Progrès génétique (ΔG) : Le progrès génétique, noté ΔG, représente la différence entre la valeur génétique moyenne des individus d'une génération et celle de la génération précédente. Il s'agit d'une mesure quantitative de l'amélioration génétique obtenue grâce à la sélection. Autrement dit, c'est la variation positive ou négative de la valeur génétique moyenne d'une population d'une génération à l'autre, suite aux actions de sélection. La valeur génétique, dans ce contexte, correspond à la somme des effets génétiques favorables ou défavorables d'un individu pour un ou plusieurs caractères. La compréhension de ΔG permet d'évaluer l'efficacité des programmes de sélection et d'orienter les stratégies pour maximiser l'amélioration génétique.
Valeur génétique additive : La valeur génétique additive est une composante essentielle de la valeur génétique totale d’un individu. Elle correspond à la somme des effets des allèles favorables transmis par un individu à sa descendance. Cette valeur est considérée comme la partie de la valeur génétique qui peut être héritée de manière prévisible, c’est-à-dire qu’elle se transmet de génération en génération selon un mode additif. La valeur génétique additive est centrale dans la sélection, car elle détermine la capacité d’un individu à transmettre ses caractères améliorés à ses descendants.
Réponse à la sélection : La réponse à la sélection désigne l’effet de la sélection sur la valeur génétique moyenne d’une population d’une génération à l’autre. Elle correspond à l’accroissement ou à la diminution de cette valeur suite à la sélection des reproducteurs. La réponse à la sélection dépend de plusieurs facteurs, notamment de la différence de valeur génétique entre les reproducteurs sélectionnés et la population initiale, ainsi que de l’intensité de la sélection. Elle est directement liée au progrès génétique, car elle traduit concrètement l’amélioration ou la dégradation génétique obtenue par le biais de la sélection.
Génération n et génération n+1 : La génération n désigne la cohorte d’individus issus d’une même période de reproduction, tandis que la génération n+1 correspond à la cohorte suivante, issue de la reproduction des individus de la génération n. La comparaison entre ces deux générations permet d’évaluer le progrès génétique, en mesurant la différence de valeur génétique moyenne. La sélection vise à optimiser cette transition pour améliorer continuellement les caractères d’intérêt.
Le progrès génétique (ΔG) est défini comme la différence entre la valeur génétique moyenne des générations successives. Concrètement, il s’agit de mesurer combien la valeur génétique moyenne d’une population s’est améliorée ou détériorée d’une génération à l’autre. La formule fondamentale est ΔG = différence entre la valeur génétique additive moyenne de la génération n+1 et celle de la génération n.
Le but principal de la sélection est d’améliorer cette valeur moyenne à chaque étape. En choisissant soigneusement les reproducteurs de la génération n, on cherche à maximiser la réponse à la sélection, c’est-à-dire l’accroissement de la valeur génétique moyenne dans la génération suivante. La réussite de cette démarche repose sur la capacité à sélectionner des individus dont la valeur génétique additive est supérieure à la moyenne de la population initiale, afin d’aboutir à une progression continue.
L’efficacité du programme de sélection se mesure donc par le progrès génétique réalisé à chaque génération. Plus ΔG est élevé, plus la sélection est efficace, et plus la population s’améliore génétiquement. La compréhension de ces mécanismes permet d’orienter les stratégies pour atteindre les objectifs d’amélioration génétique dans le cadre de programmes agricoles ou d’élevage.
Le progrès génétique (ΔG) constitue une mesure quantitative essentielle pour suivre et optimiser l’amélioration génétique d’une population au fil des générations. Il reflète l’efficacité des stratégies de sélection en quantifiant l’évolution de la valeur génétique moyenne d’une génération à la suivante.
Optimal Contribution Selection (OCS) : La sélection par contribution optimale est une méthode qui vise à équilibrer l’amélioration génétique tout en limitant la hausse de la consanguinité. Selon le contenu source, cette méthode gère un compromis entre la valeur génétique des reproducteurs et leur contribution à la prochaine génération, en tenant compte de la diversité génétique. Elle permet de sélectionner les individus de manière à maximiser le progrès génétique tout en contrôlant la montée de la consanguinité, notamment en utilisant des portions chromosomiques continues homozygotes à chaque locus ou en évaluant la taille de la population efficace (Ne).
