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Additional file 3: Figures S4, S5. Family structure analysis in the Charolaise, Limousine and Blonde d’Aquitaine breeds using SNPRelate R package. Figure S4. Principal component analysis (PCA). Figure S5. Clustering analysis based on the matrix of genome-wide identity by state (IBS) pairwise distances.

Additional file 14: Figure S12. Chromosome-wide LRLD on the Charolaise (CHA), Limousine (LIM) and Blonde d’Aquitaine (BLA) autosomes. Green for CHA, Red for LIM and Blue for BLA. Plots were done using Circos software.

Additional file 2: Figures S1–S3. SNP density over autosomes. Each chromosome was divided in windows of 500 kb and SNP density was plotted. Summary distribution and density of SNPs over the genome in the Charolaise (Figure S1), Limousine (Figure S2) and Blonde d’Aquitaine (Figure S3) breeds. Each figure shows SNP density across the autosomes. Each chromosome is divided into windows of 500 kb and SNP density was plotted.

Additional file 6: Figures S6–S8. LD decay within physical distance on each autosome (1–29) in 500-kb windows in the Charolaise (Figure S6), Limousine (Figure S7) and Blonde d’Aquitaine breeds (Figure S8). Doted horizontal lines are the LD background (computed on a subset of non-syntenic SNPs).

Additional file 8: Figure S9. Distribution of haplotype block sizes on each autosome (1–29) for the Charolaise breed. The red dots show haplotype blocks with size ≥ 100 kb. Blue circles show regions with larger haplotypes.

Additional file 9: Figure S10. Distribution of haplotype block sizes on each autosome (1–29) for the Limousine breed. The red dots show haplotype blocks with size ≥ 100 kb. Blue circles show regions with larger haplotypes.

Additional file 7: Tables S10–S12. Summary of haplotype blocks for the Charolais (Table S10), Limousine (Table S11) and Blonde d’Aquitaine (Table S12) breeds. Each table provides the number of SNPs (Nb SNPs) per chromosome, chromosome size, number of haplotype blocks per autosome (1–29), block coverage length (Mb), chromosome block coverage (in percent), number of SNPs in blocks (Nb SNPs in Blocks) and percent of SNPs in blocks.

Additional file 5: Fig. S2. Network interaction between GO terms, KEGG pathways and genes from the AWM analysis with RG as key phenotype. Fig. S3. Network interaction between GO terms, KEGG pathways and genes from the AWM analysis with FE as key phenotype.

Additional file 1. List of breeds included in the reference population panel for whole-genome imputation.

Additional file 2: Fig. S1. Manhattan plots of residual feed intake (a), residual gain (b) and feed efficiency ratio (c).

National audience; L’île de la Réunion présente des caractéristiques climatiques (climat tropical soumis aux alizés), topographiques (zones d’élevage réparties entre 0 et 2400 m d’altitude sur seulement 2 512 km² (figure1)) et une composition du cheptel différentes de celles de la métropole (forte utilisation du croisement). Or, depuis 1996, un contrôle des performances au sevrage a été mis en place en ferme, selon le protocole pratiqué pour les évaluations nationales des bovins allaitants. L’objectif de cette étude a donc été la valorisation des données collectées en vue de la mise en place d’une évaluation génétique des bovins allaitants de la Réunion.

