Les étapes postérieures à l’évaluation génétique

Cette étape concerne les activités relatives à la mise en forme des valeurs génétiques estimées et à leurs diffusions auprès des acteurs de la filière professionnelle : entreprise de sélection, éleveurs… Contrairement aux précédentes étapes, cette dernière n’a aucun impact sur les comparaisons internationales. Elle joue seulement un rôle au niveau de la compréhension et de la transparence pour les utilisateurs.

3.1. Les recommandations

Les règles de publications des index font parties des éléments importants de cette étape. Suivant les pays et les caractères évalués, le niveau de précision requis, aussi appelé coefficient de détermination (CD), peut varier fortement (généralement entre 0.50 et 0.75).

Celui-ci est défini comme le carré du coefficient de corrélation entre la valeur génétique additive vraie et son estimation. Pour les caractères laitiers, le nombre de filles requises pour voir l’index du père diffusé peut ainsi varier entre 5 et 100 suivant le pays (Interbull, 2008). De même, le nombre minimum de troupeaux varie de 1 à 20. En pratique, Interbull accepte dans les évaluations internationales les informations de taureaux de testage testés dans un minimum de 10 troupeaux et de taureaux de service (import) ayant au minimum 75 filles dans 50 troupeaux en race Holstein (moins dans les autres races).

Le mode d’expression des index est aussi un sujet sur lequel les pays ne parviennent pas à s’homogénéiser, chacun souhaitant conserver son mode d’expression pour garder ses repères historiques. Ainsi, VanRaden (2004) énumère 4 modes d’expression : valeur génétique estimée, valeur génétique relative avec une moyenne fixée et un écart-type variable, valeur génétique standardisée avec une moyenne généralement nulle et un écart-type de 1 ainsi que la valeur génétique transmise (soit la moitié de la valeur génétique de l’animal). Interbull recommande l’utilisation des valeurs génétiques estimées exprimées dans le système métrique international.

L’expression des index à travers une base génétique est un autre point sujet à des différences entre pays. La base peut être constituée d’une population mâle ou femelle de référence ; elle peut changer à toutes les évaluations, tous les ans ou tous les 5 ans. Afin d’harmoniser ces pratiques, Interbull recommande d’établir la base à partir de la population femelle qui a le mérite d’être numériquement plus conséquente et donc plus stable, de faire des changements de bases tous les cinq ans, les années se terminant en 0 et en 5, avec comme base la population née 5 ans auparavant. Selon ces recommandations, la base 2005 utilisée depuis 2005 est constituée des vaches nées en 2000.

3.2. Le cas de la France

Pour la diffusion des évaluations génétiques des mâles, une précision minimale de 0.50 est exigée réglementairement au niveau de l’Europe quel que soit le caractère évalué. Toutes valeurs génétiques d’un animal franchissant ce seuil peuvent donc faire l’objet de diffusion. Cependant, pour mettre en avant l’importance de la fiabilité des index, un critère plus contraignant, le « seuil FGE », a été mis en place pour les caractères laitiers. Seuls les animaux franchissant ce seuil bénéficient d’une large diffusion à travers les palmarès et ont un index diffusable dans le cadre des évaluations internationales. Ce seuil est de 0.70 et de 40 filles dans 10 étables en Holstein ; 0.70 et 40 filles dans 30 étables en Montbéliarde et Normande ; 0.60 et de 20 filles pour les autres races. Pour la numération cellulaire, la précision nécessaire à la diffusion de l’index est de 0.50 quelle que soit la race (Institut de l’Elevage-INRA, 2007). Chez les femelles, la précision minimale exigée est de 0.30 pour l’ensemble des caractères.

En ce qui concerne le mode d’expression des index, la France a choisi d’exprimer ses valeurs génétiques en kilogrammes de Lait et de matières, en ‰ pour les taux et en unité d’écart-type génétique pour la numération cellulaire. Ces index sont exprimés relativement à une base mobile fonction du sexe de l’animal, changeant tous les ans (lors de l’indexation de juin

prend en compte l’ensemble des taureaux nés entre n-10 et n-7 inclus, alors que cette période est élargie de n-12 à n-7 pour les races dites régionales. Pour les femelles, les années considérées sont n-6 pour les principales races et n-5 à n-7 pour les autres. Pour la numération cellulaire, le signe de l’index est inversé de sorte qu’un taureau ayant un faible comptage cellulaire soit indexé positivement.

