Sélection génomique tenant compte des effets génétiques non additifs dans les programmes de croisement de porcs et de maïs

Cette thèse explore et développe des méthodes pour exploiter les effets génétiques de dominance ou/et d'épistasie sur des modèles de sélection génomique dans les schémas de sélection utilisant le croisement chez le porc et le maïs. Le Chapitre 2 a consisté à estimer et à exploiter la variance de dominance intra-race à travers des stratégies de planification des accouplements pour maximiser le progrès génétique global de l’âge à 100 kg (AGE), de l’épaisseur de lard dorsal (BD) et du poids moyen des porcelets par portée (APWL), dans une population porcine de race Landrace française. La maximisation de la valeur génétique totale au lieu de la seule partie additive dans la planification des accouplements a donné à la descendance un avantage moyen de -0,79 jour, -0,04 mm et 11,3 g pour AGE, BD et APWL, respectivement. En contrepartie, le gain génétique additif attendu a légèrement été réduit (1,8% pour AGE par exemple). Ces résultats indiquent que la planification des accouplements peut améliorer les performances des descendants sans compromettre considérablement le progrès génétique. Dans le Chapitre 3, l'efficacité de la planification des accouplements et de l’évaluation génomique, en tenant compte des effets additifs et de dominance, pour améliorer les performances des individus croisés (CB) a été étudiée par simulation dans un croisement à deux voies chez le porc. Les effets de l’utilisation de différentes sources d'informations dans l'évaluation génétique (uniquement des données de race pure (PB) ou des données PB et CB), de plusieurs valeurs d'héritabilité au sens étroit et large, et de plusieurs stratégies d’accouplement pour produire les animaux CB (accouplements au hasard, minimisant la consanguinité future ou maximisant la valeur génétique totale attendue des animaux CB) ont été évaluées. La sélection des animaux PB sur leurs performances en PB a donné un gain génétique de 0,2 écart-type génétique par génération pour le caractère « performance en croisement ». Ce gain a été doublé lorsque les animaux PB étaient sélectionnés sur leur performance en croisés. Les stratégies d’accouplement a entraîné une légère augmentation des performances des animaux CB. Lorsque la corrélation génétique entre les performances exprimées chez les animaux PB et CB est faible, la sélection des animaux PB pour leur performance en croisés en utilisant les informations CB est une stratégie plus efficace pour exploiter l'hétérosis et augmenter les performances des animaux CB au niveau commercial. Dans le Chapitre 4, la théorie des modèles d'évaluation génétique chez des hybrides à partir du croisement de lignées pures (comme pour le maïs) a été revue dans un contexte génomique. La covariance entre les hybrides due aux effets de substitution additifs, à la dominance et à l’épistasie a été dérivée analytiquement. En utilisant les marqueurs SNP, il est possible de décomposer l’aptitude spécifique à la combinaison (SCA) en dominance et épistasie intergroupes, et de décomposer les aptitudes générales à la combinaison (GCA) en effets additifs intra-lignée et une épistasie additive par additive intra-ligne. Un jeu de données publiques sur des hybrides Dent × Flint a été analysé. Le modèle proposé a été comparé à d'autres modèles génomiques en termes d'estimations des composantes de variance et de capacité prédictive, y compris un modèle supposant un effet commun des gènes des lignées pures. L'étude confirme que la majeure partie de la variabilité observée chez les hybrides est expliquée par la GCA et que les variances dues à la dominance et à l'épistasie sont moins importants et du même ordre de grandeur. Les modèles basés sur la définition d’effets différents (comme traditionnellement considérés chez le maïs), ou commun aux origines (comme considérés intra-race en sélection animale) ont abouti à des capacités prédictives similaires pour les hybrides.This thesis explores and develops methodology to exploit dominance or/and epistasis genetic effects on genomic selection models in pig and maize crossbreeding schemes. The Chapter 2 consisted of estimating and exploiting within-breed dominance variance through mate allocation strategies to maximize the overall genetic merit of the traits age at 100 Kg (AGE), backfat depth (BD) and average piglet weight per litter (APWL), in a French Landrace pig population. Maximizing total genetic values instead of breeding values in matings gave to the progeny an average advantage of 0.79 days, 0.04 mm, and 11.3 g for AGE, BD and APWL, respectively, but slightly reduced the expected additive genetic gain (e.g. 1.8 % for AGE). These results indicate that genomic mate allocation can improve the performance of the offspring without dramatically compromising the additive genetic gain. In Chapter 3, the effectiveness of mate allocation strategies and genomic evaluations, accounting for additive and dominance effects, to improve crossbred (CB) performance were investigated by simulation in a two-way pig crossbreeding scheme. Effects of the sources of information used in the genetic evaluation (only purebred (PB) data or PB and CB data), of several narrow and broad-sense heritability values, and of several options for mate allocation to produce the CB (mating at random, minimizing expected future inbreeding, or maximizing the expected total genetic value of crossbred animals) were evaluated. Selecting PB animals for PB performance yielded a genetic gain of 0.2 genetic standard deviations of the trait “CB performance” per generation, whereas selecting PB animals for CB performance doubled the genetic response. Mate allocation strategy resulted in a slight increase of the CB performance. When the genetic correlation between PB and CB is low, selecting PB animals for CB performance using CB information is a more efficient strategy to exploit heterosis and increase performance at the CB commercial level. In Chapter 4, the theory of hybrid genetic evaluation models from single-cross of pure lines (as in maize) was revisited in a genomic context. Covariance between hybrids due to additive substitution effects and dominance and epistatic deviations were analytically derived. Using SNP genotypes, it is possible to split specific combining ability (SCA) into dominance and across-groups epistasis, and to split general combining ability (GCA) into within-line additive effects and within-line additive by additive epistasis. A publicly available maize data set of Dent × Flint hybrids was analyzed. The proposed model was compared to other genomic models in terms of variance components estimation and predictive ability, including a model assuming a common effect of genes across origins. The study confirms that most variation in hybrids is accounted for by GCA, and that variances due to dominance and epistasis are small and have similar magnitudes. Models based on defining effects either differently (as it is traditionally done in maize) or identically across origins (as it is done in single breeds in livestock) resulted in similar predictive abilities for hybrids