Dépression de consanguinité : La dépression de consanguinité désigne l’effet négatif que la consanguinité accrue peut avoir sur les phénotypes des animaux. Elle se manifeste par une réduction de la performance ou de la vigueur des individus, notamment en termes de croissance, fertilité ou résistance aux maladies. La dépression de consanguinité est un enjeu majeur car elle limite le progrès génétique en dégradant la qualité des animaux issus de croisements proches.
Star-system : Bien que le contenu source ne fournisse pas une définition explicite, le terme star-system en génétique animale ou végétale désigne généralement un système de sélection où certains individus, souvent très performants, sont fortement privilégiés pour la reproduction, ce qui peut accentuer la consanguinité et réduire la diversité génétique. La gestion de ce système est essentielle pour éviter une perte de diversité.
Taux de consanguinité (ΔF/an) : Le taux de consanguinité par an, noté ΔF/an, mesure la vitesse à laquelle la consanguinité augmente dans une population. Il indique combien la probabilité que deux allèles soient identiques par descendance augmente chaque année ou chaque génération. La gestion de ce taux est cruciale pour limiter la dépression de consanguinité et préserver la santé génétique de la population.
Population efficace (Ne) : La population efficace, notée Ne, représente le nombre d’individus qui, s’ils étaient accouplés de manière aléatoire, produiraient une consanguinité équivalente à celle observée dans la population réelle. Elle est un indicateur de la diversité génétique effective et permet d’évaluer la capacité de la population à maintenir une diversité suffisante pour continuer à évoluer favorablement.
La sélection doit gérer un compromis entre amélioration génétique et augmentation de la consanguinité. En effet, l’objectif de la sélection est d’accroître la valeur génétique moyenne des individus de génération en génération, ce qui se mesure par le progrès génétique (ΔG). Cependant, cette amélioration peut entraîner une hausse de la consanguinité si les reproducteurs sélectionnés sont trop proches génétiquement, ce qui peut conduire à une dépression de consanguinité. La dépression de consanguinité a un impact négatif sur les phénotypes des animaux, réduisant leur vigueur, leur fertilité ou leur résistance.
Pour gérer ces enjeux, la méthode OCS (Optimal Contribution Selection) est utilisée. Elle permet de sélectionner les reproducteurs en optimisant leur contribution à la prochaine génération, en tenant compte à la fois de leur valeur génétique et de leur contribution à la diversité génétique. La gestion de la taille de la population efficace (Ne) est également essentielle pour limiter la hausse du taux de consanguinité (ΔF/an). La présence de portions chromosomiques continues homozygotes à chaque locus, ou ROH (Runs of Homozygosity), est un indicateur de l’homozygotie accrue liée à la consanguinité. La gestion de ces paramètres vise à maintenir un équilibre entre progrès génétique et conservation de la diversité génétique, afin d’éviter une dégradation des phénotypes et assurer une sélection durable.
La sélection doit constamment équilibrer l’amélioration génétique et la gestion de la diversité génétique, notamment en limitant la dépression de consanguinité, pour assurer un progrès durable et la santé à long terme de la population. La méthode OCS et la surveillance de la population efficace sont des outils clés pour atteindre cet objectif.
Portions chromosomiques homozygotes continues (ROH) :
Les ROH correspondent à des segments du chromosome où l’individu possède deux allèles identiques issus d’un ancêtre commun récent. Selon AUTEUR (date), ces segments indiquent une consanguinité récente ou ancienne, en révélant la présence d’un héritage commun dans le patrimoine génétique. La détection de ROH permet d’évaluer la proportion du génome homozygote, reflet de la consanguinité.
Taille de population efficace (Ne) :
Définie par AUTEUR (date), la Ne est le nombre d’individus qui, s’accouplant selon un modèle idéal, produiraient une même quantité de variation génétique qu’une population réelle. Elle mesure la capacité de la population à conserver sa diversité génétique. Une Ne faible indique une perte de diversité et une augmentation du risque de consanguinité.
Consanguinité liée au star-system :
Ce phénomène désigne la pratique où une ou plusieurs lignées de taureaux très utilisés (taureaux « stars ») sont exportées et reproduites à grande échelle. Selon AUTEUR (date), cette pratique favorise la diffusion d’un nombre limité d’ancêtres, ce qui augmente la parenté entre individus et réduit la diversité génétique globale de la population.
Impact de la consanguinité sur la diversité génétique :
La consanguinité, en augmentant la proportion d’homozygotes dans le génome, limite la variabilité génétique. Selon AUTEUR (date), cela peut conduire à une réduction de la capacité d’adaptation de la population, à l’augmentation de maladies génétiques récessives, et à une diminution de la variabilité nécessaire pour l’évolution future.
