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  • ldentification de mutations candidates affectant la composition du lait en acides gras et protéines par analyse d’association sur la séquence du génome dans les races Holstein, Montbéliarde et Normande.

    GOVIGNON-GION A. (1) (2), BOICHARD D. (1) (2), CROISEAU P. (1) (2), BARBAT-LETERRIER A. (1) (2), HOZE C. (1) (3), FRITZ S. (1) (3), BOUSSAHA M. (1) (2), BROCHARD M. (4), SANCHEZ M.P. (1) (2)

    (1) INRA, UMR1313 GABI, 78350 Jouy-en-Josas, France

    (2) AgroParisTech, UMR1313 GABI, 78352 Jouy-en-Josas, France

    (3) Allice, 75012 Paris, France

    (4) Idele, 149 rue de Bercy, 75012 Paris, France

    RESUME

    Cette étude réalisée dans le cadre du programme PhénoFinlait vise à identifier les gènes et les mutations responsables de la variabilité génétique de la composition du lait en acides gras (AG) et protéines dans les trois races bovines laitières Holstein, Montbéliarde et Normande. Pour 23 AG et 6 protéines, le phénotype analysé est la moyenne des mesures par moyen infra rouge à chaque contrôle, corrigées pour les effets de milieu. Les séquences du génome complet de 8746 vaches génotypées avec la puce Illumina 50k ont été reconstituées avec le logiciel FImpute, en utilisant comme référence la séquence de 1147 taureaux du projet « 1000 génomes bovins ». Au total, 28 millions de polymorphismes ont été prédits. L’analyse GWAS a été conduite intra-race avec le logiciel GCTA, le modèle incluant un effet marqueur et un effet polygénique. Cette approche a permis de caractériser 30 à 40 régions par caractère sur tout le génome. On retrouve la majorité des régions déjà détectées avec la puce 50k, mais les intervalles de localisation sont plus précis. Cette première analyse a permis de définir des régions de l’ordre de 500 kb à 3 Mb, analysées par BayesC. Cette méthode multi-marqueurs réduit considérablement l’effet du déséquilibre de liaison à grande distance et permet de proposer des mutations causales candidates. La comparaison entre races et l’annotation des variants aident au choix entre ces propositions. Ce travail est illustré avec 10 exemples sur les chromosomes 5, 14, 17, 19 et 27 pour les AG et 1, 2, 6, 11, et 20 pour les protéines. Cette étude montre l’intérêt du séquençage de génomes entiers pour identifier les mutations responsables du déterminisme génétique des caractères.

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    Autres textes des

    3R 2015 - Séance :

    Génétique

    Intérêt du séquençage de génome complet pour la détection précoce des anomalies génétiques  

    MICHOT P., CHAHORY S., CHAMBRIAL M., BARBEY S., GROHS C., DELOCHE M.C., DANCHIN-BURGE C., FRITZ S., BOICHARD D., CAPITAN A.

    Un objectif de sélection qui augmente le profit des éleveurs caprins 

    PALHIERE I., CLEMENT V., CROUE I., PINARD D.

    Mise en place d’évaluations génomiques nationales dans les populations bovines allaitantes françaises Charolaise, Limousine et Blonde d’Aquitaine 

    TRIBOUT T., BARBAT M., SAINTILAN R., FOUILLOUX M.N., VENOT E., PHOCAS F.

    Mise en place d’une évaluation nationale du comportement des bovins allaitants à partir de données recueillies en ferme 

    VENOT E., GUERRIER J., LAJUDIE P., DUFOUR V., LEUDET O., BOIVIN X., SAPA J., PHOCAS F.

    Affiche • Paramètres génétiques des caractéristiques à l’abattage des jeunes bovins de races Montbéliarde et Normande 

    CROUÉ I., FOUILLOUX M.N., SAINTILAN R., DUCROCQ V.

    Affiche • Paramètres génétiques du taux de calcium, prédit à partir des spectres moyen infrarouge, dans le lait des 3 principales races bovines laitières françaises 

    GOVIGNON-GION A., MINERY S., WALD M., BROCHARD M., GELÉ M., ROUILLÉ B., BOICHARD D., FERRAND-CALMELS M., HURTAUD C.

    Affiche • Impact d’une restriction énergétique sur le métabolisme et les caractères de production chez des brebis laitières issues d’une sélection divergente pour la résistance aux mammites 

    ALLAIN C., BOUVIER-MULLER J., ENJALBERT F., TABOURET G., CAUBET C., TASCA C., PORTES D., MENRAS J.M., TOMAS R., FOUCRAS G., RUPP R.

    Affiche • Sélection du mouton pour la mue : une alternative à la tonte 

    ALLAIN D., PENA-ARNAUD B., BOURDILLON Y., FRANÇOIS D.

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