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Plateforme SYSAAF-ANSES Fortior Genetics; National audience; Depuis 2018, et grâce aux projets de R&D Fild’Or et GèneSea (FEAMP), les écloseries FMDS et EMGI ont commencé à indexer leurs candidats en utilisant la ressemblance des génomes (sélection génomique - SG) plutôt que l’appartenance familiale (pedigree), en particulier pour des caractères de résistance à des pathologies ou pour sélectionner des candidats élevés à terre sur les performances d’apparentés élevés en cages. Le coût de génotypage (20-25 € /individu) avec une puce moyenne densité (MD) d’environ 57 000 marqueurs génétiques SNP (57K) constitue un frein concurrentiel réel pour les entreprises de sélection. Les travaux antérieurs sur les espèces terrestres et le saumon ainsi que l’arrivée du génotypage par séquençage pourraient cependant permettre de réduire ce coût en génotypant les candidats et apparentés à plus basse densité (LD, 200 à 3000 marqueurs) et en imputant les marqueurs manquants entre ces marqueurs génotypés à partir du génotype de leurs parents obtenu en MD (sélection génomique par imputation). L’objectif de l’étude réalisée dans le projet européen AquaIMPACT était d’évaluer l’efficacité relative d’une sélection génomique par imputation chez le bar et la daurade avec des panels LD par rapport à une sélection sur pedigree ou génomique avec une puce MD pour évaluer le meilleur compromis entre efficacité de la sélection et prix du génotypage. Ce travail a été mené pour deux espèces marines de deux entreprises de sélection française : EMGI (bar) et FMDS (daurade). Un total de 1646 bars a été génotypé à l’aide de la puce MD 57K SNP Axiom DlabCHIP à raison de 942 bars phénotypés pour la résistance à vibrio harveyi par la plateforme SYSAAF-ANSES Fortior Genetics et de 704 bars phénotypés pour des caractères de découpe (poids, poids éviscéré et étêté ajusté par le poids). 919 daurades ont été génotypées avec la puce 60K SNP Axiom SaurCHIP et phénotypées pour différents caractères de découpe (poids, poids éviscéré et étêté ajusté par le poids, poids du filet ajusté par le poids). Pour chaque espèce, l’efficacité de la sélection génomique a été évaluée avec les puces MD et pour 10 panels LD de tailles différentes : 300, 500, 700, 1 000, 3 000, 5 000, 10 000, 15 000, 20 000 marqueurs. La qualité de l’imputation augmente avec le nombre de marqueurs sur les panels LD. Elle atteint rapidement un plateau entre 3 000 et 5 000 marqueurs, pour les deux espèces. Les résultats montrent une efficacité proche, en moyenne, de la sélection avec une puce 57K en utilisant un panel LD avec 3 000 marqueurs sans imputation ou avec un panel 1 000 marqueurs avec imputation pour les deux espèces et les différents caractères. Ces résultats permettent d’envisager la création de panels LD pour les différentes entreprises de sélection françaises pour réduire les coûts de la sélection génomique tout en conservant un niveau d’efficacité équivalent à une puce 57K.

Plant breeding has made significant progress over the last twenty years with the contribution of genomics and predictive methods, such as genomic selection. Other types of information are available to better model the relationship between genotype and phenotype. The objective of this thesis was to evaluate a new selection method, named phenomic selection, which integrates near infrared spectroscopy in predictive models, to improve breeding programs for bread wheat. After having clearly defined the method, we evaluated on data from breeding programs, different factors that can influence the predictive ability of the method. We showed that like genomic selection, phenomic selection is also influenced by the statistical model, the size and the composition of the calibration set. The prediction abilities are also influenced by the origin of acquisition of the spectra and the number of spectra integrated in the model, and this depends on the trait to be predicted. We then evaluated the phenomic selection in different multi-environmental prediction scenarios and showed that the genotype-environment interaction is better modelled by NIR spectra than by molecular markers. On the whole, we showed that phenomic selection is an accurate and low-cost alternative or complement to genomic selection, and we proposed different ways of integrating the method in breeding programs.; Evaluation et mise en œuvre de la sélection phénomique pour la sélection du blé tendre L’amélioration variétale connaît d’importants progrès depuis une vingtaine d’années grâce à l’apport de la génomique et des méthodes prédictives, comme la sélection génomique. D’autres types d’informations sont disponibles pour mieux modéliser la relation entre génotype et phénotype. L’objectif de cette thèse était d’évaluer et d’optimiser une nouvelle méthode de sélection, appelée sélection phénomique, qui intègre la spectroscopie proche infrarouge dans les modèles prédictifs pour améliorer les programmes de sélection du blé tendre. Après avoir clairement défini la méthode, nous avons évalué, sur des données issues de programme de sélection, différents facteurs qui peuvent influencer les capacités de prédictions de cette méthode. Nous avons alors montré qu’à l’instar de la sélection génomique, la sélection phénomique est aussi influencée par le modèle statistique, la taille et la composition du jeu de calibration. Les capacités de prédictions sont aussi influencées par l’origine d’acquisition des spectres et le nombre de spectres intégrés dans le modèle, et cela dépend du caractère à prédire. Nous avons ensuite évalué la sélection phénomique dans différents scénarios de prédiction multi-environnementale et montré que l’interaction génotype-environnement est mieux modélisée par les spectres dans le proche infrarouge que par les marqueurs moléculaires. Sur l’ensemble de ces évaluations nous avons montré que la sélection phénomique représente une bonne alternative ou un complément à la sélection génomique, et nous avons proposé différentes pistes d’intégration de la méthode dans les programmes de sélection.

La sélection génomique (SG) est une technologie véritablement disruptive pour l’amélioration, capable d'apporter des prédictions précises à des stades très précoces, et potentiellement sur un grand nombre de candidats. La révolution qui s'est déjà opérée chez les bovins et certaines espèces de grandes cultures pourrait aussi changer la donne pour les espèces pérennes aux cycles très longs comme les arbres forestiers. Dans cette présentation, nous passerons en revue la plupart des études récentes sur la SG des arbres forestiers dans le monde. Bien que la plupart des cas montrent des prédictions de qualité au moins aussi bonnes que celles qui suivent un schéma traditionnel basé sur le pedigree, ils considèrent encore un échantillon relativement réduit des espèces les plus diffusées, et concernent encore des études de preuve de concept, avec peu d'implémentations à grande échelle et en routine. Nous présenterons quelques statistiques clés issues de cette revue, qui donnent une image générale de la GS pour les arbres à l'heure actuelle. Nous nous concentrerons ensuite sur la GS dans nos espèces, celles pour lesquelles l'INRAE gère un programme de sélection, le peuplier et le pin maritime notamment. Bien que ces dernières initiatives soient représentatives de ce qui a été montré dans la revue précédente, elles développent quelques approches originales dans le contexte forestier qui seront brièvement expliquées : l'incorporation de co-variables environnementales et l'utilisation d'autres omiques. La présentation abordera ensuite certains nouveaux développements qui vont très certainement stimuler la GS dans les prochaines années, notamment l'utilisation du phénotypage systématique et de la télédétection, qui sont probablement aussi disruptives, sinon plus, que la GS.

Les aptitudes du lait à la transformation en fromage sont étroitement liées à sa composition. Ces caractères, difficiles à mesurer directement, ont été prédits à partir des spectres dans le moyen infrarouge (MIR) du lait en race Montbéliarde (projet From’MIR). Cet article rassemble les résultats de l’analyse du déterminisme génétique des aptitudes fromagères et de la composition fine du lait, prédites à partir de six millions de spectres MIR de 400 000 vaches. Ces caractères sont modérément à fortement héritables et les corrélations génétiques entre caractères fromagers (rendements et coagulation) et avec la composition du lait (protéines, acides gras et minéraux) sont élevées et favorables. Des analyses d’association (GWAS) et de réseaux de gènes, réalisées à partir des génotypes imputés pour l’ensemble des variations du génome de 20 000 vaches, permettent d’identifier des gènes et des variants candidats ainsi qu’un réseau de 736 gènes impliqués dans des voies métaboliques et des gènes régulateurs fonctionnellement liés à la composition du lait. Enfin, l’estimation de la précision d’une évaluation génomique montre qu’un modèle de type contrôles élémentaires, incluant les variants détectés par les GWAS et présumés causaux, permet de prédire des valeurs génomiques précises. Nous avons par ailleurs simulé une sélection incluant les aptitudes fromagères qui montre les possibilités de sélectionner efficacement les vaches pour qu’elles produisent un lait plus « fromageable », avec un impact limité sur le gain génétique des caractères actuellement sélectionnés. Ces résultats ont conduit à la mise en place d’un prototype d’évaluation génomique en race Montbéliarde dans la zone AOP Comté en 2019

