# Vers une évaluation génomique des émissions de méthane dans les races laitières françaises

Solène Fresco, Amélie Vanlierde, Aurélia Baur, Didier Boichard, Sophie Aguerre, Sébastien Fritz, Pauline Martin

## ► To cite this version:

Solène Fresco, Amélie Vanlierde, Aurélia Baur, Didier Boichard, Sophie Aguerre, et al. Vers une évaluation génomique des émissions de méthane dans les races laitières françaises. 27èmes Rencontres Recherche Ruminants, IDELE-INRAE, Dec 2024, Paris, France. pp.52-55. hal-05009201

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# Vers une évaluation génomique des émissions de méthane dans les races bovines laitières françaises

FRESCO S. (1, 2), VANLIERDE A. (3), BAUR A. (1,2), BOICHARD D. (2), AGUERRE S. (4), FRITZ S. (1,2), MARTIN P. (2)

(1) Eliance, Maison Nationale de l'Elevage, 75595 Paris cedex 12, France

(2) Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, GABI, 78350 Jouy-en-Josas, France

(3) Walloon Agricultural Research Centre, Animal production Unit, 5030 Gembloux, Belgium

(4) Institut de l'Elevage, 78350 Jouy en Josas, France

## RESUME

Les émissions de méthane agricole, en particulier celles liées à la fermentation entérique des ruminants, représentent une préoccupation croissante dans le contexte de la lutte contre le changement climatique. Par conséquent, il est devenu impératif de comprendre, mesurer et diminuer ces émissions pour réduire l'impact environnemental de l'élevage bovin laitier. Une des solutions envisagées est de sélectionner les individus génétiquement moins émetteurs de méthane. Pour mettre en place une telle sélection, il est nécessaire de disposer d'une grande population d'individus phénotypés. Cela est rendu possible par l'utilisation d'équations prédisant les émissions de méthane d'une vache à partir du spectre moyen infrarouge de son lait. Trois équations de prédiction ont été élaborées à partir de données de référence mesurées par GreenFeed, deux prédisant le méthane en g/j et une prédisant le méthane en g/kg de lait corrigé pour les taux. Une quatrième équation prédisant le méthane en g/j développée dans le cadre d'un autre projet et utilisée pour le conseil dans le réseau OptiMIR a aussi été utilisée. Ces équations ont été appliquées sur 28 137 632 spectres de 2 283 488 vaches de huit races françaises et ces phénotypes à haut débit ont été mobilisés pour des analyses génétiques. Les caractères présentent des corrélations génétiques très élevées entre lactations. Les quatre caractères ont une héritabilité modérée, avec des valeurs moyennes toutes races confondues variant de 0,21 à 0,36. Nous avons aussi estimé des corrélations génétiques défavorables modérées avec les caractères actuellement en sélection. Un prototype d'évaluation a été développé, et appliqué dans chacune des races. Les premiers résultats montrent une stabilité du niveau génétique moyen des taureaux dans toutes les races entre 2012 et 2017.

# Towards a genomic evaluation to reduce methane emissions of French dairy cows

FRESCO S. (1, 2), VANLIERDE A. (3), BAUR A. (1), BOICHARD D. (2), AGUERRE S. (4), FRITZ S. (1), MARTIN P. (2)

(1) Eliance, Maison Nationale de l'Elevage, 75595 Paris cedex 12, France

(2) Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, GABI, 78350 Jouy-en-Josas, France

## INTRODUCTION

Le changement climatique représente un défi mondial majeur. Le secteur agricole contribue de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre, en particulier par ses émissions de méthane ($CH_4$). En effet, les ruminants d'élevage au travers de la fermentation entérique (Nabburs et al, 2022) sont à l'origine de 70% de ces émissions de $CH_4$ agricoles. Parmi les ruminants, ce sont les bovins qui contribuent majoritairement (77%, Gerber et al., 2013). Divers leviers existent pour réduire ces émissions, parmi lesquels l'utilisation d'additifs alimentaires, la composition de la ration, la gestion du troupeau. Les approches génétiques ont également montré un potentiel prometteur (Beauchemin et al., 2022). Cependant, la mise en place d'outils génétiques nécessite une quantité considérable de données phénotypiques, qu'on ne peut pas obtenir avec les méthodes complexes de mesure directe de méthane telles que les chambres respiratoires et le gaz traceur $SF_6$. L'utilisation des prédictions à partir des spectres moyen infrarouge (MIR) du lait apparaît comme une méthode satisfaisante pour obtenir des phénotypes, certes moins précis, mais à grande échelle et à coût réduit (Coppa et al., 2022; Dehareng et al., 2012; Liu et al., 2022). Cette grande quantité de données est un élément favorable à une évaluation génomique précise. Toutefois, la définition d'un modèle d'évaluation nécessite des estimations de paramètres génétiques : héritabilité et variances génétiques, corrélations

