Construction d`index de synthèse IBOVAL Synthèse des travaux

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Août 2005
Compte rendu n°010579102
Département Génétique
Service Sélection
Thierry PABIOU
Construction d’index de synthèse IBOVAL sur des
bases économiques en races allaitantes
Synthèse des travaux 1995-2005
Construction des index de synthèse IBOVAL sur des bases économiques en races allaitantes
Table des matières
Introduction ........................................................................................................................... 3
1-Définitions et méthodes de détermination des objectifs de sélection .................................. 4
11- Une claire distinction entre « objectif » et « indice » de sélection ............................... 4
12- Deux types d’objectif de sélection................................................................................. 4
121- Objectifs techniques .................................................................................................. 4
122- Objectifs économiques ............................................................................................... 4
13- Bibliographie................................................................................................................. 5
2- Bilan actuel et objectifs de sélection appliqués en races bovines allaitantes...................... 6
21- Etudes bio-économiques réalisées de 1995 à 2001 ....................................................... 6
22- Les études économiques : Méthode............................................................................... 7
23- Actualisation des indices synthétiques de sélection : 2000-2005 .................................. 8
231 Historique.................................................................................................................. 8
232- Méthode d’optimisation des coefficients des indices synthétiques (IS) ............................... 8
232- Graphique récapitulatif de la démarche d’optimisation ...................................................11
233- Les races sans études économiques ............................................................................12
24- Bibliographie............................................................................................................... 13
3- Prise en compte des conditions de naissance ................................................................... 14
31- Déterminisme génétique ............................................................................................. 14
32- Les classes de conditions de naissance ....................................................................... 14
33- Estimations des paramètres génétiques...................................................................... 15
34- Bibliographie............................................................................................................... 16
4- Construction des index relatifs à la mise bas.................................................................... 17
41- Construction de la composante raciale de naissance................................................... 17
411- Méthode..................................................................................................................17
412- Application aux races allaitantes .................................................................................17
42- Construction de la composante raciale de vêlage ........................................................ 18
421- Méthode..................................................................................................................18
422- Application aux races allaitantes .................................................................................19
5- Inclusion des composantes de la mise bas dans les index au sevrage.............................. 20
51- IFNAIS et ISEVR ......................................................................................................... 20
52- CVEL et IVMAT ............................................................................................................ 20
53- Publication des index .................................................................................................. 21
6- Optimisation des pondérations ISEVR & IVMAT : Matériels .............................................. 22
6-1) Composition générale des 7 fichiers source............................................................... 22
6-2) Composition des fichiers de travail ............................................................................ 22
7-1) Race Charolaise ......................................................................................................... 23
7-11 Le fichier.................................................................................................................23
7-12 Optimisation des pondérations de ISEVR......................................................................23
7-13 Les réponses observées après sélection sur ISEVR ........................................................24
7-14 Optimisation des pondérations de IVMAT .....................................................................25
7-15 Les réponses observées après sélection sur IVMAT ........................................................26
7-2) Race Limousine.......................................................................................................... 27
7-21 Le fichier.................................................................................................................27
7-3) Race Blonde d’Aquitaine ............................................................................................... 31
7-31 Le fichier.................................................................................................................31
7-4) Race Salers ................................................................................................................ 35
7-41 Le fichier.................................................................................................................35
Institut de l’Elevage(TP) – INRA SGQA (FP)
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7-5) Race Aubrac............................................................................................................... 39
7-51 Le fichier.................................................................................................................39
7-6) Race Gasconne .......................................................................................................... 43
7-61 Le fichier.................................................................................................................43
7-7) Race Rouge des Prés ................................................................................................. 47
7-71 Le fichier.................................................................................................................47
7-8) Race Parthenaise ....................................................................................................... 51
7-81 Le fichier.................................................................................................................51
7-9) Race Bazadaise.......................................................................................................... 55
7-21 Le fichier.................................................................................................................55
Bibliographies....................................................................................................................... 59
Annexe 1 : Des caractéristiques des systèmes de production … ........................................... 60
Annexe 2 : Race sans étude économique : Calcul des poids à partir d’une race proche........ 61
Annexe 3 : Programme itératif d’optimisation des pondérations des index de synthèse....... 62
Annexe 4 : Programme de calcul des réponses à la sélection sur un index de synthèse ....... 65
Annexe 5 : Récapitulatif sur la construction des index élémentaires et de synthèse ............ 67
En race Charolaise ...........................................................................................................67
En race Limousine............................................................................................................68
En race Blonde d’Aquitaine ................................................................................................69
En race Salers .................................................................................................................70
En race Aubrac ................................................................................................................71
En race Gasconne ............................................................................................................72
En race Rouge des Prés ....................................................................................................73
En race Parthenaise .........................................................................................................74
En race Bazadaise............................................................................................................75
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Introduction
Le but de la sélection animale est d’améliorer les caractéristiques génétiques des populations sur un
ensemble de caractères héritables, socialement ou économiquement intéressants pour les générations
à venir. C’est cet ensemble de caractères ou aptitudes que les généticiens cherchent à résumer dans
une fonction - dite « objectif de sélection » - qui vise à donner une valeur de synthèse des
reproducteurs ou des races. L’intérêt de définir une telle fonction est de maximiser l’efficacité
économique du programme de sélection. Chez les ruminants allaitants, la détermination d’un objectif
de sélection nécessite d’intégrer la diversité des systèmes de production et des caractères d’intérêt
économique, mais aussi des caractéristiques difficiles à quantifier d’un point de vue économique et
biologique. Ceci est d’autant plus indispensable que leur contexte d’exploitation évolue
considérablement (systèmes d’élevage plus extensifs, exigences de qualité du produit, respect du bienêtre animal et de l’environnement).
L’objet de ce rapport est pour les bovins allaitants (1) de préciser la signification et les méthodes de
détermination des objectifs de sélection, (2) d’établir un bilan actuel des objectifs de sélection
appliqués et (3) d’envisager les perspectives d’évolution de ces objectifs.
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1-Définitions et méthodes de détermination des objectifs de sélection
11- Une claire distinction entre « objectif » et « indice » de sélection
L’objectif de sélection est une fonction des valeurs génétiques « vraies » (mais inconnues) des
caractères à améliorer pour accroître le profit de l’éleveur, de la filière ou de tout autre niveau
d’organisation. En théorie, la détermination de l’objectif de sélection doit précéder la mise en oeuvre de
tout programme de sélection.
L’indice de sélection est le critère sur lequel seront classés les candidats à la reproduction.
L’établissement de l’indice de sélection correspond donc à la première étape du programme de sélection.
L’indice de sélection (qualifié souvent de ‘‘synthétique’’ ou ‘‘global’’) est une fonction des valeurs
génétiques « prédites » (« index élémentaires ») des caractères à sélectionner pour maximiser la
réponse sur l’objectif de sélection, en intégrant éventuellement des contraintes liées au coût de
réalisation ou à l’impossibilité de mesurer directement certains caractères à améliorer. Les caractères
inclus dans l’indice de sélection ne sont donc pas nécessairement les mêmes que ceux constituant
l’objectif de sélection, mais ils doivent au moins être génétiquement liés avec eux.
12- Deux types d’objectif de sélection
Il faut distinguer deux catégories d’objectif de sélection, c’est-à-dire deux raisonnements
fondamentalement différents pour déterminer une fonction des caractères importants à améliorer d’un
point de vue économique (Phocas et al, 1997).
121- Objectifs techniques
Les objectifs techniques consistent à fixer des niveaux de réponse souhaités sur les caractères. Un tel
choix d’objectif reflète généralement une connaissance insuffisante du bénéfice économique espéré de
la sélection, liée soit à la difficulté de chiffrer les coûts et recettes imputables à certains caractères
(aptitudes fonctionnelles, comportement), soit à une grande diversité d’objectifs entre utilisateurs ou
de systèmes de production. Le choix d’un objectif technique peut également traduire des phénomènes
économiques non linéaires (existence d’un optimum économique déjà atteint ou d’un seuil de rejet de
la part des utilisateurs de la population sélectionnée, par exemple).
122- Objectifs économiques
Un tel objectif de sélection est élaboré à partir des recettes et coûts associés à l’amélioration génétique
des caractères. Cette fonction peut être très complexe à établir, notamment s’il faut intégrer les
intérêts des divers acteurs de la filière concernée ou appréhender l’évolution technico-économique
future. Un raisonnement dynamique est pourtant nécessaire car l’impact de la sélection des
reproducteurs s’opère au niveau de leur descendance, donc plusieurs années après.
L’objectif de sélection est généralement décrit par une fonction linéaire des valeurs génétiques des
caractères d’intérêt économique. Les coefficients de l’objectif sont appelés « pondérations
économiques ». La pondération économique d’un caractère est définie comme le gain marginal réalisé
par l’amélioration d’une unité physique du caractère. Ce gain se mesure généralement par la différence
entre recettes et coûts, c’est-à-dire par le calcul d’une marge économique. La linéarité de la fonction
est souhaitable car les méthodes et outils statistiques nécessaires à l’évaluation génétique des
reproducteurs ont généralement été développés pour des modèles linéaires. Cependant, cette linéarité
ne traduit pas forcément une réalité biologique ou économique. Des objectifs économiques non
linéaires peuvent être envisagés, notamment pour des caractères (poids à la naissance par exemple)
dont des répercussions biologiques et/ou économiques défavorables (augmentation des difficultés de
naissance) ne s’expriment qu’au delà d’un certain seuil. Une « linéarisation » de l’objectif, en se plaçant
au voisinage des performances moyennes de la population, est alors généralement efficace et donc
souhaitable, à condition de réactualiser les coefficients de l’objectif pour prendre en compte l’évolution
des performances moyennes de la population et du contexte technico-économique.
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Les méthodes de calcul des pondérations économiques attribuées aux caractères composant l’objectif
de sélection à partir d’une fonction de profit d’un élevage, sont très diverses (Elsen et al, 1986). Ces
pondérations peuvent être établies à partir d’une modélisation bio-économique du profit ou encore par
sondage et analyse statistique du profit. L’approche bio-économique, si la modélisation est pertinente,
a l’avantage de permettre d’envisager des scénarios plausibles d’évolution du contexte technicoéconomique, point crucial dans la détermination d’un objectif de sélection.
13- Bibliographie
Elsen JM, Bibé B, Landais E, Ricordeau G, (1986). 3nd World Congr. Genet. Appl. Livest. Prod., Lincoln
USA, vol 12, 321-327.
Phocas F, Hanocq E, Bouix J, Renand G, Poivey JP, Elsen JM, Bibé B, Ménissier F (1997).
Détermination des objectifs de sélection chez les ruminants allaitants : situation actuelle et
perspectives d’évolution. 4èmes Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants, 4-5 décembre
1997, Paris, 171-178
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2- Bilan actuel et objectifs de sélection appliqués en races bovines
allaitantes
Dans la plupart des situations antérieures à 2000, les objectifs de sélection des races bovines
allaitantes étaient définis sur un plan technique de manière à obtenir des niveaux de réponses
génétiques souhaitées au niveau des organisations raciales et non pour obtenir une réponse
économique maximale au niveau des élevages. Un important travail de réflexion et de modélisation a
été réalisé de 1996 à 2000 par F. Phocas (INRA) en collaboration avec l’Institut de l’Elevage, afin de
redéfinir les objectifs de sélection sur des bases économiques et les adapter au contexte actuel de
l’élevage bovin allaitant.
21- Etudes bio-économiques réalisées de 1995 à 2001
Suite à une demande de l'UPRA «France Limousin Sélection » et au travail de thèse de F. Phocas qui
montrait l’importance économique à accorder aux effets maternels dans l’amélioration de la croissance
pré-sevrage des veaux limousins, F. Phocas a élaboré un premier modèle permettant de déterminer les
pondérations économiques de la majeure partie des caractères d’intérêt économique (Phocas et al,
1998) dans les systèmes de production bovins allaitants. Une étude visant à déterminer par ce modèle
l’objectif de sélection de la race Limousine fut menée de septembre 1995 à septembre 1996 en
collaboration avec l’UPRA, l'Institut de l’Elevage et les ingénieurs des Chambres d'Agriculture qui
assurent le suivi technico-économique d’un réseau d'élevages de la région Limousine.
Cette étude intéressa l’ensemble des UPRA des races bovines allaitantes qui furent demandeur de tels
calculs pour leur race respective. A partir du printemps 1997, des études ou projets d’étude ont été
amorcées tour à tour en races rustiques Aubrac, Gasconne et Salers, en race Blonde d’Aquitaine, en
race Charolaise et en race Maine-Anjou. A l’été 1998, des pondérations économiques ont été proposées
aux UPRA des races rustiques pour les aider à définir leurs objectifs de sélection (Dodelin et al, 1998).
Des premières études visant essentiellement à recueillir les données technico-économiques nécessaires
au paramétrage du modèle ont été effectuées en 1997 et 1998 par des élèves ingénieurs (N. Ferré,
1999 et X. Berhault, 1998 respectivement encadrés par l’unité de sélection Midatest en race Blonde
d’Aquitaine et par l’UPRA en race Rouge des Prés). V. Dodelin (Institut de l’Elevage) a finalisé l’étude
par le calcul de pondérations économiques pour la race Blonde d’Aquitaine en 1999.
Une telle étude a été engagée en 1999 pour la race Charolaise avec successivement le stage de fin
d’étude d’O. Guillaume en 1999 et une étude de N. Ferré en 2001. D’après l’expertise de Jean Devun
(Institut de l’Elevage) sur les systèmes de production de la race Charolaise, F. Phocas a développé en
2000 une nouvelle modélisation pour la gestion d’un élevage Charolais incluant des volants de sécurité
de femelles pour assurer un nombre constant de vaches vêlées dans le troupeau. Ce modèle intégrant
des contraintes supplémentaires en terme de gestion de la reproduction a montré la grande sensibilité
des pondérations économiques des qualités d’élevage à des contraintes de reproduction et de coûts de
production (travaux de V. Dodelin et F. Phocas). F. Phocas a alors conseillé de prendre aussi en compte
dans la modélisation les contraintes de coûts de production. En effet, celles-ci contre-balançaient les
effets liés aux contraintes mises sur la gestion de la reproduction et maintenaient une importance forte
aux qualités d’élevage versus les caractères de production dans l’objectif de sélection charolais. Mais,
l’explicitation de ces contraintes auprès des éleveurs semblaient trop complexes aux ingénieurs de
l’Institut de l’Elevage. L’UPRA Charolaise a décidé d’adopter en 2001 les pondérations du modèle avec
seulement les contraintes de reproduction. Le tableau 1 rassemble les études réalisées.
