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Theses Year : 2008

Genetic analysis and models for semen production and artificial insemination result in sheep

Analyse génétique et modélisation de la production de semence et de la réussite de l'insémination artificielle en ovin

Ingrid David

Abstract

In sheep, more than 800,000 articial inseminations (AI) are performed each year in France. In order to improve their eciency, French AI centres would like to increase the number of doses produced per ram and the probability of AI success. We analyzed semen production and AI results from six AI centre members of the ANIO (association nationale des centres d'insemination ovine). Our objectives were (1) the identication of the main environmental eects aecting semen production (volume, concentration, number of spermatozoa and motility) and AI success, (2) the estimation of the corresponding genetic parameters. Each ram in an AI centre is collected repeatedly and frequently during several breeding seasons. To take into account repeated measurements, we analyzed the semen production using two models : a simple repeatability model and a character process model with three environmental eects (long-term environmental eect, short-term environmental eect and classical measurement error). Separate analysis within breed and centre were performed. For all traits and in nearly all centres, a model with a spatial power correlation structure for the short term environmental eect and a rst order autoregressive process for the long term environmental eect tted the data the best. Results obtained for xed eects and genetic parameters were in accordance with the literature. The main factors aecting semen production were year, season, number of ejaculations, daily variation, interval from previous to current collection and age. Heritability estimates were moderate for volume, concentration and number of spermatozoa (0.12 to 0.33) and lower for motility (0.02 to 0.14). Each on-farm recorded insemination was matched to the corresponding ejaculate produced at the AI centre and to the corresponding outcome which is a binary response of either success at insemination (1) or failure (0). Separate analyses within breed were performed using a model which estimates jointly male and female fertility. This model linked the AI result to a purely additive combination (on the underlying scale) of environmental and genetic eects of the two subjects (additive model). Results obtained were in accordance across breeds and with the literature. Main environmental eects were the combination year*season, age of the female, time interval between previous lambing and insemination, motility of the semen, inseminator and the combination herd*year. Heritability estimates varied from 0.001 to 0.005 for male fecundancy and from 0.040 to 0.078 for female fertility. Repeatability estimates varied from 0.007 to 0.015 for male fecundancy and from 0.104 to 0.136 for female fertility. To be more in accordance with the biology, we propose another model which supposes that the observed phenotype is the product of 2 unobserved phenotypes (male success, female success), one for each subject aecting the observation (product model). We developed an algorithm tting the product model and showed, with simulations, that it is workable and provides good estimations of the parameters. We showed that tting an additive model whereas data are simulated with product model gave biased genetic estimates especially for high EBV and that the product model is able to estimate separately xed eects for each of the 2 subjects while additive model is not. We estimated the genetic correlation between female fertility and milk yield in Lacaune breed and obtain similar antagonistic genetic correlation than in cattle (-0.23).
Plus de 800000 inséminations artificielles ovines en semence fraîche sont réalisées chaque année en France. Pour rester performants, les centres d'insémination ovins sont intéressés par une augmentation du nombre de doses utiles à l'insémination qu'un bélier peut produire (fonction du volume, de la concentration et de la motilité du sperme) et par une amélioration de la probabilité de réussite de l'insémination. Pour répondre à ces attentes, l'objectif de l'étude était d'estimer les facteurs environnementaux et génétiques de la production de semence et de la réussite de l'insémination en utilisant les méthodologies les mieux adaptées à la structure des données et à la spécificité des caractères étudiés. Les données des six principaux CIA ovins français, qui effectuent 96\% des IA françaises, ont servi aux analyses. Les données de production de semence étaient caractérisées par le nombre de répétitions des mesures intra et inter-année pour chaque bélier. Nous avons tenu compte de ces répétitions en ajustant dans un premier temps un modèle à répétabilité simple sur les données. Dans un deuxième temps, pour tenir compte de l'évolution de la corrélation entre mesures dans le temps, nous avons appliqué un modèle ''character process'' comportant trois effets environnementaux aléatoires: une environnement à long terme, un à court terme et la résiduelle. Dans pratiquement tous les cas, le modèle s'ajustant le mieux aux données était le modèle ''character process'' de processus spatial exponentielle pour l'environnement à court terme et autoregressive d'ordre 1 pour l'environnement à long terme. Les résultats obtenus étaient cohérents entre les races de l'étude et avec la littérature. Les principaux facteurs de variation de la production de semence retenus sont la combinaison année*saison, l'âge du bélier, l'intervalle de temps entre collectes et le nombre de sauts effectués par l'animal au moment de la collecte. Les héritabilités estimées sont moyennes (0.12 à 0.33) pour le volume, la concentration et le nombre de spermatozoïdes et plus faible pour la motilité (de 0.02 à 0.14). La réussite de l'insémination est mesurée en ovin par une variable binaire codée 1 si il y a mise-bas sur IA et 0 sinon. Elle est le résultat de la combinaison entre la fertilité de la femelle et la fécondance du mâle. Nous avons réalisé une première analyse conjointe des deux caractères en supposant que les effets génétiques et environnementaux du mâle et de la femelle s'associaient de manière additive (modèle additif). Les résultats obtenus étaient cohérents entre races et avec la littérature. Les principaux facteurs de variation de la réussite de l'IA étaient la combinaison année*saison, l'âge de la femelle, l'intervalle de temps avec la mise bas précédente, la motilité de sperme, l'inséminateur et la combinaison élevage*année. L'héritabilité de la fertilité femelle était faible (4 à 8\%), celle de la fécondance mâle était inférieure à 0.5\%. Pour être plus en adéquation avec les processus biologiques sous-jacent de la reproduction, nous avons considéré une autre modélisation conjointe: le modèle produit. Ce dernier considère qu'il existe deux phénotypes binaires sous jacent indépendants, la fécondance mâle et la fertilité femelle, et qu'il n'y a réussite de l'IA que si il y a réussite pour ces deux phénotypes. La probabilité de réussite de l'IA est le produit des probabilités de réussite des deux phénotypes non observés. Nous avons testé ce modèle sur des données simulées et montré qu'il était possible d'obtenir de bonnes estimations des paramètres. En revanche, appliquer un modèle additif alors que les données proviennent d'un modèle produit fournit des estimations biaisées, notamment pour les hautes valeurs génétiques. Nous avons réalisé une première application du modèle produit sur les données réelles. Enfin, nous avons estimé la corrélation génétique entre la fertilité femelle et la production laitière. Nous avons obtenus une corrélation génétique antagoniste similaire à ce qui a été reporté en bovin (-0.23).
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Dates and versions

pastel-00003672 , version 1 (01-08-2008)

Identifiers

  • HAL Id : pastel-00003672 , version 1

Cite

Ingrid David. Genetic analysis and models for semen production and artificial insemination result in sheep. Life Sciences [q-bio]. AgroParisTech, 2008. English. ⟨NNT : 2007AGPT0011⟩. ⟨pastel-00003672⟩

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