génétiques entre mesures intra et entre lactations, paramètres associés à chacun des caractères de méthane. Compte tenu de ces paramètres, nous proposons un modèle d'évaluation qui doit être un compromis entre précision et simplicité. Par ailleurs, la connaissance des corrélations génétiques entre les émissions de $CH_4$ et les autres caractères d'intérêt permet d'identifier les compromis potentiels et d'optimiser la sélection des différents caractères pour les améliorer simultanément.

## 1. MATERIEL ET METHODES

### 1.1. PREDICTIONS DES EMISSIONS DE METHANE

Trois équations de prédictions individuelles à partir de spectres MIR ont été développées dans le cadre du projet Methabreed, à partir de données de référence d'émissions de $CH_4$ mesurées par GreenFeed (C-Lock Inc, Rapid City, SD, USA). La première équation, $MeP_direct$, prédit le $CH_4$ en g/j (Fresco et al., 2024). La seconde (Mel) prédit le $CH_4$ en g/kg de lait corrigé pour les taux (PLC). La troisième prédiction est obtenue en multipliant la prédiction Mel par la PLC observée à la traite ayant fourni le spectre MIR ($MeP_indirect$, g/j). Enfin, une quatrième prédiction est obtenue en appliquant l'équation de prédiction utilisée en conseil dans le réseau OptiMIR ($MeP_O$, g/j) (Vanlierde et al., 2021).
## 1.2. PHENOTYPES DISPONIBLES

Les équations ont été appliquées aux spectres MIR obtenus dans le cadre du contrôle laitier. Les spectres MIR de 2 283 488 vaches de 8 races françaises (Abondance, Brune, Holstein, Montbéliarde, Normande, Simmental, Tarentaise et Vosgienne) entre 5 et 305 jours de lactation collectés entre 2013 et 2023 ont été fournis par les établissements de contrôle laitier. Au total, 28 137 632 prédictions MIR ont été obtenues. En parallèle, les phénom types de production laitière (quantité de lait (QL), taux butyreux (TB) et taux protéique (TP), score de cellules somatiques), les information zootechniques (date de naissance et de mise bas, troupeau) et les pedigrees ont été extraits de la base de données nationale bovine (INRAE-CTIG).

La production laitière corrigée pour les taux (PLC) a été calculée à partir de la quantité de lait QL et des taux TB et TP à l'aide de la formule proposée par la FAO en 2010 :

$$PLC = QL \times (0,337 + 0,116 \times TB + 0,06 \times TP)$$

## 1.3. FILTRAGE DES DONNEES

Plusieurs filtres ont été appliqués pour s'assurer de la qualité des données utilisées pour les différentes analyses. Seules les performances collectées entre 70 et 200 jours de lactation ont été utilisées, le début et la fin de lactation présentant une forte proportion de prédictions non fiables, compte tenu de la distance excessive entre ces spectres et la population des spectres de la population de calibration. Seuls les animaux présentant un minimum de deux performances par lactation ont été conservés pour les analyses. Les valeurs au-delà de 3 écarts-types autour de la moyenne ont été éliminées. Enfin, seules les performances issues de contrôles laitiers dont les protocoles incluent une traite le matin et une traite le soir ont été conservées.

Pour l'estimation des paramètres génétiques, seuls les cheptels ayant fourni au moins deux ans de données et ayant en moyenne au minimum 5 (ou 9 en races Holstein et Montbéliarde) animaux avec performance le même jour, dont 3 (ou 5 en races Holstein et Montbéliarde) animaux en première lactation, ont été conservés. Pour le calcul des corrélations génétiques avec les autres caractères en sélection et l'évaluation génomique, le nombre minimum d'animaux avec performance par cheptel était de 2.