La consanguinité augmente lorsque le nombre de taureaux utilisés diminue ou lorsque leur parenté s’accroît. En effet, si peu de mâles sont sélectionnés pour la reproduction, la probabilité que leurs descendants partagent des ancêtres communs augmente, ce qui favorise la consanguinité. La pratique du star-system, où certains taureaux très performants sont massivement utilisés pour leur valeur génétique, accentue ce phénomène. La période des taureaux stars a ainsi conduit à une diminution importante de la diversité génétique dans certaines races, notamment par la diffusion massive d’allèles issus de ces lignées spécifiques.
Le recours à la sélection génomique, en augmentant le nombre de candidats et en réduisant les intervalles de génération, influence également la dynamique de la consanguinité. La sélection génomique permet une meilleure gestion du patrimoine génétique, mais si elle n’est pas accompagnée de stratégies pour maintenir la diversité, elle peut accélérer la montée de la consanguinité. La diminution du nombre de taureaux mis sur le marché, combinée à leur parenté accrue, contribue à cette tendance.
Enfin, la période des taureaux stars, avec une semence exportée mondialement, a entraîné une homogénéisation génétique, illustrée par l’exemple où n’importe quelle Prim’Holstein possède actuellement 5.8% d’allèles issus de lignées spécifiques comme Shottle ou O-Man. Cela montre comment la pratique du star-system a fortement réduit la diversité génétique dans ces populations.
La réduction du nombre de taureaux utilisés et la popularité des taureaux « stars » ont conduit à une augmentation de la consanguinité, ce qui limite la diversité génétique et augmente les risques de problèmes liés à l’homozygotie. La gestion de cette dynamique est essentielle pour préserver la santé génétique des populations sélectionnées.
Sélection génomique : La sélection génomique désigne l’utilisation de l’information génétique issue du génome complet d’un animal pour orienter les choix de reproduction. Elle permet d’évaluer la valeur génétique des candidats en se basant sur leur profil génomique, ce qui accélère le processus de sélection par rapport aux méthodes traditionnelles basées uniquement sur le phénotype ou la généalogie. La sélection génomique augmente la précision des évaluations génétiques et facilite la sélection de candidats avec un potentiel supérieur dès un âge plus jeune.
Nombre de candidats à la sélection : Il s’agit du nombre total d’animaux qui peuvent être considérés comme potentiels reproducteurs dans un programme de sélection. La sélection génomique tend à augmenter ce nombre en permettant d’évaluer rapidement et précisément un plus grand nombre d’individus, y compris ceux qui n’ont pas encore de performances phénotypiques complètes. Cela favorise une diversité génétique plus large et une meilleure exploitation du patrimoine génétique disponible.
Intervalle de génération : L’intervalle de génération correspond au délai moyen entre la naissance d’un animal et sa reproduction ou sa mise à la reproduction. La sélection génomique contribue à réduire cet intervalle en permettant une évaluation rapide du potentiel génétique, ce qui accélère la rotation des générations et favorise une progression génétique plus rapide. La réduction de cet intervalle est essentielle pour augmenter la vitesse de progrès génétique dans les programmes d’élevage.
Évolution de la consanguinité chez les bovins laitiers : La consanguinité désigne la proportion de gènes identiques par origine commune, généralement due à la reproduction entre individus apparentés. Chez les bovins laitiers, cette évolution est influencée par les pratiques de sélection et de reproduction. Une augmentation de la consanguinité peut entraîner une dépression de consanguinité, affectant négativement la santé, la fertilité et la performance des animaux. La gestion de cette évolution est cruciale pour maintenir la diversité génétique et la robustesse des populations.
La sélection génomique a un impact significatif sur la dynamique génétique des populations bovines laitières. Elle permet d’augmenter le nombre de candidats à la sélection en évaluant rapidement un grand nombre d’animaux, y compris ceux qui ne disposent pas encore de données phénotypiques complètes. Cette capacité d’évaluation accrue facilite la sélection de meilleurs reproducteurs et favorise la diversité génétique en élargissant la base de sélection.
Par ailleurs, la sélection génomique contribue à réduire l’intervalle de génération, ce qui accélère la progression génétique annuelle (ΔF/an). En permettant une sélection plus précoce et plus précise, elle optimise le cycle de reproduction et augmente la vitesse d’amélioration des caractères souhaités.
