Etude de plans de connexion entre populations génétiquement proches visant à accroître l'intérêt de la sélection génomique en petits ruminants - TEL - Thèses en ligne
Thèse Année : 2024

Study of connectedness designs between genetically close populations aiming to increase the interest of genomic selection in small ruminants

Etude de plans de connexion entre populations génétiquement proches visant à accroître l'intérêt de la sélection génomique en petits ruminants

Marine Wicki

Résumé

Numerous studies have shown that the accuracy of genomic predictions, and thus the efficiency of breeding programs, depend on the size and design of the reference population considered. This reference population is the set of animals for which genomic and phenotypic information is available. The larger the reference population, the better the quality of genomic predictions for the candidates to selection. Similarly, the greater the relatedness between the reference population and the candidates, the better the genomic predictions of selection candidates. In cases where the size of the reference population is limiting, as can be observed in sheep for example, it can be interesting to combine genomic evaluations from several populations. Studies have shown that this combination is beneficial when it involves genetically close populations. The aim of this thesis is to contribute to the implementation of multi-racial or multi-population breeding programs, with the aim of increasing the efficiency of genomic selection for genetically close breeds and populations, particularly in small ruminants.To achieve this, we first used real data to study the pedigree and genomic structure of the Lacaune breed. This study confirmed the subdivision of the breed into two subpopulations of equivalent size, and the absence of genetic connections between them. The study did, however, show that the two sub-populations are still genetically close to each other. On the same dataset, we compared the quality of genomic predictions between the individual evaluations of each subpopulation and the combined evaluation of both populations. We showed that combining the evaluation was still beneficial, but the gains in accuracy were small. We also looked at SNP effect estimates according to the different reference populations considered. Estimates of the SNPs effects were very different between the two individual references. SNP effects were closer between the individual references and the combined reference, but there was still some difference, which we did not find in the genomic predictions.The second part of this thesis involved the same type of work, but carried out on populations presenting an opposite context: the Australian Merino and Dohne Merino breeds. The Merino breed is Australia's first breed, while the Dohne Merino breed does not yet have a sufficiently large reference population to perform genomic evaluation. However, the population structure analysis showed a high level of genetic connectedness between the two breeds, which are widely used in crossbreeding. In the end, this study showed that combined genomic evaluation was highly advantageous for the Dohne Merino breed, and is therefore promising for a possible transition to genomic selection for this breed.The final part of this thesis used stochastic simulations to study the consequences of the divergence of an original population into two sub-populations on the efficiency of genomic selection. These consequences are still compared within the framework of an individual vs. combined evaluation of these two sub-populations. We showed that the subdivision of the population into two subpopulations had a negative impact on genetic gain. This deterioration in genetic gain is all the greater when the separation is unbalanced (i.e. when one of the two sub-populations is small) and the evaluation is separate.
De nombreuses études montrent que la précision des prédictions génomiques et ainsi l’efficacité des schémas de sélection, dépend de la taille et la composition de la population de référence considérée. Cette population de référence est l’ensemble des animaux pour lesquels on dispose d’information génomique et phénotypique. Plus la taille de cette population est importante, meilleure est la qualité des prédictions génomiques des candidats à la sélection. De même, plus la population de référence est apparentée aux candidats à la sélection, meilleures sont les prédictions génomiques de ces derniers. Dans le cas où la taille de la population de référence est limitante, comme on peut l’observer par exemple en ovins, il peut être intéressant de combiner les évaluations génomiques de plusieurs populations. Des études ont montré que cette combinaison est bénéfique lorsqu’elle implique des populations génétiquement proches. L’objectif de la thèse est de contribuer à la mise en place de programmes de sélection multi-raciales ou multi-population, dans le but d’accroître l’efficacité de la sélection génomique pour des races et populations génétiquement proches, particulièrement en petits ruminants. Pour ce faire, nous avons dans un premier temps, à partir de données réelles, étudié la structure (pedigree et génomique) de la race Lacaune. Cette étude a confirmé la subdivision de la race en deux sous-populations, de tailles équivalentes, et l’absence de connexions génétiques entre elles. Cette étude a cependant montré que les deux sous-populations sont toujours génétiquement proches l’une de l’autre. Sur ce même jeu de données, nous avons comparé les qualités de prédictions génomiques entre les évaluations individuelles de chaque sous-population et une évaluation combinée. Nous avons montré que l’évaluation combinée des deux sous-populations était toujours bénéfique mais les gains de précision sont faibles. Nous nous sommes également intéressés aux estimations des effets des SNPs en fonction des différentes populations de référence considérées. Les estimations des effets des SNPs se sont révélées très différentes entre les deux références individuelles. Les effets des SNPs sont plus proches entre les références individuelles et la référence combinée mais on observe tout de même une certaine différence que nous n’avons pas retrouvé dans les prédictions génomiques.La deuxième partie de cette thèse a consisté aux mêmes types de travaux mais réalisés sur des populations présentant un contexte opposé : les races Merino et Dohne Merino australiennes. Ces populations présentent des tailles très déséquilibrées, la race Merino étant la première race australienne tandis que la race Dohne Merino ne bénéficie pas encore d’une population de référence suffisante pour réaliser une évaluation génomique. L’analyse de la structure des populations a cependant montré un fort niveau de connexions génétiques entre les deux races qui sont beaucoup utilisées en croisement. Cette étude a finalement montré que l’évaluation génomique combinée était très avantageuse pour la race Dohne Merino et est ainsi prometteuse pour une possible transition vers la sélection génomique pour cette race. La dernière partie de cette thèse visait, à partir de simulations stochastiques, à étudier les conséquences de la divergence d’une population d’origine en deux sous-populations sur l’efficacité de la sélection génomique. Ces conséquences sont toujours comparées dans le cadre d’une évaluation individuelle vs combinée de ces deux sous-populations. Cette étude a montré que la subdivision de la population en deux sous-populations impactait négativement le gain génétique. Cette détérioration de gain génétique est d’autant plus importante que la séparation se fait de façon déséquilibrée (donc qu’une des deux sous-population est de faible taille) et que l’évaluation est séparée.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04866958 , version 1 (06-01-2025)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04866958 , version 1

Citer

Marine Wicki. Etude de plans de connexion entre populations génétiquement proches visant à accroître l'intérêt de la sélection génomique en petits ruminants. Biologie animale. Université de Toulouse, 2024. Français. ⟨NNT : 2024TLSEP131⟩. ⟨tel-04866958⟩
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