New genetic longitudinal models for feed efficiency

Bien que des approches non genetiques et genetiques aient ete mises en œuvre pour ameliorer l’efficacite alimentaire des animaux au cours des dernieres annees, le cout des aliments constitue encore la plus grande partie des couts de production de nombreux systemes d’elevage. De plus,une efficacite alimentaire non optimale augmente l’impact environnemental de l’elevage par gaspillage d'aliments. Au cours des dernieres decennies, les progres dans les technologies a hautdebit pour la gestion des animaux, notamment le developpement de distributeurs automatiques d’aliment, permettent d’obtenir de nombreuses mesures repetees au cours du temps (donnee longitudinales) de la consommation individuelle des animaux. L'objectif de cette these etait de developper de nouveaux modeles genetiques pour mieux quantifier le potentiel genetique des animaux pour l'efficacite alimentaire en utilisant ce type de donnees. Les donnees de 2435 porcs Large White en croissance provenant d'une experience de selection divergente pour la consommation residuelle ont ete utilisees au cours de cette these. Dans cette population, les mâles etaient peses chaque semaine alors que les femelles et les mâles castres etaient peses tous les mois entre 10 et 23 semaines d’âge. Dans une premiere etape, nous avons compare differentes approches pour predire les poids corporels hebdomadaires manquants de ces animaux afin d’ameliorer l’evaluation de leur efficacite alimentaire. Pour la periode testee, une interpolation quasi lineaire basee sur les semaines adjacentes est la meilleure approche pour traiter les poids corporels manquants dans notre ensemble de donnees. Dans un second temps, differents modeles longitudinaux tels que les modeles de regression aleatoire (RR), les modeles antedependants structuraux (SAD) et les modeles de type « character process » ont ete compares pour l’analyse de l’efficacite alimentaire. La comparaison a ete realisee en se basant sur des criteres d’ajustement aux donnees (Log vraisemblance, Critere d'Information Bayesien), sur les estimations des composantes de variances (estimations de l'heritabilite, des variances genetiques et des correlations genetiques entre semaines) et sur la capacite predictive (coefficients de concordance de Vonesh) de chaque modele. Les resultats ont montre que le modele SAD est le plus parcimonieux pour l’indice de consommation (IC) et la consommation residuelle, deux mesures d’efficacite alimentaire. Ce modele fournit egalement des capacites predictives similaires a celles des autres modeles. Un critere de selection combinant les predictions des valeurs genetiques hebdomadaires de chaque animal a ete propose pour des applications pratiques dec es modeles dans un objectif de selection. En outre, nous avons evalue comment l'information genomique pouvait ameliorer la precision des predictions des valeurs genetiques des animaux pour le gain moyen quotidien et la consommation residuelle, en appliquant des approches genomiques « single-step » aux modeles RR et SAD. Les resultats obtenus ont montre que les precisions etaient faibles et les biais de prediction importants pour les deux caracteres, et qu’ils n'etaient pas ameliores par l’apport de l’information genomique. Enfin, nous avons montre que la selection divergente pour la consommation residuelle avait un impact majeur sur les trajectoires de l’indice de consommation et de la consommation residuelle pendant la croissance dans chaque lignee. En conclusion, cette these a montre que la selection pour des trajectoires d'efficacite alimentaire est faisable avec les informations disponibles actuellement. Des etudes supplementaires sont necessaires pour mieux evaluer le potentiel de l'information genomique avec ces derniers modeles et pour valider les strategies de selection sur ces trajectoires d’efficacite alimentaire au cours du temps dans la pratique