31 mars 2016
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Les liens entre génétique et systèmes d'élevage, notamment leur composante fourragère, font l'objet de questions de R&D prioritaires depuis plusieurs années. Les connaissances et outils actuels permettent une meilleure adaptation de la génétique aux milieux d'élevage et les développements actuels et futurs devraient faciliter cette adaptation.Les questions relatives à la réduction des intrants médicamenteux, la maîtrise des charges, l'augmentation de la fréquence des événements climatiques « exceptionnels » et ses répercussions sur les ressources fourragères... remettent sur le devant de la scène la problématique de l'adaptation des animaux à leurs systèmes d'élevage. Les liens entre génétique et systèmes d'élevage font partie des questions de recherche et de développement prioritaires depuis quelques années. Depuis les années 2000 et de façon beaucoup plus marquée encore depuis 4-5 ans, les dispositifs de sélection ont intégré de nouveaux caractères concourant à un meilleur équilibre de la sélection et un renforcement des caractères dits fonctionnels nécessaires à l'adaptation des animaux à leurs conditions d'élevage. La diversité des systèmes d'élevage en France pose cependant la question de la pertinence des classements des animaux (sur leur valeur génétique) entre milieux contrastés (exemple système intensif vs extensif) et du choix et de la hiérarchisation des caractères entrant dans l'objectif global de sélection. Même si les quelques études menées jusqu'ici en France en bovin lait n'ont pas établi la nécessité de différencier les objectifs de sélection selon le système et ont conforté la pertinence de l'évaluation génétique actuelle, il convient de poursuivre les travaux en particulier en affinant la description des milieux à des échelles suffisantes pour réaliser des analyses génétiques. Par ailleurs, bien qu'il semble qu'il y ait une relative indépendance entre niveau de production (génétique) et capacité à valoriser des rations plus ou moins limitées, la prise en compte dans le futur de l'efficience alimentaire dans les programmes de sélection est un des principaux enjeux actuels. Tous les efforts portent aujourd'hui sur la définition des phénotypes les plus pertinents et des méthodes disponibles pour les collecter. Même si cette priorité est également partagée dans la perspective de l'agroécologie, il ressort plus globalement un besoin de multicompétence des animaux, qui peut se traduire par des index de synthèse. Plus encore, il n'y a pas UN animal type à rechercher, mais bien DES animaux aux profils variés répondant à la diversité des milieux et des conduites d'élevage. In fine la question de l'adaptation des animaux à leur système se traduit principalement par le défi d'une certaine « personnalisation » des stratégies génétiques en élevage ou « génétique à la carte » en exploitant au mieux la diversité génétique parmi les reproducteurs.
BROCHART M. & MINERY S., 2016. La sélection génomique, pour des animaux encore mieux adaptés à leur système d'élevage. Le cas des bovins laitiers. Fourrages n°225, p. 55-63.
Current knowledge and tools have made it possible to generate animals that are better genetically adapted to local environments and livestock systems. Over the past several years, artificial selection efforts have focused on functional traits and trait balance. An important outstanding question is whether it makes sense to classify animals according to their genetic value given that variability exists among local environments and livestock systems. At present, there is a major focus on selecting for feeding efficiency. Efforts aimed at identifying key phenotypes have revealed a preference for animals demonstrating trait balance (i.e., an overall ability to deal with variable conditions and available resources), which can be estimated using summary indices. In efforts to obtain animals adapted to specific livestock systems, genetic strategies must be customised to a certain degree, a challenge that involves making the best possible use of the genetic diversity exhibited by breeding livestock.
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