Tableau 1 : les études économiques réalisées par race
Race
Année de réalisation
Limousine
1996
Aubrac
1998
Gasconne
1998
Salers
1998
Rouge des Prés
1998
Blonde d’Aquitaine
1999
Charolaise
2001
Auteurs
Phocas F. et Bloch C.
Dodelin V. et Phocas F.
Berhault X.
Ferre N. et Dodelin V.
Toutes les études économiques ont été validées par les UPRa concernées et ont servies, sauf en race
Rouge des Prés, de base aux calculs des poids économiques des caractères.
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22- Les études économiques : Méthode
Les études économiques sont des travaux réalisés par l’INRA et l’Institut de l’Elevage à la demande des
UPRa. Elles sont basées d’une part sur les cas-types décrits dans les réseaux d’élevages suivis par
l’Institut de l’Elevage et les chambres d’Agriculture, d’autre part sur des équations mathématiques
établies par l’INRA pour représenter toutes les grandes fonctions biologiques (expression des coûts
alimentaires en fonction des besoins énergétiques des animaux variables selon le poids, le niveau de
croissance et le statut physiologique des animaux…), zootechniques (modélisation de la politique de
renouvellement et réforme de l’élevage…) et économiques (équation du prix du produit selon la
quantité et la qualité du produit commercialisé…) sous-jacentes au profit réalisable dans un élevage.
Le travail s’articule en quatre parties :
i)
la description des grands systèmes de production de la race
Choix des systèmes de production et description des modes de conduite (renouvellement,
reproduction, alimentation…)
ii)
la modélisation de la fonction « profit » de chaque système retenu
Expression des fonctions « Recette » et « Coûts » (alimentation, santé, reproduction) puis
expression de la fonction « Profit » établit comme la différence entre les « recettes » et les
« Coûts »
Choix de la valeur des paramètres du modèle (taux de renouvellement, de productivité…,
répartition des contions de vêlage, fréquence des classement des animaux à la vente,
interactions possibles poids x prix…, prix des aliments…)
iii)
la détermination de l’objectif de sélection racial : calcul des pondérations économiques des
caractères.
Linéarisation et dérivation de la fonction « Profit » par système de production
Construction de l’objectif racial comme moyenne des objectifs déterminés par système de
production pondérés par les proportions de vaches correspondantes.
Le poids économique de chaque caractère est défini comme le gain marginal (c’est à dire la
variation de marge brute) dû à la variation d’une unité physique de caractère (les autres
caractères étant maintenus à leur valeur moyenne).
Ainsi l’ensemble des systèmes décrits est caractérisé par un jeu de pondérations
économiques donné pour les caractère étudiés. Pour autoriser les comparaisons entre
importance relative des caractères et être en accord avec les règles d’expression des valeurs
génétiques prédites, ces poids sont donnés pour un écart type génétique des caractères.
iv)
les tests de robustesse
Comparaison des « Profits » à des données de terrain (Réseaux d’Elevage), Variation des
pondérations calculées selon les valeurs des paramètres technico-économiques et influence
des changements de contexte socio-économique.
Ces travaux ont conduit à des évolutions majeures des pondérations relatives des différents caractères
dans les indices de synthèse, notamment une forte diminution du poids relatif des caractères « de
production » au profit des qualités d’élevage, dans les objectifs de sélection.
L’intérêt et les conséquences d’une diversification des objectifs de sélection dans un contexte de
diversification des conditions de production ont été étudiés (Phocas et al, 1998). Une trop grande
diversification ne semble pas justifiée compte tenu de la grande robustesse des pondérations
économiques relatifs des différents caractères aux variations, même importantes, de ces facteurs, et
des effets potentiellement défavorables d’une trop grande dispersion des plans de sélection.
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23- Actualisation des indices synthétiques de sélection : 2000-2005
231 Historique
Une fois les objectifs de sélection actualisés, une phase de redéfinition de l’ensemble des indices
synthétiques associés à toutes les étapes de sélection d’une race est nécessaire pour assurer
l’adéquation de la sélection aux orientations définies.
La redéfinition des indices de sélection doit bien sûr s’effectuer pour toutes les races au fur et à mesure
de l’obtention des pondérations économiques et de leur validation par les UPRA ou de l’émergence
d’évaluation de nouveaux caractères. Ainsi après un premier round effectué entre 1998 et 2000 par
Valérie Dodelin (Institut de l’Elevage) pour l’établissement des indices ISEVR et IVMAT de l’évaluation
en ferme, il fut nécessaire en 2003-2004 de remettre à jour les pondérations des indices de synthèse
pour l’ensemble des races suite à la nouvelle évaluation IBOVAL sur les conditions de naissance des
veaux et de vêlage des vaches (Phocas et al, 2003). Ce travail fut effectué par Thierry Pabiou (Institut
de l’Elevage) avec l’appui méthodologique de F. Phocas. Cet aspect sera développé en partie 3.
Cette phase implique un travail commun à l’INRA et l’Institut de l’Elevage en concertation avec les
UPRA. Elle passe par l’étude des réponses observées à la sélection afin de faire valider par les UPRA les
évolutions génétiques attendues de la sélection sur les indices synthétiques proposés. Ainsi, après une
première phase de calcul des coefficients d’indice pour optimiser la réponse attendue sur l’objectif
économique de sélection, il s’agit d’adapter, sans trop perdre sur le plan économique, les coefficients
d’indices proposés pour obtenir les réponses spécifiques souhaitées au niveau racial sur certains
caractères.
232- Méthode d’optimisation des coefficients des indices synthétiques (IS)
Un programme SAS-IML écrit par F. Phocas (INRA SGQA) en 1998 (Annexe 3 et 4) permet de
déterminer par optimisation stochastique les coefficients de l’indice synthétique de sélection
maximisant la réponse observée sur l’objectif de sélection et d’étudier les réponses élémentaires sur
chacune des composantes de l’objectif ou sur des caractères corrélés suite à une sélection par seuil sur
tout indice synthétique de sélection.
a) Des pondérations de l’objectif à celles de l’indice synthétique
L’objectif racial est construit avec les pondérations économiques calculées. Il se présente sous la
forme :
H = a 1 A 1 + a 2 A 2 + a 3 A 3 + … a nA n
Où
H représente l’objectif de sélection,
A1→n représente la valeur génétique vraie (donc inconnue) du caractère élémentaire
a1→n représente la pondération économique du caractère élémentaire
Si tous les caractères qui composent l’index de synthèse sont considérés simultanément par une
évaluation multi-caractères, les coefficients de l’index de synthèse optimaux (en terme de réponse sur
l’objectif) sont directement les pondérations économiques attribuées aux caractères dans l’objectif de
sélection. En effet, les corrélations génétiques et les précisions relatives des index élémentaires sont
alors directement prises en compte dans l’évaluation de chaque caractère.
L’IS optimal est alors :
ISe = a1Â1 + a2Â2 + a3Â3 + … anÂn
Où
ISe est appelé l’Indice de Synthèse économique,
Â1→n représente la valeur génétique prédite (ou index élémentaire) du caractère élémentaire,
a1→n représente la pondération économique du caractère élémentaire
Dans l’évaluation IBOVAL, les caractères évalués sont le poids à la naissance, les conditions de
naissance, la croissance au sevrage, le développement musculaire et squelettique au sevrage. Chaque
caractère est évalué séparément, c’est-à-dire par un modèle uni-caractère, sauf le poids naissance et
les conditions de naissance ainsi que le développement musculaire et le développement squelettique
qui sont évalués avec des modèles bi-caractères.
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L’index ISe n’est alors plus a priori l’index de synthèse optimal sur le plan de la réponse sur H. Afin de
considérer les précisions et corrélations entre index élémentaires, il faut alors passer par une phase
d’optimisation des coefficients de l’index de synthèse (programme SAS-IML de F. Phocas).
b) IBOVAL : La phase d’optimisation des coefficients
Pour ce travail d’optimisation, il est nécessaire de travailler sur une population représentative de la race
considérée (voir « Optimisation des pondérations ISEVR & IVMAT : Matériels »). En général, la
population étudiée est séparée en sous-groupes (taureaux, génisses, primipares, vaches en 2ème
vêlage, vaches en vêlage 3 et plus), définis par des quantités d’informations variables d’une catégorie à
l’autre. Les données nécessaires à ce travail sont donc les index élémentaires pour tout animal, ainsi
que les éléments (sexe, âge, parité) permettant de constituer des sous-populations relativement
homogènes en terme de quantité d’information prise en compte dans les index.
Ce travail se déroule en 2 phases :
• Une phase de calcul des coefficients à utiliser dans l’index de synthèse pour maximiser la
réponse économique observée
• Une phase de calcul des réponses à la sélection sur les composantes de l’objectif et de l’index de
synthèse
Dans un 1er temps, après sélection des x% supérieurs sur un indice IS initial (par exemple ISe), on
calcule la réponse attendue sur H (REPH) de cette sélection : la réponse à la sélection prédite sur H
correspond à l’écart entre la moyenne des animaux retenus sur la combinaison (a1Â1 + a2Â2 + a3Â3 + …
anÂn) et la moyenne de cette même combinaison pour la population sur laquelle on a opéré la sélection
sur IS. On note en particulier REPIA la réponse sur H attendue d’une sélection sur ISe. En effet, REPIA
correspond à la réponse maximale sur H en cas d’évaluation multi-caractère de tous les index. En
situation d’évaluations uni-caractères, ISe n’est pas forcément l’index de synthèse optimal et donc
REPIA n’est pas la réponse maximale, mais reste souvent proche du maximum possible.
Dans un 2ème temps, on cherche les coefficients de l’index de synthèse IS qui permettent d’obtenir la
réponse maximale sur H.
IS = b1Â1 + b2Â2 + b3Â3 + … bnÂn
Où
IS est l’Index de Synthèse,
b1→n représente la pondération économique du caractère élémentaire
Cette optimisation se fait de manière itérative et aléatoire ; le nombre d’itérations étant défini par
l’utilisateur. On tire à chaque itération n valeurs de coefficients « bi » des caractères qui composent IS
au hasard dans une loi Normale. On calcule ensuite, la réponse REPH engendrée par cette sélection sur
IS. A chaque itération, cette réponse est comparée à la réponse observée à l’itération précédente. A
chaque itération, est retenu pour l’itération suivante le jeu de coefficients bi qui donne la plus grande
réponse REPH. Au bout de N itérations (N suffisamment grand pour être sur d’avoir exploré l’espace
des combinaisons possibles pour les coefficients b), on conserve le jeu de pondérations b qui a donné,
après sélection, la meilleure réponse sur H.
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Illustration du principe suivi : Exemple du calcul d’une réponse après sélection sur un indice IS
Sélection des animaux sur IS (50%)
Répartition sur H de la population totale
IS
H dans
population totale
Répartition sur H des sélectionnées sur IS
H
dans population des
sélectionnés sur IS
REPH
Ecart sur H entre les moyennes des
populations candidates et sélectionnées sur IS
Après les N itérations, on compare la réponse attendue sur H des sélectionnés sur IS (REPH) à la
réponse sur H due à une sélection sur l’index économique ISe (REPIA). Si REPH < REPIA, cela signifie
que l’optimum n’a pas été trouvé en N itérations puisque la réponse sur H maximale (REPHmax) ne
peut être inférieure à REPIA. Il faut alors relancer le calcul avec un nombre d’itérations plus grand. En
outre, deux calculs à même nombre N d’itérations permettent de s’assurer de la stabilité des
coefficients de l’IS déterminé comme optimal.
c) La phase de modifications des coefficients par rapport à l’IS optimal
A partir des pondérations des IS établis par sous-populations, on recherche
(1) par souci de simplification des procédures de publication, diffusion et valorisation des index de
synthèse, si un jeu de coefficients unique pour toutes les catégories d’animaux ne permettrait pas de
rester à une réponse sur H très proche de l’optimum obtenu à l’étape b) pour chaque catégorie.
(2) pour respecter les souhaits de la race, à donner plus ou moins d’importance, après étude des
réponses observées à la sélection, à une composante particulière de l’index.
Le nouvel index proposé est alors noté :
IS = c1Â1 + c2Â2 + c3Â3 + … cnÂn
Où
IS est l’Index de Synthèse,
c1→n représente la pondération économique du caractère élémentaire
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Suite à une sélection des x% supérieurs sur ce nouvel IS, on calcule les réponses à la sélection
observées sur l’ensemble des caractères ainsi que la réponse sur H des sélectionnés sur IS (REPHc) à la
réponse optimale sur H (REPHmax) obtenue dans la phase b pour une sélection des x% sur l’IS avec le
jeu de coefficients b optimaux.
En pratique, les pondérations de l’index de synthèse IS sont dites optimisées
si REPHc ≥ 90% REPHmax.
232- Graphique récapitulatif de la démarche d’optimisation
Choix du nombre T d’itérations à effectuer.
Calcul de la réponse attendue sur H REPHt après
sélection sur IS à chaque itération.
Le jeu de pondérations retenu de IS : meilleure
réponse REPHmax sur H
t1
t
t-1
ISt
|
REPHt
IS1
|
REPH1
t2
IS2
|
REPH2
ISt-1
|
REPHt-1
t3
IS3
|
REPH3
Calcul de la réponse
économique
H
|
REPIA
ti
REPHmax
|
ISmax
REPH(max)
≥
REPIA
ISmax
Pondération de
l’index ISr
optimisées sur
des bases
économiques
ISretenu
REPHr
≥ 90%
REPH(max)
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A partir de ISmax ,
ajustements
des
pondérations : création
de ISretenu en tenant
compte des souhaits
raciaux
ISr
|
REPHr
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233- Les races sans études économiques
En 2003, il co-existait encore deux types de raisonnement en matière d’objectif et indice synthétique
de sélection selon les étapes des programmes de sélection : soit l’objectif racial est raisonné sur des
bases seulement techniques, soit il est raisonné simultanément sur des bases techniques et
économiques.