## 1.4. ANALYSES GENETIQUES

Pour l'estimation des paramètres génétiques, les données de première lactation ont été utilisées, ainsi que celles de deuxième lactation lorsque l'animal présentait des performances en première lactation (Tableau 1). Les paramètres génétiques ont été estimés pour chacune des lactations et chacune des races à l'aide de modèles à répétabilité avec le logiciel Wombat (Meyer, 2007) :

$$y = X\beta + Za + Wpe + e$$

avec y le vecteur des performances, β le vecteur des effets fixes (troupeau x jour de contrôle et trois effets définis intra lactation : année x mois de vêlage, âge au vêlage et jour de lactation modélisé par les coefficients de Legendre d'ordre 3), a ~ N(0, Aσ_a²) le vecteur des valeurs génétiques avec A la matrice de parenté et σ_a² la variance génétique additive, pe ~ N(0, Iσ_p_e²) le vecteur des valeurs d'environnement permanent avec I la matrice identité et σ_a² la variance d'environnement permanent, et X, Z et W les matrices d'incidence.

A partir des variances et covariances estimées, on déduit les estimations des écart-types génétiques, d'héritabilités et de corrélations génétiques entre les quatre caractères CH₄ et entre les lactations pour un même caractère CH₄.

## 1.5. EVALUATION GENOMIQUE

Pour l'évaluation, les données de toutes les parités ont été utilisées (Tableau 1). L'évaluation génomique de toutes les races sauf la Holstein a été réalisée en utilisant les paramètres génétiques estimés en race Montbéliarde (race avec le plus d'effectifs et présentant la plus grande profondeur de données, et donc avec les estimations les plus fiables). L'évaluation génomique a été réalisée avec le logiciel HSSGBLUP (Tribout et al, 2020) en utilisant le même modèle que pour l'estimation des paramètres génétiques.

Les index obtenus ont été mis en forme en les divisant par l'écart-type génétique, en les centrant sur la base mobile (femelles avec performances nées entre 2016 et 2018) et en les inversant afin qu'un index positif corresponde à un animal faiblement émetteur (i.e. améliorateur).

## 1.6. CORRELATIONS GENETIQUES ENTRE CARACTERES METHANE ET AUTRES CARACTERES EN SELECTION

Seules les données de première lactation ont été utilisées pour estimer les corrélations génétiques avec les autres caractères en sélection (Tableau 1). Le modèle présenté en 1.4 a été implémenté dans Genekit (Ducrocq, 1998) pour estimer les effets fixes et ajuster les phénom types pour les effets non génétiques pour chacun des quatre caractères CH₄. Les corrélations génétiques ente les caractères CH₄ corrigés et moyennés et les autres caractères en sélection ont été estimées à l'aide du modèle bivarié suivant en utilisant le logiciel Wombat (Meyer, 2007) :

$$y = 1\mu + Za + e$$

avec y le vecteur des performances, μ la moyenne, a ~ N(0, Aσ_a²) le vecteur des valeurs génétiques avec A la matrice de parenté et σ_a² la variance génétique additive, et Z la matrice d'incidence.

# 2. RESULTATS

## 2.1. ESTIMATIONS DE PARAMETRES GENETIQUES

La description statistique des prédictions de CH₄ obtenues à partir des spectres MIR du lait moyennées intra race pour des vaches en première lactation est présentée dans le tableau 2. En moyenne (écart-type), toutes races confondues, les corrélations génétiques entre lactations sont de 0,91 (0,09) pour MeP_direct, 0,89 (0,14) pour MeP_indirect, 0,98 (0,03) pour MeP_O et 0,96 (0,05) pour Mel. En moyenne (écart-type), toutes races confondues, les estimations d'héritabilité en première lactation sont de 0,35 (0,09) pour MeP_direct, 0,21 (0,05) pour MeP_indirect, 0,36 (0,11) pour MeP_O et 0,33 (0,12) pour Mel. En moyenne (écart-type), toutes races confondues, les corrélations génétiques entre caractères CH₄ en première lactation sont de 0,54 (0,20) entre MeP_direct et MeP_O, de 0,39 (0,17) entre Mel et MeP_indirect, de 0,28 (0,21) entre MeP_direct et Mel, de 0,22 (0,19) entre MeP_direct et MeP_indirect et de 0,19 (0,11) entre MeP_O et Mel et 0,19 (0,20) entre MeP_O et MeP_indirect en moyenne toutes races confondues. Les écart-types génétiques moyens toutes races confondues sont de 13,6 g/j pour MeP_direct, 16,1 g/j pour MeP_O, 18,8 g/j pour MeP_indirect et 0,50 g/kg de PLC pour Mel.

