.

8 Données Une compagnie privée brésilienne (turftotal Ltda) Courses des hippodromes de Gavea (Rio de Janeiro) et Cidade Jardim (Sao Paulo) entre 1992 et 2002

9 Données (2) Evaluation des temps en secondes sur les distances de 1000, 1100, 1200, 1300, 1400, 1500, et 1600 m courses enregistrements de temps analysés Les courses à handicap ne sont pas considérées dans létude. La matrice de rapport implique animaux et pédigrées remontant à la 3° génération

10 Méthodes Les éléments de (co)variance nécéssaires pour obtenir des correlations génètiques ont été estimés par le programme MTGSAM (Multiple-Trait Gibbs Sampler for Animal Models*) décrit par VanTassel et VanVleck avec un modèle animal à 2 caractères * Échantillonneur Multi-caractères de Gibbs pour modèles animaux

11 Equation generale: Phenotype= moy+ effets fixes + effets genetiques + black box XZe Ici ils ont synthetisé deux matrices déchantillons à multiplier aux vecteurs: -matrice « fix effects » =>effets environnementauxX -matrice « random effects » =>effets génétiquesZ

12 Méthodes (2) Modèle utilisé y = Xβ+Zα+Zp+e y : vecteurs des enregistrements de temps à une distance donnée X : matrice dincidence des différents effets β : vecteurs des effets fixes de races (1,…,32,145), de sexes (male et femelle), de lage (jusquà 3 ans, 4 et 5 ans, plus de 5 ans), de la position de départ (de 1 à 11) associées aux enregistrements dans y par X Z : matrice dincidence des effets aléatoires α : vecteur des effets additifs génétiques aléatoires associés aux enregistrements dans y par Z p : vecteur des effets environnementaux permanents aléatoires associés aux enregistrements dans y par Z e : vecteur des effets résiduels

13 Méthodes (3) Les inférences, en considérant les paramètres de dispersion, ont été exécutées en se basant sur la distribution obtenue à postériori avec léchantillonneur de Gibbs Echantillonnage de échantillons obtention des paramètres inconnus et de la densité de probabilité de chaque paramètre Après élimination des 5000 premiers échantillons un parmi chaque échantillons de 1000 est stocké pour lanalyse dinférence avec un total de 1000 échantillons valables pour la description dune distribution a posteriori Le nombre déchantillons devant être éliminés, lintervalle déchantillonnage et le nombre total déchantillons ont été établis en se basant sur les résultats obtenus par le programme Gibanal (VanKaam, 1998) après un tour préliminaire de échantillons.

14 Méthodes (4) Les corrélations génétiques ont été obtenues par la formule r 12 = σ 12 / (σ 1 2 x σ 2 2 ) σ 12 : composante entre les 2 caractères de la covariance génétique additive σ 1 2 et σ 2 2 : composantes pour les 2 caractères de la covariance génétique additive

15 Méthodes (5) La corrélation environnementale entre les caractères est considérée comme nulle puisque les courses aux distances différentes se produisent à des occasions distinctes et sont donc soumises à différents environnements.

16 Méthodes (6) Pour déterminer si la séléction indirecte est plus efficace que la séléction directe pour les caractères étudiés on a appliqué léquation suivante (VanVleck et al., 1987 adaptée): Ratio efficiency (%): = RC 1(2) /RD 1 = [r A1. A2.h 2 2 /h ] x 100 RC1(2) : réponse corrélée du caractère 1 quand sélectionné pour le caractère 2 RC : réponse directe du caractère 1 r A1. A2 : corrélation génétique entre les 2 caractères h 2 2 : héritabilité du caractère 2 h 1 2 : héritabilité du caractère 1

17 Pour 1 distance : Pourcentage et nombre qui ont couru une distance supérieure ex: 1400m > 66% ont aussi couru 1500m Pourcentage qui ont couru une distance inférieure ex: pour 1300m > 78% ont aussi couru 1500m La diagonale : chevaux qui nont couru que cette distance « spécialistes » Ex : 4% de spécialistes du 1600m

18 Plus lécart entre 2 distances est grand moins il y a de chevaux qui font ces 2 distances Ex: 1000 et 1600 m > 25% 1500 et 1400 m > 82% Seul 6% ont couru toutes les distances Plus le panel est grand, moins ils sont nombreux 1000 et 1100 : 67% 1000et 1100 et 1200 : 37% 1000 et 1100 et 1200 et 1400 : 18%

19 Pourcentage de distances choisies sur les 5 premières courses Au début courses courtes privilégiées: 1000 à 1100 m > 20% Habitude des entraineurs à essayer les chevaux sur courses courtes et à allonger sils montrent des capacités de performances et de résistances (un cheval de 1600m est moins mauvais au 1000m quun cheval de 1000m sur 1600m) Dès la 2° course le pourcentage de courses courtes diminue au profit des longues courses Au Brésil le 1300m est la distance la plus appréciée (1/5 des partants)