Pour des questions soit de taille de population, de manque de références… les races Rouge des Prés,
Parthenaise et Bazadaise ne disposent pas d’étude économique spécifique pouvant donner lieu aux
calculs des pondérations économiques. En race Rouge des Prés, l’étude de X. Berhault présentait des
imprécisions en regard de ces calculs ; cette étude a servie de validation à l’étude support principale
présentée ci-après.
T. Pabiou s’est donc attaché à harmoniser entre races l’approche objectif de sélection en proposant aux
races qui n’en disposaient pas un objectif de sélection basé sur une approche économique. Dans ce
cas, l’objectif économique de la race est assimilé à celui d’une race proche d’un point de vue aptitudes
biologiques, conduites et systèmes de production. Ainsi les pondérations économiques des races
Parthenaise et Bazadaise peuvent être assimilés à celles de la race Limousine ; et celles de la race
Rouge des Prés à celles de la race Charolaise.
Une transformation mathématique est cependant à effectuer pour chacune des races : il faut exprimer
les pondérations en écart type génétique de la race concernée ; pour cela il convient de ramener les
pondération calculées pour un écart type génétique des races Limousine et Charolaise en pondérations
calculées pour un écart type génétique des races Parthenaise, Rouge des Prés et Bazadaise (Voir
Annexe 2 : Calcul des pondération de l’objectif économique en race Rouge des Prés).
Le tableau 2 rassemble la représentativité des systèmes retenus pour le calcul des poids relatifs dans
l’objectif de sélection H
Tableau 2 : Les systèmes retenus pour le calcul des poids relatifs dans H
Naisseur
Naisseur
Naisseur
Naisseur
Vente de
Engraisseur
Engraisseur
strict
reproducteurs
« classique »
« lourd »
Limousine
45%
35%
Aubrac
47%
15%
38%
Salers
70%
20%
10%
Gasconne
95%
5%
80%
15%
Charolaise
100%
Bazadaise
Rouge des Prés
100% (Ch)
Parthenaise
5% (Li)
95% (Li)
Août 2005
Veau sous la
mère
20%
5%
100% (Li)
page 12
24- Bibliographie
Phocas F (1995). Modélisation et optimisation de programmes de sélection sur la croissance en races
bovines allaitantes. Thèse de doctorat, INA PG. 188 p.
Phocas F, Bloch C, Chapelle P, Bécherel F, Renand G, Ménissier F (1998). Developing a breeding
objective for a French purebred beef cattle selection programme. Livestock Production Science 57,
pages 49-65.
Dodelin V, Phocas F, Havy A, Renand G (1998). Importance économique des qualités d’élevage dans
les objectifs de sélection des races rustiques Aubrac, Gasconne et Salers. 5èmes Rencontres autour des
Recherches sur les Ruminants, 2-3 décembre 1998,Paris, pages 145-148.
Boulesteix P, Journaux L, Phocas F, Chapelle H, Ménissier F, Longy G, Bonnet JN (1998). Prise en
compte des besoins des filières viande dans l’orientation de la race bovine Limousine. 5èmes
Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants, 2-3 décembre 1998, Paris, pages 149-152.
Devun J., Ferre N., Chopard L., Holleville P., Phocas F., 2000. Influence du poids de carcasse et de la
conformation dans l’élaboration du prix du kg de carcasse des bovins Charolais. 7èmes Rencontres
autour des Recherches sur les Ruminants, 6-7 décembre 2000, Paris, pages 43-46.
Berhault X. (1998), Proposition d’objectifs économiques de sélection pour la race bovine Maine
Anjou, Mémoire de fin d’étude, 133 pages.
Dodelin V.(1998), Caractérisation des systèmes d’élevage es races rustiques Aubrac, Gasconne et
Salers, et détermination d’un objectif de sélection racial, Mémoire de fin d’étude, 43 pages.
Ferre (1) N. (1999), Détermination de l’objectif de sélection en race Blonde d’Aquitaine, Mémoire de
fin d’étude, 57 pages.
Ferre (2) N.(2001), Devun J., Chopard L ., Phocas F., Holleville P., Etablissement d’un index de
sélection reposant sur des bases économiques en race Charolaise, non paginé.
Guillaume O.(1999), Un indice de sélection à base économique en race Charolaise : éléments de
réflexion et premiers résultats, Mémoire de fin d’étude, 29 pages.
Août 2005
page 13
3- Prise en compte des conditions de naissance
31- Déterminisme génétique
Phénotypiquement, la condition dans laquelle se déroule le vêlage est une résultante à la fois de la
taille du veau et de la capacité qu’a sa mère à vêler.
Génétiquement, on retrouve bien sûr un effet « père » et un effet « mère » :
Principales causes de dystocies (Ménissier, 1975 in Philipsson et al, 1978)
Gènes de
la mère
Gènes du
père
Taille et
musculature
Gènes du
veau
Préparation de la
mère à la mise
bas
Ouverture
pelvienne
Taille du veau
(poids et
morphologie à la
naissance)
Difficultés
de mise bas
Composante maternelle ou
effets liés à la mère
Mortinatalité
Mortalité des mères
Coûts d’intervention
Troubles de fertilité
…
Composante paternelle ou
effets liés au père
32- Les classes de conditions de naissance
La description des conditions de naissance se fait par l’attribution d’une note de difficulté de naissance.
Cette note peut être ventilée selon 5 notes répondant aux définitions suivantes (Philipsson et al, 1978).
Août 2005
page 14
• Note 1 ‘Sans aide’ :
• Note 2 ‘Avec aide facile’ :
• Note 3 ‘Avec aide difficile’ :
Sans assistance
Assistance d’une seule personne, sans aide mécanique
Assistance de plus d’une personne ou recours à des moyens
mécaniques
• Note 4 : Césarienne
• Note 5 : Embryotomie
• Tout vêlage assisté par un vétérinaire doit être codifié dans les classes 3 à 5.
• Un veau mal présenté, remis en place par une personne sans qualification particulière (agent
non vétérinaire) donne lieu à une classification en 2 à moins que la mise bas ne nécessite
l’assistance de plusieurs personnes (ou l’usage de moyens mécaniques).
33- Estimations des paramètres génétiques
Les paramètres génétiques poids à la naissance (PN) et note de conditions de naissance (CN) ont été
évalués dans les races allaitantes Aubrac, Bazadaise, Blonde d’Aquitaine, Charolaise, Gasconne,
Limousine, Rouge des Prés, Parthenaise et Salers par F.Phocas.
Ces paramètres (héritabilités et corrélations génétiques) ont été évalués par un modèle linéaire en
considérant le poids et les conditions de naissance comme des variables continues (voir Tableau 3).
Corrélations
génétiques
CN
Parthenaise
Rouge des Prés
Limousine
Bazadaise
Charolaise
Gasconne
Salers
Paramètres
PN
Aubrac
Tableau 3 : Les paramètres génétiques estimés (Phocas et al, 2003)
hd2
0,39
0,47
0,24
0,35
0,19
0,39
0,39
0,29
0,34
hm2
0,08
0,24
0,05
0,11
0,04
0,11
0,11
0,08
0,07
σ dm
-0,47
-0,54
-0,45
-0,43
0,09
-0,49
-0,59
-0,37
-0,49
hd2
0,11
0,21
0,12
0,15
0,08
0,09
0,11
0,11
0,16
hm2
0,05
0,08
0,06
0,14
0,09
0,08
0,08
0,11
0,10
σ dm
-0,81
-0,86
-0,88
-0,35
-0,72
-0,46
-0,69
-0,40
-0,39
0,30
0,04
0,14
0,66
0,48
0,72
0,40
0,78
0,74
0,04
0,03
-0,29
0,44
-0,10
0,52
0,35
0,52
0,35
-0,14
-0,00
-0,05
-0,29
-0,22
-0,33
-0,22
-0,36
-0,44
-0,28
-0,03
-0,06
-0,50
-0,37
-0,61
-0,34
-0,60
-0,69
σ (Pnd , Cn d )
σ (Pnm , Cn m )
σ (Pnd , Cn m )
σ (Pnm , Cn d )
Une corrélation génétique de 0,98 a été estimée entre l’effet direct poids de naissance (utilisé pour
produire l’index FNais) évalué par un modèle mono-caractère et l’effet génétique direct du PN estimé
dans le cadre d’un modèle bi caractère PN et CN.
Août 2005
page 15
A noter que les corrélations entre effets génétiques directs du PN et de CN sont très variables suivant
les races : elles sont très faibles en races rustiques et en particulier en Salers (~0,00) et elles se
situent entre 0,65 et 0,75 en races Charolaise, Blonde, Parthenaise et Rouge des Prés. Ces corrélations
sont plus faibles que celles que l’on a trouvé dans le cadre des programmes agréés pour le calcul des
index FNtest. F Phocas précise que cette différence est certainement liée à la prise en compte
notamment des effets maternels. Il faut ajouter qu’une autre différence fondamentale entre les 2
systèmes d’évaluation est la prise en compte (IBOVAL) ou pas (Testage) des effets de l’élevage
d’origine. Il faut enfin préciser que les estimées en ferme sont cohérentes avec celles réalisées sur les
filles et petits produits des stations qualités maternelles (Phocas et Sapa, 2004).
34- Bibliographie
Phocas F, Sapa J (2004). Genetic parameters for growth, reproductive performance, calving ease
and suckling performance in beef cattle heifers. Animal Science 79, pages 41-48.
Phocas F, Laloë D (2004). Genetic parameters for birth and weaning traits in French specialized beef
cattle breeds. Livestock Production Science 89, pages 121-128
Phocas F, Laloë D (2003). Model of evaluation and genetic parameters for calving difficulty in beef
cattle. Journal of Animal Science 81, pages 933-938
Août 2005
page 16
4- Construction des index relatifs à la mise bas
Quatre composantes peuvent être utilisées pour décrire la mise bas :
Ad(Cn)
Am(Cn)
Ad(Pn)
Am(Pn)
Effets
Effets
Effets
Effets
directs sur les notes de conditions de naissance
maternels sur les notes de conditions de naissance
directs sur le poids de naissance
maternels sur le poids de naissance
41- Construction de la composante raciale de naissance
411- Méthode
L’objectif dans la construction de l’indice synthétique est d’améliorer les facilités de naissance en effets
directs au niveau racial.
L’objectif racial est
H= -1*Ad(Cn)
•
L’indice synthétique économiquement optimal IFNAIS(H) :
IFNAIS(H)= - Âd(Cn)
•
L’indice synthétique sub-optimal sur le plan économique à court terme IFNAIS qui inclut
l’index Âd(Pn) de façon à éviter un reclassement trop drastique des reproducteurs entre
l’ancien indice FNais et le nouvel indice IFNAIS et surtout conserver une contrainte sur
l’évolution des PN afin d’éviter à long-terme une augmentation des difficultés de naissance
(prise en compte de l’effet seuil).
IFNAIS = -x* Âd(Pn) + (1-x)*[- Âd(Cn)]
La recherche de la contrainte sur le poids à la naissance n’a pas été réalisée en terme de réponse à la
sélection mais en terme de corrélation à l’ancien index FNais: la valeur de x étant choisie de façon à
avoir une corrélation d’au moins 0,80 (seuil pouvant être débattu par race) entre FNais et IFNAIS,
412- Application aux races allaitantes
Au cours de l’année 2003, chacune des races allaitantes a étudié la construction de cette composante
de naissance. Le tableau 4 rassemble les différents choix :
Tableau 4 : Construction de IFNAIS suivant les races
Race
Aubrac
Bazadaise
Charolaise
Gasconne
Limousine
Parthenaise
Rouge des Prés
Salers
IFNAIS
% Âd(Cn)
%
=(1-x)
30
25
60
20
30
10
20
30
20
Âd(Pn)
=x
70
75
40
80
70
90
80
70
80
Où Âd(Pn) et Âd(Cn) sont standardisés par écart type génétique.
Août 2005
page 17
42- Construction de la composante raciale de vêlage
421- Méthode
L’objectif dans la construction de l’indice synthétique est d’améliorer les facilités de mise bas en effets
directs (aptitude à la naissance) et en effets maternels (aptitude à vêler) au niveau racial.
L’objectif racial est H =-1*[ a1*Ad(Cn) + a2*Am(Cn) ]
Il n’y a pas de raison économique objective pour que les pondérations a1 et a2 de l’objectif racial soient
différentes (il n’est pas plus intéressant économiquement d’améliorer les aptitudes de naissance/vêlage
par la voie directe ou maternelle).
On a donc :
H= a1*Ad(Cn) + a2*Am(Cn)
Où a1 = -0,50*
a2 = -0,50*
(h
(h
2
Cnd
2
Cnm
)
*σ )
*σ P
P
est la pondération de Ad(Cn) standardisé en écart type génétique
est la pondération de Am(Cn) standardisé en écart type génétique
L’indice synthétique économiquement optimal CVEL(H) est donc :
CVEL(H)= b1*Âd(Cn) + b2*Âm(Cn)
Où b1 = -0,50*
b2 = -0,50*
(h
(h
2
Cnd
2
Cnm
)
*σ )
*σ P
P
est la pondération de Âd(Cn) standardisé en écart type génétique
est la pondération de Âm(Cn) standardisé en écart type génétique
Il faut noter que l’information Pn est utilisée dans la prédiction de Âd(Cn) et Âm(Cn) puisque les deux
caractères sont évalués conjointement en utilisant les corrélations génétiques et environnementales
estimées par F. Phocas.
