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Amélioration d'un programme de sélection massale sur la croissance chez la truite arc-en-ciel

Amélioration d'un programme de sélection massale sur la croissance chez la truite arc-en-ciel par introduction d'une sélection BLUP pour des caractères de qualités grâce aux empreintes génétiques

Résumé

Cette thèse précise les conditions pour introduire une sélection sur apparentés de caractères de qualité assistée par empreintes génétiques dans un programme de sélection massale sur la croissance chez la truite arc-enciel. Ce travail confirme l’intérêt à maîtriser l’effet maternel avec une doublement de l’héritabilité du poids à 70 g (0,36 vs 0,16), des estimations d’héritabilités des caractères mesurés de valeurs intermédiaires (0,37-0,54), l’intérêt d’utiliser la résiduelle des parties mesurées régressées linéairement au poids vif pour une sélection indépendante du poids pour les rendements, l’intérêt à remplacer la mesure du rendement au filetage par celle du rendement en carcasse éviscérée-étêtée plus héritable et très corrélé au rendement au filetage (0,97),la corrélation génétique élevée entre les rendements avec le ratio échographique e8/e23 (0,72-0,85) permettant une sélection sur candidats plus efficace qu’une sélection sur apparenté sur le rendement lui-même, des précisions élevées des valeurs génétiques (0.63–0.82) malgré très peu d’individus par famille (3,5-4) et une efficacité surestimée d’une sélection sur apparentés pré-sélectionnés (de 14 % à 62 %). Les conclusions sont qu’il est possible d’introduire une sélection sur apparentés dans un programme de sélection massale avec des gains génétiques au moins équivalents à ceux attendus en sélection familiale classique avec familles élevées initialement de façon séparées

Soutenue le 09-11-2018 par Pierrick Haffray

Thèse en ligne

à Rennes, Agrocampus Ouest , dans le cadre de  École doctorale Écologie Géosciences Agronomie Alimentation (Rennes) , en partenariat avec Physiologie- Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] / PEGASE (laboratoire) .

Date de modification : 17 novembre 2023 | Date de création : 16 novembre 2023 | Rédaction : SYSAAF