Dans les modèles d’évaluation « lactation », généralement basés sur les modèles dits à répétabilité, les mesures répétés sont considérées être l’expression d’un même caractère dans le temps. En d’autres termes, une corrélation génétique de 1 est supposée entre les différentes lactations d’un même animal. Ce type de modèle a largement été employé pour l’évaluation des caractères laitiers comme en témoigne le bulletin d’Interbull N°24 (2000). Ses principaux avantages sont sa simplicité, ses faibles besoins de calcul et le faible nombre de paramètres requis en comparaison d’un modèle multivarié. Cependant, ce modèle présente de nombreuses limites. D’un point de vue méthodologique, la principale est l’hypothèse de complète dépendance entre observations. En effet, plusieurs études ont compromis cette hypothèse : Intra lactation, l’héritabilité de la production journalière varie suivant le stade de lactation (Danell, 1982 ; Pander et al., 1992 ; …) et les corrélations génétiques entre les mesures répétées tendent généralement à décroître avec l’augmentation de l’intervalle entre celles-ci (Pander et al., 1992 ; Rekaya et al., 1995). De plus, entre lactations, les corrélations obtenues (entre 0.88 et 1.00 (Meyer, 1985)) sont loin d’appuyer l’hypothèse que la production 305 jours est la mesure d’un seul et même caractère quel que soit le rang de lactation. Ce type de données nécessite donc le recours à une méthodologie adaptée, permettant d’analyser les modifications individuelles au cours du temps et ainsi d’exploiter pleinement les observations recueillies.

Partie 2.3

Les évaluations génétiques de données

longitudinales

Les données de production laitière sont des données dites longitudinales, c'est-à-dire provenant de mesures sur un même individu répétées dans le temps. L’étude de ces données peut être très puissante, car elle permet d’analyser les modifications des performances d’un individu au cours du temps. L’analyse portant sur des observations répétées sur un même animal, il est nécessaire de prendre en compte la notion de répétabilité des performances, dans la mesure où ces observations ne sont pas indépendantes les unes des autres.

Dans un contexte similaire, chez les bovins allaitants, les mesures répétées de la croissance ont été analysées différemment, avec l’hypothèse que les mesures à des ages différents étaient des caractères différents mais génétiquement corrélés, et donc analysées avec un modèle multicaractères. Bien que le modèle multicaractères soit une sophistication par rapport au modèle à répétabilité grâce à la prise en compte des corrélations génétiques entre les différentes mesures, il peut être grandement surparamétrisé si les mesures sont faites de façon fréquente. De plus, pour un modèle multicaractères sur une mesure fréquente, il serait difficile d’obtenir des estimations précises des paramètres génétiques.

Un modèle approprié pour l’étude de données répétées dans le temps ou avec l’âge doit prendre en compte la moyenne et les changements au cours du temps de la structure des covariances tout en permettant l’estimation des paramètres génétiques requis. En 1994, Schaeffer et Dekkers ont introduit le concept de régression aléatoire (RR pour « Random Regression ») pour l’analyse des données de contrôles journaliers chez les bovins laitiers comme un moyen de prendre en compte la structure de covariance entre les mesures répétées dans le temps. A peu près à la même époque, Kirkpatrick et al. (1990, 1994) introduisaient le concept de fonction de covariance (CF pour « Covariance Function ») pour l’analyse de données longitudinales, illustrant cette méthodologie à partir de données de croissance. Après avoir présenté les différents modèles utilisés pour l’analyse de ces données, leurs potentielles applications seront développées. Une seconde partie sera consacrée à la présentation, dans le contexte de l’évaluation laitière, des divers effets inclus dans le modèle contrôles élémentaires.