L'objectif principal de la thèse était d'étudier comment les informations génomiques de l'animal et de son microbiote peuvent contribuer à améliorer la sélection pour l'efficacité alimentaire chez le porc. La thèse s'est appuyée sur les données de deux lignées de porcs issues de 10 générations de sélection divergente pour l'efficacité alimentaire. En plus de phénotypes enregistrés pour environ 200 porcs par lignée et par génération, 588 échantillons de fèces ont été collectés en générations 9 et 10. De plus, des génotypes pour environ 1000 animaux par lignée étaient disponibles. Cinq caractères ont été étudiés: la consommation moyenne journalière résiduelle, l’indice de consommation, la consommation moyenne journalière, le gain moyen quotidien et l'épaisseur de lard dorsal. Dans cette thèse, nous avons montré que les informations moléculaires sur les porcs ou leur microbiote peuvent améliorer la sélection pour l'efficacité alimentaire. Ce caractère est coûteux à enregistrer, alors que les informations moléculaires pourraient être plus faciles à obtenir sur un grand nombre de porcs. Dans ce projet, le potentiel du génotypage des animaux a été examiné dans le premier chapitre, et celui du microbiote intestinal a été exploré dans les deux suivants. Nous avons d'abord montré que lorsque la disponibilité des données est limitée, la prédiction génomique avec une population de référence combinant des animaux de lignées génétiquement liées peut être aussi précise qu’une prédiction génomique utilisant une population de référence de la lignée cible uniquement. Comparant de nombreux scénarios, nos résultats ont fourni des repères pour la construction de populations de référence pour initier la sélection génomique dans des lignées petites, qui ne disposent pas d'un grand nombre d'échantillons ou de données historiques et sont développées simultanément. Cette situation peut être rencontrée en volaille et en porc ainsi que dans d'autres populations en croisement. Des études complémentaires seront nécessaires pour quantifier le potentiel économique de cette approche et clarifier l'équilibre optimal entre génotypage et de phénotypage. Dans les chapitres suivants, nous avons montré que la variabilité du microbiote intestinal, captée par séquençage partiel du gène de l'ARNr 16S, contribue à la variabilité des caractères de production, en particulier de l'efficacité alimentaire. Dans un premier temps, nous avons identifié des composantes du microbiote (genres, OTU, indices de -diversité) héritables (48 genres sur les 75 analysés, plus deux indices de -diversité). Vingt et un de ces genres, appartenant aux familles Lachnospiraceae, Ruminococcaceae, Prevotellaceae, Lactobacillaceae, Streptococcaceae, Rikenellaceae et Desulfovibrionaceae, et les deux indices de -diversité étaient génétiquement corrélés à certains caractères. Deuxièmement, l'étude de la microbiabilité a montré une contribution substantielle des effets microbiote à la variabilité de l'efficacité alimentaire (> 10%) et une contribution négligeable pour les autres caractères (< 5%). De plus, cette étude a révélé que la génétique de l'hôte avait une contribution plus élevée que le microbiote à la variance des caractères étudiés (héritabilité plus élevée que les valeurs de microbiabilité). Cette dernière étude a également montré des associations significatives de certains taxons microbiens avec les performances. Ces résultats ont souligné la possibilité d'utiliser certains caractères microbiens comme marqueurs pour la sélection de l'efficacité alimentaire chez les porcs. Des études complémentaires seront nécessaires pour évaluer comment les informations génomiques de l'hôte et du microbiote peuvent être combinées dans des modèles de prédiction pour soit mieux prédire les valeurs génétiques elles-mêmes, soit même obtenir des prédictions conjointes des valeurs génétiques et microbiote, qui conduiraient à la sélection de l'hologénome pour une efficacité de production améliorée.

European seabass (Dicentrarchus labrax) and gilthead seabream (Sparus aurata) are two major species of Mediterranean aquaculture. As any animal production, aquaculture must face many disease outbreaks leading to high mortality, that can be controlled by selective breeding. With easy access to whole genome sequencing technologies and genomic tools, the use of genomic data in selective breeding has to be considered. The purpose of this thesis was to develop tools and methods to implement genomic selection to improve resistance to viral nervous necrosis and vibriosis in seabass and to pasteurellosis in seabream.First, we developed a simple and efficient parentage assignment tool based on a method using Mendelian transmission probabilities, estimated from the population of offspring to assign. Then, we studied the genetic architecture of the traits by variance components estimation and QTL detection. We showed that the viral nervous necrosis resistance in seabass is an oligogenic traitcontrolled by a strong effect QTL with a moderate heritability. We also showed that resistance to vibriosis in seabass and to pasteurellosis in seabream are two polygenic traits with moderate heritability. Finally, we evaluated the accuracy of genomic selection with different marker densities and different training population sizes, using or not the information on the viral nervous necrosis resistance QTL in seabass. We showed that genomic selection increased selection accuracy by 8.9% to 24.5% in the species and traits we studied. Then, we showed that accounting of the viral nervous necrosis resistance QTL information in seabass increased selection accuracy by 10.5% to 26.3%.This thesis evaluated the efficiency of the genomic selection in seabass and seabream, and develop tools making the use of genomic data in breeding schemes easier. Thus, we now have a framework to implement and optimize the genomic selection in seabass and seabream.; Le bar (Dicentrarchus labrax) et la daurade (Sparus aurata) sont deux espèces majeures de l’aquaculture méditerranéenne. Comme tout élevage, l’aquaculture doit faire face à de nombreuses épidémies provoquant de fortes mortalités, que l’on peut tenter de contrôler par sélection génétique. Avec la facilité d’accès aux technologies de séquençage du génome et aux outils génomiques, la question de l’utilisation de données génomiques en sélection se pose. L’objectif de cette thèse était de développer des outils et des méthodes pour la mise en place de la sélection génomique pour améliorer la résistance à la nodavirose et à la vibriose chez le bar et à la pasteurellose chez la daurade.Dans un premier temps, nous avons développé un outil simple et opérationnel d’assignation de parenté basé sur une méthode permettant d’assigner des individus à leurs parents à partir des probabilités mendéliennes de transmission estimées sur la population à assigner. Ensuite, l’architecture génétique des caractères a été étudiée par l’estimation des composantes de la variance et par détection de QTL. Nous avons montré que la résistance à la nodavirose chez le bar est un caractère oligogénique, en partie contrôlé par un QTL à effet fort et avec une héritabilité modérée. Nous avons également pu montrer que la résistance à la vibriose chez le bar et de la résistance à la pasteurellose chez la daurade sont des caractères polygéniques dont les héritabilités sont modérées. Enfin, nous avons évalué la précision de la sélection génomique avec différentes densités de marqueurs et différentes tailles de populations d’entrainement, en utilisant ou non l’information sur le QTL de résistance à la nodavirose. Nous avons montré que la sélection génomique permet un gain de précision compris entre 8.9% et 24.5% pour les espèces et les caractères étudiés. De plus, la prise en compte de l’information du QTL de résistance à la nodavirose chez le bar permet d’augmenter la précision de 10.5% à 26.3%.Cette thèse a permis d’évaluer l’efficacité de la sélection génomique chez le bar et la daurade, de développer des outils facilitant l’utilisation des données génomique dans les schémas de sélection. Nous disposons ainsi d’un cadre opérationnel pour mettre en place et optimiser la sélection génomique chez le bar et la daurade.

[Background]: Highly polygenic traits such as fruit weight, sugar content and acidity strongly influence the agroeconomic value of peach varieties. Genomic Selection (GS) can accelerate peach yield and quality gain if predictions show higher levels of accuracy compared to phenotypic selection. The available IPSC 9K SNP array V1 allows standardized and highly reliable genotyping, preparing the ground for GS in peach., [Results]: A repeatability model (multiple records per individual plant) for genome-enabled predictions in eleven European peach populations is presented. The analysis included 1147 individuals derived from both commercial and non-commercial peach or peach-related accessions. Considered traits were average fruit weight (FW), sugar content (SC) and titratable acidity (TA). Plants were genotyped with the 9K IPSC array, grown in three countries (France, Italy, Spain) and phenotyped for 3–5 years. An analysis of imputation accuracy of missing genotypic data was conducted using the software Beagle, showing that two of the eleven populations were highly sensitive to increasing levels of missing data. The regression model produced, for each trait and each population, estimates of heritability (FW:0.35, SC:0.48, TA:0.53, on average) and repeatability (FW:0.56, SC:0.63, TA:0.62, on average). Predictive ability was estimated in a five-fold cross validation scheme within population as the correlation of true and predicted phenotypes. Results differed by populations and traits, but predictive abilities were in general high (FW:0.60, SC:0.72, TA:0.65, on average)., [Conclusions]: This study assessed the feasibility of Genomic Selection in peach for highly polygenic traits linked to yield and fruit quality. The accuracy of imputing missing genotypes was as high as 96%, and the genomic predictive ability was on average 0.65, but could be as high as 0.84 for fruit weight or 0.83 for titratable acidity. The estimated repeatability may prove very useful in the management of the typical long cycles involved in peach productions. All together, these results are very promising for the application of genomic selection to peach breeding programmes., This work was supported by the European Union-funded project “FruitBreedomics: Integrated approach for increasing breeding efficiency in fruit tree crops” (Grant #FP7-265582; http://fruitbreedomics.com/; http://ec.europa.eu/research/fp7/index_en.cfm). Work in Italy was partly supported also by “Ministero delle Politiche Agricole Alimentari e Forestali” (MiPAAF, http://www.politicheagricole.it) through the project “DRUPOMICS: Sequenziamento del genoma del pesco ed utilizzo della sequenza in programmi di miglioramento della qualità del frutto del pesco e della resistenza alle malattie” (Grant # DM14999/7303/08). DB received funds also from Italian private and public agencies within the project “MAS.PES: apricot and peach breeding by molecular-assisted selection”.