La relation entre poids à la naissance et note de conditions de naissance est une relation évoluant par
seuils. S’il n’y a aucune prise en compte des effets du poids à la naissance, la population risque de
dériver, lors d’une sélection sur le potentiel de croissance post natal, vers des veaux de plus en plus
lourds à la naissance entraînant subitement des difficultés de naissance. C’est pourquoi il est proposé
de conseiller l’emploi d’un indice synthétique sub-optimal sur le plan économique à court terme (CVEL)
qui inclut l’index Âd(Pn) à deux fins :
i. éviter un reclassement trop drastique des reproducteurs entre l’ancien indice FNais et le nouvel
indice CVEL.
ii. conserver une contrainte sur l’évolution des PN afin d’éviter au long-terme une augmentation des
difficultés de naissance (prise en compte de l’effet seuil).
CVEL = -x*[Âd(Pn)] + (1-x)*[b1* Âd(Cn) + b2* Âm(Cn)]
Où b1 = -0,50*
b2 = -0,50*
(h
(h
2
Cnd
2
Cnm
)
*σ )
*σ P
P
est la pondération de Âd(Cn) standardisé en écart type génétique
est la pondération de Âm(Cn) standardisé en écart type génétique
La recherche de la contrainte sur le poids à la naissance a été réalisée en terme de réponse à la
sélection sur les composantes de CVEL après une sélection sur IVMAT (voir plus loin).
Août 2005
page 18
422- Application aux races allaitantes
Au cours de l’année 2003, chacune des races allaitantes a étudié la construction de cette composante
de vêlage. Le tableau 5 rassemble les différents choix :
Tableau 5 : Construction de CVEL suivant les races
Race
Aubrac
Bazadaise
Charolaise
Gasconne
Limousine
Parthenaise
Rouge des Prés
Salers
CVEL
% [b1* Âd(Cn) + b2* Âm(Cn)]
=(1-x)
60
50
80
50
60
50
90
70
40
% Âd(Pn)
=x
40
50
20
50
40
50
10
30
60
Où Âd(Pn), Âd(Cn) et Âm(Cn) sont standardisés par écart type génétique.
Août 2005
page 19
5- Inclusion des composantes de la mise bas dans les index au sevrage
51- IFNAIS et ISEVR
L’objectif dans la construction de l’index synthétique est d’améliorer la croissance au sevrage en effets
directs au niveau racial.
L’objectif racial est donc
H = c1* IFNAIS(H) + c2*CRsev + c4*DMsev + c5*DSsev
Avec IFNAIS(H)= -Âd(Cn)
L’index synthétique de croissance au sevrage optimal sur le plan économique
ISEVR(H) = c1* IFNAIS(H) + c2*CRsev + c4*DMsev + c5*DSsev
Avec IFNAIS(H)= -Âd(Cn)
L’index synthétique de croissance au sevrage sub-optimal sur le plan économique à court terme
inclut la contrainte retenue sur le poids à la naissance dans IFNAIS
ISEVR = d1*IFNAIS+ d2*CRsev +d4*DMsev+ d5*DSsev
Avec IFNAIS= -x*[Âd(Pn)] + (1-x)*[-Âd(Cn)]
52- CVEL et IVMAT
L’objectif dans la construction de l’index synthétique est d’améliorer les valeurs maternelles
(allaitement et vêlage) au sevrage en effets directs et maternelles au niveau racial.
L’objectif racial est donc
H = e1*CVEL(H) + e2*CRsev + e3*ALait + e4*DMsev + e5*DSsev
Avec CVEL(H)= b1*Âd(Cn) + b2*Âm(Cn)
L’index synthétique de valeur maternelle au sevrage optimal sur le plan économique
IVMAT(H) = e1*CVEL(H) + e2*CRsev + e3*ALait + e4*DMsev + e5*DSsev
Avec CVEL(H)= b1*Âd(Cn) + b2*Âm(Cn)
L’index synthétique de valeur maternelle au sevrage sub-optimal sur le plan économique à court
terme inclut la contrainte retenue sur le poids à la naissance dans IFNAIS
IVMAT = f1*CVEL + f2*CRsev + f3*ALait + f4*DMsev + f5*DSsev
Avec CVEL = -x*[Âd(Pn)] + (1-x)*[b1* Âd(Cn) + b2* Âm(Cn)]
Août 2005
page 20
53- Publication des index
les valeurs génétiques élémentaires estimées sont :
•
IFNAIS
facilités de naissance (synthèse d’une aptitude)
•
CRsev
•
DMsev
développement musculaire au sevrage (effets directs du DMUS)
•
DSsev
développement squelettique au sevrage (effets directs du DSQU)
•
AVel
aptitude au vêlage (effets maternels sur les conditions de naissance)
•
ALait
aptitude maternelle à l’allaitement (effets maternels sur le P210)
potentiel de croissance au sevrage (effets directs sur le P210)
les index synthétiques sont :
•
ISEVR
•
IVMAT
Depuis 2004, l’index IFNAIS est publié en complément de CRsev, DMsev, DSsev, ALait, ISEVR et
IVMAT.
Après analyse par les différentes familles professionnelles avec l’appui de l’INRA et de l’Institut de
l’Elevage, l’index le plus pertinent pour décrire l’aptitude au vêlage est l’opposé de l’effet maternel sur
les conditions de mise bas. Ce nouvel index appel « Aptitude au Vêlage » a pour abréviation AVel.
AVel se compose exclusivement de l’effet maternel des conditions de vêlage et traduit bien l’aptitude
des femelles à vêler (surface d’ouverture pelvienne, préparation à la mise bas, capacité de la mère à
nourrir son veau intra-utéro).
De plus, son utilisation en complément de IFNAIS, dans des plans d’accouplement, est facile. En
effet, ces deux index (IFNAIS et AVel) décrivent bien des aptitudes complémentaires distinctes. En
effet, si les index de synthèse doivent servir au choix du renouvellement et de la réforme, pour
planifier un accouplement, il est indispensable de se référer aux index élémentaires. Dans ces
conditions, et compte tenu de la publication d’un IFNAIS combinant des effets directs sur le poids et
les conditions de naissance, l’index Avel composé uniquement de conditions de naissance maternelles
est plus approprié qu’un deuxième index d’aptitude combinant, sans que l’on connaisse les
composantes, des conditions de naissance directes (déjà présentes dans IFNAIS) et des conditions de
naissance maternelles.
Enfin, la simplicité d’interprétation d’un index se rapportant à une seule aptitude est une demande
des partenaires.
Après consultation de l’ensemble des races allaitantes (réunion GEMIBA le 30/09/2004, réunions intra
races par la suite), la décision de publier AVel a été retenue dans toutes les races allaitantes à
l’exception de la race Limousine. En effet, cette dernière race ne souhaite pas diffuser l’index
élémentaire AVel tant qu’une sensibilisation raciale n’a pas été menée pour s’assurer de la bonne
qualité de l’enregistrement des conditions de naissance.
Août 2005
page 21
6- Optimisation des pondérations ISEVR & IVMAT : Matériels
Un fichier de travail est créé à partir de 7 fichiers de performances brutes fournis par D. Laloë
(INRA SGQA). Il rassemble pour une race donnée la liste des animaux et leurs performances prises en
compte dans la dernière évaluation IBOVAL.
6-1) Composition générale des 7 fichiers source
• Les facilités de naissance
ANIM (numero d’animal) -p0d (FNais effet direct) -p0m ()
• Les poids de naissance
ANIM (numero d’animal) pnd (poids de naissance effet direct) pnm (poids de naissance effet maternel)
• Les conditions de naissance
ANIM (numero d’animal) cnd (conditions naissance effet direct) cnm (conditions naissance effet
maternel)
• Les poids au sevrage
ANIM (numero d’animal) psd (poids au sevrage effet direct) psm (poids au sevrage effet maternel)
• Les notes de pointage
ANIM (numero d’animal) dmd (note de DM effet direct) dsd (note de DS effet maternel)
• L’identification du veau
ANIM (numero d’animal) pere (numero du père) mere (numero de la mère) datn (date de naissance ou
à défaut année de naissance) cheptel (numero de cheptel) sexe rvelm (rang de vêlage de la mère)
• Les cheptels connectés
cheptel (numero de cheptel)
Ces 7 fichiers sont rassemblés en un seul qui comprend pour chaque race étudiée :
ANIM (numero d’animal) -p0d (FNais effet direct) p0m pnd (poids de naissance effet direct) pnm (poids
de naissance effet maternel) cnd (conditions naissance effet direct) cnm (conditions naissance effet
maternel) psd (poids au sevrage effet direct) psm (poids au sevrage effet maternel) dmd (note de DM
effet direct) dsd (note de DS effet maternel) pere (numero du père) mere (numero de la mère) datn
(date de naissance ou à défaut année de naissance) cheptel (numero de cheptel) sexe rvelm (rang de
vêlage de la mère)
Ce fichier de travail ne contient que les résultats d’animaux issus de troupeaux connectés.
6-2) Composition des fichiers de travail
A partir de ces données, 3 sous fichiers au moins sont créés :
i. un fichier rassemblant les pères,
ii. un fichiers rassemblant les mères
iii. un fichiers rassemblant les génisses.
Août 2005
page 22
7- Optimisation des pondérations ISEVR & IVMAT : Applications
aux races allaitantes
7-1) Race Charolaise
L’étude économique qui a conduit à la création d’un objectif de sélection à bases économiques a été
validée par l’UPRa en 2001.
7-11 Le fichier
Le fichier pour le travail d’optimisation a été extrait de la population IBOVAL 2003. Le fichier pour la
création des listes d’animaux a été extrait de IBOVAL 2004.
Taureaux
21 891
Effectif
Génisses
337 613
Primipares
196 184
Vaches R2
51 112
Vaches R3+
79 231
7-12 Optimisation des pondérations de ISEVR
Index Synthèse = ISEVR
-CNd
CRsev DMsev
0,23
0,56
0,21
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
50 000
110 000
102 000
100 000
50 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,229
0,213
0,232
0,216
0,221
0,528
0,593
0,566
0,594
0,611
0,231
0,190
0,202
0,189
0,163
0,011
0,003
0,001
0,001
0,005
3,697
3,689
100,2
2,887
2,886
100,0
3,073
3,071
100,0
3,060
3,056
100,1
2,937
2,923
100,4
-CNd
CRsev
0,57
DMsev
0,20
DSsev
0,01
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,697
3,684
99,6
2,887
2,885
99,9
3,073
3,070
99,9
3,060
3,055
99,8
2,937
2,926
99,6
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,697
3,637
98,3
2,887
2,781
96,3
3,073
2,996
97,4
3,060
2,968
96,9
2,937
2,783
94,7
0,22
IFNAIS
0,22
CRsev
0,46
DMsev
0,27
DSsev
0,05
Héritabilité (h²)
Ecart-type phénotypique
PNd
0,35
4,483
CNd
0,15
0,694
CRsev DMsev
0,26
0,32
32,461 10,436
DSsev
0,32
8,471
Août 2005
page 23
7-13 Les réponses observées après sélection sur ISEVR
Les réponses présentées sont celles obtenues après sélection sur l’ISEVR retenu par la race.
Génisses Charolaise
Réponses après sélection sur ISEVR
6
en unité ETG d'index (10pts=1ETG)
Taureaux Charolais
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
IFNAIS C Rsev DMsev DSsev
PNd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Charolaise
Primipares Charolaise
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3 Charolaise
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 24
7-14 Optimisation des pondérations de IVMAT
Index Synthèse = IVMAT
CRsev DMsev DSsev
0,17
0,41
0,15
0
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
150 000
0,147
0,186
0,160
0,196
0,158
0,405
0,427
0,429
0,405
0,483
0,160
0,105
0,145
0,151
0,116
0,014
0,008
0,001
0,004
0,002
0,274
0,275
0,265
0,243
0,241
2,783
2,781
100,0
2,380
2,378
100,0
2,627
2,626
100,0
2,623
2,620
100,0
2,617
2,614
100,0
αCNd + βCNm
CRsev
0,41
DMsev
0,15
DSsev
0,01
ALait
0,26
REPH
max
REPH
ISoptim
%
2,783
2,780
99,8
2,380
2,376
99,8
2,627
2,626
99,9
2,623
2,620
99,8
2,617
2,614
99,8
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,783
2,666
95,7
2,380
2,242
94,2
2,627
2,538
96,6
2,623
2,536
96,6
2,617
2,515
96,1
80 000
102 000
150 000
150 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,17
CVEL
0,17
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
β = -0,50*
ALait
0,27
2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0,33
DMsev
0,23
DSsev
0,01
ALait
0,26
) est la pondération de Âd(Cn) standardisé en écart type génétique
) est la pondération de Âm(Cn) standardisé en écart type génétique
CVEL = -x*[Âd(Pn)] + (1-x)*[ α* Âd(Cn) + β* Âm(Cn)]
PNd
0,35
4,483
CNd
0,15
0,694
CNm
0.14
0.694
CRsev DMsev
0,26
0,32
32,461 10,436
Août 2005
DSsev
0,32
8,471
ALait
0,13
32,461
page 25
7-15 Les réponses observées après sélection sur IVMAT
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
2
1
0
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
CR
s
ev
-1
m
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
CN
m
-1
3
CN
0
4
d
1
5
CN
2
Vaches R2 Charolais
Réponses après sélection sur IVMAT
PN
d
3
4
d
-1
CV
EL
AL
ai
t
ev
Ss
5
CN
0
D
v
se
v
M
D
se
CR
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Charolaise
PN
d
Vaches R3+ Charolais
5
4
3
2
1
0
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
d
PN
d
-1
CN
d
-1
1
CV
EL
0
2
m
1
3
CN
2
4
d
3
5
CN
4
Génisses Charolaise
PN
d
5
Taureaux Charolais
PN
d
Les réponses présentées sont celles obtenues après sélection sur l’IVMAT retenu par la race.
