Expected efficiency of selection for growth in a French beef cattle breeding scheme. I. Multistage selection of bulls used in artificial insemination

• Main Authors: Phocas , Florence (INRA (France). UR 0337 Station de Génétique Quantitative et Appliquée), Colleau , J Jacques (INRA (France). UR 0337 Station de Génétique Quantitative et Appliquée), Ménissier , Francois (INRA (France). UR 0337 Station de Génétique Quantitative et Appliquée)
• Format: Publication
• Language: English
• Published: 1995
• Subjects: bovin allaitant; croissance; effet maternel; insémination artificielle; objectif de sélection; race bovine; schema de sélection; sélection animale; variance d'echantillonnage

En races bovines allaitantes, l’amélioration génétique des caractères de croissance passe par la sélection des effets directs et des effets maternels par contrôles individuel et de descendance, en ferme et en station. Pour optimiser l’emploi de ces outils, un schéma de sélection français des taureaux d’IA a été modélisé en considérant ses principales complexités : 2 types de stations de contrôle individuel et 2 types de contrôles de descendance (en ferme et en station). afin de prendre en compte l’hétérogénéité des systèmes de production, 3 objectifs de sélection ont été établis : Hs pour les élevages naisseurs, Hf pour les élevages naisseurs-engraisseurs et un objectif moyen Hg, considéré comme le plus réaliste pour l’ensemble des troupeaux de la race. Ces objectifs comportent les effets directs et maternels sur le poids au sevrage ainsi que les effets directs sur le poids final d’engraissement. Les paramètres économiques, démographiques et génétiques utilisés correspondent à la situation de la race Limousine. La sélection à plusieurs étapes est optimisée algébriquement en calculant les seuils de troncature qui maximisent la réponse sur l’objectif de sélection. Le schéma de sélection semble plus efficace pour un objectif naisseur-engraisseur que pour un objectif naisseur. Toutefois, quel que soit l’objectif, la réponse sur les effets maternels est légèrement négative en raison de l’antagonisme génétique entre effets directs et maternels. L’incertitude sur les estimées des paramètres génétiques est prise en compte en calculant les écarts types de réponses à la sélection. Si l’on considère l’intervalle de confiance à 95%, une réponse positive pourrait être obtenue sur les effets maternels. Un schéma simplifié a été étudié, n’utilisant qu’un seul type de station de contrôle individuel ainsi que le seul contrôle sur descendance en ferme. Dans une perspective d’accroissement de la capacité d’évaluation sur descendance en ferme, il apparait qu’une sélection de taureaux d’IA sur descendance en station perd de son intérêt technique, du moins quand seuls les effets directs et maternels sur la croissance sont considérés. En schéma simplifié, une réponse positive est espérée sur les effets maternels, mais n’est pas assurée, en raison de l’importance de l’écart type de la réponse. Genetic improvement of beef cattle for growth traits implies selection on both direct and maternal effects through on-farm and station individual and progeny performance tests. To optimize the use of these tools, a French selection scheme of artificial insemination (AI) bulls is modelled, including its main components, ie 2 kinds of station performance tests and 2 kinds of progeny tests (farm and station). Three breeding objectives are derived in order to represent the heterogeneity of production systems: Hs for suckler herds, Hf for suckler-fattening herds and an average objective Hg considered as the most realistic for the whole breed. These objectives include direct and maternal genetic effects on weaning weight and direct effects on final weight. Economic, demographic and genetic parameters are derived for the Limousin breed. Multistage selection procedures are algebraically optimized by finding selection thresholds which maximize response for the breeding objectives. The current scheme appears to be more efficient for Hf than for Hs. However, whatever the objective, maternal genetic response is expected to be slightly negative, due to a negative correlation between direct and maternal genetic effects. Standard deviations of genetic responses are calculated to take into account some uncertainty on estimates of genetic parameters. With a 95% confidence interval, maternal genetic response could be positive. An alternative to this complex scheme is considered, using only one kind of station performance test and the on-farm progeny test. The increase of on-farm progeny test capacity reduces the value of station progeny test for selecting AI bulls, at least when only direct and maternal effects on growth traits are considered. For the simplified scheme, maternal response is expected to be positive, though uncertain due to a large standard deviation.