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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Impact de stratégies de sélection génétique sur la propagation de la tremblante dans un troupeau ovin

Vendredi 8 Novembre - 11h00 - Inra Sopha Antipolis - Salle A10

Suzanne Touzeau, équipe TEAPEA, nous présentera des travaux qu'elle a réalisé avant son arrivée récente : "Impact de stratégies de sélection génétique sur la propagation de la tremblante dans un troupeau ovin".

Résumé

La tremblante est une encéphalopathie spongiforme transmissible qui affecte les petits ruminants. La résistance à la tremblante est déterminée chez les ovins par des polymorphismes du gène PrP codant pour la protéine prion. Il est alors envisageable de contrôler la maladie en sélectionnant des béliers résistants. Cependant, cette sélection peut se faire au détriment du progrès génétique sur d'autres traits économiquement importants, comme par exemple la production laitière. Pour évaluer l'impact de l'introduction de béliers résistants, un modèle épidémiologique a été couplé aux sorties optimales d'un modèle génétique. Le modèle épidémiologique est un modèle dynamique de type SI, qui prend en compte la gestion du troupeau et les principales caractéristiques de la maladie. Le modèle génétique maximise la résistance à la tremblante avec une contrainte donnée sur la perte de progrès génétique en production laitière. Le modèle résultant a été appliqué à trois troupeaux laitiers français ayant des fréquences contrastées au niveau des génotypes PrP. Plusieurs stratégies de renouvellement, correspondant à différentes contraintes de sélection, ont été étudiées, ainsi que plusieurs scénarios d'introduction de la tremblante. La robustesse des résultats a été testée par une analyse de sensibilité. Les stratégies de renouvellement ont un fort impact sur l'épizootie de tremblante. La sélection génétique est donc un outil efficace pour contrôler la tremblante. Cependant, son efficacité dépend fortement du scénario d'introduction de la tremblante et des fréquences initiales des génotypes PrP.

Email : Suzanne.Touzeau@sophia.inra.fr