Août 2005
page 26
7-2) Race Limousine
7-21 Le fichier
Taureaux
12 971
Effectif
Génisses
157 797
Primipares
88 548
Vaches R2
25 321
Vaches R3+
49 030
-CNd
CRsev DMsev
0,24
0,32
0,44
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
100 000
77 000
150 000
150 000
150 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,234
0,235
0,209
0,194
0,249
0,320
0,324
0,367
0,389
0,342
0,440
0,439
0,424
0,412
0,409
0,003
0,002
0,000
0,005
0,001
3,783
3,776
100,1
3,129
3,129
100,0
3,111
3,101
100,3
3,097
3,084
100,4
2,937
2,927
100,3
-CNd
CRsev
0,35
DMsev
0,42
DSsev
0,01
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,783
3,771
99,8
3,129
3,119
99,6
3,111
3,109
99,9
3,097
3,089
99,7
2,937
2,930
99,7
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,783
3,564
94,2
3,129
3,079
98,4
3,111
2,972
95,5
3,097
2,958
95,5
2,937
2,801
95,3
0,22
IFNAIS
0,24
CRsev
0,35
DMsev
0,34
DSsev
0,07
PNd
0,39
2,975
CNd
0,11
0,281
CRsev
0,26
25,404
DMsev
0,32
8,553
DSsev
0,32
7,869
Août 2005
page 27
6
Génisses Limousine
Taureaux Limousin
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Limousine
Primipares Limousine
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Limousine
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 28
CRsev DMsev DSsev
0,15
0,2
0,28
0
ALait
0,37
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
100 000
0,168
0,153
0,106
0,063
0,178
0,177
0,192
0,234
0,248
0,197
0,286
0,288
0,29
0,307
0,278
0,012
0,003
0,003
0,011
0,005
0,357
0,364
0,367
0,371
0,342
2,807
2,802
100,1
2,348
2,350
99,9
2,720
2,713
100,2
2,715
2,699
100,5
2,669
2,668
100,0
αCNd + βCNm
CRsev
0,21
DMsev
0,30
DSsev
0,01
ALait
0,36
REPH
max
REPH
ISoptim
%
2,807
2,800
99,7
2,348
2,347
99,9
2,720
2,718
99,9
2,715
2,702
99,5
2,669
2,665
99,8
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,807
2,737
97,5
2,348
2,366
100,0
2,720
2,692
98,9
2,715
2,687
98,9
2,669
2,641
98,9
77 000
100 000
150 000
100 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,12
CVEL
0,12
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
β = -0,50*
2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0,29
DMsev
0,22
DSsev
0,01
ALait
0,36
PNd
0,39
2,975
CNd
0,11
0,281
CNm
0,08
0,281
CRsev
0,26
25,404
DMsev
0,32
8,553
Août 2005
DSsev
0,32
7,869
ALait
0,13
25,404
page 29
AL
ai
t
ev
Ss
D
se
v
D
M
v
se
CR
CV
EL
m
CN
1
0
AL
ai
t
D
Ss
ev
-1
se
v
AL
ai
t
ev
2
D
Ss
se
v
M
D
v
se
CR
CV
EL
m
CN
CN
d
-1
3
M
0
4
D
1
5
v
2
6
se
3
Vaches R2 Limousine
CR
4
-1
CV
EL
5
0
m
6
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Limousine
PN
d
Vaches R3+ Limousine
6
5
4
3
2
1
0
AL
ai
t
ev
Ss
D
se
v
M
D
v
se
CR
CV
EL
m
CN
d
-1
CN
d
-1
1
CN
0
2
d
1
3
CN
2
4
d
3
5
CN
4
6
PN
d
5
Génisses Limousine
PN
d
6
Taureaux Limousin
PN
d
Août 2005
page 30
7-3) Race Blonde d’Aquitaine
7-31 Le fichier
Taureaux
3 399
Effectif
Génisses
76 887
Primipares
33 735
Vaches R2
13 640
Vaches R3+
22 511
-CNd
CRsev DMsev
0,35
0,30
0,35
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
250 000
200 000
250 000
250 000
250 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,305
0,348
0,348
0,364
0,355
0,311
0,290
0,318
0,308
0,302
0,370
0,360
0,326
0,315
0,304
0,014
0,003
0,007
0,013
0,039
3,145
3,115
100,9
2,564
2,562
100,0
2,394
2,386
100,3
2,265
2,246
100,8
2,100
2,083
100,8
-CNd
CRsev
0,31
DMsev
0,35
DSsev
0,02
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,145
3,113
99,0
2,564
2,553
99,6
2,394
2,383
99,5
2,265
2,239
98,9
2,100
2,079
99,0
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,145
2,874
91,4
2,564
2,262
88,2
2,394
2,161
90,3
2,265
2,034
89,8
2,100
1,886
89,8
0,32
IFNAIS
0,26
CRsev
0,42
DMsev
0,20
DSsev
0,12
PNd
0,39
4,337
CNd
0,11
0,530
CRsev
0,23
31,106
DMsev
0,32
9,225
DSsev
0,32
7,246
Août 2005
page 31
6
Génisses Blonde d'Aquitaine
Taureaux Blond d'Aquitaine
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Blonde d'Aquitaine
Primipares Blonde d'Aquitaine
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Blonde d'Aquitaine
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 32
CRsev DMsev DSsev
0,27
0,23
0,28
0
ALait
0,22
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
200 000
0,262
0,267
0,252
0,246
0,270
0,216
0,239
0,236
0,242
0,220
0,294
0,275
0,273
0,274
0,262
0,041
0,001
0,005
0,021
0,021
0,188
0,217
0,234
0,217
0,226
2,598
2,562
101,4
2,198
2,197
100,0
2,210
2,210
100,0
2,142
2,136
100,2
2,080
2,077
100,1
αCNd + βCNm
CRsev
0,23
DMsev
0,28
DSsev
0,02
ALait
0,22
REPH
max
REPH
ISoptim
%
2,598
2,558
98,5
2,198
2,193
99,8
2,210
2,207
99,9
2,142
2,137
99,8
2,080
2,071
99,6
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,598
2,329
89,6
2,198
1,958
89,1
2,210
2,021
91,4
2,142
1,986
92,7
2,080
1,947
93,6
250 000
200 000
200 000
250 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,25
CVEL
0,20
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
β = -0,50*
2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0,20
DMsev
0,15
DSsev
0,15
ALait
0,30
PNd
0,39
4,337
CNd
0,11
0,530
CNm
0,09
0,530
CRsev
0,23
31,106
DMsev
0,32
9,225
Août 2005
DSsev
0,32
7,246
ALait
0,07
31,106
page 33
AL
ai
t
ev
Ss
D
v
se
v
M
D
se
CR
CV
EL
m
CN
2
1
0
AL
ai
t
ev
-1
D
Ss
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
d
-1
3
se
v
0
4
M
1
5
D
2
6
ev
3
Vaches R2 Blonde d'Aquitaine
CR
s
4
-1
CV
EL
5
0
m
6
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Blonde d'Aquitaine
PN
d
Vaches R3+ Blonde d'Aquitaine
6
5
4
3
2
1
0
AL
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D
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M
D
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CR
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CV
EL
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CN
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PN
d
-1
CN
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-1
1
CN
0
2
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1
3
CN
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3
5
CN
4
6
PN
d
5
Génisses Blonde d'Aquitaine
PN
d
6
Taureaux Blond d'Aquitaine
PN
d
Août 2005
page 34
7-4) Race Salers
7-41 Le fichier
Taureaux
6 601
Effectif
Génisses
57 377
Primipares
5 076
Vaches R2
8 233
Vaches R3+
49 176
-CNd
CRsev DMsev
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0,40
0,30
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Coefficient des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
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250 000
300 000
300 000
200 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,268
0,303
0,358
0,278
0,281
0,403
0,383
0,377
0,383
0,409
0,324
0,310
0,257
0,303
0,300
0,005
0,004
0,008
0,036
0,010
3,624
3,601
100,6
2,957
2,954
100,1
2,797
2,770
100,9
2,769
2,759
100,3
2,584
2,583
100,0
-CNd
CRsev
0,40
DMsev
0,32
DSsev
0,02
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,624
3,605
99,5
2,957
2,951
99,8
2,797
2,753
98,4
2,769
2,760
99,7
2,584
2,575
99,7
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,624
3,129
86,3
2,957
2,663
90,1
2,797
2,475
88,5
2,769
2,501
90,3
2,584
2,370
91,7
0,26
IFNAIS
0,26
CRsev
0,4
DMsev
0,35
DSsev
0,02
PNd
0,47
3,054
CNd
0,21
0,.153
CRsev
0,23
24,771
DMsev
0,32
8,306
DSsev
0,32
6,802
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6
Génisses Salers
Taureaux Salers
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
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2
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0
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PNd
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2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Salers
Primipares Salers
C Nd
6
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4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Salers
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 36
CRsev DMsev DSsev
0,23
0,32
0,20
0
ALait
0,25
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Itérations
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
500 000
250 000
300 000
300 000
300 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,178
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0,215
0,276
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0,323
0,310
0,281
0,338
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0,204
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2,264
100,0
2,235
2,216
100,8
2,303
2,295
100,3
2,287
2,280
100,3
αCNd + βCNm
CRsev
0,25
DMsev
0,18
DSsev
0,02
ALait
0,31
REPH
max
REPH
ISoptim
%
2,588
2,509
96,9
2,265
2,235
98,7
2,235
2,166
96,9
2,303
2,260
98,1
2,287
2,249
98,3
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,588
2,231
86,2
2,265
2,050
90,5
2,235
2,011
90,0
2,303
2,093
90,9
2,287
2,142
93,7
0,24
CVEL
0,24
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
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(h
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2
Cnd
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2
Cnm
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0,25
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DSsev
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PNd
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3,054
CNd
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CNm
0,08
0,153
CRsev
0,23
24,771
DMsev
0,32
8,306
Août 2005
DSsev
0,32
6,802
ALait
0,07
24,771
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AL
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CV
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CN
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0
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m
CN
CN
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Vaches R2 Salers
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CR
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CV
EL
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M
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CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Salers
PN
d
Vaches R3+ Salers
6
5
4
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2
1
0
AL
ai
t
ev
Ss
D
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M
D
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CR
CV
EL
m
CN
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PN
d
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CN
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CN
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3
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d
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Génisses Salers
CN
6
Taureaux Salers
PN
d
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page 38
7-5) Race Aubrac
7-51 Le fichier
Taureaux
2 841
Effectif
Génisses
29 566
Primipares
1 678
Vaches R2
2 668
Vaches R3+
21 028
-CNd
CRsev DMsev
0,38
0,40
0,22
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Itérations
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
250 000
150 000
150 000
300 000
300 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,357
0,366
0,398
0,375
0,385
0,382
0,402
0,399
0,416
0,374
0,208
0,223
0,200
0,198
0,238
0,053
0,009
0,003
0,010
0,003
3,210
3,183
100,8
2,627
2,622
100,2
2,624
2,588
101,3
2,519
2,494
101,0
2,498
2,490
100,3
-CNd
CRsev
0,37
DMsev
0,27
DSsev
0,04
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,210
3,162
98,5
2,627
2,597
98,9
2,624
2,529
96,4
2,519
2,436
96,7
2,498
2,472
99,0
0,32
IFNAIS
0,41
CRsev
0,30
DMsev
0,24
DSsev
0,05
REPH
REPH
max
ISretenu
%
3,210
2,692
83,9
2,627
2,239
85,2
2,624
2,280
86,9
2,519
2,188
86,9
2,498
2,157
86,3
PNd
0,40
3,291
CNd
0,11
0,246
CRsev
0,23
22,622
DMsev
0,32
8,624
DSsev
0,32
6,917
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page 39
6
Génisses Aubrac
Taureaux Aubrac
5
4
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2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
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2
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0
-1
PNd
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2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Aubrac
Primipares Aubrac
C Nd
6
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4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Aubrac
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 40
CRsev DMsev DSsev
0,33
0,35
0,19
0
ALait
0,13
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
150 000
0,354
0,353
0,316
0,345
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0,331
0,302
0,316
0,409
0,178
0,174
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0,163
0,211
0,012
0,004
0,003
0,002
0,011
0,149
0,138
0,190
0,176
0,111
2,659
2,635
100,9
2,246
2,242
100,2
2,235
2,218
100,8
2,235
2,211
101,1
2,351
2,340
100,5
αCNd + βCNm
CRsev
0,30
DMsev
0,18
DSsev
0,05
ALait
0,23
REPH
REPH
max
ISoptim
%
2,659
2,595
97,6
2,246
2,213
98,5
2,235
2,154
96,4
2,235
2,169
97,0
2,351
2,272
96,6
250 000
250 000
400 000
200 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,24
CVEL
0,44
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
β = -0,50*
2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0,19
DMsev
0,09
DSsev
0,05
ALait
0,23
REPH
REPH
max
ISretenu
%
2,659
1,863
70,1
2,246
1,715
76,4
2,235
1,771
79,2
2,235
1,773
79,3
2,351
1,907
81,1
PNd
0,40
3,291
CNd
0,11
0,246
CNm
0,05
0,246
CRsev
0,23
22,622
DMsev
0,32
8,624
Août 2005
DSsev
0,32
6,917
ALait
0,07
22,622
page 41
AL
ai
t
ev
Ss
D
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v
D
M
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CR
0
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-1
D
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CV
EL
m
CN
1
se
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AL
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2
D
Ss
se
v
M
v
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CV
EL
m
CN
CN
d
-1
3
M
0
4
D
1
5
v
2
6
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Vaches R2 Aubrac
CR
4
-1
CV
EL
5
0
m
6
AL
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t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Aubrac
PN
d
Vaches R3+ Aubrac
6
5
4
3
2
1
0
AL
ai
t
ev
Ss
D
se
v
M
D
v
se
CR
CV
EL
m
CN
d
PN
d
-1
CN
d
-1
1
CN
0
2
d
1
3
CN
2
4
d
3
5
CN
4
6
PN
d
5
Génisses Aubrac
PN
d
6
Taureaux Aubrac
PN
d
Août 2005
page 42
7-6) Race Gasconne
7-61 Le fichier
Taureaux
517
Effectif
Génisses
5 288
Primipares
441
Vaches R2
698
Vaches R3+
5 241
-CNd
CRsev DMsev
0,40
0,38
0,22
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
700 000
300 000
700 000
600 000
400 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,313
0,462
0,420
0,503
0,474
0,450
0,346
0,351
0,361
0,344
0,218
0,192
0,211
0,108
0,170
0,020
0,000
0,018
0,027
0,011
3,410
3,288
103,7
2,427
2,416
100,5
2,289
2,250
101,7
2,256
2,102
107,3
1,963
1,951
100,6
-CNd
CRsev
0,35
DMsev
0,26
DSsev
0,06
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,410
3,284
96,3
2,427
2,371
97,7
2,289
2,153
94,1
2,256
2,079
92,2
1,963
1,939
98,8
