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Comparaison de lhomogénéité et de lhétérogénéité de la variance résiduelle lhétérogénéité de la variance résiduelle pour la première lactation de vaches.

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1 Comparaison de lhomogénéité et de lhétérogénéité de la variance résiduelle lhétérogénéité de la variance résiduelle pour la première lactation de vaches Holsteins japonaises Ghys Emmanuelle Lebeau Charles Mèchain Agnès Groupe 19 Systéme de gestion des exploitations UNIVERSITE DE LIEGE FACULTE DE MEDECINE VETERINAIRE

2 PLAN: 1.Test Day 2.Objectif de cette étude 3.Matériel et méthodes 4.Modèle de lanalyse 5.Résultats 6.Conclusion

3 La caractéristique de cette approche est quelle permet dutiliser tous les résultats individuels ou élémentaires obtenus lors de contrôles laitiers. Les résultats (« valeur délevage ») qui proviennent directement de ce calcul sont exprimés en équivalent 305 jours de lactation. 1- modèle du test journalier 1- modèle du test journalier « test-day model » Avantages: La variabilité des distances entre contrôles et contrôles manquants ne pose plus de problèmes.La variabilité des distances entre contrôles et contrôles manquants ne pose plus de problèmes. Lextrapolation des lactations incomplètes ne doit plus être effectuée.Lextrapolation des lactations incomplètes ne doit plus être effectuée. La définition des groupes de contemporaines est plus naturelle et la description de lenvironnement plus fiable, en particulier à chaque jour de contrôle. On sait à ce moment modéliser des effets de lenvironnement qui changent dun contrôle à lautre tel que : âge, saison, gestation, etc…La définition des groupes de contemporaines est plus naturelle et la description de lenvironnement plus fiable, en particulier à chaque jour de contrôle. On sait à ce moment modéliser des effets de lenvironnement qui changent dun contrôle à lautre tel que : âge, saison, gestation, etc…

4 modèle du test journalier modèle du test journalier « test-day model » Le modèle du test journalier est un formidable outil de gestion, car il permet de disposer dun certain nombre dinformations. Il sagit essentiellement de : Il sagit essentiellement de :. lestimation précoce des productions de lactation totales ;. lestimation précoce des productions de lactation totales ;. la comparaison des vaches au cours de leurs lactations (vache standard) ;. la comparaison des vaches au cours de leurs lactations (vache standard) ;. la détection des contrôles anormaux.. la détection des contrôles anormaux.

5 2- Objectif de cette étude Lobjectif de cette étude est destimer les changements de la Lobjectif de cette étude est destimer les changements de la variance résiduelle entre 1975 et 2000 pour la premiére production laitière de vaches Holstein japonaises. En effet, si la variance résiduelle augmente, ces changements doivent En effet, si la variance résiduelle augmente, ces changements doivent être considérés pour estimer avec exactitude lhéritabilité h 2 = v a /v p Or v p=variance génétique + variance d environnement + variance résiduelle (Black box)

6 Pourquoi cet objectif ? P= G +E + e moyenne Nombre dindividus dindividus Productionlaitière KG 1004 KG

7 3- Matériel et méthodes. Données fournies par la Livestock Improvement association of Japan: test day enregistrés de 1975 à test day enregistrés de 1975 à pédigrés pédigrés. Les enregistrements de 1 ére lactation ont été extraits et les données qui ne ne suivaient pas les critères suivant ont été exclues: qui ne ne suivaient pas les critères suivant ont été exclues: 1. Jours de lactation (DIM) entre 6 et 365 jours 1. Jours de lactation (DIM) entre 6 et 365 jours 2. Nombre de tests: 5 et plus 2. Nombre de tests: 5 et plus 3. Traite 2 fois/jour 3. Traite 2 fois/jour 4. Age au 1 er vêlage: entre 18 et 24 mois 4. Age au 1 er vêlage: entre 18 et 24 mois 5. Test day doit être > ½ et ½ et < à 2 fois celui du précédant. Données divisées en 400 groupes basés sur le numéro de troupeaux et 10 sous groupes échantillonnés au hasard. Pédigrés des sous groupes remontent sur 3 générations. Création de groupes parents fantômes si les parents sont inconnus

8 4- Modèle de lanalyse Il sagit dun modèle animal: Y ijklm = HTD i +AGE j +SAISON k +B n Z n +a in Z in +Pe in Z in +E ijklm Y ijklm = HTD i +AGE j +SAISON k +B n Z n +a in Z in +Pe in Z in +E ijklm Environnementtemporaire Génétique Effet adititif Variancerésiduelle Environnement permanent Yijklm est lobservation du Test day (TD) enregistré X m : nb de vaches X l : obtenus dans le TD du troupeau (i) du groupe dâge (j) à la saison (k). X l : obtenus dans le TD du troupeau (i) du groupe dâge (j) à la saison (k). HTDi : effet fixé du TD de troupeau Agej : effet fixé de lâge au premier vêlage en mois du groupe Season : k effet fixé de la saison de vêlage ( 1 : decembre-mars, 2 : juin-septembre, 3 : autres) X q : nombre de covariant décrivants la forme de la courbe de lactation (q=4) Z : incerpt et covariant associé au nb de jour de lactation (DIM) Bn coefficient de régression fixé pour DIM X aln coefficient random regression (RR) additif génétique pour DIM X pln coefficient RR environnemental permanent pour DIM X eijklm effet résiduel du hasard.

