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23-03-20071 Paraclinique de gestion des exploitations agricoles – Partum génétique 2 ème doctorat JEORIS Marie SALMON Caroline.

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1 Paraclinique de gestion des exploitations agricoles – Partum génétique 2 ème doctorat JEORIS Marie SALMON Caroline

2 Competitive genetic effects in Large White growing gilts Effets génétiques compétitifs sur des valeurs de croissance du Large White

3 Introduction Etudes de volailles impact des comportements sociaux sur les performances de croissance de groupes >< modèles couramment utilisés Fortes suppositions : compétition et autres facteurs de comportements sociaux sont inconnus

4 (suite) Muir et Schinkel (2002) : modèle incorporant leffet direct de lanimal et les effets compétitfs de tous les membres du lot Muir (2005) : modèles incluant des effets compétitifs ou associatifs dans les programmes de croissance pour les arbres et les animaux Van Vleck et Cassady (2005) : modèle compétitif utilisant une stimulation Arango et al. : application du modèle précédent sur des données de terrain pour des porcelets en croissance

5 Objectif de cette étude Déterminer limpact des effets associatifs, génétiques sur les porcs en croissance par rapport aux données récoltées sur le terrain chez les porcelets

6 Matériel et méthode

7 Données Données de terrains à partir de valeur dune lignée pure de Large White Croissance exprimée par lâge en jours pour atteindre 113,5 kg GQM en g/j 6957 relevés durant 4 ans (2001 – 2004) pour des lots de 12

8 (suite) Valeurs acceptées pour les off-tests : âge = 115 – 210 jours poids = 54,4 – 158,7 kg Groupes contemporains = animaux gérés dans une même ferme/porcherie/lot

9 (suite) Révision des données Chaque individu a été assigné à un lot spécifique dans la porcherie et à une date de début de test tests de performance, 2409 portées, 88 groupes contemporains, 362 lots, 14 m² pour chaque lot, total de 8400 animaux

10 Modèle général pour lanalyse du GQM (g) y ijklm = cg k + d i + c j + pg l + l m + e ijklm y = réponse observée i = animal k = groupe contemporain l = lot m = portée d = effet génétique additif direct c = compétition ou effet génétique additif associatif sommé sur les j membres du lot j = nombre de membres du lot e ijklm = variance résiduelle

11 Modèles Modèle Effet fixe Effet aléatoire Portée Lot Génétique additive animale Résiduel DirectAssociative 1CGX-X-X 2LotX-X-X 3CG-XX-X 4 XXX-X 5 XXXXX

12 Résultats obtenus Modèle -2 log proba Estimations des composants de la variance, g²/j² Héritabilité Portée LotGénétique additive Résiduelle directassociativedirectassociative , , , , , , , , ,150,03

13 Conclusion Lestimation de leffet génétique compétitif demande un effort de calcul important et les estimations présentent beaucoup derreurs. En se basant sur ces données et modèles et si on tient compte des effets compétitifs, limpact sur la sélection génétique dans les populations actuelles de porcelets en croissance nest pas claire.

14 Usages potentiels Ce type détude pourrait aider un praticien à conseiller un éleveur qui aurait des problème de gestion de la croissance de ses porcs. On pourrait également améliorer la rentabilité dun élevage.

15 Merci pour votre attention…

16 Bibliographie Competitive genetic effects in Large White growing gilts,Arango et al, 2006


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