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,410
2,761
81,0
2,427
1,959
80,7
2,289
1,917
83,7
2,256
1,778
78,8
1,963
1,607
81,9
0,33
IFNAIS
0,22
CRsev
0,24
DMsev
0,35
DSsev
0,19
PNd
0,25
3,642
CNd
0,13
0,287
CRsev
0,23
23,132
DMsev
0,32
9,763
DSsev
0,32
7,217
Août 2005
page 43
6
Génisses Gasconne
Taureaux Gascon
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Gasconne
Primipares Gasconne
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Gasconne
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 44
CRsev DMsev DSsev
0,29
0,27
0,28
0
ALait
0,16
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
600 000
0,214
0,278
0,391
0,078
0,287
0,336
0,247
0,267
0,405
0,296
0,236
0,286
0,275
0,292
0,287
0,023
0,002
0,001
0,036
0,003
0,191
0,187
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0,188
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2,248
2,123
105,9
1,958
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2,017
1,961
102,9
1,834
1,783
102,9
1,874
1,860
100,8
αCNd + βCNm
CRsev
0,30
DMsev
0,26
DSsev
0,01
ALait
0,18
REPH
max
REPH
ISoptim
%
2,248
2,159
96,0
1,958
1,932
98,7
2,017
1,890
93,7
1,834
1,805
98,4
1,874
1,852
98,8
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,248
1,784
79,4
1,958
1,678
85,7
2,017
1,635
81,1
1,834
1,561
85,1
1,874
1,659
88,5
600 000
500 000
300 000
500 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,25
CVEL
0,30
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
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2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0,15
DMsev
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DSsev
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ALait
0,34
PNd
0,25
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CNd
0,13
0,287
CNm
0,09
0,287
CRsev
0,23
23,132
DMsev
0,32
9,763
Août 2005
DSsev
0,32
7,217
ALait
0,07
23,132
page 45
AL
ai
t
ev
Ss
M
D
D
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v
v
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CR
CV
EL
m
CN
2
1
0
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-1
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v
M
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CR
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CV
EL
CN
m
-1
3
M
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4
D
1
5
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2
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CR
s
3
Vaches R2 Gasconne
CV
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-1
PN
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5
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CN
0
AL
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t
ev
D
Ss
se
v
D
M
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Gasconne
PN
d
Vaches R3+ Gasconne
6
5
4
3
2
1
0
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
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CR
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CV
EL
m
CN
d
PN
d
-1
CN
d
-1
1
m
0
2
d
1
3
CN
2
4
CN
3
5
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4
6
CN
5
Génisses Gasconne
PN
d
6
Taureaux Gascon
PN
d
Août 2005
page 46
7-7) Race Rouge des Prés
7-71 Le fichier
Taureaux
713
Effectif
Génisses
13 133
Primipares
6 655
Vaches R2
2 039
Vaches R3+
2 186
-CNd
CRsev DMsev
0,25
0,54
0,21
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
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100 000
400 000
600 000
600 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,284
0,248
0,206
0,247
0,238
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0,544
0,581
0,573
0,524
0,146
0,203
0,209
0,154
0,210
0,107
0,004
0,004
0,026
0,028
3,210
3,092
103,8
2,488
2,481
100,3
2,386
2,368
100,8
2,376
2,338
101,6
2,294
2,253
101,8
-CNd
CRsev
0,54
DMsev
0,18
DSsev
0,03
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,210
3,120
97,2
2,488
2,461
98,9
2,386
2,364
99,1
2,376
2,314
97,4
2,294
2,180
95,0
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,210
3,131
97,5
2,488
2,458
98,8
2,386
2,359
98,9
2,376
2,310
97,2
2,294
2,170
94,6
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IFNAIS
0,25
CRsev
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DMsev
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DSsev
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PNd
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CNd
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0,780
CRsev DMsev
0,26
0,32
32,800 11,110
DSsev
0,32
9,560
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page 47
6
Génisses Rouge des Prés
Taureaux Rouge des Prés
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
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PNd
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2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Rouge des Prés
Primipares Rouge des Prés
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Rouge des Prés
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 48
CRsev DMsev DSsev
0,17
0,41
0,15
0
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
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0,180
0,153
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0,345
0,393
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0,168
0,131
0,132
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0,001
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2,246
96,3
1,944
1,938
99,7
2,089
2,072
99,2
2,125
2,113
99,4
2,118
2,099
99,1
αCNd + βCNm
CRsev
0,4
DMsev
0,14
DSsev
0,03
ALait
0,25
REPH
max
REPH
ISoptim
%
2,333
2,258
96,8
1,944
1,930
99,3
2,089
2,070
99,1
2,125
2,097
98,7
2,118
2,070
97,7
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,333
2,056
88,1
1,944
1,826
93,9
2,089
1,981
94,8
2,125
2,064
97,1
2,118
1,982
93,6
500 000
600 000
500 000
600 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,18
CVEL
0,25
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
β = -0,50*
ALait
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2
Cnd
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2
Cnm
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CRsev
0,27
DMsev
0,17
DSsev
0,06
ALait
0,25
PNd
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4,830
CNd
0,11
0,780
CNm
0,11
0,780
CRsev DMsev
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0,32
32,800 11,110
Août 2005
DSsev
0,32
9,560
ALait
0,13
32,800
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AL
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D
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D
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CR
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EL
m
CN
1
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2
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M
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CR
CV
EL
m
CN
CN
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M
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v
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Vaches R2 Rouge des Prés
CR
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-1
CV
EL
5
0
m
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AL
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D
Ss
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v
M
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CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Rouge des Prés
PN
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Vaches R3+ Rouge des Prés
6
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2
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AL
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D
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v
M
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m
CN
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PN
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CN
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-1
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CN
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CN
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5
CN
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PN
d
5
Génisses Rouge des Prés
PN
d
6
Taureaux Rouge des Prés
PN
d
Août 2005
page 50
7-8) Race Parthenaise
7-81 Le fichier
Taureaux
918
Effectif
Génisses
13 434
Primipares
7 476
Vaches R2
1 758
Vaches R3+
2 201
-CNd
CRsev DMsev
0,40
0,30
0,30
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Itérations
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
500 000
500 000
500 000
500 000
500 000
Coeff. IS optimum
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
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ISéco
%
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0,383
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0,399
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0,319
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0,294
0,300
0,345
0,297
0,297
0,306
0,271
0,016
0,000
0,022
0,001
0,006
3,140
3,107
101,0
2,334
2,331
100,1
2,369
2,359
100,4
2,422
2,414
100,3
2,410
2,382
101,1
-CNd
CRsev
0,30
DMsev
0,31
DSsev
0,01
REPH
max
REPH
ISoptim
%
3,140
3,098
98,7
2,334
2,322
99,5
2,369
2,357
99,5
2,422
2,407
99,4
2,410
2,384
98,9
REPH
max
REPH
ISretenu
%
3,140
2,718
86,6
2,334
1,951
83,6
2,369
1,881
79,4
2,422
1,972
81,4
2,410
1,954
81,1
0,38
IFNAIS
0,24
CRsev
0,32
DMsev
0,32
DSsev
0,12
PNd
0,37
4,164
CNd
0,18
0,688
CRsev DMsev
0,26
0,32
30,561 10,875
DSsev
0,32
8,763
Août 2005
page 51
6
Génisses Parthenaise
Taureaux Parthenais
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
6
5
4
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2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R2 Parthenaise
Primipares Parthenaise
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Parthenaise
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 52
CRsev DMsev DSsev
0,42
0,13
0,22
0
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
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0,340
0,370
0,410
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0,360
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0,143
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0,173
0,115
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0,232
0,216
0,243
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0,008
0,010
0,013
0,002
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0,244
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1,844
1,747
105,5
1,528
1,520
100,5
1,711
1,709
100,1
1,773
1,755
101,0
1,873
1,849
101,2
αCNd + βCNm
CRsev
0,14
DMsev
0,25
DSsev
0,23
ALait
0,02
REPH
max
REPH
ISoptim
%
1,844
1,796
97,4
1,528
1,518
99,3
1,711
1,697
99,2
1,773
1,749
98,6
1,873
1,853
98,9
REPH
max
REPH
ISretenu
%
1,844
1,676
90,9
1,528
1,436
94,0
1,711
1,608
94,0
1,773
1,664
93,9
1,873
1,757
93,8
600 000
500 000
400 000
500 000
Coeff. IS opt.
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
0,36
CVEL
0,24
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Primipares
Vaches R2
Vaches R3+
(h
α = -0,50*
(h
β = -0,50*
ALait
0,23
2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0,24
DMsev
0,25
DSsev
0,02
ALait
0,25
PNd
0,37
4,164
CNd
0,18
0,688
CNm
0,08
0,688
CRsev DMsev
0,26
0,32
30,561 10,875
Août 2005
DSsev
0,32
8,763
ALait
0,13
30,561
page 53
AL
ai
t
ev
Ss
M
D
D
se
v
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CR
CV
EL
m
CN
2
1
0
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D
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M
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CR
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EL
CN
m
-1
3
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1
5
ev
2
6
CR
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3
Vaches R2 Parthenaise
CV
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-1
PN
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5
6
CN
0
AL
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t
ev
D
Ss
se
v
D
M
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Primipares Parthenaise
PN
d
Vaches R3+ Parthenaise
6
5
4
3
2
1
0
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
d
PN
d
-1
CN
d
-1
1
m
0
2
d
1
3
CN
2
4
CN
3
5
d
4
6
CN
5
Génisses Parthenaise
PN
d
6
Taureaux Parthenais
PN
d
Août 2005
page 54
7-9) Race Bazadaise
7-21 Le fichier
Taureaux
169
Effectif
Génisses
2 017
Vaches R1+R2
51
Vaches R3+
1 157
-CNd
CRsev DMsev
0,38
0,31
0,31
Poids éco. (H)
Coefficient des IS
Population
Itérations
250 000
Coeff. IS optimum
Population
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Vaches R1+R2
Vaches R3+
DSsev
0
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
max
REPH
ISéco
%
0,39
0,30
0,28
0,03
2,197
2,190
100,3
-CNd
CRsev
DMsev
DSsev
REPH
REPH
max
ISoptim
%
2,188
99,6
0,38
0,31
0,27
0,04
2,197
IFNAIS
0,38
CRsev
0,33
DMsev
0,25
DSsev
0,04
REPH
REPH
max
ISretenu
%
2,501
2,193
87,7
2,184
1,876
85,9
2,080
1,801
86,6
1,882
1,553
82,5
PNd
0,21
3,672
CNd
0,09
0,375
CRsev
0,23
25,375
DMsev
0,32
9,549
DSsev
0,32
8,491
Août 2005
page 55
6
Génisses Bazadaise
Taureaux Bazadais
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Vaches R3+ Bazadaise
Vaches R1+R2 Bazadaise
C Nd
6
5
4
3
2
1
0
-1
PNd
C Nd
Août 2005
page 56
CRsev DMsev DSsev
0,29
0,24
0,23
0
ALait
0,24
αCNd + βCNm
Poids éco. (H)
Coeff. des IS
Population
Itérations
αCNd + βCNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
REPH
max
REPH
ISéco
%
400 000
0,375
0,218
0,197
0,001
0,209
1,985
1,952
101,6
αCNd + βCNm
CRsev
0,24
DMsev
0,20
DSsev
0,02
ALait
0,24
REPH
max
REPH
ISoptim
%
1,985
1,950
98,2
REPH
max
REPH
ISretenu
%
2,064
1,890
91,6
1,939
1,798
92,7
2,194
2,283
104,1
1,974
1,807
91,5
Coeff. IS opt.
Population
0,30
CVEL
0.30
Coeff. IS retenu
Taureaux
Génisses
Vaches R1+R2
Vaches R3+
(h
(h
β = -0,50*
α = -0,50*
2
Cnd
*σ P
2
Cnm
*σ P
CRsev
0.20
DMsev
0.16
DSsev
0.02
ALait
0.32
PNd
0,21
3,672
CNd
0,09
0,375
CNm
0,10
0,375
CRsev
0,23
25,375
DMsev
0,32
9,549
Août 2005
DSsev
0,32
8,491
ALait
0,07
25,549
page 57
AL
ai
t
ev
Ss
D
v
se
v
M
D
se
CR
CV
EL
m
CN
2
1
0
Août 2005
AL
ai
t
ev
-1
D
Ss
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
M
D
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
d
-1
3
se
v
0
4
M
1
5
D
2
6
ev
3
Génisses Bazadaise
CR
s
4
-1
CV
EL
5
0
m
6
AL
ai
t
ev
D
Ss
se
v
D
M
ev
CR
s
CV
EL
m
CN
CN
Génisses Bazadaise
PN
d
d
-1
1
CN
0
2
d
1
3
CN
2
4
d
3
5
CN
4
6
PN
d
5
Génisses Bazadaise
PN
d
6
Taureaux Bazadais
PN
d
page 58
Bibliographies
Berhault X., Proposition d’objectifs économiques de sélection pour la race bovine Maine Anjou,
Mémoire de fin d’étude, 1998, 133 pages.
Dodelin V., Caractérisation des systèmes d’élevage es races rustiques Aubrac, Gasconne et Salers, et
détermination d’un objectif de sélection racial, Mémoire de fin d’étude, 1998, 43 pages.
Ferre (1) N., Détermination de l’objectif de sélection en race Blonde d’Aquitaine, Mémoire de fin
d’étude, 1999, 57 pages.