International audience

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The development of a commercial high density (HD) SNP chip of 600,000 SNPs enabled the implementation of genomic selection in layer and broiler. However, genotyping costs with this tool still remain high for a routine use on the selection candidates. Concurrently, new sequencing technologies (NGS) allow to consider other solutions than SNP chip for genomic selection. One of the main goal of genomic selection is to develop less expensive tools for genotyping or sequencing the selection candidates. Then, from the HD genotypes of a reference population, it is possible with different imputation methods to deduce the HD genotypes of the candidates. Firstly, the aim was to investigate the impact of different factors concerning the development of low density SNP chips or the constitution of the reference population on imputation accuracy. The impact of the use or not of imputation on genomic evaluation was also studied. The results showed that an equidistant methodology, for a SNP density higher than 5K, is suitable to get good imputation accuracy and good genomic evaluation accuracy. For an SNP density higher than 5K, it is also possible to use low density SNP chips without imputation. Low density genotypes were then replaced by genotypes from simulated RAD-Seq methods. Depending on the restriction enzyme used, studies have shown that RAD-Seq methods could be an interesting alternative to low density SNP chips.; Le développement d’une puce à SNP commerciale haute densité (HD) de 600 000 SNP en 2013 a permis la mise en place de la sélection génomique dans les filières poules de ponte et poulets de chair. Toutefois cet outil reste cher pour une utilisation en routine sur les candidats de la sélection. En parallèle, de nouvelles techniques de séquençage NGS permettent d’envisager des solutions autres que les puces à SNP pour la sélection génomique. Un des enjeux de la sélection génomique est donc de développer des outils de génotypage ou de séquençage des candidats à la sélection à moindre coût. À partir des génotypes HD d’une population de référence, il est alors possible avec des méthodes d’imputation de déduire les génotypes HD des candidats. Un premier travail a consisté à étudier l’impact de différents facteurs concernant le développement des puces à SNP basse densité (BD) ou la constitution de la population de référence sur l’efficacité de l’imputation. L’impact de l’utilisation ou non de l’imputation sur l’évaluation génomique des candidats à la sélection a également été analysé. Les résultats montrent qu’une méthodologie équidistante, pour une densité supérieure à 5K SNP, est adaptée pour obtenir de bons résultats d’imputation et une bonne précision d’évaluation génomique. Pour une densité supérieure à 5K SNP, il est également possible d’utiliser les puces BD sans imputation. Les génotypages BD ont ensuite été remplacés par des génotypages issus de méthodes RAD-Seq par simulation. En fonction de l’enzyme de restriction utilisée, les études ont montré que les méthodes RAD-Seq semblent être une alternative intéressante aux puces BD.

This paper presents an overview of selection in both dairy and beef cattle in France. Both branches have their own particularities such as the extent of insemination use or the level of performance recording development, but also common properties derived from the Breeding Law (1966) which defined the major management characteristics of cattle breeding in France. Gradually, breeding objectives have included an increasing number of traits and been reoriented from productivity to functional traits. The Agriculture Orientation Law in 2006 and the emergence of genomic selection in 2009 deeply modified the selection procedures with the end of progeny testing, the implementation of reference populations for accurate genomic prediction, but also larger companies, a lower national influence replaced by company driven strategies and some international initiatives. A new major change is expected with the application of the European Regulation on Animal Selection in 2018., Cet article présente la sélection bovine dans les deux filières bovines laitière allaitante qui ont chacune leurs particularités, en particulier la place de l’insémination animale ou le développement de la base de sélection, mais aussi des propriétés communes, pour la plupart issues de la Loi sur l’Élevage qui a défini l’organisation de la sélection. Progressivement, les objectifs de sélection ont évolué vers la prise en compte d’un nombre croissant de caractères et la diminution du poids de la productivité au profit des caractères fonctionnels. La Loi d’orientation agricole de 2006 et l’émergence de la sélection génomique à partir de 2009 ont profondément modifié l’organisation de la sélection avec l’abandon du testage sur descendance, la mise en place de populations de référence, la concentration des acteurs économiques, une mutualisation nationale moindre au profit d’initiatives d’entreprises mais aussi d’accords internationaux. Un nouveau changement majeur est attendu avec la mise en application en 2018 du Règlement Zootechnique Européen qui modifie le cadre organisationnel de la sélection., Boichard Didier, Mattalia Sophie, Fritz Sébastien. La sélection dans l’espèce bovine et ses perspectives. In: Bulletin de l'Académie Vétérinaire de France tome 170 n°5, 2017. pp. 215-221.

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Dans cette thèse, nous nous sommes intéressée à une mutation dans le gène SOCS2(Suppressor Of Cytokine Signaling 2) dont l’effet est pléiotrope, c’est-à-dire qu’il concerne plusieurs caractères d’intérêt chez la brebis laitière Lacaune. Cette mutation estdéfavorable pour la résistance aux mammites (inflammation de la mamelle), et favorable pour les caractères de croissance et de productionlaitière. Située dans le domaine de liaison très conservé de la protéine SOCS-2, cette mutation ponctuelle (SNP:Single Nucleotide Polymorphism) entraîne la perte de fonctionnalité de la protéine qui est impliquée dans une voie majeure de signalisation chez les mammifères, la voie JAK (Janus Kinase) / STAT (Signal Transducer and Activator of Transcription), régulant un large spectre de cytokines et de facteurs de croissance.Le premier objectif de cette thèse était de proposer la prise en compte de cette mutation dans le contexte de la sélection génomique dans la race Lacaune. Les méthodes d’évaluation pondérées, et l’ajout du SNP SOCS2parmi les marqueurs de la puce, ont apporté des gains de précisions sur les prédictions (respectivement +3,99% et +0,26% en moyenne), laissant envisager la possibilité d’unesélection plus efficace. La méthode Gene Contentétait également intéressante car elle a permis de dissocier la valeur génétique due au gène SOCS2de celle provenant des autres gènes (polygène). Ainsi nous avons montré que la sélection actuelle en race Lacaune permet de diminuer la fréquence de l’allèle défavorable SOCS2tout en améliorant la résistance aux mammites expliquée par le reste du génome.Le deuxième objectif était d’étudier les effets de SOCS-2 sur des caractères d’intérêt non évalués jusqu’à présent: statut infectieux des mamelles et reproduction chez la femelle, et croissance des mâles. Des études d’association avec une puce de 960 SNP, dont le SNP SOCS2, ont confirmé l’effet de SOCS2sur la production laitière et sur l’inflammation mammaire, et ont montré un effet direct sur l’infection à l’aide de nouveaux phénotypes fins (bactériologie, examens cliniques). Des modèles linéaires ont montréque la mutation SOCS2était associée à une augmentation de poids chez les jeunes mâles (+1,5%), comme cela avait été observé chez la brebis, et àune diminution du taux de réussite à l’insémination artificielle chez les brebis (+1,3 fois de risque d’échec), sans effet sur la prolificité. Ces résultats marquants et originaux sur la reproduction ouvrent la voie à des analyses complémentaires pour déterminer notamment à quelstade biologique (ovulation, fécondation, implantation embryonnaire, etc.) la protéine SOCS-2 pourrait intervenir.Le dernier objectif était de déterminer le rôle de la protéine SOCS-2 dans les mécanismes biologiques sous-jacents de l’immunité grâce à l’étude de la réponse de 14 brebis porteuses et non porteuses de la mutation à l’état homozygote dans le cadre d’une infection intra-mammaire par un Staphylococcus aureus. L’ensemble des brebis a présenté deux pics de recrutement de cellules immunitaires versla mamelle à 20 et 88 heures post-inoculation (T20 et T88). Une analyse différentielle des gènes exprimés a confirmé une modification du transcriptome à partir de T16 en lien avec l’activation du système immunitaire,des voies de réparation de l’ADN et d’apoptose cellulaire. Les brebis portant la mutation SOCS2se sont différenciées des brebis sauvages, par une réaction clinique accrue à T56 et une différence de recrutement de lymphocytes T au moment des pics inflammatoires. A T56, un total de 177 gènes était différentiellement exprimé entre les deux génotypes. Une analyse fonctionnelle de ces gènes, et l’intégration entre l’expression génique et les phénotypes, suggèrent que la mutation conduit à une sur activation des voies de transmission de signal et derégulation (interférons, STAT3) avec un impact délétère sur l’état clinique des brebis., In this PhD thesis, we investigated a mutation in the SOCS2gene (Suppressor Of Cytokine Signaling 2) with a pleiotropic effect, i.e.it affects several traits of interest in the Lacaune dairy sheep. This mutation is unfavorable for mastitis resistance (udderinflammation), and favorable for growth and milk production traits.This point mutation (SNP -Single Nucleotide Polymorphism), located in the highly conserved binding domain of the SOCS-2 protein,causes the loss of functionality of the protein that is involved in a major signaling pathway in mammals:the JAK(Janus Kinase) / STAT (Signal Transducer and Activator of Transcription) pathway, regulating a large spectrum of cytokines and growth factors.The first objective of this PhD thesis was to provide a basis for considering this mutation in the context of genomic selection in the Lacaune breed. Weighted evaluation methods, and the addition of the SOCS2SNP among the chip markers, brought gains in accuracy on predictions (+3.99% and +0.26% respectively on average), suggesting the possibility of more efficient selection. The Gene Contentmethod was also interesting because it alloweddissociatingthe genetic value due to the SOCS2gene from that of the other genes (polygene). Thus, we have shown that the current selection in Lacaune breed allows reducing the frequency of the unfavorable SOCS2allele while improving the resistance to mastitis explained by the remaining part of the genome.The second objective was to study the effects of SOCS2on traits of interest not yet investigated: udder infection status and reproduction in females, and growth in males. Association studies with a 960 SNP chip, including SOCS2SNP, confirmed the effect of SOCS2on milk production and mammary inflammation, and showed a direct effect on infection using new fine phenotypes (bacteriology, clinical examinations). Linear models showed that the SOCS2mutation was associated withan increase in weight in young males (+1.5%), as observed in ewes, and a decrease in the artificial insemination success rate in ewes (+1.3 times the risk of failure), with no effect on prolificacy. These striking and original results on reproduction pave the way for further analyses to determine in particular at what biological stage (ovulation, fecundation, embryonic implantation, etc.) the SOCS-2 protein could be involved.The last objective was to determine the role of the SOCS-2 protein in the underlying biological mechanisms of immunity by investigating the response of 14 homozygous carrier and non-carrier ewes to intramammary infection by Staphylococcus aureus. All ewes developed two peaks of immune cell recruitment to the udder at 20 and 88 hours post-inoculation (T20 and T88). Differential analysis of the expressed genes confirmed a modification of the transcriptome from T16 related to the activation of the immune system, the DNA repair and the cellular apoptosis pathways. Ewes carrying the SOCS2mutation were distinguished from wild ewes by an increased clinical response at T56 and a difference in T lymphocyte recruitment at the time of the inflammatory peaks. At T56, a total of 177 genes were differentially expressed between the two genotypes. A functional analysis of these genes, and the integration between gene expression and phenotypes, suggest that the mutation leads to an over activation of signal transmission and regulatory pathways (interferons, STAT3) with a deleterious impact on the clinical status of ewe.