## 2.2. EVALUATION GENOMIQUE

Les valeurs moyennes des CD pour les trois principales races (Holstein, Montbéliarde et Normande) varient entre 85 et 89 pour les taureaux génotypés avec descendance, entre 66 et 73 pour les femelles phénotypées et entre 47 et 59 pour les
<table><caption>**Tableau 1** Effectifs d'animaux utilisés pour les différentes analyses génétiques</caption><thead><tr><th rowspan="2">Races</th><th rowspan="2">Paramètres génétiques</th><th colspan="4">Evaluation génomique</th><th rowspan="2">Corrélations génétiques</th></tr><tr><th>Pedigree</th><th>Phénotypés (P)</th><th>Génotypés (G)</th><th>Pop de référence (G+P)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Abondance</td><td>4 873</td><td>69 465</td><td>39 894</td><td>7 679</td><td>6 125</td><td>/</td></tr><tr><td>Brune</td><td>1 176</td><td>22 407</td><td>12 896</td><td>3 273</td><td>2 203</td><td>/</td></tr><tr><td>Holstein</td><td>187 274</td><td>2 226 970</td><td>1 187 762</td><td>177 717</td><td>124 867</td><td>258 717</td></tr><tr><td>Montbéliarde</td><td>176 166</td><td>1 110 134</td><td>715 404</td><td>167 228</td><td>151 861</td><td>177 118</td></tr><tr><td>Normande</td><td>15 986</td><td>239 754</td><td>109 825</td><td>34 468</td><td>21 527</td><td>19 401</td></tr><tr><td>Simmental</td><td>3 091</td><td>29 961</td><td>16 584</td><td>2 661</td><td>1 752</td><td>/</td></tr><tr><td>Tarentaise</td><td>2 058</td><td>25 355</td><td>14 645</td><td>4 153</td><td>3 088</td><td>/</td></tr><tr><td>Vosgienne</td><td>469</td><td>4 491</td><td>2 925</td><td>2 491</td><td>2 101</td><td>/</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 2** Description statistique des prédictions de méthane obtenues à partir des spectres MIR du lait moyennées intra race pour des vaches en première lactation</caption><thead><tr><th>Caractère<fnref n="1" /></th><th>MeP_direct</th><th>Mel</th><th>MeP_indirect</th><th>MeP_O</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne<fnref n="2" /></td><td>412</td><td>16,5</td><td>457</td><td>497</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>12,8</td><td>0,37</td><td>76,0</td><td>21,1</td></tr><tr><td>Minimum</td><td>389</td><td>13,6</td><td>127</td><td>398</td></tr><tr><td>Maximum</td><td>424</td><td>14,5</td><td>366</td><td>459</td></tr></tbody></table>

jeunes mâles typés de moins d'un an. Pour les cinq autres races, elles varient entre 75 et 90 pour les taureaux génotypés avec descendance, entre 67 et 71 pour les femelles génotypées et entre 19 et 48 pour les jeunes mâles typés. Les index des taureaux génotypés avec descendance nés après 2012 sont stables en fonction des années de naissance pour MeP_direct, MeP_O et Mel. Seul MeP_indirect présente une légère dégradation des index liée à l'augmentation du niveau laitier.

## 2.3. CORRELATIONS GENETIQUES AVEC LES AUTRES CARACTERES EN SELECTION

Les corrélations génétiques avec les autres caractères en sélection sont présentées en race Montbéliarde (Figure 1). Les résultats sont similaires pour les races Holstein et Normande. La corrélation génétique la plus élevée est de 0.7 entre MeP_indirect et QL. Toutes les autres corrélations génétiques sont comprises entre -0,2 et 0,3 (caractères laitiers, santé de la mamelle, fertilité et morphologie).

## 3. DISCUSSION

Les corrélations génétiques entre lactations sont fortes (>0,89) et cohérentes avec les valeurs de 0,80 et 0,91 reportées dans la littérature (Manzanilla-Pech et al., 2021, 2022). Ces corrélations génétiques sont suffisantes pour considérer la seconde lactation comme une répétition de la première, permettant ainsi de simplifier le modèle d'évaluation génétique.

Les corrélations génétiques faibles à modérées (≤0,66) entre les quatre caractères CH₄ indiquent que ce sont des caractères génétiquement différents. Il semble alors essentiel de déterminer le ou les caractères CH₄ les plus pertinents à sélectionner, en se basant notamment sur les paramètres estimés pour chacun d'entre eux.

