Paramètres génétiques des courses d’endurance D’après A. Ricard et M

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1 Paramètres génétiques des courses d’endurance D’après A. Ricard et M
Paramètres génétiques des courses d’endurance D’après A. Ricard et M. Touvais DELANNOY Christian GENTILE Cristina HEINRICY Anne 2DMV

2 PLAN 1. Objectifs 2. Matériel et méthodes 3. Résultats 4. Discussion
5. Conclusion 6. Critiques 7. Applications pratiques 8. Bibliographie

3 Objectifs Mesurer la capacité de performance dans les courses d’endurance Déterminer les paramètres génétiques de ces mesures

4 2. Matériel et méthodes (1)
DONNEES: - résultats des courses officielles de 2002 à 2004 - 3 catégories selon la distance: courte (85-95 km) moyenne ( km) longue ( km) - mesures enregistrées: vitesse classement élimination/ abandon

5 2. Matériel et méthodes (2)
DONNEES (suite): 2804 chevaux (6-20 ans) 9220 départs (3,3 courses/cheval) 5333 mesures de vitesse chevaux avec au moins une mesure de vitesse

6 2. Matériel et méthodes (3)
2 types de caractère: - vitesse moyenne dans une course - caractère binaire 0= éliminé/abandon 1= course finie Modèle: ◦ effet du sexe (♂16%, ♀45%, hongre 38%) ◦ effet de l’âge ◦ effet du mois de naissance ◦ effet de la région de naissance ◦ effet de la race (races différentes mais 83% des ancêtres sont arabes) ◦ effets aléatoires: - valeur génétique de l’animal - environnement

7 2. Matériel et méthodes (4)
Modèles proposés afin de tenir compte du niveau de difficulté de l’épreuve: - vitesse corrigée pour la vitesse moyenne de l’épreuve et la qualité des chevaux participants - vitesse incrémentée d’une valeur arbitraire fixe dépendant de la catégorie de la course: ◦ courte (63%) → valeur standardisée -1,02 ◦ moyenne (28%) → valeur standardisée 0,77 ◦ longue (9%) → valeur standardisée 1,81

8 2. Matériel et méthodes (5)
Modèle animal incluant ancêtres Estimation des composants de la variance des caractères continus: ASREML software Estimation des composants de la variance du caractère binaire: THRGIBBS software

9 3. Résultats (1) Estimation des effets fixés:
Tous les effets sauf le mois de naissance sont significatifs - Age

10 3. Résultats (2) Estimation des effets fixés (suite):
- Sexe → vitesse: hongre > ♀> ♂ → classement: hongre = ♀ > ♂ - Région: variations… - Race: pas de différences significatives… SAUF chez les chevaux d’origine inconnue qui ont une performance moindre

11 3. Résultats (3) Paramètres génétiques
Les estimations de l’héritabilité et de la répétabilité entre les courses dépendent du modèle

12 3. Résultats (4) Résultats des analyses à 2 variables:

13 4. Discussion (1) Effet course ≠ effet troupeau
- C’est la qualité des participants de la course qui importe le plus. Les résultats de chaque cheval dans d’autres courses sont utilisés pour corriger le niveau moyen de la course. Il est plus difficile d’avoir une vitesse égale à la moyenne de la course dans une course longue.

14 4. Discussion (2) Capacité de performance
- Corrélation génétique des performances entre courtes et moyennes/longues distances (cg=0,99). Longues/moyennes distances plus fiables que courtes distances. Légère différence génétique entre vitesse et classement (cg=0,82) caractères importants. - Corrélation phénotypique faible même si les 2 caractères sont proches génétiquement.

15 5. Conclusion H2 = 0,25 pour la vitesse élevé comparé à des caractères
similaires dans d’autres disciplines GOOD NEWS FOR SELECTION! Vitesse et probabilité de classement = caractère important pour la sélection des chevaux

16 6. Critiques Origine des données? (quel pays? quelles courses?...)
Préciser les causes d’élimination pour en tenir compte dans le critère « classement »

17 7. Applications pratiques
Etablissement d’une banque de données sur les chevaux d’endurance à des fins de sélection! Meilleurs conseils du vétérinaire à l’éleveur

18 8. Bibliographie Ricard A., Touvais M., GENETIC PARAMETERS OF ENDURANCE RACES, 8th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, August 13-18, 2006, Belo Horizonte, MG, Brasil.

19 Merci de votre attention!