Improved performances are partly due to heterosis effects. One of the basis of heterosis is dominance, which cannot be inherited.However, it can be exploited to boost the total genetic merit of the animals. This has a special interest in avian selection schemeswhere commercial animals are crossbred. In this study, we have estimated additive and dominance genetic variances for severalegg quality traits in pure-line layers.Around 10,500 egg quality performances were used, collected from 1,148 female Rhode Island layers, phenotyped at 70 weeksold and genotyped using a 600K high density SNP chip. Five egg quality traits were analysed: egg weight (EW), egg shell color(ESC), egg shell strength (ESS), albumen height (AH) and egg shell shape (ESShape). Additive and dominance genetic varianceswere estimated via EM-REML with univariate models. That included an inbreeding coefficient and an additive and a dominancerandom effect. Dominance variance explained a small fraction of the phenotypic variance (between 2 to 4 % across all traits).However, it represented a relevant fraction of the total genetic variance for some of the traits (16%, 10%, 35%, 2.4% and 15% ofthe total genetic variance for EW, ESC, ESS, AH, ESShape, respectively).Further research will estimate additive and dominance genetic correlations between the traits to maximize the total genetic gainof these traits simultaneously. In addition, a genomic BLUP with dominance effects is envisaged for the joint analyses of purebredand crossbred performances, to evaluate the potential to generate superior crossbred performances.

To reduce the cost of genomic selection, low density SNP chip can be used in combination with imputation for genotyping the selection candidates instead of using high density (HD) SNP chip. Concurrently, next-generation sequencing (NGS) techniques has been increasingly used in livestock species but remain expensive to be routinely used in selection. An alternative and costefficient solution is the Genotyping by Genome Reducing and Sequencing (GGRS) techniques to sequence only a fraction of the genome by using restriction enzymes. This approach was simulated from sequences of 1027 individuals in a pure layer line, using four enzymes (EcoRI, TaqI, AvaII and PstI). Imputation accuracy on HD genotypes was assessed as the mean correlation between true and imputed genotypes. Egg weight, egg shell color, egg shell strength and albumen height were evaluated with single-step GBLUP methodology. The impact of imputation errors on the genomic estimated breeding values (GEBV) was also investigated.AvaII or PstI led to the detection of more than 10K SNPs in common with the HD SNP chip resulting in imputation accuracy higher than 0.97. The impact of imputation errors on the ranking of the selection candidates was reduced with Spearman correlation (between GEBV calculated on true and imputed genotypes) higher than 0.97 for AvaII and PstI. Finally, the GGRS approach can be an interesting alternative to low density SNP chip for genomic selection. However, with real data, heterogeneity between individuals with missing data has to be taken into account.

Practical applications of genomic assignment methods in the avian breeding industry. XIth European symposium on poultry genetics (ESPG)

Engineering school; Reproduction and fertility are two main concerns in dairy sheep. Deleterious homozygous recessive mutations may emerge as a result of consanguinity and may have consequences on embryo development or survival of the young animal (so-called lethal mutations). To identify such mutations, a reverse genetic design was conducted to identify homozygous deficit in some chromosome segments. High-density genotyping data from genomic selection were used in two dairy sheep breeds, Lacaune and Manech à Tête Rousse. Eighteen regions with haplotypes covering 0.5 to 3 Mb exhibit deficit in homozygosity (from 81 to 100%). The frequencies of these haplotypes are between 3.9 and 17.4%. Among these regions, four Lacaune haplotypes and three Manech haplotypes show a total deficit of homozygous animals probably associated with lethal mutations. In Lacaune dairy sheep, the screening of whole genome sequence data revealed two highly deleterious variants in the PREB (involved during embryonic development) and CCDC65 genes (establishment of ciliary structures). However, genetic selection can also lead to homozygosity deficits linked to a gene under selection (such as SOCS2 gene associated to resistance to mastitis). If the causality of these variants is confirmed as lethal mutations, their integration in selection schemes could be considered in order to avoid matting between animals carrying the same mutation.; L’amélioration de la reproduction et la fertilité est essentielle chez les ovins. Des mutations récessives homozygotes délétères peuvent émerger sous l’effet de la consanguinité et engendrer des conséquences néfastes sur le développement embryonnaire ou la survie du jeune (mutations létales). Pour repérer de telles mutations, une approche de génétique inverse a été réalisée pour identifier des déficits en homozygotes dans certaines régions du génome à partir de données de génotypage haut-débit venant de la sélection génomique pour les races ovines Lacaune et Manech à Tête Rousse. Dix-huit régions haplotypiques de 0,5 à 3 Mb présentent entre 81 et 100% de déficit en homozygotie. Les fréquences de ces haplotypes en déficit sont comprises entre 3,9 et 17,4%. Parmi ces régions, quatre haplotypes en race Lacaune et trois haplotypes en race Manech présentent un déficit total d’animaux homozygotes, associés à des mutations létales. L’exploration des données de séquence tout génome en race Lacaune a permis de mettre en évidence deux mutations candidates fortement délétères dans les gènes PREB (intervenant lors du développement embryonnaire) et CCDC65 (mise en place de structures ciliaires). Cependant, la sélection génétique peut aussi engendrer des déficits d’homozygotie liés à un gène en sélection, le gène SOCS2 de résistance aux mammites. L’intégration de ces anomalies dans les schémas de sélection pourra être prises en compte afin de limiter les accouplements à risques lorsque la causalité de ces mutations sera confirmée.