9 Modèle de lanalyse Variance résiduelle hétérogéne Modèle avec une variance résiduelle hétérogène contenant une des fonctions suivantes comme covariant : Modèle avec une variance résiduelle hétérogène contenant une des fonctions suivantes comme covariant :. H1 : eijklm = exp(b0 + b1t )x ijklm où ijklm a zéro de moyenne et des unités de variance, t=année de vêlage.. H2 : eijklm= exp(b0 + b1t +b2t² ) x ijklm. HG: division en cinq groupes en fonction de lannée de vêlage (avant 1979, , , , après 1995) Les programmes AIREML2F90 (H1 et H2) et GIBBS3F90 (HG) sont utilisés.. Pour la variance résiduelle homogène (H0), le programme REMLF90 est utilisé.

10 5- Résultats

11 Production laitière et capacité dingestion PR ,5 3,5 2,5 1,5 sem Kgs PAPG

12 La variance résiduelle par H1, H2 et HG augmente presque linéairement avec lannée de vêlage Variance résiduelle hétérogène

13 les changements de variances pour la génétique additive et les effets les changements de variances pour la génétique additive et les effets permanents de lenvironnement pour les DIM sont similaires dans les différents modèles donc pas de pertes dues à la résiduelle

14 Un modèle de RR avec la combinaison dun polynome de 2 nd ordre de Legendre et de la fonction de Wilmink explique au mieux la courbe de lactation avec plusieurs paramètres chez la Holstein japonaise. Un modèle de RR avec la combinaison dun polynome de 2 nd ordre de Legendre et de la fonction de Wilmink explique au mieux la courbe de lactation avec plusieurs paramètres chez la Holstein japonaise. La variance résiduelle augmente selon un mode presque linéaire La variance résiduelle augmente selon un mode presque linéaire tout au long de la période détude. tout au long de la période détude. Toutefois, il ny a pas besoin de considérer la variance résiduelle hétérogène dans les évaluations génétiques, parce que lhétérogénéité de la variance résiduelle au cours des années naffecte pas le classement des meilleurs taureaux et vaches. Toutefois, il ny a pas besoin de considérer la variance résiduelle hétérogène dans les évaluations génétiques, parce que lhétérogénéité de la variance résiduelle au cours des années naffecte pas le classement des meilleurs taureaux et vaches. 6- Conclusion

15 Le but de ces études est davoir: une meilleure appréciation du potentiel génétique des animaux une meilleure appréciation du potentiel génétique des animaux une meilleure approche de lenvironnement une meilleure approche de lenvironnement En effet, dans les exploitations moyennes, les éleveurs recherchent des vaches hautes productrices mais également, des animaux ayant une bonne conformation et qui vieillissent bien. En effet, dans les exploitations moyennes, les éleveurs recherchent des vaches hautes productrices mais également, des animaux ayant une bonne conformation et qui vieillissent bien. Le but est de disposer dun certain nombre dinformations: Le but est de disposer dun certain nombre dinformations: – lestimation précoce des productions de lactation totales ; – la comparaison des vaches au cours de leurs lactations (vache standard) ; de leurs lactations (vache standard) ; – la détection des contrôles anormaux.

16 Bibliographie. C. Fujii, M. Suzuki. Comparison of homogeneity and heterogeneity of residual variance using random regression test-day models for first lactation Japanese Holstein cows. Animal science journal (2006) 77, C. Fujii, M. Suzuki. Comparison of homogeneity and heterogeneity of residual variance using random regression test-day models for first lactation Japanese Holstein cows. Animal science journal (2006) 77, M.H. Pool, L.L.G. Janss, T.H.E. Meuwissen, Genetic parameters of Legendre polynomials for first parity lactation curves. Journal of dairy science (2000) 83, M.H. Pool, L.L.G. Janss, T.H.E. Meuwissen, Genetic parameters of Legendre polynomials for first parity lactation curves. Journal of dairy science (2000) 83, N. Gengler, S. Vanderick, P. Mayeres, A. Gillon. Description des systèmes dévaluations génétiques utilisés en Wallonie (2006) N. Gengler, S. Vanderick, P. Mayeres, A. Gillon. Description des systèmes dévaluations génétiques utilisés en Wallonie (2006) S. Tsuruta, I. Misztal, T.J. Lawlor. Genetic correlations among production, body size, udder and productive life traits over time in Holsteins, Journal of dairy science (2004) 87, S. Tsuruta, I. Misztal, T.J. Lawlor. Genetic correlations among production, body size, udder and productive life traits over time in Holsteins, Journal of dairy science (2004) 87, Cours de génétique quantitative. Prof. J. Detilleux. Cours de génétique quantitative. Prof. J. Detilleux. Cours dobstétrique des grands animaux. Prof. Ch. Hanzen. Cours dobstétrique des grands animaux. Prof. Ch. Hanzen.


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