Les héritabilités estimées dans cette étude sont modérées pour les quatre caractères CH₄ (entre 0,21 et 0,36 en moyenne par caractère toutes races confondues) et donc favorables à la sélection de ces caractères. Les héritabilités pour les caractères en g/j sont cohérentes avec les héritabilités estimées pour des caractères CH₄ basés sur des mesures directes (entre 0.12 et 0.45, Pszczola et al., 2017; Breider et al., 2019) mais aussi pour des caractères CH₄ prédits à partir des spectres MIR du lait (0,25 et 0,27 pour Kandel et al., 2017 et Vanrobays et al., 2016, respectivement). L'héritabilité estimée pour Mel est parmi les plus élevées de la littérature,

avec des valeurs entre 0,12 et 0,18 reportées par Kandel et al. (2017) et Manzanilla-Pech et al. (2022), respectivement, tandis que Manzanilla-Pech et al. (2021) ont rapporté une héritabilité de 0,30.

Les résultats de l'évaluation génomique pilote montrent qu'il existe une variabilité dans les index, avec notamment des jeunes mâles améliorateurs sur les caractères méthane. Les CD des jeunes mâles sont satisfaisants, excepté pour les races Brune et Simmental. Dans ces deux races, la population de référence est plus réduite que pour les caractères usuels, du fait que l'information méthane n'est pas disponible chez les taureaux étrangers. Nous constatons une absence d'évolution génétique pour les caractères de méthane, ce qui montre que ces caractères n'ont pas été sélectionnés indirectement avec les objectifs de sélections récents. Cette observation est cohérente avec les corrélations génétiques obtenues avec les caractères actuellement en sélection.

Les corrélations génétiques sont faibles à modérées, exceptée la corrélation génétique entre MeP_indirect et QL (0,70), qui était toutefois attendue au vu de la méthodologie utilisée pour obtenir la prédiction MeP_indirect. Les corrélations génétiques de MeP_direct et MeP_O avec QL sont plus faibles que celles rapportées dans la littérature, variant entre 0,15 et 0,49 (Manzanilla-Pech et al., 2021; Pszczola et al., 2019; Breider et al., 2019; López-Paredes et al., 2020). Les corrélations génétiques défavorables entre les trois caractères CH₄ en g/j et les caractères de TB, de TP et de quantité de matière du lait, de fertilité et de cellules du lait sont faibles et cohérentes avec la littérature (Pszczola et al., 2019; López-Paredes et al., 2020; Kandel et al., 2017). Nous avons estimé des corrélations génétiques variant de -0,03 à 0,28 entre les caractères CH₄ en g/j et les caractères de morphologie. Dans la littérature, des corrélations génétiques similaires ont été rapportées par Pszczola et al. (2019), bien que Zetouni et al. (2018) aient rapporté des corrélations génétiques variant entre -0,30 et 0,01. Les corrélations génétiques de Mel avec QL sont défavorables, de mêmes que celles avec les quantités de matière du lait, tandis que des corrélations génétiques favorables ont été rapportées par Kandel et al. (2017) et Manzanilla-Pech et al. (2021). A notre connaissance, nous avons obtenu les premières corrélations génétiques de Mel avec le TB et le TP (favorables), ainsi qu'avec les caractères de santé, de fertilité et de morphologie (défavorables).

## CONCLUSION

Les paramètres génétiques des quatre caractères CH₄ sont favorables pour le développement d'une évaluation génomique. La variabilité des index issus de l'évaluation montre qu'il existe des individus améliorateurs et qu'il est donc possible de mettre en place une sélection de ces caractères. Enfin, les corrélations génétiques avec les autres caractères en sélection sont globalement défavorables mais modérées, il est donc tout à fait envisageable d'intégrer un caractère CH₄ dans les objectifs de sélection totaux. Afin de confirmer ces résultats et d'estimer les conséquences de l'inclusion d'un caractère CH₄ dans les objectifs de sélection, il faudra réaliser des études de réponse à la sélection, qui permettront aussi d'estimer le poids à associer à ce nouveau caractère pour

<footnote n="1">¹MeP_direct, MeP_indirect et MeP_O exprimés en g/f, Mel exprimé en g/kg de PLC</footnote>

<footnote n="2">²moyenne pondérée par les effectifs de chaque race</footnote>
réaliser les objectifs climat (réduction de 10% des émissions de CH₄ en 10 ans de sélection).