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Hérité de la loi sur l’Élevage de 1966, le dispositif génétique français a permis la mise en place d’un vaste recueil de phénotypes en ferme et en station. Toutes ces collectes ont pu être valorisées collectivement au travers de nombreuses évaluations génétiques, et notamment les évaluations nationales sur les données recueillies en ferme appelées « IBOVAL ». Ces évaluations ont évolué tant d'un point de vue méthodologique (évaluations polygéniques et maintenant génomiques) que sur l’éventail des caractères valorisés. La filière de production de viande bovine dispose aujourd’hui d’outils génétiques performants permettant d’évaluer les reproducteurs bovins allaitants, de les sélectionner sur leurs aptitudes bouchères et leur qualités maternelles en ferme et en station (contrôle individuel ou sur descendance). Le panel de caractères traités (naissance, sevrage, post-sevrage, reproduction, aptitudes bouchères) permet d’élaborer des objectifs de sélection adaptés aux orientations raciales, aux contraintes de la filière et de l’élevage. Les programmes de sélection utilisant ces outils génèrent un progrès génétique. Celui-ci est diffusé efficacement, même si la faible pénétration de l’insémination animale reste un facteur limitant. Enfin, l’arrivée de la génomique, les changements organisationnels induits par le nouveau règlement zootechnique européen et le contexte difficile de l’élevage vont entraîner des évolutions au niveau des outils et des objectifs de sélection., The French genetic improvement organisation of beef cattle, the legacy of the French Livestock act of 1966, produces a collection of a wide range of phenotypes obtained on farm and in testing stations. With these, numerous genetic evaluations were developed, in particular evaluations based on data collected on farms called “IBOVAL”. The methodology used (with recently the inclusion of genomic information) as well as the number of traits evaluated have evolved with time. Today, adequate genetic tools are available in France to predict genetic values of breeding animals, to select them on their fattening abilities or their maternal abilities. The range of traits (at birth, weaning, post-weaning as well as reproductive and fattening abilities) allows the development of breeding goals adapted to the farmers’ needs, the breed objectives and the context of the beef industry. The selection programs using these tools do generate genetic gains. The dissemination of these gains is efficient even though the beef cattle sector has a low rate of insemination. With the introduction of genomics and the organisational changes resulting from the new European regulation as well as the difficult situation of the beef industry, these genetic tools and breeding goals will continue to evolve.

French genomic experience: genomics for all ruminant species. 40. Biennal session of ICAR

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Additional file 1. Description of the recorded traits. Description: Description of the way the three traits were recorded on a station.

Strong evidence QTL for CS, PO, CSm, MY, S and WWm. (PDF 1422 kb)

National audience; Genomic evaluations have been recently implemented in Charolais (CHA), Limousin (LIM) and Blonde d’Aquitaine (BLA) beef breeds in France for five direct and two maternal traits routinely recorded at birth and weaning. Genomic estimated breeding values (GEBV) are calculated via a two steps method. First, the direct genomic breeding values (DGV) of the genotyped animals are estimated using Bayes-C methodology, considering a reference population (RP) constituted by 1,029 to 5,181 animals in CHA, 606 to 3,995 animals in LIM, and 1645 to 4282 animals in BLA populations, depending on the considered trait. The DGV of each animal is then blended with its national pedigree-based EBV (pEBV). To date, the gains in reliability compared to pEBV are moderate (+3% to +23% for a candidate with only parental information, in CHA breed), but they will increase as the RP size will grow. Carcass traits will be included in genomic evaluations in 2015 for the three populations. Genomic evaluations for new breeds and traits will be implemented when sufficient RP will be available.; Une évaluation génomique nationale a été mise en place en 2015 dans les races Charolaise (CHA), Limousine (LIM) et Blonde d’Aquitaine (BLA) pour les caractères mesurés en ferme à la naissance et au sevrage. Les index génomiques (GEBV) sont calculés en combinant la valeur génomique directe (DGV) de chaque individu génotypé à son index polygénique IBOVAL, afin de tirer profit des performances des apparentés non génotypés. Les DGV sont estimées par la méthodologie du Bayes-C, grâce à une population de référence (PR) constituée de 1029 à 5181 individus en CHA, de 606 à 3995 individus en LIM et de 1645 à 4282 individus en BLA, selon le caractère. Le gain de précision par rapport aux index polygéniques est actuellement modeste (+3% à +23% pour un candidat uniquement connu sur ascendance en CHA), mais augmentera avec la taille des PR. Des évaluations génomiques pour les caractères de carcasse seront mises en place sur le même modèle fin 2015 dans les 3 races.

