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Paraclinique de génétique « Paramètres génétiques pour la résistance à la souche vaccinale de Salmonella abortusovis, Rv6 » Marie Lejong Katinka van Golen.

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1 Paraclinique de génétique « Paramètres génétiques pour la résistance à la souche vaccinale de Salmonella abortusovis, Rv6 » Marie Lejong Katinka van Golen 2 ème Doc

2 Objectifs 1) Étude de la susceptibilité à salmonella abortusovis chez le mouton 2) Étude du contrôle génétique de la réponse à l’infection (héritabilités et corrélations génétiques)  quel(s) critère(s) sélectionner pour augmenter la résistance à S. abortusovis

3 Matériel Population « Inra401 » de 1216 agneaux Issue de 30 pères Lignée développée à.p.d. 2 races: Berrichon du Cher et Romanov Souche vaccinale (atténuée) de S.abortusovis: souche Rv6 Lieu: Institut National de la Recherche Agronomique en France Année: 2002

4 Protocole expérimental J0 Prise de poids: W t0 (objectif M:38kg et F:32kg) Prise de sang: IgG1 0 et IgM 0 Inoculation IV: 10 8 bactéries de la souche vaccinale Rv6 J7 Prise de poids: W t7 Prise de sang: IgG1 7 et IgM 7

5 Protocole expérimental J10: Abattage et échantillonnage ( rate/nœuds lymphatiques) Enumération bactérienne BgS: n bactéries/g de rate BgS01: absence/présence de bactéries dans la rate BgRN: n bactéries/g de NL préscapulaire droit BgLN: idem nœud lymphatique gauche Poids des organes Wt s poids de la rate Wt ln/rn poids des NL Wtr s : poids relatif de la rate: Wt s /W t0 Perte de poids entre J0 et J7: loss-Wt

6 Modèles 1)Analyse des variables continues: le modèle gaussien:  effets fixes significatifs  effets fixes choisis dans le modèle final: P<0,05

7 Modèles 2) Analyse de la variable binaire: le modèle seuil « présence ou absence de salmonella abortusovis dans un gramme de rate ».

8 Signification des effets testés variableVariance expliquée sexe poids Age type Nais/tétée ssgroupe père IgM 0 Var IgM Log IgG1 0 LogVaIgG NS + NS NS LogBgLN LogBgRN LogBgS NS NS LogW t LN LogW t RN LogW t S LogW tr S NS +++ NS +++ NS LogLossW t NS ++ BgS NS +

9 Modèles Estimation de l’héritabilité et des corrélations phénotypiques et génétiques: le modèle mixte linéaire: Y kl =X kl.β+ε Y: variable aléatoire dépendante X: variable explicative β: effets fixes ε : erreur corrélée

10 Log IgG1 0 Log VarIgG1 0 IgM 0 Var IgM Log LN Log BgRN Log BgS Log LN Log WtRN Log WtrS Log LossWt Log IgG ± Log VarIgG ± IgM ± VarIgM ± LogBgLN ±0.03 O LogBgRN ± LogBgS ± O.58 LogWtLN ± LogWtRN ± LogWtrS ± LogLossWt-0.03O ±0.02 Héritabilités, corrélations génétiques et phénotypiques

11 Applications Objectif: une plus grande résistance des moutons face à salmonella abortusovis. En pratique: utilisation de IgM 0 comme critère de sélection?? Remarques Effet maternel??? Recherches à approfondir avant sélection!

12 Log IgG1 0 Log VarIgG1 0 IgM 0 Var IgM Log LN Log BgRN Log BgS Log LN Log WtRN Log WtrS Log LossWt Log IgG ± Log VarIgG ± IgM ± VarIgM ± LogBgLN ±0.03 O LogBgRN ± LogBgS ± O.58 LogWtLN ± LogWtRN ± LogWtrS ± LogLossWt-0.03O ±0.02 Héritabilités, corrélations génétiques et phénotypiques

13 Merci


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