The overall aim of this PhD thesis is to identify causal variants for recessive lethal mutations and select a set of predictive markers that are in high linkage-disequilibrium with the causal variants for female fertility in dairy cattle. We addressed this broad aim under five articles: (i) describes a systematic approach of mapping recessive lethals in French Normande cattle using homozygous haplotype deficiency (HHD). This study shows the influence of sample size, quality of genotypes, quality of (genotype) phasing and imputation, age of haplotype (of interest), and last but not the least, multiple testing corrections, on discovery and replicability of HHD results. It also illustrates the importance of fine-mapping with pedigree and whole-genome sequence (WGS) data, (cross-species) integrative annotation to prioritize candidate mutation, and finally, large-scale genotyping of the candidate mutation, to validate or invalidate initial results. (ii) describes a high-resolution population-scale mapping of large chromosomal deletions from whole-genome sequences of 175 animals from three Nordic dairy breeds. This study employs three different approaches to validate identified deletions. Next, it describes population genetic properties and functional importance of these deletions. (iii) deals with three main issues related to imputation of structural variants, in this case, large chromosomal deletions, e.g. availability of deletion genotypes, size of haplotype reference panel, and finally, imputation itself. To address the first two issues, this study describes a Gaussian mixture model-based approach where read-depth data from the variant call format (VCF) file is used to genotype a known deletion locus, without the need for raw sequence (BAM) file. Finally, it presents a pipeline for joint imputation of WGS variants along with large chromosomal deletions. (iv) describes genome-wide association studies for female fertility in three Nordic dairy cattle breeds using imputed WGS variants including large chromosomal deletions. This study is based on the analyses of eight fertility related traits using single-marker association, conditional and joint analyses. This study illustrates that inflation in association test-statistics could be seen even after correcting for population stratification using (genomic) principal components, and relatedness among the samples using genomic relationship matrices; however, this was known for traits with strong polygenic effects, among other factors. Finally, mapping of several new quantitative trait loci (QTL), along with the previously known ones, are reported in this study. This study also highlights the importance of including (imputed) large deletions for association mapping of fertility traits. (v) describes prediction of genomic breeding values for fertility using SNP array-chip genotypes, selected QTL and large chromosomal deletion. Using genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) method with one or several genomic-relationship matrices derived from a set of selected markers, this study reports higher prediction accuracy compared with previous report. This study also highlights the influence of selecting markers with best predictability, especially for a breed with small training population, in accuracy of genomic prediction. The results demonstrate that large deletions in general have a high predictive performance.; L'objectif général de cette thèse est d'identifier les variants causaux ou, à défaut, un ensemble de marqueurs prédictifs - qui présentent un déséquilibre de liaison élevé avec les variants causaux - pour la fertilité des vaches laitières. Nous avons abordé cet objectif général dans cinq articles: (i) décrit une approche systématique de cartographie des variants létaux récessifs chez les bovins Normands français basée sur la recherche de déficit en haplotypes homozygotes (HHD). Cette étude montre l’influence de la taille de l’échantillon, de la qualité des génotypes, de la qualité du phasage des génotypes en haplotypes et de l’imputation, de l’âge de l’haplotype et enfin, de la définition des seuils de signification prenant en compte les tests multiples, sur la découverte et la reproductibilité des résultats de HHD. Elle illustre également l’importance de la cartographie fine avec les données de généalogie et de séquence de génome entier (WGS), l’annotation intégrative (entre espèces) pour hiérarchiser les mutations candidates et, enfin, le génotypage à grande échelle de la mutation candidate, pour valider ou invalider les mutations initiales. (ii) décrit une cartographie à haute résolution de grandes délétions chromosomiques de séquences du génome dans une population de 175 animaux appartenant à trois races laitières nordiques. Cette étude utilise trois approches différentes pour valider les résultats de la cartographie. Le chapitre décrit les propriétés génétiques des populations et l’importance fonctionnelle des délétions identifiées. (iii) traite de trois questions liées à l’imputation de variants structuraux, ici de délétions chromosomiques importantes: la disponibilité des génotypes de délétion, la taille du panel de référence d'haplotypes et, enfin, l’imputation elle-même. Pour aborder les deux premières questions, cette étude décrit une approche basée sur un modèle de mélange gaussien dans laquelle les données de profondeur de lecture provenant de fichiers au format VCF (variant call format) sont utilisées pour génotyper un locus de délétion connu, en l’absence d’information sur la séquence brute. Enfin, il présente un pipeline pour l'imputation conjointe de variants WGS et de grandes délétions chromosomiques. (iv) décrit des études d'association pangénomiques de la fertilité femelle dans trois races de bovins laitiers nordiques à l'aide de variants WGS imputés et de grandes délétions chromosomiques. Cette étude concerne huit caractères de fertilité et utilise des analyses d'association mono-marqueur, conditionnelles et conjointes. Cette étude montre qu’une surestimation, ou « inflation », des statistiques de test peut être observée même après correction pour la stratification de la population à l'aide de composantes principales génomiques et pour les structures familiales à l'aide de matrices de relations génomiques. Ce biais était connu pour les caractères très polygéniques. Enfin, cette étude présente plusieurs locus de traits quantitatifs (QTL) nouveaux et confirme plusieurs autres déjà connus. Elle souligne également l’importance d’inclure les grandes délétions (imputées) pour la cartographie par association des caractères de fertilité. (v) décrit la prédiction des valeurs génomiques de fertilité (ou indice de fertilité) à l'aide de génotypes à puces SNP, de QTL sélectionnés et de délétions chromosomiques importantes. En utilisant la méthode de meilleure prédiction linéaire sans biais génomique (GBLUP) avec une ou plusieurs matrices de relations génomiques dérivées d'un ensemble de marqueurs sélectionnés, cette étude rapporte une précision de prédiction améliorée. Cette étude met également en évidence l’influence de la sélection des marqueurs les plus prédictifs, en particulier pour une race ayant une population d’apprentissage réduite, sur la précision des prédictions génomiques. Enfin, les résultats démontrent que les grandes délétions ont en général un pouvoir prédictif élevé.

International audience

The ability of milk to be processed into cheese is closely linked to its composition, in particular in proteins. These traits, which are difficult to measure directly, were predicted from milk mid-infrared (MIR) spectra for protein composition in 3 cattle breeds Montbéliarde, Normande and Holstein (PhénoFinlait project) and for 9 milk cheese-making properties (CMP) and composition traits in Montbéliarde cows (From’MIR project). The Partial Least Squares method provided more accurate predictions than the Bayesian methods tested.A genetic analysis was performed on these traits, predicted from more than six million MIR spectra of more than 400,000 cows.Milk CMP and composition traits are moderately to highly heritable. Genetic correlations between CMP (cheese yields and coagulation) and with milk composition (proteins, fatty acids and minerals) are high and favorable.The genotypes of 28,000 cows were imputed to whole genome sequences using the 1000 bovine genome reference population.Genome wide association studies (GWAS) reveal many genes and variants in these genes with strong effects on CMP and milk composition. A network of 736 genes, associated with these traits, enable the identification of metabolic pathways and regulatory genes functionally linked to these traits.A pilot genomic evaluation was set up in Montbéliarde cows. A test-day model, including variants detected by GWAS, provides the most accurate genomic value estimates. Simulation of a selection shows that it is possible to improve the cheesability of milk with a limited impact on the genetic gain of the traits that currently make up the breeding objective.The work presented in this thesis led to 1) the detection of genes (some of which have never been described before) and candidate variants for milk CMP and composition traits and 2) the implementation of a genomic evaluation of CMP predicted from MIR spectra in Montbéliarde cows of the Comté PDO area.; Les aptitudes du lait à la transformation en fromage sont étroitement liées à sa composition, notamment en protéines. Ces caractères, difficiles à mesurer directement, ont été prédits à partir des spectres moyen infrarouge (MIR) du lait pour la composition en protéines dans les 3 races bovines Montbéliarde, Normande et Holstein (projet PhénoFinlait) et pour 9 aptitudes fromagères et la composition fine du lait en race Montbéliarde (projet From’MIR). La méthode Partial Least Squares (PLS) a fourni des prédictions MIR plus précises que les méthodes bayésiennes testées.Une analyse génétique a été réalisée pour ces caractères prédits à partir de plus de six millions de spectres MIR de plus de 400 000 vaches.Les caractères fromagers et de composition du lait sont modérément à fortement héritables. Les corrélations génétiques entre caractères fromagers (rendements et coagulation) et avec la composition du lait (protéines, acides gras et minéraux) sont élevées et favorables.Les génotypes de 28 000 vaches ont été imputés jusqu’à la séquence complète grâce aux données du projet 1000 génomes bovins.Des analyses d’association (GWAS) révèlent de nombreux gènes et variants avec des effets forts sur la fromageabilité et la composition du lait. Un réseau de 736 gènes, par ailleurs associé à ces caractères, permet d’identifier des voies métaboliques et des gènes régulateurs fonctionnellement liés à ces caractères.Un prototype d’évaluation génomique a été mis en place en race Montbéliarde. Un modèle de type contrôles élémentaires, incluant les variants détectés par les GWAS et présumés causaux, donne les estimations des valeurs génomiques les plus précises. La simulation d’une sélection incluant les caractères fromagers montre qu’il est possible d’améliorer la fromageabilité du lait avec un impact limité sur le gain génétique des autres caractères sélectionnés.Les travaux présentés dans cette thèse ont abouti 1) à la détection de gènes (dont certains jamais décrits auparavant) et de variants candidats pour la composition et la fromageabilité du lait et 2) à la mise en place d’une évaluation génomique de la fromageabilité du lait en race Montbéliarde dans la zone AOP Comté.