National audience; Several studies conducted in the Limousine breed over the last 25 years have led to the definition of two selection criteria for beef cattle temperament on farm: a temperament score given by the technician scoring type traits at weaning (COMP) and the number of movements during weighing at weaning (REAC). These measures have been collected on farms since the end of 2011 in cattle herds under beef performance recording. Data extracted from the national database were used to estimate genetic parameters for Blonde d’Aquitaine, Charolaise, Limousine and Parthenaise breeds: these parameters were consistent across breeds, with moderate heritabilities and low correlation between COMP and REAC. Both criteria should therefore be considered in genetic evaluation to assess properly the different calf temperament components in constrained conditions or on the field. Genetic evaluation tests were performed in 2015 for the nine beef cattle breeds in selection in France. After three years of data recording, the number of potential publishable bulls is limited for most of the breeds, but will increase in the next years. Genetic evaluations of COMP and REAC will be included in official IBOVAL on-farm evaluations beginning 2016 and will lead to the publication of two new official EBV: COMPsev and REACsev.; Suite aux différents travaux sur le comportement menés en race Limousine depuis 25 ans, la note de comportement des veaux au pointage (COMP) et le nombre de mouvements à la pesée (REAC) ont été retenus comme critères potentiels de sélection mesurables en ferme. Ils sont collectés en ferme depuis fin 2011 lors des contrôles de performance au sevrage réalisés en races allaitantes. A partir d’une extraction de la base de données nationale pour les races Blonde d’Aquitaine, Charolaise, Limousine et Parthenaise, l’estimation des paramètres génétiques a permis de montrer une bonne cohérence des résultats entre races : les héritabilités de COMP (entre 0,09 et 0,11) et REAC (entre 0,12 et 0,17) sont très modérées et la corrélation génétique entre les deux critères est faible (entre 0,32 et 0,43 selon les races). Les deux critères REAC et COMP sont donc à considérer pour évaluer génétiquement les diverses composantes du comportement des veaux en situation de contention ou au pointage. Des évaluations génétiques pilotes sur les neuf races allaitantes en sélection ont été réalisées en 2015. Après trois années de collecte, le nombre de taureaux avec des index de précision suffisante pour permettre une diffusion officielle reste limité dans la plupart des races. Ce nombre augmentera à l’avenir avec la poursuite de la collecte. Les évaluations de COMP et REAC seront intégrées dans les évaluations IBOVAL en routine dès début 2016 et donneront lieu à la diffusion de deux nouveaux index officiels COMPsev et REACsev.

Suite aux différents travaux sur le comportement menés en race Limousine depuis 25 ans, la note de comportement des veaux au pointage (COMP) et le nombre de mouvements à la pesée (REAC) ont été retenus comme critères potentiels de sélection mesurables en ferme. Ils sont collectés en ferme depuis fin 2011 lors des contrôles de performance au sevrage réalisés en races allaitantes. A partir d’une extraction de la base de données nationale pour les races Blonde d’Aquitaine, Charolaise, Limousine et Parthenaise, l’estimation des paramètres génétiques a permis de montrer une bonne cohérence des résultats entre races : les héritabilités de COMP (entre 0,09 et 0,11) et REAC (entre 0,12 et 0,17) sont très modérées et la corrélation génétique entre les deux critères est faible (entre 0,32 et 0,43 selon les races). Les deux critères REAC et COMP sont donc à considérer pour évaluer génétiquement les diverses composantes du comportement des veaux en situation de contention ou au pointage. Des évaluations génétiques pilotes sur les neuf races allaitantes en sélection ont été réalisées en 2015. Après trois années de collecte, le nombre de taureaux avec des index de précision suffisante pour permettre une diffusion officielle reste limité dans la plupart des races. Ce nombre augmentera à l’avenir avec la poursuite de la collecte. Les évaluations de COMP et REAC seront intégrées dans les évaluations IBOVAL en routine dès début 2016 et donneront lieu à la diffusion de deux nouveaux index officiels COMPsev et REACsev., Several studies conducted in the Limousine breed over the last 25 years have led to the definition of two selection criteria for beef cattle temperament on farm: a temperament score given by the technician scoring type traits at weaning (COMP) and the number of movements during weighing at weaning (REAC). These measures have been collected on farms since the end of 2011 in cattle herds under beef performance recording. Data extracted from the national database were used to estimate genetic parameters for Blonde d’Aquitaine, Charolaise, Limousine and Parthenaise breeds: these parameters were consistent across breeds, with moderate heritabilities and low correlation between COMP and REAC. Both criteria should therefore be considered in genetic evaluation to assess properly the different calf temperament components in constrained conditions or on the field. Genetic evaluation tests were performed in 2015 for the nine beef cattle breeds in selection in France. After three years of data recording, the number of potential publishable bulls is limited for most of the breeds, but will increase in the next years. Genetic evaluations of COMP and REAC will be included in official IBOVAL on-farm evaluations beginning 2016 and will lead to the publication of two new official EBV: COMPsev and REACsev.