Ferre (2) N., Devun J., Chopard L ., Phocas F., Holleville P., Etablissement d’un index de sélection
reposant sur des bases économiques en race Charolaise, 2001, non paginé.
Guillaume O., Un indice de sélection à base économique en race Charolaise : éléments de réflexion et
premiers résultats, Mémoire de fin d’étude, 1999, 29 pages.
Ménissier, Figure 1 – Principales causes de dystocies, 1975, page 86 in PHILIPSSON et al, Normes de
qualification des taureaux et stratégies de sélection en vue de limiter les difficultés de vêlage et la
mortinatalité, INRA Bulletin Technique du Département de Génétique Animale, 1978, n°27, pages 78 –
104.
Philipsson et al, Normes de qualification des taureaux et stratégies de sélection en vue de limiter les
difficultés de vêlage et la mortinatalité, INRA Bulletin Technique du Département de Génétique
Animale, 1978, n°27, pages 78 –104.
Phocas (1) F., Laloë D., Evaluation models and genetic parameters for calving difficulty in beef
cattle », JAS, 2003, 81:933-938.
Phocas (2) F., Modélisation et Optimisation de programmes de sélection sur la croissance en races
bovines allaitantes, Thèse, 1995, 188 pages.
Bloch C., Détermination de l’objectif de sélection en race Limousine, Mémoire de fin d’étude, 1996, 49
pages.
Phocas (3) F., Laloë D., 2003, Paramètres génétiques poids et conditions de naissance dans les
données en ferme, Document de travail.
Août 2005
page 59
Annexe 1 : Des caractéristiques des systèmes de production …
SYSTEME DE PROD 1
Gain marginal Pondération éco
ai=(dMB/dYi)*ETGi
(€/unité)
Caractères
Effet maternel/poids sev (psm)
Effet direct/poids au sev (psd)
Condition de mise bas (cn)
Survie du veau (sv)
Nonbre de veaux (nv)
Poids de naissance (pn)
Conformation des broutards (cb)
Poids de la vache (pv)
Conformation des réformes (cr)
Rdt en carcasse des réf (rc)
GMQ engraisset des réf (gmq)
SYSTEME DE PROD 2
Gain marginal Pondération éco
ai=(dMB/dYi)*ETGi
(€/unité)
dMB/dYi
dMB/dYi
dMB1/dYpsm1
dMB1/dYpsd1
dMB1/dYcn1
dMB1/dYsv1
dMB1/dYnv1
dMB1/dYpn1
dMB1/dYcb1
dMB1/dYpv1
dMB1/dYcr1
dMB1/dYrc1
dMB1/dYgmq1
Remarque : Le poids économique de la
variable
sous
jacente
aux
difficultés de vêlage (variable
discrète) a été converti en poids
économique pour la note de
difficultés de vêlage (variable
considérée
comme
continue
dans l’évaluation IBOVAL).
apsm1
apsd1
acn1
dMB2/dYpsm2
dMB2/dYpsd2
dMB2/dYcn1
dMB2/dYsv2
dMB2/dYnv2
dMB2/dYpn2
dMB2/dYcb2
dMB2/dYpv2
dMB2/dYcr2
dMB2/dYrc2
dMB2/dYgmq2
acb1
Représentativité
du système de
production 1
X%
Représentativité
du système de
production 2
apsm2
apsd2
acn2
acb2
(100-X)%
SYSTEME DE PROD GLOBAL
Pondération éco
ai=(dMB/dYi)*ETGi
Caractères
Effet maternel/poids sev (psm)
Effet direct/poids au sev (psd)
Condition de mise bas (cn)
Conformation des broutards (cb)
apsm
apsd
acn
acb
… Aux pondérations de l’objectif économique racial
% acn
H = a 1 A 1 + a 2 A 2 + a 3 A 3 + … a nA n
% acb
% apsd
% apsm
Août 2005
page 60
Annexe 2 : Race sans étude économique : Calcul des poids à partir d’une
race proche
Exemple de calcul des pondération de l’objectif économique en race Rouge des Prés (41) avec
utilisation des pondérations calculées en race Charolaise (38) avec 2 caractères.
Gain marginal (€/unité) des caractères i
Race Charolaise
ai1-38 = dMB/dYi1
ai2-38 = dMB/dYi2
Race Rouge des Prés
ai1-41 = dMB/dYi1
ai2-41 = dMB/dYi2
*ETG = Ecart Type Génétique
Pondération
ETG*
éco.en Poids économique des caractères i
ai1-38 x ETGi1-38
ai2-38 x ETGi2-38
Y
1-Y
ai1-41 x ETGi1-41
ai2-41 x ETGi2-41
Y’ (inconnu)
1-Y’ (inconnu)
d’où l’on tire ai1-38 = Y / ETGi1-38
et
ai2-38 = 1-Y / ETGi2-38
De la même manière, on a ai1-41 = Y’ / ETGi1-41
et
ai2-41 = 1-Y’ / ETGi2-41
Comme les gains marginaux des caractères en race Rouge des Prés peuvent être assimilés à ceux de la
race Charolaise, on a donc :
ai1 = ai1-38 = ai1-41
ai2 = ai2-38 = ai2-41
Au final, on établit donc que
Y’ = ( Y x ETGi1-41 ) / ETGi1-38
et
1-Y’ = [(1-Y) x ETGi2-41 )] / ETGi2-38
Une fois ramenés en base 100, ces poids deviennent bien les pondération de l’objectif économique de
la race Rouge des Prés.
Août 2005
page 61
Annexe 3 : Programme itératif d’optimisation des pondérations des index
de synthèse
*********************************************************************;
* PROGRAMME PERMETTANT DE CALCULER LES COEFFICIENTS A UTILISER DANS *;
* UN INDEX SYNTHETIQUE POUR MAXIMISER LA REPONSE ECONOMIQUE OBSERVEE*;
*
FLORENCE PHOCAS SEPTEMBRE 1998
;
**********************************************************************;
**********************************************************************;
* FICHIER DES INDICES ELEMENTAIRES STANDARDISES (ECART TYPE GENET.) *;
* A FOURNIR EN ENTREE CI-DESSOUS
*;
**********************************************************************;
FILENAME IN '/uixx/uibvtpa/obj_selection/gascon/indstdpere72' ;
options pagesize=71;
**********************************************************************;
* LECTURE DU FICHIER DES INDICES ELEMENTAIRES STANDARDISES
*;
**********************************************************************;
data DONNEE;
infile in ;
input @1 ANIM $14. @16 FNAIS0 8.4 @25 FMVEL0 8.4 @34 PND 8.4 @43 PNM 8.4
@52 CND 8.4 @61 CNM 8.4 @70 CRSEV 8.4 @79 ALAIT 8.4 @88 DMSEV 8.4
@97 DSSEV 8.4
; * @106 rvel 2. ;
*Transformation et construction de variables ;
CND=-CND ; CNM=-CNM ;
CVEL=(0.59*CND+0.41*CNM);
*APPEL à la procédure IML de SAS;
PROC IML;
use DONNEE;
READ ALL VAR {CVEL CRSEV ALAIT DMSEV DSSEV PND CND CNM} INTO IND ;
PRINT "*****************************************************",
"POPULATION GASCONNE : taureaux 700000 itérations IVMAT",
"*****************************************************";
**********************************************************************;
* PARAMETRAGE EXTERNE DU CALCUL
*;
**********************************************************************;
*NOMBRE ET NOMS DES CARACTERES DANS INDICE SYNTHETIQUE IS;
NCAR = 5 ;
NOMCAR ={CVEL CRSEV ALAIT DMSEV DSSEV };
*NOMBRE ET NOMS DES CARACTERES EVALUES + OBJECTIF ;
NCART = NCAR+4 ;
NOMTOT =NOMCAR || {PND CND CNM OBJECTIF};
*VECTEUR A PONDERATIONS ECONOMIQUES DES CARACTERES (ordre de NOMCAR) ;
A={0.29, 0.27, 0.16, 0.28, 0};
* NOMBRE MAXIMAL ITERATIONS ;
NIT= 700000 ;
*
*
*
*
*
*
*
*
*
SEUIL DE SELECTION DES CANDIDATS (EN ECART TYPE IS);
exemples de correspondance avec des taux de sélection;
SEUIL=-1.0 CORRESPOND A SELECTIONNER ENVIRON 84% DES ANIMAUX;
SEUIL=-0.5 CORRESPOND A SELECTIONNER ENVIRON 69% DES ANIMAUX;
SEUIL=0.0 CORRESPOND A SELECTIONNER ENVIRON 50% DES ANIMAUX;
SEUIL= 0.0 ;
**********************************************************************;
* FIN DU PARAMETRAGE EXTERNE DU CALCUL
*;
**********************************************************************;
Août 2005
page 62
**********************************************************************;
* PARAMETRAGE INTERNE DU PROGRAMME
*;
*********************************************************************;
*MATRICES DES INDICES ELEMENTAIRES ;
NOBS=NROW(IND);
IND=IND-J(NOBS,1,1.)*(J(1,NOBS,1.)*IND)/NOBS; *indices recentrés sur leur moyenne ;
INDICE=IND(|1:NOBS,1:NCAR|) ;
RH=INDICE*A;
*indice économique ;
ELEM=IND || RH;
*TAILLE DES VECTEURS DE REPONSES ET DERIVEES;
REP=J(NIT+1,NCAR+1,0.);
REPH=J(NIT,NCAR+1,0.);
G=J(NCAR,1,1.);
H=J(NCAR,NCAR,1.);
**********************************************************************;
* CALCUL INDICE SYNTHETIQUE
*;
**********************************************************************;
* phase d'initialisation;
B=A;
IA=INDICE*A;
VARIA=(TRANSP(IA)*IA-TRANSP(SUM(IA))*SUM(IA)/NOBS)/(NOBS-1);
IA=IA/SQRT(VARIA(|1,1|));
SEL=IA > SEUIL ;
NBSEL=SUM(SEL);
REPIA=TRANSP(SEL)*RH/NBSEL ;
REPmax=0;
DO IT=1 TO NIT;
DO J=1 to NCAR;
B(|J,1|)=UNIFORM(0);
*B(|J,1|)=NORMAL(0);
end;
B=B/sum(ABS(B));
IS=INDICE*B;
VARIS=(TRANSP(IS)*IS-TRANSP(SUM(IS))*SUM(IS)/NOBS)/(NOBS-1);
IS=IS/SQRT(VARIS(|1,1|));
SEL=IS > SEUIL ;
NBSEL=SUM(SEL);
REP(|IT,NCAR+1|)=TRANSP(SEL)*RH/NBSEL ;
IF REP(|IT,NCAR+1|)>REPmax then do;
REPmax=REP(|IT,NCAR+1|);
Bmax=B;
end;
REPH(|IT,1|)=REP(|IT,NCAR+1|);
REPH(|IT,2:NCAR+1|)=TRANSP(B);
END;
* calcul final des réponses ;
B=Bmax;
IS=INDICE*B;
SEL=IS > SEUIL ;
NBSEL=SUM(SEL);
SI=sqrt(VARIS(|1,1|));
REPELEM=TRANSP(SEL)*ELEM/NBSEL;
REPIS=TRANSP(SEL)*IS/NBSEL;
Août 2005
page 63
**********************************************************************;
* EDITION DES RESULTATS
*;
**********************************************************************;
PRINT
"__________________________________________________________________",
"
CALCUL EMPIRIQUE DE L'INDICE DE SYNTHESE CORRESPONDANT
",
"
A L'OBJECTIF ECONOMIQUE
",
" __________________________________________________________________";
PRINT "*****************************************************",
"RESULTATS FINAUX",
"*****************************************************";
AT=transp(A);
BT=transp(Bmax);
PRINT "POIDS ECONOMIQUES DES CARACTERES",
AT (| COLNAME=NOMCAR |),
"VECTEUR DES COEFFICIENTS DE L'INDEX SYNTHETIQUE ",
BT (| COLNAME=NOMCAR |)[format=10.3],
"ECART TYPE DE L'INDEX SYNTHETIQUE",
SI [format=10.3],
"SEUIL DE SELECTION,NOMBRE DE CANDIDATS ET DE SELECTIONNES",
SEUIL,NOBS,NBSEL,
"REPONSE SUR INDEX SYNTHETIQUE",
REPIS [format=10.3],
"REPONSE SUR INDEX ECONOMIQUE",
REPIA [format=10.3],
"REPONSES SUR LES DIVERS CARACTERES ",
REPELEM(| COLNAME=NOMTOT |) [format=10.3];
PRINT "*****************************************************",
"VERIFICATION DE LA CONVERGENCE ",
"*****************************************************";
PRINT "REPONSE SUR OBJECTIF ET COEFFICIENTS IS AU COURS DES ITERATIONS ",
REPH [format=10.3],
"________________________ FIN DU TRAITEMENT ______________________";
RUN;
quit ;
Août 2005
page 64
Annexe 4 : Programme de calcul des réponses à la sélection sur un index
de synthèse
**********************************************************************;
* PROGRAMME PERMETTANT DE CALCULER LES REPONSES A LA SELECTION
*;
* SUR UN INDEX SYNTHETIQUE CHOISI AU PREALABLE
*;
*
FLORENCE PHOCAS SEPTEMBRE 1998
* ;
**********************************************************************;
* FICHIER DES INDICES ELEMENTAIRES STANDARDISES (ECART TYPE GENETIQUE) *;
* A FOURNIR EN ENTREE CI-DESSOUS
*;
FILENAME IN '/uixx/uibvtpa/obj_selection/gascon/indstdpere72';
options pagesize=70 linesize=110;
**********************************************************************;
* LECTURE DU FICHIER DES INDICES ELEMENTAIRES STANDARDISES
*;
**********************************************************************;
data DONNEE;
infile in ;
INPUT @1 ANIM $14. @16 FNAIS0 8.4 @25 FMVEL0 8.4 @34 PND 8.4
@43 PNM 8.4 @52 CND 8.4 @61 CNM 8.4 @70 CRSEV 8.4 @79 ALAIT 8.4
@88 DMSEV 8.4 @97 DSSEV 8.4 ;
*Transformation et construction de variables ;
CND=-CND ; CNM=-CNM ; PND=-PND ; PNM=-PNM ;
CVEL=(0.59*CND+0.41*CNM); CVEL4=0.4*PND+0.6*CVEL;
*APPEL à la procédure IML de SAS;
PROC IML;
use DONNEE;
READ ALL VAR {CVEL CVEL4 CRSEV ALAIT DMSEV DSSEV PND CND CNM} INTO IND ;
PRINT "-----------------------------------------------------",
"POPULATION GASCONNE : taureaux nouvel IVMAT
",
**********************************************************************;
* PARAMETRAGE EXTERNE DU CALCUL
*;
**********************************************************************;
*NOMBRE ET NOMS DES CARACTERES DANS INDICE SYNTHETIQUE IS;
NCAR = 6 ;
NOMCAR ={CVEL CVEL4 CRSEV ALAIT DMSEV DSSEV };
*NOMBRE ET NOMS DES CARACTERES EVALUES + OBJECTIF ;
