Principes de base de la sélection génomique

Avec l’arrivée de données de génotypage à haut débit, il est maintenant possible d’estimer la valeur génétique d’animaux candidats à la sélection dès leur naissance, sans attendre la collecte de phénotypes. La sélection génomique bouleverse complètement les perspectivesen amélioration génétique. Elle nécessite la constitution d’une population de référence formée d’animaux génotypés (jusqu’à récemment, il s’agissait principalement de mâles) et ayant des performances précises, par exemple la performance moyenne de leurs filles. Les évaluations génomiques consistent à prédire les phénotypes dans cette population de référence comme la somme des effets des marqueurs moléculaires. Le problème méthodologique principal est que le nombre d’effets à estimer est typiquement beaucoup plus élevé que le nombre de phénotypes disponibles. Nous décrivons les idées générales de diverses familles de méthodes proposées : BLUP génomique basé sur une parenté entre individus calculée à partir des marqueurs, méthodes Bayésiennes plus flexibles mais aussi plus coûteuses, méthodes de sélection de variables, méthode en une seule étape qui combine évaluation génétique nationale et évaluation génomique. La précision des évaluations génomiques est faite par validation croisée chez les animaux les plus jeunes de la population de référence. La taille de la population de référence, la manière de prendre en compte les QTL à effet fort et le degré d’apparentement entre candidats à la sélection et animaux de la population de référence ont un impact non négligeable sur l’efficacité desméthodes de sélection génomique.With the advent of high throughput genotyping, it is now possible to estimate breeding values of selection candidates at birthwithout waiting for phenotypic data collection. Genomic selection is deeply changing future prospects in genetic improvement. Itrequires the creation of a reference population made of genotyped animals (generally males) with precise phenotypes, such as averagedaughter performances. Genomic evaluations consist in predicting phenotypes in this reference population as the sum of molecularmarker effects. The main methodological challenge is the large number of effects to estimate, usually much larger than thenumber of available phenotypes. We briefly describe the various families of proposed methods: genomic BLUP based on relationships computed from marker information, Bayesian methods which are more flexible but more tedious, variable selection methods and asingle step method which combines national genetic evaluation and genomic evaluation. The precision of genomic selection is donevia cross validation among the youngest animals of the reference population. The size of the reference population, the way QTL withlarge effects are modeled, the relationship between selection candidates and the reference population have a significant impact on theefficiency of genomic selection methods