Maize (Zea mays L.) is the most cultivated crop in the world. To exploit the strong heterosis for traits related to biomass, the genetic diversity of maize is structured into heterotic groups and cultivated varieties are mainly F1 hybrids obtained by crossing lines from complementary groups. The hybrid value can be decomposed as the sum of the General Combining Ability (GCA) of each parental line and the Specific Combining Ability (ASC) of the cross. In northern Europe, maize is often used as silage for animal feed and the breeding objective is to improve productivity while ensuring a good energetic value and digestibility of the silage. The objectives of this thesis were: (i) to estimate the importance of GCA and SCA in hybrid genetic variance for silage quality traits, (ii) to identify loci (QTL) involved in these traits and to study their colocalization with QTL for productivity traits, (iii) to evaluate the interest of genomic selection for the prediction of hybrid performances and (iv) to compare the prediction accuracies of two calibration designs either based on a factorial or on the conventional use of testers from the complementary group. As part of the SAM-MCR project, 6 biparental connected families were created in the "flint" and "dent" groups from 4 founder lines. In a first phase, 822 flint and 802 dent lines were genotyped for 20k SNPs and crossed according to an incomplete factorial to produce 951 hybrids which were phenotyped for quality traits and for productivity traits (studied by H. Giraud during her phD). Quality trait analysis showed a predominance of GCA over SCA and a negative correlation between digestibility traits and silage yield. Several multi-allelic QTLs were detected, most of them being specific to one group. Several colocalizations were found with yield QTL. Using cross-validation, we observed that the predictive ability of models based on detected QTLs was lower than that obtained by genomic predictions. Considering the SCA did not improve model predictive abilities for most of the traits. In a second phase, 90 lines were chosen per group: 30 were selected based on their genomic predictions for productivity and the energetic value and 60 were randomly sampled from the 6 families. These lines were crossed according to an incomplete factorial to produce 360 new hybrids: 120 from selected lines and 240 from randomly chosen lines. The 90 lines of each group were also crossed to two lines of the complementary group (testers). Hybrids from the selected lines were more productive but had a lower silage quality. We confirmed the good accuracy of the genomic predictions obtained in the initial factorial on the new hybrids evaluated in other environments and after selection. We also observed good correlations between GCA estimated in the factorial and in the testcross design. Different factorial and testcross designs were simulated by varying the proportion of dominance/SCA, the number of hybrids and the contribution of each line to the calibration set. Considering the same number of hybrids in the calibration set, the factorial was more efficient in terms of predictive ability and cumulative genetic gain (up to + 50%) than the testcross design for traits showing SCA and was similar for purely additive traits. The results of this thesis open new perspectives to revisit hybrid breeding schemes by replacing the evaluation of candidate lines, classically made on testcross, by the direct evaluation of hybrids resulting from an incomplete factorial. The implementation of such designs will require reorganizing the logistics of selection programs., Le maïs (Zea mays L.) est la plante la plus cultivée au monde. Pour valoriser le fort effet d’hétérosis pour les caractères liés à la biomasse, la diversité génétique du maïs est structurée en groupes hétérotiques et les variétés cultivées sont majoritairement des hybrides F1 entre lignées de groupes complémentaires. La valeur hybride se décompose comme la somme de l’Aptitude Générale à la Combinaison (AGC) de chacune des lignées parentales et de l’Aptitude Spécifique à la Combinaison (ASC) du couple. En Europe du Nord, le maïs est souvent utilisé en ensilage destiné à l'alimentation animale. L’objectif de sélection est d’améliorer la productivité et d'assurer une bonne digestibilité du maïs ensilage. Les objectifs de cette thèse étaient : (i) d’estimer l’importance de l’AGC et de l’ASC dans la variance génétique hybride pour les caractères de qualité de l’ensilage, (ii) d’identifier les locus (QTL) impliqués dans ces caractères et d’étudier leur colocalisation avec des QTL de productivité, (iii) d’évaluer l’intérêt de la sélection génomique pour la prédiction des performances hybrides et (iv) de comparer l’efficacité de deux dispositifs de calibration des prédictions basés sur un factoriel ou l’utilisation classique de testeurs du groupe complémentaire. Dans le cadre du projet SAM-MCR, 6 familles biparentales connectées ont été créés dans les groupes « corné » et « denté » à partir de 4 lignées fondatrices. Dans une première phase, 822 lignées cornées et 802 dentées ont été génotypées pour 20k SNP et croisées selon un factoriel incomplet pour produire 951 hybrides, phénotypés pour des caractères de qualité et de productivité (étudiés par H. Giraud pendant sa thèse). L’analyse des caractères de qualité a montré une prédominance de l’AGC par rapport à l’ASC ainsi qu’une corrélation négative entre les caractères de qualité et le rendement. De nombreux QTLs multi-alléliques ont été détectés, la plupart spécifiques d’un groupe et dont certains colocalisent avec des QTL de rendement. Par validation croisée, la qualité de prédictions basées sur les QTL détectés s’est avérée plus faible que celle obtenue par prédiction génomique. La prise en compte de l’ASC n‘a pas permis d’améliorer sensiblement la qualité de prédictions des modèles. Dans une seconde phase, 90 lignées ont été choisies par groupe : 30 sélectionnées sur la base de leurs prédictions génomiques pour la productivité et la valeur énergétique et 60 choisies aléatoirement parmi les 6 familles. Ces lignées ont été croisées selon un factoriel incomplet pour produire 360 nouveaux hybrides : 120 issus des lignées sélectionnées et 240 issus des lignées choisies au hasard. Les 90 lignées de chaque groupe ont aussi été croisées à deux lignées fondatrices du groupe complémentaire (testeurs). Les hybrides issus des lignées sélectionnées se sont avérés plus productifs mais de moins bonne qualité. Nous avons confirmé la bonne qualité des prédictions génomiques obtenus dans le factoriel initial sur les nouveaux hybrides évalués dans d’autres environnements et après sélection et observé une bonne corrélation entre les AGC estimées dans le factoriel et dans le dispositif testeurs. Des dispositifs factoriels et testeurs ont été simulés en faisant varier la part d’ASC, le nombre d’hybrides et la contribution de chaque lignée dans le jeu de calibration. A moyens expérimentaux égaux, le dispositif factoriel s’est avéré plus efficace en termes de capacité prédictive et de gain génétique cumulé que le dispositif testeur (jusqu’à +50%) pour un caractère présentant de l’ASC et équivalent pour un caractère purement additif. Les résultats de cette thèse ouvrent de nouvelles perspectives pour revisiter les schémas de sélection hybrides en remplaçant l’évaluation des lignées candidates, classiquement faite sur testeur, par l’évaluation directe d’hybrides issus d’un factoriel incomplet. La mise en œuvre de tels dispositifs nécessitera de réorganiser la logistique des programmes de sélection.

Bread-making quality predictions: multi-trait assisted genomic selection in bread wheat. "Quantitative Genetics and Genomics" Gordon Research Conference

International audience; The availability of whole genome sequencing (WGS) data enables the discovery of causative single nucleotide polymorphisms (SNPs) or SNPs in high linkage disequilibrium with causative SNPs. This study investigated effects of integrating SNPs selected from imputed WGS data into the data of 54K chip on genomic prediction in Danish Jersey. The WGS SNPs, mainly including peaks of quantitative trait loci, structure variants, regulatory regions of genes, and SNPs within genes with strong effects predicted with variant effect predictor, were selected in previous analyses for dairy breeds in Denmark-Finland-Sweden (DFS) and France (FRA). Animals genotyped with 54K chip, standard LD chip, and customized LD chip which covered selected WGS SNPs and SNPs in the standard LD chip, were imputed to 54K together with DFS and FRA SNPs. Genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) and Bayesian four-distribution mixture models considering 54K and selected WGS SNPs as one (a one-component model) or two separate genetic components (a two-component model) were used to predict breeding values. For milk production traits and mastitis, both DFS (0.025) and FRA (0.029) sets of additional WGS SNPs improved reliabilities, and inclusions of all selected WGS SNPs generally achieved highest improvements of reliabilities (0.034). A Bayesian four-distribution model yielded higher reliabilities than a GBLUP model for milk and protein, but extra gains in reliabilities from using selected WGS SNPs were smaller for a Bayesian four-distribution model than a GBLUP model. Generally, no significant difference was observed between one-component and two-component models, except for using GBLUP models for milk.

Instructions recues concernant la diffusion In line with current open access guidelines, we fully support authors submitting the ‘pre-print version’ of their chapter (i.e. after peer review but before production work begins) to an institutional repository, as they think appropriate, in order to comply with open access policies at their institutions. We also support authors submitting the final typeset version of their chapter (known as the ‘version’ of record’) to an institutional repository if this is also required by their institution’s open access policy. However, we ask that authors delay this until 6 months after completion of the chapter (as set out in many open access guidelines). We also ask authors to limit circulation of the final typeset version of their chapter (‘version of record’) to immediate colleagues for personal use only. We believe this strikes an appropriate balance between letting key colleagues know about your chapter and our need to protect sales so we can cover the costs of publishing your and others’ work to a high standard as well as investing in future projects to support agricultural science research.; International audience; Genomic selection has revolutionized dairy cattle breeding programs. Young bulls can be selected at a young age without progeny testing at a much lower cost than previously. This reduction in generation interval makes it possible to double genetic trend. This chapter explains the context of dairy cattle breeding and outlines the impact of the genomic revolution on breeding dairy cattle. The chapter looks at new breeding objectives and genetic trends, genomic selection and genetic diversity, the impact of female genotyping and selection for new traits. Finally, the chapter looks ahead to future research trends in this area and provides guidance on further reading in this area.

BackgroundGenomic selection accuracy increases with the use of high SNP (single nucleotide polymorphism) coverage. However, such gains in coverage come at high costs, preventing their operational implementation by breeders. Low density panels imputed to higher densities offer a cheaper alternative. Our study is one of the first to explore the imputation in a tree species: black poplar. About 1000 pure-breed Populus nigra trees corresponding to a subsample of the French breeding population were selected and genotyped with a 12K custom Infinium Bead-Chip. Forty-three of those individuals corresponding mostly to nodal trees in the pedigree were fully sequenced (reference), while the remaining majority (target) was imputed from 8K to 1.4 million SNPs using FImpute. Each SNP and individual was evaluated for imputation errors by leave-one-out cross validation in the training sample of 43 sequenced trees. Some summary statistics such as Hardy Weinberg Equilibrium exact test p-value, quality of sequencing, depth of sequencing per site and per individual, minor allele frequency, marker density ratio or SNP information redundancy were calculated. Principal component and Boruta analyses were used on all these parameters to rank the factors affecting the quality of imputation. Additionally, we characterize the impact of the relatedness between reference population and target population.ResultsDuring the imputation process, we used 7,540 SNPs from the chip to impute 1,438,827 SNPs from sequences along the 19 Chromosomes. At the individual level, imputation accuracy was very high with a proportion of SNPs correctly imputed between 0.84 and 0.99. The variation in accuracies was mostly due to differences in relatedness between individuals. At a SNP level, the imputation quality strongly depended on genotyped SNP density and to a lesser extent on the original minor allele frequency. The imputation did not appear to result in an increase of linkage disequilibrium. The genotype densification not only brought a better distribution of markers all along the genome, but also we did not detect any substantial bias in annotation categories.ConclusionsThis study shows that it is possible to impute low-density marker panels to whole genome sequence with good accuracy under certain conditions that could be common to many breeding populations.