NCART = NCAR+ 4 ;
NOMTOT =NOMCAR || {PND CND CNM OBJECTIF};
*VECTEUR DES RACINES CARREES DES h² DES CARACTERES EVALUES + OBJECTIF (h² fictif pour les syntheses = 1);
VH2={1 1 0.23 0.07 0.32 0.32 0.24 0.12 0.06 1};
RACH2=DIAG(sqrt(VH2));
*VECTEUR A PONDERATIONS ECONOMIQUES DES CARACTERES (ordre de NOMCAR) ;
A={0.29, 0, 0.27, 0.16, 0.28, 0};
*VECTEUR B DES PONDERATIONS DE IS;
B={0, 0.30, 0.15, 0.34, 0.16, 0.05};
* SEUIL DE SELECTION DES CANDIDATS (EN ECART TYPE IS);
* exemples de correspondance avec des taux de sélection;
* SEUIL=-1.0 CORRESPOND A SELECTIONNER ENVIRON 84% DES ANIMAUX;
* SEUIL=-0.5 CORRESPOND A SELECTIONNER ENVIRON 69% DES ANIMAUX;
* SEUIL=0.0 CORRESPOND A SELECTIONNER ENVIRON 50% DES ANIMAUX;
SEUIL= 0.0 ;
**********************************************************************;
* FIN DU PARAMETRAGE EXTERNE DU CALCUL
*;
**********************************************************************;
Août 2005
page 65
**********************************************************************;
* PARAMETRAGE INTERNE DU PROGRAMME
*;
**********************************************************************;
*MATRICES DES INDICES ELEMENTAIRES ;
NOBS=NROW(IND);
IND=IND-J(NOBS,1,1.)*(J(1,NOBS,1.)*IND)/NOBS; *indices recentrés sur leur moyenne ;
INDICE=IND(|1:NOBS,1:NCAR|) ;
RH=INDICE*A;
*indice économique ;
ELEM=IND || RH;
*TAILLE DES VECTEURS DE REPONSES ET DERIVEES;
G=J(NCAR,1,1.);
H=J(NCAR,NCAR,1.);
**********************************************************************;
* CALCUL INDICE SYNTHETIQUE
*;
**********************************************************************;
* calcul des réponses pour A;
IA=INDICE*A;
VARIA=(TRANSP(IA)*IA-TRANSP(SUM(IA))*SUM(IA)/NOBS)/(NOBS-1);
IA=IA/SQRT(VARIA(|1,1|));
SEL=IA > SEUIL ;
NBSEL=SUM(SEL);
REPIA=TRANSP(SEL)*RH/NBSEL ;
* calcul des réponses pour B;
IS=INDICE*B;
SEL=IS > SEUIL ;
NBSEL=SUM(SEL);
SI=sqrt(VARIS(|1,1|));
REPELEM=TRANSP(SEL)*ELEM/NBSEL;
REPHENO=REPELEM*RACH2/10;
REPIS=TRANSP(SEL)*IS/NBSEL;
**********************************************************************;
* EDITION DES RESULTATS
*;
**********************************************************************;
PRINT
"------------------------------------------------------------------",
"
REPONSES POUR L'INDICE DE SYNTHESE CHOISI
",
"
",
"RESULTATS FINAUX",
"------------------------------------------------------------------";
*PRINT " ";
AT=transp(A);
BT=transp(B);
PRINT "POIDS ECONOMIQUES DES CARACTERES",
AT (| COLNAME=NOMCAR |),
"VECTEUR DES COEFFICIENTS DE L'INDEX SYNTHETIQUE ",
BT (| COLNAME=NOMCAR |)[format=10.3],
"ECART TYPE DE L'INDEX SYNTHETIQUE",
SI [format=10.3],
"SEUIL DE SELECTION,NOMBRE DE CANDIDATS ET DE SELECTIONNES ET REPONSE SUR INDEX DE SELECTION",
SEUIL,NOBS,NBSEL, REPIS [format=10.3],
"REPONSE SUR INDEX ECONOMIQUE",
REPIA [format=10.3],
"REPONSES (EN UNITE ECART TYPE GENETIQUE 10 POINTS) SUR LES DIVERS CARACTERES ",
REPELEM(| COLNAME=NOMTOT |) [format=10.3],
"REPONSES (EN UNITE ECART TYPE PHENOTYPIQUE hors indices de synthèse ) SUR LES DIVERS CARACTERES ",
REPHENO(| COLNAME=NOMTOT |) [format=10.3];
RUN; quit ;
Août 2005
page 66
Annexe 5 : Récapitulatif sur la construction des index élémentaires
et de synthèse
En race Charolaise
1) Publication des index élémentaires
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
-CNd(b) -CNm(b) CRsev(b) DMsev(b) DSsev(b) ALait(b)
1,4814
0,0464
-0,0204
13,8737
2,1843
3,5861
0,5890
0,35
4,483
0,15
0,694
0.14
0.694
0,26
32,461
0,32
10,436
0,32
8,471
0,13
32,461
2,652
0,269
0,260
16,552
5,903
4,792
11,704
DSsev
ALait
Standardisation des index élémentaires
100 + [10 x (VGB-moyenneVGB) / (racine(h²) x σp) ]
Les index élémentaires publiés
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
2) Publication de l’index IFNAIS
Création de IFNAIS avec % PNd variable selon souhait de la race
IFNAIS = -0.8 x PNd - 0.2 x CNd
cf 41- Construction de la composante raciale de naissance
3) Publication de l’index ISEVR
Création de ISEVR(b) non standardisé
ISEVR(b) = 0.22*IFNAIS + 0.46*CRsev + 0.27*DMsev + 0.05*DSsev
cf 71- Race Charolaise
Standardisation ISEVR sur la base de référence en cours
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | CH.SF.xx
4) Publication de l’index IVMAT
Création de CVEL avec % PNd variable selon souhait de la race
(0,50 x σg(CNd) ) x CNd + (0,50 x σg(CNm) ) x CNm
CVEL= -0.5 x PNd - 0.5 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 42- Construction de la composante raciale de vêlage
Création de IVMAT(b) non standardisé
IVMAT(b) = 0.17*CVEL + 0.33*CRsev + 0.23*DMsev + 0.01*DSsev + 0.26*ALait
cf 71- Race Charolaise
Standardisation IVMAT sur la base de référence en cours
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | CH.SF.xx
Août 2005
page 67
En race Limousine
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,5492
0,0324
0,0158
10,1505
1,3950
3,7309
0,9156
0,39
2,9755
0,11
0,2818
0,08
0,2818
0,26
25,4044
0,32
8,5533
0,32
7,8698
0,13
25,4044
1,8582
0,0935
0,0797
12,9538
4,8385
4,4518
9,1597
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 72- Race Limousine
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | LI.SF.xx
CVEL= -0.5 x PNd - 0.5 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 72- Race Limousine
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | LI.SF.xx
Août 2005
page 68
En race Blonde d’Aquitaine
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,7963
0,0334
-0,0358
6,8126
0,8744
1,9963
0,5708
0,39
4,3373
0,11
0,5309
0,09
0,5309
0,23
31,1064
0,32
9,2257
0,32
7,2464
0,07
31,1064
2,7086
0,1761
0,1593
14,9181
5,2188
4,0992
8,2300
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 73- Race Blonde d’Aquitaine
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | BL.SF.xx
CVEL= -0.20 x PNd - 0.80 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 73- Race Blonde d’Aquitaine
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | BL.SF.xx
Août 2005
page 69
En race Salers
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,2432
0,0030
-0,0007
1,8500
1,2924
0,8348
-0,5119
0,47
3,0540
0,21
0,1530
0,08
0,1530
0,23
24,7713
0,32
8,3062
0,32
6,8020
0,07
24,7713
2,0937
0,0701
0,0433
11,8799
4,6987
3,8478
6,5539
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 74- Race Salers
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | SA.SF.xx
CVEL= -0.60 x PNd - 0.40 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 74- Race Salers
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | SA.SF.xx
Août 2005
page 70
En race Aubrac
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,3647
0,0005
0,0008
6,3504
2,4223
1,2140
0,8093
0,40
3,2913
0,11
0,2460
0,05
0,2460
0,23
22,6224
0,32
8,6243
0,32
6,9170
0,07
22,6224
2,0816
0,0816
0,0550
10,8493
4,8786
3,9128
5,9853
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 75- Race Aubrac
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | AU.SF.xx
CVEL= -0.40 x PNd - 0.60 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 75- Race Aubrac
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | AU.SF.xx
Août 2005
page 71
En race Gasconne
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
-0,0224 0,01098 -0,0116
3,7092
-0,2414
1,1453
0,6059
0,25
3,6420
0,13
0,2874
0,09
0,2874
0,23
23,1328
0,32
9,7630
0,32
7,2174
0,07
23,1328
1,8210
0,1036
0,0862
11,0941
5,5228
4,0828
6,1204
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 76- Race Gasconne
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | GA.SF.xx
CVEL= -0.40 x PNd - 0.60 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 76- Race Gasconne
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | GA.SF.xx
Août 2005
page 72
En race Rouge des Prés
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,9740
0,0320
-0,0420
5,1450
1,4030
1,7200
0,1190
0,29
4,830
0,11
0,780
0,11
0,780
0,26
32,800
0,32
11,110
0,32
9,560
0,13
32,800
2,6010
0,2587
0,2587
16,7248
6,2848
5,4080
11,8262
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 77- Race Rouge des Prés
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | RO.SF.xx
CVEL= -0.30 x PNd - 0.70 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
cf 77- Race Rouge des Prés
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | RO.SF.xx
Août 2005
page 73
En race Parthenaise
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,4097
0,0239
-0,0362
5,5572
3,2792
1,6831
-2,3997
0,37
4,1649
0,18
0,6881
0,08
0,6881
0,26
30,5614
0,32
10,8758
0,32
8,7633
0,13
30,5614
2,5334
0,2919
0,1946
15,5833
6,1523
4,9573
11,0191
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 78- Race Parthenaise
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | PA.SF.xx
CVEL= -0.10 x PNd - 0.90 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | PA.SF.xx
Août 2005
page 74
En race Bazadaise
Valeurs
Génétiques
Brutes
Moyennes VGB
(IBOVAL 2004)
h²
σp
σg =
h2 *σ P
-PNd(b)
0,4438
0,0071
0,0003
1,2771
-0,4522
0,3371
-0,1721
0,21
3,6720
0,09
0,3750
0,10
0,3750
0,23
25,3750
0,32
9,5490
0,32
8,4910
0,07
25,5490
1,6827
0,1125
0,1186
12,1694
5,4017
4,8032
6,7596
AVel
= -CNm
CRsev
DMsev
DSsev
ALait
cf 79- Race Bazadaise
ISEVR = 100 + (ISEVR(b)-100) x 8 / σISEVR(b) | BA.SF.xx
CVEL= -0.50 x PNd - 0.50 x
(0,50 x σg(CNd) ) + (0,50 x σg(CNm) )
IVMAT = 100 + (IVMAT(b)-100) x8 / σIVMAT(b) | PA.SF.xx
Août 2005
page 75
Août 2005
Compte rendu n°010579102
Département Génétique
Service Sélection
Thierry PABIOU
Construction d’index de synthèse IBOVAL sur des bases économiques en races allaitantes
Synthèse des travaux 1995-2005
Le but de la sélection animale est d’améliorer les caractéristiques génétiques des populations sur un ensemble de caractères héritables, socialement
ou économiquement intéressants pour les générations à venir. C’est cet ensemble de caractères ou aptitudes peut se résumer en une fonction - dite
« objectif de sélection » - qui vise à donner une valeur de synthèse des reproducteurs ou des races. L’intérêt de définir une telle fonction est de
maximiser l’efficacité économique du programme de sélection. La construction d’index synthétiques de sélection permet l’amélioration génétique sur
l’objectif défini.Un important travail de réflexion et de modélisation a été réalisé de 1995 à 2000 par F. Phocas (INRA) en collaboration avec l’Institut
de l’Elevage, afin de redéfinir les objectifs de sélection sur des bases économiques et les adapter au contexte actuel de l’élevage bovin allaitant. Suite
à ce travail, les index synthétiques de sélection ont été construits. A partir de 2003, l’évaluation de nouveaux caractères (poids et conditions de
naissance des veaux) a amené une nouvelle définition de la composition des index de synthèse au sevrage ISEVR et IVMAT. Pour les races Limousine,
Blonde d’Aquitaine, Aubrac, Gasconne, Salers et Charolaise, cette évolution s’est effectuée au fur et à mesure de leur validation par les UPRA. Pour
chacune des races Parthenaise, Rouge des Prés et Bazadaise, l’introduction de ces nouveaux caractères a été l’occasion d’établir un objectif de
sélection racial sur des bases économiques.
Institut National de la Recherche Agronomique
Station de Génétique Quantitative et Appliquée
Domaine de Vilvert
78352 Jouy-en-Josas cedex
www-sgqa.jouy.inra.fr
Institut de l’Élevage
149, rue de Bercy
75595 Paris CEDEX 12
www.inst-elevage.asso.fr

Construction d`index de synthèse IBOVAL Synthèse des travaux

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