présentation du sujet :

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Quantitative trait loci analysis Quantitative trait loci analysis of egg and meat production traits of egg and meat production traits in a red junglefowl X White in a red junglefowl X White Leghorn cross Leghorn cross Analyse des QTL déterminant les caractères de production d’œufs et de viande d’un croisement entre Red Junglefowl et White Leghorn. France C. Dobler A.-L. Shaffii A. 2006-2007

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Quantitative trait loci analysis of egg and meat production traits in a red junglefowl X White Leghorn cross. Analyse des QTL déterminant les caractères de production d’œufs et de viande d’un croisement entre Red Junglefowl et White Leghorn. France C. Dobler A.-L. Shaffii A. 2006-2007. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Présentation du sujet :

Quantitative trait loci analysis of Quantitative trait loci analysis of egg and meat production traits in a egg and meat production traits in a

red junglefowl X White Leghorn red junglefowl X White Leghorn crosscross

Analyse des QTL déterminant les caractères de production

d’œufs et de viande d’un croisement entre Red

Junglefowl et White Leghorn.

France C.Dobler A.-L.

Shaffii A.2006-2007

Page 2: Présentation du sujet :

Présentation du sujet :Présentation du sujet :

But de l’étude:

Rechercher les loci (QTL) responsables des variations

quantitatives des caractéristiques de production de viande et d’œufs via le

phénotypage et le génotypage.

Page 3: Présentation du sujet :

Matériel :Matériel :

Animaux:

Population de volailles F2 issue d’un croisement

entre White Leghorn et Red

Junglefowl.

Page 4: Présentation du sujet :

Matériel :Matériel :

Animaux:Pourquoi ce croisement ?

Red junglefowl est une souche sauvage et a donc un génotype plus éloigné de la White Leghorn que les autres souches domestiques.

But: maximiser les différences entre les souches.

Page 5: Présentation du sujet :

Matériel :Matériel :

Animaux: Au total : 806 animaux de génération

F2 (à partir de 41 F1) répartis en 6 lots d’environ 150 individus.

243 utilisés pour l’analyse de la viande 181 pour l’analyse générale des œufs 175 pour l’analyse organoleptique des

oeufs

Page 6: Présentation du sujet :

Matériel :Matériel :

Caractères étudiés:

Pour la viande: Poids et couleur du foie. Poids, couleur et pH des muscles du

blanc et de la cuisse 24h post-abattage.

Page 7: Présentation du sujet :

Matériel :Matériel :

Caractères étudiés:

Pour les œufs: Poids et taille Épaisseur de la coquille Propriétés organoleptiques

Page 8: Présentation du sujet :

Matériel :Matériel :

Précisions :

Les volailles sont abattues sur place pour éliminer le facteur stress du au transport qui influence la qualité de la viande (pH, viande PSE, aptitude à retenir l’eau…)

Page 9: Présentation du sujet :

Méthodes : Méthodes : mesure des caractèresmesure des caractères

Pour la viande :

Les caractères sont mesurés à l’âge de 200 jours

Le foie est disséqué de la carcasse et classé sur une échelle de 1 (normal) à 6 (anormal: trop pâle) en fonction de sa couleur évaluée de façon empirique.

Page 10: Présentation du sujet :

Méthodes : Méthodes : mesure des caractèresmesure des caractères

Pour la viande :

Les muscles du blanc et des cuisses sont disséqués et pesés.

Le pH est évalué via un pH-mètre portable.La couleur est évaluée via un colorimètre

Minolta (mesure de la réflectance de surface modulée par 3 paramètres: la pâleur, la rougeur, l’aspect jaune)

Page 11: Présentation du sujet :

Méthodes : Méthodes : mesure des caractèresmesure des caractères

Pour les œufs :

Collectés à 190 jours, évaluation de 1-3 œufs par poule, 1 cote par œuf.

Cote organoleptique de 0 (-) à 100 (+++) attribuée par 6 juges entraînés.

Page 12: Présentation du sujet :

Méthodes : Méthodes : mesure des caractèresmesure des caractères

Pour les œufs:

6 appréciations relatives à:L’odeur (de faible à forte)La couleur (pâle à intense)La consistance crémeuse (de sec à

crémeux)La stabilité (de coulant à ferme)Le goût (de faible à fort)L’arrière-goût (de faible à fort)

Page 13: Présentation du sujet :

Méthodes : Méthodes : mesure des caractèresmesure des caractères

Pour les œufs:

La résistance de la coquille est mesurée via la force requise pour la casser entièrement. (TA-HDI Texture Analyser)

Page 14: Présentation du sujet :

Méthode : Le Méthode : Le génotypagegénotypage

Génotypage et cartographie réalisés grâce à 160 marqueurs couvrant 29 autosomes + le chromosome Z, soit une distance de 3356 centiMorgans (cM) au total, répartie en intervalles de 21 cM en moyenne.

Carte de liaison génique établie en utilisant la méthode du CRI-MAP

Page 15: Présentation du sujet :

Méthode : L’analyse Méthode : L’analyse statistique des statistique des

donnéesdonnées

Les données récoltées sont analysées par cartographie à intervalles standards grâce à la méthode de régression par les moindres carrés.