The pathovar viticola of Xanthomonas citri causes bacterial canker of grapevine. This disease was first recorded in India in 1972, and later in Brazil in 1998, where its distribution is currently restricted to the northeastern region. A multilocus sequence analysis (MLSA) based on seven housekeeping genes and a multilocus variable number of tandem repeat analysis (MLVA) with eight loci were performed in order to assess the genetic relatedness among strains from India and Brazil. Strains isolated in India from three related pathovars affecting Vitaceae species and pathogenic strains isolated from Amaranthus sp. found in bacterial canker-infected vineyards in Brazil were also included. MLSA revealed lack of diversity in all seven genes and grouped grapevine and Amaranthus strains in a monophyletic group in X. citri. The VNTR (variable number of tandem repeat) typing scheme conducted on 107 strains detected 101 haplotypes. The total number of alleles per locus ranged from 5 to 12. A minimum spanning tree (MST) showed that Brazilian strains were clearly separated from Indian strains, which showed unique alleles at three loci. The two strains isolated from symptomatic Amaranthus sp. presented unique alleles at two loci. STRUCTURE analyses revealed three groups congruent with MST and a fourth group with strains from India and Brazil. Admixture among populations were observed in all groups. MST, STRUCTURE and e-BURST analyses showed that the strains collected in 1998 belong to two distinct groups, with predicted founder genotypes from two different vineyards in the same region. This suggest that one introduction of grape planting materials contaminated with genetically distinct strains took place, which was followed by pathogen adaptation. Genome sequencing of one Brazilian strain confirmed typical attributes of pathogenic xanthomonads and allowed the design of a complementary VNTR typing cheme dedicated to X. citri pv. viticola that will allow further epidemiological survey of this genetically monomorphic pathovar. Made available in DSpace on 2019-11-29T18:07:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Xanthomonascitripv.viticolaAffectingGrapevineinBrazil2019.pdf: 3096692 bytes, checksum: ec2b3ffb0c06180736f471cfff22e23f (MD5) Previous issue date: 2019

embargo 2 ans, car encore des résultats non publiés; Forest species are unique in many ways compared to other domesticated species. Forest trees have long juvenile phases, leading to long and costly selection cycles and requiring selection in several independent stages. Even if this method is operationally effective, it remains costly in terms of time and resources, resulting in a diluted intensity and accuracy of selection. In view of these constraints, trees are good candidates for the implementation of genomic evaluation. Genomic selection (SG) is based on the classification and selection of individuals from the information contained in their genome without using a phenotypic evaluation step and thus accelerating the selection process, in order to identify the situations, criteria and factors in which SG could be a feasible option for poplar. Our study showed that the benefits of genomic evaluation are context-dependent. Genomic evaluation is most effective in the less-advantageous situations, it also benefits from low to medium density genetic information following a high-quality imputation step. Genomic selection could be an interesting option at an early stage, when the accuracy of selection is generally low and genetic variability is abundant. Our work has also shown that it is important to evaluate performance with alternative criteria, such as those related to ranking, especially when these criteria fit the operational context of the breeding programme under study.; Les espèces forestières sont particulières à bien des égards par rapport aux autres espèces domestiquées. Les arbres forestiers ont de longues phases juvéniles, entrainant de long et couteux cycles de sélection et nécesitant une sélection en plusieurs étapes indpendantes. Bien que cette méthode soit efficace du point de vue opérationnel, elle reste couteuse en temps et en ressources, entrainant une dillution de l’intensité et de la précision de sélection. Au vu de ces contraintes, les arbres sont de bons candidats pour la mise en œuvre de l’évaluation génomique. La sélection génomique (SG) repose sur le classement et la sélection d’individus à partir de l’information contenu dans leur génome sans utilisé une étape d’évaluation phénotypique et ainsi accélérer le processus de sélection.Ce travail visait à identifier les situations, les critères et les facteurs dans lesquelles la SG pourrait être une option réalisable pour le peuplier. Notre étude a montré que les avantages de l’évaluation génomique dépendent du contexte. C’est dans des situations les moins avantageuse que l’évaluation génomique se montre la plus performante, elle profite également de la densification de l’inforamtion génétique de faible à moyenne suite à une étape d’imputation de haute qualité. La sélection génomique pourrait être une option intéressante à stade précoce, où la précision de la sélection est généralement faible et la variabilité génétique abondante. Notre travail a également montré qu’il est important d’évaluer les performances avec des critères alternatifs, comme ceux liés au classement, notamment lorsque ces critères répondent au contexte opérationnel du programme d’élevage étudié.

The principles of genomic selection are described, with the main factors affecting its efficiency and the assumptions underlying the different models proposed. The reasons of its fast adoption in dairy cattle are explained and the conditions of its application to other species are discussed. Perspectives of development include: selection for new traits and new breeding objectives; adoption of more robust approaches based on information on causal variants; predictions of genotype × environment interactions., Cet article décrit les principes de la sélection génomique, avec les principaux facteurs de variation de son efficacité et les hypothèses sous-jacentes aux différents modèles proposés. Il présente ensuite les raisons de son adoption rapide en bovins laitiers et les conditions d’application aux autres espèces pour lesquelles la situation est moins favorable. Les principales perspectives de développement dans les prochaines années concernent la sélection de caractères nouveaux, l’adoption d’approches robustes utilisant l’information des mutations causales et la prédiction des interactions génotype × milieu.

Ajouter clé UT WOS; International audience; Sequence data is expected to increase the reliability of genomic prediction by containing causative mutations directly, especially in cases where low linkage disequilibrium between markers and causative mutations limits prediction reliability, such as across breed prediction in dairy cattle. In practice, the causative mutations are unknown, and prediction with only variants in perfect linkage disequilibrium with the causative mutations is not realistic, leading to a reduced reliability compared to knowing the causative variants. Our objective was to use sequence data to investigate the potential benefits of sequence data for the prediction of genomic relationships and consequently reliability of genomic breeding values. We used sequence data from five dairy cattle breeds, and a larger number of imputed sequences for two of the five breeds. We focused on the influence of linkage disequilibrium between markers and causative mutations, and assumed that a fraction of the causative mutations was shared across breeds and had the same effect across breeds. By comparing the loss in reliability of different scenarios, varying the distance between markers and causative mutations, using either all genome wide markers from commercial SNP chips, or only the markers closest to the causative mutations, we demonstrate the importance of using only variants very close to the causative mutations, especially for across breed prediction. Rare variants improved prediction only if they were very close to rare causative mutations and all causative mutations were rare. Our results show that sequence data can potentially improve genomic prediction, but careful selection of markers is essential.

Genomic selection (GS) refers to a selection method which intends to assess individuals according to their genomic values using genome-wide dense markers. Particularly efficient in animal improvement strategies, opening interesting perspective in crops, it is already engaged in perennial species such as apple where, genetic gain was maximized for fruit quality traits quantitatively inherited by comparison with conventional breeding strategy. In the present work, GS was applied on a biparental apricot population (184 individuals) characterized over two consecutive years for phenology (blooming and maturity dates) and fruit quality traits (fruit weight, color, sugar nd acidity content, ethylene production). A ridge regression (RR-BLUP) modelling has been used. The performance of GS was assessed by cross validation using the accuracy defined as the correlation between true phenotypes values and the estimated ones. The effects of markers density and number, training set size and composition as well as the heritability of the investigated traits were evaluated on the accuracy of the model. The main results issued from the two years multi-annual modelling approach are showing that (i) genomic predictions are accurate even with a little number of markers (>100 markers), (ii) the accuracy increases with the training population’s size and with high heritability traits, (iii) and the optimization of the training set improves the performance of genomic selection model. To conclude, a clear interest exists in continuing the evaluation of the genomic selection in biparental apricot populations even for traits that are difficult to measure. The robustness of the approach needs to be tested both on other progenies and on a large set of genetic resources

Genetic selection in grapevine and many similar species is a challenge due to their perennial status and outbred nature. Marker-assisted selection and genomic selection can hence be useful methods to ease and speed up breeding. In Coupel-Ledru et al (2014), a 191 progeny of Syrah x Grenache was phenotyped in two successive years for several ecophysiological traits under two conditions, well-watered and water deficit, on a high-throughput phenotyping platform coupled to a controlled–environment chamber. As offsprings were previously genotyped at 153 SSR markers, several QTLs were found for each trait separately, differing across years and conditions.But do these differences reflect biological processes or contrasted power between conditions? And how accurately do they allow predicting phenotypes depending on the conditions? To answer such questions, our aim is to explore the ability of sparse and regularized multivariate regression models and algorithms to select QTLs based on their predictive properties. In the present study, we perform variable selection with various flavours of the LASSO method (group Lasso, fused Lasso) adapted for multiple responses, extending the model and algorithm from Chiquet et al. (2017). We apply these methods on simulated data and on real data fromCoupel-Ledru et al. (2014).