Cependant, une gestion inadéquate de cette sélection peut entraîner une augmentation rapide de la consanguinité. Si le nombre de taureaux mis en marché diminue ou reste stable, mais que l’écart entre eux s’accroît, la probabilité de reproduction entre animaux apparentés augmente, ce qui accentue la risque de consanguinité. Une telle augmentation peut avoir des effets négatifs, notamment la dépression de consanguinité, qui se traduit par une baisse de la performance, une augmentation des anomalies génétiques et une réduction de la diversité génétique globale.
L’évolution de la consanguinité reflète donc directement les choix et stratégies des entreprises de sélection. Une gestion prudente est nécessaire pour équilibrer la progression génétique et la conservation de la diversité, afin d’éviter des effets délétères à long terme.
La sélection génomique, en augmentant le nombre de candidats et en réduisant l’intervalle de génération, accélère la progression génétique mais peut aussi favoriser une augmentation de la consanguinité si elle n’est pas bien contrôlée. La gestion de cette dynamique est essentielle pour préserver la santé et la diversité génétique des populations bovines laitières.
Efficacité alimentaire
L’efficacité alimentaire désigne la capacité d’un animal à convertir la nourriture qu’il consomme en production (croissance, reproduction, etc.) de manière optimale. Elle constitue un critère génétique important pour l’adaptation des animaux, car une meilleure efficacité permet d’obtenir une performance accrue tout en réduisant la consommation de ressources. La sélection génétique visant à améliorer cette efficacité contribue à rendre les systèmes d’élevage plus durables et résilients face aux contraintes environnementales.
Variabilité génétique de l’efficacité digestive
La variabilité génétique de l’efficacité digestive fait référence aux différences héréditaires observées entre individus ou populations concernant leur capacité à digérer et à assimiler les aliments. Chez les monogastriques, comme la volaille ou le porc, cette variabilité permet d’identifier des génotypes plus performants pour l’efficacité digestive, ce qui est crucial pour adapter les élevages aux défis climatiques et sanitaires. La sélection de ces génotypes peut améliorer la performance globale des animaux.
Gène du cou nu
Le gène du cou nu est un exemple de gène spécifique associé à l’adaptation climatique, notamment chez la volaille. Son expression favorise la réduction de la couverture de plumes sur le cou, ce qui facilite l’évacuation de la chaleur. La présence de ce gène permet aux poulets de mieux supporter les conditions chaudes, en améliorant leur thermorégulation. La sélection de ce gène constitue une stratégie pour faire face aux risques climatiques, notamment la chaleur accrue due au changement climatique.
Adaptation au risque climatique
L’adaptation au risque climatique concerne la capacité des animaux à faire face aux variations environnementales, telles que la chaleur, la sécheresse ou les phénomènes extrêmes. La génétique joue un rôle central dans cette adaptation, en permettant la sélection de caractères favorisant la tolérance aux conditions difficiles. Par exemple, la sélection de gènes comme celui du cou nu chez la volaille illustre cette approche, en améliorant la résilience des animaux face aux températures élevées.
Critères de sélection agroécologiques
Les critères de sélection agroécologiques intègrent des paramètres liés à la durabilité, à la résilience et à l’adaptation des animaux aux contraintes environnementales. Ils incluent notamment l’efficacité digestive, la tolérance aux stress climatiques, la résistance aux maladies, et la capacité à s’adapter aux changements globaux. Ces critères visent à orienter la sélection génétique vers des génotypes mieux adaptés aux systèmes d’élevage durables et aux défis du changement climatique.
L’efficacité digestive constitue un critère génétique crucial pour l’adaptation des animaux, car elle influence directement leur capacité à convertir efficacement la nourriture en énergie et en croissance. La variabilité génétique de cette efficacité digestive est observée chez les monogastriques, notamment chez la volaille et le porc en croissance, ce qui permet d’identifier des génotypes plus performants. La sélection de ces génotypes est une stratégie clé pour améliorer la performance des élevages face aux contraintes environnementales.
Certaines gènes, comme le gène du cou nu, jouent un rôle spécifique dans l’adaptation au risque climatique. Chez la volaille, ce gène favorise la réduction de la couverture de plumes sur le cou, facilitant ainsi l’évacuation de la chaleur. Cela permet aux poulets de mieux supporter les températures élevées, en particulier dans un contexte de changement climatique où la chaleur devient un facteur de stress majeur pour les animaux. La sélection de ce gène constitue une réponse génétique concrète pour renforcer la résilience des élevages face aux risques climatiques.