Page 16: Présentation du sujet :

Méthode : L’analyse Méthode : L’analyse statistique des statistique des

donnéesdonnées Méthode de l’ « interval mapping »:

détermination de la position d’un QTL entre deux marqueurs phénotypiques ou génotypiques et en utilisant la méthode LR (Likelihood Ratio)

Page 17: Présentation du sujet :

Méthode : L’analyse Méthode : L’analyse statistique des statistique des

donnéesdonnées Analyse des gonosomes via QXPAK Analyse intra-sexe pour mettre en évidence

les différences d’expression des QTL selon les sexes.

Tant l’effet « d’additivité » que celui de « additivité + dominance » ont été modélisés.

Deux effets fixes sont inclus dans le modèle: l’effet du sexe (sauf pour les œufs) et l’effet du lot (E). (rappel: P=G+E)

Page 18: Présentation du sujet :

Méthode : L’analyse Méthode : L’analyse statistique des statistique des

donnéesdonnées

Le poids de la carcasse à l’abattage est utilisé comme covariable pour contrôler l’effet des différences de taille des oiseaux (effets NA).

Rappel: G=A+NA De même pour le poids des œufs qui est

inclus comme covariable dans toutes leurs mesures saufs les organoleptiques ou l’effet de la taille semble nul.

Page 19: Présentation du sujet :

Méthode : L’analyse Méthode : L’analyse statistique des statistique des

donnéesdonnées

L’effet de l’outbreeding a été testé pour chaque locus QTL grâce à l’option « infinitesimal allele » du programme d’analyse QXPAQ.

L’effet du nombre variable d’œufs pondus par animal à été pris en compte grâce à l’option « accuracy ».

Page 20: Présentation du sujet :

Méthode : L’analyse Méthode : L’analyse statistique des statistique des

donnéesdonnées

Les seuils de signification on été calculés via la statistique F grâce à des tests de permutation.

3 seuils ont été déterminés: un pour les effets additifs (A), un pour les effets additifs+dominants

(A+D), un pour l’interaction de sexe (I).

(Rappel: G=A+D+I)

Minimisation des faux positifs en augmentant le seuil de signification.

Page 21: Présentation du sujet :

Résultats et Résultats et conclusionsconclusions

Plusieurs locis responsables des caractères quantitatifs (=QTL) tant pour la viande que pour les œufs ont pu être mis en évidence.

Page 22: Présentation du sujet :

Caractère Chromosome

Position (cM)

Poids du foie 1 87

Couleur du foie

4 225

pH du blanc 7 155

pH du blanc E47W24 18

Épaisseur moyenne de la coquille

5 145

Goût de l’oeuf

8 84

Odeur de l’oeuf

E22C19W28 34

Résultats et conclusionsRésultats et conclusions

Page 23: Présentation du sujet :

Résultats et Résultats et conclusionsconclusions

En plus, les analyses séparées pour les 2 sexes ont permis d’identifier des QTL en plus de ceux déjà répertoriés antérieurement.

Page 24: Présentation du sujet :

Caractère Chromosome

Position (cM)

Poids du foie 1 87Poids du foie 8 44Poids du foie (mâle)Poids du foie (femelle)

1212

3838

Couleur du foie (femelle)

4 222

pH du blanc (mâle)pH du blanc (femelle)

22

356356

pH du blanc (mâle)pH du blanc (femelle)

44

222222

Minolta Blanc b (Mâle)

10 34

Page 25: Présentation du sujet :

Quels usages feriez-vous Quels usages feriez-vous des résultats en tant que des résultats en tant que

futur(e) vétérinaire ?futur(e) vétérinaire ?

Page 26: Présentation du sujet :

Intérêt de l’étude en Intérêt de l’étude en sciences vétérinaires:sciences vétérinaires:

Aboutir à des applications de routine en élevage afin de maximiser la productivité via une optimisation de la sélection: => utilisation des marqueurs géniques correspondant aux QTL les plus économiquement intéressants.

=> sélection et croisement.

On passe d’un sélection phénotypique traditionnelle à une sélection moléculaire (génique) qui permettra peut-être de créer des races ultra-performantes en terme de productivité.

Page 27: Présentation du sujet :

Critiques éventuelles:Critiques éventuelles:

Une seule étude réellement comparable réalisée par Navarro and al. n’aboutit pas aux mêmes QTL.

Des études antérieures affirment la présence de zones clés («hot-spots») concernant les paramètres de production des œufs, mais aucun QTL correspondant n’a pu être mis en évidence par cette étude. Au contraire, les QTL relatifs aux propriétés de ces hot-spots semblent se trouver dans des zones tout à fait différentes du génome.

Page 28: Présentation du sujet :

Critiques éventuelles:Critiques éventuelles:

Très peu d’analyses ont été menées en général autour des caractères économiques les plus importants.

La taille de l’échantillon (nb d’individus mais aussi nb total d’œufs analysés) est faible: certains QTL n’ont dc pas pu être mis en évidence.

Utilisation d’une souche sauvage (red junglefowl) empêche les extrapolations aux croisements effectivement réalisés en élevage.

Page 29: Présentation du sujet :

Perspectives:Perspectives:

Cette étude est à considérer comme un préliminaire à l’identification génique et à une sélection assistée par des marqueurs de ces gènes impliqués dans les caractères de productivité.

Page 30: Présentation du sujet :

Bibliographie:Bibliographie:

Wright D. and al (2006) Quantitative trait loci analysis of egg and meat production traits in a red junglefowl X White Leghorn cross. Animal Genetics, 37,529-523.

http://www-personal.une.edu.au/~jvanderw/07_Interval_mapping_of_QTL.PDF

http://www.stat.sinica.edu.tw/~chkao/Genetics1999.pdf