Une évaluation génomique nationale a été mise en place en 2015 dans les races Charolaise (CHA), Limousine (LIM) et Blonde d’Aquitaine (BLA) pour les caractères mesurés en ferme à la naissance et au sevrage. Les index génomiques (GEBV) sont calculés en combinant la valeur génomique directe (DGV) de chaque individu génotypé à son index polygénique IBOVAL, afin de tirer profit des performances des apparentés non génotypés. Les DGV sont estimées par la méthodologie du Bayes-C, grâce à une population de référence (PR) constituée de 1029 à 5181 individus en CHA, de 606 à 3995 individus en LIM et de 1645 à 4282 individus en BLA, selon le caractère. Le gain de précision par rapport aux index polygéniques est actuellement modeste (+3% à +23% pour un candidat uniquement connu sur ascendance en CHA), mais augmentera avec la taille des PR. Des évaluations génomiques pour les caractères de carcasse seront mises en place sur le même modèle fin 2015 dans les 3 races., Genomic evaluations have been recently implemented in Charolais (CHA), Limousin (LIM) and Blonde d’Aquitaine (BLA) beef breeds in France for five direct and two maternal traits routinely recorded at birth and weaning. Genomic estimated breeding values (GEBV) are calculated via a two steps method. First, the direct genomic breeding values (DGV) of the genotyped animals are estimated using Bayes-C methodology, considering a reference population (RP) constituted by 1,029 to 5,181 animals in CHA, 606 to 3,995 animals in LIM, and 1645 to 4282 animals in BLA populations, depending on the considered trait. The DGV of each animal is then blended with its national pedigree-based EBV (pEBV). To date, the gains in reliability compared to pEBV are moderate (+3% to +23% for a candidate with only parental information, in CHA breed), but they will increase as the RP size will grow. Carcass traits will be included in genomic evaluations in 2015 for the three populations. Genomic evaluations for new breeds and traits will be implemented when sufficient RP will be available.

Overview of beef cattle national genomic evaluation in France. 66. Annual Meeting of the European Federation of Animal Science (EAAP)

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Quantitative Trait Loci (QTL) detection for sexual precocity and fertility of beef heifers was performed by a Bayesian approach and based on performance recorded in French progeny test station of Blonde d’Aquitaine bulls. Heifer oestrus and fertility were observed on about 25 daughters for each of the 158 genotyped bulls. Genotyping was mainly carried out with the Bovine high density BeadChip®. A total of 78 QTL were identified with strong evidence for an effect on sexual precocity. Comparing these results with QTL previously reported in the literature, 2 unknown QTL were identified for sexual precocity among the 7 regions with major evidence for a QTL. Regarding heifer fertility, only 6 QTL were detected, 3 of them matched with previous studies on dairy cattle. Two common QTL regions were identified as playing a strong role on both reproductive traits.

The objective of the study was to develop a genomic evaluation for French beef cattle breeds and assess accuracy and bias of prediction for different genomic selection strategies. Based on a reference population of 2,682 Charolais bulls and cows, genotyped or imputed to a high-density SNP panel (777K SNP), we tested the influence of different statistical methods, marker densities (50K versus 777K), and training population sizes and structures on the quality of predictions. Four different training sets containing up to 1,979 animals and a unique validation set of 703 young bulls only known on their individual performances were formed. BayesC method had the largest average accuracy compared to genomic BLUP or pedigree-based BLUP. No gain of accuracy was observed when increasing the density of markers from 50K to 777K. For a BayesC model and 777K SNP panels, the accuracy calculated as the correlation between genomic predictions and deregressed EBV (DEBV) divided by the square root of heritability was 0.42 for birth weight, 0.34 for calving ease, 0.45 for weaning weight, 0.52 for muscular development, and 0.27 for skeletal development. Half of the training set constituted animals having only their own performance recorded, whose contribution only represented 5% of the accuracy. Using DEBV as a response brought greater accuracy than using EBV (+5% on average). Considering a residual polygenic component strongly reduced bias for most of the traits. The optimal percentage of polygenic variance varied across traits. Among the methodologies tested to implement genomic selection in the French Charolais beef cattle population, the most accurate and less biased methodology was to analyze DEBV under a BayesC strategy and a residual polygenic component approach. With this approach, a 50K SNP panel performed as well as a 777K panel.

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