La génétique joue un rôle essentiel dans l’adaptation des animaux aux contraintes environnementales et climatiques, notamment par la sélection de caractères tels que l’efficacité digestive ou des gènes spécifiques comme celui du cou nu, permettant d’améliorer leur tolérance aux conditions difficiles. Ces stratégies contribuent à rendre les systèmes d’élevage plus durables et résilients face aux défis du changement global.
Imputation
L’imputation est une technique qui permet de prédire les génotypes manquants à partir de données partielles. Elle consiste à compléter un profil génétique incomplet en utilisant des informations disponibles sur d’autres individus ou sur des régions génomiques connues, afin d’obtenir un ensemble de génotypes plus complet et précis. Selon le contexte, cette méthode facilite l’analyse génomique en réduisant la nécessité de génotyper tous les individus sur l’ensemble du génome, ce qui peut être coûteux et chronophage.
Puces basses densités
Les puces basses densités sont des outils de génotypage qui permettent de déterminer un nombre limité de marqueurs génétiques sur un génome. Elles sont moins coûteuses que les puces à haute densité, mais fournissent une couverture plus limitée. Leur utilisation est souvent associée à l’imputation pour compléter les données manquantes ou pour augmenter la densité de génotypage à partir d’un profil initial peu dense.
Population de référence
La population de référence désigne un ensemble d’individus génotypés de manière exhaustive, généralement sur un grand nombre de marqueurs. Elle sert de base pour l’imputation, car ses profils génétiques complets permettent de prédire les génotypes manquants dans d’autres populations ou individus moins bien génotypés. La qualité de l’imputation dépend fortement de la représentativité et de la taille de cette population de référence.
Précision d’imputation
La précision d’imputation correspond à la fiabilité avec laquelle les génotypes manquants sont prévus. Elle dépend notamment du nombre d’individus apparentés dans la population de référence, ainsi que de la densité des marqueurs utilisés. Plus la population de référence est proche génétiquement des individus à imputer, et plus la densité de marqueurs est élevée, meilleure sera la précision de l’imputation.
Coût du génotypage
Le coût du génotypage désigne la dépense financière associée à la détermination du profil génétique d’un individu à l’aide de puces ou autres techniques. Ce coût peut être élevé, surtout lorsqu’il s’agit de génotyper un grand nombre d’individus ou de couvrir tout le génome avec une haute densité. L’imputation permet de réduire ce coût en limitant le nombre de génotypages complets nécessaires, tout en conservant une qualité de données suffisante pour l’analyse.
L’imputation permet de prédire les génotypes manquants à partir de données partielles. Elle s’appuie sur des profils génétiques incomplets, généralement obtenus via des puces à faible densité ou des techniques de génotypage limité, pour compléter ces données en utilisant des informations provenant d’une population de référence. Cette technique est essentielle dans la sélection génomique, car elle permet d’obtenir des profils génétiques complets sans avoir à génotyper chaque individu sur l’ensemble du génome, ce qui serait coûteux.
La précision d’imputation dépend du nombre d’individus apparentés dans la population de référence. En effet, plus cette population est représentative et proche génétiquement des individus à imputer, plus la prédiction sera fiable. La proximité génétique favorise la conservation des haplotypes et facilite la reconstruction précise des génotypes manquants. Par conséquent, la sélection d’une population de référence adaptée est cruciale pour optimiser la qualité de l’imputation.
L’imputation est une technique clé pour réduire les coûts liés au génotypage tout en maintenant une haute qualité des données génomiques. Sa réussite repose sur la représentativité de la population de référence et sur la densité des marqueurs utilisés, permettant ainsi d’obtenir des profils génétiques complets et précis à moindre coût.
Choix des candidats à génotyper
Il s’agit de sélectionner de manière stratégique les individus dont le génotypage apportera le plus de valeur pour la sélection génomique. Cette sélection repose sur des critères tels que la représentativité de la population, la contribution à la précision de l’imputation ou encore la diversité génétique. L’objectif est d’optimiser l’utilisation des ressources en concentrant le génotypage sur les individus les plus informatifs, afin de réduire le coût global tout en maintenant ou améliorant la qualité de la sélection.
Puces commerciales
Ce terme désigne les dispositifs de génotypage disponibles sur le marché, généralement sous forme de microarrays ou puces à ADN. Ces puces permettent de détecter un grand nombre de marqueurs génétiques simultanément. Leur coût varie en fonction de leur densité (nombre de marqueurs) et de leur technologie. Le développement de puces à basse densité vise à réduire le coût par génotypage en limitant le nombre de marqueurs, tout en conservant une capacité suffisante pour l’imputation ou la sélection.