Since the early 2000s, the development of genomics, which enables extensive knowledge of the DNA of living entities, has transformed the way in which living entities are evaluated, selected (genomic selection of plants and animals) and marketed. Coupled with political and regulatory changes, this technology contributes to modify the national institutional arrangements in the targeted field of animal genetic improvement, practices of actors. The current liberalization process questions both the collective dimension of genetic progress and the property rights of the genetic resources. In a comparative perspective between France, Ireland and The Netherlands, the objective of this thesis is to analyze the plurality of institutional arrangements pertaining to the Holstein cattle breed’s genomic selection. This thesis is situated within the recent evolutions of the neo-institutional theory focused on organizational heterogeneity and materiality of institutions. Firstly, it highlights three institutional regimes that reveal different arrangements particularly between public and private organizations. Secondly, this diversity of arrangements is completed by an analysis of contractual tools between breeding companies and animal breeders through models of production strategies and exchanges related to genetic resources (both biological and informational forms). These models emphasize a variety of property forms of genetic resources between companies and breeders and also show that actors’ roles in genetic selection activities are redefined. These results provide a better understanding of the development of a liberal logic (The Netherlands) in duality with the reinforcement (Ireland) or weakening (France) of a cooperative logic for the production of improved animal genetics.; Depuis les années 2000, le développement de la génomique, permettant une connaissance étendue de l’ADN des êtres vivants, transforme la façon dont ceux-ci sont évalués, sélectionnés (sélection génomique des plantes et animaux) et mis en marché. Couplée à des changements politiques et règlementaires, cette technologie contribue à faire évoluer les arrangements institutionnels dans le champ étudié ici de l’amélioration génétique animale, aussi bien au niveau des dispositifs nationaux que des pratiques des acteurs. La libéralisation en cours questionne notamment la dimension collective de la production du progrès génétique et les droits de propriétés sur les ressources génétiques. Dans une perspective comparative entre la France, l’Irlande et les Pays-Bas, cette thèse a pour objectif d’analyser la pluralité des arrangements institutionnels établis dans le champ de la sélection génomique de la race bovine Holstein. Elle mobilise les évolutions récentes de la théorie néo-institutionnelle s’intéressant à l’hétérogénéité organisationnelle et à la matérialité des institutions. Premièrement, elle met en évidence trois régimes institutionnels qui révèlent des arrangements différents notamment entre organisations publiques et privées. Deuxièmement, cette diversité d’arrangements est précisée par l’analyse des instruments contractuels entre entreprises de sélection et éleveurs via des modèles d’organisation de la production et des échanges de ressources génétiques (sous leurs formes biologiques et informationnelles). Ces modèles illustrent la diversité des formes de propriété dont ces ressources génétiques font l’objet entre éleveurs et entreprises et, montrent que les rôles respectifs de ces acteurs sont redéfinis. Ces résultats permettent de mieux comprendre le développement d’une logique libérale (Pays-Bas) en dualité avec le renforcement (Irlande) ou la fragilisation (France) d’une logique coopérative de production du progrès génétique.

Since the early 2000s, the development of genomics, which enables extensive knowledge of the DNA of living entities, has transformed the way in which living entities are evaluated, selected (genomic selection of plants and animals) and marketed. Coupled with political and regulatory changes, this technology contributes to modify the national institutional arrangements in the targeted field of animal genetic improvement, practices of actors. The current liberalization process questions both the collective dimension of genetic progress and the property rights of the genetic resources. In a comparative perspective between France, Ireland and The Netherlands, the objective of this thesis is to analyze the plurality of institutional arrangements pertaining to the Holstein cattle breed’s genomic selection. This thesis is situated within the recent evolutions of the neo-institutional theory focused on organizational heterogeneity and materiality of institutions. Firstly, it highlights three institutional regimes that reveal different arrangements particularly between public and private organizations. Secondly, this diversity of arrangements is completed by an analysis of contractual tools between breeding companies and animal breeders through models of production strategies and exchanges related to genetic resources (both biological and informational forms). These models emphasize a variety of property forms of genetic resources between companies and breeders and also show that actors’ roles in genetic selection activities are redefined. These results provide a better understanding of the development of a liberal logic (The Netherlands) in duality with the reinforcement (Ireland) or weakening (France) of a cooperative logic for the production of improved animal genetics.; Depuis les années 2000, le développement de la génomique, permettant une connaissance étendue de l’ADN des êtres vivants, transforme la façon dont ceux-ci sont évalués, sélectionnés (sélection génomique des plantes et animaux) et mis en marché. Couplée à des changements politiques et règlementaires, cette technologie contribue à faire évoluer les arrangements institutionnels dans le champ étudié ici de l’amélioration génétique animale, aussi bien au niveau des dispositifs nationaux que des pratiques des acteurs. La libéralisation en cours questionne notamment la dimension collective de la production du progrès génétique et les droits de propriétés sur les ressources génétiques. Dans une perspective comparative entre la France, l’Irlande et les Pays-Bas, cette thèse a pour objectif d’analyser la pluralité des arrangements institutionnels établis dans le champ de la sélection génomique de la race bovine Holstein. Elle mobilise les évolutions récentes de la théorie néo-institutionnelle s’intéressant à l’hétérogénéité organisationnelle et à la matérialité des institutions. Premièrement, elle met en évidence trois régimes institutionnels qui révèlent des arrangements différents notamment entre organisations publiques et privées. Deuxièmement, cette diversité d’arrangements est précisée par l’analyse des instruments contractuels entre entreprises de sélection et éleveurs via des modèles d’organisation de la production et des échanges de ressources génétiques (sous leurs formes biologiques et informationnelles). Ces modèles illustrent la diversité des formes de propriété dont ces ressources génétiques font l’objet entre éleveurs et entreprises et, montrent que les rôles respectifs de ces acteurs sont redéfinis. Ces résultats permettent de mieux comprendre le développement d’une logique libérale (Pays-Bas) en dualité avec le renforcement (Irlande) ou la fragilisation (France) d’une logique coopérative de production du progrès génétique.

This study investigated the effect on the reliability of genomic prediction when a small number of significant variants from single marker analysis based on whole genome sequence data were added to the regular 54k single nucleotide polymorphism (SNP) array data. The extra markers were selected with the aim of augmenting the custom low-density Illumina BovineLD SNP chip (San Diego, CA) used in the Nordic countries. The single-marker analysis was done breed-wise on all 16 index traits included in the breeding goals for Nordic Holstein, Danish Jersey, and Nordic Red cattle plus the total merit index itself. Depending on the trait's economic weight, 15, 10, or 5 quantitative trait loci (QTL) were selected per trait per breed and 3 to 5 markers were selected to tag each QTL. After removing duplicate markers (same marker selected for more than one trait or breed) and filtering for high pairwise linkage disequilibrium and assaying performance on the array, a total of 1,623 QTL markers were selected for inclusion on the custom chip. Genomic prediction analyses were performed for Nordic and French Holstein and Nordic Red animals using either a genomic BLUP or a Bayesian variable selection model. When using the genomic BLUP model including the QTL markers in the analysis, reliability was increased by up to 4 percentage points for production traits in Nordic Holstein animals, up to 3 percentage points for Nordic Reds, and up to 5 percentage points for French Holstein. Smaller gains of up to 1 percentage point was observed for mastitis, but only a 0.5 percentage point increase was seen for fertility. When using a Bayesian model accuracies were generally higher with only 54k data compared with the genomic BLUP approach, but increases in reliability were relatively smaller when QTL markers were included. Results from this study indicate that the reliability of genomic prediction can be increased by including markers significant in genome-wide association studies on whole genome sequence data alongside the 54k SNP set.

La sélection génomique repose sur l’évaluation des valeurs génétiques des candidats à la sélection par un « score moléculaire » calculé d’après leurs génotypes en un très grand nombre de marqueurs de l’ADN. Dans une première étape, les effets des marqueurs sont estimés sur une population de référence génotypée et phénotypée pour les caractères à améliorer. La table des valeurs génotypiques ainsi établie est utilisée pour calculer les valeurs génétiques des candidats au cours des générations suivantes, qui peuvent alors n’être que génotypées. En quelques années, cette stratégie a été mise en place chez les bovins laitiers. Les opérateurs de la sélection dans les autres filières animales ont assisté à cette révolution et se posent légitimement la question de l’intérêt pour eux d’entrer dans cette démarche. La disponibilité d’une puce « poule » de 600k SNP permet d’ores et déjà d’appliquer une sélection génomique dans les filières poule pondeuse et poulet de chair. Pour les autres espèces avicoles, les outils de génotypage à haut débit sont en cours de développement. Quelle que soit l’espèce, trois composantes du progrès génétique peuvent être améliorées. L’intensité de sélection peut être augmentée pour les caractères non mesurables en routine (qualités des produits, efficacité alimentaire, résistance aux maladies). La précision des valeurs génétiques peut être augmentée, notamment pour les mâles dans le cas des caractères exprimés uniquement par les femelles. Enfin, l’intervalle de génération peut être diminué grâce à une évaluation précoce des candidats, notamment en sélection des poules pondeuses. Par ailleurs, l’évaluation génomique offre pour la première fois la possibilité de sélectionner des individus de race pure de l’étage de sélection pour leur valeur en croisement et dans le milieu de production. Les coûts de mise en oeuvre de la sélection génomique sont élevés, en raison de la taille de la population de référence nécessaire à une évaluation précise, du nombre élevé de candidats à génotyper et de la variété des populations à sélectionner. Toutefois, chez les volailles, l’énorme diffusion des reproducteurs pourrait permettre de compenser ces coûts., Genomic selection is based on an evaluation of the genetic values of the candidates for selection through a «molecular score» calculated from their genotypes for a great number of DNA markers. A first step consists in estimating the effects of the markers on a reference population that has been genotyped and phenotyped for the traits that need improving. The establishment of this table of genotypic values allows for the calculation of the genetic values of the candidates in the subsequent generations, for which genotyping might then prove sufficient. This strategy was implemented in dairy cattle in just a few years. The operators in charge of selection in the other animal production sectors have witnessed this change and hence legitimately regard this approach as useful input for them. The existence of a 600k SNP chip for the chicken now allows for the application of genomic selection in layers and broilers. Tools for high-throughput genotyping in other poultry species are being developed. There are three components of genetic progress that can be improved, regardless of the species. First, selection intensity can be increased for traits non-measurable in routine (product quality, feed efficiency, resistance to diseases). Then, the accuracy of genetic values can be improved, especially for males whenever traits are expressed by females only. Finally, the generation interval can be reduced through early evaluation of candidates (egg production). What is more, genomic evaluation provides, for the first time, the opportunity to select pure-bred individuals from the selection nucleus for their usefulness in crossbreeding and production. The implementation costs of genomic selection are quite high. This is due to the size of the reference population needed for accurate evaluation, the huge number of genotyping operations to be carried out on candidates and the great diversity of populations to be selected. However, use of large numbers of breeding animals in the poultry industry could help counterbalance these costs.