Innovative algorithms to combine phenotypic, genealogical and genomic information originating from diverse sources

Along with technical developments, international exchanges of genetic material (e.g., frozen semen, embryos) have increased since the 1970s. However, genetic evaluations are traditionally based on phenotypic and genealogical data which are internally recorded, i.e., within well defined borders. Because imported (i.e., external) genetic material is usually strongly selected in their respective populations, internal genetic evaluations for external animals could be biased and less accurate if external data used for their selection is ignored. Moreover, comparison of internal and external animals based on their internal and external estimates of genetic merit is needed to select and potentially import the most suitable ones according to the internal breeding goal. However, such comparison is usually not possible among internal and external genetic evaluations due, e.g., to differences among units of measurement. Thereby, several approaches and algorithms have been developed to render internal and external genetic evaluations comparable, and to combine or blend phenotypic and genealogical data and external information, i.e., estimates of genetic merit and associated reliabilities. Furthermore, the recent development of genomic selection also increased needs for combining phenotypic, genealogical and genomic data and information. Therefore, the aim of this thesis was first to develop innovative algorithms to combine diverse sources of phenotypic, genealogical and genomic data and information, and second to test them on simulated and real data in order to check their correctness. Based on a Bayesian view of the linear mixed models and addressing several issues highlighted by previous studies, systems of equations combining simultaneously diverse sources of data and external information were developed for (multivariate) genetic and single-step genomic evaluations. Double counting of contributions due to relationships and due to records were considered as well as computational burden. The performances of the developed systems of equations were evaluated using simulated datasets and real datasets originating from genetic (genomic) evaluations for Holstein cattle and for show jumping horses. The different results showed that the developed equations integrated and blended several sources of information in a proper way into a genetic or a single-step genomic evaluation. It was also observed that double counting of contributions due to relationships and due to records was (almost) avoided. Furthermore, more reliable estimates of genetic merit were also obtained for external animals and for their relatives after integration of external information. Also, the developed equations can be easily adapted to complex models, such as multivariate mixed models. Indeed, it was shown that external information correlated to the internal phenotypic traits was properly integrated using the developed equations. Finally, research of this thesis led to the development of a genomic evaluation system for Holstein cattle in the Walloon Region of Belgium for production traits, as well as for other traits, like somatic cell score. Based on the research of this thesis, future research topics, e.g., concerning integration of correlated external information and of genomic information, were finally presented. Vandenplas Jeremie. (2014). Algorithmes innovants pour combiner des informations phenotypiques, genealogiques et genomiques provenant de differentes sources. (These de doctorat en anglais). Gembloux, Belgique, Gembloux Agro-Bio Tech, Universite de Liege, 190p. , 27 tabl. , 3 fig. Resume Suite aux progres techniques, les echanges internationaux de materiel genetique (par exemple, la semence congelee ou les embryons), ont augmente depuis les annees 1970. Toutefois, les evaluations genetiques sont traditionnellement basees sur des donnees phenotypiques et genealogiques qui sont enregistrees a un niveau interne, c'est-a-dire dans des frontieres bien definies. Parce que le materiel genetique importe (appele ci-apres externe) est habituellement fortement selectionne dans leurs populations respectives, les evaluations genetiques internes pour les animaux externes pourraient etre biaisees et moins precises si les donnees externes utilisees pour leur selection sont ignorees. En outre, la comparaison des animaux internes et externes en fonction des estimations internes et externes de leurs valeurs genetiques est necessaire pour selectionner et, potentiellement, importer les plus appropries en fonction de l'objectif de reproduction interne. Cependant, une telle comparaison n'est generalement pas possible entre les evaluations genetiques internes et externes en raison, par exemple, des differences entre les unites de mesure utilisees pour mesurer les phenotypes. Ainsi, plusieurs approches et algorithmes ont ete developpes pour rendre comparables des evaluations genetiques internes et externes, ou pour combiner des donnees phenotypiques et genealogiques ainsi que de l’information externe, c'est-a-dire les estimations de valeurs genetiques et les fiabilites associees. De plus, l'evolution recente de la selection genomique augmente egalement les besoins de combinaisons de donnees phenotypiques et genealogiques et d’informations genomiques. Par consequent, l'objectif de cette these a ete, premierement, de developper des algorithmes innovants pour combiner diverses sources de donnees et d’informations phenotypiques, genealogiques et genomiques et, deuxiemement, de tester ces algorithmes sur des donnees reelles et simulees afin de verifier leur exactitude. Fondee sur une vision bayesienne des modeles mixtes lineaires et reposant sur plusieurs questions soulevees par des etudes precedentes, des systemes d'equations combinant simultanement diverses sources de donnees et d’informations externes ont ete elabores pour des evaluations genetiques et genomiques de type « single-step », potentiellement multi-caracteres. Les doubles comptages de contributions dus aux liens de parente entre les animaux externes et dus aux donnees ainsi que la charge de calcul ont ete examines. Les performances des systemes d'equations developpes ont ete evaluees en utilisant des jeux de donnees simulees et des donnees reelles provenant des evaluations genetiques (genomiques) pour les bovins Holstein et pour les chevaux de saut d'obstacle. Les differents resultats ont montre que les equations developpees integrent et combinent plusieurs sources d'information d'une maniere appropriee pour les evaluations genetiques et genomiques de type « single-step ». Il a egalement ete observe que les doubles comptages des contributions dus aux liens de parente entre animaux externes et dus aux donnees etaient (presque) evites. En outre, des estimations plus fiables de valeurs genetiques ont egalement ete obtenues pour les animaux externes et pour les animaux qui leur sont apparentes apres l'integration de l'information externe. De plus, les equations developpees peuvent etre facilement adaptees a des modeles complexes, tels que les modeles mixtes multi-caracteres. En effet, il a ete montre que l'information externe correlee avec les caracteres phenotypiques internes est bien integree en utilisant les equations developpees. Enfin, la recherche de cette these a conduit a la mise en place d'un systeme d'evaluation genomique pour bovins Holstein en Region Wallonne (Belgique) pour, notamment, les caracteres de production. Suite aux recherches menees lors de cette these, des sujets de recherche futurs, par exemple, concernant l'integration d’informations externes correlees et d'informations genomiques, ont finalement ete presentes.