Surcoût du génotypage
Il correspond à l’augmentation des coûts engendrée par le processus de génotypage, notamment lorsque celui-ci est effectué sur un grand nombre d’individus ou avec des puces de haute densité. Ce surcoût peut limiter la faisabilité économique de la sélection génomique, en particulier dans les espèces ou populations où le budget est contraint. La réduction de ce surcoût est donc essentielle pour rendre la sélection génomique accessible et durable.
Stratégies d’optimisation
Ce sont l’ensemble des méthodes et approches visant à réduire le coût et améliorer l’efficacité du génotypage. Parmi celles-ci, on trouve le choix judicieux des candidats à génotyper, le développement de puces à basse densité, et l’utilisation de techniques d’imputation pour prédire les génotypes manquants. Ces stratégies permettent de maximiser la valeur du génotypage tout en minimisant les dépenses, en s’appuyant notamment sur la relation génétique entre individus et la structure de la population.
Optimiser le choix des candidats à génotyper est une étape cruciale pour réduire les coûts globaux de la sélection génomique. En sélectionnant avec soin les individus à génotyper, on peut concentrer les ressources sur ceux qui apporteront le plus d’informations pour la précision de l’imputation et la sélection. Par exemple, privilégier des individus représentatifs de la diversité génétique ou ayant une forte contribution à la population de référence permet d’accroître la qualité des données obtenues tout en limitant le nombre de génotypages nécessaires.
Le développement de puces à basse densité constitue une stratégie efficace pour diminuer le surcoût du génotypage. Ces puces, moins coûteuses, offrent une capacité de détection réduite mais suffisante pour certaines applications, notamment lorsqu’elles sont combinées avec des techniques d’imputation. En utilisant des puces à faible densité, il devient possible de génotyper un plus grand nombre d’individus à moindre coût, ce qui est essentiel pour la viabilité économique de la sélection génomique.
L’imputation joue un rôle clé dans cette démarche. Elle consiste à deviner ou prédire les génotypes manquants à partir des données disponibles. Plus il y a d’individus apparentés dans la population de référence, plus l’imputation sera précise. Ainsi, en maximisant la relation génétique entre les individus génotypés et ceux non génotypés, on optimise la qualité des données imputées, ce qui permet de réduire le nombre de génotypages coûteux tout en conservant une précision suffisante pour la sélection.
L’optimisation du choix des candidats à génotyper et le développement de puces à basse densité sont essentiels pour réduire le surcoût du génotypage. Ces stratégies, combinées à l’imputation basée sur la relation génétique, permettent de rendre la sélection génomique économiquement viable tout en maintenant sa performance.
| Thème | Notions clés | Définition | Auteur / Concept clé |
|---|---|---|---|
| Progrès génétique | ΔG | Différence entre la valeur génétique moyenne de deux générations successives | - |
| Valeur génétique additive | Effets des allèles favorables transmis, héritage prévisible | - | |
| Réponse à la sélection | Effet de la sélection sur la valeur génétique moyenne d'une population | - | |
| Enjeux de la sélection | Optimal Contribution Selection (OCS) | Méthode équilibrant progrès génétique et diversité génétique | - |
| Dépression de consanguinité | Réduction de performance liée à l'homozygotie accrue | - | |
| Taux de consanguinité (ΔF/an) | Vitesse d'augmentation de l'homozygotie dans une population | - | |
| Population efficace (Ne) | Nombre d'individus produisant une diversité équivalente à la population réelle | - |
Teste tes connaissances sur Introduction à la génétique animale et végétale avec 7 questions à choix multiples et corrections détaillées.
1. Qui a formulé la définition fondamentale du progrès génétique (ΔG) comme la différence entre la valeur génétique moyenne de deux générations successives ?
2. Quelle est la conséquence principale de l'utilisation de la méthode d'Optimal Contribution Selection (OCS) dans la gestion de la sélection ?
Mémorisez les concepts clés de Introduction à la génétique animale et végétale avec 14 flashcards interactives.
Progrès génétique — définition ?
Différence de valeur génétique entre générations.
Valeur génétique additive — rôle ?
Transmet les caractères favorables à la descendance.
Réponse à la sélection — mécanisme ?
Augmentation de la valeur génétique moyenne suite à la sélection.
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