Les auteurs souhaitent remercier Jean-Pierre Allard et Guillaume Courtois pour le calcul des prédictions de méthane à partir des spectres MIR, ainsi que le Consortium OptiMIR pour la mise à disposition de l'équation de prédiction. Les auteurs remercient Valogène pour la mise à disposition des typages pour la recherche. Les auteurs remercient APIS-GENE pour le financement du projet Methabreed, ainsi que l'Association Nationale de la Recherche et de la Technologie et APIS-GENE pour le financement de la thèse MethaFor (Solène Fresco).

Beauchemin K.A., Ungerfeld E.M., Abdalla A.L., Alvarez C., Arndt C., Becquet P., Benchaar C., Berndt A., Mauricio R.M., McAllister T.A., Oyhantçabal W., Salami S.A., Shalloo L., Sun Y., Tricarico J., Uwizeye A., De Camillis C., Bernoux M., Robinson T., Kebreab E., 2022. J. Dairy Sci., 105, 9297-9326

Breider, I.S., Wall E., Garnsworthy P.C., 2019. J. Dairy Sci., 102, 7277-7281

Coppa M., Vanlierde A., Bouchon M., Jurquet J., Musati M., Dehareng F., Martin C., 2022. J. Dairy Sci., 104, 9271-9285
Ducrocq V., 1998. INRA GABI, June 2011 version

Dehareng F., Delfosse C., Froidmont E., Soyeurt H., Martin C.,

Gengler N., Vanlierde A., Dardenne P., 2012. Animal, 6, 1694-1701

Fresco S., Vanlierde A., Boichard D., Lefebvre R., Gaborit M., Bore R., Fritz S., Gengler N., Martin P., 2024. Animal, 18, 101200

Gerber P.J., Steinfield H., Henderson B., Mottet A., Opio C., Dijkman J., Falcucci A., Tempio G., 2013. Tackling climate

change through livestock - A global assessment of emissions and mitigation opportunities. FAO

Kandel, P.B., Vanrobays M.-L., Vanlierde A., Dehareng F., Froidmont E., Gengler N., Soyeurt H., 2017. J. Dairy Sci., 100, 5578-5591

Liu R., Hailemariam D., Yang T., Miglior F., Schenkel F., Wang Z., Stothard P., Zhang S., Plastow G., 2022. Animal, 16, 100469

López-Paredes J., Goiri I., Atwaerandio R., García-Rodríguez A., Ugarte E., Jiménez-Montero J.A., Alenda R., González-Recio O., 2020. J. Dairy Sci., 103, 7199-7209

Manzanilla-Pech C.I.V., Difford G.F., Løvendahl P., Stephansen R.B., Lassen J., 2022. J. Dairy Sci., S0022030222005860

Manzanilla-Pech, C.I.V., Løvendahl P., Mansan Gordo D., Difford G.F., Pryce J.E., Schenkel F., Wegmann S., Miglior F., Chud T.C., Moate P.J., Williams S.R.O., Richardson C.M., Stothard P., Lassen J., 2021. J. Dairy Sci., 104, 8983-9001

Meyer K., 2007. J. Zhejiang Univ. - Sci. B, 8, 815-821

Nabuurs G.J., Mrabet R., Abu Hatab A., Bustamante M., Clark H., Havlik P., House, J. Ninan K.N., Popp S., Sohngen B., Towprayoon S., 2022. IPCC

Pszczola, M., Calus M.P.L., Strabel T., 2019. J. Dairy Sci., 102, 5342-5346

Tribout T., Ducrocq V., Boichard D., 2020. Proc. of the 6th ICQG

Vanlierde A., Dehareng F., Genler N., Froidmont E., McParland S., Kreuzer M., Bell M., Lund P., Martin C., Kuhla B., Soyeurt H., 2021. J. Sci. Food. Agric., 101, 3394-3403

Vanrobays, M.-L., Bastin C., Vandenplas J., Hammami H., Soyeurt H., Vanlierde A., Dehareng F., Froidmont E., Gengler N., 2016. J. Dairy Sci., 99, 7247-7260

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

**Figure 1** Corrélation génétique entre les quatre caractères méthane et les caractères en sélection en race Montbéliarde (QL quantité de lait, QMG quantité de matières grasses, QMP quantité de matières protéiques, TB taux butyreux, TP taux protéique, CEL cellules, MACL mammites cliniques, FERG fertilité génisse, FERV fertilité vache, IVIA intervalle vêlage - IA, TNRG taux de non-retour génisse, TNRV taux de non-retour vache, IFL intervalle 1ère IA - IA fécondante, HSAC hauteur au sacrum, LPOI largeur de poitrine, PPOI profondeur de poitrine, PFLA profondeur de flanc)