20 Pourcentage de distances choisies sur les 5 premières courses (2) Moins de variation du pourcentage des partants pour les distances intermédiaires que pour les distances extrêmes

21 Courses par cheval La moyenne de course par cheval est de 10.9 (1 jusquà 121) avec 50 % qui ont fait plus de 7 courses 95% qui ont fait moins de 32 courses Seulement 4 chevaux ont fait plus de 100 courses

22 Etude de la corrélation Pour différentes distances : diagonale => même distance donc pas de corrélation au dessus de la diagonale => corrélation entre la performance sur deux distances différentes

23 héritabilité Plus faible sur grande distance que sur les courtes ex : h 1000m=32% h 1600m=10% (verifié par des études similaires au japon et aux USA)

24 Explication -ex de la différence de la part génétique de la performance entre un galopeur et un trotteur (influence plus grande du débourrage/dressage, mental (mise a la faute), du driver…) =>explique la différence de prix des paillettes par exemple (il y a aussi les gains et donc les revenus) -ici même principe, plus une course est courte et plus elle est influencée par la capacité physique pure du cheval ( et donc en partie sa génétique), alors quune course plus longue laisse part a la façon de gérer leffort, le mental, la tactique du jockey…)

25 Corrélation la correlation est POSITIVE et ELEVEE (moyenne de 0.74) Plus la différence entre les deux distances analysées est faible, plus la performance est correlée, avec un maximum de 0.93 pour les distances de 1300 et 1400m.

26 Efficacité de la sélection indirecte Sélectionner un cheval sur une distance x daprès sa performance est-il efficace pour sélectionner aussi sa performance sur une plus grande distance ? Sélectionner le cheval sur ses performances en temps sur 1000m à 1300m semble être efficace pour sélectionner un gain de performance sur une distance plus élevée. ( calculé daprès la formule vue précédemment )

27 Etude du temps sur 1000m Semble être un très bon paramètre pour être une base de travail dans un programme délevage/entraînement. =>représente la première performance pure du cheval =>valeur numérique sur laquelle sappuyer pour la plupart des individus =>héritabilité plus importante sur cette distance donc plus fiable pour évaluer la part génétique quune performance sur 1600m (3 fois moins héritable ) =>la sélection directe est meilleur quune sélection indirecte pour 1300m ou plus

28 Conclusion de létude en vue dun programme de sélection De toute façon, la corrélation est variable mais reste très élevée quelque soit les distances (moyenne de 0.74) donc performante. Pour sélectionner différentes distances, on peut donc conseiller aux éleveurs ou entraîneurs de se concentrer sur la valeur de la performance sur 1000m.

29 Intérêt de cette étude pour les vétérinaires Un vt équin est en général peu impliqué dans les choix de léleveur ou de lentraîneur. Moyen dutiliser a bon escient nos capacités pour influencer positivement les choix du client (sorte de management sportif) Pouvoir répondre à des questions sur les performance en fonction des performances actuelles, des distances envisagées… Valoriser des chevaux aux bonnes performances pures mais qui ne le sont pas par leur carriere (mauvais entrainement, carriere courte (mort, blessure…), faible palmares (peu de chance, mauvais choix de courses) Réalité : une place importante à prendre qui nest pas vraiment occupée pour le moment mais qui sera dure à prendre dans ce milieu très conservateur (cf méthodes dentraînements physiologiques), cependant lutilisation de ces données vaut toujours mieux que le hasard même si elles nexpliquent pas tout.

30 Critiques et discussion validité des données : Avantage grosse base de données denregistrements de temps (représentatif) sur 10 ans Points faibles représente un seul pays, non représentatif du monde des courses hippiques 1000 à 1600m= sprinters et milers, il reste dautres distances à investiguer la part génétique du 1000m nest pas forcément représentative du monde entier, en tous cas cela mérite dêtre vérifié car il y a des pays avec des potentiels génétiques qui semblent plus forts (USA, IRL, GB, FR…)

31 Approximation et réalité Lenvironnement temporaire était bien trop variable pour être pris en compte et effectivement il est bien trop complexe pour être quantifié ! Cependant on sait pertinemment que ça joue un rôle majeur dans la performance du cheval - terrain (sec, humide, gras, souple…) - lhippodrome - corde - procédure de départ - sol (psf, sable, herbe) - saison, dernières performances… (liste non exhaustive)

32 Le départ, source de stress variable selon les chevaux (entrée musclée, bruit, habitude…)

33 Herbe (fréquent) PSF (piste sable fibré) pour les meeting dhiver Le terrain:

34 Bibliographie: Web: -www.francegalop.com (base de données) Littérature: -Genetic correlations between performance at different racing distances in Thoroughbreds, M.D.S. da motta, livestock science 104 (2006) Images: -divers sites webs et les auteurs.

35 Merci de votre attention…


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